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智能调研报告多篇

【第1篇】智能仓储市场调研报告

智能仓储市场调研报告

为了总结粮食仓储管理工作经验，研究做好今后粮食仓储工作的总体思路，确保粮食安全和促进现代粮食流通产业又好又快发展，我们在5月份开展了一次调研活动。现将有关情况报告如下：

一、我们的仓储管理工作现状

（一）5月份仓储情况

5月份完成自然吨：钢材2。3万吨、累计12、4万吨，木材5、2万方、累计16、6万方，设备0、07万方、累计0、67万方，pta9、6万吨。

（二）生产管理方面

勤跑现场，善于发现库场员现场管理细节问题，对于他们的不当操作及时指正教导，并针对各班组出现的问题，利用班组工前会、“三三制”的时间给班组员工进行集体讲解。

（三）仓储设施管理方面

对库内设施的检查重点加强仓库内消防设施、货物堆桩的巡查力度，对检查出的问题及时汇报给相关部门，各班组做好相应台帐，针对雨季，加强对库内漏雨点的检查，及时督促相关部门维修，保证库内货物的货运质量；对查出的隐患及时上报相关部门。防台防汛各项工作要求，各类防汛物资督促相关部门及早准备到位，目前土工布袋、木方已经堆放置防汛专用仓库。

（四）文明优质服务方面

紧紧围绕“一切为了客户，为了一切客户”的经营理念，更好地为客户提供贴心式服务，现pta作业创造了亮点，改变三年来的作业模式，如大轮进库，要求码头理货员发现破包，及时在包装袋上写清提单号和编号，并按提单号分别过磅制码单，进库后整条船的破包统一堆放；出库时，库场员按照包装袋上的提单号、编号区分开货主发破包，避免了几家货主破包混发情况。

（五）人员管理使用方面

制定每一期“三三制”教育活动主题，以业务知识、安全知识、操作章程等为主要内容，督促好各班组“三三制”活动的学习，对作业过程中出现的货运质量、安全隐患要进行有针对性的分析，并在以后工作中引以为戒。提高部门员工安全、质量意识。根据贯标文件要求，规范化填写、细化各类单证扭转；跟踪件杂货系统和海关系统工作，每月不定期盘货，做好货帐相符工作，保管好客户的财产。

（六）仓储经营情况及做法

合理安排好部门的各货种业务，在确保理货准确率的前提下，认真督促好现场的作业质量，作业中认真落实好各项货运质量控制措施，狠抓货运质量关。通过提前了解货物的进出库计划，合理、科学安排货物堆存的区域，尽可能地缓解仓库紧张的局面、提高库场利用率。作为业务高管带头做好每一票业务，记10年度pta大轮共做95艘次，并亲自揽下新货种防腐钢管和镍矿砂进、出库业务。主要采取以下做法：一是加强对仓储企业的领导，二是加大对仓储设施的投入，三是加强管理，狠抓企业内部管理，四是高度重视科学保粮工作，五是加强了队伍建设，不断提高仓储工作人员业务水平。

二、目前仓储工作存在的主要问题

1．仓容紧缺、分布不尽合理。

2．企业人员老化，仓储技术人员青黄不接。

3．投入偏少，仓储设施老化。

4．筹措资金难度大，企业经营难度大。

三、如何做好仓储工作的措施

1、一如既往抓好pta作业货运质量和堆桩质量的控制。

2、持续抓好作业现场的动态管理。

3、抓好拆装箱作业管理。

4、重点抓好仓库的日常检查工作。

5、认真抓好现场“三标六清”的监管。

6、组织“三三制”学习教育活动。

7、抓好汛期各项防台防汛工作的落实。

8、抓好文明服务示范窗口工作开展。

四、几点建议

1。加强对仓储工作的领导。

2。积极向上争取资金，加大对仓储设施的投入力度。

3。积极吸收新鲜血液，培养仓储工作后备人才。

仓储管理调研报告责任编辑：杨雪

【第2篇】2022年安全分析与安全智能调研报告

XX年10月份，紧接着XX年度日志管理调研报告(log management survey)，sans又发布了XX年度的安全分析与智能调研报告(analytics and intelligence survey XX)。

sans认为，安全分析与日志管理逐渐分开了，当下主流的siem/安管平台厂商将目光更多地聚焦到了安全分析和安全智能上，以实现所谓的下一代siem/安管平台。而安全分析和安全智能则跟bda(大数据分析)更加密切相关。

sans对安全智能的定义采纳了gartner的定义。而安全智能(security intelligence)这个词的最早定义就来自于gartner的fellow——约瑟夫.费曼(XX年的报告——《准备企业安全智能的兴起》)。这，在XX年的日志分析调查报告中明确指出来了：企业安全智能包括对企业的it系统中所有跟安全相关的数据的收集，以及安全团队的知识和技能的运用，从而达成风险消减的目的。

今年，sans对安全分析(security analytics，或者叫安全数据分析，数据分析)给出了一个自己的定义：

the discovery (through various analysis techniques) and communication (such as through visualization) of meaningful patterns or intelligence in data.【对数据中有意义的模式或者情报(通过多种分析技术)进行发现和沟通(例如通过可视化方式)】

sans还追溯了一下安全分析的起源，其实早在1986年就正式出现了。从最早的ids，到后来的siem，再到现在的安全智能，形成了一条安全分析的发展时间线。

关于安全智能，sans做了一个脚注，就是安全智能不是自动化的机器智能，还需要训练有素安全分析师的参与。

报告中，sans还给威胁情报下了一个定义：threat intelligence is the set of data collected, assessed and applied regarding security threats, malicious actors, exploits, malware, vulnerabilities and compromise indicators.

【注：安全智能跟安全/威胁情报中都有一个相同的英文intelligence，但是含义还是有所区别的】

sans对350位it专业人士进行了调查问卷。报告显示：

1)有47%的用户依然投资在siem上，通过增强的siem获得安全分析的能力;

2)27%的用户将内部威胁情报关联应用于siem;

3)61%的用户认为大数据将在安全分析中扮演必不可少角色(36%认为大数据扮演关键角色，25%认为大数据是必要的，但不是最关键的);

4)47%的用户认为他们的情报和分析实践初步实现了自动化。

sans进行了多项有针对性的调查。其中，“攻击检测与响应的障碍”首当其冲的是缺乏对应用、以及支撑的系统和脆弱性的可见性(39.1%);排在第二的障碍是难以理解和标识正常行为，进而导致无法识别异常行为;排在第三位的是缺乏训练有素的人;排在第四位的是不知道哪些是关键的需要采集的信息，以及如何进行关联。

在问及“安全分析人员主要看什么系统产生的日志”时，57%的人选择了传统的边界防御设备(fw/idp)产生的告警;42%的人选择了终端监测系统的告警(譬如防病毒)。此外，有37%的人选择了“siem的自动化告警”，还有32%的人选择了通过siem/lm去进行事件分析，并手工产生告警。sans认为，调查结果表明下一代的siem具备自动化分析和智能告警的能力。

在问及“实现安全智能需要跟哪些检测技术交互”时，几乎各种检测技术都有涉及，印证了安全智能的技术交互的广泛性。在目前，主要交互(对接)的是fw/utm/idp、漏洞管理、基于主机的恶意代码分析(终端防病毒)、siem、lm。在未来，计划要交互的主要是基于网络的恶意代码分析(沙箱)、nac、用户行为监控。

在问及“对当前安全分析能力的满意度”时，最满意的是分析的性能与响应时间，最不满意的是安全分析的可见性，分析师的培训以及分析师的紧缺排在最不满意的第三位。

在问及“应用安全分析最有价值的作用”是什么时，首选最高的是发现未知威胁，次选最高的是检测内部威胁，第三选择最高的是降低错报。

在问及“未来对安全分析/智能的投资”领域时，67%的受访者选择了培训/人员，其次是事故响应能力，第三是siem(47%)。此外，选择基于网络包的分析、用户行为监控、情报、大数据分析引擎的人都超过了20%。

【第3篇】安全分析与安全智能调研报告

20xx年10月份，紧接着20xx年度日志管理调研报告（log management survey），sans又发布了20xx年度的安全分析与智能调研报告（analytics and intelligence survey 20xx）。

sans认为，安全分析与日志管理逐渐分开了，当下主流的siem/安管平台厂商将目光更多地聚焦到了安全分析和安全智能上，以实现所谓的下一代siem/安管平台。而安全分析和安全智能则跟bda（大数据分析）更加密切相关。

sans对安全智能的定义采纳了gartner的定义。而安全智能（security intelligence）这个词的最早定义就来自于gartner的fellow——约瑟夫。费曼（2022年的报告——《准备企业安全智能的兴起》）。这，在2022年的日志分析调查报告中明确指出来了：企业安全智能包括对企业的it系统中所有跟安全相关的数据的收集，以及安全团队的知识和技能的运用，从而达成风险消减的目的。

今年，sans对安全分析（security analytics，或者叫安全数据分析，数据分析）给出了一个自己的定义：

近年来，劳动密集型企业的生产车间、仓库等火灾频繁发生，使国家和人民群众生命财产遭受重大损失，形势十分严峻。如何抓好劳动密集型企业的消防安全工作，是摆在我们面前的一个重要课题。

the discovery （through various analysis techniques） and communication （such as through visualization） of meaningful patterns or intelligence in data。对数据中有意义的模式或者情报（通过多种分析技术）进行发现和沟通（例如通过可视化方式）

关于安全智能，sans做了一个脚注，就是安全智能不是自动化的机器智能，还需要训练有素安全分析师的参与。

从业人员素质低，技术力量薄弱，效率低下，不具备市场竞争能力，产品质量保证能力严重不足，给食品安全带来严重的安全隐患。

报告中，sans还给威胁情报下了一个定义：threat intelligence is the set of data collected， assessed and applied regarding security threats， malicious actors， exploits， malware， vulnerabilities and compromise indicators。

注：安全智能跟安全/威胁情报中都有一个相同的英文intelligence，但是含义还是有所区别的

sans对350位it专业人士进行了调查问卷。报告显示：

1）有47%的用户依然投资在siem上，通过增强的siem获得安全分析的能力；

2）27%的用户将内部威胁情报关联应用于siem；

3）61%的用户认为大数据将在安全分析中扮演必不可少角色（36%认为大数据扮演关键角色，25%认为大数据是必要的，但不是最关键的）；

4）47%的用户认为他们的情报和分析实践初步实现了自动化。

各单位按照教育局的统一要求，对校舍安全、饮食安全、交通安全、防汛安全等进行了拉网式的大检查，发现问题，及时整改，保证了师生的安全。

将消防宣传融入文化、科技、卫生“三下乡”活动中，开展贴近实际、贴近生活、富有实效的消防法律法规和消防知识宣传教育。

sans进行了多项有针对性的调查。其中，“攻击检测与响应的障碍”首当其冲的是缺乏对应用、以及支撑的系统和脆弱性的可见性（39。1%）；排在第二的障碍是难以理解和标识正常行为，进而导致无法识别异常行为；排在第三位的是缺乏训练有素的人；排在第四位的是不知道哪些是关键的需要采集的信息，以及如何进行关联。

在问及“安全分析人员主要看什么系统产生的日志”时，57%的人选择了传统的边界防御设备（fw/idp）产生的告警；42%的人选择了终端监测系统的告警（譬如防病毒）。此外，有37%的人选择了“siem的自动化告警”，还有32%的人选择了通过siem/lm去进行事件分析，并手工产生告警。sans认为，调查结果表明下一代的siem具备自动化分析和智能告警的能力。

在问及“实现安全智能需要跟哪些检测技术交互”时，几乎各种检测技术都有涉及，印证了安全智能的技术交互的广泛性。在目前，主要交互（对接）的是fw/utm/idp、漏洞管理、基于主机的恶意代码分析（终端防病毒）、siem、lm。在未来，计划要交互的主要是基于网络的恶意代码分析（沙箱）、nac、用户行为监控。

由于业主多且分散，在公共场地的使用、车辆的停放、物业公司的服务质量等方面业主与物业之间很容易引起矛盾，造成双方产生不信任和纠纷的情形，加上传统的“主仆”观念影响，物业管理处于被动弱势地位，导致物业管理费用不能及时收取。同时现有法律对建筑大修理基金的收取、保管、使用等方面的规定，要求维修基金的使用由售房单位或受托的物业管理企业作为实施单位，提出年度使用计划及分项目维修经费预算报告书，经业主委员会审核，房地产行政管理部门审批后方可将维修基金分批拨付实施单位，其操作程序复杂，很少有物业单位有决心和耐心去申请和使用这笔经费，致使包括消防设施在内的公共设施维护保养经费的使用得不到有效保障。

当然，还有另一个重要的原因是：我们的社会大众还没意识到美术思维重要性，总觉得是副科，是兴趣爱好，但我想一个拥有艺术修养懂得用创意思维来想事情看问题的人比一千个只知道背书本的人都强！我不知道我国的这种局面什么时候能改变，或许几十年又或许几百年……但这改变绝不是一个两个人就能做到的，或许等下次爆发思想的革命运动的时候我们的这个梦想该实现的时候了！我追着梦想，等待着这一天的到来！

在问及“应用安全分析最有价值的作用”是什么时，首选最高的是发现未知威胁，次选最高的是检测内部威胁，第三选择最高的是降低错报。

在问及“未来对安全分析/智能的投资”领域时，67%的受访者选择了培训/人员，其次是事故响应能力，第三是siem（47%）。此外，选择基于网络包的分析、用户行为监控、情报、大数据分析引擎的人都超过了20%。

【第4篇】购物中心停车场调研报告：智能化成大趋势

随着中国人均拥有车辆大幅提高，自驾购物占比日益增加，停车场这一配套设施在商业地产项目中的地位也越来越重要。在ret睿意德中国商业地产研究中心监控的42个城市中，购物中心停车场车位数量达到58.6万个，停车场建筑面积为2280万平方米，几乎为总商业建筑面积的30%。

本报告以北京、上海、成都、沈阳、西安、郑州6个城市106个购物中心停车场作为重点研究样本，综合分析购物中心停车场现状及未来发展趋势。

八成购物中心有地下停车场

购物中心停车场根据其结构特征分类，可分为地下停车场、地面停车场、楼层停车场和屋顶停车场;目前84% 的购物中心为地下停车场。楼层停车场是新兴的停车场类型，停车场可以与购物中心各楼层直接接驳，增加每层客流的到达率，有效提升高区的租金水平;一般楼层数较高的购物中心会采用这种停车场类型，如北京朝阳大悦城、北京世纪金源购物中心等。

此外，为了在固定空间中增加更多的停车位，不少购物中心已增设机械式立体停车设备。例如，沈阳大悦城在安装机械式立体停车设备后，车位数量大幅增加。

购物中心停车场车位配比分析

一个设计合理、泊位充足、拥有良好管理的停车场能为购物中心带来更多的人流及商机。根据国际惯例，每一百平方米商业建筑面积提供1个停车位比较合理。因此购物中心能否提供充足、便利的停车服务，成为其提高竞争力的重要手段，近五年修建的购物中心车位配比已达到1.37个/100平方米。

从城市来看，北京、沈阳的购物中心停车场建设最为完备，车位比超过1：100。上海作为全国经济中心，商业地产起步较早，部分购物中心建于十年前，配备的车位数量不足，拉低了整体车位配比;郑州也面临同样问题。成都近五年来新建购物中心配比了大量停车位。然而与国际惯例相比，各地购物中心停车场车位配比普遍偏低。

购物中心停车场这样运营

收费模式

与购物中心商业面积的平均租金相比，各地购物中心停车场的坪效偏低，仅作为购物中心补充收入来源。

上海购物中心停车场收费价格位居六城市之首，单个购物中心停车场平均坪效也高于其他城市。沈阳购物中心停车场大都由第三方停车场管理公司承包经营，自负盈亏，因此收费标准要高于公共停车场平均时租价格。但沈阳停车周转率偏低，导致购物中心停车场平均坪效不高。

西安和郑州虽然时租价格最低，但由于车位配比不足，停车周转率偏高，导致购物中心停车场被有效利用，坪效居于各城市前列。

运营策略

受购物消费时间特性影响，购物中心车位使用时段差别明显，车位使用高峰期集中在周五晚上、双休日和节假日;此外，同日时段中，用餐时段是车位使用的高峰，每车停放时间也会相应增加。

针对以上特点，购物中心推出了相应的运营策略，一是针对时段差别利用价格杠杆如采取错时停车、分时收费、缩短起步时长等方式调节车流量，以提高车位周转率。例如，上海正大广场在工作日16：00 前累积消费满300 元可免费停车1 小时，16：00 后消费则无此优惠;上海金桥国际商业广场工作日中午任意非大卖场消费，可免11时-14时3 小时停车费。

二是在节假日购物高峰期，不少购物中心或提高消费额度，或缩短停车时间限制，加速停车场的周转率，缓解停车压力。

购物中心停车场走向智能化

a、停车场管理将逐步走向智能化

智能停车场管理系统包括出入口管理、车位引导、停车定位及反向寻车、车牌自动识别、自助缴费等子系统。同时需采用中央收费模式、远距离读卡技术等来实现智能化管理的功能。目前国内智能停车场的发展呈良好上升趋势，上海、北京、成都等地的购物中心均出现了设备完善的智能停车场，未来智能停车场作为购物中心智能化的一部分，将会越来越普及。

b、停车大数据将得到充分挖掘

伴随智能停车场的发展，购物中心停车场将实现联网共享数据，可通过场内停车量、停车收费额、客流方向、商场销售额等数据分析总结消费者需求特征，为购物中心决策提供数据支撑。

北京朝阳大悦城开业初期停车场监控数据显示，驾车客户是主要销售贡献者，销售额的变化与车流变化幅度有近92% 的相关度。因此朝阳大悦城对停车场进行了智能化改造，如增加车辆进出坡道、升级车牌自动识别系统、调整车位导识体系等。改造完成后，当年销售额提升约17%。

而随着周围商圈逐渐成熟，朝阳大悦城监控到开车购物的比例正在下降，乘坐地铁等公共交通前来购物的客户占比不断提升。为此朝阳大悦城决定对原先的高层停车位进行改造，释放出近2万平方米的面积，打造成面对年轻时尚消费者的体验式主题街区。

c、无人化停车服务逐渐普及

全自动机器人停车服务已在发达国家广泛应用，沈阳皇朝万鑫国际大厦引入了中国首个全自动立体停车库，将空间利用率提升60%-100%，停车效率提升73%，减少人为失误，提高人车安全。随着我国劳动力成本的快速上升，购物中心停车场的管理人员将逐渐减少，自动化程度越来越高，无人化服务将逐渐普及。

【第5篇】2022广田股份调研报告：拓展智能家居，建家装o2o生态圈

一、事件概述

4月29日我们调研了广田股份。

二、分析与判断

以家装o2o切入泛家装市场

公司对家装o2o的拓展有望在xx年成型。在家装o2o的拓展上面，公司选择了差异化的竞争模式，即以家装o2o作为流量入口切入智能家居运营市场。公司对家装o2o的拓展以“深和精”为主，增强用户粘性是公司的主要着力点。具体措施有以下几点：1)利用互联网开展定制精装修，在装修“顶层设计”时即考虑收纳、环保、智能和人文关怀体系;2)增强施工过程中的用户体验，将施工利润全部让渡给装修工人，从而激励装修工人提供优质的服务;3)为客户提供装修施工过程中的其他服务，例如为客户提供装修消费贷等。

智能家居运营是公司未来主要发展方向

公司对智能家居运营有着详细的规划。公司将首先从华南地区做起，稳扎稳打一个个社区来做，尽力提高每个社区中由公司负责装修和智能家居运营的比例，形成区域客户群以方便公司开展智能社区业务。公司对智能家居运营未来发展方向大致可以分为三个方面：1)家庭内部智能家居运营;2)打通社区，开展智能社区服务;3)将社区与周边商户打通，在区域内实现各种服务的o2o模式。

拓展公装业务料将获复星集团大力支持

公司与复星的合作将有助于公司开展公装业务。复星将可能在三个方面对公司拓展公装业务给予支持：1)资金的支持。2)复星集团鼓励公司积极参与其房地产装修业务。3)复星可能有助于公司未来进行资本运作。由于公司刚开始拓展公装业务，预计xx年暂时不会有公装业务收入。

三、盈利预测与投资建议

我们预计公司xx-2022年营业收入分别为115.6、134.4、155.1亿元，归属母公司净利润分别为6.11、7.27和8.30亿元。预计公司xx-2022年eps分别为1.18、1.41和1.61元，维持“强烈推荐”评级。

四、风险提示：

宏观经济政策风险，业务拓展及转型不及预期，应收账款风险等。

【第6篇】拓展智能家居，建家装o2o生态圈调研报告