1、泓域咨询MACRO/ 集装箱房项目投资建议与可行性分析研究集装箱房项目投资建议与可行性分析研究规划设计 / 投资分析 摘要该集装箱房项目计划总投资8489.08万元，其中：固定资产投资6374.83万元，占项目总投资的75.09%；流动资金2114.25万元，占项目总投资的24.91%。达产年营业收入21116.00万元，总成本费用16868.56万元，税金及附加175.37万元，利润总额4247.44万元，利税总额5008.66万元，税后净利润3185.58万元，达产年纳税总额1823.08万元；达产年投资利润率50.03%，投资利税率59.00%，投资回报率37.53%，全部投资回收期4.
2、16年，提供就业职位367个。坚持“实事求是”原则。项目承办单位的管理决策层要以求实、科学的态度，严格按国家建设项目经济评价方法与参数（第三版）的要求，在全面完成调查研究基础上，进行细致的论证和比较，做到技术先进、可靠、经济合理，为投资决策提供可靠的依据，同时，以客观公正立场、科学严谨的态度对项目的经济效益做出科学的评价。项目基本情况、背景、必要性分析、产业研究、项目建设内容分析、项目选址分析、土建工程研究、工艺原则、项目环境保护分析、项目安全规范管理、风险应对说明、项目节能可行性分析、项目实施计划、项目投资计划方案、项目经营效益分析、项目评价结论等。集装箱房项目投资建议与可行性分析研究目录第
3、一章 项目基本情况第二章 背景、必要性分析第三章 产业研究第四章 项目建设内容分析第五章 项目选址分析第六章 土建工程研究第七章 工艺原则第八章 项目环境保护分析第九章 项目安全规范管理第十章 风险应对说明第十一章 项目节能可行性分析第十二章 项目实施计划第十三章 项目投资计划方案第十四章 项目经营效益分析第十五章 项目招投标方案第十六章 项目评价结论第一章 项目基本情况一、项目承办单位基本情况（一）公司名称xxx公司（二）公司简介公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司
4、的永续经营和品牌发展。公司坚持以科技创新为动力，建立了基础设施较为先进的技术中心，建成了较为完善的科技创新体系。通过自主研发、技术合作和引进消化吸收等多种途径，不断推动产品技术升级。公司主导产品质量和生产工艺居国内领先水平，具有显著的竞争优势。顺应经济新常态，需要公司积极转变发展方式，实现内涵式增长。为此，公司要求各级单位通过创新驱动、结构优化、产业升级、提升产品和服务质量、提高效率和效益等路径，努力实现“做实、做强、做大、做好、做长”的发展理念。公司根据自身发展的需要，拟在项目建设地建设项目，同时，为公司后期产品的研制开发预留发展余地，项目建成投产后，不仅大幅度提升项目承办单位项目产品产业化
5、水平，为新产品研发打下良好基础，有力促进公司经济效益和社会效益的提高，将带动区域内相关行业发展，形成配套的产业集群，为当地经济发展做出应有的贡献。公司基于业务优化提升客户体验与满意度，通过关键业务优化改善产业相关流程；并结合大数据等技术实现智能化管理，推动业务体系提升。公司建立完整的质量控制体系，贯穿于公司采购、研发、生产、仓储、销售等各环节，并制定了产品开发控制程序、产品审核程序、产品检测控制程序、等质量控制制度。公司一直注重科研投入，具有较强的自主研发能力，经过多年的产品研发、技术积累和创新，逐步建立了一套高效的研发体系，掌握了一系列相关产品的核心技术。公司核心技术均为自主研发取得，支撑公
6、司取得了多项专利和著作权。公司秉承“科技创新、诚信为本”的企业核心价值观，培养出一支成熟的售后服务、技术支持等方面的专业人才队伍，建立了完善的售后服务体系。快速的售后服务，有效地提高了客户的满意度，提升了客户对公司的认知度和信任度。（三）公司经济效益分析上一年度，xxx实业发展公司实现营业收入18970.93万元，同比增长12.87%（2163.87万元）。其中，主营业业务集装箱房生产及销售收入为16375.32万元，占营业总收入的86.32%。上年度主要经济指标序号项目第一季度第二季度第三季度第四季度合计1营业收入3983.905311.864932.444742.7318970.932主营
7、业务收入3438.824585.094257.584093.8316375.322.1集装箱房(A)1134.811513.081405.001350.965403.862.2集装箱房(B)790.931054.57979.24941.583766.322.3集装箱房(C)584.60779.47723.79695.952783.802.4集装箱房(D)412.66550.21510.91491.261965.042.5集装箱房(E)275.11366.81340.61327.511310.032.6集装箱房(F)171.94229.25212.88204.69818.772.7集装箱房(.)
8、68.7891.7085.1581.88327.513其他业务收入545.08726.77674.86648.902595.61根据初步统计测算，公司实现利润总额3621.27万元，较去年同期相比增长452.51万元，增长率14.28%；实现净利润2715.95万元，较去年同期相比增长368.37万元，增长率15.69%。上年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元18970.93完成主营业务收入万元16375.32主营业务收入占比86.32%营业收入增长率（同比）12.87%营业收入增长量（同比）万元2163.87利润总额万元3621.27利润总额增长率14.28%利润总额增长量万元452
9、.51净利润万元2715.95净利润增长率15.69%净利润增长量万元368.37投资利润率55.04%投资回报率41.28%财务内部收益率27.49%企业总资产万元17783.22流动资产总额占比万元28.46%流动资产总额万元5060.76资产负债率49.19%二、项目建设符合性（一）产业发展政策符合性由xxx公司承办的“集装箱房项目”主要从事集装箱房项目投资经营，其不属于国家发展改革委产业结构调整指导目录（2011年本）（2013年修正）有关条款限制类及淘汰类项目。（二）项目选址与用地规划相容性集装箱房项目选址于xx产业示范园区，项目所占用地为规划工业用地，符合用地规划要求，此外，项目建
10、设前后，未改变项目建设区域环境功能区划；在落实该项目提出的各项污染防治措施后，可确保污染物达标排放，满足xx产业示范园区环境保护规划要求。因此，建设项目符合项目建设区域用地规划、产业规划、环境保护规划等规划要求。（三）“三线一单”符合性1、生态保护红线：集装箱房项目用地性质为建设用地，不在主导生态功能区范围内，且不在当地饮用水水源区、风景区、自然保护区等生态保护区内，符合生态保护红线要求。2、环境质量底线：该项目建设区域环境质量不低于项目所在地环境功能区划要求，有一定的环境容量，符合环境质量底线要求。3、资源利用上线：项目营运过程消耗一定的电能、水，资源消耗量相对于区域资源利用总量较少，符合资
11、源利用上线要求。4、环境准入负面清单：该项目所在地无环境准入负面清单，项目采取环境保护措施后，废气、废水、噪声均可达标排放，固体废物能够得到合理处置，不会产生二次污染。三、项目概况（一）项目名称集装箱房项目（二）项目选址xx产业示范园区（三）项目用地规模项目总用地面积26266.46平方米（折合约39.38亩）。（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数73.21%，建筑容积率1.28，建设区域绿化覆盖率6.08%，固定资产投资强度161.88万元/亩。（五）土建工程指标项目净用地面积26266.46平方米，建筑物基底占地面积19229.68平方米，总建筑面积33621.07平方米，其中：规划建
12、设主体工程20551.87平方米，项目规划绿化面积2043.70平方米。（六）设备选型方案项目计划购置设备共计101台（套），设备购置费1984.71万元。（七）节能分析1、项目年用电量1369715.24千瓦时，折合168.34吨标准煤。2、项目年总用水量11222.41立方米，折合0.96吨标准煤。3、unications Predictions 2020 企业级边缘人工智能： 机遇诞生的沃土 如果智能手机和其他设备使用的边缘人工智 能处理器如此强大，为何不将他们用于企业 级应用程序呢？事实上，这早已出现在一 些用例之中，如某些自动飞行无人机。配 备智能手机系统级芯片应用程序处理器的 无人
13、机，能够实时完全在设备内部执行导 航避障功能，而无需连接至任何网络。23 然而，针对智能手机或平板电脑进行优化的芯 片并非许多企业级或工业级应用程序的最佳选 择。这种情况与芯片制造商在上世纪80年代面 临的中央处理器状况类似。当时的中央处理器 具有强大的计算能力和高度的灵活性，性能出 色，是个人电脑这一多用途工具的绝佳选择。 但是，将同样的中央处理器用于诸如自动调温 器等设备中，只为增加一点点智能，却根本毫 无意义。那时，中央处理器体积太大，无法装 入自动调温器狭小的空间中，同时功耗远远高 于现在的水平，成本更是达到每个约200美元， 对于总成本仅需20美元以下的设备而言太过 高昂。为解决这此
14、不足，一个完整的产业应运 而生，生产出具备电脑中央处理器部分功能， 但体积更小、成本更低、功耗更少的芯片。 且慢。如前所述，智能手机系统级芯片的边 缘人工智能部分仅占总芯片区域约5%，在总 成本中仅占据3.50美元，同时功耗较整个系 统级芯片低约95%。那能否仅制造具备内存 等少量其他必要功能的边缘人工智能部分， 从而使成本更低、耗电更少且体积更小呢？ 一些企业已经这样做了，还有更多企业会参与 进来。例如，英特尔和谷歌目前正在向开发者 销售内部开发的独立边缘人工智能芯片。英伟 达是领先的图形处理器制造商，生产通常用于 数据中心人工智能加速的图形处理器体积 大，耗电达数百瓦，成本亦高达数千美元。
15、如 今，该公司销售的是定制化人工智能专用芯片 （非图形处理器），适用于体积更小、成本更 低、功耗更少的边缘设备。24高通领先的 智能手机及其他消费级设备外购市场内置边缘 人工智能处理核心的系统级芯片制造商业 已发布两款独立的边缘人工智能芯片，性能较 其制造的系统级芯片更为强大，但成本更低、 体积更小、耗电更少。25华为亦是如此。26 总体上，共有50家不同公司据称正在研发各种类 型的人工智能加速器。27除从事专用集成电路芯片 的企业外，现场可编程门阵列制造商亦提供边缘 人工智能芯片版本，用于数据中心以外的领域。28 2019年市场上的独立边缘人工智能芯片均 面向开发者，他们基本是一次购买一片，
16、每 片价格约为80美元。购买数量达到数千或数 百万片时，设备制造商的采购成本会远低于 此有些低至1美元（甚至更低），有些为 数十美元。现在，以智能手机边缘人工智能芯 片为例，我们假设平均成本约为3.50美元。 上世纪80年代，中央处 理器具有强大的计算能 力和高度的灵活性，性 能出色，是个人电脑这一 多用途工具的绝佳选择。 2020科技、传媒和电信行业预测 11 Bringing AI to the device: Edge AI chips come into their own 除价格相对较贵外，独立的边缘人工智能处 理器具有体积小的优势。部分处理器甚至小 到可以装入U盘之中，最大的亦可安
17、装于信 用卡大小的主板上。这些处理器功耗相对较 低，仅为1-10瓦。相比之下，一个性能十分强 大、拥有16个图形处理器和两个中央处理器 的数据中心组件成本高达40万美元，重达350 磅（约160公斤），功耗达到10,000瓦。29 随着这些芯片的应用，边缘人工智能可为企业 开创更多新的机遇，尤其在物联网应用程序 领域。利用边缘人工智能芯片，企业可极大 增强自身能力，能够深入分析（而不仅仅是 收集）来自联网设备的数据，并将分析结果 转换为行动，同时避免将大量数据发送至云 端产生的高昂成本、复杂问题和安全挑战。 人工智能芯片能够助力解决的问题包括： 数据安全和隐私。数据的收集、储存和向云端转 移会
18、不可避免地使企业面临网络安全和隐私方面 的威胁，即使在企业十分重视数据保护的情况下 亦是如此。随着时间的推移，这种极为重要的风 险愈发需要企业高度重视予以解决。各国政府正 不断推出个人身份信息的相关法规，消费者对企 业收集的信息亦愈加警惕有80%的消费者表 示并不认为企业正在尽力采取措施保护消费者的 隐私。30部分设备（如智能音箱）正逐步应用于 病人隐私监管更为严格的医院等环境之中。31 通过在内部实现大量数据的处理， 边缘人工智能芯 片可有效减少个人或企业数据被拦截或滥用的风 险。 例如， 具备机器学习处理功能的安全摄像头可进 行视频分析， 确定具有相关意义的视频片段， 并仅将 这些片段发送
19、至云端， 从而降低隐私风险。 机器学习 芯片亦能够识别更为广泛的语音指令， 从而减少需 要在云端进行分析的音频量。 准确度更高的语音识 别还能带来额外的助益， 使智能音箱能够更准确地检 测到 “唤醒词” ， 从而避免听取不相关的对话内容。 低联网要求。要将数据发送至云端处理，设备 必须联网。而在某些情况下，设备联网并不现 实。以无人机为例。基于无人机的运行环境， 设备可能会难以保持联网状态，同时联网及将 数据上传至云端还会降低电池寿命。在澳大利 亚新南威尔士，人们利用内置人工智能的无 人机在沙滩上巡逻，以确保游泳者的安全。 这些无人机能够识别被卷入激流的游泳者， 或在他们受到鲨鱼及鳄鱼攻击前向
20、其发出危 险警告这均在未联网的情况下完成。32 （超）大数据。物联网设备能够产生大量的数 据。例如，空客A-350喷气式飞机配备了超过 6,000个感应器，每飞行一天便能产生2.5太字节 的数据。33全球范围内的摄像头每天产生的数据高 达2,500拍字节。34若将这些数据全部发送至云端 进行存储和分析，不仅成本高昂，操作也极为复 杂。将机器学习处理器装在端点（感应器抑或摄 像头）便能解决这一问题。例如，摄像头可配备 视觉处理器这是一种低功率系统级芯片处理 器，专用于对数字图像进行分析或预处理。内置 边缘人工智能芯片的设备能够实时分析数据，并 仅向云端传输具有相关性的数据作进一步分析， 同时忽略
21、其他数据，从而降低存储和带宽成本。 人工智能与设备加速融合：边缘人工智能芯片大放异彩 12 Technology, Media, and Telecommunications Predictions 2020 功率限制。低功率机器学习芯片甚至能使电池容 量小的设备在不过度消耗功率的情况下执行人工 智能计算。例如，ARM芯片正逐渐应用于呼吸器 中以进行数据分析，如吸气肺容量和药物进入肺 部的流动等。呼吸器自身便能完成这种人工智能 分析，并将结果发送至智能手机应用，帮助医疗 保健专业人员为哮喘病患者制定定制化的护理方 案。35除当前可用的低功率边缘人工智能神经网 络处理器外，科技 公司亦在开发“微
22、型化机器学 习”设备上的深度学习，大小形同微控制器 单元（类似于前述的系统级芯片，但体积更小， 结构较为简单，功耗更低，仅消耗数毫瓦甚至微 瓦电量）。例如，谷歌正在为TensorFlow Lite开 发另一版本，以使微控制器能够进行数据分析， 将需要发送至芯片外的数据压缩至数个字节。36 训练与推理的区别，以及对以数据中心为基础的人工智能的意义 边缘人工智能芯片所实现的人工智能更准确的名称是深度机器学习。它由两个部分构成。第一部分 是训练。训练需要重复不断地分析大量历史数据，从这些数据中检测不同的模式，并针对这种类型 的模式检测生成算法。第二部分是推理。在推理中，经过训练过程产生的算法（常通过
23、进一步的训 练不断更新和调整）被用于分析新的数据，挖掘有价值的结果。 直到最近，机器学习软件的所有训练和推理还使用同一标准的芯片中央处理器、图形处理器、 现场可编程门阵列以及专用集成电路的混合。这些芯片体积大，成本高，功耗大，还会释放大量热 量；因此，基于这些芯片打造的硬件均安放在数据中心之中。相比之下，本章所讨论的边缘人工智 能芯片主要或只执行推理任务，所采用的算法则通过数据中心的训练产生。虽然一些边缘人工智能 芯片亦执行训练任务，但大部分训练仍旧主要在数据中心完成。 有趣的是，虽然过去数据中心芯片同时被用于训练和推理，我们如今看到，数据中心芯片的发展正 呈现出不同的特点，部分芯片的优化侧重
24、于训练，而部分则侧重于推理。38这种相对较新的发展将会 产生何种影响尚未明确。但一个可能的趋势是，随着边缘人工智能芯片的崛起，当前数据中心训练 和推理处理组合将逐步向重训练、轻推理转变。若真如此，这种专用的数据中心芯片尤其有助于提 升灵活性，使正在经历训练和推理重心转变的数据中心相应地调整自身硬件组合。 低延迟要求。无论通过有线还是无线网络，利用 远程数据中心执行人工智能计算意味着将会出 现至少1-2毫秒的来回延迟，这是最好的情况； 最差情况下的延迟可达数十甚至数百毫秒。采 用边缘人工智能芯片在设备上执行人工智能计 算，可将这种延迟降低至纳秒级这在要求 设备必须瞬时完成数据收集、处理并据此采取
25、 行动的应用情境下具有极其重要的意义。例如， 自动驾驶汽车必须通过计算机视觉系统收集和 处理巨量的数据以识别周围物体，并利用汽车 内置的不同感应器控制汽车的各项功能。自动 驾驶汽车必须立即将这些数据转变为不同的决 定如何时转变、刹车或加速以确保汽车 行驶的安全。（今天的自动驾驶汽车采用各种不 同的芯片实现这些功能，包括标准的图形处理器 以及边缘人工智能芯片。）低延迟对机器人而言 亦十分重要，且随着机器人逐渐走出工厂与人 类并肩工作，低延迟的重要性会愈加凸显。37 2020科技、传媒和电信行业预测 13 Bringing AI to the device: Edge AI chips come
26、into their own 小结 谁将从边缘人工智能芯片市场的增长中受益呢？很明显，这对边缘人工智能芯片的制造企业而言是十分有 利的。从几年前的基本为零，到2020年将实现超过25亿美元的新增收入，这些企业未来数年还将取得每年 20%的增长，利润水平有望与行业平均水平相当。但是这一数据应置于具体的环境之中。2020年全球半导 体行业收入预计为4,250亿美元，39边缘人工智能芯片仅占其中很小的一部分，无法对整个行业的格局产生 影响，甚至难以改善制造企业的业绩。 事实上，那些对设备人工智能有需求的人受益更大。边缘人工智能芯片不仅能大幅提升现有设备的能力， 亦将催生具备新功能和市场的全新设备。长
27、远来看，后者很可能将推动边缘人工智能芯片产生更具变革性 的影响。 部分处理功能（早期主要为推理）从核心转至边缘是否会对人工智能芯片制造企业产生不利影响？我们 无法确定。所有人工智能芯片制造企业亦在制造边缘人工智能芯片，因此处理功能从核心向边缘的转变也 许只会产生很小的影响，甚至没有影响。同时，人工智能处理需求迅速增长，有可能会推动整个行业的增 长：人工智能芯片行业（包括边缘及数据中心领域）预计将从2018年的60亿美元规模增长至2025年超过 900亿美元，复合年均增长率达到45%。40潜在的负面因素在于，成本更低、体积更小及功耗更少的边缘人 工智能芯片的兴起，可能会迫使数据中心人工智能芯片的
28、定价甚至销量出现下行。这在过去已有发生：在 半导体行业历史上，边缘处理芯片的普及频繁导致主机/核心处理硬件价格以仅基于根据摩尔定律的增长预 测更快的速度下降。 也有人认为将人工智能处理从核心转至边缘会对云人工智能企业造成损害。这是不太可能的。近期预测显 示，2024年云人工智能或“人工智能即服务”市场的收入将从2018年的20亿美元增长至近120亿美元，复 合年均增长率达到34%。41若没有边缘人工智能芯片，这一增长也许可能会更加强劲，但仍表明云人工智 能的增长速度将近于整体云市场的两倍至2023年云市场的复合年均增长率预测为18%。42 同样，也有人担心如果边缘设备能够直接执行人工智能推理，
29、那么这些设备便不再需要联网了。这也是不 太可能发生的。边缘人工智能设备将依然需要与网络核心进行通信发送数据用于人工智能训练、接收 最新人工智能算法进行推理，以及许多其他原因。正因如此，我们预计所有或基本所有边缘智能设备将会 具备联网功能。 但是这种联网的性质可能与两三年前的预测有所不同。当时，人工智能推理仅限于大型数据中心，而智能 物联网设备必须联网才能获取这些人工智能推理能力不仅是旧的网络，还有具有超高网速、服务质量 保障、高联网密度以及最低延迟的网络。这些特性过去如今依然只有5G无线网络才具备。因此， 当时人们自然认定所有采用人工智能的物联网设备亦需要也只能使用5G。 如今，这种认定不再成
30、立。设备本身能够执行一大部分人工智能处理并不能消除联网的需要，但是这种 联网并不一定需要通过5G网络。当然，5G在某些情况下仍是必要的，同时5G市场预计将会迅猛增长，至 2025年的复合年均增长率将高达55%，每年增长超过60亿美元。43但由于边缘人工智能芯片的出现，5G物 联网领域的市场机会可能会稍稍小于较数年前的预测。 人工智能与设备加速融合：边缘人工智能芯片大放异彩 14 Technology, Media, and Telecommunications Predictions 2020 边缘人工智能芯片的普及很可能将推动消费者和企业发生显著改变。对于消费者，边缘人工智能芯片能够 实现众
31、多功能从手机解锁，到与语音助手对话，再到在极端环境下拍摄震撼人心的照片等等这些 功能此前只有连接互联网才能实现。但长期来看，边缘人工智能芯片只有应用于企业之中，使企业能够将 自身物联网应用推升至一个全新的高度，才能产生更大的影响。在人工智能芯片的助力下，智能机器能帮 助制造、建筑、物流、农业及能源行业企业拓展现有市场，与行业巨头竞争，转变利润分配的格局。44收 集和解读大量数据、并据此采取行动的能力，对许多正在日益普及的数据密集型应用至关重要：视频监 控、虚拟现实、自动飞行无人机和自动驾驶汽车等等。这种未来很大程度上取决于边缘人工智能芯片所能 带来的改变：将智能融入设备之中。 2020科技、传
32、媒和电信行业预测 15 Bringing AI to the device: Edge AI chips come into their own 1. Devin Coldewey, “Googles new voice recognition system works instantly and offline (if you have a Pixel),” TechCrunch, March 12, 2019. 2. Deloitte, 2017 Technology, Media and Telecommunications Predictions, January 2017. 3. C
33、ision PR Newswire, “The edge AI market in hardware to grow at CAGR of 20.64%,” April 15, 2019. 4. Cision PR Newswire, “The global semiconductor market at a CAGR of close to 9% during the forecast period,” June 26, 2019. 5. Nate Oh, “Intel launches Movidius neural compute stick: Deep learning and AI
34、on a $79 USB stick,” AnandTech, July 20, 2017. 6. “远边缘”亦称为本地边缘、新边缘、移动边缘计算、多接入边缘或分布式新边缘。所有这些描述均指代同一事物。 7. Technology Business Research, “Telecom edge compute market landscape,” June 11, 2019. 8. Conversation with TBR Edge Compute analyst, August 26, 2019. 9. Cision PR Newswire, “The edge AI market in
35、 hardware to grow at CAGR of 20.64%.” 10. Gartner, “Gartner Says worldwide smartphone sales will decline 2.5% in 2019,” press release, August 1, 2019. 11. 2019年第一和第二季度平板电脑ALIBABA HEALTH Information Technology Limited 阿里健康信息技術有限公司 (Incorporated in Bermuda with limited liability) Stock code: 00241 INT
36、ERIM REPORT 2017 ALIBABA HEALTH Information Technology Limited 阿里健康信息技術有限公司 中 期 報 告 2017 （於百慕達註冊成立之有限公司） 股份代號：00241 ALIBABA HEALTH INFORMATION TECHNOLOGY LIMITED 阿里健康信息技術有限公司INTERIM REPORT 2017 中 期 報 告 公司資料 管理層討論與分析 其他資料 未經審核中期財務資料 獨立審閱報告 中期簡明綜合損益表 中期簡明綜合全面收益表 中期簡明綜合財務狀況表 中期簡明綜合權益變動表 中期簡明綜合現金流量表 中期簡
37、明綜合財務報表附註 02 03 16 30 31 32 33 35 37 40 目錄 阿里健康信息技術有限公司 二零一七年中期報告 02 公司資料 董事會 執行董事 王磊先生 （首席執行官） 非執行董事 吳泳銘先生 （主席） 蔡崇信先生 黃愛珠女士 康凱先生 獨立非執行董事 嚴旋先生 羅彤先生 黃敬安先生 審核委員會 黃敬安先生 （主席） 嚴旋先生 羅彤先生 薪酬委員會 嚴旋先生 （主席） 吳泳銘先生 黃敬安先生 提名委員會 吳泳銘先生 （主席） 羅彤先生 黃敬安先生 授權代表 王磊先生 繆愛善女士 公司秘書 繆愛善女士 法律顧問 陳浩銘律師事務所 （與泰樂信聯盟） 核數師 安永會計師事務所
38、執業會計師 註冊辦事處 Canons Court 22 Victoria Street Hamilton HM 12 Bermuda 香港主要營業地點 香港 銅鑼灣 勿地臣街1號 時代廣場 1座26樓 中國主要營業地點 北京市朝陽區 望京宏泰東街 綠地中心B座 主要股份過戶登記處 （於百慕達） Estera Management (Bermuda) Limited Canons Court 22 Victoria Street Hamilton HM 12 Bermuda 股份過戶登記分處 （於香港） 卓佳秘書商務有限公司 香港 皇后大道東183號 合和中心22樓 主要往來銀行 中信銀行 （國
39、際） 有限公司 香港上海滙豐銀行有限公司 招商銀行股份有限公司 公司網站 阿里健康信息技術有限公司 二零一七年中期報告 03 管理層討論與分析 行業概況 二零一七年以來，中國經濟運行保持在合理區間，穩中向好態勢趨於明顯，上半年國內生產總值 （GDP） 實現同比 增長6.9%。同時互聯網、大數據和人工智能與實體經濟的融合不斷加深，成為經濟發展的新動能，推動傳統產業 優化升級，更好地滿足民眾對高品質生活的追求。 健康中國 是中國下一階段發展的重要戰略。中國政府不斷完善國民健康政策，鼓勵社會各方主體，為民眾提供 全方位全週期的健康服務。中國醫藥衛生體制改革持續深化，醫藥健康產業頂層設計、基本醫療衛生
40、制度政策框 架、以及產業發展方向進一步明確。中國醫藥行業的政策環境持續向好。二零一七年，在醫藥流通方面，政府頒 布了一系列政策，加快推行藥品購銷 兩票制 ，推動藥品流通企業轉型升級、推進 互聯網+藥品流通 、改革完善 短缺藥品供應保障機制。在醫療方面，衛計委等部委也圍繞公立醫院深化改革和鼓勵社會辦醫兩個核心發佈了一 系列政策。公立醫院深化改革方面，醫藥分開、分級診療、推進醫療聯合體建設等是關鍵詞；鼓勵社會辦醫方面， 發展第三方醫療服務、醫生多點執業、放寬診所開辦等是關鍵詞。二零一七年下半年，衛計委深化改革，激發醫 療領域投資活力，取消或簡化前置審批，強化事中事後監管的作用。市場准入的監管變化將
41、持續為行業發展帶來 活水。 在GDP增長、社會消費水平提高、人口老齡化、城鎮化以及消費結構升級等因素的驅動下，中國的醫藥市場持續 擴容，平穩較快發展。據 中國藥品流通行業發展報告 數據顯示：二零一六年全國零售藥店市場總規模人民幣 3,679億元，較二零一五年增長9.5%，增速同比上升0.9個百分點，明顯快於GDP的6.7%增速。隨着以 醫藥分開 為主要目標的醫改的持續推進，醫院處方外流已為大勢所趨，醫藥零售行業面臨著新的巨大發展機遇。居民在醫 療保健方面不斷增長的需求與醫療衛生資源供給體系之間矛盾不斷加劇，居民和政府在醫療保健方面的支出日 漸增加，數字技術 （包括數字醫療產品、大數據、遠程醫療
42、、人工智能等） 在醫療領域的應用，有望提升診療效率， 更好地輔助個人加強健康管理，更早地預防和診斷疾病，從而節約大量醫藥資源和成本。儘管在技術創新、數據 安全以及商業模式探索等方面仍面臨諸多挑戰，但各類機構都相信其中蘊含着巨大機會，並在這個領域積極佈 局。 04 管理層討論與分析 阿里健康信息技術有限公司 二零一七年中期報告 業務回顧 作為阿里巴巴集團控股有限公司 （ 阿里巴巴控股 ，連同其附屬公司統稱 阿里巴巴集團 ） 在醫藥健康領域的旗艦 平台，阿里健康信息技術有限公司 （ 本公司 ，連同其附屬公司統稱 本集團 ） 秉承 讓健康觸手可得 的使命，持 續在醫藥健康領域夯實業務基礎並做好前瞻性
43、佈局。本集團的願景是 讓大數據助力醫療，用互聯網改變健康， 為10億人提供公平、普惠、可觸及的醫藥健康服務 。為實現這一目標，本集團大力發展健康產品銷售和電商平台 業務、提供產品追溯平台、探索智慧醫療和個人健康管理服務，並在醫療健康大數據和人工智能領域積極佈局。 健康產品銷售及服務 本集團積極運用互聯網技術打造全鏈路和全渠道的醫藥保健產品及服務的供應體系。借助線上平台的既有 優勢，結合對市場和用戶的理解，本集團向上游直接對接品牌商和大型經銷商，同時與線下醫藥連鎖企業、 天貓超市、零售通、盒馬鮮生等開展合作，打通產品流通全鏈路，致力於為下游商家提供質優價廉的產品。 全鏈路的供應體系可有效提升供應
44、鏈效率，拉近品牌商、經銷商和消費者之間的距離，把品牌商的專業服 務能力下沉到消費者端，在滿足消費者需求的同時，挖掘和激發出新的消費需求。本報告期間內，本集團已 經與諸多醫藥滋補保健品牌商和國內大型醫藥經銷商建立了良好的合作關係，成為其重要的合作夥伴。 同時，本集團圍繞着跟消費者需求緊密相關的熱門人群場景，提供一站式的健康解決方案，其中包含了豐 富多元的產品、內容及多樣化的便捷性服務，從而為品牌商提供線上線下相融合的完整解決方案，給消費 者帶來優質全面的消費體驗。 健康產品銷售 本報告期間內，本集團來自健康產品銷售業務線的收入總額達到人民幣786.2百萬元。憑藉本集團的運營和 品牌優勢，以及團隊高效的執行力，健康產品銷售自營業務線的阿里健康大藥房和阿里健康海外旗艦店的 線上銷售突飛猛進。與此同時，在倉儲、物流、客服等方面的配套系統和服務能力也獲得顯著提高
