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英國觀念論者的譜系①：格林與凱爾德

英國觀念論者的譜系②：布拉德利和鮑桑葵

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參會嘉賓：董秘兼財務總監 沈雁冰；COO高級副總裁 黃耿
業績預告：歸母淨利潤1.9-2.45億，同比+189.15%-272.85%；扣非後虧損1.31-1.86億。

大家普遍關心漢得做什麼，我們之前做ERP，現在為很多企業做數字化服務，之前以實施和解決方案為主，現在有了自己的數字化產品。業務涵蓋比較多，營銷、財務、製造、供應鏈等我們都有涉及。我們的客戶包括很多知名企業，包括大型央企、高科技、消費品、製造業、服務業、家居等，他們共同的特點是原來在ERP發展時代最早實施ERP系統，並且在ERP方面投入最多的群體；而且他們在ERP建設中持續時間最長，有的客戶甚至跟我們合作了十幾年。過去高速發展過程中，我們積累了優質的客戶資源，歷史至今6,000+家國內外大型企業，前段時間做過統計，過去五年時間活躍客戶（發生業務的）大概有4,000+家。客戶投入ERP是因為，他們是各行各業翹楚的企業，到了數字化時代，我們觀察到他們的數字化投入也在行業中走到最前面。我們現在最重要的事情是感知我們的客戶到現在需要什麼樣的數字化服務，我們就是用數字化賦能企業做強做大。
過去二十年我們的發展中，我們梳理出了客戶群體希望通過什麼來解決數字化問題，就是ERP+ITO，他們很多會在ERP基礎上不斷向業務前端進行延伸，大家最需要數字化做的：1）提升面向市場的產業的能力，包括營銷、製造、整合產業鏈的能力；2）對內包括組織架構複雜的問題，提升組織管控能力。所以我們的業務分為四大塊：1）泛ERP建設。ERP的高速發展期已經過去，但是過去5-10年我們與客戶合作過程中發現，雖然增速放緩，但是大企業發展過程中ERP訴求仍然在提升，還需要做推廣、走向海外，基礎建設中一方面就是ERP的推廣；2）在ERP的基礎上，我們有集團管控GMC，是在服務客戶的過程中跟着客戶外延的數字化訴求來開發的。ERP側重結果管理，但是過程管理和業務場景的前端細化管理還是不足的，於是有了以財務為核心的集團管控，由管理轉向職能服務的支撐。我們的大型央企和民營企業客戶都有很多年的合作了；3）面向市場的業務即C2M。包括數字營銷、智能製造，形成數字產銷。建立消費互聯網和產業互聯網雙輪驅動，圍繞他們建立三位一體的C2M的能力和面向市場的競爭力，是我們各行各業龍頭企業關心的如何數字化提高競爭力的關鍵；4）ITO。隨着企業數字化訴求越來越廣，他們在IT上的定位和分工也不斷調整，背後有一大堆對專業技能要求高的工作，更為合適的是交給外部的專業公司，我們的ITO業務也感受到了客戶的訴求，所以提供了ITO基礎服務。業務的發展速度和占比，自主產品（後發展的），增速明顯高於傳統業務，半年報披露同比+33.45%，全年趨勢在延伸；第三方產品半年報披露同比+3.05%；客戶支持和軟件外包（ITO），收入同比+30.85%、+13.07%。
重點說明1：歸母淨利潤高速增長，最大的一塊是我們很多孵化的子公司。之前是控股現在是參股，聯營企業整體發展很快，前三個Q中我們逐漸處置處理公司，Q4甄雲我們都有詳細的公告，完成了處置，這些股份的出售獲得了理想的投資收益匯報。其他的子公司也做了公告，在積極處置過程中，大家可以參考甄雲的處置結果。
重點說明2：扣非後淨利潤，下滑較多。影響最大的是聯營企業估值過高，但是整體處於投入期還沒到回報期，2021年根據持股比例計算虧損得到比去年還是更大的，對公司淨利潤產生了一定影響。根據過去幾個Q披露數據可以看到，今年全年預計8kw到1億。
重點說明3：2020年12月我們發行了可轉債，2021產生了利息支出；同時海外有不少的業務和資產，2021年人民幣升值帶來了一定的匯兌損失。
經營利潤還原分析：Q4虧損較大，其中一個因素是由於年初存在不確定性，全年獎金大部分在Q4進行計提，包括金額等的確定也是根據2021年的發展和2022年的信心來確定，我們可以以一定的方式還原到各個季度；聯營公司傳遞的虧損還是比較大，但是跟母公司的主營業務沒什麼關係，剔除掉這部分業務來還原，各個季度表現相對較好；匯兌損益上也還原回來；可轉債也給我們帶來了利息負擔，轉股比重和進程對我們的淨利潤也有一定的影響。總結來看我們是需要將獎金計提還原回去，可以看到業績拐點的形成，整個經營效率相對於前三Q有明顯的回升，這個趨勢有望進一步延伸到2022Q1-Q2；聯營公司上，根據我們的公告，我們現在不僅在處置甄雲，2022年也會按照策略積極推進，儘量降低參股子公司在投入期對淨利潤的影響；外幣匯率屬於不可控因素，但是也持續了較長時間（2年），需要考慮歷史因素對2022年綜合預測，我們預計2022年結果較好；可轉債轉股上，我們的訴求是希望在合規基礎上積極推動轉股，減少利息負擔。這些數據是我們根據預計的範圍之內的概述，實際以披露數據為準。聯營、匯兌和可轉債在2022年的影響可能仍然存在，我們是表達了我們的服務和預測，去處理去排除干擾，方便大家理解我們的業務。
Q&A
Q：2022年的發展規劃？
A：基本上沒有變，希望2022年C2M、GMC抓住數字化高速發展的機會，維持高速增長，希望明年維持住30%+的增速。傳統服務ERP和ITO上，希望維持15%左右的增長，根據我們對市場的預測和與客戶合作的慣性，我們預計能夠達到。整體保持在20%之上，中間有機會的話會追求更高速的增長，一方面看市場需求，另一方面看我們能不能消化。現在看訂單趨勢非常旺盛，現在還是看我們能不能消化。2021年我們做了一些準備，包括在實施方法的改進、試點，得到了比較好的反饋。做了試點的業務線單獨看的話，比如智能製造，盈利情況明顯好於往年，2022年會將方法推廣到更多業務線。過去我們積累了很多實施服務的工具，幫助我們提高實施效率。

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行業介紹
1、BIPV市場分類：屋頂和幕牆，其中屋頂多用晶硅組件（偏光伏屬性），幕牆多用薄膜組件（偏建材屬性，透光率好）。

2、屋頂市場分類：BIPV在工商業屋頂有20%左右的市場份額；常規戶用目前不用BIPV。

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Q:車路協同對於自動駕駛進入高級別的重要性已漸成行業共識，但業界對於車路協同還缺乏全面的認知，千方科技的車路協同觀如何系統闡述？
孫亞夫：談到車路協同可能會有一些概念需要澄清，單車智能一般是指以車自身的智能來實現汽車自主駕駛的問題，也就是高級別自動駕駛或者無人駕駛（SAE定義的自動駕駛L4和L5階段），面向自動駕駛來談車路協同一般是指依託車和路的智能一起來解決汽車自主駕駛的問題。
要實現汽車的高級別自動駕駛，首先必須有數字化的汽車，其次數字化的汽車應該走或者應該適配數字化的道路。馬車走馬路，汽車走公路，在道路交通運輸發展歷史進程中，車路協同或者路車適配一直就存在。
什麼是數字化的道路？數字化的道路應該能夠提供數字化的設施信息、運行狀 態、交通管控給數字化的汽車，而不是單純依賴汽車自身傳感器對道路上面向人類視角去設計的標誌、標牌、紅綠燈等信息進行再感知和識別。
我們理解的車路協同一般分成3或4個層次：1）車路數字化交通信息交互層次：道路將自身的信息數字化後通過車路通信播發到車端，包括標誌、標牌、護欄、信號燈等基礎設施的數字化信息，還包含動態的交通事件、施工、交通管制等信息。2）車路感知協同層次：單車感知易受障礙物遮擋、天氣（雨、霧）影響，產生側車遮擋、前車遮擋感知視野的情況，使得汽車因怕鬼探頭事件而無法實現更為果斷的行駛決策。通過車基感知和路基感知協同方式，實現傳感融合、感知共享，最終實現車端上帝視角的感知能力，提高汽車的安全性和駕駛能力。3）車路協同控制層次：單車路線規劃決策易造成路權衝突與路徑擁塞，通過路側來對微觀(路口/車道)、中觀(路段/區域)、宏觀(城市)的車群做車速、車道、路線規劃決策，可以實現安全高效交通的運輸。但，這裡說的協同控制，控制的決定權還是車，不是路對車的絕對控制。
4）路控車層次：在封閉或半開放、沒有其他不可控的交通參與者、低速的環境下，比如港口、礦區、機場、停車場等，可以全部通過路側去控制運載工具，運載工具可以大量減少自身傳感器，甚至沒有傳感器，也沒有自己的規劃決策控制，路側完全實現感知、規劃決策以及控制，只有執行。
為什麼將車路協同控制層次和路控車層次分開來說，是因為現在談車路協同和單車智能的概念，語義中其實隱含了很多東西。一說到單車智能感覺就絕對不能也不需要車路協同，一說到車路協同就容易被理解為路控制車，車端可以大量減少傳感器甚至不需要，將單車智能和車路協同對立起來了。我們認為針對高級別自動駕駛，現階段應該是單車智能為主，車路協同為輔。車路協同的價值是為自動駕駛汽車提供了更好的道路支撐，能夠讓自動駕駛更加安全和便捷，而不是說少了這條具備車路協同的道路，就無法實現高級別自動駕駛了。
應該看到在未來很長一段時間內，單靠人工智能改變車，很難實現多個場景下的無人駕駛。道路的數字化是一個基礎，會加速高級別自動駕駛的產業化落地，不是最終解決高級別自動駕駛。目前的道路是給人來設定的，要做到真正的路車適配，道路交通法規、交通工程也要發生改變，未來的道路不僅是數字化的，交通管理、運行機制也都要隨着高級別自動駕駛的到來而發生變化。
從車路協同發展的角度來看，車路協同的第一層對應自動駕駛的L1、L2以上；車路協同的第二層對應自動駕駛的L3、L4以上；車路協同的第三層對應自動駕駛的L4、L5。智能網聯的汽車和智能網聯的道路，會相互推動，螺旋式提高自己的數智化水平。因此，當車發展到極致的時候，路也會發展到極致。不會出現一個智能化水平很高，一個智能化水平很低的情況。
Q:從感知層面，車端和路側具體如何協同？
孫亞夫：在車和路的協同發展歷史中，車端的發展一直都先行於路端。因此，在車路協同發展的前期，路端感知應該是車端感知的補充，不應該去取代車端的感知。一方面，很難保證路側感知指標能滿足車規級品質要求，也不能保證信息實時、毫秒級的傳輸；另一方面，在車端感知範圍之內應該能感知到的信息，也不能單純依賴路端感知再反饋給車端。
在車端感知範圍內的事件，一般都處在需要快速採取控制措施的時間範圍內，特別是高速行駛時。從路端到車端，不但增加了感知時延，也增加了感知融合的難
度，對事件處置幫助不大。車路協同的感知協同應該解決的是超視距的問題，視野遮擋/看不見的問題。
車路協同的第一層路側不需要增加很多額外的傳感器，只需要將現有道路的視 頻、雷達、天氣、路面傳感器感知到的事件信息提取出來，通過車路通信設備發送到車端即可。它屬於事件級、車道級、秒級時延的感知，感知計算可以在邊側，也可以在雲端。車路協同的第二層路側需要增加或者增強現有的視頻、雷達傳感器、邊緣計算設備，使之能感知到目標級、厘米/分米級、毫秒級時延的信息，一般在交通流比較複雜的路口、路段來布設。在車和路的協同發展中，不是所有的路口和路段都需要布設傳感器，傳感器的布設應該因自動駕駛車輛需求，分級、分地點來布設。
Q:但還是有一種觀點認為依靠單車智能到一定階段，路側的智能化設備可以通過後裝來實現車路協同，對此您怎麼看？
孫亞夫：依靠單車智能用後裝去解決高級別自動駕駛其實是個偽命題。車未來會通過淘汰的方式來實現質的升級，拿現在的車和智能化的車對比，如同從馬車到汽車無法通過後裝來實現的道理一樣。
路側相對靈活，既可以擴路改變物理形態，又可以通過加裝設備去提升感知能 力。千方提倡用軟件定義交通基礎設施，就是想通過不斷的更換和疊加來滿足未來基礎設施的擴展性需求。從功能型的路口升級為智能型的能口，實現感知層的共享和融合。建設軟件定義的交通基礎設施，未來的道路如果有新增需求，可以下載或者部署新的App來實現新功能，實現版本的升級和迭代，而不是重新部署一個帶有新功能的設備。可以把千方提出的智能路口比做一個感知、計算、控制等模塊分布在一個路口空間的智能手機，傳感器、計算設備、控制設備、通信設備可以按需替換，功能通過部署新的APP來實現。
在智能化時代，產品本身具備智能，而智能的打造，同數據、算力、算法都有關係，尤其是數據和場景有強關聯關係。數據、算法和算力的不斷循環和迭代下，未來智能化產品的生產邏輯，不是一次性交付一個完美的東西。使用者同時也是生產者，在使用場景中的產生數據，雲邊端協同反覆訓練算法，不斷迭代和學習，解決長尾的問題，使產品最終達到近乎完美的狀態。
這是特斯拉汽車、蘋果手機的模式，也是消費互聯網時代的底層邏輯，進入到產業互聯網時代，我們現在按照工業時代生產的產品，同樣也要突破原來的產品研
發產業化邏輯。
Q:從單車智能來看，L3到L4的成本會有大幅的上升，車路協同是否也會面臨同樣的問題？
孫亞夫：無論單車智能還是車路協同，兩者都是需要不斷演進中發展，指望任何一條路徑的躍進式發展已經很難成立。
自動駕駛車輛的L4一定要分場景看，比如說港口類的L4、園區內的低速L4、高速公路的倉對倉的無人化貨運，這些封閉或半封閉環境下的L4會比較快出現。逆向思考，L4快速出現在這些場景，是因為道路環境受控。汽車應該逐階實現自動化，道路同樣會逐階段實現，路一定會越修功能越強大，最後實現路可以控制車，車自己也能實現無人駕駛，沒有主輔之分。
從成本角度來考量，L1、L2階段，在路側車路協同的功能是在信息交互層面
上，成本不高，可以大面積推廣；在車端同樣可以大面積推廣，在可控的成本下終端的性能有比較大提升。
從路側複雜路口的感知層層遞進加強，到L3、L4車端的感知能力提升，在漸進性升維的路徑上，在數智化的大前提下，成本不會成為阻礙技術進步的桎梏。
Q:千方在北京承擔國家級示範區所沉澱的經驗和模式能給其他城市提供哪些借鑑？
孫亞夫：談不上借鑑，可以分享一些我們的歷程。千方科技自2015年開始從車路協同的角度探索智能網聯汽車自動駕駛的路徑，2016年承擔了國家智能汽車與智慧交通（京冀）示範區的運營服務工作，並聯合北京多家龍頭企業成立了北京智能車聯產業創新中心。
截至2021年12月底，在創新中心助力下，北京市自動駕駛車輛道路測試累計安全里程超過390萬公里（不包含低速無人載運工具），占據全國16個智能網聯汽車測試示範區共計700多萬公里總測試里程的超過一半的份額，同時支撐北京市自動駕駛測試車輛牌照數、測試類型、開放測試道路里程數均居全國前列。

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橋接鋼板技術

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操作方法

骨質疏鬆椎體骨折診斷與鑑別診斷，關於骨質疏鬆症，其原因大致分為繼發性與原發性兩種。原發性多指因女性絕經期後，相應激素水平回落，伴隨整體骨量流失，導致的骨質疏鬆。而繼發性骨質疏鬆症多指某類腫瘤或內分泌疾病，或某些藥物的使用引發的骨質疏鬆。在評估骨質疏鬆症時首先要評估發生骨質疏鬆症的原因，只有糾正骨質疏鬆的原因，才能正確的治療骨質疏鬆引起的相應問題。再者，接收椎體骨折患者時，需鑑別骨折原因:如感染導致的椎體骨折或腫瘤引起的椎體形變性骨折，或椎體骨折為應力集中型骨折或合併脊柱後方韌帶複合體損傷的椎體骨折。

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安


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