1、中国智慧城市的发展现状与趋势中国智慧城市的发展现状与趋势01发展背景发展背景产业链产业链03发展现状发展现状02发展趋势发展趋势04行动建议行动建议05CHAPTER01195064.15%2018,82.26%205089.16%195011.80%1978改革开放改革开放 17.90%2018,59.15%205080.03%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%195019531956195919621965196819711974197719801983198619891992199519982001200420072010201320162019202222、02520282031203420372040204320462049美国城镇化率中国（大陆）城镇化率城市化趋势1978年改革开放之后，中国城市化飞速发展，中美城市化比例差距不断缩小；过去40年中国城市化率增长约41%，未来30年预计仍有约21%的空间。数据来源：联合国人口司数据来源：联合国人口司1950-2050美国、美国、中国城镇化率中国城镇化率1950-2050美国、美国、中国中国总人口（亿）总人口（亿）1950 1.59亿亿20183.27亿亿2050 3.90亿亿19505.54亿亿2018 14.15亿亿205013.64亿亿0 2 4 6 8 10 12 14 16 1950193、5319561959196219651968197119741977198019831986198919921995199820012004200720102013201620192022202520282031203420372040204320462049美国总人口中国(大陆)总人口-24%-9%-52%预测预测城市化快速发展带来的问题人口挑战人口挑战城市化的进程对城市经济、资源利用、生活质量、时间成本以及可持续发展等多方面带来不同程度的影响，而随着城镇化以及人口不断增加，城市管理者面临日益严峻的挑战。15.1618.3518.8219.20广州上海纽约北京46分钟分钟51分钟分钟35分钟4、分钟52分钟分钟交通挑战交通挑战通信挑战通信挑战平均通勤距离平均通勤距离/km城市交通拥堵，时间成本高。大城市平均通勤时间在30分钟分钟以上，北上广平均通勤距离在15km以上。国外城市中，纽约的平均通勤时间也在30分钟以上，平均通勤距离为18.82km。2018年中国总人口数超过14亿亿，城市人口数达到8.37亿亿健康挑战健康挑战 超过75%的中国人处于亚健康状态。与营养相关的慢性病，如糖尿病、心脑血管病、肿瘤等已占中国死亡原因的80%。到2020年，尚不能自理而需要医疗养老服务的老年人将突破2000万万。通讯需求上升，对城市网络基础设施建设、运营商的网络运维能力构成挑战。健康挑战健康挑战 中5、国目前一方面教育供给严重不足，一方面教育资源的浪费又是巨大的。需要把网络、培训机构、教育资源进行整合。城市废弃物挑战城市废弃物挑战 预计到2025年，全球城市居民产生的垃圾量将从目前的年均13亿吨亿吨增加到年均22亿吨亿吨。增加部分主要来自发展中国家快速成长的城市。我国城市废弃物数量居世界前列，垃圾处理技术缺乏。我国城市废弃物数量居世界前列，垃圾处理技术缺乏。我国近70%的垃圾处理方式是填埋，全国城市垃圾堆存累计侵占土地超过5亿平方亿平方米米，每年经济损失高达300亿元亿元。污染挑战污染挑战 首先，城市空气污染成为城市居民健康的头号威胁。据耶鲁大学统计，中国的空气质量排名位居全球倒数第二，绝大6、部分地区PM2.5值超标。其次，城市噪声污染，影响市民居住质量。2016年，中国环境噪声投诉占头数总量的43.9%，较2015年上升8.6%。数据来源：中国社会科学院城市发展与环境研究所；世界银行；德勤研究智慧城市的出现能有效解决上述问题投资智慧科技和基投资智慧科技和基础设施的城市能够础设施的城市能够将失业率降低将失业率降低1.0%据统计，投资智能据统计，投资智能电网和基础设施能电网和基础设施能够促进够促进GDP增长率增长率提升提升0.7%据统计，投资智能据统计，投资智能电网、科技、基础电网、科技、基础设施的城市，其办设施的城市，其办公用房比例会提高公用房比例会提高2.5%据统计，每提高据统计7、，每提高20%的的ICT设施投资设施投资可以促进可以促进GDP增长增长1.0%智慧城市的出现能有效解决这些挑战，其部署给各城市带来了实际的效益，包括GDP增长，失业率降低，生活质量以及安全健康提升。这使得城市管理者能够实现科学决策，精细管理，快速响应，并提升城市竞争力。城市能源城市能源 共商决策，产生数字民主和参与型政府等新的治理形式。以数据驱动来制定政策，能够提升政策有效性，为商业和市民生活创造更有利的社会环境。数据来源：中国社会科学院城市发展与环境研究所；世界银行；德勤研究阿姆斯特丹的智慧城市帮助其节省9-14%的燃料费，并预计将在2025年之前减少40%的碳排放量。城市能源城市能源成功因8、素成功因素巴塞罗那的智能水系统每年将给城市节省5800万万美元。城市水资源城市水资源巴塞罗那的智能停车系统每年能为城市节约5000万万美元的停车费用。城市出行城市出行在韩国松岛新城，智能建筑解决方案将为每幢建筑节约30%的能源消耗。城市住房城市住房厦门三维全景系统，减少了“信息孤岛”现象，且每年能节省1000万万元运维费用。其他领域其他领域智慧城市解决方案能够产生的潜在社会福利智慧城市解决方案能够产生的潜在社会福利政府治理做到透明化与协政府治理做到透明化与协同化同化利用传感网络，将各类分利用传感网络，将各类分析数据进行无缝整合析数据进行无缝整合ICT技术和认知技术的有效技术和认知技术的有效应用9、应用公民对智慧城市概念的认公民对智慧城市概念的认识、智能仪表的应用识、智能仪表的应用 通过传感系统和监控数据进行实时分析，能够提升公共安全保障。垃圾收集装置中的传感器能够提升垃圾收集效率。借助传感器和医疗机器人，需要照顾的人可以在家中生活得更久。通过优化公共交通基础设施，降低城市拥堵和污染水平。通过人工智能和应用大数据分析，为城市更好诊断问题和提出个性化解决措施。通过实时监控能源使用情况以减少能源浪费。通过对交通基础设施（道路、停车位）的最优利用可以降低拥堵水平和污染程度。利用数据分析手段，能够及时检测水供给网络漏洞，提升水资源利用率。智慧城市的总体框架横向五个技术横向五个技术层次层次要素要素10、+纵向三个支撑体系纵向三个支撑体系横向包括物联感知、网络通信、计算存储、数据与服务融合和智慧应用五个层次，纵向包括建设管理、安全保障、运维管理三个体系；横向层次要素的上层对其下层具有依赖关系，纵向支撑体系对横向层次具有约束关系。来源：GB/T 34678-2017智慧城市 技术参考模型集中式分布式数据保护分布式集中式操作系统中间件数据库资源管理计算资源存储资源软件资源计算存储层感知设备身份感知设备图像感知设备环境感知设备位置感知设备安全感知设备设施感知设备执行设备环境控制设备通告警示设备安全执行设备其他执行设备物联感知层广播电视网电信网互联网公共网络行业特性网络专用网络计算资源网络虚拟专用网络11、网络通信层数据来源基础信息系统应用信息系统感知设备获取互联网信息数据融合数据采集汇聚数据整合处理数据管理治理智能挖掘分析服务融合服务聚集服务管理服务使用服务整合数据与服务融合层智慧应用层智慧政务智慧交通智慧安防智慧社区智慧医疗智慧教育智慧物流智慧金融智慧旅游智慧零售智慧楼宇智慧消防智慧电力智慧水务智慧能源智慧环保智慧校园智慧家庭智慧养老智慧气象智慧农业建设管理体系安全保障体系运维管理体系智慧城市技术参考模型智慧城市技术参考模型智慧城市发展的环境基础政治经济社会技术来源：资料整理、国家统计局智慧城市智慧城市PESTPEST分析分析CHAPTER02我国智慧城市的概念演变进入新型智慧城市建设阶段进12、入新型智慧城市建设阶段数字城市强调城市空间的地理可视化，主要技术为3S技术（遥感 RS、地理信息系统 GIS、全球定位系统 GPS）。信息城市内涵更广，将空间信息融入主流信息通信技术（ICT），将各个领域信息化。智慧城市指广泛采用物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代信息技术，提高城市的自动化、智能化水平。新型智慧城市以数据集中和共享为途径，解决此前智慧城市在发展过程中存在的条块割裂、信息共享困难、数据孤岛等诸多问题。我国智慧城市发展历程与关键技术我国智慧城市发展历程与关键技术1998200620092015关键技术：3S技术特征：数字化时期：“十五”数字城市关键技术：ICT技术特征：信息13、化时期：“十一五”信息城市关键技术：物联网、移动互 联网特征：智能化时期：“十二五”智慧城市关键技术：云计算、大数据、人工智能特征：数据集中共享、数据驱动时期：“十三五”新型智慧城市来源：智慧城市：大数据、互联网时代的城市治理 金江军智慧城市的数量与投资规模2013-2015年爆发式增长，年爆发式增长，中国已经全球数量最多中国已经全球数量最多2010年以后，智慧城市理念在中国经历了短暂的概念普及，进入爆发式增长阶段。这种爆发，在国家层面表现为2013-2015年间相关政策、指导意见、试点的密集发布；在地方层面表现为智慧城市顶层设计与规划、基础设施、公共服务项目得到积极推进。2013-2017214、013-2017年中国智慧城市试点名称与数量年中国智慧城市试点名称与数量2013-20172013-2017年中国智慧城市规划投资规模估算年中国智慧城市规划投资规模估算数据来源：公开资料整理主导部委主导部委时间时间试点名称试点名称数量数量工信部工信部2015.122013.11第二批国家信息消费试点市（县、区）第二批国家信息消费试点市（县、区）首批国家信息消费试点市（区、县）首批国家信息消费试点市（区、县）3668主导部委主导部委时间时间试点名称试点名称数量数量住建部住建部2015.42013.82013.1第三批国家智慧城市试点第三批国家智慧城市试点第二批国家智慧城市试点第二批国家智慧城市试15、点首批国家智慧城市试点首批国家智慧城市试点9710390工信部与发工信部与发改委改委2015.12014.1第二批第二批“宽带中国宽带中国”示范城市示范城市“宽带中国宽带中国”示范城市示范城市3939发改委等发改委等2014.6信息惠民国家试点城市信息惠民国家试点城市80科技部等科技部等2013.1智慧城市试点示范智慧城市试点示范20智慧城市的项目中标情况“规划设计规划设计”数量最多，数量最多，“城市大数据城市大数据”增长最快增长最快从类型来看，智慧城市相关的顶层规划和设计仍然是数量最多的地方政府委托项目，说明大量地区的智慧城市发展尚处在早期谋划阶段；城市大数据、城市运营管理、交通出行、城市应16、急、政府政务相关的项目增长迅速；智慧市政、城市安防等领域也具有较大需求，但项目数量增速放缓，表现出市场趋于成熟的特征。数据来源：政府公开中标信息20182018年地方政府智慧城市项目中标数量年地方政府智慧城市项目中标数量智慧城市的落地模式从政府主导的单一模式向多元模式转变从政府主导的单一模式向多元模式转变企业独资政企合资政府独资政府投资企业运营PPP模式其主要原因在于智慧城市建设需要各领域进行数据资源共享以及共享以及协作协作，特别是政府以及各事业单位之间。例如在医疗领域，单凭企业无法推进各大医院的医疗数字化，即便各个医院已经实现医疗数字化，说服说服医院将医疗数据向企业共享也存在较高难度。政府将17、面临较大的资金压力，而企业的参与则会减轻政府财政压力财政压力；相较于企业来说，政府缺乏对具体项目的运营管理经验、专业专业人才等资源；各级政府通过颁布规划政策为企业参与创造了良好的环境环境，企业参与程度将进一步加深。早期早期“政府独资模式主导政府独资模式主导”未来未来“多模式并存多模式并存”来源：德勤超级智能城市CHAPTER03产业图谱中国智慧城市产业图谱中国智慧城市产业图谱来源：艾瑞咨询竞争格局四种类型的厂商围绕核心领域进行差异化布局与同质化竞争四种类型的厂商围绕核心领域进行差异化布局与同质化竞争智慧城市行业厂商类型与竞争合作格局智慧城市行业厂商类型与竞争合作格局信息化与解决方案厂商信息化与18、解决方案厂商城市信息化、数字化建设的早期参与者，进入行业早，具有丰富的落地经验。细分行业厂商细分行业厂商在细分应用行业（如安防、旅游、交通）具有专业经验，能够提供更有针对性的解决方案。互联网科技厂商互联网科技厂商互联网时代快速成长，算法、技术能力、商业模式快速更替，更靠近C端用户。专业服务厂商专业服务厂商在某一技术环节（如网络安全、大数据、AI算法）具有领先性和专业性。智慧智慧城市城市基础基础设施设施信息信息平台平台软件软件开发开发解决解决方案方案精细精细管理管理运营运营服务服务城市城市计算计算城市城市大脑大脑云平云平台台互联互联服务服务系统系统支持支持安全安全服务服务硬件硬件设备设备算法算法19、支持支持竞争领域竞争领域行业解决方案合作领域合作领域技术+行业经验竞争领域竞争领域平台建设、解决方案合作领域合作领域软件+计算、信息化+云竞争领域竞争领域行业解决方案合作领域合作领域持续运营服务来源：艾瑞咨询合作网络生态化发展：基于优势互补形成多边合作网络生态化发展：基于优势互补形成多边合作网络总体来看，智慧城市行业已经形成以综合服务厂商（如华为、平安、阿里、腾讯、百度、京东）、第三方专业服务厂商（如软通、易华录）、技术提供方（如深信服、科大讯飞）为核心的产业生态格局。中国智慧城市主要厂商生态合作网络及网络中心度中国智慧城市主要厂商生态合作网络及网络中心度来源：艾瑞咨询综合服务厂商阿里-城市大20、脑，华为-城市智能体（IOC）阿里云从云业务云业务出发，发展能够计算复杂城市问题的城市大脑，并以此为基础拓展智慧城市的应用场景；华为则从城市通信、物联网络、通信、物联网络、IT基础设施基础设施出发，提出打造城市智能体。来源：艾瑞咨询信息化与解决方案厂商东方国信：IOC+主要基于城市智能运营中心（IOC）与华为合作。政府领域的主营业务有：城市智能运营中心（IOC）、智慧公安大数据平台、智慧旅游大数据平台、智慧交通大数据平台。2018政府领域收入1.64亿，同比增260.62%。数据来源：华为官网、东方国信2018年报来源：东方国信官网细分行业厂商滴滴：交通大脑凭借在交通出行领域的经验，且具有海量21、交通大数据海量交通大数据分析和实施调配的能力，能够结合自身业务，为城市提供拥堵分析、公交调度、信号灯控制、交通引导、车道分配等方面的服务，实现城市智慧交通服务的垂直整合。智慧交通解决智慧交通解决方案方案来源：官网旷视科技智慧城市的解决方案城市大脑城市大脑解决方案结合：1、以先进的算法支持的功能强大的平台软件；2、专用于特定场景的应用软件；3、人工智能赋能的物联网设备。城市大脑解决方案城市大脑解决方案来源：招股书物联网设备物联网设备云端中心云端中心边缘服务器边缘服务器网络摄像头网络摄像头人工智能摄像头人工智能摄像头平台软件平台软件关系型数据存储关系型数据存储异构计算异构计算设备连接设备连接设备控22、制设备控制数据基础架构数据基础架构数据结构化数据结构化人脸人脸行为行为群体群体人人三维建模三维建模空间空间车车特定对象特定对象物物文字文字物品物品时空匹配时空匹配数据分析数据分析人流分析人流分析车流分析车流分析空间效率分析空间效率分析行为及事件分析行为及事件分析关键应用软件关键应用软件智慧公共安全智慧公共安全智慧交通管理智慧交通管理智慧城市资源规划智慧城市资源规划智慧楼宇与园区智慧楼宇与园区智慧商业网点智慧商业网点智慧学校及幼儿园智慧学校及幼儿园旷视科技主营分析目前城市大脑业务贡献超过目前城市大脑业务贡献超过70%收入收入公司在16、17年尚不涉足供应链大脑业务，18年之后主要有三块业务：城市23、大脑、物联网大脑和供应链大脑。结构上看，个人大脑营收占比逐渐缩小，城市大脑营收逐渐扩大。截止2019上半年，城市大脑营收占比73.2%，个人大脑占比21.8%，供应链大脑占比5%。20182018年以来的年以来的主营业务主营业务城市大脑城市大脑主营业务主营业务供应链大脑供应链大脑个人大脑个人大脑SAAS2016-2019H12016-2019H1主营业务构成主营业务构成数据来源：招股书来源：招股书个人设备个人设备智慧物流智慧物流智慧零售智慧零售城市管理城市管理智慧社区智慧社区公共安全公共安全资源规划资源规划交通管理交通管理楼宇社区楼宇社区商业网点商业网点学校、幼儿园学校、幼儿园27.5%53.24、6%74.1%73.2%72.5%46.1%18.9%21.8%7.0%5.0%2016201720182019H1城市大脑占比个人大脑占比供应链大脑占比旷世科技城市大脑-智慧社区的产品线硬件硬件+软件软件来源：旷视“楼宇园区解决方案”旷视科技城市大脑的市场规模预计未来预计未来5年将有年将有10倍增长空间倍增长空间城市大脑目前主要业务在政府端，客户主要是系统集成商，市场规模预计由2018年的144亿增至2023年的1334亿，复合增长率达到56.1%。2014-2023E2014-2023E智慧城市领域人工智能摄像头的渗透率智慧城市领域人工智能摄像头的渗透率城市大脑的市场规模（亿）城市大脑的市25、场规模（亿）数据来源：招股书来源：招股书0.4%1.0%2.0%4.6%9.5%17.1%25.3%34.5%45.1%56.3%201420152016201720182019E2020E2021E2022E2023E旷视科技城市大脑的竞争格局以人工智能技术为主的公司里市占率最大以人工智能技术为主的公司里市占率最大传统网络摄像头制造商（海康威视、大华股份等）为非人工智能技术为主的经营者，其会自主研发或采购人工智能算法，从而与既有的硬件产品融合，但销售渠道才是其核心优势。AI公司利用人工智能技术开发综合解决方案预期将逐步取得更高市场占有率，旷视目前是最大的以人工智能技术为主的解决方案供应商，市26、占率从2017年的2.4%提升至2018年的7.2%。城市大脑领域的竞争格局城市大脑领域的竞争格局来源：招股书旷视科技城市大脑的财务分析收入急速扩大，毛利率逐渐提高收入急速扩大，毛利率逐渐提高2016年开始布局城市大脑业务，2017年收入增长接近8倍，2018年超过5倍，今年上半年接近3倍。初进入市场的2016年几乎没有毛利，之后逐渐抬升，2017-2019H1 平均毛利率为52.87%，高于同期海康威视44.33%、大华股份38.33%的毛利率。城市大脑的收入与增速城市大脑的收入与增速数据来源：灼识咨询来源：招股书城市大脑的收入与毛利率城市大脑的收入与毛利率0.19亿亿1.68亿亿10.5727、亿亿6.95亿亿1.60%34.80%64.80%59.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%0246810122016201720182019H1城市大脑收入毛利率0.19亿亿1.68亿亿10.57亿亿6.95亿亿784.21%529.17%273.66%0.00%100.00%200.00%300.00%400.00%500.00%600.00%700.00%800.00%900.00%0246810122016201720182019H1城市大脑收入同比旷视科技城市大脑的客户分析65%以上客户为系统集成商以上客户为系统集成商228、016、2017、2018及2019H1城市大脑国内客户数分别为93、216、430、339个，其中系统集成商分别为82、172、325、222个；目前系统集成商仍占比65%以上。2016-2019H1前五大客户收入占比分别为41.7%、24.9%、22.0%、34.1%。2016-2019H12016-2019H1城市大脑国内客户数情况城市大脑国内客户数情况2016-2019H12016-2019H1城市大脑前五大客户收入占比城市大脑前五大客户收入占比数据来源：招股书来源：招股书932164303398217232522288.17%79.63%75.58%65.49%0.00%10.00%29、20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%0501001502002503003504004502016201720182019H1城市大脑国内客户总数（个）其中系统集成商客户数（个）系统集成商占比41.7%24.9%22.0%34.1%2016201720182019H1CHAPTER04最大的影响因子：城市化进程城镇化的进程将在长期上决定智慧城市的发展方向。2011年，中国城镇化率首次超过50%，2018年城镇化率接近60%，至2050年城镇率预计可达80%，未来30年城镇化率仍有20%增长空间。前十年城镇人口增加2.11亿，后10年预30、计还会增加1.59亿。从长期来看，城镇化速度趋于放缓。数据来源：联合国人口司数据来源：联合国人口司2011,50.51%2018,59.15%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%0 200 000 400 000 600 000 800 000 1 000 000 1 200 000 1 400 000 1 600 000195019541958196219661970197419781982198619901994199820022006201020142018202220262030203420382042231、0462050中国(大陆)总人口(千）城镇化率1950-2050中国（大陆）总人口与城镇化率中国（大陆）总人口与城镇化率1950-2050中国（大陆）城市人口增长速度中国（大陆）城市人口增长速度1982年年9月计月计划生育被列划生育被列为基本国策为基本国策-1%0%1%2%3%4%5%6%7%19501954195819621966197019741978198219861990199419982002200620102014201820222026203020342038204220462050长期影响因子：技术演化来源：Gartner中期影响因子：建设更新周期来源：艾瑞咨询在城市开发的时间32、尺度上，智慧城市相关的大数据与算法技术可以在几年内实现显著的提升和优化，更新频率较高；摄像头、城市家具等基础设施更新周期在3-10年左右不等；而大规模城市空间建设与再开发时间跨度大，是城市发展中的低频事件。建设更新周期对于智慧城市项目类型、服务内容、主要市场的选择具有重要作用。CHAPTER05行动策略我们公司的领域机会？我们公司的领域机会？城市问题的重要程度和技术的适用性/可负担性，是决定智慧城市应用价值的两个主要维度。关注重要城市问题且可负担的智慧城市应用，是最具有优先实施价值的应用领域。技术适用性/可负担性问题重要性低高低高高优先级问题，高优先级问题，但难以仅通过技但难以仅通过技术手段解33、决，需术手段解决，需要综合解决策略，要综合解决策略，如如空气污染空气污染高优先级问题，且高优先级问题，且能够通过技术手段能够通过技术手段有效缓解，如交通有效缓解，如交通拥堵、城市安全拥堵、城市安全低优先级问题，低优先级问题，同时难以仅通过同时难以仅通过技术手段解决，技术手段解决，智慧城市应用较智慧城市应用较难介入难介入能够通过技术手能够通过技术手段解决，但综合段解决，但综合效益不高，可能效益不高，可能难以达到其应用难以达到其应用成本成本社会效益：城市形象与品牌，城市环境与品质城市安全、社会公平、可持续发展、市民满意度产业发展、收入增长、管理效率、区域合作、交通畅通、能源节约相比于其他要素，如体34、制机制、资金，技术的引入能够显著提升城市某一方面的运行效率与质量在绝大多数情况下，技术都不是解决城市问题的核心要素，技术对城市的赋能效应，只有在城市本身能动性和开放创新能力的基础上才能实现来源：资料整理智慧城市应用实施价值评估框架智慧城市应用实施价值评估框架智慧城市优先应用领域适用性。适用性。符合城市地域特征与发展特征，能够有针对性地解决当前最紧迫的城市问题。公共价值。公共价值。智慧应用为城市创造的价值超过对其投入与维护成本。可负担性。可负担性。城市具备实施智慧应用所需要的资金、人才、管理能力。可评估性。可评估性。实施结果可评估，如市民满意度提高、政府办事周期缩短、能源利用效率提升、犯罪率降低35、等。行动策略我们公司的产品机会？我们公司的产品机会？来源：资料整理瘦狗产品衰退期或导入期金牛产品金牛产品成熟期问题产品导入期明星产品明星产品成长期市场占有率市场占有率销销售售增增长长率率未来的风险最大的风险：社会认知与市场信任最大的风险：社会认知与市场信任社会对于智慧城市理念的总体认知和信任（包括公众和政府对隐私、安全、技术可靠性的担忧），及其可能引发的政策转向、技术变化等，是影响智慧城市行业发展的最重要的风险要素。智慧城市发展的主要风险要素智慧城市发展的主要风险要素对智慧城市安全性、可靠性的社会认知，参与意愿。社会认知与市场信任风险宏观方面：反向、突发性政策风险；城市层面：监管、法规风险。政策风险智慧城市建设投资金额巨大，涉及资金、利率、信贷风险。投资风险安全（系统安全与漏洞）、可靠性、新技术风险。技术风险工程建设的工期风险、成本风险和质量风险。工程与管理风险关键人才（管理、业务、技术、安全专家）的短缺风险。人才风险风险风险来源：资料整理THANKS 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