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如何设置垃圾领域PPP项目的行业绩效指标?有哪些具体的相关建议?
作为"十三五"重点关注领域,垃圾领域PPP项目近年来呈现出"雨后春笋"之势力,尤其是在2017年财政部印发了《关于政府参与的污水、垃圾处理项目全面实施PPP模式的通知》(财建[2017]455号)之后,PPP模式和垃圾处理项目的结合度越发提高。值得注意的是,不同于特许经营时期以及PPP项目推行初期垃圾领域项目主要集中围绕垃圾的终端处理,当前垃圾领域PPP项目的外延和内涵都有了很大的扩展,逐渐从原来的终端处理开始向中端运输和前端收集分类发展,构成了涵盖垃圾清扫保洁、垃圾分类、垃圾中转、垃圾运输和垃圾终端处理等各个环节的垃圾处理全流程体系。此外,根据财政部政府和社会资本合作中心综合信息平台管理库中的数据显示,目前大部分的垃圾领域PPP项目都属于轻资产的运营类项目,而重资产的大型垃圾终端处理PPP项目无论是在数量还是落地率上都要低于垃圾分类、转运等垃圾领域中前端PPP项目。在这样的背景下,如何设计这些涉及内容繁多、运营内容细致的垃圾领域 PPP项目的行业绩效考核指标,以期能够全面、客观地实现垃圾领域PPP项目的绩效考核确有一定难度。对此,有以下几点建议供参考 ∶一是积极借鉴现有指引,梳理构建行业绩效指标。 和污水处理行业一样,垃圾领域终端项目在我国的市场化进程较早,项目产出的标准比较确定,且已经有了国家标准进行强制约束,比如生活垃圾填埋需要执行《生活垃圾填埋场污染控制标准》(-2008),垃圾焚烧场的管理也可依循《生活垃圾焚烧厂运行维护与安全技术规程》(CJJ 128-2009)。除了一些国家的强制标准,还有一些主管或相关部门颁布的示范文本可供参考,比如财政部于今年2月28日正式公布的《关于印发污水处理和垃圾处理领域 PPP项目合同示范文本的通知》(财办金[2020]10号)中,其附件6就是垃圾处理PPP项目合同的示范文本,该示范文本中就对垃圾处理项目的绩效考核做了比较细致的梳理,这无疑可以作为垃圾处理项目在设置绩效考核指标时的直接参考。值得注意的是,随着我国垃圾领域市场化推广的不断完善,当前在一些垃圾处理领域前端收集分类环节中,也开始出现了相应的考核指引,比如2018年住建部《关于印发城市生活垃圾分类工作考核暂行办法的通知》(建办城函 [2018] 304号)中就对城市生活垃圾前端分类收集考核做了比较细致的规定。 二是区分项目类型差异,认清绩效指标设置侧重。 前文已经指出,当前垃圾领域PPP项目类型多样,涵盖前端收集分类、中端运输和终端处理多个环节,应当清楚地认识到,不同环节的项目侧重点也有所不同。这就要求在设绩效考核指标时,应当充分认清不同项目类型指标设置的不同侧重,比如在前端收集分类环节的垃圾PPP项目上,考核的侧重点主要围绕是否真正进行了分类回收;而在中端运输的垃圾PPP项目上,考核的侧重点则主要围绕中端运输的人员、设备进行考核;至于终端处理类垃圾PPP项目上,则主要围绕最终的项目产出是否符合国家强制标准。 三是以项目产出为核心,构建全过程考核体系。 PPP项目绩效考核是稳定公共服务提供质量的重要手段,财政部在推行PPP模式的同时也强调要搭建"事前设定绩效目标、始终进行绩效跟踪、事后进行绩效考核"全过程考核体系。结合垃圾领域PPP项目特点,要围绕项目产出这一核心,同时根据项目运营的具体实施方法与技术,动态地、分门别类地设置考核要求、扣分标准及修复要求,构建覆盖垃圾领域PPP项目实施全过程的考核体系。 四是针对行业发展特点,重视人员管理考核。 垃圾领域PPP项目外延较广,涵盖多个环节,在当前的技术条件下,除了在少部分终端处理项目上能够实现智能化、机械化运作,无论是前端的收集分类还是中端运输更多的还是依赖大量劳动力的投入,并且在一段时间内,这样的状况不会有太大改变。这就要求在设置垃圾领域PPP项目绩效考核指标时,还应关注项目公司运营过程实施与人员管理,其实施效果的优劣不仅体现在直观的保洁程度上,其持久效率的提升更依赖于项目公司内部的有序管理、人员的妥善安排。
作者:
曹珊
北京德恒律师事务所 高级合伙人
中华全国律师协会建房委秘书长暨建设工程论坛副主任
工学学士、法律硕士、工程管理硕士学位
国家土建一级建造师、造价工程师、项目分析师
IPMP国际工程高级(B)项目经理资格
受聘为住建部市场监管司法律顾问、财政部及多省级PPP专家库专家、上海市政府采购评审专家、上海市黄浦区人民政府法律顾问
人工智能创业项目有什么
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广,按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类,按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说,加盟一个品牌,开一间小店,实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗?下面是我精心整理的人工智能创业项目有什么,欢迎阅读与收藏。
1、网络安全+人工智能
这大概是很难被想到的领域,但就是有人把它做火了,虚拟黑客机器人(目前估值2个亿),把人工智能上的技术贯穿到网络安全上去,然后通过模拟黑客的方式找出企业网站漏洞,进而修补、最大化避免被攻击的危险。
在建站、安全领域,其实还有更多的人工智能创业机会,当你首先发现这道连接的商机,你就是下一个2亿估值的创业新秀。
2、人工智能家居细分领域
智能家居系统、智能音箱、家庭影院、空气净化、智能手表、智能净水器……可能都是不错的创业方向,但更好的创业商机与机会在哪?在还未被开垦的智能家居细分领域,或者说以上我们提到的这些细分领域中你能挖掘出现有的市场上没有的、更符合用户的功能与新的服务体验来。
3、在线教育+人工智能
互联网时代,已经将教育的时间与区域障碍消除,而人工智能时代,又给人们带去了更随时随地的便捷学习服务,教育的永恒性决定了它的创业机会更大、也更具有持续性。
人工智能这个概念最早提出是在1956年!可能大多数人都要大吃一惊,原来在62年前就已经有了这个理念。经过科技的不断发展,人工智能的技术已经在不断成熟中落地,而2017年又迎来了新一轮的提速发展。
2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,对我国人工智能发展的总体要求、重点任务、落地措施提出了明确的规划。12月,工信部出台《人工智能产业发展三年行动计划》进一步明确了多项任务的具体指标,更是把发展行动计划集中细化到三年内。人工智能领域发展上升至国家层面,从政策到市场走向都会产生变革性的发展。根据陆家嘴新金融实验室收集的人工智能创业团队中,89%的公司成立在2014年以后(866家),多数集中在北京、上海、杭州、深圳这些互联网发展领先的城市。
在互联内+概念的推动下,人工智能领域也已经形成“行业+AI”的体系,在理论完全成熟,技术不断革新的趋势下,人工智能AI正在应用于各个行业。那么2019年,人工智能领域都有哪些创业趋势,哪些人工智能的创业项目更容易落地呢?
我们能看到,腾讯、阿里、百度以及科大讯飞这样专业的人工智能领域大公司都在不断研发提升自己的技术实力,语音识别、人脸识别、文字识别、智能交互这些核心技术已经很成熟,可以说人工智能的核心技术的确掌握在这些互联网寡头公司的手上,一般创业者没技术没资本,很难触及。但是这些寡头公司的技术也需要落地,推动到各个细分领域。那就需要中小创业者将技术落地,通过这些巨头的开放平台获得接口,开发接地气的.产品。
人工智能创业,笔者认为技术是推动力,而针对不同企业和用户的需求利用这些技术提供合适的解决方案,能落地能应用才是最关键的核心。摸清不同行业的需求,深耕产品用户体验,拓展销售渠道,让产品能够直接对接到需求,才能够赚到钱。接下来我们就来盘点一下2018年人工领域都有哪些容易落地并赚钱的创业项目。
一、电销机器人
电销机器人这个行业其实兴起了也有好几年的时间,但真正开始爆发也是在2018年。因为此前的电销机器人因为语音识别,智能交互相关的技术并不成熟,很多功能不完善。特别是在对话中不能打断,话术不精准、对不同方言的识别不完善这些缺点制约了其发展。而在2018年则不同了,百度、阿里、科大讯飞这些人工智能行业的巨头已经可以提供较为完善的智能语音识别接口,中小创业公司借助技术上的革新,将电销机器人这个产品逐步落地,正在不断渗透到各个行业的电话营销中。
最容易被人工智能取代的职业是什么?总结来说具备以下几点:1.无需天赋,经由训练即可掌握的技能;2.大量的重复性劳动,每天上班无需过脑,但手熟尔;3.工作空间狭小,坐在格子间里,不闻天下事。可以说电话营销行业首当其中。效率低、人员流动快、组建团队成本高、效果不稳定等问题一直困扰电销行业,但各行业的企业又离不开电销团队。电销机器人的出现则改变了这一现状:成本降低、效率提升、话术精准、支持打断、语音识别、数据筛选分析这些优点正在颠覆传统人工电销行业,渠道人工电话销售。
电销机器人很容易落地,那么容易赚钱吗?回答是肯定的。因为一来企业电销也是刚需,电销机器人产品也已很成熟。创业公司开发电销机器人产品,不愁没有需求。二来,电销机器人这个产品非常适合加盟代理的模式,缺少技术和资金实力的中小创业者选择成熟的产品进行加盟代理,拓展本地渠道,也一样可以赚到钱。
二、智能家居
智能家居这个行业的概念很广、涉及很多产品。比如智能扫地机器人、智能门锁、智能照明、智能窗帘、智能家居集成定制。目前像小米、BAT、联想等大公司看准了智能家居领域的市场,利用技术和资本优势拓展产品。而一些专业的智能家居品牌在更专业的领域和智能家居套装产品上也具有一定的优势。特别是智能扫地机器人、智能门锁、智能音箱这三个领域,目前产品众多,因为需求的广泛落地做的最好。今后的智能家居产业会更多的朝向专业方案定制方向发展,结合互联网+家装,让寻常人的家居生活渐渐步入智能时代。
智能化应用场景从单一向多元发展,智能家居解决方案逐渐完善的情况下,以“智慧家庭”为主线让很多企业家居相关的企业开始转型升级,力图在这个市场占有一席之地。这些企业产品销售渠道的拓展变的尤为重要,招商渠道多元化,更注重品牌形象的建设是智能家居企业的一大走向。做好招商,把自己的产品推出去,让更多的人去代理,拓展更广泛的市场,产生爆炸式的品牌效果才能在激烈的竞争中屹立不倒。人工智能风口下,创业正当时,智能家居千亿级别的市场,也是中小创业者选择创业代理加盟很好的选择。
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人工智能的主要应用领域有:1、强化学习领域;2、生成模型领域;3、记忆网络领域;4、数据学习领域;5、仿真环境领域;6、医疗技术领域;7、教育领域;8、物流管理领域。1、强化学习领域强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法,它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中,我们让试验者通过观察当前所处的状态,进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作,试验者都会收到来自环境的反馈信息,因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。2、生成模型领域人工智能通过对众多样本的采集,生成的模型具有很强的相似性。这就是说,若训练数据是脸部的图像,那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成图片。人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路:一个是生成器,它负责将输入的数据合成为新的内容;另一个是判别器,负责判断生成器生成内容的真假。这样一来,生成器必须反复学习合成的内容,直到判别器无法区分生成器内容的真伪。3、记忆网络领域为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境,它们必须持续不断地掌握新技能,并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如,当一个神经网络对A任务完成训练后,若是再训练它解决B任务,则网络模型就不再适用于A了。目前,有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列;渐进式神经网络,它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征,以此来完成新的任务。4、数据学习领域一直以来,深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据,深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如,当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时,这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法,就是把训练好的模型迁移到新的任务中,这样问题就迎刃而解了。5、仿真环境领域若要将人工智能系统应用到实际生活中,那么人工智能必须具有适用性的特点。因此,开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为,将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理,如何改进系统,也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。6、医疗技术领域目前,在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求,市场上出现了众多技术服务商,例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴,研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科,提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗,统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用,但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通,导致企业与医院之间合作不透明等问题,使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。7、教育领域科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别,可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题,从工具层面给师生提供更有效率的学习方式,但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。8、物流管理领域物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造,能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划,优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节,京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机,力求抢占市场机会。
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