人力云应用是指厂商通过云服务的模式向用户提供人力资本管 理（或人力资源管理）服务。目前，人力云应用是基于人力资本管 理的六大核心内容（人力资源规划、人员招聘与配置、培训开发、 绩效管理、薪酬管理、劳动关系管理）布局的功能模块，提升人力 资源管理的数字化和智能化水平，产品按功能模块的角度可划分为 单一模块的人力云产品、全模块的一体化人力云产品。此外，人力 云应用按照云服务模式的角度可以划分为含PaaS 平台的人力云产品、 不含PaaS 平台的人力云产品。PaaS 平台指厂商以API/SDK 的方式将 服务提供给开发者和用户，开发者与用户可将人力资本管理的服务 能力内嵌入自有网站、APP 等产品中，实现与用户产品的无缝衔接， 能够有效避免用户陷入过重的定制化开发，加快SaaS 应用的开发速 度，更好满足用户对SaaS 应用定制化和多元化的需求；SaaS 作为一 种云服务是指软件即服务，即用户通过网络获得服务商所提供的应 用和软件服务，并能够实现灵活的按需付费模式。

业界普遍将卫星互联网划分为狭义和广义两个概念，狭义上的卫星互联网即以 构建太空高速通信网络为目标，通过采用低轨通信卫星组网方式，实现全覆盖通信， 弥补现有地面互联网网络的覆盖盲点，解决偏远地区以及空中、海上通信盲区的联 网需求，弥补数字鸿沟，典型模式包括马斯克SpaceX 的星链等。广义的卫星互联网， 是基于通信、导航、遥感等技术提供卫星网络解决方案，赋能各行业创新发展，其 中卫星作为基础设施，可实现太空移动铁塔的功能，同时伴随技术创新可实现各种 载荷和传感器的配备，形成太空分布式计算平台。 随着国内多个卫星星座计划相继启动，我国卫星互联网产业迎来快速发展机遇。 2020 年4 月，卫星互联网被纳入新基建信息基础设施的范畴，标志着卫星互联网建 设已上升为国家战略性工程。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年 规划和2035 年远景目标纲要》进一步强调要强化发展空天科技，建设高速泛在、天 地一体、集成互联、安全高效的信息基础设施。卫星互联网产业作为我国航天产业 中的新兴领域，随着各项技术的成熟，将凭借制度优势，逐步建立完善的产业生态。 据预测，未来5-10 年仅中国商业小卫星的发射需求将超4000 颗，卫星互联网市场 总体规模可达到千亿级别，商业卫星制造和发射的需求呈现爆发式增长，并带来航 天发射业务的几何级暴涨。 当前全球各国家和地区积极推进卫星互联网创新应用，致力于在关键领域占据 主导地位。卫星互联网产业链长，涉及领域广，包括空间段的卫星制造和发射、地 面段的地面设备制造、运营及服务等，其中空间段建设与通信卫星制造产业高度类似， 整个供应链生态处于不断完善的过程当中。

私有云，可部署在企业数据中心的防火墙内，也可部 署在主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源，同样 具备云计算的三层架构，即IaaS、PaaS、SaaS。本研究报 告所指的私有云市场包括构建私有云所需的与其相关的服 务器、存储、网络设备等硬件，云系统平台、云管平台等 软件以及安全、运维等服务。

我们认为，随着国内各自主大模型的陆续发布，为未来内容创新发展注入新引擎，关注相应应用场景和商业模式变化：1）拥有TOC用户，业务连接国内和海外的公司【昆仑万维、中文在线】；2）国内大模型【百度集团-SW、三六零、昆仑万维】；3）游戏【三七互娱、吉比特、恺英网络、盛天网络，神州泰岳、宝通科技】；4）影视【上海电影、华策影视、光线传媒】；5）广告营销/虚拟人【三人行、蓝色光标、省广集团、浙文互联、捷成股份】；6）软件工具【美图公司、创梦天地】；7）电商【吉宏股份、返利科技、华凯易佰、联络互动】；8）其他AI+：如图片【视觉中国】、体育【力盛体育】、直播【遥望科技】等。同时随着AI 产业的加快发展，在文化传媒领域，AI 监管层面，【新华网】和【人民网】等央企平台适合扮演此类角色。

主要内容，从六个方面提出数据要素市场化配置改革的具体要求。一是高标准夯实数据资源基础，包括健全公共数据资源管理体系、强化数据基础设施支撑、加强基础数据采集整合、提高城市数据治理水平；二是创造性建立数据确权授权制度，包括深化公共数据共享开放、推进公共数据授权运营、推进数据确权授权规范使用；三是高水平建设数据交易市场，包括深度挖掘数据要素市场需求、探索开展数据交易、搭建数据交易平台、完善市场交易规则、建立数据收益分配制度；四是创新性推进数据融合应用，包括赋能数字治理和公共服务、驱动产业数字化发展、赋能数字经济领域科技创新；五是高质量培育数据服务生态，包括发展数据要素产业链、培育数据要素配套服务产业、打造数据要素产业培育载体；六是体系化筑牢数据安全保障，包括强化数据安全制度保障、建立数据要素市场监管体系、开展数据安全技术应用

智能运维（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）是指将人工智能技术应用于运维领域，基于已有的运维数据（包括日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习等方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题，从而提高系统的预判能力和稳定性，降低企业IT 成本。从架构来看，智能运维的管理对象包括云资源、物理机、虚拟机、网络设备、基础软件等物理资源和虚拟资源。智能运维的基本功能由下至上可概括为监控、分析、处置和管理四个层面。