《智能机器人创业公司商业计划书模版 .docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能机器人创业公司商业计划书模版 .docx（22页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、北京XXXX科技有限公司商业计划书目录1、企业简介31.1企业历史沿革31.2重大项目开发与主要产品上市41.3企业现有主要生产装备及研发设备42、产品或服务介绍52.1产品目前的知识产权情况说明52.2产品主要用途52.3产品研究内容以及解决的关键技术问题62.4产品的结构图73、技术创新：73.1项目技术创新点73.2产品的技术路线94、市场分析114.1市场分析114.2市场定位114.3主要竞争企业和相关产品125、竞争对手分析136、商业模式136.1项目产品（服务）的开发、生产（服务）策略136.2项目产品（服务）的营销策略146.3项目产品（服务）获利方式147、商业创新点158
2、、团队介绍159、公司管理及激励机制159.1公司的组织结构159.2人力资源规划169.3激励机制1710、项目进展1810.1项目的前期研究情况1810.2技术性能指标1811、运营现状1812、运营计划1813、融资历史1914、融资计划19商业计划书1企业简介1.1企业历史沿革北京XXXX科技有限公司是从事技术推广服务，软件开发的技术性企业，具 有健全的技术开发团队，丰富的开发经历。公司主营业务软件定制开发、系统维 同规模和不同阶段的企业发设备包括32核服务器、8核服务器、交换机等。公司名称：北京XXXX科技有限公司成立时间：2013年07月注册资本：110万实收资本：110万注册地点
3、：XX公司性质：有限责任公司（自然人投资或控股）。公司沿革：公司自成立以来主营业务为技术推广服务，因业务发展扩大，原有股东于2015年增加注册资本至110万。主要股东：股东名称出资额XXX33万出资形式股份比例现金7现金3员工人数及文化结构: 拥有员工22人，其中大专以上文化程度的有22人，占员工总数100%,大学本科以上的有15人，占员工总数69%,硕士学位（含中级职称）以上的有4 人，占员工总数18%,博士学位（含高级职称）以上的有2人，占员工总数9%。未来3年的发展战略和经营目标：2015年：新一代人工智能核心进入实际应用，形成机器娃娃、智能app、舆 情分析等业务的雏形2016年：人工
4、智能核心技术不断完善，形成面对个人及企业用户的更多实 用功能。机器娃娃销售开始推进，预计完成一万台的销售量，与更多玩具厂商展 开机器娃娃的合作开发谈判。舆情分析业务与国内主要舆情分析公司形成战略合 作关系，开始为主流客户提供人工智能语义分析技术服务。面向个人的app达到 1万用户的运营规模。2017年：人工智能新一代核心技术进入研发。机器娃娃年销量达到5万台, 并有不少于3家大型玩具企业生产独立品牌的机器娃娃。不少于5家国内主流舆 情分析公司使用我们的智能语义分析技术。App达到5万用户的运营规模。1.2重大项目开发与主要产品上市2013年完成第一代神经网络智能核心研发并形成测试app2014
5、年完成机器人朵朵的研发并投入使用，2015年完成新一代人工智能云核心基础框架研发并形成具有百万计节点的 人工智能知识库语义网络。并启动与工业公司及舆情企业的新产品和新业务的研 发。1.3企业现有主要生产装备及研发设备公司现研发实验室面积200 m2o技术研发和生产装配、质量管理人员具有同 类产品的开发和生产经验，和相应的科研院所相应研发、生产和检测设备设施齐 全，产品技术水平国内领先。公司具有较强的独立自主性和产品开发、生产的机 动性，并按现代企业的管理模式，对各部门和公司员工实行年度目标责任制。公 司依靠科技进步，不断调整产品结构，强化企业内部管理，使企业始终保持良好 的发展态势。公司建有企
6、业技术中心，与北京邮电大学等国内高校建立了密切的 联系，上述具有良好科研实力院所成为与公司产学研联合的技术后盾。公司具有 较强的消化、吸收、开发、创新能力，形成了贯穿市场调研、开发设计、试制生产等环节的新产品开发体系。2、产品或服务介绍2.1产品目前的知识产权情况说明已进入实质审查专利序号专利名称专利类型专利号（申请号）1一种通过数据节点网络来编辑自动问答程序知识库的方法发明201510036665.22.2产品主要用途从60年代起基于人工智能的机器人问答程序就是众多企业探索的目标，最 早的基于行业场景的专家系统在特订范围内起到了开创性的作用，比如早期用于 疾病诊断的MYCIN系统。最近10年
7、，国际和国内的领先企业在人工智能问答领域出现了不少优秀产 品，例如X机器人等。在IT行业内大家都看好未来人工智能的巨大作用，包括国内百X也在人工智能领域进行了巨大投入。图2 2015年幼儿教育机器人手机应用2.3产品研究内容以及解决的关键技术问题(1) 通过有监督的机器学习建立非特定领域的语义网络和知识库，截至目 前(2015-2-10)已经建立了 80万汉语核心词汇的语义网络。目标是建立千万级 别的全领域的语义网络和问答知识库。(2) 神经网络的训练机制，通过有监督和无监督的机器学习，不断改善神 经网络的准确程度、(3) 自然语言分析基础模块的开发和完善包括分词、句法分析、自动摘要处理、语义
8、聚类等基本功能模块。2.4产品的结构图3、技术创新:3.1项目技术创新点创新点：自主创新基于神经网络和语义网络的自然语言问答程序。从60年代起基于人工智能的机器人问答程序就是众多企业探索的目标，最早的基于行业场景的专家系统在特订范内起到了开创性的作用，比如早期用于疾病诊断的MYCIN系统。最近10年，国际和国内的领先企业在人工智能问答领 域出现了不少优秀产品，例如苹果公司的SIRI, IBM公司的Watson,微软公司 的Cortana,国内企业上海赢思科技的小I机器人等。常规的人工智能问答机器人所所使用的方法是脚本分析。下面的例子是 Artificial Linguistic Interne
9、t Computer Entity 所定义的 AML,大部分公司 使用的是类似的方法。WHAT IS YOUR NAMEtemplateMy name is Leo./templatexxxx人工智能问答项目所使用的是基于语义网络和神经网络的机器学习技 术，神经网络通过简单的神经元大规模链接成网络，并不断训练来调整神经元的 参数，神经网络的训练依靠正向（反向）传播算法这种技术方案可以建立不区分 领域的大规模知识库，避免手工创建脚本的大量人力劳动。技术内容：必要时要画出技术逻辑图每一个自然语言的词汇、语句、话题都对应一个神经元节点，神经元间的链 接对应不同的强度和阈值，通过输入内容经过神经网络的
10、运算找到适当的输出内 容，在用户使用上会得到符合用户当前对话上下文的最优反馈，从而达到模拟人 机对话的效果。本项目创造性使用神经网络构造问答知识库，通过反馈算法调整知识直接的 链接强度，从而实现自动问答知识库机器学习的效果。项目技术达到国内领先水 平。技术创新：创新点1:自主创语新语义网络机器学习技术。技术内容：每一个自然语言的词汇、语句、话题都对应一个神经元节点，神 经元间的链接对应不同的强度和阈值，通过输入内容经过神经网络的运算找到适 当的输出内容，在用户使用上会得到符合用户当前对话上下文的最优反馈，从而 达到模拟人机对话的效果。本项目是第一个将神经网络计算作为人工智能问答程序运算核心的项
11、目，国 内国外均同类产品均没有同样技术，减少对话知识库人工编辑工作量，通过在线 机器学习提高问答准确率。项目技术达到国内领先水平。创新点2：自主创新3D语义网络知识库技术。技术内容：通过3D语义网络建立自动问答程序的知识库。这种编辑方式是 机器学习和人工监督的结合，可视化建立语义直接的关联关系。此项技术已经申 报国家发明专利。人地创新程度：新颖性和独创性分析创新点3：自主创新语义网络知识库自动生成技术。技术内容：通过互联网采集百科知识数据，对数据进行自然语言分析，通过 分词、自动摘要、聚类、关联分析、句法分析过程生成问答机器人对话知识库。创新程度：自主创新语义网络知识库自动生成技术所用到的技术
12、点是NLP 领域的常规技术，多用于舆情分析、自动翻译等领域，在本项目中创新型的用于 自动问答程序的知识库建立，具有新颖性和独创性，是综合技术的集成。项目技 术达到国内领先水平。3.2产品的技术路线研发过程：用流程图表示，并对关键环节加以说明本项目的研发过程采用RUP的迭代研发过程，已经稳定的版本进入商务销售流程，开发中的版本迭代开发用以避免错误和减少风险。自然语言分析复杂程度较高,早期的迭代可以暴露风险。迭代的开发方法可以帮助团队在早期的迭代中减少风险，因为在这些迭代中包括了对所有过程 组件的测试。这个研发过程能够为快速验证新的研发方向是否正确，尝试多种 技术可能性，并排除错误方向。制造过程：
13、用工艺流程图表示，并对关键环节加以说明本项目使用分布式结构，每一个模块部署在独立的服务器集群运行，系统之间耦合度低，可以单独评估功能效果和效率，保存接口向后兼容的情况下可以对 每一个模块进行升级换代。其中数据采集、知识编辑管理、开发平台使用的技术都是常规web技术，有 成熟解决方案在本项目中不是开发的重点和难点。深度学习模块、自然语言分析 模块、智能处理核心具有一定的复杂度，本项目从2001年开始研发（2003年的 人工智能宠物笨笨鸟是当时的研发成果），采用迭代的研发方法，先后尝试了数 十种技术路线，包括最早期使用的关键词匹配、规则脚本，后期使用谓词逻辑、 数学统计、语义网络、神经网络等，截至
14、目前实践表明当前所使用的基于语义网 络和神经网络的机器学习技术路线的效果最优。在这个技术路线中，神经网络通 过简单的神经元大规模链接成网络，并不断训练来调整神经元的参数，神经网络 的训练依靠正向（反向）传播算法这种技术方案可以建立不区分领域的大规模知 识库，在使用环境中结合人工编辑和机器学习不断提升使用准确率，从而在业务 推广中获得更多市场份额。4、市场分析4.1市场分析本智能产品主要应用于智能玩具、教育自动化、智能家居、大企业及电商 自动客服、大数据及舆情分析、智能汽车等领域的核心智能服务。目前国内及国 际市场无论企业还是个人对人工智能的普遍定制化的需求非常强烈，初步估算以 上产品应用的市场
15、总价值应以百亿元计，从本公司的发展规划来看，第一年可实 现智能玩具及智能客服的市场开发，可实现五千万元的市场价值，第二年的业务 总量可达到2亿元，同时开发其它应用领域，市场总量可达4亿元，第三年全面 开拓市场的前提下，预计可实现10亿元的市场总量。并以每年100%以上的速度 递增。以上均为保守估计。4.2市场定位（1）机器人玩具一面向幼儿教育、学龄少儿的娱乐及辅助教育（2）客服机器人系统一面向银行客户中心、保险客服、政府业务及政务咨 询、电商经营者的客服需求，提供自适应自学习的自动应答机器人（3）智能家居一开发可与家居结合，并基于云端计算中心和大数据的高智 能家居自动服务机器人，同时联通家电、互联网，形成完整的智能网络。（4）智能汽车一为汽车驾驶提供语音交互为主
