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1、泓域咨询/延边生物识别设备项目可行性研究报告延边生物识别设备项目可行性研究报告xx有限责任公司目录第一章 行业发展分析8一、 有利因素8二、 行业主要技术概况及发展趋势11第二章 项目概况16一、 项目名称及投资人16二、 编制原则16三、 编制依据17四、 编制范围及内容18五、 项目建设背景18六、 结论分析20主要经济指标一览表22第三章 选址方案24一、 项目选址原则24二、 建设区基本情况24三、 突出抓好项目建设25四、 项目选址综合评价27第四章 建筑工程说明28一、 项目工程设计总体要求28二、 建设方案29三、 建筑工程建设指标32建筑工程投资一览表33第五章 SWOT分析3
2、5一、 优势分析（S）35二、 劣势分析（W）36三、 机会分析（O）37四、 威胁分析（T）37第六章 发展规划41一、 公司发展规划41二、 保障措施45第七章 项目节能分析48一、 项目节能概述48二、 能源消费种类和数量分析49能耗分析一览表49三、 项目节能措施50四、 节能综合评价51第八章 人力资源配置53一、 人力资源配置53劳动定员一览表53二、 员工技能培训53第九章 原辅材料分析56一、 项目建设期原辅材料供应情况56二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理56第十章 劳动安全评价58一、 编制依据58二、 防范措施59三、 预期效果评价65第十一章 投资方案66一、 投资
3、估算的依据和说明66二、 建设投资估算67建设投资估算表69三、 建设期利息69建设期利息估算表69四、 流动资金71流动资金估算表71五、 总投资72总投资及构成一览表72六、 资金筹措与投资计划73项目投资计划与资金筹措一览表74第十二章 经济收益分析75一、 经济评价财务测算75营业收入、税金及附加和增值税估算表75综合总成本费用估算表76固定资产折旧费估算表77无形资产和其他资产摊销估算表78利润及利润分配表80二、 项目盈利能力分析80项目投资现金流量表82三、 偿债能力分析83借款还本付息计划表84第十三章 项目风险防范分析86一、 项目风险分析86二、 项目风险对策88第十四章
4、总结说明91第十五章 补充表格93主要经济指标一览表93建设投资估算表94建设期利息估算表95固定资产投资估算表96流动资金估算表97总投资及构成一览表98项目投资计划与资金筹措一览表99营业收入、税金及附加和增值税估算表100综合总成本费用估算表100固定资产折旧费估算表101无形资产和其他资产摊销估算表102利润及利润分配表103项目投资现金流量表104借款还本付息计划表105建筑工程投资一览表106项目实施进度计划一览表107主要设备购置一览表108能耗分析一览表108报告说明生物识别技术早期以指纹识别为主，后来技术进步推动了人脸识别技术的发展。未来随着手掌、静脉、虹膜、声纹识别技术的日
5、臻完善和普及，生物识别技术将进入高安全性、稳定性、防伪性的新阶段。受益于人工智能、云计算、3D建模等技术的迭代升级，未来活体检测类生物识别技术也将变得愈发复杂。行业技术更新迭代较快，要求行业内企业具有较强的科技创新能力，以适应行业的快速发展。根据谨慎财务估算，项目总投资42460.78万元，其中：建设投资34016.63万元，占项目总投资的80.11%；建设期利息980.64万元，占项目总投资的2.31%；流动资金7463.51万元，占项目总投资的17.58%。项目正常运营每年营业收入88900.00万元，综合总成本费用69588.84万元，净利润14135.45万元，财务内部收益率26.23
6、%，财务净现值22761.44万元，全部投资回收期5.43年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。该项目工艺技术方案先进合理，原材料国内市场供应充足，生产规模适宜，产品质量可靠，产品价格具有较强的竞争能力。该项目经济效益、社会效益显著，抗风险能力强，盈利能力强。综上所述，本项目是可行的。本期项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况。本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途。第一章 行业发展分析一、 有利因素1、多模态混合生物识别技术加速发展近年来，生物识别产品主要以单一生物特征识别为主。
7、在较多应用场景下，单一生物识别技术（如指纹识别）即可满足大部分客户的需求，且很多的单一生物识别技术产品具有价格优势并且可以便捷安装。尽管单一生物识别技术的准确性和防伪性能逐渐提高，但随着深度学习算法及大数据等技术的不断发展演进，信息安全的重要性日益突显，对身份识别信息的安全性和准确性也有了更高的要求。利用多种生物识别技术的多模态混合生物识别技术孕育而生，成为生物识别领域的新趋势。多模态混合识别技术比单一生物特征识别技术具有更好的识别性能，增大了伪造人体生物特征的难度，极大提升了产品的安全性。多模态混合生物识别技术并非是生物特征识别技术间的简单叠加，而是基于不同生物特征的特点研发新型算法以实现计
8、算效率和准确率的提高。这要求企业对不同的生物识别技术有着深入的理解，并能通过算法的优化创新产品。在后疫情时代，多种生物识别技术进行融合应用的多模态混合生物识别将变得更加灵活，可以根据不同的应用需求和场景变化，来选择合适的融合方式和权重决策，成为生物识别市场的发展趋势。2、非接触式生物识别技术应用兴起随着生物识别技术的发展，非接触式生物识别技术逐渐成熟，由于其非接触的特性能够避免使用者与机器的肢体接触，具有高效且卫生的特性，在全球市场中的应用逐渐兴起。在2020年新冠疫情的催化下，非接触式生物识别产品有望进一步获得更大程度的推广。非接触式生物识别技术主要包括人脸识别、掌静脉识别和虹膜识别等。其中
9、人脸识别随着大数据和人工智能等技术的发展，识别准确率也日渐成熟，应用于如门禁与考勤识别，银行、电信、公安、海关等实名验证等诸多场景中。其特征是无需识别对象主动配合，信息采集难度低，而识别准确率目前在特定情况下也能达到指纹识别相同的水准。掌静脉及指静脉识别技术目前主要集中于中、小场景的应用如ATM机等系统，随着宽动态图像采集器技术的发展，掌静脉的识别技术也进入成长期，其非接触及隐蔽性的特点可以规避信息泄露的风险。虹膜技术具有高准确率、信息采集难度高等特点，一般应用于安全要求较高的场合。由于其高准确率，也适用于国家级别进行统一规范的身份认证和识别。3、国家产业政策为行业发展提供良好发展环境近年来，
10、国家出台了多项政策鼓励和支持生物识别行业创新研发，促进行业的快速发展。2015年6月，国务院发布新一代人工智能发展规划，指出要促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级，支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范；2016年9月，国家发展改革委发布国家发展改革委办公厅关于组织申报“互联网保险+”领域创新能力建设专项的通知，指出要开展大规模计算机视觉、生物特征识别、复杂环境感知、新型人机交互等技术的研发和工程化；2017年12月，工信部印发了促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年），指出要重点发展智能传感器、神经网络芯片、
11、开源开放平台等关键环节，夯实人工智能产业发展的软硬件基础；2019年国家市场监督管理总局发布居家安防智能管理系统技术要求，规定了居家安防智能管理系统的组成与接口分类、功能要求、性能要求、试验方法和检验规则。上述政策的出台，对提高我国生物识别市场的发展速度、促进行业发展起到了积极作用，有利于企业的规模化发展。4、我国新型基础设施建设的发展带来市场增量2015年7月4日，我国政府发布国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见，首次提出“固定宽带网络、新一代移动通信网和下一代互联网加快发展，物联网、云计算等新型基础设施更加完备”的发展目标。2018年12月21日，中央经济工作会议提出“加大制造业技
12、术改造和设备更新，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”的重点任务。2020年3月4日，中共中央政治局常务委员会会议强调，“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”一系列的政策表明了我国发展新基建的决心以及行业的发展空间。新基建承载着建设信息高速公路、工业互联网、大数据中心、基础物联网网络等重大任务。随着国家新基建政策的提出，各行业的数字化转型将加速。新基建的发展也将推动以混合生物识别技术为主的出入口管理设备以及数字化身份核验方案在园区、社区、工地等场景得到更加广泛的应用，进而加速出入口管理与生物识别技术、人工智能、物联网、云计算的深度融合。泛出入口数字新
13、基建将呈现出数字化、智能化、生态化、平台化的特征，从而也将为智慧出入口管理及智慧身份核验场景的解决方案提供商带来新的业务需求及发展机遇。二、 行业主要技术概况及发展趋势1、主要生物识别技术概述不同类型的生物识别技术均有自己的优势、劣势以及适合的应用场景，随着生物识别应用要求的提升，多模态混合生物识别已逐渐成为生物识别行业技术的发展重点。多模态混合生物识别是基于多种模态的生物特征信息进行识别得到确定结果的一种生物识别技术，可以支持同时或依次呈现多种生物特征。欧美等发达国家的厂商已开始注重研发多模态混合生物识别的中高端产品及应用，国内也已有厂商将多模态的生物特征信息识别技术应用在产品中。2、全球生
14、物识别技术发展概况根据Frost&Sullivan报告，目前市场上应用最为广泛的生物识别技术是指纹识别以及人脸识别，这两种技术具备较高的使用便利性以及较低的设备成本优势，2019年的市场份额占比分别约为56.0%和21.1%。而虹膜识别、静脉识别、声纹识别随着相关技术的进一步成熟具备较强的成长性。指纹识别的发展历史悠久，技术最为成熟，已在多个领域进行广泛的应用。根据Frost&Sullivan报告，指纹识别市场规模占据了全球生物识别市场的一半以上的份额，从2015年的65亿美元上升至2019年的117亿美元，年均复合增长率为15.8%，随着智能手机的兴起和屏下指纹技术的突破，未来指纹识别市场将
15、保持15.9%的年均复合增长率，2024年市场规模预计达到236亿美元。虽然指纹识别依旧将占据生物识别市场的主导地位，但随着人脸识别、虹膜识别、静脉识别、声纹识别等技术的快速发展，指纹识别的占比将由2019年的56.0%逐渐下降至2024年的48.9%。过去5年间，人脸识别、虹膜识别等技术凭借非接触式、准确度高等优势发展迅猛，年均复合增长率分别为23.4%和22.5%，增速显著高于指纹识别。预计到2024年，人脸识别和虹膜识别的市场规模将达到121亿美元和48亿美元。随着技术的突破以及成本的下降，静脉、声纹识别等技术也将迎来高速增长阶段，预计未来五年的年均复合增速均高于20%。随着多种技术的不断突破和应用场景的持续扩容，各种生物特征识别技术全面发力，生物识别市场发展前景广阔。近年来，全球多模态混合生物识别技术发展迅速，根据Frost&Sullivan报告，全球多模态混合生物识别市场规模由2015年的27亿美元
