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1、泓域咨询/潮州集成电路项目申请报告报告说明边缘侧人工智能芯片业已应用到多个领域，可以通过算法在SoC上运行或者在局部元器件上运用协处理器运行。目前安防是边缘侧人工智能首先落地的应用领域，也是当前最主要的应用领域。未来人工智能芯片基于其在视频内容特征提取、内容理解方面的天然优势，视频分析、语音识别、语义理解等功能将随着行业内技术的逐步深入变得更为强大，下游应用围绕音视频处理的泛应用场景将依次落地，为行业带来变革并进一步促进市场规模的增长。根据谨慎财务估算，项目总投资44585.62万元，其中：建设投资35390.28万元，占项目总投资的79.38%；建设期利息970.37万元，占项目总投资的2.
2、18%；流动资金8224.97万元，占项目总投资的18.45%。项目正常运营每年营业收入98800.00万元，综合总成本费用75992.62万元，净利润16712.31万元，财务内部收益率28.93%，财务净现值26836.60万元，全部投资回收期5.24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。本项目生产所需的原辅材料来源广泛，产品市场需求旺盛，潜力巨大；本项目产品生产技术先进，产品质量、成本具有较强的竞争力，三废排放少，能够达到国家排放标准；本项目场地及周边环境经考察适合本项目建设；项目产品畅销，经济效益好，抗风险能力强，社会效益显著，符合国家的产业政策。本报告
3、基于可信的公开资料，参考行业研究模型，旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。目录第一章 项目背景及必要性8一、 行业未来发展趋势8二、 人工智能芯片行业概况10三、 坚持创新驱动发展，激发全社会创造活力14四、 构建现代产业体系，引领经济高质量发展16第二章 项目基本情况19一、 项目名称及建设性质19二、 项目承办单位19三、 项目定位及建设理由21四、 报告编制说明22五、 项目建设选址24六、 项目生产规模24七、 建筑物建设规模24八、 环境影响24九、 项目总投资及资金构成25十、 资金筹措方案25十一、 项目预期经济效益规划目标25十二、 项
4、目建设进度规划26主要经济指标一览表26第三章 行业、市场分析29一、 视频监控芯片行业概况29二、 集成电路设计行业39三、 行业技术水平发展情况40第四章 项目投资主体概况42一、 公司基本信息42二、 公司简介42三、 公司竞争优势43四、 公司主要财务数据45公司合并资产负债表主要数据45公司合并利润表主要数据45五、 核心人员介绍46六、 经营宗旨47七、 公司发展规划48第五章 选址方案分析50一、 项目选址原则50二、 建设区基本情况50三、 融入国内国际双循环，构建新发展格局53四、 项目选址综合评价55第六章 产品方案与建设规划57一、 建设规模及主要建设内容57二、 产品规
5、划方案及生产纲领57产品规划方案一览表58第七章 发展规划59一、 公司发展规划59二、 保障措施60第八章 运营模式分析63一、 公司经营宗旨63二、 公司的目标、主要职责63三、 各部门职责及权限64四、 财务会计制度67第九章 项目环境保护71一、 环境保护综述71二、 建设期大气环境影响分析71三、 建设期水环境影响分析73四、 建设期固体废弃物环境影响分析73五、 建设期声环境影响分析73六、 环境影响综合评价74第十章 工艺技术分析75一、 企业技术研发分析75二、 项目技术工艺分析78三、 质量管理79四、 设备选型方案80主要设备购置一览表80第十一章 项目节能方案82一、 项
6、目节能概述82二、 能源消费种类和数量分析83能耗分析一览表83三、 项目节能措施84四、 节能综合评价85第十二章 人力资源分析86一、 人力资源配置86劳动定员一览表86二、 员工技能培训86第十三章 投资计划88一、 投资估算的编制说明88二、 建设投资估算88建设投资估算表90三、 建设期利息90建设期利息估算表90四、 流动资金91流动资金估算表92五、 项目总投资93总投资及构成一览表93六、 资金筹措与投资计划94项目投资计划与资金筹措一览表94第十四章 项目经济效益96一、 经济评价财务测算96营业收入、税金及附加和增值税估算表96综合总成本费用估算表97固定资产折旧费估算表9
7、8无形资产和其他资产摊销估算表99利润及利润分配表100二、 项目盈利能力分析101项目投资现金流量表103三、 偿债能力分析104借款还本付息计划表105第十五章 招投标方案107一、 项目招标依据107二、 项目招标范围107三、 招标要求107四、 招标组织方式108五、 招标信息发布109第十六章 总结分析111第十七章 附表附录113主要经济指标一览表113建设投资估算表114建设期利息估算表115固定资产投资估算表116流动资金估算表116总投资及构成一览表117项目投资计划与资金筹措一览表118营业收入、税金及附加和增值税估算表119综合总成本费用估算表120利润及利润分配表12
8、1项目投资现金流量表122借款还本付息计划表123第一章 项目背景及必要性一、 行业未来发展趋势1、视频监控芯片的新兴应用场景不断拓展中国视频监控芯片市场需求全球领先，ToB和ToC端的应用场景广阔，近年来市场呈爆发态势。随着AI场景化持续落地，单摄技术已无法满足兼顾细节分析以及多目标轨迹关联等各类智能需求，由场景定义的多摄像头技术将成为趋势。多摄像头技术可兼顾不同视角、不同参数、不同功能的需求，在边缘节点端聚合多种专为复杂场景设计的深度学习算法，形成多场景数据融合分析能力。技术的升级将使处理海量视频数据更加高效，对行业产生变革性的影响，推动下游多种新兴应用场景的滋生和发展。在“平安城市”、“
9、智慧城市”和“平安乡村”等政策的推动下，公安、交通、金融、政府和企业大力配合实施安防工程，城市安防监控市场持续更新迭代。2015年后政府安防计划工作重点从城市中心区域向下沉区域渗透，包括一二线城市未覆盖区域以及三四线城市县级地区，乡镇和农村的安防监控市场从无到有释放出大量空间。视频监控在保障社会稳定和公共财产安全的刚需下将成为安防行业的主要产品；除了传统的安防监控市场之外，下游伴随视频监控智能化及其特征提取、内容理解方面的优势，涌现出视频会议、车载摄像等一系列新兴消费类应用市场。视频会议在全球疫情爆发的阶段广泛地被各类用户使用，视频会议产品迎来爆发式增长，发展前景乐观；车载摄像方面，在ADAS
10、和自动驾驶快速发展的趋势下，车载摄像头的使用数量大幅提升，其功能要求亦大幅提高。同时，多项针对汽车前装产品的国标和要求的出台亦驱动车载摄像头加速放量。未来，一方面传统的安防监控市场的设备渗透率依然存在提升空间，同时伴随存量市场设备的高清化、智能化迭代更新，视频监控芯片增长可期；另一方面新兴的消费类应用市场需求日益旺盛，在视频会议、车载摄像等市场快速增长的驱动下，上游视频监控芯片市场规模将同步增长。2、5G时代视频监控行业迎来重大发展机遇2019年起全球逐步进入5G时代。5G技术的变革除了具有网络广覆盖、低延时、大宽带等特点外，也将快速升级物联网、车联网、工业互联网等平台。计算芯片和连接能力正在
11、源源不断地内嵌在任何可以通电的设备上，带来了设备形态的变化、设备数量需求的提升、配套软件的升级、配套硬件的换代等激变的市场格局。万物互联和万物智能的市场环境正在加速到来。5G在与AI的结合中通过AIoT硬件渗透至更广泛的应用中，同时还将改变传统储存和计算的模式，无线传输速度将大幅提升，数据传输延时将显著降低，视频清晰度将大幅提高，此前大量难以实现的功能将快速迭代并落地。在此背景下，硬件设备需要拥有更高的数据处理能力、承载更多的数据，这极大程度地促进了硬件设备的升级与数量的扩容，从而推动上游芯片需求量的快速增长，使视频监控芯片行业蓬勃发展。3、视频技术和应用向智能化发展视觉感知在学习、生产和各种
12、知识传承中占据了主要作用。近年来视频技术在不断地发展，消费者越来越重视视觉体验，对清晰度的要求逐步提高，分辨率从576i提升至目前的4K，正在向8K演进。视频监控芯片作为视频技术的核心元器件在中国的发展伴随视频行业的技术变革经历了多段时期，从最早的模拟化演变至网络化，至目前的高清化，未来视频监控芯片将进一步向智能化迈进。在智能化的趋势下，视频监控芯片与AI技术相结合，从而可以更加高效地处理大量非结构化的数据，使芯片对视频内容的理解更加透彻，实现视频的结构化处理，具备图像检测、人脸识别、车载影像、场景识别等功能，从而帮助传统视频监控实现从“看得清”到“看得懂”、“看得快”，实现从“事后查找”到“
13、事前预防决策”、“事中报警”的智能化。二、 人工智能芯片行业概况1、基本介绍人工智能是一种通过模拟人的智能而达到能以人类智能相似的方式做出反应效果的新技术，属于计算机科学的分支领域。在人工智能技术的加持下，机器逐渐被赋予了类似人类的智慧（如视觉、听觉等感知能力和对获取信息的分析能力等），从而拓展了产品能力的边界，能够处理和分析大量更加复杂的异构数据，辅助人们提高在日常生活或工作等场景中的效率。当前，人工智能已覆盖社会各层级的多方面需求，如安防领域的人脸识别、图像检测等分析需求，车载领域的自动驾驶、驾驶辅助等需求、工作领域的语音输入、自动翻译等提升工作效率的需求，以及日常生活中的照片美颜、智能修
14、音等娱乐需求，极大程度上便利了人们的生活。人工智能算法主流的两个技术阶段分别为“训练”和“推理”。其中，训练阶段主要是为了培养人工智能在复杂环境中处理问题的准确度（如图像识别、语音合成等），具体做法通常为给予人工智能的基层模型以大量的数据或素材对其参数进行配置及调整，最终在结果统计中获取各方较为均衡、识别率较高的一组参数值，形成最优的结果，从而完成整个训练过程。推理阶段为训练阶段完成后的下一阶段，此时人工智能模型已经建立完毕，需要产生对应的输出内容（如输出图像识别的结果），这一输入数据后的对应输出过程即为推理。虽然推理阶段的单个任务计算所需的算力不大，但一个复杂的数据处理需要多次运行训练完善后
15、的模型进行结果输出，因此推理阶段的总计算量同样十分庞大。当前，以“深度学习”为代表的人工智能神经网络算法因其具有高效处理大量非结构化数据的能力而快速崛起，可对于文本、视频、图像、语音等进行深度分析。因此，对芯片等承载了算法的硬件设施也提出了更高的要求。传统的芯片（如CPU、GPU、DSP、FPGA等）可通过灵活通用的指令集或可重构的硬件单元覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作，但因其自设计初衷并非为应用于人工智能领域，故在芯片架构、性能、能效等方面不能适应人工智能技术与应用的快速发展。为满足智能运算的需求，人工智能芯片应运而生。目前，除了ASIC等专用的芯片外，还会在CPU等传统芯片的基础上增加运算协处理器专门用于处理AI应用所需要的大并行矩阵计算，而CPU作为核心逻辑处理器，将会统一进行任务调度。人工智能芯片主要应用于智能安防、汽车电子、移动互联网及物联网等领域，具有视频分析、语义
