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1、泓域咨询/淄博集成电路项目建议书淄博集成电路项目建议书xx（集团）有限公司目录第一章 市场分析9一、 面临的机遇与挑战9二、 人工智能芯片行业概况13第二章 项目投资主体概况18一、 公司基本信息18二、 公司简介18三、 公司竞争优势19四、 公司主要财务数据21公司合并资产负债表主要数据21公司合并利润表主要数据21五、 核心人员介绍22六、 经营宗旨23七、 公司发展规划23第三章 项目绪论25一、 项目名称及建设性质25二、 项目承办单位25三、 项目定位及建设理由26四、 报告编制说明27五、 项目建设选址29六、 项目生产规模29七、 建筑物建设规模29八、 环境影响29九、 项目
2、总投资及资金构成30十、 资金筹措方案30十一、 项目预期经济效益规划目标30十二、 项目建设进度规划31主要经济指标一览表31第四章 项目背景及必要性34一、 行业未来发展趋势34二、 集成电路设计行业36三、 全面提升创新驱动发展水平37四、 项目实施的必要性40第五章 项目选址方案41一、 项目选址原则41二、 建设区基本情况41三、 着力提升城市开放度和经济外向度46四、 大力优化开放布局47五、 项目选址综合评价48第六章 建设方案与产品规划49一、 建设规模及主要建设内容49二、 产品规划方案及生产纲领49产品规划方案一览表50第七章 SWOT分析说明51一、 优势分析（S）51二
3、、 劣势分析（W）53三、 机会分析（O）53四、 威胁分析（T）54第八章 运营管理62一、 公司经营宗旨62二、 公司的目标、主要职责62三、 各部门职责及权限63四、 财务会计制度67第九章 法人治理结构74一、 股东权利及义务74二、 董事77三、 高级管理人员81四、 监事83第十章 发展规划86一、 公司发展规划86二、 保障措施87第十一章 组织机构、人力资源分析90一、 人力资源配置90劳动定员一览表90二、 员工技能培训90第十二章 项目节能方案93一、 项目节能概述93二、 能源消费种类和数量分析94能耗分析一览表94三、 项目节能措施95四、 节能综合评价95第十三章 环
4、境保护方案97一、 环境保护综述97二、 建设期大气环境影响分析98三、 建设期水环境影响分析101四、 建设期固体废弃物环境影响分析101五、 建设期声环境影响分析101六、 环境影响综合评价102第十四章 工艺技术设计及设备选型方案103一、 企业技术研发分析103二、 项目技术工艺分析105三、 质量管理106四、 设备选型方案107主要设备购置一览表108第十五章 投资计划方案110一、 投资估算的依据和说明110二、 建设投资估算111建设投资估算表113三、 建设期利息113建设期利息估算表113四、 流动资金114流动资金估算表115五、 总投资116总投资及构成一览表116六、
5、 资金筹措与投资计划117项目投资计划与资金筹措一览表117第十六章 经济效益及财务分析119一、 经济评价财务测算119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固定资产折旧费估算表121无形资产和其他资产摊销估算表122利润及利润分配表123二、 项目盈利能力分析124项目投资现金流量表126三、 偿债能力分析127借款还本付息计划表128第十七章 项目招标、投标分析130一、 项目招标依据130二、 项目招标范围130三、 招标要求130四、 招标组织方式131五、 招标信息发布132第十八章 风险评估分析134一、 项目风险分析134二、 项目风险对策136第十
6、九章 项目综合评价说明138第二十章 附表附录140主要经济指标一览表140建设投资估算表141建设期利息估算表142固定资产投资估算表143流动资金估算表143总投资及构成一览表144项目投资计划与资金筹措一览表145营业收入、税金及附加和增值税估算表146综合总成本费用估算表147固定资产折旧费估算表148无形资产和其他资产摊销估算表148利润及利润分配表149项目投资现金流量表150借款还本付息计划表151建筑工程投资一览表152项目实施进度计划一览表153主要设备购置一览表154能耗分析一览表154第一章 市场分析一、 面临的机遇与挑战1、行业发展态势及面临的机遇（1）全球范围内的集成
7、电路产业重心转移在全球集成电路产业的发展历史中，价值链的迁移和分工的逐步细化是行业的大趋势。全球半导体行业沿美国、日本、韩国、中国台湾、中国大陆的方向逐步转移。20世纪70年代开始，半导体产业首次由美国向日本进行转移。十年后，半导体产业再次转移，由日本转向韩国与中国台湾。当前，中国大陆正在迎接半导体产业的第三次转移，在前期的积累下，中国已经为此次的产业链转移打好了夯实的基础。得益于中国的人口红利，台积电、联电等多家境外大型半导体企业纷纷在中国大陆建厂，境内晶圆代工厂中芯国际、华虹半导体也在多地逐步扩张产能。同时，本土集成电路设计企业在国家政策与产业链配套日益完善的促进下，技术日益精进，晶圆制造
8、工艺逐步改进，境内封测企业技术水平达到国际先进水平，境内也已出现多家在全球享有声誉的设计厂商。整体来看，中国已经具备承接半导体产业第三次转移的技术实力，在良好的市场环境下，势必将为更多半导体企业带来巨大的发展契机。（2）政策大力支持集成电路及安防监控行业发展2014年国务院印发了国家集成电路产业发展推进纲要，提出到2020年，集成电路产业与国际先进水平差距逐步缩小，企业可持续发展能力大幅增强的发展目标，自此集成电路产业发展被上升为国家战略；2016年，国务院印发了关于“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知，提出启动集成电路重大生产力布局规划工程，实施一批带动作用强的项目，推动产业能力实现快
9、速跃升。加快关键产品设计开发能力和应用水平，推动封装测试、关键装备和材料等产业快速发展等目标；2019年，财政部、税务部等十三部联合印发制造业设计能力提升专项行动计划（2019-2022年），提出在电子信息领域，大力发展集成电路设计、大型计算设备设计、个人计算机及智能终端设计、人工智能时尚创意设计、VR/AR设备、仿真模拟系统设计等，加码半导体产业发展；2019年，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发超高清视频产业发展行动计划（2019-2022年），提出加快推进超高清监控摄像机等的研发量产。推进安防监控系统的升级改造，支持发展基于超高清视频的人脸识别、行为识别、目标分类
10、等人工智能算法，提升监控范围、识别效率及准确率，打造一批智能超高清安防监控应用试点。2020年，国务院印发新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策的通知，旨在进一步优化集成电路产业和软件产业发展环境，深化产业国际合作，提升产业创新能力和发展质量。近年来，国家和各级地方政府不断通过产业政策、税收优惠政策、成立产业基金等方式支持人工智能和集成电路产业发展，有望带动行业技术水平和市场需求不断提升。（3）下游终端市场推动市场需求持续增长视频监控芯片拥有广泛的下游市场应用，主要包括智能安防、视频对讲、智能车载等。随着人工智能、5G、物联网等终端应用趋势的不断演进，下游市场产品技术提升，客户对
11、产品的需求愈加旺盛，下游应用领域的繁荣也推动了上游半导体与集成电路设计市场的稳步发展。未来，伴随传统的终端应用在产品变革的背景下需求量持续增加，新兴的消费类应用市场需求日益旺盛，人工智能、5G、视频会议等终端市场快速崛起等有利因素，视频监控芯片行业需求将持续高速增长。2、面临的挑战（1）集成电路行业基础仍较为薄弱目前国际上的主流集成电路行业公司大多数已经历了超过四十年的发展，而我国集成电路企业起步较晚，约为二十年的时间，较国际先进厂商的发展时间仍有较大差距，产业链基础较为薄弱。中国虽然在部分领域的设计环节技术水平已达到全球前列，但在产业链的其它环节，如EDA、晶圆制造和高端封测等领域目前依然缺
12、乏国际竞争力，较多依赖进口。未来，中国集成电路产业的发展仍需要继续进行产业政策支持、加大人才培育力度与资金的投入。（2）集成电路产业高端人才较为缺乏集成电路是典型的资本密集型和人才密集型产业，人才很大程度上决定了企业的综合技术实力。经过二十年的发展，我国已培育了一批集成电路产业人才，但随着近年来中国集成电路产业的快速发展，人才缺口较大，存在供不应求的情形。同时，中国正在由价值链的低端向高端转移，对高端人才的需求更为紧迫，高端人才面临严重匮乏的局面。未来一段时间，人才需求缺口仍将成为制约行业发展的重要因素之一。（3）供应链产能短缺风险集成电路设计行业的供应商主要为晶圆代工厂和封装测试厂，均为资金
13、密集和技术密集型企业，其建设和规模拓展有较长的周期。随着集成电路应用领域的不断拓宽，需求端快速增长，供应链产能无法匹配市场需求可能性较高，则将影响芯片生产规模。此外，虽然我国集成电路产业政策向好，晶圆制造、封装测试领域取得了飞速的发展，但目前对境外供应商还存在一定程度的依赖，仍存在一定的地缘政治风险。因此，集成电路设计企业需建立有效的供应商产能保障体系，以保障其经营活动的稳定性。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
14、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
