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1、泓域咨询/汕尾智能车载芯片项目实施方案目录第一章 背景、必要性分析6一、 人工智能芯片行业概况6二、 视频监控芯片行业概况10三、 行业未来发展趋势20四、 深入实施产业体系提升工程23第二章 项目概况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28五、 项目建设选址29六、 项目生产规模29七、 建筑物建设规模30八、 环境影响30九、 项目总投资及资金构成30十、 资金筹措方案31十一、 项目预期经济效益规划目标31十二、 项目建设进度规划31主要经济指标一览表32第三章 市场分析34一、 集成电路行业34二、 行业技术水平发展情况3
2、5第四章 选址分析37一、 项目选址原则37二、 建设区基本情况37三、 深入实施“三大基建”突破工程38四、 深入实施城市能级提升工程39五、 项目选址综合评价39第五章 建筑工程方案41一、 项目工程设计总体要求41二、 建设方案41三、 建筑工程建设指标44建筑工程投资一览表45第六章 SWOT分析说明46一、 优势分析（S）46二、 劣势分析（W）47三、 机会分析（O）48四、 威胁分析（T）48第七章 运营模式分析56一、 公司经营宗旨56二、 公司的目标、主要职责56三、 各部门职责及权限57四、 财务会计制度60第八章 发展规划分析67一、 公司发展规划67二、 保障措施71第
3、九章 项目规划进度74一、 项目进度安排74项目实施进度计划一览表74二、 项目实施保障措施75第十章 组织机构及人力资源76一、 人力资源配置76劳动定员一览表76二、 员工技能培训76第十一章 工艺技术方案分析78一、 企业技术研发分析78二、 项目技术工艺分析81三、 质量管理82四、 设备选型方案83主要设备购置一览表84第十二章 投资方案85一、 投资估算的编制说明85二、 建设投资估算85建设投资估算表87三、 建设期利息87建设期利息估算表87四、 流动资金88流动资金估算表89五、 项目总投资90总投资及构成一览表90六、 资金筹措与投资计划91项目投资计划与资金筹措一览表91
4、第十三章 经济收益分析93一、 基本假设及基础参数选取93二、 经济评价财务测算93营业收入、税金及附加和增值税估算表93综合总成本费用估算表95利润及利润分配表97三、 项目盈利能力分析97项目投资现金流量表99四、 财务生存能力分析100五、 偿债能力分析100借款还本付息计划表102六、 经济评价结论102第十四章 风险评估分析103一、 项目风险分析103二、 项目风险对策105第十五章 项目总结107第十六章 附表附录109主要经济指标一览表109建设投资估算表110建设期利息估算表111固定资产投资估算表112流动资金估算表112总投资及构成一览表113项目投资计划与资金筹措一览表
5、114营业收入、税金及附加和增值税估算表115综合总成本费用估算表116利润及利润分配表117项目投资现金流量表118借款还本付息计划表119第一章 背景、必要性分析一、 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
6、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
7、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
8、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、语义理解、场景检测等功能。人工智能芯片本身处于整个链条的中部，需同时为算法和应用提供高效的支持，针对不同应用场景，人工智能芯片还应具备对主流人工智能算法框架的兼容性、可编程性、可拓展性、低功耗性、体积及造价符合产品需求等适配能力。2、发展情况人工智能芯片已在边缘侧和终端广泛应用，
9、主要承载了本地实时响应的推理任务，需要独立完成任务涵盖、数据收集、环境感知、人机交互以及部分推理决策控制等功能。在终端设备中，由于面积、功耗成本等条件限制，人工智能芯片需要以IP形式被整合进SoC系统级芯片，主要实现终端对计算力要求不高的AI推断任务。在边缘计算场景，人工智能芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于边缘侧场景多种多样、各不相同，对于计算硬件的考量也不尽相同，芯片可以是IPinSoC，也可以是边缘服务器，对于算力和能耗等性能需求也有大有小。因此应用于边缘侧的计算芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最
10、优的解决方案。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。3、市场规模人工智能一直是行业内大力发展的核心技术之一，越来越多的公司将人工智能应用于其终端产品中以提升产品性能或拓展应用领域，这一趋势带动了人工智能芯片行业的快速增长。同时，深度学习、大
11、数据、摩尔定律迭代算力等驱动人工智能发展的主要因素都在近年来快速崛起，人工智能芯片将迎来长时间的高需求期。根据Frost&Sullivan数据，2021年全球人工智能芯片市场规模为255亿美元。预计2021-2026年，全球人工智能芯片市场规模将以29.3%的复合增长率增长，2026年达到920亿美元。中国在经历了移动互联网的追赶之后，正在成为一个重要的数据大国，有利于推动人工智能技术的发展。此外，中国政府正通过中国制造2025、“数字中国”等政策推动中国产业的信息化和智能化升级转型，这将为人工智能芯片的发展提供更多实际应用场景。根据Frost&Sullivan数据，2021年中国人工智能芯片
12、市场规模为251亿元。预计2021-2026年，中国人工智能芯片市场规模将以42.4%的复合增长率增长，2026年达到1,470亿元。二、 视频监控芯片行业概况经过多年的发展和迭代，摄像机已形成了成熟稳定的架构。典型的摄像机主要由镜头、图像传感器、视频监控芯片、PHY、存储器、电源芯片等组成。其中，镜头对光线进行聚焦，将光线聚集在图像传感器上，图像传感器将光信号转换为电信号，视频监控芯片则对信号进行处理和压缩，视频监控芯片决定了图像信号的质量和传递效率。传统监控只能依靠云端的智能处理和分析，对数据传输、云端运算存储都造成了较大压力，同时实时性得不到保障。目前，AI技术作为全新的技术变革要素进入
13、成像产业领域。移动智能设备和IoT设备中，对于图像的处理和计算在“查看”功能之外更要实现“分析”功能。因此，图像硬件厂商更多地在硬件系统中加入支持AI算法特别是深度学习的软件集成，更多的视频监控芯片开始搭载AI运算功能，以对图像信号进行深度智能化分析处理，同时有助于降低监控系统带宽、存储成本。目前，摄像机被广泛应用于智能安防、视频对讲、智能车载等领域。针对不同的应用场景，摄像机的结构和使用的视频监控芯片亦有所不同。未来，高清视频在各个领域的应用将越来越广，形成海量复杂的视频数据，从而带动AI技术、ISP技术、视频编解码技术等逐步迭代和更新，并进一步推动摄像机及视频监控芯片的升级。1、智能安防领
14、域（1）基本介绍摄像机最主要的应用场景之一为安防监控。在“平安城市”、“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。2021年中国安防产业市场规模达到9,514亿元，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。安防监控系统主要由前端和后端两部分组成。其中，前端部分使用的设备主要为网络摄像机，主要由镜头、传感器和视频监控芯片组成，可对影像进
15、行记录和压缩并形成相应的信号，配备了AI模块的视频监控芯片还具备智能运算的能力，可对前端设备收集到的数据进行结构化处理，从而实现智能分析和处理；后端部分使用的设备主要为网络视频录像机等存储设备，可对前端设备记录的视频信号进行录像、存储和转发，配备了AI模块的后端设备还可对收集到的数据进行智能运算，从而实现图像识别等功能。（2）发展情况安防监控先后经历了模拟化、网络化、高清化等三个阶段。在模拟化阶段，模拟视频监控系统的架构是由前端模拟摄像机和后端数字视频录像机组成，传输信号为模拟信号，基本职能为实现本地监控；在网络化阶段，网络摄像机在模拟摄像机的基础上集成了视频压缩和网络传输处理模块，同时较模拟摄像机具备更高的清晰度。网络摄像机的出现使得视频监控从仅限于本地监控发展成远程监控；在高清化阶段，高清摄像机采用先进的感光器件，使得图像清晰度和质量更高、场景覆盖范围更广。目前，安防监控行业迎来了智能化升级阶段，通过嵌入AI芯片或在视频监控芯片中嵌入AI模块，使得摄像机可对视频数据进行结构化处
