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1、泓域咨询/泸州视频对讲芯片项目投资计划书泸州视频对讲芯片项目投资计划书xx集团有限公司目录第一章 背景、必要性分析8一、 行业未来发展趋势8二、 人工智能芯片行业概况10三、 面临的机遇与挑战14四、 强化国家级开放平台功能19五、 激发释放投资活力20第二章 项目概述23一、 项目概述23二、 项目提出的理由24三、 项目总投资及资金构成25四、 资金筹措方案26五、 项目预期经济效益规划目标26六、 项目建设进度规划26七、 环境影响27八、 报告编制依据和原则27九、 研究范围28十、 研究结论28十一、 主要经济指标一览表29主要经济指标一览表29第三章 公司基本情况31一、 公司基本
2、信息31二、 公司简介31三、 公司竞争优势32四、 公司主要财务数据33公司合并资产负债表主要数据33公司合并利润表主要数据33五、 核心人员介绍34六、 经营宗旨35七、 公司发展规划36第四章 产品方案与建设规划41一、 建设规模及主要建设内容41二、 产品规划方案及生产纲领41产品规划方案一览表41第五章 选址分析43一、 项目选址原则43二、 建设区基本情况43三、 全面融入成渝地区双城经济圈建设47四、 项目选址综合评价49第六章 SWOT分析说明51一、 优势分析（S）51二、 劣势分析（W）52三、 机会分析（O）53四、 威胁分析（T）53第七章 发展规划分析59一、 公司发
3、展规划59二、 保障措施63第八章 组织机构管理66一、 人力资源配置66劳动定员一览表66二、 员工技能培训66第九章 劳动安全评价68一、 编制依据68二、 防范措施69三、 预期效果评价75第十章 环境保护方案76一、 编制依据76二、 环境影响合理性分析77三、 建设期大气环境影响分析79四、 建设期水环境影响分析80五、 建设期固体废弃物环境影响分析80六、 建设期声环境影响分析81七、 建设期生态环境影响分析81八、 清洁生产82九、 环境管理分析83十、 环境影响结论84十一、 环境影响建议84第十一章 投资方案86一、 投资估算的依据和说明86二、 建设投资估算87建设投资估算
4、表91三、 建设期利息91建设期利息估算表91固定资产投资估算表92四、 流动资金93流动资金估算表94五、 项目总投资95总投资及构成一览表95六、 资金筹措与投资计划96项目投资计划与资金筹措一览表96第十二章 项目经济效益分析98一、 基本假设及基础参数选取98二、 经济评价财务测算98营业收入、税金及附加和增值税估算表98综合总成本费用估算表100利润及利润分配表102三、 项目盈利能力分析102项目投资现金流量表104四、 财务生存能力分析105五、 偿债能力分析105借款还本付息计划表107六、 经济评价结论107第十三章 风险风险及应对措施108一、 项目风险分析108二、 项目
5、风险对策110第十四章 总结112第十五章 补充表格114主要经济指标一览表114建设投资估算表115建设期利息估算表116固定资产投资估算表117流动资金估算表117总投资及构成一览表118项目投资计划与资金筹措一览表119营业收入、税金及附加和增值税估算表120综合总成本费用估算表121利润及利润分配表122项目投资现金流量表123借款还本付息计划表124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 背景、必要性分析一、 行业未来发展趋势1、视频监控芯片的新兴应用
6、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”、“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。2
7、015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
8、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
9、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
10、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“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
11、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
12、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
13、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
14、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，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
15、。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
