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1、泓域咨询/衢州集成电路项目建议书目录第一章 项目投资背景分析7一、 行业技术水平发展情况7二、 人工智能芯片行业概况8三、 面临的机遇与挑战12四、 畅通国内国际双循环，加快融入新发展格局16五、 坚持创新驱动首位战略，加快提升区域发展核心竞争力18第二章 行业、市场分析21一、 集成电路行业21二、 集成电路设计行业22第三章 项目建设单位说明23一、 公司基本信息23二、 公司简介23三、 公司竞争优势24四、 公司主要财务数据26公司合并资产负债表主要数据26公司合并利润表主要数据26五、 核心人员介绍27六、 经营宗旨28七、 公司发展规划28第四章 总论34一、 项目名称及项目单位3
2、4二、 项目建设地点34三、 可行性研究范围34四、 编制依据和技术原则35五、 建设背景、规模35六、 项目建设进度36七、 环境影响36八、 建设投资估算37九、 项目主要技术经济指标37主要经济指标一览表38十、 主要结论及建议39第五章 项目选址分析40一、 项目选址原则40二、 建设区基本情况40三、 项目选址综合评价45第六章 建设规模与产品方案46一、 建设规模及主要建设内容46二、 产品规划方案及生产纲领46产品规划方案一览表46第七章 法人治理结构48一、 股东权利及义务48二、 董事52三、 高级管理人员58四、 监事60第八章 运营模式62一、 公司经营宗旨62二、 公司
3、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66第九章 劳动安全评价74一、 编制依据74二、 防范措施76三、 预期效果评价82第十章 原辅材料分析83一、 项目建设期原辅材料供应情况83二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理83第十一章 工艺技术说明85一、 企业技术研发分析85二、 项目技术工艺分析87三、 质量管理89四、 设备选型方案90主要设备购置一览表90第十二章 投资方案92一、 投资估算的依据和说明92二、 建设投资估算93建设投资估算表95三、 建设期利息95建设期利息估算表95四、 流动资金96流动资金估算表97五、 总投资98总投资及构成一览表98六
4、、 资金筹措与投资计划99项目投资计划与资金筹措一览表99第十三章 经济效益101一、 经济评价财务测算101营业收入、税金及附加和增值税估算表101综合总成本费用估算表102固定资产折旧费估算表103无形资产和其他资产摊销估算表104利润及利润分配表105二、 项目盈利能力分析106项目投资现金流量表108三、 偿债能力分析109借款还本付息计划表110第十四章 风险评估112一、 项目风险分析112二、 项目风险对策114第十五章 招投标方案117一、 项目招标依据117二、 项目招标范围117三、 招标要求117四、 招标组织方式119五、 招标信息发布120第十六章 项目总结分析121
5、第十七章 补充表格123营业收入、税金及附加和增值税估算表123综合总成本费用估算表123固定资产折旧费估算表124无形资产和其他资产摊销估算表125利润及利润分配表125项目投资现金流量表126借款还本付息计划表128建设投资估算表128建设投资估算表129建设期利息估算表129固定资产投资估算表130流动资金估算表131总投资及构成一览表132项目投资计划与资金筹措一览表133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 项目投资背景分析一、 行业技术水平发展情况
6、1、图像处理质量能力提升图像处理主要包括图像去噪、图像增强、自动曝光控制、自动增益控制、自动色彩校正、祛除坏点等功能。当前视频监控芯片受到供给与需求的双层驱动。一方面，图像处理作为视频领域最为核心的技术之一，行业内主要竞争者均持续投入大量研发资金进行技术的迭代更新；另一方面，终端产品所支持的图像画质逐步提升，致使片源图像质量需要同步提升以适配终端产品的需求，最终传导至视频监控芯片，对其图像处理质量及能力提出更高要求。2、AI技术高速升级近年来，在算法、数据和算力的三重驱动下，人工智能的功能越来越贴近社会中的主流需求，智能分析整合、人脸识别、大数据分析等智能视频技术蓬勃发展，越来越多地被应用于实
7、地场景，如在智能安防、视频对讲、智能车载等领域中得到普及推广。目前，结合AI技术的视频监控芯片在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题。随着5G商用、高清4K时代的到来，视频处理信息量将迎来爆发式增长。AI技术升级可极大程度上帮助视频监控芯片提升视频信息处理效率、加快各模块之间的传输速度等，是未来发展的主要方向与趋势。人工智能产品迭代发展亟需AI底层技术的支持，AI底层技术包括AI计算芯片、开源深度学习框架/平台、AI基础理论机器相关模型算法等。AI底层技术对硬件的发展形成了底层制约，国外大型科技企业也正在为AI基础架构设置生态门槛。因此在该大环境下，具备AI底层技术的公司方可更顺
8、利地研发核心技术、掌握发展主动权。3、视频压缩能力加强在大多数系统中，视频采集处理与视频存储二者分布在物理分离的系统中，信息传输成本较高。压缩视频具有节省传输带宽、储存更多内容等优势，是各类终端视频产品的必备功能。当前市场正在由高清化向超清化逐步迈进，对分辨率、色彩空间、帧率、色彩编码的要求不断提高，同时不同格式码流的需求也成为标准配置。更高的图像显示性能指标要求高清视频监控芯片具备更好的视频压缩能力，同时，配套的编解码能力也需同步提升从而达到最佳的显示图像效果。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
9、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培养人工智能在复杂环境中处理问题的准确度（如图像
10、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
11、、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
12、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。在边缘计算场景，人工智能芯片主要承担推断任务，
13、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
14、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
15、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。三、 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
