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1、泓域咨询/河北智能车载芯片项目申请报告目录第一章 行业、市场分析7一、 人工智能芯片行业概况7二、 集成电路行业11第二章 项目背景及必要性13一、 视频监控芯片行业概况13二、 面临的机遇与挑战23三、 行业未来发展趋势27四、 推进创新型河北建设实现新突破和全面塑造发展新优势30第三章 项目基本情况33一、 项目名称及建设性质33二、 项目承办单位33三、 项目定位及建设理由34四、 报告编制说明35五、 项目建设选址37六、 项目生产规模37七、 建筑物建设规模37八、 环境影响37九、 项目总投资及资金构成38十、 资金筹措方案38十一、 项目预期经济效益规划目标38十二、 项目建设进
2、度规划39主要经济指标一览表39第四章 建筑技术分析42一、 项目工程设计总体要求42二、 建设方案42三、 建筑工程建设指标43建筑工程投资一览表44第五章 建设内容与产品方案45一、 建设规模及主要建设内容45二、 产品规划方案及生产纲领45产品规划方案一览表45第六章 SWOT分析说明47一、 优势分析（S）47二、 劣势分析（W）49三、 机会分析（O）49四、 威胁分析（T）51第七章 运营管理模式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 法人治理结构64一、 股东权利及义务64二、 董事69三、 高级管理人员74
3、四、 监事76第九章 进度实施计划78一、 项目进度安排78项目实施进度计划一览表78二、 项目实施保障措施79第十章 人力资源配置80一、 人力资源配置80劳动定员一览表80二、 员工技能培训80第十一章 技术方案83一、 企业技术研发分析83二、 项目技术工艺分析85三、 质量管理86四、 设备选型方案87主要设备购置一览表88第十二章 节能方案90一、 项目节能概述90二、 能源消费种类和数量分析91能耗分析一览表92三、 项目节能措施92四、 节能综合评价93第十三章 安全生产94一、 编制依据94二、 防范措施96三、 预期效果评价100第十四章 项目投资计划102一、 编制说明10
4、2二、 建设投资102建筑工程投资一览表103主要设备购置一览表104建设投资估算表105三、 建设期利息106建设期利息估算表106固定资产投资估算表107四、 流动资金108流动资金估算表108五、 项目总投资109总投资及构成一览表110六、 资金筹措与投资计划110项目投资计划与资金筹措一览表111第十五章 经济效益评价112一、 基本假设及基础参数选取112二、 经济评价财务测算112营业收入、税金及附加和增值税估算表112综合总成本费用估算表114利润及利润分配表116三、 项目盈利能力分析116项目投资现金流量表118四、 财务生存能力分析119五、 偿债能力分析119借款还本付
5、息计划表121六、 经济评价结论121第十六章 项目风险评估122一、 项目风险分析122二、 项目风险对策124第十七章 项目招标方案127一、 项目招标依据127二、 项目招标范围127三、 招标要求128四、 招标组织方式130五、 招标信息发布132第十八章 总结说明133第十九章 附表附件135主要经济指标一览表135建设投资估算表136建设期利息估算表137固定资产投资估算表138流动资金估算表138总投资及构成一览表139项目投资计划与资金筹措一览表140营业收入、税金及附加和增值税估算表141综合总成本费用估算表142利润及利润分配表143项目投资现金流量表144借款还本付息计
6、划表145第一章 行业、市场分析一、 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
7、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
8、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
9、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，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
10、、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
11、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&Sulliv
12、an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。
13、二、 集成电路行业1、全球集成电路行业集成电路是指利用特殊的制造和封装工艺，将晶体管、电阻、电容等元件及布线集成于一小块半导体晶片上的一组微型电子电路。集成电路行业是信息技术产业的核心，是支撑经济社会发展和保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业。集成电路行业的发展与下游应用的发展密不可分。21世纪以来，随着计算机、液晶电视、手机、平板电脑等消费电子渗透率饱和，行业增长逐步放缓；但近年来随着AI、大数据、云计算、物联网等新兴应用领域的快速崛起，全球集成电路行业逐渐恢复增长。根据全球半导体贸易统计组织、Frost&Sullivan数据，2021年全球集成电路行业市场规模为4,629亿美元，201
14、7-2021年复合增长率达7.8%。预计2021-2026年，全球集成电路行业将以8.6%的复合增长率进一步增长，至2026年达到7,007亿美元。2、中国集成电路行业随着中国经济的快速发展，中国已成为全球最大的集成电路消费市场，以及全球最具活力和发展前景的市场之一。近年来，随着消费电子、移动互联网、汽车电子、工业控制、医疗电子等市场需求的不断提升，以及国家支持政策的不断推出，中国集成电路行业发展快速。根据中国半导体行业协会、Frost&Sullivan数据，2021年中国集成电路行业销售额为10,458.3亿元，2017-2021年复合增长率达17.9%。预计2021-2026年，中国集成电
15、路行业将以15.5%的复合增长率增长，至2026年市场规模将达21,542.0亿元。第二章 项目背景及必要性一、 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
