山东智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告

1、山东智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告规划设计/投资分析/实施方案山东智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告目录第一章 宏观环境分析第二章 区域内行业发展形势分析第三章 重点企业调研分析第四章 重点投资项目分析第五章 总结及展望第一章 宏观环境分析一、产业背景分析人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术

2、研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围

3、来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行

4、业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部

5、印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创

6、的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的

7、过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界

8、第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值

9、；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年

10、）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方

11、面已超过美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创公司的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。二、产业政策及发展规划（

12、一）中国制造2025抢抓“中国制造2025”等重大机遇，突出工业主导地位，以加快新型工业化跨越发展为抓手，着力稳增长、调结构、转动力、增后劲；以园区建设为载体，着力强龙头、补链条、聚集群，做实做强做大工业的规模和总量；以重大项目为支撑，以延伸产业链为路径，全面提升发展质量和效益，增强主导力，加快形成产业结构合理和产业类别齐全的现代产业体系，全面推动我市工业高质量发展。（二）工业绿色发展规划低碳技术、工艺、产品和设备的创新和推广应用，是推动工业低碳转型发展，降低工业碳排放水平的基本途径。工业领域低碳技术涉及广泛，包括太阳能等新能源、智能微电网、新能源汽车、二氧化碳捕集利用与封存等，推动这些低碳技

13、术的创新和应用，不仅降低工业碳排放水平，而且有助于提升工业产品的竞争力。要实现创新驱动，离不开标准的引领，只有通过建立和完善低碳标准体系，才能积极引领低碳产品、低碳技术和低碳产业的发展与壮大。创建绿色工厂，按照厂房集约化、原料无害化、生产洁净化、废物资源化、能源低碳化的原则分类创建绿色工厂。引导企业按照绿色工厂建设标准建造、改造和管理厂房，集约利用厂区。鼓励企业使用清洁原料，对各种物料严格分选、分别堆放，避免污染。优先选用先进的清洁生产技术和高效末端治理装备，推动水、气、固体污染物资源化和无害化利用，降低厂界环境噪声、振动以及污染物排放，营造良好的职业卫生环境。采用电热联供、电热冷联供等技术提

14、高工厂一次能源利用率，设置余热回收系统，有效利用工艺过程和设备产生的余（废）热。提高工厂清洁和可再生能源的使用比例，建设厂区光伏电站、储能系统、智能微电网和能管中心。（三）xxx十三五发展规划未来5到10年，是全球新一轮科技革命和产业变革从蓄势待发到群体迸发的关键时期。信息革命进程持续快速演进，物联网、云计算、大数据、人工智能等技术广泛渗透于经济社会各个领域，信息经济繁荣程度成为国家实力的重要标志。增材制造（3D打印）、机器人与智能制造、超材料与纳米材料等领域技术不断取得重大突破，推动传统工业体系分化变革，将重塑制造业国际分工格局。基因组学及其关联技术迅猛发展，精准医学、生物合成、工业化育种等

15、新模式加快演进推广，生物新经济有望引领人类生产生活迈入新天地。应对全球气候变化助推绿色低碳发展大潮，清洁生产技术应用规模持续拓展，新能源革命正在改变现有国际资源能源版图。数字技术与文化创意、设计服务深度融合，数字创意产业逐渐成为促进优质产品和服务有效供给的智力密集型产业，创意经济作为一种新的发展模式正在兴起。创新驱动的新兴产业逐渐成为推动全球经济复苏和增长的主要动力，引发国际分工和国际贸易格局重构，全球创新经济发展进入新时代。（四）xx高质量发展规划按照顶层设计，我国到建国100周年的时候要成为制造强国。为了实现这一梦想，国务院提出了制造强国建设三个十年、“三步走”的战略。作为第一个十年行动纲

16、领，2015年5月印发的中国制造2025，提出了包括国家制造业创新中心建设、智能制造、工业强基、绿色制造、高端装备创新在内的5项重点工程，以期解决长期制约重点领域发展的关键共性技术，突破一批标志性产品和技术，提升中国制造业的整体竞争力。围绕“中国制造2025”重点领域，从2016年起，中央财政整合设立工业转型升级（中国制造2025）资金，重点支持实施工业强基、智能制造、绿色制造以及首台（套）重大技术装备保险补偿试点等，加快推动制造业转型升级。首当其冲的是工业强基工程。这项工程旨在提升工业基础能力，其中的关键是“四基”，即核心基础零部件（元器件）、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础，它们是

17、建设制造强国的重要基础和支撑。这项工程从“十二五”之初开始推动，2013年至今，累计支持276个项目，总投资423亿元。工业强基工程以技术创新突破“四基”制约，一些“卡脖子”问题得到初步解决，我国工业基础能力逐步夯实。三、鼓励中小企业发展改革开放以来，我国非公有制经济发展迅速，在支撑增长、促进就业、扩大创新、增加税收，推动社会主义市场经济制度完善等方面发挥了重要作用，已成为我国经济社会发展的重要基础。但部分民营企业经营管理方式和发展模式粗放，管理方式、管理理念落后，风险防范机制不健全，先进管理模式和管理手段应用不够广泛，企业文化和社会责任缺乏，难以适应我国经济社会发展的新常态和新要求。公有制为

18、主体、多种所有制经济共同发展,是我国的基本经济制度；毫不动摇巩固和发展公有制经济，毫不动摇鼓励、支持和引导非公有制经济发展，是党和国家的大政方针。今天，我们对民营经济的包容与支持始终如一，人们在市场经济中创造未来的激情也澎湃如昨。从促进产业发展看，民营企业机制灵活、贴近市场，在优化产业结构、推进技术创新、促进转型升级等方面力度很大，成效很好。据统计，我国65%的专利、75%以上的技术创新、80%以上的新产品开发，是由民营企业完成的。从吸纳就业看，民营经济作为国民经济的生力军是就业的主要承载主体。全国工商联统计，城镇就业中，民营经济的占比超过了80%，而新增就业贡献率超过了90%。从经济的贡献看

19、，截至2017年底，我国民营企业的数量超过2700万家，个体工商户超过了6500万户，注册资本超过165万亿元，民营经济占GDP的比重超过了60%，撑起了我国经济的“半壁江山”。同时，民营经济也是参与国际竞争的重要力量。四、项目必要性分析生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征

20、提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导

21、入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其

22、中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国

23、占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网

24、络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。第二章 行业发展形势分析人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包

25、括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识

26、别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及H

27、aar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相

28、比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行

29、处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。第三章 重点企业调研分析视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。最近三年，视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升，而且还催生了

30、众多新产业、新商业模式与新应用场景，推动了多行业产业链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展，市场规模的不断扩大及行业应用解决方案的建立和完善，视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决痛点，实现行业转型和升级，需求前景广阔。最近几年机器视觉行业实现快速发展的背景是：2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，同年Google在开源自己的深度学习算法。这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运用当中，由于数据可得性，算法成熟度，服务的容错率等因素的影响，落地

31、的速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，医疗/无人驾驶发展较慢。移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用，如面部识别可以使手机解锁及支付更加安全快捷，手势动作识别可以增强游戏体验，人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟现实等技术有机结合，深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域，给消费者带来全新的用户体验，提高生产和生活效率。因此，深度摄像拥有广阔的市场空间，预计到2021年，全球范围内深度摄像头市场规模有望达到78.9亿美元，较2017年的22亿美元增长262.73%。金融领域中的人脸识别，主要用途分为身份核验和场

32、景规模化应用。身份核验，也称作1:1刷脸，广泛地被应用于互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付，通过刷脸的方式进行校验。场景规模化应用也称作1:N刷脸，多用在刷脸支付、取款等。由于金融人群庞大，身份核验、场景应用等环节给人脸识别技术发展提供助力，预计可提供亿级以上的市场体量。以银行为例，人脸识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机具改造、网点VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别，智慧网点改造更是达千亿元级别，人脸识别可发挥的空间巨大。为满足当下人脸识别等人工智能的发展需求，行业也推出了各种针对深度学习芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受场景限制

33、以及性能不及GPU等，市场上仍以GPU等通用芯片占主导。从上游芯片市场看，高端市场均被国外企业垄断。人脸识别芯片目前均采用人工智能通用芯片，而根据市场研究顾问公司CompassIntelligence在2018年5月发布的关于AI芯片最新调研报告，排名靠前的均是国外企业英伟达、英特尔、IBM与谷歌。排行榜中共有七家中国人工智能芯片公司入围榜单Top24，华为排名12，成中国大陆地区最强芯片厂商，其余六家中国公司分别为：联发科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。一、xxx科技发展公司公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才

34、、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。公司将“以运营服务业带动制造业，以制造业支持运营服务业”经营模式，树立起双向融合的新格局，全面系统化扩展经营领域。公司为以适应本土化需求为导向，高度整合全球供应链。2018年，xxx科技发展公司实现营业收入34450.07万元，同比增长24.11%（6691.90万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为29970.59万元，占营业总收入的87.00%。2018年营收情况一览表序号项目第一季度第二季度第三季度第四季度合计1营业收入7234.519646.028957.028612.523445

35、0.072主营业务收入6293.828391.777792.357492.6529970.592.1人脸识别设备(A)2076.962769.282571.482472.579890.292.2人脸识别设备(B)1447.581930.111792.241723.316893.242.3人脸识别设备(C)1069.951426.601324.701273.755095.002.4人脸识别设备(D)755.261007.01935.08899.123596.472.5人脸识别设备(E)503.51671.34623.39599.412397.652.6人脸识别设备(F)314.69419.593

36、89.62374.631498.532.7人脸识别设备(.)125.88167.84155.85149.85599.413其他业务收入940.691254.251164.661119.874479.48根据初步统计测算，公司2018年实现利润总额8066.42万元，较去年同期相比增长1332.56万元，增长率19.79%；实现净利润6049.82万元，较去年同期相比增长629.23万元，增长率11.61%。2018年主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元34450.07完成主营业务收入万元29970.59主营业务收入占比87.00%营业收入增长率（同比）24.11%营业收入增长量（同比）万元

37、6691.90利润总额万元8066.42利润总额增长率19.79%利润总额增长量万元1332.56净利润万元6049.82净利润增长率11.61%净利润增长量万元629.23投资利润率57.53%投资回报率43.15%财务内部收益率26.63%企业总资产万元37376.30流动资产总额占比万元29.38%流动资产总额万元10981.97资产负债率23.71%二、xxx科技公司公司致力于高新技术产业发展，拥有有效专利和软件著作权50多项，全国质量管理先进企业、全国用户满意企业、国家标准化良好行为AAAA企业，全国工业知识产权运用标杆企业。公司引进世界领先的技术，汇聚跨国高科技人才以确保公司产业的

38、稳定发展和保持长期的竞争优势。公司建立了产品开发控制程序、研发部绩效管理细则等一系列制度，对研发项目立项、评审、研发经费核算、研发人员绩效考核等进行规范化管理，确保了良好的研发工作运行环境。公司自设立以来，组建了一批经验丰富、能力优秀的管理团队。管理团队人员对行业有着深刻的认识，能够敏锐地把握行业内的发展趋势，抓住业务拓展机会，对公司未来发展有着科学的规划。相关管理人员利用自己在行业内深耕积累的经验优势，为公司未来业绩发展提供了有力保障。 xxx科技公司2018年产值13476.72万元，较上年度12070.51万元增长11.65%，其中主营业务收入12144.65万元。2018年实现利润总额

39、4125.18万元，同比增长17.53%；实现净利润1735.71万元，同比增长12.76%；纳税总额81.07万元，同比增长11.32%。2018年底，xxx科技公司资产总额32368.90万元，资产负债率50.37%。第四章 重点投资项目分析一、项目承办单位基本情况（一）公司名称xxx科技公司二、项目建设符合性（一）产业发展政策符合性由xxx科技公司承办的“山东智能人脸识别设备项目”主要从事人脸识别设备项目开发投资，符合产业政策要求。（二）项目选址与用地规划相容性山东智能人脸识别设备项目选址于xxx产业示范基地，项目所占用地为规划工业用地，符合用地规划要求，此外，项目建设前后，未改变项目建

40、设区域环境功能区划；在落实该项目提出的各项污染防治措施后，可确保污染物达标排放，满足xxx产业示范基地环境保护规划要求。因此，建设项目符合项目建设区域用地规划、产业规划、环境保护规划等规划要求。（三）“三线一单”符合性1、生态保护红线：山东智能人脸识别设备项目用地性质为建设用地，不在主导生态功能区范围内，且不在当地饮用水水源区、风景区、自然保护区等生态保护区内，符合生态保护红线要求。2、环境质量底线：该项目建设区域环境质量不低于项目所在地环境功能区划要求，有一定的环境容量，符合环境质量底线要求。3、资源利用上线：项目营运过程消耗一定的电能、水，资源消耗量相对于区域资源利用总量较少，符合资源利用

41、上线要求。4、环境准入负面清单：该项目所在地无环境准入负面清单，项目采取环境保护措施后，废气、废水、噪声均可达标排放，固体废物能够得到合理处置，不会产生二次污染。三、项目概况（一）项目名称山东智能人脸识别设备项目视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪

42、人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。（二）项目选址xxx产业示范基地山东省，中国华东地区的一个沿海省份，简称鲁，省会济南。位于中国东部沿海北纬3422.9-3824.01，东经11447.5-12242.3之间，自北而南与河北、河南、安徽、江苏4省接壤。山东中部山地突起，西南、西北低洼平坦，东部缓丘起伏，地形以山地丘陵为主，东部是山东半岛，西部及北部属华北平原，中南部为山地丘陵，形成以山地丘陵为骨架，平原盆地交错环列其间的地貌，类型包括山地、丘陵、台地、盆地、平原、湖泊等多种类型；地跨淮河、黄河、海河、小清河和胶东五

43、大水系；属暖温带季风气候。截至2019年9月，山东省辖16个地级市，共57个市辖区、27个县级市、53个县，合计137个县级行政区。664个街道、1092个镇、68个乡，合计1824个乡级行政区。截至2019年末，山东省常住人口10070.21万人，地区生产总值71067.5亿元，人均生产总值70653元。（三）项目用地规模项目总用地面积46436.54平方米（折合约69.62亩）。（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数64.44%，建筑容积率1.54，建设区域绿化覆盖率5.00%，固定资产投资强度194.44万元/亩。（五）土建工程指标项目净用地面积46436.54平方米，建筑物基底占地面

44、积29923.71平方米，总建筑面积71512.27平方米，其中：规划建设主体工程51029.96平方米，项目规划绿化面积3578.95平方米。（六）设备选型方案项目计划购置设备共计121台（套），设备购置费4610.50万元。（七）节能分析1、项目年用电量1071427.49千瓦时，折合131.68吨标准煤。2、项目年总用水量26872.21立方米，折合2.30吨标准煤。3、“山东智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量1071427.49千瓦时，年总用水量26872.21立方米，项目年综合总耗能量（当量值）133.98吨标准煤/年。达产年综合节能量35.61吨标准煤/年，项目总节能率2

45、3.38%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合xxx产业示范基地发展规划，符合xxx产业示范基地产业结构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明显的影响。（九）项目总投资及资金构成项目预计总投资19620.97万元，其中：固定资产投资13536.91万元，占项目总投资的68.99%；流动资金6084.06万元，占项目总投资的31.01%。（十）资金筹措该项目现阶段投资均由企业自筹。（十一）项目预期经济效益规划目标预期达产年营业收入45908.00万元，总成本费用35646.64万元，税金及

46、附加355.59万元，利润总额10261.36万元，利税总额12032.31万元，税后净利润7696.02万元，达产年纳税总额4336.29万元；达产年投资利润率52.30%，投资利税率61.32%，投资回报率39.22%，全部投资回收期4.05年，提供就业职位846个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。项目承办单位一定要做好后勤供应和服务保障工作，确保不误前方施工。四、报告说明报告有五大用途：可用于企业融资、对外招商合作；用于国家发展和改革委(以前的计委)立项；用于银行贷款告；用于申请进口设备免税；用于境外投资项目核准。项目报告通过对项目科学深入的市场需求和供给分析、未来价格

47、预测、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、节能减排、投资估算、资金筹措、盈利能力等方面的科学研究，从市场、技术、经济、工程等角度对项目进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会环境影响进行科学预测，为项目决策提供了公正的、可靠的、科学性的投资咨询意见。五、项目评价1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合xxx产业示范基地及xxx产业示范基地人脸识别设备行业布局和结构调整政策；项目的建设对促进xxx产业示范基地人脸识别设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。2、xxx科技发展公司为适应国内外市场需求，拟建“山东

48、智能人脸识别设备项目”，本期工程项目的建设能够有力促进xxx产业示范基地经济发展，为社会提供就业职位846个，达产年纳税总额4336.29万元，可以促进xxx产业示范基地区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。3、项目达产年投资利润率52.30%，投资利税率61.32%，全部投资回报率39.22%，全部投资回收期4.05年，固定资产投资回收期4.05年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。4、改革开放以来，我国非公有制经济发展迅速，在支撑增长、促进就业、扩大创新、增加税收，推动社会主义市场经济制度完善等方面发挥了重要作用，已成为我国经济社会发展的重要基础。但部分

49、民营企业经营管理方式和发展模式粗放，管理方式、管理理念落后，风险防范机制不健全，先进管理模式和管理手段应用不够广泛，企业文化和社会责任缺乏，难以适应我国经济社会发展的新常态和新要求。公有制为主体、多种所有制经济共同发展,是我国的基本经济制度；毫不动摇巩固和发展公有制经济，毫不动摇鼓励、支持和引导非公有制经济发展，是党和国家的大政方针。今天，我们对民营经济的包容与支持始终如一，人们在市场经济中创造未来的激情也澎湃如昨。从促进产业发展看，民营企业机制灵活、贴近市场，在优化产业结构、推进技术创新、促进转型升级等方面力度很大，成效很好。据统计，我国65%的专利、75%以上的技术创新、80%以上的新产品

50、开发，是由民营企业完成的。从吸纳就业看，民营经济作为国民经济的生力军是就业的主要承载主体。全国工商联统计，城镇就业中，民营经济的占比超过了80%，而新增就业贡献率超过了90%。从经济的贡献看，截至2017年底，我国民营企业的数量超过2700万家，个体工商户超过了6500万户，注册资本超过165万亿元，民营经济占GDP的比重超过了60%，撑起了我国经济的“半壁江山”。同时，民营经济也是参与国际竞争的重要力量。综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。六、主要经济指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积平方米46436.5469.62亩1.

51、1容积率1.541.2建筑系数64.44%1.3投资强度万元/亩194.441.4基底面积平方米29923.711.5总建筑面积平方米71512.271.6绿化面积平方米3578.95绿化率5.00%2总投资万元19620.972.1固定资产投资万元13536.912.1.1土建工程投资万元5639.732.1.1.1土建工程投资占比万元28.74%2.1.2设备投资万元4610.502.1.2.1设备投资占比23.50%2.1.3其它投资万元3286.682.1.3.1其它投资占比16.75%2.1.4固定资产投资占比68.99%2.2流动资金万元6084.062.2.1流动资金占比31.0

52、1%3收入万元45908.004总成本万元35646.645利润总额万元10261.366净利润万元7696.027所得税万元1.548增值税万元1415.369税金及附加万元355.5910纳税总额万元4336.2911利税总额万元12032.3112投资利润率52.30%13投资利税率61.32%14投资回报率39.22%15回收期年4.0516设备数量台（套）12117年用电量千瓦时1071427.4918年用水量立方米26872.2119总能耗吨标准煤133.9820节能率23.38%21节能量吨标准煤35.6122员工数量人846第五章 总结及展望1、生物识别，是指依靠人体的身体特征

53、来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。2、该项目建设选址合理，自然条件良好，综合优势突出，功能分区明确，投资规模适度，符合项目建设地“十三五”产业发展规划，切合项目建设地经济发展的实际需求，是一项经济效益明显、社会效益良好、环境保护效益突出的开发建设项目。投资项目的实施，对于增加国家财政收入，加快当地全面建设小康社会步伐具有重要意义。3、综合来看，我国工业经济增长动能转换加速迹象明显，有望保持平稳增长，预计2017年规模以上工业增加值增速在6%左右。2016年，我国工业和制造业投资增速持续放缓。前十个月，工业投资增速基本呈逐月放缓态势

54、，制造业投资增速连续五个月在3%水平上下波动。同时，我国投资率与投资效益之间的矛盾更加凸显。部分省份投资与GDP之比超过100%，最高达130%。而工业企业投资回报率却持续下滑，目前仅为4%左右，远低于2015年6.4%的水平。工业投资回报率远低于房地产投资，甚至低于一年期基准贷款利率，导致工业发展后劲不足，经济脱实向虚问题加重。受行业准入限制、融资约束、投资回报率低等多重因素影响，工业领域民间投资低迷问题更为明显。2016年1-10月，工业领域民间投资同比仅增长2.6%，连续八个月低于工业投资增速，较去年同期下降6.6个百分点。而民间投资占工业投资份额高达79.6%。如果民间投资持续低迷，会导致整个工业投资的萎缩，阻碍实体经济中长期增长。近日发布的两大文件都和“先进制造”相关：2017年11月27日，国务院印发关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见，提出“深入推进互联网+，形成实体经济与网络相互促进、同步提升的良好格局，有力推动现代化经济体系建设”；2017年12月14日，工信部印发促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年），提出“推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制