江蘇智能人臉識別設(shè)備項目財務(wù)分析報告

1、一、項目發(fā)展背景視覺人工智能是中國人工智能市場上最大的組成部分。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，2017年中國人工智能市場中視覺人工智能的占比超過37%。在視覺人工智能領(lǐng)域，安防影像分析是最大的應(yīng)用場景，2017年占比約67.9%。其他主要應(yīng)用包括廣告、互聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)、手機(jī)等。最近三年，視覺人工智能技術(shù)不僅帶來了生產(chǎn)效率的提升，而且還催生了眾多新產(chǎn)業(yè)、新商業(yè)模式與新應(yīng)用場景，推動了多行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。隨著視覺人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大及行業(yè)應(yīng)用解決方案的建立和完善，視覺人工智能行業(yè)的應(yīng)用場景將進(jìn)一步滲透，助力各應(yīng)用行業(yè)解決痛點，實現(xiàn)行業(yè)轉(zhuǎn)型和升級，需求前景廣闊。最近幾年機(jī)器視覺行業(yè)實現(xiàn)快速

2、發(fā)展的背景是：2015年基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺算法在ImageNet數(shù)據(jù)庫上的識別準(zhǔn)確率首次超過人類，同年Google在開源自己的深度學(xué)習(xí)算法。這些帶動中美兩國的科學(xué)家把計算機(jī)視覺算法運(yùn)用到安防、金融、互聯(lián)網(wǎng)、物流、零售、醫(yī)療、制造業(yè)等不同垂直行業(yè)。但在實際的運(yùn)用當(dāng)中，由于數(shù)據(jù)可得性，算法成熟度，服務(wù)的容錯率等因素的影響，落地的速度開始出現(xiàn)分化。移動互聯(lián)網(wǎng)/安防領(lǐng)跑，零售/物流跟進(jìn)，醫(yī)療/無人駕駛發(fā)展較慢。移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及離不開深度攝像頭的應(yīng)用，如面部識別可以使手機(jī)解鎖及支付更加安全快捷，手勢動作識別可以增強(qiáng)游戲體驗，人形及物體建?？梢允咕W(wǎng)絡(luò)購物更加直觀方便快捷。通過與人工智能、虛擬現(xiàn)實

3、等技術(shù)有機(jī)結(jié)合，深度攝像可廣泛應(yīng)用在智能手機(jī)、智能汽車、智能安防、智能家居、金融等領(lǐng)域，給消費(fèi)者帶來全新的用戶體驗，提高生產(chǎn)和生活效率。因此，深度攝像擁有廣闊的市場空間，預(yù)計到2021年，全球范圍內(nèi)深度攝像頭市場規(guī)模有望達(dá)到78.9億美元，較2017年的22億美元增長262.73%。金融領(lǐng)域中的人臉識別，主要用途分為身份核驗和場景規(guī)模化應(yīng)用。身份核驗，也稱作1:1刷臉，廣泛地被應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行的遠(yuǎn)程開戶、遠(yuǎn)程身份認(rèn)證、遠(yuǎn)程支付，通過刷臉的方式進(jìn)行校驗。場景規(guī)?；瘧?yīng)用也稱作1:N刷臉，多用在刷臉支付、取款等。由于金融人群龐大，身份核驗、場景應(yīng)用等環(huán)節(jié)給人臉識別技術(shù)發(fā)展提供助力，預(yù)計可提供億

4、級以上的市場體量。以銀行為例，人臉識別在銀行領(lǐng)域的業(yè)務(wù)點主要有私有云部署、智慧網(wǎng)點改造、自助機(jī)具改造、網(wǎng)點VIP。四大業(yè)務(wù)點市場體量都在百億元級別，智慧網(wǎng)點改造更是達(dá)千億元級別，人臉識別可發(fā)揮的空間巨大。為滿足當(dāng)下人臉識別等人工智能的發(fā)展需求，行業(yè)也推出了各種針對深度學(xué)習(xí)芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受場景限制以及性能不及GPU等，市場上仍以GPU等通用芯片占主導(dǎo)。從上游芯片市場看，高端市場均被國外企業(yè)壟斷。人臉識別芯片目前均采用人工智能通用芯片，而根據(jù)市場研究顧問公司CompassIntelligence在2018年5月發(fā)布的關(guān)于AI芯片最新調(diào)研報告，排名靠前的均是國外企業(yè)

5、英偉達(dá)、英特爾、IBM與谷歌。排行榜中共有七家中國人工智能芯片公司入圍榜單Top24，華為排名12，成中國大陸地區(qū)最強(qiáng)芯片廠商，其余六家中國公司分別為：聯(lián)發(fā)科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀(jì)、地平線。二、項目總投資估算（一）固定資產(chǎn)投資估算本期項目的固定資產(chǎn)投資13728.59(萬元）。（二）流動資金投資估算預(yù)計達(dá)產(chǎn)年需用流動資金5953.85萬元。（三）總投資構(gòu)成分析1、總投資及其構(gòu)成分析：項目總投資19682.44萬元，其中：固定資產(chǎn)投資13728.59萬元，占項目總投資的69.75%；流動資金5953.85萬元，占項目總投資的30.25%。2、固定資產(chǎn)投資及其構(gòu)成分析：本期

6、工程項目固定資產(chǎn)投資包括：建筑工程投資6935.84萬元，占項目總投資的35.24%；設(shè)備購置費(fèi)3999.85萬元，占項目總投資的20.32%；其它投資2792.90萬元，占項目總投資的14.19%。3、總投資及其構(gòu)成估算：總投資=固定資產(chǎn)投資+流動資金。項目總投資=13728.59+5953.85=19682.44（萬元）。三、資金籌措全部自籌。四、經(jīng)濟(jì)評價財務(wù)測算根據(jù)規(guī)劃，項目預(yù)計三年達(dá)產(chǎn)：第一年負(fù)荷40.00%,計劃收入16300.80萬元，總成本15154.68萬元，利潤總額8818.72萬元，凈利潤6614.04萬元，增值稅513.21萬元，稅金及附加254.45萬元，所得稅2204

7、.68萬元；第二年負(fù)荷75.00%,計劃收入30564.00萬元，總成本24660.31萬元，利潤總額18295.96萬元，凈利潤13721.97萬元，增值稅962.27萬元，稅金及附加308.34萬元，所得稅4573.99萬元；第三年生產(chǎn)負(fù)荷100%，計劃收入40752.00萬元，總成本31450.05萬元，利潤總額9301.95萬元，凈利潤6976.46萬元，增值稅1283.03萬元，稅金及附加346.83萬元，所得稅2325.49萬元。（一）營業(yè)收入估算項目經(jīng)營期內(nèi)不考慮通貨膨脹因素，只考慮行業(yè)設(shè)備相對價格變化，假設(shè)當(dāng)年設(shè)備產(chǎn)量等于當(dāng)年產(chǎn)品銷售量。項目達(dá)產(chǎn)年預(yù)計每年可實現(xiàn)營業(yè)收入4075

8、2.00萬元。（二）達(dá)產(chǎn)年增值稅估算達(dá)產(chǎn)年應(yīng)繳增值稅=銷項稅額-進(jìn)項稅額=1283.03萬元。（三）綜合總成本費(fèi)用估算根據(jù)謹(jǐn)慎財務(wù)測算，當(dāng)項目達(dá)到正常生產(chǎn)年份時，按達(dá)產(chǎn)年經(jīng)營能力計算，本期工程項目綜合總成本費(fèi)用31450.05萬元，其中：可變成本27158.95萬元，固定成本4291.10萬元，具體測算數(shù)據(jù)詳見總成本費(fèi)用估算一覽表所示。達(dá)產(chǎn)年應(yīng)納稅金及附加346.83萬元。（五）利潤總額及企業(yè)所得稅利潤總額=營業(yè)收入-綜合總成本費(fèi)用-銷售稅金及附加+補(bǔ)貼收入=9301.95（萬元）。企業(yè)所得稅=應(yīng)納稅所得額稅率=9301.9525.00%=2325.49（萬元）。（六）利潤及利潤分配1、本期工

9、程項目達(dá)產(chǎn)年利潤總額（PFO）：利潤總額=營業(yè)收入-綜合總成本費(fèi)用-銷售稅金及附加+補(bǔ)貼收入=9301.95（萬元）。2、達(dá)產(chǎn)年應(yīng)納企業(yè)所得稅：企業(yè)所得稅=應(yīng)納稅所得額稅率=9301.9525.00%=2325.49（萬元）。3、本項目達(dá)產(chǎn)年可實現(xiàn)利潤總額9301.95萬元，繳納企業(yè)所得稅2325.49萬元，其正常經(jīng)營年份凈利潤：企業(yè)凈利潤=達(dá)產(chǎn)年利潤總額-企業(yè)所得稅=9301.95-2325.49=6976.46（萬元）。4、根據(jù)利潤及利潤分配表可以計算出以下經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。（1）達(dá)產(chǎn)年投資利潤率=47.26%。（2）達(dá)產(chǎn)年投資利稅率=55.54%。（3）達(dá)產(chǎn)年投資回報率=35.45%。5、根據(jù)經(jīng)

10、濟(jì)測算，本期工程項目投產(chǎn)后，達(dá)產(chǎn)年實現(xiàn)營業(yè)收入40752.00萬元，總成本費(fèi)用31450.05萬元，稅金及附加346.83萬元，利潤總額9301.95萬元，企業(yè)所得稅2325.49萬元，稅后凈利潤6976.46萬元，年納稅總額3955.35萬元。五、項目盈利能力分析全部投資回收期（Pt）=4.32年。本期工程項目全部投資回收期4.32年，小于行業(yè)基準(zhǔn)投資回收期，項目的投資能夠及時回收，故投資風(fēng)險性相對較小。六、綜合評價本期工程項目投資效益是顯著的，達(dá)產(chǎn)年投資利潤率47.26%，投資利稅率55.54%，全部投資回報率35.45%，全部投資回收期4.32年（含建設(shè)期），表明本期工程項目利潤空間較大

11、，具有較好的盈利能力、較強(qiáng)的清償能力和抗風(fēng)險能力。建議項目承辦單位在項目建設(shè)中有關(guān)論證、設(shè)計、施工要緊密配合，對于建設(shè)過程中出現(xiàn)的問題應(yīng)用科學(xué)的方法進(jìn)行分析解決；在設(shè)計和施工中，要積極吸取國內(nèi)外的相關(guān)建設(shè)經(jīng)驗，采用合理、可行、有效的技術(shù)手段，確保工程萬無一失。在建設(shè)過程中，應(yīng)注意環(huán)境的保護(hù)和資源的有效利用，做到環(huán)境保護(hù)和建設(shè)同時進(jìn)行，盡量減少因施工對城鎮(zhèn)居民生活造成影響。七、市場預(yù)測分析人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。通常采用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉。人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為人臉圖像采集及檢測、人臉識

12、別預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉識別與其它生物識別技術(shù)相比，優(yōu)勢在于非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善、可拓展性。指紋識別唯一性比較強(qiáng)，采集成本較低，但是指紋可由指紋貼、指紋膜等復(fù)制，且接觸性、侵?jǐn)_性較強(qiáng)，人臉識別與其相比接觸性和侵?jǐn)_性較低；虹膜識別最精準(zhǔn)，但是采集成本非常高，識別效率較低，接觸性、侵?jǐn)_性也較強(qiáng)，人臉識別與其相比，采集成本低、識別效率高；語音識別采集成本低，但語音具有可變性，人臉識別與其相比，識別效率高。人臉圖像的采集有兩種途徑，分別是：人臉圖像的批量導(dǎo)入和人臉圖像的實時采集。前者是指將采集好的人臉圖像批量導(dǎo)入至人臉識別系統(tǒng)，系統(tǒng)會自動完成個人臉圖像的采集工作；后者

13、是指調(diào)用攝像機(jī)或攝像頭在設(shè)備的可拍攝范圍內(nèi)自動實時抓取人臉圖像并完成采集工作。人臉圖像的預(yù)處理是指對系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線、旋轉(zhuǎn)、切割、過濾、降噪、放大縮小等處理來使得該人臉圖像符合人臉圖像特征提取的標(biāo)準(zhǔn)要求。目前主要有三種圖像預(yù)處理手段，即灰度調(diào)整、圖像濾波、圖像尺寸歸一化。其中灰度調(diào)整是對地點、設(shè)備、光照等造成的圖像質(zhì)量差異進(jìn)行處理，圖像濾波是對噪聲造成的圖像質(zhì)量差異進(jìn)行降噪處理，圖像尺寸歸一化是針對圖像像素大小不同進(jìn)行尺寸處理。在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來達(dá)到人臉檢測的目的

14、。人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。通常采用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉。人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為人臉圖像采集及檢測、人臉識別預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉識別與其它生物識別技術(shù)相比，優(yōu)勢在于非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善、可拓展性。指紋識別唯一性比較強(qiáng)，采集成本較低，但是指紋可由指紋貼、指紋膜等復(fù)制，且接觸性、侵?jǐn)_性較強(qiáng)，人臉識別與其相比接觸性和侵?jǐn)_性較低；虹膜識別最精準(zhǔn)，但是采集成本非常高，識別效率較低，接觸性、侵?jǐn)_性也較強(qiáng)，人臉識別與其相比，采集成本低、識別效率高；語音識別采集成本低，

15、但語音具有可變性，人臉識別與其相比，識別效率高。人臉圖像的采集有兩種途徑，分別是：人臉圖像的批量導(dǎo)入和人臉圖像的實時采集。前者是指將采集好的人臉圖像批量導(dǎo)入至人臉識別系統(tǒng)，系統(tǒng)會自動完成個人臉圖像的采集工作；后者是指調(diào)用攝像機(jī)或攝像頭在設(shè)備的可拍攝范圍內(nèi)自動實時抓取人臉圖像并完成采集工作。人臉圖像的預(yù)處理是指對系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線、旋轉(zhuǎn)、切割、過濾、降噪、放大縮小等處理來使得該人臉圖像符合人臉圖像特征提取的標(biāo)準(zhǔn)要求。目前主要有三種圖像預(yù)處理手段，即灰度調(diào)整、圖像濾波、圖像尺寸歸一化。其中灰度調(diào)整是對地點、設(shè)備、光照等造成的圖像質(zhì)量差異進(jìn)行處理，圖像濾波是對噪聲造成的圖像質(zhì)量差異進(jìn)行降噪

16、處理，圖像尺寸歸一化是針對圖像像素大小不同進(jìn)行尺寸處理。在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來達(dá)到人臉檢測的目的。八、行業(yè)發(fā)展趨勢人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。主要方法有基于知識的表征方法（主要包括基于幾何特征法和模板匹配法）和基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。2018年11月16日，美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）公布了全球權(quán)威人臉識別比

17、賽（FRVT）最新報告，從前十名企業(yè)在千分之一的誤報率下的識別準(zhǔn)確率來看，其平均能達(dá)到99.69%，在千萬分之一誤報下的識別準(zhǔn)確率超過99%。意味著機(jī)器幾乎可以做到在1000萬人的規(guī)模下準(zhǔn)確識別每一個人，而人腦記憶并辨別100個人的身份都很有可能犯錯，相比于去年同期，全球人臉識別性能提升了80%，且中國企業(yè)占據(jù)榜單前五位，居世界領(lǐng)先水平，為人臉識別的技術(shù)落地提供技術(shù)面支撐。從研究學(xué)者分布來看，中國占據(jù)世界第三的位置，人才儲備居優(yōu)勢地位。2018年，AMiner基于發(fā)表于國際期刊會議的學(xué)術(shù)論文，對人臉識別領(lǐng)域全TOP1000的學(xué)者進(jìn)行計算分析。從全球范圍來看，美國人臉識別研究學(xué)者聚集最多的國家，

18、在人臉識別領(lǐng)域的研究占有絕對的優(yōu)勢；英國緊隨其后，位列第二；中國位列全球第三，占有一席之地?？梢钥闯觯袊淖汾s勢頭不容忽視。從公開專利數(shù)量來看，2007-2017年，我國人臉識別專利公開數(shù)量總體呈上升趨勢，為人臉識別商業(yè)化應(yīng)用打下基礎(chǔ)。從每年新增數(shù)量來看，2007年新增專利尚不足百例，至2015年迎來了爆發(fā)，全年新增專利已達(dá)到1398例，至2017年，我國人臉識別專利公開數(shù)量2698項，達(dá)到近年來最大值；截至2018年7月，專利公開數(shù)量為2163項，技術(shù)實力的顯著增強(qiáng)也為國內(nèi)商業(yè)化產(chǎn)品的迅速普及打下了堅實的基礎(chǔ)。2015年以來，國家密集出臺了關(guān)于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程開立人民幣賬戶的指導(dǎo)意見（征

19、求意見稿），給人臉識別普及打開；其后，安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求、信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求等法律法規(guī)，為人臉識別在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的普及打下了堅實的基礎(chǔ)，掃清了政策障礙。同時，2017年人工智能首次寫入國家政府報告，作為人工智能的重要細(xì)分領(lǐng)域，國家對人臉識別相關(guān)的政策支持力度在不斷的加大。2017年12月發(fā)布的促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）則具體規(guī)劃“到2020年，復(fù)雜動態(tài)場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%”。另外，工地場景上，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、人力資源社會保障部印發(fā)建筑工人實名制管理辦法(試行)明確提出

20、：建筑企業(yè)應(yīng)配備實現(xiàn)建筑工人實名制管理所必須的硬件設(shè)施設(shè)備，施工現(xiàn)場原則上實施封閉式管理，設(shè)立進(jìn)出場門禁系統(tǒng)，采用人臉、指紋、虹膜等生物識別技術(shù)進(jìn)行電子打卡；不具備封閉式管理條件的工程項目，應(yīng)采用移動定位、電子圍欄等技術(shù)實施考勤管理。相關(guān)電子考勤和圖像、影像等電子檔案保存期限不少于2年。2017年，全球AI創(chuàng)業(yè)公司獲得資金支持152億美元，其中48流向中國，38流向美國，中國在人工智能初創(chuàng)公司的資金支持方面已超過美國，而中國在人工智能上投入的資金主要專注于人臉識別核心技術(shù)，僅在2017年就突破十億美元大關(guān)，達(dá)到16.40億美元。此外，政府對人臉識別初創(chuàng)的資金支持已達(dá)億級以上。僅在2017年，就

21、有廣州市政府和有國務(wù)院國資委背景的中國國有資本風(fēng)險投資基金對云從科技、曠視科技投入億級以上資金。2017年，全球視覺人工智能市場規(guī)模約為70億美元，同比增長12.36%，而中國視覺人工智能市場規(guī)模達(dá)到41億元，同比增長259.6%，遠(yuǎn)高于全球市場的增速。隨著視覺人工智能技術(shù)的逐漸成熟及應(yīng)用領(lǐng)域的逐步擴(kuò)大，預(yù)計到2020年中國視覺人工智能市場規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，達(dá)到755.5億元。人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。主要方法有基于知識的表征方法（主要包

22、括基于幾何特征法和模板匹配法）和基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。2018年11月16日，美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）公布了全球權(quán)威人臉識別比賽（FRVT）最新報告，從前十名企業(yè)在千分之一的誤報率下的識別準(zhǔn)確率來看，其平均能達(dá)到99.69%，在千萬分之一誤報下的識別準(zhǔn)確率超過99%。意味著機(jī)器幾乎可以做到在1000萬人的規(guī)模下準(zhǔn)確識別每一個人，而人腦記憶并辨別100個人的身份都很有可能犯錯，相比于去年同期，全球人臉識別性能提升了80%，且中國企業(yè)占據(jù)榜單前五位，居世界領(lǐng)先水平，為人臉識別的技術(shù)落地提供技術(shù)面支撐。從研究學(xué)者分布來看，中國占據(jù)世界第三的位置，人才儲備居優(yōu)勢地位。2018年

23、，AMiner基于發(fā)表于國際期刊會議的學(xué)術(shù)論文，對人臉識別領(lǐng)域全TOP1000的學(xué)者進(jìn)行計算分析。從全球范圍來看，美國人臉識別研究學(xué)者聚集最多的國家，在人臉識別領(lǐng)域的研究占有絕對的優(yōu)勢；英國緊隨其后，位列第二；中國位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中國的追趕勢頭不容忽視。從公開專利數(shù)量來看，2007-2017年，我國人臉識別專利公開數(shù)量總體呈上升趨勢，為人臉識別商業(yè)化應(yīng)用打下基礎(chǔ)。從每年新增數(shù)量來看，2007年新增專利尚不足百例，至2015年迎來了爆發(fā)，全年新增專利已達(dá)到1398例，至2017年，我國人臉識別專利公開數(shù)量2698項，達(dá)到近年來最大值；截至2018年7月，專利公開數(shù)量為216

24、3項，技術(shù)實力的顯著增強(qiáng)也為國內(nèi)商業(yè)化產(chǎn)品的迅速普及打下了堅實的基礎(chǔ)。2015年以來，國家密集出臺了關(guān)于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程開立人民幣賬戶的指導(dǎo)意見（征求意見稿），給人臉識別普及打開；其后，安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求、信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求等法律法規(guī)，為人臉識別在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的普及打下了堅實的基礎(chǔ)，掃清了政策障礙。同時，2017年人工智能首次寫入國家政府報告，作為人工智能的重要細(xì)分領(lǐng)域，國家對人臉識別相關(guān)的政策支持力度在不斷的加大。2017年12月發(fā)布的促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）則具體規(guī)劃“到2020年，復(fù)雜動態(tài)場景下

25、人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%”。另外，工地場景上，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、人力資源社會保障部印發(fā)建筑工人實名制管理辦法(試行)明確提出：建筑企業(yè)應(yīng)配備實現(xiàn)建筑工人實名制管理所必須的硬件設(shè)施設(shè)備，施工現(xiàn)場原則上實施封閉式管理，設(shè)立進(jìn)出場門禁系統(tǒng)，采用人臉、指紋、虹膜等生物識別技術(shù)進(jìn)行電子打卡；不具備封閉式管理條件的工程項目，應(yīng)采用移動定位、電子圍欄等技術(shù)實施考勤管理。相關(guān)電子考勤和圖像、影像等電子檔案保存期限不少于2年。2017年，全球AI創(chuàng)業(yè)公司獲得資金支持152億美元，其中48流向中國，38流向美國，中國在人工智能初創(chuàng)公司的資金支持方面已超過美國，而中國在人工智能上投入的資金

26、主要專注于人臉識別核心技術(shù)，僅在2017年就突破十億美元大關(guān)，達(dá)到16.40億美元。此外，政府對人臉識別初創(chuàng)公司的資金支持已達(dá)億級以上。僅在2017年，就有廣州市政府和有國務(wù)院國資委背景的中國國有資本風(fēng)險投資基金對云從科技、曠視科技投入億級以上資金。2017年，全球視覺人工智能市場規(guī)模約為70億美元，同比增長12.36%，而中國視覺人工智能市場規(guī)模達(dá)到41億元，同比增長259.6%，遠(yuǎn)高于全球市場的增速。隨著視覺人工智能技術(shù)的逐漸成熟及應(yīng)用領(lǐng)域的逐步擴(kuò)大，預(yù)計到2020年中國視覺人工智能市場規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，達(dá)到755.5億元。九、附表上年度營收情況一覽表序號項目第一季度第二季度第三季度第四季

27、度合計1營業(yè)收入6033.808045.077470.427183.1028732.402主營業(yè)務(wù)收入5487.727316.976794.336533.0126132.022.1人臉識別設(shè)備(A)1810.952414.602242.132155.898623.572.2人臉識別設(shè)備(B)1262.181682.901562.691502.596010.362.3人臉識別設(shè)備(C)932.911243.881155.041110.614442.442.4人臉識別設(shè)備(D)658.53878.04815.32783.963135.842.5人臉識別設(shè)備(E)439.02585.36543.55

28、522.642090.562.6人臉識別設(shè)備(F)274.39365.85339.72326.651306.602.7人臉識別設(shè)備(.)109.75146.34135.89130.66522.643其他業(yè)務(wù)收入546.08728.11676.10650.102600.38上年度主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)項目單位指標(biāo)完成營業(yè)收入萬元28732.40完成主營業(yè)務(wù)收入萬元26132.02主營業(yè)務(wù)收入占比90.95%營業(yè)收入增長率（同比）30.11%營業(yè)收入增長量（同比）萬元6649.17利潤總額萬元7667.02利潤總額增長率18.26%利潤總額增長量萬元1183.70凈利潤萬元5750.27凈利潤增長率23.7

29、6%凈利潤增長量萬元1104.09投資利潤率51.99%投資回報率38.99%財務(wù)內(nèi)部收益率29.16%企業(yè)總資產(chǎn)萬元46790.14流動資產(chǎn)總額占比萬元37.19%流動資產(chǎn)總額萬元17403.03資產(chǎn)負(fù)債率39.47%主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一覽表序號項目單位指標(biāo)備注1占地面積平方米48217.4372.29畝1.1容積率1.621.2建筑系數(shù)66.52%1.3投資強(qiáng)度萬元/畝189.911.4基底面積平方米32074.231.5總建筑面積平方米78112.241.6綠化面積平方米4235.56綠化率5.42%2總投資萬元19682.442.1固定資產(chǎn)投資萬元13728.592.1.1土建工程投資萬元6

30、935.842.1.1.1土建工程投資占比萬元35.24%2.1.2設(shè)備投資萬元3999.852.1.2.1設(shè)備投資占比20.32%2.1.3其它投資萬元2792.902.1.3.1其它投資占比14.19%2.1.4固定資產(chǎn)投資占比69.75%2.2流動資金萬元5953.852.2.1流動資金占比30.25%3收入萬元40752.004總成本萬元31450.055利潤總額萬元9301.956凈利潤萬元6976.467所得稅萬元1.628增值稅萬元1283.039稅金及附加萬元346.8310納稅總額萬元3955.3511利稅總額萬元10931.8112投資利潤率47.26%13投資利稅率55.

31、54%14投資回報率35.45%15回收期年4.3216設(shè)備數(shù)量臺（套）10117年用電量千瓦時681196.1518年用水量立方米25024.6519總能耗噸標(biāo)準(zhǔn)煤85.8620節(jié)能率26.83%21節(jié)能量噸標(biāo)準(zhǔn)煤36.8022員工數(shù)量人781區(qū)域內(nèi)行業(yè)經(jīng)營情況項目單位指標(biāo)備注行業(yè)產(chǎn)值萬元133462.48同期產(chǎn)值萬元117567.37同比增長13.52%從業(yè)企業(yè)數(shù)量家740規(guī)上企業(yè)家24從業(yè)人數(shù)人37000前十位企業(yè)產(chǎn)值萬元61460.23去年同期54611.90萬元。1、xxx科技公司（AAA）萬元15057.762、xxx集團(tuán)萬元13521.253、xxx科技公司萬元7989.834、

32、xxx科技公司萬元6760.635、xxx有限責(zé)任公司萬元4302.226、xxx實業(yè)發(fā)展公司萬元3994.917、xxx科技公司萬元307.308、xxx科技公司萬元2519.879、xxx有限責(zé)任公司萬元2396.9510、xxx實業(yè)發(fā)展公司萬元1843.81區(qū)域內(nèi)行業(yè)營業(yè)能力分析序號項目單位指標(biāo)1行業(yè)工業(yè)增加值萬元45667.381.1同期增加值萬元40147.151.2增長率13.75%2行業(yè)凈利潤萬元13707.132.12016年凈利潤萬元11662.662.2增長率17.53%3行業(yè)納稅總額萬元41335.803.12016納稅總額萬元36412.793.2增長率13.52%42

33、017完成投資萬元48002.194.12016行業(yè)投資萬元11.57%區(qū)域內(nèi)行業(yè)市場預(yù)測（單位：萬元）序號項目2018年2019年2020年1產(chǎn)值155809.37177056.10201200.112利潤總額52327.0059462.5067571.023凈利潤21172.5024059.6627340.524納稅總額9435.8410722.5512184.725工業(yè)增加值47673.6754174.6361562.086產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率8.00%11.00%13.12%7企業(yè)數(shù)量88810831386土建工程投資一覽表序號項目占地面積（）基底面積（）建筑面積（）計容面積（）投資（萬元）1主

34、體生產(chǎn)工程22676.4822676.4856327.8656327.865501.691.1主要生產(chǎn)車間13605.8913605.8933796.7233796.723411.051.2輔助生產(chǎn)車間7256.477256.4718024.9218024.921760.541.3其他生產(chǎn)車間1814.121814.123267.023267.02330.102倉儲工程4811.134811.1314159.8514159.851005.842.1成品貯存1202.781202.783539.963539.96251.462.2原料倉儲2501.792501.797363.127363.125

35、23.042.3輔助材料倉庫1106.561106.563256.773256.77231.343供配電工程256.59256.59256.59256.5920.513.1供配電室256.59256.59256.59256.5920.514給排水工程295.08295.08295.08295.0818.344.1給排水295.08295.08295.08295.0818.345服務(wù)性工程3047.053047.053047.053047.05216.455.1辦公用房1313.211313.211313.211313.21109.285.2生活服務(wù)1733.841733.841733.8417

36、33.84100.916消防及環(huán)保工程859.59859.59859.59859.5968.696.1消防環(huán)保工程859.59859.59859.59859.5968.697項目總圖工程128.30128.30128.30128.302.617.1場地及道路硬化8354.541523.141523.147.2場區(qū)圍墻1523.148354.548354.547.3安全保衛(wèi)室128.30128.30128.30128.308綠化工程2905.94101.71合計32074.2378112.2478112.246935.84節(jié)能分析一覽表序號項目單位指標(biāo)備注1總能耗噸標(biāo)準(zhǔn)煤85.861.1年用電量

37、千瓦時681196.151.2年用電量噸標(biāo)準(zhǔn)煤83.721.3年用水量立方米25024.651.4年用水量噸標(biāo)準(zhǔn)煤2.142年節(jié)能量噸標(biāo)準(zhǔn)煤36.803節(jié)能率26.83%節(jié)項目建設(shè)進(jìn)度一覽表序號項目單位指標(biāo)1完成投資萬元14748.191.1完成比例74.93%2完成固定資產(chǎn)投資萬元10246.642.1完成比例69.48%3完成流動資金投資萬元4501.553.1完成比例30.52%人力資源配置一覽表序號項目單位指標(biāo)1一線產(chǎn)業(yè)工人工資1.1平均人數(shù)人5311.2人均年工資萬元4.151.3年工資額萬元2315.162工程技術(shù)人員工資2.1平均人數(shù)人1172.2人均年工資萬元5.322.3年工

38、資額萬元643.863企業(yè)管理人員工資3.1平均人數(shù)人313.2人均年工資萬元7.363.3年工資額萬元228.674品質(zhì)管理人員工資4.1平均人數(shù)人624.2人均年工資萬元5.324.3年工資額萬元328.025其他人員工資5.1平均人數(shù)人405.2人均年工資萬元5.145.3年工資額萬元249.266職工工資總額萬元3764.97固定資產(chǎn)投資估算表序號項目單位建筑工程費(fèi)設(shè)備購置及安裝費(fèi)其它費(fèi)用合計占總投資比例1項目建設(shè)投資萬元6935.843999.85189.9113728.591.1工程費(fèi)用萬元6935.843999.8531704.411.1.1建筑工程費(fèi)用萬元6935.846935

39、.8435.24%1.1.2設(shè)備購置及安裝費(fèi)萬元3999.853999.8520.32%1.2工程建設(shè)其他費(fèi)用萬元2792.902792.9014.19%1.2.1無形資產(chǎn)萬元1414.721414.721.3預(yù)備費(fèi)萬元1378.181378.181.3.1基本預(yù)備費(fèi)萬元609.97609.971.3.2漲價預(yù)備費(fèi)萬元768.21768.212建設(shè)期利息萬元3固定資產(chǎn)投資現(xiàn)值萬元13728.5913728.59流動資金投資估算表序號項目單位達(dá)產(chǎn)年指標(biāo)第一年第二年第三年第四年第五年1流動資產(chǎn)萬元31704.4111072.5221547.3231704.4131704.4131704.411.1

40、應(yīng)收賬款萬元9511.323804.537133.499511.329511.329511.321.2存貨萬元14266.985706.7910700.2414266.9814266.9814266.981.2.1原輔材料萬元4280.091712.043210.074280.094280.094280.091.2.2燃料動力萬元214.0085.60160.50214.00214.00214.001.2.3在產(chǎn)品萬元6562.812625.124922.116562.816562.816562.811.2.4產(chǎn)成品萬元3210.071284.032407.553210.073210.0732

41、10.071.3現(xiàn)金萬元7926.103170.445944.587926.107926.107926.102流動負(fù)債萬元25750.5610300.2219312.9225750.5625750.5625750.562.1應(yīng)付賬款萬元25750.5610300.2219312.9225750.5625750.5625750.563流動資金萬元5953.852381.544465.395953.855953.855953.854鋪底流動資金萬元1984.60793.851488.461984.601984.601984.60總投資構(gòu)成估算表序號項目單位指標(biāo)占建設(shè)投資比例占固定投資比例占總投資比

42、例1項目總投資萬元19682.44143.37%143.37%100.00%2項目建設(shè)投資萬元13728.59100.00%100.00%69.75%2.1工程費(fèi)用萬元10935.6979.66%79.66%55.56%2.1.1建筑工程費(fèi)萬元6935.8450.52%50.52%35.24%2.1.2設(shè)備購置及安裝費(fèi)萬元3999.8529.14%29.14%20.32%2.2工程建設(shè)其他費(fèi)用萬元1414.7210.30%10.30%7.19%2.2.1無形資產(chǎn)萬元1414.7210.30%10.30%7.19%2.3預(yù)備費(fèi)萬元1378.1810.04%10.04%7.00%2.3.1基本預(yù)備

43、費(fèi)萬元609.974.44%4.44%3.10%2.3.2漲價預(yù)備費(fèi)萬元768.215.60%5.60%3.90%3建設(shè)期利息萬元4固定資產(chǎn)投資現(xiàn)值萬元13728.59100.00%100.00%69.75%5建設(shè)期間費(fèi)用萬元6流動資金萬元5953.8543.37%43.37%30.25%7鋪底流動資金萬元1984.6214.46%14.46%10.08%營業(yè)收入稅金及附加和增值稅估算表序號項目單位第一年第二年第三年第四年第五年1營業(yè)收入萬元16300.8030564.0040752.0040752.0040752.001.1萬元16300.8030564.0040752.0040752.00

44、40752.002現(xiàn)價增加值萬元5216.269780.4813040.6413040.6413040.643增值稅萬元513.21962.271283.031283.031283.033.1銷項稅額萬元6520.326520.326520.326520.326520.323.2進(jìn)項稅額萬元2094.923927.975237.295237.295237.294城市維護(hù)建設(shè)稅萬元35.9267.3689.8189.8189.815教育費(fèi)附加萬元15.4028.8738.4938.4938.496地方教育費(fèi)附加萬元10.2619.2525.6625.6625.669土地使用稅萬元192.8719

45、2.87192.87192.87192.8710稅金及附加萬元254.45308.34346.83346.83346.83折舊及攤銷一覽表序號項目運(yùn)營期合計第一年第二年第三年第四年第五年1建(構(gòu))筑物原值6935.846935.84當(dāng)期折舊額5548.67277.43277.43277.43277.43277.43凈值1387.176658.416380.976103.545826.115548.672機(jī)器設(shè)備原值3999.853999.85當(dāng)期折舊額3199.88213.33213.33213.33213.33213.33凈值3786.523573.203359.873146.552933.

46、223建筑物及設(shè)備原值10935.69當(dāng)期折舊額8748.55490.76490.76490.76490.76490.76建筑物及設(shè)備凈值2187.1410444.939954.179463.418972.658481.894無形資產(chǎn)原值1414.721414.72當(dāng)期攤銷額1414.7235.3735.3735.3735.3735.37凈值1379.351343.981308.621273.251237.885合計：折舊及攤銷10163.27526.13526.13526.13526.13526.13總成本費(fèi)用估算一覽表序號項目單位達(dá)產(chǎn)年指標(biāo)第一年第二年第三年第四年第五年1外購原材料費(fèi)萬元1

47、9953.157981.2614964.8619953.1519953.1519953.152外購燃料動力費(fèi)萬元1546.47618.591159.851546.471546.471546.473工資及福利費(fèi)萬元3764.973764.973764.973764.973764.973764.974修理費(fèi)萬元58.8923.5644.1758.8958.8958.895其它成本費(fèi)用萬元5600.442240.184200.335600.445600.445600.445.1其他制造費(fèi)用萬元2264.11905.641698.082264.112264.112264.115.2其他管理費(fèi)用萬元789.80315.92592.35789.80789.80789.805.3其他銷售費(fèi)用萬元3362.