江蘇智能人臉識(shí)別設(shè)備項(xiàng)目財(cái)務(wù)分析報(bào)告

1、一、項(xiàng)目發(fā)展背景視覺(jué)人工智能是中國(guó)人工智能市場(chǎng)上最大的組成部分。根據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)，2017年中國(guó)人工智能市場(chǎng)中視覺(jué)人工智能的占比超過(guò)37%。在視覺(jué)人工智能領(lǐng)域，安防影像分析是最大的應(yīng)用場(chǎng)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(jué)人工智能技術(shù)不僅帶來(lái)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(chǎng)景，推動(dòng)了多行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。隨著視覺(jué)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，市場(chǎng)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(jué)人工智能行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步滲透，助力各應(yīng)用行業(yè)解決痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)轉(zhuǎn)型和升級(jí)，需求前景廣闊。最近幾年機(jī)器視覺(jué)行業(yè)實(shí)現(xiàn)快速

2、發(fā)展的背景是：2015年基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法在ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別準(zhǔn)確率首次超過(guò)人類(lèi)，同年Google在開(kāi)源自己的深度學(xué)習(xí)算法。這些帶動(dòng)中美兩國(guó)的科學(xué)家把計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shí)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(cuò)率等因素的影響，落地的速度開(kāi)始出現(xiàn)分化。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)/安防領(lǐng)跑，零售/物流跟進(jìn)，醫(yī)療/無(wú)人駕駛發(fā)展較慢。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及離不開(kāi)深度攝像頭的應(yīng)用，如面部識(shí)別可以使手機(jī)解鎖及支付更加安全快捷，手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別可以增強(qiáng)游戲體驗(yàn)，人形及物體建?？梢允咕W(wǎng)絡(luò)購(gòu)物更加直觀(guān)方便快捷。通過(guò)與人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)

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(chē)、智能安防、智能家居、金融等領(lǐng)域，給消費(fèi)者帶來(lái)全新的用戶(hù)體驗(yàn)，提高生產(chǎn)和生活效率。因此，深度攝像擁有廣闊的市場(chǎng)空間，預(yù)計(jì)到2021年，全球范圍內(nèi)深度攝像頭市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到78.9億美元，較2017年的22億美元增長(zhǎng)262.73%。金融領(lǐng)域中的人臉識(shí)別，主要用途分為身份核驗(yàn)和場(chǎng)景規(guī)模化應(yīng)用。身份核驗(yàn)，也稱(chēng)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(kāi)戶(hù)、遠(yuǎn)程身份認(rèn)證、遠(yuǎn)程支付，通過(guò)刷臉的方式進(jìn)行校驗(yàn)。場(chǎng)景規(guī)模化應(yīng)用也稱(chēng)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(yàn)、場(chǎng)景應(yīng)用等環(huán)節(jié)給人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展提供助力，預(yù)計(jì)可提供億

4、級(jí)以上的市場(chǎng)體量。以銀行為例，人臉識(shí)別在銀行領(lǐng)域的業(yè)務(wù)點(diǎn)主要有私有云部署、智慧網(wǎng)點(diǎn)改造、自助機(jī)具改造、網(wǎng)點(diǎn)VIP。四大業(yè)務(wù)點(diǎn)市場(chǎng)體量都在百億元級(jí)別，智慧網(wǎng)點(diǎn)改造更是達(dá)千億元級(jí)別，人臉識(shí)別可發(fā)揮的空間巨大。為滿(mǎn)足當(dāng)下人臉識(shí)別等人工智能的發(fā)展需求，行業(yè)也推出了各種針對(duì)深度學(xué)習(xí)芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受場(chǎng)景限制以及性能不及GPU等，市場(chǎng)上仍以GPU等通用芯片占主導(dǎo)。從上游芯片市場(chǎng)看，高端市場(chǎng)均被國(guó)外企業(yè)壟斷。人臉識(shí)別芯片目前均采用人工智能通用芯片，而根據(jù)市場(chǎng)研究顧問(wèn)公司CompassIntelligence在2018年5月發(fā)布的關(guān)于AI芯片最新調(diào)研報(bào)告，排名靠前的均是國(guó)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(guó)人工智能芯片公司入圍榜單Top24，華為排名12，成中國(guó)大陸地區(qū)最強(qiáng)芯片廠(chǎng)商，其余六家中國(guó)公司分別為：聯(lián)發(fā)科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武紀(jì)、地平線(xiàn)。二、項(xiàng)目總投資估算（一）固定資產(chǎn)投資估算本期項(xiàng)目的固定資產(chǎn)投資13728.59(萬(wàn)元）。（二）流動(dòng)資金投資估算預(yù)計(jì)達(dá)產(chǎn)年需用流動(dòng)資金5953.85萬(wàn)元。（三）總投資構(gòu)成分析1、總投資及其構(gòu)成分析：項(xiàng)目總投資19682.44萬(wàn)元，其中：固定資產(chǎn)投資13728.59萬(wàn)元，占項(xiàng)目總投資的69.75%；流動(dòng)資金5953.85萬(wàn)元，占項(xiàng)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(xiàng)目固定資產(chǎn)投資包括：建筑工程投資6935.84萬(wàn)元，占項(xiàng)目總投資的35.24%；設(shè)備購(gòu)置費(fèi)3999.85萬(wàn)元，占項(xiàng)目總投資的20.32%；其它投資2792.90萬(wàn)元，占項(xiàng)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(dòng)資金。項(xiàng)目總投資=13728.59+5953.85=19682.44（萬(wàn)元）。三、資金籌措全部自籌。四、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)測(cè)算根據(jù)規(guī)劃，項(xiàng)目預(yù)計(jì)三年達(dá)產(chǎn)：第一年負(fù)荷40.00%,計(jì)劃收入16300.80萬(wàn)元，總成本15154.68萬(wàn)元，利潤(rùn)總額8818.72萬(wàn)元，凈利潤(rùn)6614.04萬(wàn)元，增值稅513.21萬(wàn)元，稅金及附加254.45萬(wàn)元，所得稅2204

7、.68萬(wàn)元；第二年負(fù)荷75.00%,計(jì)劃收入30564.00萬(wàn)元，總成本24660.31萬(wàn)元，利潤(rùn)總額18295.96萬(wàn)元，凈利潤(rùn)13721.97萬(wàn)元，增值稅962.27萬(wàn)元，稅金及附加308.34萬(wàn)元，所得稅4573.99萬(wàn)元；第三年生產(chǎn)負(fù)荷100%，計(jì)劃收入40752.00萬(wàn)元，總成本31450.05萬(wàn)元，利潤(rùn)總額9301.95萬(wàn)元，凈利潤(rùn)6976.46萬(wàn)元，增值稅1283.03萬(wàn)元，稅金及附加346.83萬(wàn)元，所得稅2325.49萬(wàn)元。（一）營(yíng)業(yè)收入估算項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)期內(nèi)不考慮通貨膨脹因素，只考慮行業(yè)設(shè)備相對(duì)價(jià)格變化，假設(shè)當(dāng)年設(shè)備產(chǎn)量等于當(dāng)年產(chǎn)品銷(xiāo)售量。項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)年預(yù)計(jì)每年可實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入4075

8、2.00萬(wàn)元。（二）達(dá)產(chǎn)年增值稅估算達(dá)產(chǎn)年應(yīng)繳增值稅=銷(xiāo)項(xiàng)稅額-進(jìn)項(xiàng)稅額=1283.03萬(wàn)元。（三）綜合總成本費(fèi)用估算根據(jù)謹(jǐn)慎財(cái)務(wù)測(cè)算，當(dāng)項(xiàng)目達(dá)到正常生產(chǎn)年份時(shí)，按達(dá)產(chǎn)年經(jīng)營(yíng)能力計(jì)算，本期工程項(xiàng)目綜合總成本費(fèi)用31450.05萬(wàn)元，其中：可變成本27158.95萬(wàn)元，固定成本4291.10萬(wàn)元，具體測(cè)算數(shù)據(jù)詳見(jiàn)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(wàn)元。（五）利潤(rùn)總額及企業(yè)所得稅利潤(rùn)總額=營(yíng)業(yè)收入-綜合總成本費(fèi)用-銷(xiāo)售稅金及附加+補(bǔ)貼收入=9301.95（萬(wàn)元）。企業(yè)所得稅=應(yīng)納稅所得額稅率=9301.9525.00%=2325.49（萬(wàn)元）。（六）利潤(rùn)及利潤(rùn)分配1、本期工

9、程項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)年利潤(rùn)總額（PFO）：利潤(rùn)總額=營(yíng)業(yè)收入-綜合總成本費(fèi)用-銷(xiāo)售稅金及附加+補(bǔ)貼收入=9301.95（萬(wàn)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(wàn)元）。3、本項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)年可實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)總額9301.95萬(wàn)元，繳納企業(yè)所得稅2325.49萬(wàn)元，其正常經(jīng)營(yíng)年份凈利潤(rùn)：企業(yè)凈利潤(rùn)=達(dá)產(chǎn)年利潤(rùn)總額-企業(yè)所得稅=9301.95-2325.49=6976.46（萬(wàn)元）。4、根據(jù)利潤(rùn)及利潤(rùn)分配表可以計(jì)算出以下經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。（1）達(dá)產(chǎn)年投資利潤(rùn)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(bào)率=35.45%。5、根據(jù)經(jīng)

10、濟(jì)測(cè)算，本期工程項(xiàng)目投產(chǎn)后，達(dá)產(chǎn)年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入40752.00萬(wàn)元，總成本費(fèi)用31450.05萬(wàn)元，稅金及附加346.83萬(wàn)元，利潤(rùn)總額9301.95萬(wàn)元，企業(yè)所得稅2325.49萬(wàn)元，稅后凈利潤(rùn)6976.46萬(wàn)元，年納稅總額3955.35萬(wàn)元。五、項(xiàng)目盈利能力分析全部投資回收期（Pt）=4.32年。本期工程項(xiàng)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(xiàng)目的投資能夠及時(shí)回收，故投資風(fēng)險(xiǎn)性相對(duì)較小。六、綜合評(píng)價(jià)本期工程項(xiàng)目投資效益是顯著的，達(dá)產(chǎn)年投資利潤(rùn)率47.26%，投資利稅率55.54%，全部投資回報(bào)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(xiàng)目利潤(rùn)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(xiǎn)能力。建議項(xiàng)目承辦單位在項(xiàng)目建設(shè)中有關(guān)論證、設(shè)計(jì)、施工要緊密配合，對(duì)于建設(shè)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題應(yīng)用科學(xué)的方法進(jìn)行分析解決；在設(shè)計(jì)和施工中，要積極吸取國(guó)內(nèi)外的相關(guān)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，采用合理、可行、有效的技術(shù)手段，確保工程萬(wàn)無(wú)一失。在建設(shè)過(guò)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(shí)進(jìn)行，盡量減少因施工對(duì)城鎮(zhèn)居民生活造成影響。七、市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)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(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉識(shí)

12、別預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。人臉識(shí)別與其它生物識(shí)別技術(shù)相比，優(yōu)勢(shì)在于非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善、可拓展性。指紋識(shí)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(shí)別與其相比接觸性和侵?jǐn)_性較低；虹膜識(shí)別最精準(zhǔn)，但是采集成本非常高，識(shí)別效率較低，接觸性、侵?jǐn)_性也較強(qiáng)，人臉識(shí)別與其相比，采集成本低、識(shí)別效率高；語(yǔ)音識(shí)別采集成本低，但語(yǔ)音具有可變性，人臉識(shí)別與其相比，識(shí)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(shí)時(shí)采集。前者是指將采集好的人臉圖像批量導(dǎo)入至人臉識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成個(gè)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(dòng)實(shí)時(shí)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(duì)系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線(xiàn)、旋轉(zhuǎn)、切割、過(guò)濾、降噪、放大縮小等處理來(lái)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(duì)地點(diǎn)、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(duì)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(duì)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(lái)（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(lái)達(dá)到人臉檢測(cè)的目的

14、。人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)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(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉。人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉識(shí)別預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。人臉識(shí)別與其它生物識(shí)別技術(shù)相比，優(yōu)勢(shì)在于非接觸性、非侵?jǐn)_性、硬件基礎(chǔ)完善、可拓展性。指紋識(shí)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(shí)別與其相比接觸性和侵?jǐn)_性較低；虹膜識(shí)別最精準(zhǔn)，但是采集成本非常高，識(shí)別效率較低，接觸性、侵?jǐn)_性也較強(qiáng)，人臉識(shí)別與其相比，采集成本低、識(shí)別效率高；語(yǔ)音識(shí)別采集成本低，

15、但語(yǔ)音具有可變性，人臉識(shí)別與其相比，識(shí)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(shí)時(shí)采集。前者是指將采集好的人臉圖像批量導(dǎo)入至人臉識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成個(gè)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(dòng)實(shí)時(shí)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(duì)系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線(xiàn)、旋轉(zhuǎn)、切割、過(guò)濾、降噪、放大縮小等處理來(lái)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(duì)地點(diǎn)、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(duì)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(duì)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(lái)（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(lái)達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。八、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)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(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。主要方法有基于知識(shí)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(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。2018年11月16日，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）公布了全球權(quán)威人臉識(shí)別比

17、賽（FRVT）最新報(bào)告，從前十名企業(yè)在千分之一的誤報(bào)率下的識(shí)別準(zhǔn)確率來(lái)看，其平均能達(dá)到99.69%，在千萬(wàn)分之一誤報(bào)下的識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99%。意味著機(jī)器幾乎可以做到在1000萬(wàn)人的規(guī)模下準(zhǔn)確識(shí)別每一個(gè)人，而人腦記憶并辨別100個(gè)人的身份都很有可能犯錯(cuò)，相比于去年同期，全球人臉識(shí)別性能提升了80%，且中國(guó)企業(yè)占據(jù)榜單前五位，居世界領(lǐng)先水平，為人臉識(shí)別的技術(shù)落地提供技術(shù)面支撐。從研究學(xué)者分布來(lái)看，中國(guó)占據(jù)世界第三的位置，人才儲(chǔ)備居優(yōu)勢(shì)地位。2018年，AMiner基于發(fā)表于國(guó)際期刊會(huì)議的學(xué)術(shù)論文，對(duì)人臉識(shí)別領(lǐng)域全TOP1000的學(xué)者進(jìn)行計(jì)算分析。從全球范圍來(lái)看，美國(guó)人臉識(shí)別研究學(xué)者聚集最多的國(guó)家，

18、在人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)；英國(guó)緊隨其后，位列第二；中國(guó)位列全球第三，占有一席之地?？梢钥闯?，中國(guó)的追趕勢(shì)頭不容忽視。從公開(kāi)專(zhuān)利數(shù)量來(lái)看，2007-2017年，我國(guó)人臉識(shí)別專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量總體呈上升趨勢(shì)，為人臉識(shí)別商業(yè)化應(yīng)用打下基礎(chǔ)。從每年新增數(shù)量來(lái)看，2007年新增專(zhuān)利尚不足百例，至2015年迎來(lái)了爆發(fā)，全年新增專(zhuān)利已達(dá)到1398例，至2017年，我國(guó)人臉識(shí)別專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量2698項(xiàng)，達(dá)到近年來(lái)最大值；截至2018年7月，專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量為2163項(xiàng)，技術(shù)實(shí)力的顯著增強(qiáng)也為國(guó)內(nèi)商業(yè)化產(chǎn)品的迅速普及打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2015年以來(lái)，國(guó)家密集出臺(tái)了關(guān)于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程開(kāi)立人民幣賬戶(hù)的指導(dǎo)意見(jiàn)（征

19、求意見(jiàn)稿），給人臉識(shí)別普及打開(kāi)；其后，安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求、信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求等法律法規(guī)，為人臉識(shí)別在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的普及打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，掃清了政策障礙。同時(shí)，2017年人工智能首次寫(xiě)入國(guó)家政府報(bào)告，作為人工智能的重要細(xì)分領(lǐng)域，國(guó)家對(duì)人臉識(shí)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(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）則具體規(guī)劃“到2020年，復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下人臉識(shí)別有效檢出率超過(guò)97%，正確識(shí)別率超過(guò)90%”。另外，工地場(chǎng)景上，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、人力資源社會(huì)保障部印發(fā)建筑工人實(shí)名制管理辦法(試行)明確提出

20、：建筑企業(yè)應(yīng)配備實(shí)現(xiàn)建筑工人實(shí)名制管理所必須的硬件設(shè)施設(shè)備，施工現(xiàn)場(chǎng)原則上實(shí)施封閉式管理，設(shè)立進(jìn)出場(chǎng)門(mén)禁系統(tǒng)，采用人臉、指紋、虹膜等生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行電子打卡；不具備封閉式管理?xiàng)l件的工程項(xiàng)目，應(yīng)采用移動(dòng)定位、電子圍欄等技術(shù)實(shí)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(guó)，38流向美國(guó)，中國(guó)在人工智能初創(chuàng)公司的資金支持方面已超過(guò)美國(guó)，而中國(guó)在人工智能上投入的資金主要專(zhuān)注于人臉識(shí)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(duì)人臉識(shí)別初創(chuàng)的資金支持已達(dá)億級(jí)以上。僅在2017年，就

21、有廣州市政府和有國(guó)務(wù)院國(guó)資委背景的中國(guó)國(guó)有資本風(fēng)險(xiǎn)投資基金對(duì)云從科技、曠視科技投入億級(jí)以上資金。2017年，全球視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模約為70億美元，同比增長(zhǎng)12.36%，而中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到41億元，同比增長(zhǎng)259.6%，遠(yuǎn)高于全球市場(chǎng)的增速。隨著視覺(jué)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(jì)到2020年中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，達(dá)到755.5億元。人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)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(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。主要方法有基于知識(shí)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(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。2018年11月16日，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）公布了全球權(quán)威人臉識(shí)別比賽（FRVT）最新報(bào)告，從前十名企業(yè)在千分之一的誤報(bào)率下的識(shí)別準(zhǔn)確率來(lái)看，其平均能達(dá)到99.69%，在千萬(wàn)分之一誤報(bào)下的識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99%。意味著機(jī)器幾乎可以做到在1000萬(wàn)人的規(guī)模下準(zhǔn)確識(shí)別每一個(gè)人，而人腦記憶并辨別100個(gè)人的身份都很有可能犯錯(cuò)，相比于去年同期，全球人臉識(shí)別性能提升了80%，且中國(guó)企業(yè)占據(jù)榜單前五位，居世界領(lǐng)先水平，為人臉識(shí)別的技術(shù)落地提供技術(shù)面支撐。從研究學(xué)者分布來(lái)看，中國(guó)占據(jù)世界第三的位置，人才儲(chǔ)備居優(yōu)勢(shì)地位。2018年

23、，AMiner基于發(fā)表于國(guó)際期刊會(huì)議的學(xué)術(shù)論文，對(duì)人臉識(shí)別領(lǐng)域全TOP1000的學(xué)者進(jìn)行計(jì)算分析。從全球范圍來(lái)看，美國(guó)人臉識(shí)別研究學(xué)者聚集最多的國(guó)家，在人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究占有絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)；英國(guó)緊隨其后，位列第二；中國(guó)位列全球第三，占有一席之地?？梢钥闯?，中國(guó)的追趕勢(shì)頭不容忽視。從公開(kāi)專(zhuān)利數(shù)量來(lái)看，2007-2017年，我國(guó)人臉識(shí)別專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量總體呈上升趨勢(shì)，為人臉識(shí)別商業(yè)化應(yīng)用打下基礎(chǔ)。從每年新增數(shù)量來(lái)看，2007年新增專(zhuān)利尚不足百例，至2015年迎來(lái)了爆發(fā)，全年新增專(zhuān)利已達(dá)到1398例，至2017年，我國(guó)人臉識(shí)別專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量2698項(xiàng)，達(dá)到近年來(lái)最大值；截至2018年7月，專(zhuān)利公開(kāi)數(shù)量為216

24、3項(xiàng)，技術(shù)實(shí)力的顯著增強(qiáng)也為國(guó)內(nèi)商業(yè)化產(chǎn)品的迅速普及打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。2015年以來(lái)，國(guó)家密集出臺(tái)了關(guān)于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)遠(yuǎn)程開(kāi)立人民幣賬戶(hù)的指導(dǎo)意見(jiàn)（征求意見(jiàn)稿），給人臉識(shí)別普及打開(kāi)；其后，安全防范視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求、信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求等法律法規(guī)，為人臉識(shí)別在金融、安防、醫(yī)療等領(lǐng)域的普及打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，掃清了政策障礙。同時(shí)，2017年人工智能首次寫(xiě)入國(guó)家政府報(bào)告，作為人工智能的重要細(xì)分領(lǐng)域，國(guó)家對(duì)人臉識(shí)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(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）則具體規(guī)劃“到2020年，復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下

25、人臉識(shí)別有效檢出率超過(guò)97%，正確識(shí)別率超過(guò)90%”。另外，工地場(chǎng)景上，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、人力資源社會(huì)保障部印發(fā)建筑工人實(shí)名制管理辦法(試行)明確提出：建筑企業(yè)應(yīng)配備實(shí)現(xiàn)建筑工人實(shí)名制管理所必須的硬件設(shè)施設(shè)備，施工現(xiàn)場(chǎng)原則上實(shí)施封閉式管理，設(shè)立進(jìn)出場(chǎng)門(mén)禁系統(tǒng)，采用人臉、指紋、虹膜等生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行電子打卡；不具備封閉式管理?xiàng)l件的工程項(xiàng)目，應(yīng)采用移動(dòng)定位、電子圍欄等技術(shù)實(shí)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(guó)，38流向美國(guó)，中國(guó)在人工智能初創(chuàng)公司的資金支持方面已超過(guò)美國(guó)，而中國(guó)在人工智能上投入的資金

26、主要專(zhuān)注于人臉識(shí)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(duì)人臉識(shí)別初創(chuàng)公司的資金支持已達(dá)億級(jí)以上。僅在2017年，就有廣州市政府和有國(guó)務(wù)院國(guó)資委背景的中國(guó)國(guó)有資本風(fēng)險(xiǎn)投資基金對(duì)云從科技、曠視科技投入億級(jí)以上資金。2017年，全球視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模約為70億美元，同比增長(zhǎng)12.36%，而中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到41億元，同比增長(zhǎng)259.6%，遠(yuǎn)高于全球市場(chǎng)的增速。隨著視覺(jué)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(jì)到2020年中國(guó)視覺(jué)人工智能市場(chǎng)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(yíng)收情況一覽表序號(hào)項(xiàng)目第一季度第二季度第三季度第四季

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

28、522.642090.562.6人臉識(shí)別設(shè)備(F)274.39365.85339.72326.651306.602.7人臉識(shí)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(xiàng)目單位指標(biāo)完成營(yíng)業(yè)收入萬(wàn)元28732.40完成主營(yíng)業(yè)務(wù)收入萬(wàn)元26132.02主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占比90.95%營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（同比）30.11%營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)量（同比）萬(wàn)元6649.17利潤(rùn)總額萬(wàn)元7667.02利潤(rùn)總額增長(zhǎng)率18.26%利潤(rùn)總額增長(zhǎng)量萬(wàn)元1183.70凈利潤(rùn)萬(wàn)元5750.27凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率23.7

29、6%凈利潤(rùn)增長(zhǎng)量萬(wàn)元1104.09投資利潤(rùn)率51.99%投資回報(bào)率38.99%財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率29.16%企業(yè)總資產(chǎn)萬(wàn)元46790.14流動(dòng)資產(chǎn)總額占比萬(wàn)元37.19%流動(dòng)資產(chǎn)總額萬(wàn)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(hào)項(xiàng)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(wàn)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(wàn)元19682.442.1固定資產(chǎn)投資萬(wàn)元13728.592.1.1土建工程投資萬(wàn)元6

30、935.842.1.1.1土建工程投資占比萬(wàn)元35.24%2.1.2設(shè)備投資萬(wàn)元3999.852.1.2.1設(shè)備投資占比20.32%2.1.3其它投資萬(wàn)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(dòng)資金萬(wàn)元5953.852.2.1流動(dòng)資金占比30.25%3收入萬(wàn)元40752.004總成本萬(wàn)元31450.055利潤(rùn)總額萬(wàn)元9301.956凈利潤(rùn)萬(wàn)元6976.467所得稅萬(wàn)元1.628增值稅萬(wàn)元1283.039稅金及附加萬(wàn)元346.8310納稅總額萬(wàn)元3955.3511利稅總額萬(wàn)元10931.8112投資利潤(rùn)率47.26%13投資利稅率55.

31、54%14投資回報(bào)率35.45%15回收期年4.3216設(shè)備數(shù)量臺(tái)（套）10117年用電量千瓦時(shí)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(yíng)情況項(xiàng)目單位指標(biāo)備注行業(yè)產(chǎn)值萬(wàn)元133462.48同期產(chǎn)值萬(wàn)元117567.37同比增長(zhǎng)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(wàn)元61460.23去年同期54611.90萬(wàn)元。1、xxx科技公司（AAA）萬(wàn)元15057.762、xxx集團(tuán)萬(wàn)元13521.253、xxx科技公司萬(wàn)元7989.834、

32、xxx科技公司萬(wàn)元6760.635、xxx有限責(zé)任公司萬(wàn)元4302.226、xxx實(shí)業(yè)發(fā)展公司萬(wàn)元3994.917、xxx科技公司萬(wàn)元307.308、xxx科技公司萬(wàn)元2519.879、xxx有限責(zé)任公司萬(wàn)元2396.9510、xxx實(shí)業(yè)發(fā)展公司萬(wàn)元1843.81區(qū)域內(nèi)行業(yè)營(yíng)業(yè)能力分析序號(hào)項(xiàng)目單位指標(biāo)1行業(yè)工業(yè)增加值萬(wàn)元45667.381.1同期增加值萬(wàn)元40147.151.2增長(zhǎng)率13.75%2行業(yè)凈利潤(rùn)萬(wàn)元13707.132.12016年凈利潤(rùn)萬(wàn)元11662.662.2增長(zhǎng)率17.53%3行業(yè)納稅總額萬(wàn)元41335.803.12016納稅總額萬(wàn)元36412.793.2增長(zhǎng)率13.52%42

33、017完成投資萬(wàn)元48002.194.12016行業(yè)投資萬(wàn)元11.57%區(qū)域內(nèi)行業(yè)市場(chǎng)預(yù)測(cè)（單位：萬(wàn)元）序號(hào)項(xiàng)目2018年2019年2020年1產(chǎn)值155809.37177056.10201200.112利潤(rùn)總額52327.0059462.5067571.023凈利潤(rùn)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(hào)項(xiàng)目占地面積（）基底面積（）建筑面積（）計(jì)容面積（）投資（萬(wàn)元）1主

34、體生產(chǎn)工程22676.4822676.4856327.8656327.865501.691.1主要生產(chǎn)車(chē)間13605.8913605.8933796.7233796.723411.051.2輔助生產(chǎn)車(chē)間7256.477256.4718024.9218024.921760.541.3其他生產(chǎn)車(chē)間1814.121814.123267.023267.02330.102倉(cāng)儲(chǔ)工程4811.134811.1314159.8514159.851005.842.1成品貯存1202.781202.783539.963539.96251.462.2原料倉(cāng)儲(chǔ)2501.792501.797363.127363.125

35、23.042.3輔助材料倉(cāng)庫(kù)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(xiàng)目總圖工程128.30128.30128.30128.302.617.1場(chǎng)地及道路硬化8354.541523.141523.147.2場(chǎng)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(jì)32074.2378112.2478112.246935.84節(jié)能分析一覽表序號(hào)項(xiàng)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(shí)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(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度一覽表序號(hào)項(xiàng)目單位指標(biāo)1完成投資萬(wàn)元14748.191.1完成比例74.93%2完成固定資產(chǎn)投資萬(wàn)元10246.642.1完成比例69.48%3完成流動(dòng)資金投資萬(wàn)元4501.553.1完成比例30.52%人力資源配置一覽表序號(hào)項(xiàng)目單位指標(biāo)1一線(xiàn)產(chǎn)業(yè)工人工資1.1平均人數(shù)人5311.2人均年工資萬(wàn)元4.151.3年工資額萬(wàn)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(wàn)元5.322.3年工

38、資額萬(wàn)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(wàn)元7.363.3年工資額萬(wàn)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(wàn)元5.324.3年工資額萬(wàn)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(wàn)元5.145.3年工資額萬(wàn)元249.266職工工資總額萬(wàn)元3764.97固定資產(chǎn)投資估算表序號(hào)項(xiàng)目單位建筑工程費(fèi)設(shè)備購(gòu)置及安裝費(fèi)其它費(fèi)用合計(jì)占總投資比例1項(xiàng)目建設(shè)投資萬(wàn)元6935.843999.85189.9113728.591.1工程費(fèi)用萬(wàn)元6935.843999.8531704.411.1.1建筑工程費(fèi)用萬(wàn)元6935.846935

39、.8435.24%1.1.2設(shè)備購(gòu)置及安裝費(fèi)萬(wàn)元3999.853999.8520.32%1.2工程建設(shè)其他費(fèi)用萬(wàn)元2792.902792.9014.19%1.2.1無(wú)形資產(chǎn)萬(wàn)元1414.721414.721.3預(yù)備費(fèi)萬(wàn)元1378.181378.181.3.1基本預(yù)備費(fèi)萬(wàn)元609.97609.971.3.2漲價(jià)預(yù)備費(fèi)萬(wàn)元768.21768.212建設(shè)期利息萬(wàn)元3固定資產(chǎn)投資現(xiàn)值萬(wàn)元13728.5913728.59流動(dòng)資金投資估算表序號(hào)項(xiàng)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(dòng)資產(chǎn)萬(wàn)元31704.4111072.5221547.3231704.4131704.4131704.411.1

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

41、10.071.3現(xiàn)金萬(wàn)元7926.103170.445944.587926.107926.107926.102流動(dòng)負(fù)債萬(wàn)元25750.5610300.2219312.9225750.5625750.5625750.562.1應(yīng)付賬款萬(wàn)元25750.5610300.2219312.9225750.5625750.5625750.563流動(dòng)資金萬(wàn)元5953.852381.544465.395953.855953.855953.854鋪底流動(dòng)資金萬(wàn)元1984.60793.851488.461984.601984.601984.60總投資構(gòu)成估算表序號(hào)項(xiàng)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(xiàng)目總投資萬(wàn)元19682.44143.37%143.37%100.00%2項(xiàng)目建設(shè)投資萬(wàn)元13728.59100.00%100.00%69.75%2.1工程費(fèi)用萬(wàn)元10935.6979.66%79.66%55.56%2.1.1建筑工程費(fèi)萬(wàn)元6935.8450.52%50.52%35.24%2.1.2設(shè)備購(gòu)置及安裝費(fèi)萬(wàn)元3999.8529.14%29.14%20.32%2.2工程建設(shè)其他費(fèi)用萬(wàn)元1414.7210.30%10.30%7.19%2.2.1無(wú)形資產(chǎn)萬(wàn)元1414.7210.30%10.30%7.19%2.3預(yù)備費(fèi)萬(wàn)元1378.1810.04%10.04%7.00%2.3.1基本預(yù)備

43、費(fèi)萬(wàn)元609.974.44%4.44%3.10%2.3.2漲價(jià)預(yù)備費(fèi)萬(wàn)元768.215.60%5.60%3.90%3建設(shè)期利息萬(wàn)元4固定資產(chǎn)投資現(xiàn)值萬(wàn)元13728.59100.00%100.00%69.75%5建設(shè)期間費(fèi)用萬(wàn)元6流動(dòng)資金萬(wàn)元5953.8543.37%43.37%30.25%7鋪底流動(dòng)資金萬(wàn)元1984.6214.46%14.46%10.08%營(yíng)業(yè)收入稅金及附加和增值稅估算表序號(hào)項(xiàng)目單位第一年第二年第三年第四年第五年1營(yíng)業(yè)收入萬(wàn)元16300.8030564.0040752.0040752.0040752.001.1萬(wàn)元16300.8030564.0040752.0040752.00

44、40752.002現(xiàn)價(jià)增加值萬(wàn)元5216.269780.4813040.6413040.6413040.643增值稅萬(wàn)元513.21962.271283.031283.031283.033.1銷(xiāo)項(xiàng)稅額萬(wàn)元6520.326520.326520.326520.326520.323.2進(jìn)項(xiàng)稅額萬(wàn)元2094.923927.975237.295237.295237.294城市維護(hù)建設(shè)稅萬(wàn)元35.9267.3689.8189.8189.815教育費(fèi)附加萬(wàn)元15.4028.8738.4938.4938.496地方教育費(fèi)附加萬(wàn)元10.2619.2525.6625.6625.669土地使用稅萬(wàn)元192.8719

45、2.87192.87192.87192.8710稅金及附加萬(wàn)元254.45308.34346.83346.83346.83折舊及攤銷(xiāo)一覽表序號(hào)項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期合計(jì)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(wú)形資產(chǎn)原值1414.721414.72當(dāng)期攤銷(xiāo)額1414.7235.3735.3735.3735.3735.37凈值1379.351343.981308.621273.251237.885合計(jì)：折舊及攤銷(xiāo)10163.27526.13526.13526.13526.13526.13總成本費(fèi)用估算一覽表序號(hào)項(xiàng)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(gòu)原材料費(fèi)萬(wàn)元1

47、9953.157981.2614964.8619953.1519953.1519953.152外購(gòu)燃料動(dòng)力費(fèi)萬(wàn)元1546.47618.591159.851546.471546.471546.473工資及福利費(fèi)萬(wàn)元3764.973764.973764.973764.973764.973764.974修理費(fèi)萬(wàn)元58.8923.5644.1758.8958.8958.895其它成本費(fèi)用萬(wàn)元5600.442240.184200.335600.445600.445600.445.1其他制造費(fèi)用萬(wàn)元2264.11905.641698.082264.112264.112264.115.2其他管理費(fèi)用萬(wàn)元789.80315.92592.35789.80789.80789.805.3其他銷(xiāo)售費(fèi)用萬(wàn)元3362.