南通智能終端產(chǎn)品項(xiàng)目投資分析報(bào)告（參考范文）

1、泓域咨詢 /南通智能終端產(chǎn)品項(xiàng)目投資分析報(bào)告目錄第一章 市場預(yù)測(cè)6一、 人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)6二、 人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)10三、 中國集成電路行業(yè)概況14第二章 項(xiàng)目建設(shè)背景、必要性17一、 人工智能相關(guān)芯片的市場規(guī)模17二、 人工智能芯片領(lǐng)域發(fā)展概況23三、 全球集成電路行業(yè)概況28第三章 項(xiàng)目總論30一、 項(xiàng)目名稱及建設(shè)性質(zhì)30二、 項(xiàng)目承辦單位30三、 項(xiàng)目定位及建設(shè)理由32四、 報(bào)告編制說明33五、 項(xiàng)目建設(shè)選址34六、 項(xiàng)目生產(chǎn)規(guī)模34七、 建筑物建設(shè)規(guī)模34八、 環(huán)境影響34九、 原輔材料及設(shè)備35十、 項(xiàng)目總投資及資金構(gòu)成35十一、 資金籌措方案36十二、 項(xiàng)目預(yù)

2、期經(jīng)濟(jì)效益規(guī)劃目標(biāo)36十三、 項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度規(guī)劃36第四章 建筑工程可行性分析39一、 項(xiàng)目工程設(shè)計(jì)總體要求39二、 建設(shè)方案41三、 建筑工程建設(shè)指標(biāo)44第五章 運(yùn)營管理46一、 公司經(jīng)營宗旨46二、 公司的目標(biāo)、主要職責(zé)46三、 各部門職責(zé)及權(quán)限47四、 財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)制度50第六章 SWOT分析說明57一、 優(yōu)勢(shì)分析（S）57二、 劣勢(shì)分析（W）58三、 機(jī)會(huì)分析（O）59四、 威脅分析（T）59第七章 人力資源分析67一、 人力資源配置67二、 員工技能培訓(xùn)67第八章 原輔材料供應(yīng)69一、 項(xiàng)目建設(shè)期原輔材料供應(yīng)情況69二、 項(xiàng)目運(yùn)營期原輔材料供應(yīng)及質(zhì)量管理69第九章 勞動(dòng)安全71一、 編制依

3、據(jù)71二、 防范措施72三、 預(yù)期效果評(píng)價(jià)75第十章 項(xiàng)目節(jié)能說明76一、 項(xiàng)目節(jié)能概述76二、 能源消費(fèi)種類和數(shù)量分析77三、 項(xiàng)目節(jié)能措施78四、 節(jié)能綜合評(píng)價(jià)79第十一章 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估80一、 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析80二、 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)對(duì)策82第十二章 招標(biāo)、投標(biāo)85一、 項(xiàng)目招標(biāo)依據(jù)85二、 項(xiàng)目招標(biāo)范圍85三、 招標(biāo)要求86四、 招標(biāo)組織方式88五、 招標(biāo)信息發(fā)布90第十三章 附表附件91報(bào)告說明人工智能算法的不斷普及和應(yīng)用，和高性能計(jì)算能力的需求增長導(dǎo)致全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)中心對(duì)于計(jì)算加速硬件的需求不斷上升。Intel作為傳統(tǒng)CPU芯片廠商，較早地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的大規(guī)模銷售，收入由2015年的1

4、59.8億美元增長到2019年的234.8億美元，年均復(fù)合增長率為10.10%。作為GPU領(lǐng)域的代表性企業(yè)，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)增長迅速，以72.23%的年均復(fù)合增長率實(shí)現(xiàn)了2019年29.8億美元的收入，其增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了Nvidia其他板塊業(yè)務(wù)的收入。Intel和Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據(jù)中心市場對(duì)于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據(jù)謹(jǐn)慎財(cái)務(wù)估算，項(xiàng)目總投資42041.19萬元，其中：建設(shè)投資33103.43萬元，占項(xiàng)目總投資的78.74%；建設(shè)期利息435.26萬元，占項(xiàng)目總投資的1.04

5、%；流動(dòng)資金8502.50萬元，占項(xiàng)目總投資的20.22%。項(xiàng)目正常運(yùn)營每年?duì)I業(yè)收入71300.00萬元，綜合總成本費(fèi)用58988.87萬元，凈利潤8970.82萬元，財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率14.23%，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值5963.18萬元，全部投資回收期6.54年。本期項(xiàng)目具有較強(qiáng)的財(cái)務(wù)盈利能力，其財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值良好，投資回收期合理。經(jīng)初步分析評(píng)價(jià)，項(xiàng)目不僅有顯著的經(jīng)濟(jì)效益，而且其社會(huì)救益、生態(tài)效益非常顯著，項(xiàng)目的建設(shè)對(duì)提高農(nóng)民收入、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定，構(gòu)建和諧社會(huì)、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展具有十分重要的作用。項(xiàng)目在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然條件及投資等方面建設(shè)條件較好，項(xiàng)目的實(shí)施不但是可行而且是十分必要的。本報(bào)告為模板參考范文，不

6、作為投資建議，僅供參考。報(bào)告產(chǎn)業(yè)背景、市場分析、技術(shù)方案、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等內(nèi)容基于公開信息；項(xiàng)目建設(shè)方案、投資估算、經(jīng)濟(jì)效益分析等內(nèi)容基于行業(yè)研究模型。本報(bào)告可用于學(xué)習(xí)交流或模板參考應(yīng)用。第一章 市場預(yù)測(cè)一、 人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)1、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、5G、IoT等新興技術(shù)驅(qū)動(dòng)云端智能芯片需求持續(xù)增長云計(jì)算分為IaaS（“云”的基礎(chǔ)設(shè)施）、PaaS（“云”的操作系統(tǒng)）和SaaS（“云”的應(yīng)用服務(wù)）三層。IaaS公司提供場外服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)硬件，IoT提供了更多的數(shù)據(jù)收集端口，大大提升了數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)為人工智能提供了信息來源，云計(jì)算為人工智能提供了物理載體，5G降低了數(shù)據(jù)傳輸和處理的延時(shí)性。人

7、工智能關(guān)鍵技術(shù)未來將在5G、IoT、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)日益成熟的背景下取得突破性進(jìn)展。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2017年全球公有云市場規(guī)模為1,110億美元，2018年增長到1,392億美元，同比增速高達(dá)25.41%。到2021年預(yù)計(jì)全球公有云市場規(guī)模將達(dá)到2,461億美元，未來全球公有云市場發(fā)展前景廣闊。2018年IaaS市場規(guī)模達(dá)到437億美元，同比2017年實(shí)現(xiàn)了34.05%的高速增長，云計(jì)算硬件市場空間巨大。云計(jì)算和人工智能算法關(guān)系密切，未來搭載智能芯片的云計(jì)算硬件比例將大幅提升，云端智能芯片需求持續(xù)增長。2、5G時(shí)代，邊緣智能芯片需求將迅速增長在5G時(shí)代，無線網(wǎng)絡(luò)具備

8、高帶寬、低延時(shí)以及支持海量設(shè)備接入等特點(diǎn)，大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動(dòng)增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理和快速輸出結(jié)果的能力，數(shù)據(jù)處理將進(jìn)入分布式計(jì)算的新時(shí)代。同時(shí)，隨著5G時(shí)代和人工智能的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)處理需求必須在邊緣側(cè)完成，例如工廠智能控制、智能家居。這些場景往往需要很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，對(duì)延時(shí)敏感，并且有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私性要求，相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個(gè)需求，通過在產(chǎn)線等邊緣處直接部署智能計(jì)算設(shè)備，在無需將數(shù)據(jù)傳出工廠的同時(shí)，實(shí)時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行決策和控制。在邊緣場景下，運(yùn)算量依然很大、多樣化場景要求具備多種算法的兼容性，邊緣智能芯

9、片的通用性和計(jì)算能力要求與云端相差不大，但對(duì)成本控制和功耗則提出了更高的要求。3、消費(fèi)類電子和智能汽車是未來終端智能計(jì)算能力的重要載體除了云端和邊緣端外，終端也有大量的智能計(jì)算能力需求。這些計(jì)算能力需求主要分為兩類，一類是單芯片計(jì)算能力需求較小的，主要是一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如智能家居等；另外一類是移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)，這些計(jì)算平臺(tái)的特點(diǎn)是其設(shè)備往往處于移動(dòng)中，無法用固定的邊緣設(shè)備來支撐。這些設(shè)備未來主要有兩類，一類是以手機(jī)、平板為代表的消費(fèi)類電子產(chǎn)品，另外一類是以自動(dòng)駕駛為代表的車載計(jì)算平臺(tái)。手機(jī)、平板電腦是當(dāng)前數(shù)量最大的移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)，也是總計(jì)算能力最大的計(jì)算平臺(tái)。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，2019年全

10、球手機(jī)出貨量達(dá)到了18.02億臺(tái)、平板電腦出貨量達(dá)到了1.48億臺(tái)；其中，中國手機(jī)出貨量為3.89億臺(tái)、平板電腦出貨量為2,241萬臺(tái)。未來，隨著智能算法和智能應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展，手機(jī)、平板電腦等消費(fèi)類電子產(chǎn)品對(duì)智能計(jì)算能力的需求會(huì)越來越大。另外，汽車也逐步成為未來重要的智能終端之一。一方面，汽車的操作和人機(jī)交互界面越來越智能化，未來汽車的中控系統(tǒng)會(huì)有大量的智能計(jì)算能力需求；另外一方面，隨著智能算法的成熟，自動(dòng)駕駛將成為可能，而自動(dòng)駕駛算法會(huì)消耗大量的計(jì)算能力，因此對(duì)于車載智能芯片的需求也會(huì)迅速擴(kuò)大。終端智能依托于移動(dòng)終端、智能家居、無人機(jī)、無人駕駛汽車等下游行業(yè)和應(yīng)用的發(fā)展。特點(diǎn)在于成本控制、

11、功耗控制，追求性能功耗比，未來待行業(yè)成熟后可能會(huì)出現(xiàn)人工智能專用芯片。4、智能芯片會(huì)形成云邊端一體化的生態(tài)在通用處理器領(lǐng)域，服務(wù)器、桌面和終端的生態(tài)是相互分離的不同生態(tài)環(huán)境。在服務(wù)器和桌面一側(cè)，x86是目前主流的生態(tài)體系；而在終端等設(shè)備一側(cè)，則是由ARM來主導(dǎo)。服務(wù)器及桌面系統(tǒng)和終端系統(tǒng)分別按照兩條不同的技術(shù)路線在發(fā)展?！叭f物互聯(lián)”時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的搜集、傳輸和處理提出了一體化需求。各類人工智能應(yīng)用廠商如能在云、邊、端三個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行協(xié)同開發(fā)和部署，將大幅節(jié)省開發(fā)成本和提升研發(fā)效率。從硬件及開發(fā)工具角度而言，低效、割裂的軟硬件生態(tài)最終會(huì)被逐步淘汰，人工智能應(yīng)用生態(tài)在云端、邊緣端和終端將走向一體化。未來，

12、單一產(chǎn)品形態(tài)的智能芯片企業(yè)會(huì)受到挑戰(zhàn)，而同時(shí)具備云、邊、端芯片產(chǎn)品和生態(tài)開發(fā)能力的智能芯片企業(yè)會(huì)獲得更顯著的協(xié)同優(yōu)勢(shì)。5、人工智能算法將持續(xù)演進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了“三波浪潮”，不同階段有不同的流派的方法崛起。當(dāng)前人工智能發(fā)展正處于第三波浪潮上，這波浪潮最大的特點(diǎn)就是與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合的人工智能應(yīng)用場景逐漸落地，擁有先進(jìn)算法和強(qiáng)大計(jì)算能力的企業(yè)成為了最主要的推動(dòng)者。當(dāng)前人工智能的主流技術(shù)路徑是深度學(xué)習(xí)，但無論是產(chǎn)業(yè)界或?qū)W術(shù)界，都認(rèn)為深度學(xué)習(xí)尚存在一些局限性，在機(jī)器感知類場景表現(xiàn)優(yōu)異，但在機(jī)器認(rèn)知類場景表現(xiàn)還有待提高。未來針對(duì)不同的人工智能應(yīng)用類型和場景，將會(huì)有深度學(xué)習(xí)之外的新型算法脫穎而出，這

13、就要求智能芯片的架構(gòu)不能僅僅針對(duì)深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，也要適應(yīng)不同類型的算法，同時(shí)兼顧能效和靈活性。二、 人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)1、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、5G、IoT等新興技術(shù)驅(qū)動(dòng)云端智能芯片需求持續(xù)增長云計(jì)算分為IaaS（“云”的基礎(chǔ)設(shè)施）、PaaS（“云”的操作系統(tǒng)）和SaaS（“云”的應(yīng)用服務(wù)）三層。IaaS公司提供場外服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)硬件，IoT提供了更多的數(shù)據(jù)收集端口，大大提升了數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)為人工智能提供了信息來源，云計(jì)算為人工智能提供了物理載體，5G降低了數(shù)據(jù)傳輸和處理的延時(shí)性。人工智能關(guān)鍵技術(shù)未來將在5G、IoT、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)日益成熟的背景下取得突破性進(jìn)展。根據(jù)中國信息通

14、信研究院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2017年全球公有云市場規(guī)模為1,110億美元，2018年增長到1,392億美元，同比增速高達(dá)25.41%。到2021年預(yù)計(jì)全球公有云市場規(guī)模將達(dá)到2,461億美元，未來全球公有云市場發(fā)展前景廣闊。2018年IaaS市場規(guī)模達(dá)到437億美元，同比2017年實(shí)現(xiàn)了34.05%的高速增長，云計(jì)算硬件市場空間巨大。云計(jì)算和人工智能算法關(guān)系密切，未來搭載智能芯片的云計(jì)算硬件比例將大幅提升，云端智能芯片需求持續(xù)增長。2、5G時(shí)代，邊緣智能芯片需求將迅速增長在5G時(shí)代，無線網(wǎng)絡(luò)具備高帶寬、低延時(shí)以及支持海量設(shè)備接入等特點(diǎn)，大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動(dòng)增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需要

15、具備數(shù)據(jù)預(yù)處理和快速輸出結(jié)果的能力，數(shù)據(jù)處理將進(jìn)入分布式計(jì)算的新時(shí)代。同時(shí)，隨著5G時(shí)代和人工智能的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)處理需求必須在邊緣側(cè)完成，例如工廠智能控制、智能家居。這些場景往往需要很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，對(duì)延時(shí)敏感，并且有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私性要求，相關(guān)生產(chǎn)數(shù)據(jù)不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個(gè)需求，通過在產(chǎn)線等邊緣處直接部署智能計(jì)算設(shè)備，在無需將數(shù)據(jù)傳出工廠的同時(shí)，實(shí)時(shí)地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行決策和控制。在邊緣場景下，運(yùn)算量依然很大、多樣化場景要求具備多種算法的兼容性，邊緣智能芯片的通用性和計(jì)算能力要求與云端相差不大，但對(duì)成本控制和功耗則提出了更高的要求。3、消費(fèi)類電子和智能汽車是未

16、來終端智能計(jì)算能力的重要載體除了云端和邊緣端外，終端也有大量的智能計(jì)算能力需求。這些計(jì)算能力需求主要分為兩類，一類是單芯片計(jì)算能力需求較小的，主要是一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如智能家居等；另外一類是移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)，這些計(jì)算平臺(tái)的特點(diǎn)是其設(shè)備往往處于移動(dòng)中，無法用固定的邊緣設(shè)備來支撐。這些設(shè)備未來主要有兩類，一類是以手機(jī)、平板為代表的消費(fèi)類電子產(chǎn)品，另外一類是以自動(dòng)駕駛為代表的車載計(jì)算平臺(tái)。手機(jī)、平板電腦是當(dāng)前數(shù)量最大的移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)，也是總計(jì)算能力最大的計(jì)算平臺(tái)。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，2019年全球手機(jī)出貨量達(dá)到了18.02億臺(tái)、平板電腦出貨量達(dá)到了1.48億臺(tái)；其中，中國手機(jī)出貨量為3.89億臺(tái)、平

17、板電腦出貨量為2,241萬臺(tái)。未來，隨著智能算法和智能應(yīng)用的進(jìn)一步發(fā)展，手機(jī)、平板電腦等消費(fèi)類電子產(chǎn)品對(duì)智能計(jì)算能力的需求會(huì)越來越大。另外，汽車也逐步成為未來重要的智能終端之一。一方面，汽車的操作和人機(jī)交互界面越來越智能化，未來汽車的中控系統(tǒng)會(huì)有大量的智能計(jì)算能力需求；另外一方面，隨著智能算法的成熟，自動(dòng)駕駛將成為可能，而自動(dòng)駕駛算法會(huì)消耗大量的計(jì)算能力，因此對(duì)于車載智能芯片的需求也會(huì)迅速擴(kuò)大。終端智能依托于移動(dòng)終端、智能家居、無人機(jī)、無人駕駛汽車等下游行業(yè)和應(yīng)用的發(fā)展。特點(diǎn)在于成本控制、功耗控制，追求性能功耗比，未來待行業(yè)成熟后可能會(huì)出現(xiàn)人工智能專用芯片。4、智能芯片會(huì)形成云邊端一體化的生態(tài)

18、在通用處理器領(lǐng)域，服務(wù)器、桌面和終端的生態(tài)是相互分離的不同生態(tài)環(huán)境。在服務(wù)器和桌面一側(cè)，x86是目前主流的生態(tài)體系；而在終端等設(shè)備一側(cè)，則是由ARM來主導(dǎo)。服務(wù)器及桌面系統(tǒng)和終端系統(tǒng)分別按照兩條不同的技術(shù)路線在發(fā)展?！叭f物互聯(lián)”時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的搜集、傳輸和處理提出了一體化需求。各類人工智能應(yīng)用廠商如能在云、邊、端三個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行協(xié)同開發(fā)和部署，將大幅節(jié)省開發(fā)成本和提升研發(fā)效率。從硬件及開發(fā)工具角度而言，低效、割裂的軟硬件生態(tài)最終會(huì)被逐步淘汰，人工智能應(yīng)用生態(tài)在云端、邊緣端和終端將走向一體化。未來，單一產(chǎn)品形態(tài)的智能芯片企業(yè)會(huì)受到挑戰(zhàn)，而同時(shí)具備云、邊、端芯片產(chǎn)品和生態(tài)開發(fā)能力的智能芯片企業(yè)會(huì)獲得更顯著

19、的協(xié)同優(yōu)勢(shì)。5、人工智能算法將持續(xù)演進(jìn)人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了“三波浪潮”，不同階段有不同的流派的方法崛起。當(dāng)前人工智能發(fā)展正處于第三波浪潮上，這波浪潮最大的特點(diǎn)就是與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合的人工智能應(yīng)用場景逐漸落地，擁有先進(jìn)算法和強(qiáng)大計(jì)算能力的企業(yè)成為了最主要的推動(dòng)者。當(dāng)前人工智能的主流技術(shù)路徑是深度學(xué)習(xí)，但無論是產(chǎn)業(yè)界或?qū)W術(shù)界，都認(rèn)為深度學(xué)習(xí)尚存在一些局限性，在機(jī)器感知類場景表現(xiàn)優(yōu)異，但在機(jī)器認(rèn)知類場景表現(xiàn)還有待提高。未來針對(duì)不同的人工智能應(yīng)用類型和場景，將會(huì)有深度學(xué)習(xí)之外的新型算法脫穎而出，這就要求智能芯片的架構(gòu)不能僅僅針對(duì)深度學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)，也要適應(yīng)不同類型的算法，同時(shí)兼顧能效和靈活性。三、 中國集成

20、電路行業(yè)概況我國本土集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步較晚，但近年來發(fā)展迅速，行業(yè)增速領(lǐng)先全球。在國家及地方各級(jí)政府部門多項(xiàng)產(chǎn)業(yè)政策的支持，國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金和各地方專項(xiàng)扶持基金的推動(dòng)，以及社會(huì)各界的共同努力下，我國集成電路產(chǎn)業(yè)規(guī)模從弱小到壯大，企業(yè)創(chuàng)新能力逐步提升，已經(jīng)在全球集成電路產(chǎn)業(yè)中占據(jù)重要地位，在部分細(xì)分領(lǐng)域初步具備了國際領(lǐng)先的技術(shù)和研發(fā)水平。根據(jù)中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)披露，近幾年以來，我國集成電路產(chǎn)業(yè)規(guī)模得到快速增長，2018年實(shí)現(xiàn)總銷售額高達(dá)6,532億元，較上年增長20.7%。截至目前，2019年中國集成電路行業(yè)銷售總收入尚未有官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，受益于5G通信和人工智能應(yīng)用發(fā)展的需求拉動(dòng)，以及

21、2019年下半年全球集成電路行業(yè)景氣開始回溫，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測(cè)未來兩年中國集成電路行業(yè)仍將保持快速增長態(tài)勢(shì)，到2020年市場規(guī)模有望突破9,000億元。在產(chǎn)業(yè)鏈上，集成電路產(chǎn)業(yè)主要可分為集成電路設(shè)計(jì)、芯片制造及封裝測(cè)試三大核心環(huán)節(jié)。根據(jù)中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2018年我國集成電路產(chǎn)業(yè)中，集成電路設(shè)計(jì)業(yè)銷售額為2,519.3億元，同比增長21.5%；芯片制造業(yè)銷售額為1,818.2億元，同比增長25.6%；封裝測(cè)試業(yè)銷售額為2,193.9億元，同比增長16.1%。三個(gè)細(xì)分領(lǐng)域均保持了超過15%的速度增長，尤其是集成電路設(shè)計(jì)行業(yè)，多年來均保持高速增長。自2016年以來，集成電路設(shè)計(jì)業(yè)總規(guī)模已超

22、過封裝測(cè)試業(yè)，成為我國集成電路產(chǎn)業(yè)中規(guī)模最大的子行業(yè)。雖然近年來我國集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快且取得了顯著進(jìn)步，但是我國集成電路產(chǎn)業(yè)相較歐、美、日、韓等發(fā)達(dá)國家仍存在一定差距，具體表現(xiàn)在以下三點(diǎn)：第一，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不夠合理。我國集成電路產(chǎn)業(yè)以附加值較低的封裝測(cè)試環(huán)節(jié)為主，技術(shù)含量較高的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)占比不到40%，而發(fā)達(dá)國家芯片設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的產(chǎn)值占比超過了60%。第二，產(chǎn)業(yè)集中度低于發(fā)達(dá)國家，在國際競爭中缺乏具有核心優(yōu)勢(shì)的龍頭企業(yè)。以集成電路設(shè)計(jì)行業(yè)為例，我國前十大設(shè)計(jì)企業(yè)2018年的市場份額占有率僅為40.21%，而全球前十大設(shè)計(jì)企業(yè)的市場份額在70%以上。第三，我國集成電路產(chǎn)品尤其是核心器件過度依賴進(jìn)口，

23、自給率偏低。2018年中國集成電路進(jìn)口總金額3,166.81億美元，出口總金額為860.15億美元，貿(mào)易逆差同比增長11.21%。隨著近年國家集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展推進(jìn)綱要中國制造2025國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要等重要文件的出臺(tái)，社會(huì)各界對(duì)集成電路行業(yè)的發(fā)展的關(guān)注度與日俱增，未來十年中國集成電路行業(yè)有望迎來進(jìn)口替代與加速成長的黃金時(shí)期，有望在全球集成電路市場的發(fā)展中占據(jù)重要地位。第二章 項(xiàng)目建設(shè)背景、必要性一、 人工智能相關(guān)芯片的市場規(guī)模1、全球市場規(guī)模（1）終端場景對(duì)人工智能芯片的需求采用專門為人工智能領(lǐng)域設(shè)計(jì)的處理器支撐人工智能應(yīng)用是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。理論上，利用終端中原有的通用CPU運(yùn)行人工智

24、能算法，也可在功能上實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用。但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場景（如智能駕駛等），對(duì)響應(yīng)的延時(shí)極為敏感，基于CPU作人工智能計(jì)算遠(yuǎn)不能滿足實(shí)時(shí)性要求，必須引入專門的人工智能處理器；而在手機(jī)、平板電腦、音箱、AR/VR眼鏡、機(jī)器人等對(duì)散熱、能耗敏感的消費(fèi)類電子終端場景，采用CPU支撐人工智能算法，不僅性能不理想，計(jì)算的能耗亦不能滿足相關(guān)場景下的苛刻限制，同樣需要采用專門的人工智能處理器提升性能降低能耗。智能手機(jī)經(jīng)過多年硬件升級(jí)，屏幕、攝像頭、機(jī)身材料等組件進(jìn)一步提升空間有限，應(yīng)用升級(jí)尤其是人工智能技術(shù)的應(yīng)用成為助推智能手機(jī)發(fā)展的重要因素。人工智能相關(guān)應(yīng)用雖然可以在傳統(tǒng)的手機(jī)處理器芯片上運(yùn)行，但在流暢度和

25、能耗方面表現(xiàn)不夠理想而且用戶體驗(yàn)不佳，引入人工智能處理器增加手機(jī)芯片的運(yùn)算能力逐漸成為主流。各大領(lǐng)先智能終端品牌廠商相繼推出搭載人工智能處理器的新款智能手機(jī)產(chǎn)品，提升了用戶使用人工智能應(yīng)用時(shí)的用戶體驗(yàn)，促進(jìn)了集成智能處理器的手機(jī)芯片的普及和推廣。根據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，搭載人工智能應(yīng)用的智能手機(jī)出貨量占比將從2017年的不到10%提升到2022年的80%，年銷量超13億部，帶動(dòng)終端人工智能芯片迎來高速增長。在消費(fèi)電子行業(yè)中，除了智能手機(jī)之外，AR/VR、智能音箱、無人機(jī)、機(jī)器人等領(lǐng)域也是各廠商關(guān)注的重點(diǎn)，此類硬件終端均可與人工智能應(yīng)用相結(jié)合，人工智能芯片的應(yīng)用將加速推動(dòng)下游消費(fèi)電子行業(yè)的技術(shù)進(jìn)

26、步和產(chǎn)品體驗(yàn)優(yōu)化。根據(jù)Gartner的預(yù)測(cè)，2020年人工智能芯片在消費(fèi)電子終端市場的銷售規(guī)模將超過25億美元。智能駕駛是集導(dǎo)航、環(huán)境感知、控制與決策、交互等多項(xiàng)功能于一體的綜合汽車智能系統(tǒng)，也是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)汽車主要由機(jī)械部件組成，集成電路應(yīng)用占比較低，汽車電子功能相對(duì)簡單，在結(jié)構(gòu)和性能的改善中主要起到輔助機(jī)械裝置的作用；智能汽車能夠?yàn)橛脩籼峁┳詣?dòng)駕駛、影音娛樂、車輛互聯(lián)等多樣化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)車輛行駛過程中完全自動(dòng)化與智能化。據(jù)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)iiMediaResearch估計(jì)，2016年全球智能駕駛汽車市場規(guī)模為40.0億美元，預(yù)計(jì)至2021年增長至70.3億美元，復(fù)合增長率11

27、.94%。智能駕駛系統(tǒng)的核心是芯片，汽車的新能源化和互聯(lián)化進(jìn)程必將要求底層硬件能夠支撐高速運(yùn)算的同時(shí)保持低功耗與邏輯控制，未來人工智能芯片在車載領(lǐng)域具備廣闊的市場空間。（2）云端場景對(duì)人工智能芯片的需求近年來，集成電路行業(yè)在經(jīng)歷了手機(jī)及消費(fèi)電子驅(qū)動(dòng)的周期后，迎來了數(shù)據(jù)中心引領(lǐng)發(fā)展的階段，對(duì)于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和處理將成為帶動(dòng)集成電路行業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能。大規(guī)模張量運(yùn)算、矩陣運(yùn)算是人工智能在計(jì)算層面的突出需求，高并行度的深度學(xué)習(xí)算法在視覺、語音和自然語言等方向上的廣泛應(yīng)用使得計(jì)算能力需求呈現(xiàn)指數(shù)型增長趨勢(shì)。根據(jù)Cisco的預(yù)計(jì)，2016年至2021年全球數(shù)據(jù)中心負(fù)載任務(wù)量將成長近三倍，從2016年的不

28、到250萬個(gè)負(fù)載任務(wù)量增長到2021年的近570萬個(gè)負(fù)載任務(wù)量。人工智能算法的不斷普及和應(yīng)用，和高性能計(jì)算能力的需求增長導(dǎo)致全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)中心對(duì)于計(jì)算加速硬件的需求不斷上升。Intel作為傳統(tǒng)CPU芯片廠商，較早地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品的大規(guī)模銷售，收入由2015年的159.8億美元增長到2019年的234.8億美元，年均復(fù)合增長率為10.10%。作為GPU領(lǐng)域的代表性企業(yè)，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)增長迅速，以72.23%的年均復(fù)合增長率實(shí)現(xiàn)了2019年29.8億美元的收入，其增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了Nvidia其他板塊業(yè)務(wù)的收入。I

29、ntel和Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據(jù)中心市場對(duì)于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據(jù)IDC報(bào)告顯示，云端推理和訓(xùn)練所產(chǎn)生的云端智能芯片市場需求，預(yù)計(jì)將從2017年的26億美元增長到2022年的136億美元，年均復(fù)合增長率39.22%。（3）邊緣端場景對(duì)人工智能芯片的需求云端受限于延時(shí)性和安全性，不能滿足部分對(duì)數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)及時(shí)性要求較高的用戶需求。這些用戶的需求推動(dòng)大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)向邊緣端轉(zhuǎn)移。邊緣計(jì)算是5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的核心環(huán)節(jié)，在運(yùn)營商邊緣機(jī)房智能化改造的大背景下，能夠解決5G網(wǎng)絡(luò)對(duì)于低時(shí)延、高帶寬、海量物聯(lián)的部分要求，是運(yùn)營商智能化戰(zhàn)略的重要組成部分。邊緣計(jì)算可以大幅提

30、升生產(chǎn)效率，是智能制造的重要技術(shù)基礎(chǔ)。根據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，未來物聯(lián)網(wǎng)將約有10%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，按照這一比例進(jìn)行推測(cè)，2020年全球邊緣計(jì)算的市場需求將達(dá)到411.40億美元。邊緣計(jì)算將在未來3-5年創(chuàng)造海量硬件價(jià)值，為大量行業(yè)創(chuàng)造新的機(jī)遇。與云端智能芯片相比，邊緣智能芯片的使用場景更加豐富，同時(shí)單芯片售價(jià)并不昂貴。同時(shí)，在整個(gè)邊緣計(jì)算市場的帶動(dòng)下，邊緣智能芯片逐漸受到國內(nèi)外芯片廠商的關(guān)注。根據(jù)ABIResearch預(yù)計(jì)，邊緣智能芯片市場規(guī)模將從2019年的26億美元增長到2024年的76億美元。綜合以上各方面來看，人工智能的各類應(yīng)用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到終

31、端，都離不開智能芯片對(duì)于“訓(xùn)練”與“推理”任務(wù)的高效支撐。當(dāng)前人工智能應(yīng)用越來越強(qiáng)調(diào)云、邊、端的多方協(xié)同，對(duì)于芯片廠商而言，僅僅提供某一類應(yīng)用場景的人工智能芯片是難以滿足用戶的需求。因此，各芯片廠商的多樣化布局與競爭將促使整個(gè)人工智能芯片行業(yè)在未來幾年實(shí)現(xiàn)高速發(fā)展。根據(jù)市場調(diào)研公司Tractica的研究報(bào)告，人工智能芯片的市場規(guī)模將由2018年的51億美元增長到2025年的726億美元，年均復(fù)合增長率將達(dá)到46.14%。2、國內(nèi)市場規(guī)模在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)大國，IDC預(yù)計(jì)到2025年中國將擁有全球數(shù)據(jù)量的27.8%。另外，“中國制造2025”、“數(shù)字中

32、國”等產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)中國產(chǎn)業(yè)的信息化、智能化升級(jí)轉(zhuǎn)型。這為我國人工智能芯片的發(fā)展提供了眾多實(shí)際的應(yīng)用場景。與全球市場相似，中國人工智能芯片市場主要分為終端、云端和邊緣端。在終端，近年來，在全球智能手機(jī)出貨量增速放緩的情況下，國產(chǎn)品牌手機(jī)銷量強(qiáng)勢(shì)上漲，與蘋果、三星等國外終端廠商的市場份額逐漸縮小。人工智能的發(fā)展和通信網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)推進(jìn)著中國互聯(lián)網(wǎng)的演變，同時(shí)也推動(dòng)著智能終端的更新迭代。根據(jù)IDC對(duì)中國智能終端市場發(fā)展的預(yù)測(cè)，到2022年，40%的智能終端產(chǎn)品將擁有人工智能的相關(guān)功能。在國內(nèi)頭部智能終端廠商的帶領(lǐng)下，人工智能芯片將成為智能手機(jī)等終端的標(biāo)配，預(yù)計(jì)人工智能芯片在終端的應(yīng)用將進(jìn)入一個(gè)全新的普及

33、階段，滲透率將逐年提升。在云端，服務(wù)器及數(shù)據(jù)中心需要對(duì)大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，對(duì)于芯片等基礎(chǔ)硬件的計(jì)算能力、計(jì)算進(jìn)度、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和帶寬等都有較高要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心存在著能耗較高、計(jì)算效率較低等諸多發(fā)展瓶頸，因此數(shù)據(jù)中心中服務(wù)器的智能化將是未來發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2018年中國智能服務(wù)器市場規(guī)模為13.05億美金（約合人民幣90億元），同比增長131%，到2023年將達(dá)到43.26億美金（約合人民幣300億元），整體市場年均復(fù)合增長率將達(dá)到27.08%。按照人工智能芯片占到人工智能服務(wù)器成本的30%-35%進(jìn)行測(cè)算，未來中國服務(wù)器市場對(duì)于人工智能芯片的需求有望突破100億元人民幣。在邊緣端

34、，隨著中國5G的快速商用落地，5G產(chǎn)業(yè)的各項(xiàng)配套產(chǎn)業(yè)將迎來快速發(fā)展的契機(jī)，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用行業(yè)將逐步進(jìn)入發(fā)展的新階段。根據(jù)賽迪顧問預(yù)測(cè)，到2022年中國邊緣計(jì)算市場規(guī)模將達(dá)到325.31億元。放眼全球，人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用目前均處于技術(shù)和需求融合的高速發(fā)展階段，未形成統(tǒng)一的生態(tài)，就人工智能芯片這一細(xì)分領(lǐng)域而言，國內(nèi)芯片廠商與國外芯片巨頭基本處于相似的發(fā)展階段。而隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，應(yīng)用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進(jìn)一步的發(fā)展。未來幾年內(nèi)，中國人工智能芯片市場規(guī)模將保持40%-50%的增長速度，到2024年，市場規(guī)模將達(dá)到785億元。二、 人工智能芯片領(lǐng)域發(fā)

35、展概況1、人工智能行業(yè)背景人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支領(lǐng)域，通過模擬和延展人類及自然智能的功能，拓展機(jī)器的能力邊界，使其能部分或全面地實(shí)現(xiàn)類人的感知（如視覺、語音）、認(rèn)知功能（如自然語言理解），或獲得建模和解決問題的能力（如機(jī)器學(xué)習(xí)等方法）。照片美顏、圖片搜索、語音輸入、語音合成、自動(dòng)翻譯甚至購物推薦等大眾熟知的功能，都是人工智能在日常生活中的應(yīng)用，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也可通過引入人工智能技術(shù)來大幅提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。從技術(shù)角度看，當(dāng)前主流的人工智能算法通?？煞譃椤坝?xùn)練”和“推理”兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段基于充裕的數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù)，使模型的準(zhǔn)確度達(dá)到預(yù)期。對(duì)于圖像識(shí)別、語音識(shí)別與自然語言處理等領(lǐng)

36、域的復(fù)雜問題，為了獲得更準(zhǔn)確的人工智能模型，訓(xùn)練階段常常需要處理巨大的數(shù)據(jù)集、做反復(fù)的迭代計(jì)算，耗費(fèi)巨大的運(yùn)算量。訓(xùn)練階段結(jié)束以后，人工智能模型已經(jīng)建立完畢，已可用于推理或預(yù)測(cè)待處理輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輸出（例如給定一張圖片，識(shí)別該圖片中的物體），此過程被稱為推理階段。推理階段對(duì)單個(gè)任務(wù)的計(jì)算能力要求不如訓(xùn)練那么大，但是由于訓(xùn)練出來的模型會(huì)多次用于推理，因此推理運(yùn)算的總計(jì)算量也相當(dāng)可觀。人工智能算法與應(yīng)用必須以計(jì)算機(jī)硬件作為物理載體方能運(yùn)轉(zhuǎn)，其效果、效率與核心計(jì)算芯片的計(jì)算能力密切相關(guān)。以近年來人工智能領(lǐng)域最受關(guān)注的深度學(xué)習(xí)方法為例，2012年時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型AlexNet識(shí)別一張ImageNet圖

37、片需要花費(fèi)約7.6108次基本運(yùn)算，訓(xùn)練該模型需要完成3.171017次基本運(yùn)算。處理器芯片技術(shù)的發(fā)展對(duì)人工智能行業(yè)的發(fā)展意義重大，如以1993年出品的IntelCPU奔騰P5芯片來執(zhí)行這樣的圖像識(shí)別運(yùn)算，即使處理器流水線效率達(dá)到100%的情況下，需要至少10分鐘才能完成推理任務(wù)，需要近百年才能完成訓(xùn)練任務(wù)。而如今在各品牌旗艦手機(jī)上只需數(shù)百微秒就能執(zhí)行完成這樣的圖像識(shí)別，還可根據(jù)識(shí)別結(jié)果對(duì)圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)編輯和美化，在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心只要20分鐘就能完成模型的訓(xùn)練任務(wù)。在人工智能技術(shù)快速進(jìn)步并進(jìn)入實(shí)用場景的背后，處理器芯片技術(shù)的貢獻(xiàn)功不可沒。當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對(duì)于底層芯片計(jì)算能力的需

38、求一直在飛速增長，其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。例如Google于2019年提出的EfficientNetB7的深度學(xué)習(xí)模型，每完成一次前向計(jì)算即需要3.611010次基本運(yùn)算，是七年前同類模型（AlexNet）運(yùn)算需求的50倍。人工智能運(yùn)算常常具有大運(yùn)算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點(diǎn)，且不同子領(lǐng)域（如視覺、語音與自然語言處理）所涉及的運(yùn)算模式具有高度多樣性，對(duì)于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。2、人工智能芯片類型（1）傳統(tǒng)芯片與智能芯片在人工智能數(shù)十年的發(fā)展歷程中，傳統(tǒng)芯片曾長期為其提供底層計(jì)算能力。這些傳統(tǒng)芯片包括CPU、GPU、DSP、FPGA等，它

39、們?cè)谠O(shè)計(jì)之初并非面向人工智能領(lǐng)域，但可通過靈活通用的指令集或可重構(gòu)的硬件單元覆蓋人工智能程序底層所需的基本運(yùn)算操作，從功能上可以滿足人工智能應(yīng)用的需求，但在芯片架構(gòu)、性能、能效等方面并不能適應(yīng)人工智能技術(shù)與應(yīng)用的快速發(fā)展。而智能芯片是專門針對(duì)人工智能領(lǐng)域設(shè)計(jì)的芯片，包括通用型智能芯片與專用型智能芯片兩種類型。CPU、GPU等傳統(tǒng)型芯片最初設(shè)計(jì)的目的不是用來執(zhí)行人工智能算法及應(yīng)用。CPU主要應(yīng)用于電腦設(shè)備中，作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，其功能主要是支持計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)，并作為通用硬件平臺(tái)運(yùn)行廣泛而多樣化的應(yīng)用程序。GPU是一種專門在個(gè)人電腦、工作站、游戲機(jī)和一些移動(dòng)設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)

40、等）上做圖像和圖形相關(guān)運(yùn)算工作的微處理器。隨著人工智能行業(yè)的發(fā)展，CPU、GPU等傳統(tǒng)型芯片也開始向科學(xué)計(jì)算和人工智能領(lǐng)域拓展。智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計(jì)的芯片，其架構(gòu)和指令集針對(duì)人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢(shì)主要集中于智能應(yīng)用，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。與傳統(tǒng)芯片相比，由于智能芯片不支持雙精度浮點(diǎn)運(yùn)算、圖形渲染類運(yùn)算、無線通信類信號(hào)處理運(yùn)算，且未包含可重構(gòu)邏輯單元陣列，從而無法像CPU和GPU一樣支持科學(xué)計(jì)算任務(wù)、無法像GPU一樣支持圖形渲染任務(wù)、無法像DSP一樣支持通信調(diào)

41、制解調(diào)任務(wù)、無法像FPGA一樣可對(duì)硬件架構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)。因此，在通用計(jì)算和圖形渲染等人工智能以外的其他領(lǐng)域，智能芯片無法替代CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片，存在局限性；在人工智能領(lǐng)域，智能芯片的優(yōu)勢(shì)明顯，可以替代CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片。由于人工智能芯片行業(yè)處于發(fā)展初期，屬于較為前沿的技術(shù)領(lǐng)域，存在不同的技術(shù)路徑和分類標(biāo)準(zhǔn)，目前尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)劃分。在一些咨詢機(jī)構(gòu)出具的研究報(bào)告中，通常將人工智能芯片區(qū)分為CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC（智能芯片）等類型；在行業(yè)內(nèi)專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域中，對(duì)于智能芯片可進(jìn)行細(xì)分，一類為可以支持不同類型、種類智能算法的通用型智能芯片，這類芯片的特點(diǎn)是和CPU、GPU類似，具

42、有指令集；另一類是針對(duì)特定場景乃至特定智能算法的加速芯片，這類芯片往往是針對(duì)某個(gè)算法實(shí)施的硬件化開發(fā)，一般不具備指令集或指令集較簡單。（2）通用型智能芯片特點(diǎn)通用型智能芯片具備靈活的指令集和精巧的處理器架構(gòu)，技術(shù)壁壘高但應(yīng)用面廣，可覆蓋人工智能領(lǐng)域高度多樣化的應(yīng)用場景（如視覺、語音、自然語言理解、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等）。傳統(tǒng)的CPU通過完備的通用指令集（如x86指令集）和靈活的CPU架構(gòu)實(shí)現(xiàn)其跨越應(yīng)用領(lǐng)域的通用性。與之類似，寒武紀(jì)智能芯片通過完備的智能處理器指令集及靈活的處理器架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域內(nèi)的靈活通用性。在指令集方面，寒武紀(jì)智能芯片的設(shè)計(jì)思想是通過分析和抽象多樣化的人工智能算法的計(jì)算特征

43、和訪存特征，針對(duì)性地設(shè)計(jì)更適用于智能算法的數(shù)百條處理器基本指令，并與處理器架構(gòu)配合實(shí)現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域內(nèi)靈活通用的設(shè)計(jì)目標(biāo)。在具體設(shè)計(jì)過程中不僅需要考慮當(dāng)前各類智能算法的特點(diǎn)，也需要對(duì)智能算法未來發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)判，從而抽象出完備高效的智能處理器指令集；通過高維張量、向量、邏輯指令等之間的靈活組合來覆蓋對(duì)多樣化的智能算法，實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域內(nèi)的通用性。在處理器架構(gòu)方面，寒武紀(jì)智能處理器包含高維張量計(jì)算部件、向量計(jì)算部件、傳統(tǒng)算術(shù)邏輯計(jì)算部件，分別用于處理各類智能算法的不同類型操作。高維張量計(jì)算部件可對(duì)智能算法中核心運(yùn)算（如卷積運(yùn)算）進(jìn)行高效處理，提升整個(gè)處理器的能效。而向量運(yùn)算部件與算術(shù)邏輯計(jì)算部

44、件（尤其后者）則具有更強(qiáng)的靈活性，可對(duì)智能算法中頻次不高且高維張量無法支持的運(yùn)算（如分支跳轉(zhuǎn)等）實(shí)現(xiàn)全面覆蓋，有力保障了處理器架構(gòu)的通用性。寒武紀(jì)智能芯片具備完備的指令集及靈活的處理器架構(gòu)，在人工智能領(lǐng)域已具備通用性。三、 全球集成電路行業(yè)概況集成電路為半導(dǎo)體核心產(chǎn)品，是全球信息產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。歷經(jīng)60余年的發(fā)展，集成電路已成為現(xiàn)代日常生活和未來科技進(jìn)步中必不可少的組成部分。集成電路行業(yè)下游應(yīng)用廣泛，包括消費(fèi)電子、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字圖像、網(wǎng)絡(luò)通信、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等，是衡量一個(gè)國家或地區(qū)綜合競爭力的重要標(biāo)志。集成電路行業(yè)主要包括集成電路設(shè)計(jì)業(yè)、制造業(yè)和封裝測(cè)試業(yè)，具有資本密集和技術(shù)密集的特征，業(yè)

45、內(nèi)企業(yè)間比拼的核心要素包括研發(fā)能力、資金實(shí)力、客戶資源和產(chǎn)業(yè)鏈整合能力。根據(jù)全球半導(dǎo)體貿(mào)易統(tǒng)計(jì)組織（WSTS）的數(shù)據(jù)，2013年至2018年期間，全球集成電路行業(yè)呈現(xiàn)快速增長趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)收入年均復(fù)合增長率為9.3%；2019年，受國際貿(mào)易摩擦沖擊的影響，全球集成電路產(chǎn)業(yè)總收入為3,304億美元，較2018年度下降16.0%。因貿(mào)易摩擦各項(xiàng)問題有所進(jìn)展，加上數(shù)據(jù)中心設(shè)備需求增加、5G商用帶動(dòng)各種服務(wù)擴(kuò)大、車輛持續(xù)智能化等，WSTS預(yù)計(jì)2020年全球集成電路產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模有望重回增長。從全球競爭格局的角度看，集成電路產(chǎn)業(yè)的頭部效應(yīng)較為明顯，少數(shù)領(lǐng)軍企業(yè)占據(jù)了市場的主導(dǎo)地位。目前，全球集成電路市場主要由

46、美國、歐洲、日本、韓國的企業(yè)所占據(jù)，2019年全球前十大集成電路廠商中，5家為美國企業(yè)、2家為歐洲企業(yè)、2家為韓國企業(yè)、1家為日本企業(yè)。第三章 項(xiàng)目總論一、 項(xiàng)目名稱及建設(shè)性質(zhì)（一）項(xiàng)目名稱南通智能終端產(chǎn)品項(xiàng)目（二）項(xiàng)目建設(shè)性質(zhì)本項(xiàng)目屬于新建項(xiàng)目二、 項(xiàng)目承辦單位（一）項(xiàng)目承辦單位名稱xx有限責(zé)任公司（二）項(xiàng)目聯(lián)系人邵xx（三）項(xiàng)目建設(shè)單位概況公司以負(fù)責(zé)任的方式為消費(fèi)者提供符合法律規(guī)定與標(biāo)準(zhǔn)要求的產(chǎn)品。在提供產(chǎn)品的過程中，綜合考慮其對(duì)消費(fèi)者的影響，確保產(chǎn)品安全。積極與消費(fèi)者溝通，向消費(fèi)者公開產(chǎn)品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，努力維護(hù)消費(fèi)者合法權(quán)益。公司加大科技創(chuàng)新力度，持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)品升級(jí)，為行業(yè)提供先進(jìn)適用

47、的解決方案，為社會(huì)提供安全、可靠、優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。公司不斷建設(shè)和完善企業(yè)信息化服務(wù)平臺(tái)，實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”企業(yè)專項(xiàng)行動(dòng)，推廣適合企業(yè)需求的信息化產(chǎn)品和服務(wù)，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)在企業(yè)經(jīng)營管理各個(gè)環(huán)節(jié)中的應(yīng)用，業(yè)通過信息化提高效率和效益。搭建信息化服務(wù)平臺(tái)，培育產(chǎn)業(yè)鏈，打造創(chuàng)新鏈，提升價(jià)值鏈，促進(jìn)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展。公司全面推行“政府、市場、投資、消費(fèi)、經(jīng)營、企業(yè)”六位一體合作共贏的市場戰(zhàn)略，以高度的社會(huì)責(zé)任積極響應(yīng)政府城市發(fā)展號(hào)召，融入各級(jí)城市的建設(shè)與發(fā)展，在商業(yè)模式思路上領(lǐng)先業(yè)界，對(duì)服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。 當(dāng)前，國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)依然錯(cuò)綜復(fù)雜。從國際看，世界經(jīng)濟(jì)深度

48、調(diào)整、復(fù)蘇乏力，外部環(huán)境的不穩(wěn)定不確定因素增加，中小企業(yè)外貿(mào)形勢(shì)依然嚴(yán)峻，出口增長放緩。從國內(nèi)看，發(fā)展階段的轉(zhuǎn)變使經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)增速從高速增長轉(zhuǎn)向中高速增長，經(jīng)濟(jì)增長方式從規(guī)模速度型粗放增長轉(zhuǎn)向質(zhì)量效率型集約增長，經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力從物質(zhì)要素投入為主轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為主。新常態(tài)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來新挑戰(zhàn)，企業(yè)遇到的困難和問題尤為突出。面對(duì)國際國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新環(huán)境，公司依然面臨著較大的經(jīng)營壓力，資本、土地等要素成本持續(xù)維持高位。公司發(fā)展面臨挑戰(zhàn)的同時(shí)，也面臨著重大機(jī)遇。隨著改革的深化，新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進(jìn)，以及“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”、中國制造2025、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“一帶一路”等

49、重大戰(zhàn)略舉措的加速實(shí)施，企業(yè)發(fā)展基本面向好的勢(shì)頭更加鞏固。公司將把握國內(nèi)外發(fā)展形勢(shì)，利用好國際國內(nèi)兩個(gè)市場、兩種資源，抓住發(fā)展機(jī)遇，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，提高發(fā)展質(zhì)量，依靠創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新開辟發(fā)展新路徑，贏得發(fā)展主動(dòng)權(quán)，實(shí)現(xiàn)發(fā)展新突破。三、 項(xiàng)目定位及建設(shè)理由從技術(shù)角度看，當(dāng)前主流的人工智能算法通?？煞譃椤坝?xùn)練”和“推理”兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段基于充裕的數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù)，使模型的準(zhǔn)確度達(dá)到預(yù)期。對(duì)于圖像識(shí)別、語音識(shí)別與自然語言處理等領(lǐng)域的復(fù)雜問題，為了獲得更準(zhǔn)確的人工智能模型，訓(xùn)練階段常常需要處理巨大的數(shù)據(jù)集、做反復(fù)的迭代計(jì)算，耗費(fèi)巨大的運(yùn)算量。訓(xùn)練階段結(jié)束以后，人工智能模型已經(jīng)建立完畢，已可用

50、于推理或預(yù)測(cè)待處理輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輸出（例如給定一張圖片，識(shí)別該圖片中的物體），此過程被稱為推理階段。推理階段對(duì)單個(gè)任務(wù)的計(jì)算能力要求不如訓(xùn)練那么大，但是由于訓(xùn)練出來的模型會(huì)多次用于推理，因此推理運(yùn)算的總計(jì)算量也相當(dāng)可觀?！笆濉睍r(shí)期，我們必須以全球的視野、戰(zhàn)略的眼光，增強(qiáng)戰(zhàn)略自信，保持戰(zhàn)略定力，用好戰(zhàn)略機(jī)遇，以更加積極的姿態(tài)，攻堅(jiān)克難、奮發(fā)有為，著力在優(yōu)化結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)動(dòng)力、化解矛盾、補(bǔ)齊短板上取得突破性進(jìn)展，加快形成發(fā)展和競爭新優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量、更有效率、更加公平、更可持續(xù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“邁上新臺(tái)階、建設(shè)新南通”的發(fā)展目標(biāo)。四、 報(bào)告編制說明（一）報(bào)告編制依據(jù)1、中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)

51、展“十三五”規(guī)劃綱要；2、建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法與參數(shù)及使用手冊(cè)（第三版）；3、工業(yè)可行性研究編制手冊(cè)；4、現(xiàn)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；5、工業(yè)投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)與決策；6、國家及地方有關(guān)政策、法規(guī)、規(guī)劃；7、項(xiàng)目建設(shè)地總體規(guī)劃及控制性詳規(guī)；8、項(xiàng)目建設(shè)單位提供的有關(guān)材料及相關(guān)數(shù)據(jù)；9、國家公布的相關(guān)設(shè)備及施工標(biāo)準(zhǔn)。（二）報(bào)告編制原則1、立足于本地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的客觀條件，以集約化、產(chǎn)業(yè)化、科技化為手段，組織生產(chǎn)建設(shè)，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的大目標(biāo)。2、因地制宜、統(tǒng)籌安排、節(jié)省投資、加快進(jìn)度。（二） 報(bào)告主要內(nèi)容按照項(xiàng)目建設(shè)公司的發(fā)展規(guī)劃，依據(jù)有關(guān)規(guī)定，就本項(xiàng)目提出的背景及建設(shè)的必要性、建設(shè)條件、市

52、場供需狀況與銷售方案、建設(shè)方案、環(huán)境影響、項(xiàng)目組織與管理、投資估算與資金籌措、財(cái)務(wù)分析、社會(huì)效益等內(nèi)容進(jìn)行分析研究，并提出研究結(jié)論。五、 項(xiàng)目建設(shè)選址本期項(xiàng)目選址位于xxx（以選址意見書為準(zhǔn)），占地面積約98.00畝。項(xiàng)目擬定建設(shè)區(qū)域地理位置優(yōu)越，交通便利，規(guī)劃電力、給排水、通訊等公用設(shè)施條件完備，非常適宜本期項(xiàng)目建設(shè)。六、 項(xiàng)目生產(chǎn)規(guī)模項(xiàng)目建成后，形成年產(chǎn)xxx套智能終端產(chǎn)品的生產(chǎn)能力。七、 建筑物建設(shè)規(guī)模本期項(xiàng)目建筑面積101093.72，其中：生產(chǎn)工程70856.56，倉儲(chǔ)工程8478.92，行政辦公及生活服務(wù)設(shè)施12373.81，公共工程9384.43。八、 環(huán)境影響本項(xiàng)目生產(chǎn)過程中產(chǎn)

53、生的“三廢”和產(chǎn)生的噪聲均可得到有效治理和控制，各種污染物排放均滿足國家有關(guān)環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)。因此在設(shè)計(jì)和建設(shè)中認(rèn)真按“三同時(shí)”落實(shí)、執(zhí)行，嚴(yán)格遵守國家關(guān)于基本建設(shè)項(xiàng)目中有關(guān)環(huán)境保護(hù)的法規(guī)、法令，投產(chǎn)后，在生產(chǎn)中加強(qiáng)管理，不會(huì)給周圍生態(tài)環(huán)境帶來顯著影響。九、 原輔材料及設(shè)備（一）項(xiàng)目主要原輔材料該項(xiàng)目主要原輔材料包括硅片、磷紙、石英桿舟、電子清洗液、哈摩粉、異丙醇、硅單晶片、預(yù)擴(kuò)石英管、主擴(kuò)SIC管、熱電偶、高純洗凈劑、高純液態(tài)磷源、拋光液。（二）主要設(shè)備主要設(shè)備包括：減薄機(jī)、貼膜機(jī)、劃片機(jī)、粘片機(jī)、焊線機(jī)、測(cè)試設(shè)備、分選機(jī)、烘箱。十、 項(xiàng)目總投資及資金構(gòu)成（一）項(xiàng)目總投資構(gòu)成分析本期項(xiàng)目總投資包括建

54、設(shè)投資、建設(shè)期利息和流動(dòng)資金。根據(jù)謹(jǐn)慎財(cái)務(wù)估算，項(xiàng)目總投資42041.19萬元，其中：建設(shè)投資33103.43萬元，占項(xiàng)目總投資的78.74%；建設(shè)期利息435.26萬元，占項(xiàng)目總投資的1.04%；流動(dòng)資金8502.50萬元，占項(xiàng)目總投資的20.22%。（二）建設(shè)投資構(gòu)成本期項(xiàng)目建設(shè)投資33103.43萬元，包括工程費(fèi)用、工程建設(shè)其他費(fèi)用和預(yù)備費(fèi)，其中：工程費(fèi)用28261.83萬元，工程建設(shè)其他費(fèi)用3732.21萬元，預(yù)備費(fèi)1109.39萬元。十一、 資金籌措方案本期項(xiàng)目總投資42041.19萬元，其中申請(qǐng)銀行長期貸款17765.70萬元，其余部分由企業(yè)自籌。十二、 項(xiàng)目預(yù)期經(jīng)濟(jì)效益規(guī)劃目標(biāo)（

55、一）經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)值（正常經(jīng)營年份）1、營業(yè)收入（SP）：71300.00萬元。2、綜合總成本費(fèi)用（TC）：58988.87萬元。3、凈利潤（NP）：8970.82萬元。（二）經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)目標(biāo)1、全部投資回收期（Pt）：6.54年。2、財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率：14.23%。3、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值：5963.18萬元。十三、 項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度規(guī)劃本期項(xiàng)目按照國家基本建設(shè)程序的有關(guān)法規(guī)和實(shí)施指南要求進(jìn)行建設(shè)，本期項(xiàng)目建設(shè)期限規(guī)劃12個(gè)月。十四、項(xiàng)目綜合評(píng)價(jià)本期項(xiàng)目技術(shù)上可行、經(jīng)濟(jì)上合理，投資方向正確，資本結(jié)構(gòu)合理，技術(shù)方案設(shè)計(jì)優(yōu)良。本期項(xiàng)目的投資建設(shè)和實(shí)施無論是經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益等方面都是積極可行的。表格題目主要經(jīng)濟(jì)指

56、標(biāo)一覽表序號(hào)項(xiàng)目單位指標(biāo)備注1占地面積65333.00約98.00畝1.1總建筑面積101093.721.2基底面積41159.791.3投資強(qiáng)度萬元/畝323.712總投資萬元42041.192.1建設(shè)投資萬元33103.432.1.1工程費(fèi)用萬元28261.832.1.2其他費(fèi)用萬元3732.212.1.3預(yù)備費(fèi)萬元1109.392.2建設(shè)期利息萬元435.262.3流動(dòng)資金萬元8502.503資金籌措萬元42041.193.1自籌資金萬元24275.493.2銀行貸款萬元17765.704營業(yè)收入萬元71300.00正常運(yùn)營年份5總成本費(fèi)用萬元58988.876利潤總額萬元11961.0

57、97凈利潤萬元8970.828所得稅萬元2990.279增值稅萬元2916.9510稅金及附加萬元350.0411納稅總額萬元6257.2612工業(yè)增加值萬元22112.9813盈虧平衡點(diǎn)萬元33313.13產(chǎn)值14回收期年6.5415內(nèi)部收益率14.23%所得稅后16財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值萬元5963.18所得稅后第四章 建筑工程可行性分析一、 項(xiàng)目工程設(shè)計(jì)總體要求（一）建筑工程采用的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)1、建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范2、建筑抗震設(shè)計(jì)規(guī)范3、建筑抗震設(shè)防分類標(biāo)準(zhǔn)4、工業(yè)建筑防腐蝕設(shè)計(jì)規(guī)范5、工業(yè)企業(yè)噪聲控制設(shè)計(jì)規(guī)范6、建筑內(nèi)部裝修設(shè)計(jì)防火規(guī)范7、建筑地面設(shè)計(jì)規(guī)范8、廠房建筑模數(shù)協(xié)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)9、鋼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)規(guī)范（二）建筑防火防爆規(guī)范本項(xiàng)目在建