呼和浩特智能終端產(chǎn)品項目可行性研究報告

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報告說明根據(jù)全球半導體貿(mào)易統(tǒng)計組織（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，產(chǎn)業(yè)收入年均復合增長率為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)易摩擦各項問題有所進展，加上數(shù)據(jù)中心設備需求增加、5G商用帶動各種服務擴大、車輛持續(xù)智能化等，WSTS預計2020年全球集成電路產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模有望重回增長。根據(jù)謹慎財務估算，項目總投資5642.49萬元，其中：建設投資4652.62萬元，占項目總投資的82.46%；建設期利息118.33萬元，占項目總投資的2.10%；流動資金871.54萬元，占項目總投資的15.45%。項目正常運營每年營業(yè)收入9500.00萬元，綜合總成本費用8161.61萬元，凈利潤973.86萬元，財務內部收益率11.09%，財務凈現(xiàn)值241.76萬元，全部投資回收期7.25年。本期項目具有較強的財務盈利能力，其財務凈現(xiàn)值良好，投資回收期合理。項目建設符合國家產(chǎn)業(yè)政策，具有前瞻性；項目產(chǎn)品技術及工藝成熟，達到大批量生產(chǎn)的條件，且項目產(chǎn)品性能優(yōu)越，是推廣型產(chǎn)品；項目產(chǎn)品采用了目前國內最先進的工藝技術方案；項目設施對環(huán)境的影響經(jīng)評價分析是可行的；根據(jù)項目財務評價分析，經(jīng)濟效益好，在財務方面是充分可行的。本期項目是基于公開的產(chǎn)業(yè)信息、市場分析、技術方案等信息，并依托行業(yè)分析模型而進行的模板化設計，其數(shù)據(jù)參數(shù)符合行業(yè)基本情況。本報告僅作為投資參考或作為學習參考模板用途。目錄第一章市場分析 7一、人工智能相關芯片的市場規(guī)模 7二、人工智能相關芯片的市場規(guī)模 13三、中國集成電路行業(yè)概況 19第二章背景及必要性 22一、人工智能芯片領域發(fā)展概況 22二、人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢 27第三章建筑工程方案 32一、項目工程設計總體要求 32二、建設方案 33三、建筑工程建設指標 34第四章產(chǎn)品規(guī)劃方案 36一、建設規(guī)模及主要建設內容 36二、產(chǎn)品規(guī)劃方案及生產(chǎn)綱領 36第五章發(fā)展規(guī)劃分析 39一、公司發(fā)展規(guī)劃 39二、保障措施 40第六章運營管理 43一、公司經(jīng)營宗旨 43二、公司的目標、主要職責 43三、各部門職責及權限 44四、財務會計制度 47第七章法人治理 54一、股東權利及義務 54二、董事 61三、高級管理人員 66四、監(jiān)事 68第八章項目實施進度計劃 70一、項目進度安排 70二、項目實施保障措施 71第九章原材料及成品管理 72一、項目建設期原輔材料供應情況 72二、項目運營期原輔材料供應及質量管理 72第十章工藝技術設計及設備選型方案 74一、企業(yè)技術研發(fā)分析 74二、項目技術工藝分析 76三、質量管理 77四、項目技術流程 78五、設備選型方案 82第十一章組織機構及人力資源 84一、人力資源配置 84二、員工技能培訓 84第十二章勞動安全分析 86一、編制依據(jù) 86二、防范措施 87三、預期效果評價 93第十三章投資計劃方案 94一、編制說明 94二、建設投資 94三、建設期利息 98四、流動資金 100五、項目總投資 101六、資金籌措與投資計劃 102第十四章項目經(jīng)濟效益分析 104一、基本假設及基礎參數(shù)選取 104二、經(jīng)濟評價財務測算 104三、項目盈利能力分析 108四、財務生存能力分析 111五、償債能力分析 111六、經(jīng)濟評價結論 113第十五章項目招投標方案 114一、項目招標依據(jù) 114二、項目招標范圍 114三、招標要求 115四、招標組織方式 115五、招標信息發(fā)布 117第十六章附表附錄 118市場分析人工智能相關芯片的市場規(guī)模1、全球市場規(guī)模（1）終端場景對人工智能芯片的需求采用專門為人工智能領域設計的處理器支撐人工智能應用是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。理論上，利用終端中原有的通用CPU運行人工智能算法，也可在功能上實現(xiàn)相關應用。但對實時性要求高的場景（如智能駕駛等），對響應的延時極為敏感，基于CPU作人工智能計算遠不能滿足實時性要求，必須引入專門的人工智能處理器；而在手機、平板電腦、音箱、AR/VR眼鏡、機器人等對散熱、能耗敏感的消費類電子終端場景，采用CPU支撐人工智能算法，不僅性能不理想，計算的能耗亦不能滿足相關場景下的苛刻限制，同樣需要采用專門的人工智能處理器提升性能降低能耗。智能手機經(jīng)過多年硬件升級，屏幕、攝像頭、機身材料等組件進一步提升空間有限，應用升級尤其是人工智能技術的應用成為助推智能手機發(fā)展的重要因素。人工智能相關應用雖然可以在傳統(tǒng)的手機處理器芯片上運行，但在流暢度和能耗方面表現(xiàn)不夠理想而且用戶體驗不佳，引入人工智能處理器增加手機芯片的運算能力逐漸成為主流。各大領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產(chǎn)品，提升了用戶使用人工智能應用時的用戶體驗，促進了集成智能處理器的手機芯片的普及和推廣。根據(jù)Gartner預測，搭載人工智能應用的智能手機出貨量占比將從2017年的不到10%提升到2022年的80%，年銷量超13億部，帶動終端人工智能芯片迎來高速增長。在消費電子行業(yè)中，除了智能手機之外，AR/VR、智能音箱、無人機、機器人等領域也是各廠商關注的重點，此類硬件終端均可與人工智能應用相結合，人工智能芯片的應用將加速推動下游消費電子行業(yè)的技術進步和產(chǎn)品體驗優(yōu)化。根據(jù)Gartner的預測，2020年人工智能芯片在消費電子終端市場的銷售規(guī)模將超過25億美元。智能駕駛是集導航、環(huán)境感知、控制與決策、交互等多項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用領域之一。傳統(tǒng)汽車主要由機械部件組成，集成電路應用占比較低，汽車電子功能相對簡單，在結構和性能的改善中主要起到輔助機械裝置的作用；智能汽車能夠為用戶提供自動駕駛、影音娛樂、車輛互聯(lián)等多樣化服務，實現(xiàn)車輛行駛過程中完全自動化與智能化。據(jù)市場調研機構iiMediaResearch估計，2016年全球智能駕駛汽車市場規(guī)模為40.0億美元，預計至2021年增長至70.3億美元，復合增長率11.94%。智能駕駛系統(tǒng)的核心是芯片，汽車的新能源化和互聯(lián)化進程必將要求底層硬件能夠支撐高速運算的同時保持低功耗與邏輯控制，未來人工智能芯片在車載領域具備廣闊的市場空間。（2）云端場景對人工智能芯片的需求近年來，集成電路行業(yè)在經(jīng)歷了手機及消費電子驅動的周期后，迎來了數(shù)據(jù)中心引領發(fā)展的階段，對于海量數(shù)據(jù)進行計算和處理將成為帶動集成電路行業(yè)發(fā)展的新動能。大規(guī)模張量運算、矩陣運算是人工智能在計算層面的突出需求，高并行度的深度學習算法在視覺、語音和自然語言等方向上的廣泛應用使得計算能力需求呈現(xiàn)指數(shù)型增長趨勢。根據(jù)Cisco的預計，2016年至2021年全球數(shù)據(jù)中心負載任務量將成長近三倍，從2016年的不到250萬個負載任務量增長到2021年的近570萬個負載任務量。人工智能算法的不斷普及和應用，和高性能計算能力的需求增長導致全球范圍內數(shù)據(jù)中心對于計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，年均復合增長率為10.10%。作為GPU領域的代表性企業(yè)，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務增長迅速，以72.23%的年均復合增長率實現(xiàn)了2019年29.8億美元的收入，其增速遠遠超過了Nvidia其他板塊業(yè)務的收入。Intel和Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據(jù)中心市場對于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據(jù)IDC報告顯示，云端推理和訓練所產(chǎn)生的云端智能芯片市場需求，預計將從2017年的26億美元增長到2022年的136億美元，年均復合增長率39.22%。（3）邊緣端場景對人工智能芯片的需求云端受限于延時性和安全性，不能滿足部分對數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)及時性要求較高的用戶需求。這些用戶的需求推動大量數(shù)據(jù)存儲向邊緣端轉移。邊緣計算是5G網(wǎng)絡架構中的核心環(huán)節(jié)，在運營商邊緣機房智能化改造的大背景下，能夠解決5G網(wǎng)絡對于低時延、高帶寬、海量物聯(lián)的部分要求，是運營商智能化戰(zhàn)略的重要組成部分。邊緣計算可以大幅提升生產(chǎn)效率，是智能制造的重要技術基礎。根據(jù)Gartner預測，未來物聯(lián)網(wǎng)將約有10%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣進行存儲和分析，按照這一比例進行推測，2020年全球邊緣計算的市場需求將達到411.40億美元。邊緣計算將在未來3-5年創(chuàng)造海量硬件價值，為大量行業(yè)創(chuàng)造新的機遇。與云端智能芯片相比，邊緣智能芯片的使用場景更加豐富，同時單芯片售價并不昂貴。同時，在整個邊緣計算市場的帶動下，邊緣智能芯片逐漸受到國內外芯片廠商的關注。根據(jù)ABIResearch預計，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，人工智能的各類應用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到終端，都離不開智能芯片對于“訓練”與“推理”任務的高效支撐。當前人工智能應用越來越強調云、邊、端的多方協(xié)同，對于芯片廠商而言，僅僅提供某一類應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人工智能芯片行業(yè)在未來幾年實現(xiàn)高速發(fā)展。根據(jù)市場調研公司Tractica的研究報告，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，年均復合增長率將達到46.14%。2、國內市場規(guī)模在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據(jù)大國，IDC預計到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)字中國”等產(chǎn)業(yè)政策推動中國產(chǎn)業(yè)的信息化、智能化升級轉型。這為我國人工智能芯片的發(fā)展提供了眾多實際的應用場景。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，在全球智能手機出貨量增速放緩的情況下，國產(chǎn)品牌手機銷量強勢上漲，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)絡的升級推進著中國互聯(lián)網(wǎng)的演變，同時也推動著智能終端的更新迭代。根據(jù)IDC對中國智能終端市場發(fā)展的預測，到2022年，40%的智能終端產(chǎn)品將擁有人工智能的相關功能。在國內頭部智能終端廠商的帶領下，人工智能芯片將成為智能手機等終端的標配，預計人工智能芯片在終端的應用將進入一個全新的普及階段，滲透率將逐年提升。在云端，服務器及數(shù)據(jù)中心需要對大量原始數(shù)據(jù)進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數(shù)據(jù)存儲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、計算效率較低等諸多發(fā)展瓶頸，因此數(shù)據(jù)中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2018年中國智能服務器市場規(guī)模為13.05億美金（約合人民幣90億元），同比增長131%，到2023年將達到43.26億美金（約合人民幣300億元），整體市場年均復合增長率將達到27.08%。按照人工智能芯片占到人工智能服務器成本的30%-35%進行測算，未來中國服務器市場對于人工智能芯片的需求有望突破100億元人民幣。在邊緣端，隨著中國5G的快速商用落地，5G產(chǎn)業(yè)的各項配套產(chǎn)業(yè)將迎來快速發(fā)展的契機，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等應用行業(yè)將逐步進入發(fā)展的新階段。根據(jù)賽迪顧問預測，到2022年中國邊緣計算市場規(guī)模將達到325.31億元。放眼全球，人工智能領域的應用目前均處于技術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分領域而言，國內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技術的進步，應用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進一步的發(fā)展。未來幾年內，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)模將達到785億元。人工智能相關芯片的市場規(guī)模1、全球市場規(guī)模（1）終端場景對人工智能芯片的需求采用專門為人工智能領域設計的處理器支撐人工智能應用是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。理論上，利用終端中原有的通用CPU運行人工智能算法，也可在功能上實現(xiàn)相關應用。但對實時性要求高的場景（如智能駕駛等），對響應的延時極為敏感，基于CPU作人工智能計算遠不能滿足實時性要求，必須引入專門的人工智能處理器；而在手機、平板電腦、音箱、AR/VR眼鏡、機器人等對散熱、能耗敏感的消費類電子終端場景，采用CPU支撐人工智能算法，不僅性能不理想，計算的能耗亦不能滿足相關場景下的苛刻限制，同樣需要采用專門的人工智能處理器提升性能降低能耗。智能手機經(jīng)過多年硬件升級，屏幕、攝像頭、機身材料等組件進一步提升空間有限，應用升級尤其是人工智能技術的應用成為助推智能手機發(fā)展的重要因素。人工智能相關應用雖然可以在傳統(tǒng)的手機處理器芯片上運行，但在流暢度和能耗方面表現(xiàn)不夠理想而且用戶體驗不佳，引入人工智能處理器增加手機芯片的運算能力逐漸成為主流。各大領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產(chǎn)品，提升了用戶使用人工智能應用時的用戶體驗，促進了集成智能處理器的手機芯片的普及和推廣。根據(jù)Gartner預測，搭載人工智能應用的智能手機出貨量占比將從2017年的不到10%提升到2022年的80%，年銷量超13億部，帶動終端人工智能芯片迎來高速增長。在消費電子行業(yè)中，除了智能手機之外，AR/VR、智能音箱、無人機、機器人等領域也是各廠商關注的重點，此類硬件終端均可與人工智能應用相結合，人工智能芯片的應用將加速推動下游消費電子行業(yè)的技術進步和產(chǎn)品體驗優(yōu)化。根據(jù)Gartner的預測，2020年人工智能芯片在消費電子終端市場的銷售規(guī)模將超過25億美元。智能駕駛是集導航、環(huán)境感知、控制與決策、交互等多項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用領域之一。傳統(tǒng)汽車主要由機械部件組成，集成電路應用占比較低，汽車電子功能相對簡單，在結構和性能的改善中主要起到輔助機械裝置的作用；智能汽車能夠為用戶提供自動駕駛、影音娛樂、車輛互聯(lián)等多樣化服務，實現(xiàn)車輛行駛過程中完全自動化與智能化。據(jù)市場調研機構iiMediaResearch估計，2016年全球智能駕駛汽車市場規(guī)模為40.0億美元，預計至2021年增長至70.3億美元，復合增長率11.94%。智能駕駛系統(tǒng)的核心是芯片，汽車的新能源化和互聯(lián)化進程必將要求底層硬件能夠支撐高速運算的同時保持低功耗與邏輯控制，未來人工智能芯片在車載領域具備廣闊的市場空間。（2）云端場景對人工智能芯片的需求近年來，集成電路行業(yè)在經(jīng)歷了手機及消費電子驅動的周期后，迎來了數(shù)據(jù)中心引領發(fā)展的階段，對于海量數(shù)據(jù)進行計算和處理將成為帶動集成電路行業(yè)發(fā)展的新動能。大規(guī)模張量運算、矩陣運算是人工智能在計算層面的突出需求，高并行度的深度學習算法在視覺、語音和自然語言等方向上的廣泛應用使得計算能力需求呈現(xiàn)指數(shù)型增長趨勢。根據(jù)Cisco的預計，2016年至2021年全球數(shù)據(jù)中心負載任務量將成長近三倍，從2016年的不到250萬個負載任務量增長到2021年的近570萬個負載任務量。人工智能算法的不斷普及和應用，和高性能計算能力的需求增長導致全球范圍內數(shù)據(jù)中心對于計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，年均復合增長率為10.10%。作為GPU領域的代表性企業(yè)，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務增長迅速，以72.23%的年均復合增長率實現(xiàn)了2019年29.8億美元的收入，其增速遠遠超過了Nvidia其他板塊業(yè)務的收入。Intel和Nvidia數(shù)據(jù)中心業(yè)務收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據(jù)中心市場對于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據(jù)IDC報告顯示，云端推理和訓練所產(chǎn)生的云端智能芯片市場需求，預計將從2017年的26億美元增長到2022年的136億美元，年均復合增長率39.22%。（3）邊緣端場景對人工智能芯片的需求云端受限于延時性和安全性，不能滿足部分對數(shù)據(jù)安全性和系統(tǒng)及時性要求較高的用戶需求。這些用戶的需求推動大量數(shù)據(jù)存儲向邊緣端轉移。邊緣計算是5G網(wǎng)絡架構中的核心環(huán)節(jié)，在運營商邊緣機房智能化改造的大背景下，能夠解決5G網(wǎng)絡對于低時延、高帶寬、海量物聯(lián)的部分要求，是運營商智能化戰(zhàn)略的重要組成部分。邊緣計算可以大幅提升生產(chǎn)效率，是智能制造的重要技術基礎。根據(jù)Gartner預測，未來物聯(lián)網(wǎng)將約有10%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣進行存儲和分析，按照這一比例進行推測，2020年全球邊緣計算的市場需求將達到411.40億美元。邊緣計算將在未來3-5年創(chuàng)造海量硬件價值，為大量行業(yè)創(chuàng)造新的機遇。與云端智能芯片相比，邊緣智能芯片的使用場景更加豐富，同時單芯片售價并不昂貴。同時，在整個邊緣計算市場的帶動下，邊緣智能芯片逐漸受到國內外芯片廠商的關注。根據(jù)ABIResearch預計，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，人工智能的各類應用場景，從云端溢出到邊緣端，或下沉到終端，都離不開智能芯片對于“訓練”與“推理”任務的高效支撐。當前人工智能應用越來越強調云、邊、端的多方協(xié)同，對于芯片廠商而言，僅僅提供某一類應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人工智能芯片行業(yè)在未來幾年實現(xiàn)高速發(fā)展。根據(jù)市場調研公司Tractica的研究報告，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，年均復合增長率將達到46.14%。2、國內市場規(guī)模在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據(jù)大國，IDC預計到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)字中國”等產(chǎn)業(yè)政策推動中國產(chǎn)業(yè)的信息化、智能化升級轉型。這為我國人工智能芯片的發(fā)展提供了眾多實際的應用場景。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，在全球智能手機出貨量增速放緩的情況下，國產(chǎn)品牌手機銷量強勢上漲，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)絡的升級推進著中國互聯(lián)網(wǎng)的演變，同時也推動著智能終端的更新迭代。根據(jù)IDC對中國智能終端市場發(fā)展的預測，到2022年，40%的智能終端產(chǎn)品將擁有人工智能的相關功能。在國內頭部智能終端廠商的帶領下，人工智能芯片將成為智能手機等終端的標配，預計人工智能芯片在終端的應用將進入一個全新的普及階段，滲透率將逐年提升。在云端，服務器及數(shù)據(jù)中心需要對大量原始數(shù)據(jù)進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數(shù)據(jù)存儲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、計算效率較低等諸多發(fā)展瓶頸，因此數(shù)據(jù)中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2018年中國智能服務器市場規(guī)模為13.05億美金（約合人民幣90億元），同比增長131%，到2023年將達到43.26億美金（約合人民幣300億元），整體市場年均復合增長率將達到27.08%。按照人工智能芯片占到人工智能服務器成本的30%-35%進行測算，未來中國服務器市場對于人工智能芯片的需求有望突破100億元人民幣。在邊緣端，隨著中國5G的快速商用落地，5G產(chǎn)業(yè)的各項配套產(chǎn)業(yè)將迎來快速發(fā)展的契機，車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等應用行業(yè)將逐步進入發(fā)展的新階段。根據(jù)賽迪顧問預測，到2022年中國邊緣計算市場規(guī)模將達到325.31億元。放眼全球，人工智能領域的應用目前均處于技術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分領域而言，國內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技術的進步，應用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進一步的發(fā)展。未來幾年內，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)模將達到785億元。中國集成電路行業(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)增速領先全球。在國家及地方各級政府部門多項產(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扶持基金的推動，以及社會各界的共同努力下，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，在部分細分領域初步具備了國際領先的技術和研發(fā)水平。根據(jù)中國半導體行業(yè)協(xié)會披露，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年實現(xiàn)總銷售額高達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)計數(shù)據(jù)，受益于5G通信和人工智能應用發(fā)展的需求拉動，以及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)研究院預測未來兩年中國集成電路行業(yè)仍將保持快速增長態(tài)勢，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計、芯片制造及封裝測試三大核心環(huán)節(jié)。根據(jù)中國半導體行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，2018年我國集成電路產(chǎn)業(yè)中，集成電路設計業(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%；封裝測試業(yè)銷售額為2,193.9億元，同比增長16.1%。三個細分領域均保持了超過15%的速度增長，尤其是集成電路設計行業(yè)，多年來均保持高速增長。自2016年以來，集成電路設計業(yè)總規(guī)模已超過封裝測試業(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步，但是我國集成電路產(chǎn)業(yè)相較歐、美、日、韓等發(fā)達國家仍存在一定差距，具體表現(xiàn)在以下三點：第一，產(chǎn)業(yè)結構不夠合理。我國集成電路產(chǎn)業(yè)以附加值較低的封裝測試環(huán)節(jié)為主，技術含量較高的設計環(huán)節(jié)占比不到40%，而發(fā)達國家芯片設計環(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)達國家，在國際競爭中缺乏具有核心優(yōu)勢的龍頭企業(yè)。以集成電路設計行業(yè)為例，我國前十大設計企業(yè)2018年的市場份額占有率僅為40.21%，而全球前十大設計企業(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口，自給率偏低。2018年中國集成電路進口總金額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，社會各界對集成電路行業(yè)的發(fā)展的關注度與日俱增，未來十年中國集成電路行業(yè)有望迎來進口替代與加速成長的黃金時期，有望在全球集成電路市場的發(fā)展中占據(jù)重要地位。背景及必要性人工智能芯片領域發(fā)展概況1、人工智能行業(yè)背景人工智能是計算機科學的一個分支領域，通過模擬和延展人類及自然智能的功能，拓展機器的能力邊界，使其能部分或全面地實現(xiàn)類人的感知（如視覺、語音）、認知功能（如自然語言理解），或獲得建模和解決問題的能力（如機器學習等方法）。照片美顏、圖片搜索、語音輸入、語音合成、自動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用，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也可通過引入人工智能技術來大幅提高勞動生產(chǎn)率。從技術角度看，當前主流的人工智能算法通?？煞譃椤坝柧殹焙汀巴评怼眱蓚€階段。訓練階段基于充裕的數(shù)據(jù)來調整和優(yōu)化人工智能模型的參數(shù)，使模型的準確度達到預期。對于圖像識別、語音識別與自然語言處理等領域的復雜問題，為了獲得更準確的人工智能模型，訓練階段常常需要處理巨大的數(shù)據(jù)集、做反復的迭代計算，耗費巨大的運算量。訓練階段結束以后，人工智能模型已經(jīng)建立完畢，已可用于推理或預測待處理輸入數(shù)據(jù)對應的輸出（例如給定一張圖片，識別該圖片中的物體），此過程被稱為推理階段。推理階段對單個任務的計算能力要求不如訓練那么大，但是由于訓練出來的模型會多次用于推理，因此推理運算的總計算量也相當可觀。人工智能算法與應用必須以計算機硬件作為物理載體方能運轉，其效果、效率與核心計算芯片的計算能力密切相關。以近年來人工智能領域最受關注的深度學習方法為例，2012年時，深度學習模型AlexNet識別一張ImageNet圖片需要花費約7.6×108次基本運算，訓練該模型需要完成3.17×1017次基本運算。處理器芯片技術的發(fā)展對人工智能行業(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)行這樣的圖像識別運算，即使處理器流水線效率達到100%的情況下，需要至少10分鐘才能完成推理任務，需要近百年才能完成訓練任務。而如今在各品牌旗艦手機上只需數(shù)百微秒就能執(zhí)行完成這樣的圖像識別，還可根據(jù)識別結果對圖片進行實時編輯和美化，在云計算數(shù)據(jù)中心只要20分鐘就能完成模型的訓練任務。在人工智能技術快速進步并進入實用場景的背后，處理器芯片技術的貢獻功不可沒。當前以深度學習為代表的人工智能技術對于底層芯片計算能力的需求一直在飛速增長，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的深度學習模型，每完成一次前向計算即需要3.61×1010次基本運算，是七年前同類模型（AlexNet）運算需求的50倍。人工智能運算常常具有大運算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點，且不同子領域（如視覺、語音與自然語言處理）所涉及的運算模式具有高度多樣性，對于芯片的微架構、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算能力。這些傳統(tǒng)芯片包括CPU、GPU、DSP、FPGA等，它們在設計之初并非面向人工智能領域，但可通過靈活通用的指令集或可重構的硬件單元覆蓋人工智能程序底層所需的基本運算操作，從功能上可以滿足人工智能應用的需求，但在芯片架構、性能、能效等方面并不能適應人工智能技術與應用的快速發(fā)展。而智能芯片是專門針對人工智能領域設計的芯片，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)型芯片最初設計的目的不是用來執(zhí)行人工智能算法及應用。CPU主要應用于電腦設備中，作為計算機系統(tǒng)的運算和控制核心，其功能主要是支持計算機的操作系統(tǒng)，并作為通用硬件平臺運行廣泛而多樣化的應用程序。GPU是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。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計算和人工智能領域拓展。智能芯片是面向人工智能領域而專門設計的芯片，其架構和指令集針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機器學習等智能處理任務。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應用，但不適用于人工智能之外的其他領域。與傳統(tǒng)芯片相比，由于智能芯片不支持雙精度浮點運算、圖形渲染類運算、無線通信類信號處理運算，且未包含可重構邏輯單元陣列，從而無法像CPU和GPU一樣支持科學計算任務、無法像GPU一樣支持圖形渲染任務、無法像DSP一樣支持通信調制解調任務、無法像FPGA一樣可對硬件架構進行重構。因此，在通用計算和圖形渲染等人工智能以外的其他領域，智能芯片無法替代CPU、GPU等傳統(tǒng)芯片，存在局限性；在人工智能領域，智能芯片的優(yōu)勢明顯，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領域，存在不同的技術路徑和分類標準，目前尚無統(tǒng)一的標準劃分。在一些咨詢機構出具的研究報告中，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)內專業(yè)技術領域中，對于智能芯片可進行細分，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，這類芯片的特點是和CPU、GPU類似，具有指令集；另一類是針對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某個算法實施的硬件化開發(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通用型智能芯片具備靈活的指令集和精巧的處理器架構，技術壁壘高但應用面廣，可覆蓋人工智能領域高度多樣化的應用場景（如視覺、語音、自然語言理解、傳統(tǒng)機器學習等）。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架構實現(xiàn)其跨越應用領域的通用性。與之類似，寒武紀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來實現(xiàn)在人工智能領域內的靈活通用性。在指令集方面，寒武紀智能芯片的設計思想是通過分析和抽象多樣化的人工智能算法的計算特征和訪存特征，針對性地設計更適用于智能算法的數(shù)百條處理器基本指令，并與處理器架構配合實現(xiàn)在人工智能領域內靈活通用的設計目標。在具體設計過程中不僅需要考慮當前各類智能算法的特點，也需要對智能算法未來發(fā)展的趨勢進行預判，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多樣化的智能算法，實現(xiàn)人工智能領域內的通用性。在處理器架構方面，寒武紀智能處理器包含高維張量計算部件、向量計算部件、傳統(tǒng)算術邏輯計算部件，分別用于處理各類智能算法的不同類型操作。高維張量計算部件可對智能算法中核心運算（如卷積運算）進行高效處理，提升整個處理器的能效。而向量運算部件與算術邏輯計算部件（尤其后者）則具有更強的靈活性，可對智能算法中頻次不高且高維張量無法支持的運算（如分支跳轉等）實現(xiàn)全面覆蓋，有力保障了處理器架構的通用性。寒武紀智能芯片具備完備的指令集及靈活的處理器架構，在人工智能領域已具備通用性。人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢1、云計算、大數(shù)據(jù)、5G、IoT等新興技術驅動云端智能芯片需求持續(xù)增長云計算分為IaaS（“云”的基礎設施）、PaaS（“云”的操作系統(tǒng)）和SaaS（“云”的應用服務）三層。IaaS公司提供場外服務器、存儲和網(wǎng)絡硬件，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)傳輸和處理的延時性。人工智能關鍵技術未來將在5G、IoT、云計算和大數(shù)據(jù)等新興技術日益成熟的背景下取得突破性進展。根據(jù)中國信息通信研究院的統(tǒng)計數(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25.41%。到2021年預計全球公有云市場規(guī)模將達到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)模達到437億美元，同比2017年實現(xiàn)了34.05%的高速增長，云計算硬件市場空間巨大。云計算和人工智能算法關系密切，未來搭載智能芯片的云計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時代，邊緣智能芯片需求將迅速增長在5G時代，無線網(wǎng)絡具備高帶寬、低延時以及支持海量設備接入等特點，大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網(wǎng)絡節(jié)點需要具備數(shù)據(jù)預處理和快速輸出結果的能力，數(shù)據(jù)處理將進入分布式計算的新時代。同時，隨著5G時代和人工智能的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)處理需求必須在邊緣側完成，例如工廠智能控制、智能家居。這些場景往往需要很強的實時性，對延時敏感，并且有很強的數(shù)據(jù)隱私性要求，相關生產(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需求，通過在產(chǎn)線等邊緣處直接部署智能計算設備，在無需將數(shù)據(jù)傳出工廠的同時，實時地進行數(shù)據(jù)處理并對產(chǎn)線進行決策和控制。在邊緣場景下，運算量依然很大、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算能力要求與云端相差不大，但對成本控制和功耗則提出了更高的要求。3、消費類電子和智能汽車是未來終端智能計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算能力需求。這些計算能力需求主要分為兩類，一類是單芯片計算能力需求較小的，主要是一些物聯(lián)網(wǎng)設備，如智能家居等；另外一類是移動計算平臺，這些計算平臺的特點是其設備往往處于移動中，無法用固定的邊緣設備來支撐。這些設備未來主要有兩類，一類是以手機、平板為代表的消費類電子產(chǎn)品，另外一類是以自動駕駛為代表的車載計算平臺。手機、平板電腦是當前數(shù)量最大的移動計算平臺，也是總計算能力最大的計算平臺。根據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，2019年全球手機出貨量達到了18.02億臺、平板電腦出貨量達到了1.48億臺；其中，中國手機出貨量為3.89億臺、平板電腦出貨量為2,241萬臺。未來，隨著智能算法和智能應用的進一步發(fā)展，手機、平板電腦等消費類電子產(chǎn)品對智能計算能力的需求會越來越大。另外，汽車也逐步成為未來重要的智能終端之一。一方面，汽車的操作和人機交互界面越來越智能化，未來汽車的中控系統(tǒng)會有大量的智能計算能力需求；另外一方面，隨著智能算法的成熟，自動駕駛將成為可能，而自動駕駛算法會消耗大量的計算能力，因此對于車載智能芯片的需求也會迅速擴大。終端智能依托于移動終端、智能家居、無人機、無人駕駛汽車等下游行業(yè)和應用的發(fā)展。特點在于成本控制、功耗控制，追求性能功耗比，未來待行業(yè)成熟后可能會出現(xiàn)人工智能專用芯片。4、智能芯片會形成云邊端一體化的生態(tài)在通用處理器領域，服務器、桌面和終端的生態(tài)是相互分離的不同生態(tài)環(huán)境。在服務器和桌面一側，x86是目前主流的生態(tài)體系；而在終端等設備一側，則是由ARM來主導。服務器及桌面系統(tǒng)和終端系統(tǒng)分別按照兩條不同的技術路線在發(fā)展?！叭f物互聯(lián)”時代對數(shù)據(jù)的搜集、傳輸和處理提出了一體化需求。各類人工智能應用廠商如能在云、邊、端三個領域進行協(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)最終會被逐步淘汰，人工智能應用生態(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)會受到挑戰(zhàn)，而同時具備云、邊、端芯片產(chǎn)品和生態(tài)開發(fā)能力的智能芯片企業(yè)會獲得更顯著的協(xié)同優(yōu)勢。5、人工智能算法將持續(xù)演進人工智能技術的發(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就是與業(yè)務緊密結合的人工智能應用場景逐漸落地，擁有先進算法和強大計算能力的企業(yè)成為了最主要的推動者。當前人工智能的主流技術路徑是深度學習，但無論是產(chǎn)業(yè)界或學術界，都認為深度學習尚存在一些局限性，在機器感知類場景表現(xiàn)優(yōu)異，但在機器認知類場景表現(xiàn)還有待提高。未來針對不同的人工智能應用類型和場景，將會有深度學習之外的新型算法脫穎而出，這就要求智能芯片的架構不能僅僅針對深度學習設計，也要適應不同類型的算法，同時兼顧能效和靈活性。建筑工程方案項目工程設計總體要求（一）土建工程原則根據(jù)生產(chǎn)需要，本項目工程建設方案主要遵循如下原則：1、布局合理的原則。在平面布置上，充分利用好每寸土地，功能設施分區(qū)設置，人流、物流布置得當、有序，做到既利于生產(chǎn)經(jīng)營，又方便交通。2、配套齊全、方便生產(chǎn)的原則。立足廠區(qū)現(xiàn)有基礎條件，充分利用好現(xiàn)有功能設施，保證水、電供應設施齊全，廠區(qū)內外道路暢通，方便生產(chǎn)。在建筑結構設計，嚴格執(zhí)行國家技術經(jīng)濟政策及環(huán)保、節(jié)能等有關要求。在滿足工藝生產(chǎn)特性，設備布置安裝、檢修等前提下，土建設計要盡量做到技術先進、經(jīng)濟合理、安全適用和美觀大方。建筑設計要簡捷緊湊，組合恰當、功能合理、方便生產(chǎn)、節(jié)約用地；結構設計要統(tǒng)一化、標準化、并因地制宜，就地取材，方便施工。（二）土建工程采用的標準為保證建筑物的質量，保證生產(chǎn)安全和長壽命使用，本項目建筑物嚴格按照相關標準進行施工建設。1、《工業(yè)企業(yè)設計衛(wèi)生標準》2、《公共建筑節(jié)能設計標準》3、《綠色建筑評價標準》4、《外墻外保溫工程技術規(guī)程》5、《建筑照明設計標準》6、《建筑采光設計標準》7、《民用建筑電氣設計規(guī)范》8、《民用建筑熱工設計規(guī)范》建設方案（一）結構方案1、設計采用的規(guī)范（1）由有關主導專業(yè)所提供的資料及要求；（2）國家及地方現(xiàn)行的有關建筑結構設計規(guī)范、規(guī)程及規(guī)定；（3）當?shù)氐匦巍⒌孛驳茸匀粭l件。2、主要建筑物結構設計（1）車間與倉庫：采用現(xiàn)澆鋼筋混凝土結構，磚砌外墻作圍護結構，基礎采用淺基礎及地梁拉接，并在適當位置設置伸縮縫。（2）綜合樓、辦公樓:采用現(xiàn)澆鋼筋砼框架結構，（二）建筑立面設計為使建筑物整體風格具有時代特征，更加具有強烈的視覺效果，更加耐人尋味、引人入勝。建筑外形設計時盡可能簡潔明了，重點把握個體與部分之間的比例美與邏輯美，并注意各線、面、形之間的相互關系，充分利用方向、形體、質感、虛實等多方位的建筑處理手法。建筑工程建設指標本期項目建筑面積16388.97㎡，其中：生產(chǎn)工程10248.00㎡，倉儲工程3026.40㎡，行政辦公及生活服務設施1847.37㎡，公共工程1267.20㎡。表格題目建筑工程投資一覽表單位：㎡、萬元序號工程類別占地面積建筑面積投資金額備注1生產(chǎn)工程3360.0010248.001229.981.11#生產(chǎn)車間1008.003074.40368.991.22#生產(chǎn)車間840.002562.00307.501.33#生產(chǎn)車間806.402459.52295.201.44#生產(chǎn)車間705.602152.08258.302倉儲工程1560.003026.40311.412.11#倉庫468.00907.9293.422.22#倉庫390.00756.6077.852.33#倉庫374.40726.3474.742.44#倉庫327.60635.5465.403辦公生活配套399.001847.37282.903.1行政辦公樓259.351200.79183.883.2宿舍及食堂139.65646.5899.014公共工程660.001267.20117.80輔助用房等5綠化工程1681.0031.68綠化率16.81%6其他工程2319.006.767合計10000.0016388.971980.53產(chǎn)品規(guī)劃方案建設規(guī)模及主要建設內容（一）項目場地規(guī)模該項目總占地面積10000.00㎡（折合約15.00畝），預計場區(qū)規(guī)劃總建筑面積16388.97㎡。（二）產(chǎn)能規(guī)模根據(jù)國內外市場需求和xx集團有限公司建設能力分析，建設規(guī)模確定達產(chǎn)年產(chǎn)xxx套智能終端產(chǎn)品，預計年營業(yè)收入9500.00萬元。產(chǎn)品規(guī)劃方案及生產(chǎn)綱領本期項目產(chǎn)品主要從國家及地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、市場需求狀況、資源供應情況、企業(yè)資金籌措能力、生產(chǎn)工藝技術水平的先進程度、項目經(jīng)濟效益及投資風險性等方面綜合考慮確定。具體品種將根據(jù)市場需求狀況進行必要的調整，各年生產(chǎn)綱領是根據(jù)人員及裝備生產(chǎn)能力水平，并參考市場需求預測情況確定，同時，把產(chǎn)量和銷量視為一致，本報告將按照初步產(chǎn)品方案進行測算。表格題目產(chǎn)品規(guī)劃方案一覽表序號產(chǎn)品（服務）名稱單位單價（元）年設計產(chǎn)量產(chǎn)值1智能終端產(chǎn)品套xx2智能終端產(chǎn)品套xx3智能終端產(chǎn)品套xx4...套5...套6...套合計xxx9500.00隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信、人工智能等新技術的不斷成熟，消費電子、視頻處理、汽車電子等集成電路主要下游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級速度不斷加快，正處于高速發(fā)展的通道。下游市場的產(chǎn)業(yè)升級強勁帶動了集成電路企業(yè)的增長。如人工智能模型的計算量持續(xù)增長，刺激了智能芯片的市場需求；汽車電子領域，相比于傳統(tǒng)汽車，新能源汽車需要用到更多傳感器與制動集成電路，就單車集成電路價值而言，新能源汽車將達到傳統(tǒng)汽車的兩倍；在物聯(lián)網(wǎng)領域，根據(jù)Gartner的預測，全球聯(lián)網(wǎng)設備將從2014年的37.5億臺上升到2020年的250億臺，將形成超過3,000億美元的市場規(guī)模，其中MCU、通信芯片和傳感芯片三項占整體成本的比例高達60%-70%。隨著新一代信息技術的高速發(fā)展，新興科技產(chǎn)業(yè)將成為集成電路行業(yè)新的市場拉動力，并且隨著國內高科技企業(yè)技術研發(fā)實力的不斷增強，國內集成電路行業(yè)將會迎來發(fā)展的新契機。發(fā)展規(guī)劃分析公司發(fā)展規(guī)劃根據(jù)公司的發(fā)展規(guī)劃，未來幾年內公司的資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務規(guī)模、人員規(guī)模、資金運用規(guī)模都將有較大幅度的增長。隨著業(yè)務和規(guī)模的快速發(fā)展，公司的管理水平將面臨較大的考驗，尤其在公司迅速擴大經(jīng)營規(guī)模后，公司的組織結構和管理體系將進一步復雜化，在戰(zhàn)略規(guī)劃、組織設計、資源配置、營銷策略、資金管理和內部控制等問題上都將面對新的挑戰(zhàn)。另外，公司未來的迅速擴張將對高級管理人才、營銷人才、服務人才的引進和培養(yǎng)提出更高要求，公司需進一步提高管理應對能力，才能保持持續(xù)發(fā)展，實現(xiàn)業(yè)務發(fā)展目標。公司將采取多元化的融資方式，來滿足各項發(fā)展規(guī)劃的資金需求。在未來融資方面，公司將根據(jù)資金、市場的具體情況，擇時通過銀行貸款、配股、增發(fā)和發(fā)行可轉換債券等方式合理安排制定融資方案，進一步優(yōu)化資本結構，籌集推動公司發(fā)展所需資金。公司將加快對各方面優(yōu)秀人才的引進和培養(yǎng)，同時加大對人才的資金投入并建立有效的激勵機制，確保公司發(fā)展規(guī)劃和目標的實現(xiàn)。一方面，公司將繼續(xù)加強員工培訓，加快培育一批素質高、業(yè)務強的營銷人才、服務人才、管理人才；對營銷人員進行溝通與營銷技巧方面的培訓，對管理人員進行現(xiàn)代企業(yè)管理方法的教育。另一方面，不斷引進外部人才。對于行業(yè)管理經(jīng)驗杰出的高端人才，要加大引進力度，保持核心人才的競爭力。其三，逐步建立、完善包括直接物質獎勵、職業(yè)生涯規(guī)劃、長期股權激勵等多層次的激勵機制，充分調動員工的積極性、創(chuàng)造性，提升員工對企業(yè)的忠誠度。公司將嚴格按照《公司法》等法律法規(guī)對公司的要求規(guī)范運作，持續(xù)完善公司的法人治理結構，建立適應現(xiàn)代企業(yè)制度要求的決策和用人機制，充分發(fā)揮董事會在重大決策、選擇經(jīng)理人員等方面的作用。公司將進一步完善內部決策程序和內部控制制度，強化各項決策的科學性和透明度，保證財務運作合理、合法、有效。公司將根據(jù)客觀條件和自身業(yè)務的變化，及時調整組織結構和促進公司的機制創(chuàng)新。保障措施(一)開展試點示范以建設綜合創(chuàng)新試點為契機，開展產(chǎn)業(yè)示范區(qū)創(chuàng)建工作，打造一批知名產(chǎn)業(yè)園區(qū)、知名企業(yè)品牌、優(yōu)勢特色產(chǎn)品和新型服務模式。充分利用多種媒介，重點宣傳各地的產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗和做法，宣傳一批在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中成績突出的企業(yè)、單位（組織）、優(yōu)秀企業(yè)家及先進個人。(二)拓寬企業(yè)融資渠道鼓勵商業(yè)銀行開發(fā)適合產(chǎn)業(yè)特點的各類金融產(chǎn)品和服務，積極發(fā)展商圈融資、供應鏈融資等融資方式。支持符合條件的產(chǎn)業(yè)企業(yè)上市融資和發(fā)行債券。積極穩(wěn)妥發(fā)展私募股權投資，完善創(chuàng)業(yè)投資扶持機制。支持產(chǎn)業(yè)企業(yè)采用知識產(chǎn)權、專利技術等無形資產(chǎn)質押以及倉單質押、商業(yè)信用保險保單質押、商業(yè)保理等多種方式融資。(三)加大人才培養(yǎng)鼓勵企業(yè)和園區(qū)更加重視人才培養(yǎng)和引進工作，根據(jù)企業(yè)和園區(qū)發(fā)展需要，樹立戰(zhàn)略眼光，加快培引各類人才，特別是加快產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營管理人才培養(yǎng)。按照現(xiàn)代企業(yè)制度的要求，大力培養(yǎng)職業(yè)經(jīng)理人和中層經(jīng)營管理人才，多種方式引進高層次技術人才，為龍頭企業(yè)的發(fā)展提供更加強大的人才支撐。(四)優(yōu)化投資環(huán)境優(yōu)化服務機制。完善產(chǎn)業(yè)發(fā)展的服務機制，優(yōu)化政策引導、市場監(jiān)管、質量監(jiān)督服務職能，提高管理和服務水平。優(yōu)化發(fā)展模式。根據(jù)規(guī)劃產(chǎn)業(yè)布局，結合園區(qū)發(fā)展規(guī)劃等相關規(guī)劃的實施，積極引導產(chǎn)業(yè)關聯(lián)項目或企業(yè)向重點園區(qū)聚集，集群發(fā)展。加快編制產(chǎn)業(yè)園區(qū)總體規(guī)劃，優(yōu)化投資布局，落實重點項目建設用地，促成產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地、成本洼地。優(yōu)化配套建設。落實產(chǎn)業(yè)園區(qū)和重點項目相關配套建設，利用多種合作模式，合作共建，推進項目落地。(五)開展宣傳引導統(tǒng)一思想認識，充分認識產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性，加強領導，明確責任。加大產(chǎn)業(yè)招商服務宣傳，匯編產(chǎn)業(yè)相關文件，強化產(chǎn)業(yè)法律法規(guī)和政策的宣貫，運用各種媒介，擴大區(qū)域產(chǎn)業(yè)知名度。(六)扶持產(chǎn)業(yè)中小企業(yè)落實鼓勵、支持和引導民營經(jīng)濟發(fā)展的一系列政策措施。推進中小企業(yè)公共服務平臺網(wǎng)絡建設，進一步減免或取消涉及小微企業(yè)的行政事業(yè)性收費，增加采購預算中面向小微企業(yè)的份額。健全中小微企業(yè)金融服務體系，加快各類特色融資超市建設。運營管理公司經(jīng)營宗旨根據(jù)國家法律、法規(guī)及其他有關規(guī)定，依照誠實信用、勤勉盡責的原則，充分運用經(jīng)濟組織形式的優(yōu)良運行機制，為公司股東謀求最大利益，取得更好的社會效益和經(jīng)濟效益。公司的目標、主要職責（一）目標近期目標：深化企業(yè)改革，加快結構調整，優(yōu)化資源配置，加強企業(yè)管理，建立現(xiàn)代企業(yè)制度；精干主業(yè)，分離輔業(yè)，增強企業(yè)市場競爭力，加快發(fā)展；提高企業(yè)經(jīng)濟效益，完善管理制度及運營網(wǎng)絡。遠期目標：探索模式創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新思路。堅持發(fā)展自主品牌，提升企業(yè)核心競爭力。此外，面向國際、國內兩個市場，優(yōu)化資源配置，實施多元化戰(zhàn)略，向產(chǎn)業(yè)集團化發(fā)展，力爭利用3-5年的時間把公司建設成具有先進管理水平和較強市場競爭實力的大型企業(yè)集團。（二）主要職責1、執(zhí)行國家法律、法規(guī)和產(chǎn)業(yè)政策，在國家宏觀調控和行業(yè)監(jiān)管下，以市場需求為導向，依法自主經(jīng)營。2、根據(jù)國家和地方產(chǎn)業(yè)政策、智能終端產(chǎn)品行業(yè)發(fā)展規(guī)劃和市場需求，制定并組織實施公司的發(fā)展戰(zhàn)略、中長期發(fā)展規(guī)劃、年度計劃和重大經(jīng)營決策。3、根據(jù)國家法律、法規(guī)和智能終端產(chǎn)品行業(yè)有關政策，優(yōu)化配置經(jīng)營要素，組織實施重大投資活動，對投入產(chǎn)出效果負責，增強市場競爭力，促進區(qū)域內智能終端產(chǎn)品行業(yè)持續(xù)、快速、健康發(fā)展。4、深化企業(yè)改革，加快結構調整，轉換企業(yè)經(jīng)營機制，建立現(xiàn)代企業(yè)制度，強化內部管理，促進企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。5、指導和加強企業(yè)思想政治工作和精神文明建設，統(tǒng)一管理公司的名稱、商標、商譽等無形資產(chǎn)，搞好公司企業(yè)文化建設。6、在保證股東企業(yè)合法權益和自身發(fā)展需要的前提下，公司可依照《公司法》等有關規(guī)定，集中資產(chǎn)收益，用于再投入和結構調整。各部門職責及權限（一）銷售部職責說明1、協(xié)助總經(jīng)理制定和分解年度銷售目標和銷售成本控制指標，并負責具體落實。2、依據(jù)公司年度銷售指標，明確營銷策略，制定營銷計劃和拓展銷售網(wǎng)絡，并對任務進行分解，策劃組織實施銷售工作，確保實現(xiàn)預期目標。3、負責收集市場信息，分析市場動向、銷售動態(tài)、市場競爭發(fā)展狀況等，并定期將信息報送商務發(fā)展部。4、負責按產(chǎn)品銷售合同規(guī)定收款和催收，并將相關收款情況報送商務發(fā)展部。5、定期不定期走訪客戶，整理和歸納客戶資料，掌握客戶情況，進行有效的客戶管理。6、制定并組織填寫各類銷售統(tǒng)計報表，并將相關數(shù)據(jù)及時報送商務發(fā)展部總經(jīng)理。7、負責市場物資信息的收集和調查預測，建立起牢固可靠的物資供應網(wǎng)絡，不斷開辟和優(yōu)化物資供應渠道。8、負責收集產(chǎn)品供應商信息，并對供應商進行質量、技術和供就能力進行評估，根據(jù)公司需求計劃，編制與之相配套的采購計劃，并進行采購談判和產(chǎn)品采購，保證產(chǎn)品供應及時，確保產(chǎn)品價格合理、質量符合要求。9、建立發(fā)運流程，設計最佳運輸路線、運輸工具，選擇合格的運輸商，嚴格按公司下達的發(fā)運成本預算進行有效管理，定期分析費用開支，查找超支、節(jié)支原因并實施控制。10、負責對部門員工進行業(yè)務素質、產(chǎn)品知識培訓和考核等工作，不斷培養(yǎng)、挖掘、引進銷售人才，建設高素質的銷售隊伍。（二）戰(zhàn)略發(fā)展部主要職責1、圍繞公司的經(jīng)營目標，擬定項目發(fā)實施方案。2、負責市場信息的收集、整理和分析，定期編制信息分析報告，及時報送公司領導和相關部門；并對各部門信息的及時性和有效性進行考核。3、負責對產(chǎn)品供應商質量管理、技術、供應能力和財務評估情況進行匯總，編制供應商評估報告，擬定供應商合作方案和合作協(xié)議，組織簽訂供應商合作協(xié)議。4、負責對公司采購的產(chǎn)品進行詢價，擬定產(chǎn)品采購方案，制定市場標準價格；擬定采購合同并報總經(jīng)理審批后，組織簽訂合同。5、負責起草產(chǎn)品銷售合同，按財務部和總經(jīng)理提出的修改意見修訂合同，并通知銷售部門執(zhí)行合同。6、協(xié)助銷售部門開展銷售人員技能培訓；協(xié)助銷售部門對未及時收到的款項查找原因進行催款。7、負責客戶服務標準的確定、實施規(guī)范、政策制定和修改，以及服務資源的統(tǒng)一規(guī)劃和配置。8、協(xié)調處理各類投訴問題，并提出處理意見；并建立設訴處理檔案，做到每一件投訴有記錄，有處理結果，每月向公司上報投訴情況及處理結果。9、負責公司客戶檔案、銷售合同、公司文件資料、營銷類文件資料、價格表等的管理、歸類、整理、建檔和保管工作。（三）行政部主要職責1、負責公司運行、管理制度和流程的建立、完善和修訂工作。2、根據(jù)公司業(yè)務發(fā)展的需要，制定及優(yōu)化公司的內部運行控制流程、方法及執(zhí)行標準。3、依據(jù)公司管理需要，組織并執(zhí)行內部運行控制工作，協(xié)助各部門規(guī)范業(yè)務流程及操作規(guī)程，降低管理風險。4、定期、不定期利用各種統(tǒng)計信息和其他方法（如經(jīng)濟活動分析、專題調查資料等）監(jiān)督計劃執(zhí)行情況，并對計劃完成情況進行考核。五、在選擇產(chǎn)品供應商過程，定期不定期對商務部部門編制的供應商評估報告和供應商合作協(xié)議進行審查，并提出審查意見。5、負責監(jiān)督檢查公司運營、財務、人事等業(yè)務政策及流程的執(zhí)行情況。6、負責平衡內部控制的要求與實際業(yè)務發(fā)展的沖突，其他與內部運行控制相關的工作。財務會計制度（一）財務會計制度1、公司依照法律、行政法規(guī)和國家有關部門的規(guī)定，制定公司的財務會計制度。上述財務會計報告按照有關法律、行政法規(guī)及部門規(guī)章的規(guī)定進行編制。2、公司除法定的會計賬簿外，將不另立會計賬簿。公司的資產(chǎn)，不以任何個人名義開立賬戶存儲。3、公司分配當年稅后利潤時，應當提取利潤的10%列入公司法定公積金。公司法定公積金累計額為公司注冊資本的50%以上的，可以不再提取。公司的法定公積金不足以彌補以前年度虧損的，在依照前款規(guī)定提取法定公積金之前，應當先用當年利潤彌補虧損。公司從稅后利潤中提取法定公積金后，經(jīng)股東大會決議，還可以從稅后利潤中提取任意公積金。公司彌補虧損和提取公積金后所余稅后利潤，按照股東持有的股份比例分配，但本章程規(guī)定不按持股比例分配的除外。股東大會違反前款規(guī)定，在公司彌補虧損和提取法定公積金之前向股東分配利潤的，股東必須將違反規(guī)定分配的利潤退還公司。公司持有的本公司股份不參與分配利潤。4、公司的公積金用于彌補公司的虧損、擴大公司生產(chǎn)經(jīng)營或者轉為增加公司資本。但是，資本公積金將不用于彌補公司的虧損。法定公積金轉為資本時，所留存的該項公積金將不少于轉增前公司注冊資本的25%。5、公司股東大會對利潤分配方案作出決議后，公司董事會須在股東大會召開后2個月內完成股利（或股份）的派發(fā)事項。6、公司利潤分配政策為：公司采取積極的現(xiàn)金方式分配利潤，即公司當年度實現(xiàn)盈利，在依法提取法定公積金、盈余公積金后進行利潤分配。（1）利潤分配原則公司的利潤分配應重視對投資者的合理回報并兼顧公司的可持續(xù)發(fā)展。利潤分配政策應保持連續(xù)性和穩(wěn)定性，并符合法律、法規(guī)的相關規(guī)定。（2）具體利潤分配政策利潤分配形式及間隔期：公司可以采取現(xiàn)金方式分配股利，公司優(yōu)先采用現(xiàn)金方式分配利潤，現(xiàn)金分配的比例不低于當年實現(xiàn)的可分配利潤的10%。公司當年如實現(xiàn)盈利并有可供分配利潤時，應每年度進行利潤分配。董事會可以根據(jù)公司盈利狀況及資金需求狀況提議公司進行中期現(xiàn)金分紅。除非經(jīng)董事會論證同意，且經(jīng)獨立董事發(fā)表獨立意見、監(jiān)事會決議通過，兩次分紅間隔時間原則上不少于六個月?，F(xiàn)金分紅的具體條件：公司在當年盈利且累計未分配利潤為正，現(xiàn)金流滿足公司正常生產(chǎn)經(jīng)營和未來發(fā)展的前提下，最近三個會計年度內，公司以現(xiàn)金形式分配的利潤不少于最近三年實現(xiàn)的年均可分配利潤的30%。公司董事會應當綜合考慮所處行業(yè)特點、發(fā)展階段、自身經(jīng)營模式、盈利水平以及是否有重大資金支出安排等因素，區(qū)分下列情形，提出具體現(xiàn)金分紅政策：公司發(fā)展階段屬成熟期且無重大資金支出安排的，進行利潤分配時，現(xiàn)金分紅在本次利潤分配中所占比例最低應達到80%；公司發(fā)展階段屬成熟期且有重大資金支出安排的，進行利潤分配時，現(xiàn)金分紅在本次利潤分配中所占比例最低應達到40%；公司發(fā)展階段屬成長期且無重大資金支出安排的，進行利潤分配時，現(xiàn)金分紅在本次利潤分配中所占比例最低應達到20%。本章程中的“重大資金支出安排”是指公司未來十二個月內擬對外投資、收購資產(chǎn)或購買資產(chǎn)累計支出達到或超過公司最近一次經(jīng)審計凈資產(chǎn)的10%。出現(xiàn)以下情形之一的，公司可不進行現(xiàn)金分紅：合并報表或母公司報表當年度未實現(xiàn)盈利；合并報表或母公司報表當年度經(jīng)營性現(xiàn)金流量凈額或者現(xiàn)金流量凈額為負數(shù)；合并報表或母公司報表期末資產(chǎn)負債率超過70%（包括70%）；合并報表或母公司報表期末可供分配的利潤余額為負數(shù)；公司財務報告被審計機構出具非標準無保留意見；公司在可預見的未來一定時期內存在重大資金支出安排，進行現(xiàn)金分紅可能導致公司現(xiàn)金流無法滿足公司經(jīng)營或投資需要。（3）利潤分配的決策程序和機制公司利潤分配方案由董事會根據(jù)公司經(jīng)營狀況和有關規(guī)定擬定，并在征詢監(jiān)事會意見后提交股東大會審議批準，獨立董事應當發(fā)表明確意見。獨立董事可以征集中小股東的意見，提出分紅提案，并直接提交董事會審議。股東大會對現(xiàn)金分紅具體方案進行審議時，應當通過多種渠道主動與股東特別是中小股東進行溝通和交流（包括但不限于提供網(wǎng)絡投票表決、邀請中小股東參會等方式），充分聽取中小股東的意見和訴求，并及時答復中小股東關心的問題。公司在年度報告中詳細披露現(xiàn)金分紅政策的制定及執(zhí)行情況。公司董事會應在年度報告中披露利潤分配方案及留存的未分配利潤的使用計劃安排或原則，公司當年利潤分配完成后留存的未分配利潤應用于發(fā)展公司經(jīng)營業(yè)務。公司當年盈利但董事會未做出現(xiàn)金分紅預案的，應在年度報告中披露未做出現(xiàn)金分紅預案的原因及未用于分紅的資金留存公司的用途，獨立董事發(fā)表的獨立意見。公司如遇借殼上市、重大資產(chǎn)重組、合并分立或者因收購導致公司控制權發(fā)生變更的，應在重大資產(chǎn)重組報告書、權益變動報告書或者收購報告書中詳細披露重組或者控制權發(fā)生變更后上市公司的現(xiàn)金分紅政策及相應的規(guī)劃安排、董事會的情況說明等信息。（4）利潤分配政策調整的條件、決策程序和機制（5）利潤分配方案的實施公司股東大會對利潤分配方案作出決議后，董事會須在股東大會召開后兩個月內完成現(xiàn)金分紅或股利的派發(fā)事項。如存在股東違規(guī)占用公司資金情況的，公司應當扣減該股東所分配的現(xiàn)金紅利，以償還其占用的資金。（二）內部審計1、公司實行內部審計制度，配備專職審計人員，對公司財務收支和經(jīng)濟活動進行內部審計監(jiān)督。2、公司內部審計制度和審計人員的職責，應當經(jīng)董事會批準后實施。審計負責人向董事會負責并報告工作。（三）會計師事務所的聘任1、公司聘用會計師事務所必須由股東大會決定，董事會不得在股東大會決定前委任會計師事務所。2、公司保證向聘用的會計師事務所提供真實、完整的會計憑證、會計賬簿、財務會計報告及其他會計資料，不得拒絕、隱匿、謊報。3、會計師事務所的審計費用由股東大會決定。4、公司解聘或者不再續(xù)聘會計師事務所時，提前30天事先通知會計師事務所，公司股東大會就解聘會計師事務所進行表決時，允許會計師事務所陳述意見。會計師事務所提出辭聘的，應當向股東大會說明公司有無不當情形。法人治理股東權利及義務1、公司股東為依法持有公司股份的人。股東按其所持有股份的種類享有權利，承擔義務；持有同一種類股份的股東，享有同等權利，承擔同種義務。2、公司召開股東大會、分配股利、清算及從事其他需要確認股東身份的行為時，由董事會或股東大會召集人確定股權登記日，股權登記日收市后登記在冊的股東為享有相關權益的股東。3、公司股東享有下列權利：（1）依照其持有的股份份額獲得股利和其他形式的利益分配；（2）依法請求、召集、主持、參加或者委派股東代理人參加股東大會，并行使相應的表決權，股東可向其他股東公開征集其合法享有的股東大會召集權、提案權、提名權、投票權等股東權利。（3）對公司的經(jīng)營進行監(jiān)督，提出建議或者質詢；（4）依照法律、行政法規(guī)及公司章程的規(guī)定轉讓、贈與或質押其所持有的股份；（5）查閱本章程、股東名冊、公司債券存根、股東大會會議記錄、董事會會議決議、監(jiān)事會會議決議、定期財務會計報告；（6）公司終止或者清算時，按其所持有的股份份額參加公司剩余財產(chǎn)的分配；（7）對股東大會作出的公司合并、分立決議持異議的股東，要求公司收購其股份；（8）對法律、行政法規(guī)和公司章程規(guī)定的公司重大事項，享有知情權和參與權；（9）法律、行政法規(guī)、部門規(guī)章或本章程規(guī)定的其他權利。關于本條第一款第二項中股東的召集權，公司和控股股東應特別注意保護中小投資者享有的股東大會召集請求權。對于投資者提議要求召開股東大會的書面提案，公司董事會應依據(jù)法律、法規(guī)和公司章程決定是否召開股東大會，不得無故拖延或阻撓。4、股東提出查閱前條所述有關信息或者索取資料的，應當向公司提供證明其持有公司股份的種類以及持股數(shù)量的書面文件，公司經(jīng)核實股東身份后按照股東的要求予以提供。5、股東有權按照法律、行政法規(guī)的規(guī)定，通過民