太原智能終端產品項目建議書（范文模板）

1、泓域咨詢 /太原智能終端產品項目建議書太原智能終端產品項目建議書xxx投資管理公司報告說明集成電路產品的下游應用領域十分廣泛，包括消費電子、汽車電子、工業(yè)控制、網絡設備、移動通信等等，下游廣闊的應用領域穩(wěn)定支撐著集成電路設計行業(yè)的持續(xù)發(fā)展。隨著人工智能算法的推廣應用，云端服務器越來越多地被用于模型“訓練”和“推理”任務，導致了對于大量云端訓練芯片和推理芯片的市場需求。同時，隨著終端向便攜化、智能化、網絡化方向發(fā)展，以及人工智能、云計算、智能家居、可穿戴設備、物聯(lián)網等為代表的新興產業(yè)崛起，邊緣計算的需求逐步提升，催生大量邊緣智能芯片的需求。人工智能逐步成為推動集成電路產業(yè)發(fā)展的新動力，為集成電路

2、設計企業(yè)帶來新的發(fā)展機遇。根據謹慎財務估算，項目總投資3701.90萬元，其中：建設投資2981.87萬元，占項目總投資的80.55%；建設期利息72.92萬元，占項目總投資的1.97%；流動資金647.11萬元，占項目總投資的17.48%。項目正常運營每年營業(yè)收入6400.00萬元，綜合總成本費用5003.52萬元，凈利潤1022.25萬元，財務內部收益率20.82%，財務凈現(xiàn)值1117.10萬元，全部投資回收期5.94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。本期項目技術上可行、經濟上合理，投資方向正確，資本結構合理，技術方案設計優(yōu)良。本期項目的投資建設和實施無

3、論是經濟效益、社會效益等方面都是積極可行的。本報告為模板參考范文，不作為投資建議，僅供參考。報告產業(yè)背景、市場分析、技術方案、風險評估等內容基于公開信息；項目建設方案、投資估算、經濟效益分析等內容基于行業(yè)研究模型。本報告可用于學習交流或模板參考應用。目錄第一章 項目總論6一、 項目名稱及投資人6二、 編制原則6三、 編制依據6四、 編制范圍及內容7五、 項目建設背景7六、 結論分析8第二章 項目投資背景分析12一、 面臨的機遇與挑戰(zhàn)12二、 人工智能芯片領域發(fā)展概況17第三章 行業(yè)、市場分析23一、 人工智能相關芯片的市場規(guī)模23二、 人工智能相關芯片的市場規(guī)模29第四章 產品方案36一、 建

4、設規(guī)模及主要建設內容36二、 產品規(guī)劃方案及生產綱領36第五章 運營管理模式38一、 公司經營宗旨38二、 公司的目標、主要職責38三、 各部門職責及權限39四、 財務會計制度42第六章 發(fā)展規(guī)劃46一、 公司發(fā)展規(guī)劃46二、 保障措施47第七章 法人治理50一、 股東權利及義務50二、 董事52三、 高級管理人員56四、 監(jiān)事58第八章 建設進度分析61一、 項目進度安排61二、 項目實施保障措施62第九章 節(jié)能可行性分析63一、 項目節(jié)能概述63二、 能源消費種類和數(shù)量分析64三、 項目節(jié)能措施65四、 節(jié)能綜合評價66第十章 人力資源配置68一、 人力資源配置68二、 員工技能培訓68第

5、十一章 總結評價說明71第十二章 補充表格73第一章 項目總論一、 項目名稱及投資人（一）項目名稱太原智能終端產品項目（二）項目投資人xxx投資管理公司（三）建設地點本期項目選址位于xx園區(qū)。二、 編制原則按照“保證生產，簡化輔助”的原則進行設計，盡量減少用地、節(jié)約資金。在保證生產的前提下，綜合考慮輔助、服務設施及該項目的可持續(xù)發(fā)展。采用先進可靠的工藝流程及設備和完善的現(xiàn)代企業(yè)管理制度，采取有效的環(huán)境保護措施，使生產中的排放物符合國家排放標準和規(guī)定，重視安全與工業(yè)衛(wèi)生使工程項目具有良好的經濟效益和社會效益。三、 編制依據1、一般工業(yè)項目可行性研究報告編制大綱;2、建設項目經濟評價方法與參數(shù)(第

6、三版);3、建設項目用地預審管理辦法;4、投資項目可行性研究指南;5、產業(yè)結構調整指導目錄。四、 編制范圍及內容1、項目提出的背景及建設必要性；2、市場需求預測；3、建設規(guī)模及產品方案；4、建設地點與建設條性；5、工程技術方案；6、公用工程及輔助設施方案；7、環(huán)境保護、安全防護及節(jié)能；8、企業(yè)組織機構及勞動定員；9、建設實施與工程進度安排；10、投資估算及資金籌措；11、經濟評價。五、 項目建設背景“萬物互聯(lián)”時代對數(shù)據的搜集、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

7、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。我市發(fā)展仍處于大有可為的重要戰(zhàn)略機遇期，同時也面臨諸多矛盾和嚴峻挑戰(zhàn)。必須深刻領會、準確把握對當前形勢的分析判斷，繼續(xù)保持“三個高壓態(tài)勢”，創(chuàng)造更優(yōu)發(fā)展環(huán)境；必須堅持把發(fā)展作為第一要務，主動適應經濟發(fā)展新常態(tài)，積極轉方式、調結構，實施創(chuàng)新驅動，努力保持經濟平穩(wěn)較快健康發(fā)展；必須堅持目標導向和問題導向相結合，著力解決經濟社會發(fā)展中的短板和突出問題，不斷厚植發(fā)展優(yōu)勢，實現(xiàn)各項目標任務。六、 結論分析（一

8、）項目選址本期項目選址位于xx園區(qū)，占地面積約11.00畝。（二）建設規(guī)模與產品方案項目正常運營后，可形成年產xxx套智能終端產品的生產能力。（三）項目實施進度本期項目建設期限規(guī)劃24個月。（四）投資估算本期項目總投資包括建設投資、建設期利息和流動資金。根據謹慎財務估算，項目總投資3701.90萬元，其中：建設投資2981.87萬元，占項目總投資的80.55%；建設期利息72.92萬元，占項目總投資的1.97%；流動資金647.11萬元，占項目總投資的17.48%。（五）資金籌措項目總投資3701.90萬元，根據資金籌措方案，xxx投資管理公司計劃自籌資金（資本金）2213.85萬元。根據謹慎

9、財務測算，本期工程項目申請銀行借款總額1488.05萬元。（六）經濟評價1、項目達產年預期營業(yè)收入（SP）：6400.00萬元。2、年綜合總成本費用（TC）：5003.52萬元。3、項目達產年凈利潤（NP）：1022.25萬元。4、財務內部收益率（FIRR）：20.82%。5、全部投資回收期（Pt）：5.94年（含建設期24個月）。6、達產年盈虧平衡點（BEP）：2246.61萬元（產值）。（七）社會效益該項目符合國家有關政策，建設有著較好的社會效益，建設單位為此做了大量工作，建議各有關部門給予大力支持，使其早日建成發(fā)揮效益。本項目實施后，可滿足國內市場需求，增加國家及地方財政收入，帶動產業(yè)升

10、級發(fā)展，為社會提供更多的就業(yè)機會。另外，由于本項目環(huán)保治理手段完善，不會對周邊環(huán)境產生不利影響。因此，本項目建設具有良好的社會效益。（八）主要經濟技術指標表格題目主要經濟指標一覽表序號項目單位指標備注1占地面積7333.00約11.00畝1.1總建筑面積12214.901.2基底面積4253.141.3投資強度萬元/畝253.082總投資萬元3701.902.1建設投資萬元2981.872.1.1工程費用萬元2463.222.1.2其他費用萬元434.922.1.3預備費萬元83.732.2建設期利息萬元72.922.3流動資金萬元647.113資金籌措萬元3701.903.1自籌資金萬元22

11、13.853.2銀行貸款萬元1488.054營業(yè)收入萬元6400.00正常運營年份5總成本費用萬元5003.526利潤總額萬元1363.007凈利潤萬元1022.258所得稅萬元340.759增值稅萬元279.0010稅金及附加萬元33.4811納稅總額萬元653.2312工業(yè)增加值萬元2248.0613盈虧平衡點萬元2246.61產值14回收期年5.9415內部收益率20.82%所得稅后16財務凈現(xiàn)值萬元1117.10所得稅后第二章 項目投資背景分析一、 面臨的機遇與挑戰(zhàn)1、行業(yè)機遇（1）國家政策大力扶持人工智能和集成電路產業(yè)發(fā)展我國一直大力支持人工智能和集成電路產業(yè)的發(fā)展。2014年，工信

12、部發(fā)布國家集成電路產業(yè)發(fā)展推進綱要，提出到2020年，集成電路產業(yè)與國際先進水平的差距逐步縮小，全行業(yè)銷售收入年均增速超過20%，企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力大幅增強。2016年，國務院印發(fā)關于印發(fā)“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃的通知（國發(fā)201643號），將“核高基”、集成電路裝備等列為國家科技重大專項，發(fā)展關鍵核心技術，著力解決制約經濟社會發(fā)展和事關國家安全的重大科技問題。2017年，國務院公布新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，提出搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國。近年以來，國家和各級地方政府不斷通過產業(yè)政策、稅收優(yōu)惠政策、成立產業(yè)基金等方式支持人工

13、智能和集成電路產業(yè)發(fā)展，有望帶動行業(yè)技術水平和市場需求不斷提升。（2）新一代信息技術孕育了新的市場機會隨著云計算、物聯(lián)網、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業(yè)的產業(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)網領域，根據Gartner的預測，全球聯(lián)網設備將從2014年的37.5億臺上升到2020年的250億臺

14、，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。（3）集成電路產業(yè)重心轉移促進產業(yè)鏈整體發(fā)展集成電路行業(yè)目前呈現(xiàn)專業(yè)分工深度細化、細分領域高度集中的特點。從歷史進程看，全球半導體行業(yè)已經完成兩次的半導體產業(yè)轉移：第一次是20世紀70年代從美國轉向日本，第二次是20世紀80年代半導體產業(yè)轉向韓國與中國臺灣。目前全球半導體行業(yè)正經歷第三次產業(yè)轉移，世界集成電路產業(yè)逐漸向中國大陸轉

15、移。產業(yè)轉移是市場需求、國家產業(yè)政策和資本驅動的綜合結果。全球半導體產業(yè)歷史上兩次成功的轉移都帶來了產業(yè)發(fā)展方向的改變、分工方式的縱化、資源的重新配置，并給予了新參與者切入市場的機會，進而推動整個行業(yè)的革新與發(fā)展。目前，中國擁有全球最大且增速最快的集成電路消費市場。2018年，中國半導體產業(yè)產值達6,532億元，比上年增長20.7%。巨大的下游市場配合積極的國家產業(yè)政策與活躍的社會資本，正在全方位、多角度地支持國內半導體行業(yè)發(fā)展。在這一趨勢帶動下，芯片制造業(yè)廠商如臺積電、格羅方德、日月光等紛紛在大陸投資建廠和擴張生產線，下游晶圓加工工藝持續(xù)改進，國內封裝測試企業(yè)技術水平達到國際先進水平，為集成

16、電路設計企業(yè)提供了充足的產能基礎，可以支撐具有先進性的各類人工智能芯片的生產制造。（4）穩(wěn)步增長的市場需求持續(xù)推動人工智能芯片發(fā)展集成電路產品的下游應用領域十分廣泛，包括消費電子、汽車電子、工業(yè)控制、網絡設備、移動通信等等，下游廣闊的應用領域穩(wěn)定支撐著集成電路設計行業(yè)的持續(xù)發(fā)展。隨著人工智能算法的推廣應用，云端服務器越來越多地被用于模型“訓練”和“推理”任務，導致了對于大量云端訓練芯片和推理芯片的市場需求。同時，隨著終端向便攜化、智能化、網絡化方向發(fā)展，以及人工智能、云計算、智能家居、可穿戴設備、物聯(lián)網等為代表的新興產業(yè)崛起，邊緣計算的需求逐步提升，催生大量邊緣智能芯片的需求。人工智能逐步成為

17、推動集成電路產業(yè)發(fā)展的新動力，為集成電路設計企業(yè)帶來新的發(fā)展機遇。（5）人工智能應用興起給新興芯片設計企業(yè)帶來了發(fā)展機遇歷史上，每一次新的應用浪潮都會有新的巨頭公司崛起，Intel與ARM即分別抓住了個人電腦和移動終端兩次行業(yè)變革式的發(fā)展。當前人工智能應用的興起，則對處理器芯片提出了新的設計架構要求，給芯片設計行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。在這次變革中，傳統(tǒng)芯片企業(yè)和新興芯片設計企業(yè)站在了同一起跑線上，兩者各具優(yōu)勢，都面臨著廣闊的市場機遇。傳統(tǒng)芯片龍頭公司的優(yōu)勢體現(xiàn)在資金、資源和經驗壁壘上，它們往往在設計、工藝和制造層面擁有較深厚的積淀，各環(huán)節(jié)資源儲備和資金實力較強。傳統(tǒng)芯片龍頭公司也意識到了人工智

18、能相關應用的巨大潛力，通過并購方式收購了大量新興的人工智能芯片設計公司，例如Intel收購HabanaLabs、Nervana和Mobileye，Xilinx收購深鑒科技等。對于新興人工智能芯片設計公司而言，這是一次崛起的好機會。新興公司采用較為靈活的競爭策略，技術迭代時間短，產品研發(fā)時間快，更能夠適應下游人工智能應用的不斷升級。2、行業(yè)挑戰(zhàn)（1）行業(yè)高端專業(yè)人才不足集成電路設計行業(yè)是典型的技術密集行業(yè)，企業(yè)的技術研發(fā)實力源于對專業(yè)人才的儲備和培養(yǎng)。雖然近幾年隨著我國集成電路行業(yè)的發(fā)展，集成電路設計行業(yè)的從業(yè)人員逐步增多，但專業(yè)研發(fā)人才供不應求的情況依然普遍存在。而由于近幾年市場對于集成電路設

19、計人才的需求急劇增加，新進入企業(yè)聘用這些人才的成本已接近國際頂尖集成電路企業(yè)。未來一段時間，專業(yè)人才相對缺乏仍將成為制約行業(yè)發(fā)展的重要因素之一。（2）我國集成電路行業(yè)競爭力有待提升國際市場上主流的集成電路公司大都經歷了數(shù)十年以上的發(fā)展。盡管我國政府已加大對集成電路產業(yè)的重視，但由于國內企業(yè)資金實力相對不足、技術發(fā)展存在滯后性，與國外領先企業(yè)依然存在技術差距，尤其是CPU、GPU等基礎核心芯片的設計能力還存在顯著不足。因此，我國集成電路產業(yè)環(huán)境有待進一步完善，整體研發(fā)實力、創(chuàng)新能力仍有待提升。（3）人工智能技術發(fā)展尚需逐步成熟隨著處理器技術和智能算法的發(fā)展，近五年以來人工智能相關技術取得了明顯的

20、進步，應用場景不斷擴展。目前，人工智能技術及應用場景更多體現(xiàn)在圖像識別、語音識別等“感知智能”，自然語言處理等“認知智能”的應用場景尚處于較初級的階段，人工智能相關技術發(fā)展仍需逐步成熟，難以在短期內看到大規(guī)模實際應用。二、 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)

21、產業(yè)也可通過引入人工智能技術來大幅提高勞動生產率。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，人工智能模型已經建立完畢，已可用于推理或預測待處理輸入數(shù)據對應的輸出（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

22、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7.6108次基本運算，訓練該模型需要完成3.171017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

23、這樣的圖像識別，還可根據識別結果對圖片進行實時編輯和美化，在云計算數(shù)據中心只要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3.611010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

24、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

25、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

26、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

27、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

28、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

29、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。第三章 行業(yè)、市場分析一、 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

30、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)

31、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

32、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)的技術進步和產品體驗優(yōu)化。根據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。據市場調研機構iiMediaResearch估計，2016年全球智能駕駛汽

33、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)在經歷了手機及消費電子驅動的周期后，迎來了數(shù)據中心引領發(fā)展的階段，對于海量數(shù)據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Cisco的

34、預計，2016年至2021年全球數(shù)據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)據中心產品的大規(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)據中心業(yè)務增長迅速，以72.23%的年均復合增長率實現(xiàn)了2

35、019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)據中心業(yè)務收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據中心市場對于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據IDC報告顯示，云端推理和訓練所產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)據存儲向邊緣端轉移。邊緣計算是5G網絡架構中的核心環(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網絡對于低時延、

36、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效率，是智能制造的重要技術基礎。根據Gartner預測，未來物聯(lián)網將約有10%的數(shù)據需要在網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

37、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)模在經歷了互聯(lián)網和移動互聯(lián)網的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據大國，IDC預計到

38、2025年中國將擁有全球數(shù)據量的27.8%。另外，“中國制造2025”、“數(shù)字中國”等產業(yè)政策推動中國產業(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)展和通信網絡的升級推進著中國互聯(lián)網的演變，同時也推動著智能終端的更新迭代。根據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

39、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)據中心需要對大量原始數(shù)據進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數(shù)據存儲和帶寬等都有較高要求。傳統(tǒng)數(shù)據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)據中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據IDC數(shù)據，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

40、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產業(yè)的各項配套產業(yè)將迎來快速發(fā)展的契機，車聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、物聯(lián)網等應用行業(yè)將逐步進入發(fā)展的新階段。根據賽迪顧問預測，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%-5

41、0%的增長速度，到2024年，市場規(guī)模將達到785億元。二、 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，

42、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

43、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)的技術進步和產品體驗優(yōu)化。根據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

44、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)在經歷了手機及消費電子驅動的周期后，迎來了數(shù)據中心引領發(fā)展的階段，對于海量數(shù)據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

45、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Cisco的預計，2016年至2021年全球數(shù)據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)據中心產品的大規(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%。

46、作為GPU領域的代表性企業(yè)，Nvidia數(shù)據中心業(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)據中心業(yè)務收入的快速增長體現(xiàn)了下游數(shù)據中心市場對于泛人工智能類芯片的旺盛需求。根據IDC報告顯示，云端推理和訓練所產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)據安全性和系

47、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)據存儲向邊緣端轉移。邊緣計算是5G網絡架構中的核心環(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效率，是智能制造的重要技術基礎。根據Gartner預測，未來物聯(lián)網將約有10%的數(shù)據需要在網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

48、，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

49、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)模在經歷了互聯(lián)網和移動互聯(lián)網的追趕之后，中國正成為一個重要的數(shù)據大國，IDC預計到2025年中國將擁有全球數(shù)據量的27.8%。另外，“中國制造2025”、“數(shù)字中國”等產業(yè)政策推動中國產業(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)展和通信網絡的升級推進著中國互聯(lián)網的演變

50、，同時也推動著智能終端的更新迭代。根據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)據中心需要對大量原始數(shù)據進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數(shù)據存儲和帶寬等都有較高要求。傳統(tǒng)數(shù)據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)據中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據IDC數(shù)據，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

51、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產業(yè)的各項配套產業(yè)將迎來快速發(fā)展的契機，車聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、物聯(lián)網等應用行業(yè)將逐步進入發(fā)展的新階段。根據賽迪顧問預測，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

52、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。第四章 產品方案一、 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7333.00（折合約11.00畝），預計場區(qū)規(guī)劃總建筑面積12214.90。（二）產能規(guī)模根據國內外市場需求和xxx投資管理公司建設能力分析，建設規(guī)模確定達產年產xxx套智能終端產品，預計年營業(yè)收入6400.00萬元。二、 產品規(guī)劃方案及生產綱領本期項目產品主要從國家及地方產業(yè)發(fā)展政策、市

53、場需求狀況、資源供應情況、企業(yè)資金籌措能力、生產工藝技術水平的先進程度、項目經濟效益及投資風險性等方面綜合考慮確定。具體品種將根據市場需求狀況進行必要的調整，各年生產綱領是根據人員及裝備生產能力水平，并參考市場需求預測情況確定，同時，把產量和銷量視為一致，本報告將按照初步產品方案進行測算。表格題目產品規(guī)劃方案一覽表序號產品（服務）名稱單位單價（元）年設計產量產值1智能終端產品套xx2智能終端產品套xx3智能終端產品套xx4.套5.套6.套合計xxx6400.00隨著處理器技術和智能算法的發(fā)展，近五年以來人工智能相關技術取得了明顯的進步，應用場景不斷擴展。目前，人工智能技術及應用場景更多體現(xiàn)在圖

54、像識別、語音識別等“感知智能”，自然語言處理等“認知智能”的應用場景尚處于較初級的階段，人工智能相關技術發(fā)展仍需逐步成熟，難以在短期內看到大規(guī)模實際應用。第五章 運營管理模式一、 公司經營宗旨運用現(xiàn)代科學管理方法，保證公司在市場競爭中獲得成功，使全體股東獲得滿意的投資回報并為國家和本地區(qū)的經濟繁榮作出貢獻。二、 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)經濟效益，完善管理制度及運營網絡。遠期目標：探索模式創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、管理創(chuàng)新的產業(yè)發(fā)展新思路。堅持發(fā)展自主品牌，提

55、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，依法自主經營。2、根據國家和地方產業(yè)政策、智能終端產品行業(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、年度計劃和重大經營決策。3、根據國家法律、法規(guī)和智能終端產品行業(yè)有關政策，優(yōu)化配置經營要素，組織實施重大投資活動，對投入產出效果負責，增強市場競爭力，促進區(qū)域內智能終端產品行業(yè)持續(xù)、快速、健康發(fā)展。4、

56、深化企業(yè)改革，加快結構調整，轉換企業(yè)經營機制，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，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，集中資產收益，用于再投入和結構調整。三、 各部門職責及權限（一）銷售部職責說明1、協(xié)助總經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)據及時報送商務發(fā)展部總經理。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絡，不斷開辟和優(yōu)化物資供應渠道。8、負責收集產品供應商信息，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品采