南昌智能終端產品項目可行性研究報告

目錄第一章背景及必要性 5一、人工智能芯片領域發(fā)展概況 5二、面臨的機遇與挑戰(zhàn) 10三、人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢 15第二章總論 20一、項目名稱及投資人 20二、編制原則 20三、編制依據 21四、編制范圍及內容 21五、項目建設背景 22六、結論分析 23第三章公司基本情況 27一、公司基本信息 27二、公司簡介 27三、公司競爭優(yōu)勢 28四、公司主要財務數據 30五、核心人員介紹 30六、經營宗旨 32七、公司發(fā)展規(guī)劃 32第四章市場預測 34一、人工智能相關芯片的市場規(guī)模 34二、人工智能相關芯片的市場規(guī)模 40三、中國集成電路行業(yè)概況 46第五章建筑物技術方案 49一、項目工程設計總體要求 49二、建設方案 51三、建筑工程建設指標 52第六章選址方案 54一、項目選址原則 54二、建設區(qū)基本情況 54三、創(chuàng)新驅動發(fā)展 59四、社會經濟發(fā)展目標 62五、產業(yè)發(fā)展方向 65六、項目選址綜合評價 67第七章SWOT分析說明 68一、優(yōu)勢分析（S） 68二、劣勢分析（W） 69三、機會分析（O） 70四、威脅分析（T） 70第八章發(fā)展規(guī)劃 78一、公司發(fā)展規(guī)劃 78二、保障措施 79第九章原輔材料成品管理 82一、項目建設期原輔材料供應情況 82二、項目運營期原輔材料供應及質量管理 82第十章技術方案 84一、企業(yè)技術研發(fā)分析 84二、項目技術工藝分析 87三、質量管理 88四、項目技術流程 89五、設備選型方案 90第十一章投資估算及資金籌措 92一、投資估算的依據和說明 92二、建設投資估算 93三、建設期利息 95四、流動資金 96五、總投資 98六、資金籌措與投資計劃 99第十二章招標、投標 101一、項目招標依據 101二、項目招標范圍 101三、招標要求 102四、招標組織方式 104五、招標信息發(fā)布 104第十三章項目風險防范分析 105一、項目風險分析 105二、項目風險對策 107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。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據來調整和優(yōu)化人工智能模型的參數，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百微秒就能執(zhí)行完成這樣的圖像識別，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3.61×1010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百條處理器基本指令，并與處理器架構配合實現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。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)[2016]43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；在物聯網領域，根據Gartner的預測，全球聯網設備將從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。人工智能芯片行業(yè)未來發(fā)展趨勢1、云計算、大數據、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、存儲和網絡硬件，IoT提供了更多的數據收集端口，大大提升了數據量。大數據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降低了數據傳輸和處理的延時性。人工智能關鍵技術未來將在5G、IoT、云計算和大數據等新興技術日益成熟的背景下取得突破性進展。根據中國信息通信研究院的統(tǒng)計數據，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)模的數據流動增加了傳輸和云端的壓力，使得邊緣端的網絡節(jié)點需要具備數據預處理和快速輸出結果的能力，數據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，越來越多的數據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，并且有很強的數據隱私性要求，相關生產數據不能上傳到云端。邊緣人工智能則很好地解決了這個需求，通過在產線等邊緣處直接部署智能計算設備，在無需將數據傳出工廠的同時，實時地進行數據處理并對產線進行決策和控制。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，主要是一些物聯網設備，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Gartner數據顯示，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”時代對數據的搜集、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優(yōu)異，但在機器認知類場景表現還有待提高。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。總論項目名稱及投資人（一）項目名稱南昌智能終端產品項目（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（以選址意見書為準）。編制原則1、嚴格遵守國家和地方的有關政策、法規(guī)，認真執(zhí)行國家、行業(yè)和地方的有關規(guī)范、標準規(guī)定；2、選擇成熟、可靠、略帶前瞻性的工藝技術路線，提高項目的競爭力和市場適應性；3、設備的布置根據現場實際情況，合理用地；4、嚴格執(zhí)行“三同時”原則，積極推進“安全文明清潔”生產工藝，做到環(huán)境保護、勞動安全衛(wèi)生、消防設施和工程建設同步規(guī)劃、同步實施、同步運行，注意可持續(xù)發(fā)展要求，具有可操作彈性；5、形成以人為本、美觀的生產環(huán)境，體現企業(yè)文化和企業(yè)形象；6、滿足項目業(yè)主對項目功能、盈利性等投資方面的要求；7、充分估計工程各類風險，采取規(guī)避措施，滿足工程可靠性要求。編制依據1、《國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年計劃綱要》；2、《投資項目可行性研究指南》；3、相關財務制度、會計制度；4、《投資項目可行性研究指南》；5、可行性研究開始前已經形成的工作成果及文件；6、根據項目需要進行調查和收集的設計基礎資料；7、《可行性研究與項目評價》；8、《建設項目經濟評價方法與參數》；9、項目建設單位提供的有關本項目的各種技術資料、項目方案及基礎材料。編制范圍及內容依據國家產業(yè)發(fā)展政策和有關部門的行業(yè)發(fā)展規(guī)劃以及項目承辦單位的實際情況，按照項目的建設要求，對項目的實施在技術、經濟、社會和環(huán)境保護等領域的科學性、合理性和可行性進行研究論證。研究、分析和預測國內外市場供需情況與建設規(guī)模，并提出主要技術經濟指標，對項目能否實施做出一個比較科學的評價，其主要內容包括如下幾個方面:1、確定建設條件與項目選址。2、確定企業(yè)組織機構及勞動定員。3、項目實施進度建議。4、分析技術、經濟、投資估算和資金籌措情況。5、預測項目的經濟效益和社會效益及國民經濟評價。項目建設背景在人工智能數十年的發(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。在經濟發(fā)展新常態(tài)下，南昌正處在打造核心增長極成型的關鍵期、率先全面小康的決勝期、全面深化改革的攻堅期、創(chuàng)建城市品牌的突破期、法治南昌建設的深化期，工業(yè)文明建設尚在爬坡過坎，城市文明建設尚還任重道遠，生態(tài)文明建設尚處起步示范，這一時代特征，決定了我們面臨的機遇是更為有利的歷史性機遇，我們面臨的挑戰(zhàn)是更為嚴峻的全面性挑戰(zhàn)。結論分析（一）項目選址本期項目選址位于xx（以選址意見書為準），占地面積約52.00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12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20895.22萬元，其中：建設投資17065.58萬元，占項目總投資的81.67%；建設期利息211.99萬元，占項目總投資的1.01%；流動資金3617.65萬元，占項目總投資的17.31%。（五）資金籌措項目總投資20895.22萬元，根據資金籌措方案，xxx投資管理公司計劃自籌資金（資本金）12242.55萬元。根據謹慎財務測算，本期工程項目申請銀行借款總額8652.67萬元。（六）經濟評價1、項目達產年預期營業(yè)收入（SP）：36100.00萬元。2、年綜合總成本費用（TC）：30755.03萬元。3、項目達產年凈利潤（NP）：3891.09萬元。4、財務內部收益率（FIRR）：12.53%。5、全部投資回收期（Pt）：6.74年（含建設期12個月）。6、達產年盈虧平衡點（BEP）：17083.87萬元（產值）。（七）社會效益通過分析，該項目經濟效益和社會效益良好。從發(fā)展來看公司將面向市場調整產品結構，改變工藝條件以高附加值的產品代替目前產品的產業(yè)結構。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㎡34667.00約52.00畝1.1總建筑面積㎡56593.631.2基底面積㎡21840.211.3投資強度萬元/畝317.902總投資萬元20895.222.1建設投資萬元17065.582.1.1工程費用萬元15197.252.1.2其他費用萬元1520.792.1.3預備費萬元347.542.2建設期利息萬元211.992.3流動資金萬元3617.653資金籌措萬元20895.223.1自籌資金萬元12242.553.2銀行貸款萬元8652.674營業(yè)收入萬元36100.00正常運營年份5總成本費用萬元30755.03""6利潤總額萬元5188.12""7凈利潤萬元3891.09""8所得稅萬元1297.03""9增值稅萬元1307.12""10稅金及附加萬元156.85""11納稅總額萬元2761.00""12工業(yè)增加值萬元10121.31""13盈虧平衡點萬元17083.87產值14回收期年6.7415內部收益率12.53%所得稅后16財務凈現值萬元2353.55所得稅后公司基本情況公司基本信息1、公司名稱：xxx投資管理公司2、法定代表人：謝xx3、注冊資本：1190萬元4、統(tǒng)一社會信用代碼：xxxxxxxxxxxxx5、登記機關：xxx市場監(jiān)督管理局6、成立日期：2014-4-287、營業(yè)期限：2014-4-28至無固定期限8、注冊地址：xx市xx區(qū)xx9、經營范圍：從事智能終端產品相關業(yè)務（企業(yè)依法自主選擇經營項目，開展經營活動；依法須經批準的項目，經相關部門批準后依批準的內容開展經營活動；不得從事本市產業(yè)政策禁止和限制類項目的經營活動。）公司簡介未來，在保持健康、穩(wěn)定、快速、持續(xù)發(fā)展的同時，公司以“和諧發(fā)展”為目標，踐行社會責任，秉承“責任、公平、開放、求實”的企業(yè)責任，服務全國。當前，國內外經濟發(fā)展形勢依然錯綜復雜。從國際看，世界經濟深度調整、復蘇乏力，外部環(huán)境的不穩(wěn)定不確定因素增加，中小企業(yè)外貿形勢依然嚴峻，出口增長放緩。從國內看，發(fā)展階段的轉變使經濟發(fā)展進入新常態(tài)，經濟增速從高速增長轉向中高速增長，經濟增長方式從規(guī)模速度型粗放增長轉向質量效率型集約增長，經濟增長動力從物質要素投入為主轉向創(chuàng)新驅動為主。新常態(tài)對經濟發(fā)展帶來新挑戰(zhàn)，企業(yè)遇到的困難和問題尤為突出。面對國際國內經濟發(fā)展新環(huán)境，公司依然面臨著較大的經營壓力，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，也面臨著重大機遇。隨著改革的深化，新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農業(yè)現代化的推進，以及“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”、《中國制造2025》、“互聯網+”、“一帶一路”等重大戰(zhàn)略舉措的加速實施，企業(yè)發(fā)展基本面向好的勢頭更加鞏固。公司將把握國內外發(fā)展形勢，利用好國際國內兩個市場、兩種資源，抓住發(fā)展機遇，轉變發(fā)展方式，提高發(fā)展質量，依靠創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新開辟發(fā)展新路徑，贏得發(fā)展主動權，實現發(fā)展新突破。公司競爭優(yōu)勢（一）公司具有技術研發(fā)優(yōu)勢，創(chuàng)新能力突出公司在研發(fā)方面投入較高，持續(xù)進行研究開發(fā)與技術成果轉化，形成企業(yè)核心的自主知識產權。公司產品在行業(yè)中的始終保持良好的技術與質量優(yōu)勢。此外，公司目前主要生產線為使用自有技術開發(fā)而成。（二）公司擁有技術研發(fā)、產品應用與市場開拓并進的核心團隊公司的核心團隊由多名具備行業(yè)多年研發(fā)、經營管理與市場經驗的資深人士組成，與公司利益捆綁一致。公司穩(wěn)定的核心團隊促使公司形成了高效務實、團結協作的企業(yè)文化和穩(wěn)定的干部隊伍，為公司保持持續(xù)技術創(chuàng)新和不斷擴張?zhí)峁┝吮匾娜肆Y源保障。（三）公司具有優(yōu)質的行業(yè)頭部客戶群體公司憑借出色的技術創(chuàng)新、產品質量和服務，樹立了良好的品牌形象，獲得了較高的客戶認可度。公司通過與優(yōu)質客戶保持穩(wěn)定的合作關系，對于行業(yè)的核心需求、產品變化趨勢、最新技術要求的理解更為深刻，有利于研發(fā)生產更符合市場需求產品，提高公司的核心競爭力。（四）公司在行業(yè)中占據較為有利的競爭地位公司經過多年深耕，已在技術、品牌、運營效率等多方面形成競爭優(yōu)勢；同時隨著行業(yè)的深度整合，行業(yè)集中度提升，下游客戶為保障其自身原材料供應的安全與穩(wěn)定，在現有競爭格局下對于公司產品的需求亦不斷提升。公司較為有利的競爭地位是長期可持續(xù)發(fā)展的有力支撐。公司主要財務數據表格題目公司合并資產負債表主要數據項目2020年12月2019年12月2018年12月資產總額9724.367779.497293.27負債總額4021.983217.583016.49股東權益合計5702.384561.904276.78表格題目公司合并利潤表主要數據項目2020年度2019年度2018年度營業(yè)收入17071.0013656.8012803.25營業(yè)利潤3527.222821.782645.41利潤總額3109.872487.902332.40凈利潤2332.401819.271679.33歸屬于母公司所有者的凈利潤2332.401819.271679.33核心人員介紹1、謝xx，中國國籍，無永久境外居留權，1958年出生，本科學歷，高級經濟師職稱。1994年6月至2002年6月任xxx有限公司董事長；2002年6月至2011年4月任xxx有限責任公司董事長；2016年11月至今任xxx有限公司董事、經理；2019年3月至今任公司董事。2、方xx，中國國籍，無永久境外居留權，1961年出生，本科學歷，高級工程師。2002年11月至今任xxx總經理。2017年8月至今任公司獨立董事。3、嚴xx，1957年出生，大專學歷。1994年5月至2002年6月就職于xxx有限公司；2002年6月至2011年4月任xxx有限責任公司董事。2018年3月至今任公司董事。4、陸xx，中國國籍，1978年出生，本科學歷，中國注冊會計師。2015年9月至今任xxx有限公司董事、2015年9月至今任xxx有限公司董事。2019年1月至今任公司獨立董事。5、莫xx，中國國籍，無永久境外居留權，1971年出生，本科學歷，中級會計師職稱。2002年6月至2011年4月任xxx有限責任公司董事。2003年11月至2011年3月任xxx有限責任公司財務經理。2017年3月至今任公司董事、副總經理、財務總監(jiān)。6、賀xx，中國國籍，無永久境外居留權，1970年出生，碩士研究生學歷。2012年4月至今任xxx有限公司監(jiān)事。2018年8月至今任公司獨立董事。7、戴xx，中國國籍，1977年出生，本科學歷。2018年9月至今歷任公司辦公室主任，2017年8月至今任公司監(jiān)事。8、林xx，中國國籍，1976年出生，本科學歷。2003年5月至2011年9月任xxx有限責任公司執(zhí)行董事、總經理；2003年11月至2011年3月任xxx有限責任公司執(zhí)行董事、總經理；2004年4月至2011年9月任xxx有限責任公司執(zhí)行董事、總經理。2018年3月起至今任公司董事長、總經理。經營宗旨自主創(chuàng)新，誠實守信，讓世界分享中國創(chuàng)造的魅力。公司發(fā)展規(guī)劃根據公司的發(fā)展規(guī)劃，未來幾年內公司的資產規(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。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。市場預測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)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、車輛互聯等多樣化服務，實現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，迎來了數據中心引領發(fā)展的階段，對于海量數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指數型增長趨勢。根據Cisco的預計，2016年至2021年全球數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，較早地實現了數據中心產品的大規(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數據中心業(yè)務收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數據中心業(yè)務增長迅速，以72.23%的年均復合增長率實現了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數據中心業(yè)務收入的快速增長體現了下游數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，未來物聯網將約有10%的數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)模在經歷了互聯網和移動互聯網的追趕之后，中國正成為一個重要的數據大國，IDC預計到2025年中國將擁有全球數據量的27.8%。另外，“中國制造2025”、“數字中國”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，服務器及數據中心需要對大量原始數據進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數據存儲和帶寬等都有較高要求。傳統(tǒng)數據中心存在著能耗較高、計算效率較低等諸多發(fā)展瓶頸，因此數據中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據IDC數據，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，車聯網、工業(yè)互聯網、物聯網等應用行業(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%-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)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、車輛互聯等多樣化服務，實現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，迎來了數據中心引領發(fā)展的階段，對于海量數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指數型增長趨勢。根據Cisco的預計，2016年至2021年全球數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，較早地實現了數據中心產品的大規(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數據中心業(yè)務收入在2015年僅為3.4億美元，自2016年起，Nvidia數據中心業(yè)務增長迅速，以72.23%的年均復合增長率實現了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數據中心業(yè)務收入的快速增長體現了下游數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，未來物聯網將約有10%的數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)模在經歷了互聯網和移動互聯網的追趕之后，中國正成為一個重要的數據大國，IDC預計到2025年中國將擁有全球數據量的27.8%。另外，“中國制造2025”、“數字中國”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，服務器及數據中心需要對大量原始數據進行運算處理，對于芯片等基礎硬件的計算能力、計算進度、數據存儲和帶寬等都有較高要求。傳統(tǒng)數據中心存在著能耗較高、計算效率較低等諸多發(fā)展瓶頸，因此數據中心中服務器的智能化將是未來發(fā)展趨勢。根據IDC數據，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，車聯網、工業(yè)互聯網、物聯網等應用行業(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%-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業(yè)政策的支持，國家集成電路產業(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，已經在全球集成電路產業(yè)中占據重要地位，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。根據中國半導體行業(yè)協會披露，近幾年以來，我國集成電路產業(yè)規(guī)模得到快速增長，2018年實現總銷售額高達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)計數據，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。在產業(yè)鏈上，集成電路產業(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)。根據中國半導體行業(yè)協會統(tǒng)計，2018年我國集成電路產業(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，具體表現在以下三點：第一，產業(yè)結構不夠合理。我國集成電路產業(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)的產值占比超過了60%。第二，產業(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，貿易逆差同比增長11.21%。隨著近年《國家集成電路產業(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)展中占據重要地位。建筑物技術方案項目工程設計總體要求（一）建筑工程采用的設計標準1、《建筑設計防火規(guī)范》2、《建筑抗震設計規(guī)范》3、《建筑抗震設防分類標準》4、《工業(yè)建筑防腐蝕設計規(guī)范》5、《工業(yè)企業(yè)噪聲控制設計規(guī)范》6、《建筑內部裝修設計防火規(guī)范》7、《建筑地面設計規(guī)范》8、《廠房建筑模數協調標準》9、《鋼結構設計規(guī)范》（二）建筑防火防爆規(guī)范本項目在建筑防火設計中從防止火災發(fā)生和安全疏散兩方面考慮。一是防火。所有建筑均采用一、二級耐火等級，室內裝修均采用不燃或難燃材料，使火災不易發(fā)生，即使發(fā)生也不易迅速蔓延，同時建筑內均設置了消火栓。防火分區(qū)面積滿足建筑設計防火規(guī)范要求。二是疏散。建筑的平面布局、建筑物間距、道路寬度等均應滿足防火疏散的要求，便于人員疏散。建筑物的平面布置、空間尺寸、結構選型及構造處理根據工藝生產特征、操作條件、設備安裝、維修、安全等要求，進行防火、防爆、抗震、防噪聲、防塵、保溫節(jié)能、隔熱等的設計。滿足當地規(guī)劃部門的要求，并執(zhí)行工程所在地區(qū)的建筑標準。（三）主要車間建筑設計在滿足生產使用要求的前提下，本著“實用、經濟”條件下注意美觀的原則，確定合理的建筑結構方案，立面造型簡潔大方、統(tǒng)一協調。認真貫徹執(zhí)行“適用、安全、經濟”方針。因地制宜，精心設計，力求作到技術先進、經濟合理、節(jié)約建設資金和勞動力，同時，采用節(jié)能環(huán)保的新結構、新材料和新技術。（四）本項目采用的結構設計標準1、《建筑抗震設計規(guī)范》2、《構筑物抗震設計規(guī)范》3、《建筑地基基礎設計規(guī)范》4、《混凝土結構設計規(guī)范》5、《鋼結構設計規(guī)范》6、《砌體結構設計規(guī)范》7、《建筑地基處理技術規(guī)范》8、《設置鋼筋混凝土構造柱多層磚房抗震技術規(guī)程》9、《鋼結構高強度螺栓連接的設計、施工及驗收規(guī)程》（五）結構選型1、該項目擬選項目選址所在地區(qū)基本地震烈度為7度。根據現行《建筑抗震設計規(guī)范》的規(guī)定，本項目按當地基本地震烈度執(zhí)行9度抗震設防。2、根據項目建設的自身特點及項目建設地規(guī)劃建設管理部門對該區(qū)域建筑結構的要求，確定本項目生產車間采用鋼結構，采用柱下獨立基礎。3、建筑結構的設計使用年限為50年，安全等級為二級。建設方案1、本項目建構筑物完全按照現代化企業(yè)建設要求進行設計，采用輕鋼結構、框架結構建設，并按《建筑抗震設計規(guī)范》（GB50011—2010）的規(guī)定及當地有關文件采取必要的抗震措施。整個廠房設計充分利用自然環(huán)境，強調豐富的空間關系，力求設計新穎、優(yōu)美舒適。主要建筑物的圍護結構及屋面，符合建筑節(jié)能和防滲漏的要求；車間廠房設有天窗進行采光和自然通風，應選用氣密性和防水性良好的產品。.2、生產車間的建筑采用輕鋼框架結構。在符合國家現行有關規(guī)范的前提下，做到結構整體性能好，有利于抗震防腐，并節(jié)省投資，施工方便。在設計上充分考慮了通風設計，避免火災、爆炸的危險性。.3、《建筑內部裝修設計防火規(guī)范》，耐火等級為二級；屋面防水等級為三級，按照《屋面工程技術規(guī)范》要求施工。.4、根據地質條件及生產要求，對本裝置土建結構設計初步定為：生產車間采用鋼筋混凝土獨立基礎。.5、根據項目的自身情況及當地規(guī)劃建設管理部門對該區(qū)域建筑結構的要求，確定本項目生產生間擬采用全鋼結構。.6、本項目的抗震設防烈度為6度，設計基本地震加速度值為0.05g，建筑抗震設防類別為丙類，抗震等級為三級。.7、建筑結構的設計使用年限為50年，安全等級為二級。建筑工程建設指標本期項目建筑面積56593.63㎡，其中：生產工程36796.38㎡，倉儲工程8550.45㎡，行政辦公及生活服務設施7868.12㎡，公共工程3378.