大连智能人脸识别设备项目年度总结报告

1、大连智能人脸识别设备项目年度总结报告一、人脸识别设备宏观环境分析二、2018年度经营情况总结三、存在的问题及改进措施四、2019主要经营目标五、重点工作安排六、总结及展望尊敬的xxx有限责任公司领导：近年来，公司牢固树立“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，以提高发展质量和效益为中心，加快形成引领经济发展新常态的体制机制和发展方式，统筹推进企业可持续发展，全面推进开放内涵式发展，加快现代化、国际化进程，建设行业领先标杆。初步统计，2018年xxx有限责任公司实现营业收入30983.83万元，同比增长27.45%。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为27952.40万元，占营业总收

2、入的90.22%。一、人脸识别设备宏观环境分析（一）产业背景分析人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在

3、1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年

4、，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域

5、的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封

6、闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36

7、%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FRVT）最

8、新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从全球范围来看，美国人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的

9、研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地。可以看出，中国的追赶势头不容忽视。从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势，为人脸识别商业化应用打下基础。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人

10、脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发建筑工人实名制管理办法(试行)明确提出：建筑企业应配备

11、实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备，施工现场原则上实施封闭式管理，设立进出场门禁系统，采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡；不具备封闭式管理条件的工程项目，应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，而中国在人工智能上投入的资金主要专注于人脸识别核心技术，仅在2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府对人脸识别初创公司的资金支持已达亿级以上。仅在2017年，就有广州市政府

12、和有国务院国资委背景的中国国有资本风险投资基金对云从科技、旷视科技投入亿级以上资金。2017年，全球视觉人工智能市场规模约为70亿美元，同比增长12.36%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长259.6%，远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大，预计到2020年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。（二）工业绿色发展规划就技术和组织要求而言，工业绿色发展不是单个企业的孤立行为，而是渗透到产品生命周期的各个阶段，辐射从资源提取到生产、消费，再到废弃物处置循环利用的产业价值链上每一个环节，使得产业链所有环节都体现环境友好性特征，并

13、最终实现价值链各个环节的绿色化。而从消费者信息获取、绿色消费引导以及政府监管的角度出发，绿色技术、工艺和产品认证则需要对全生命周期做出科学、系统的追踪和评价。力争到2020年建立比较完善的发展循环经济法律法规体系、政策支持体系、体制与技术创新体系和激励约束机制。资源利用效率大幅度提高，废物最终处置量明显减少，建成大批符合循环经济发展要求的典型企业。推进绿色消费，完善再生资源回收利用体系。建设一批符合循环经济发展要求的工业（农业）园区和资源节约型、环境友好型城市。推进区域工业绿色转型，实施区域绿色制造试点示范。进一步提高区域工业资源能源利用效率，降低污染排放，强化资源环境标准约束与引领，探索工业

14、绿色低碳转型的新模式、新机制、新思路。引导试点城市加严能耗、水耗、排放标准，加强科技创新与管理创新，率先实现工业绿色低碳转型。梳理总结试点城市成功经验和做法，形成各具特色的工业绿色转型发展模式，以点带面推动工业绿色转型发展。（三）xxx十三五发展规划战略性新兴产业是引领经济社会发展的重要力量，当前，加快战略性新兴产业发展，抢占发展机遇，已成为各地推动经济发展的必然选择。我省要实现高质量发展，必须把发展战略性新兴产业摆在更加重要地位，积极培育发展新动能。大力发展战略性新兴产业，将吸引大量投资进入高科技产业，优化我省产业结构，并通过高科技产业化提高投资效率，提升我省经济发展的质量效益。同时，战略性

15、新兴产业通过技术溢出，会有效提升产品的技术含量，引导我省传统企业实现技术升级，从而有力促进产业转型升级，实现经济持续健康发展。（四）鼓励中小企业发展统计数据显示，民营经济如今已成为中国经济的中坚力量。截至2017年年底，我国实有个体工商户6579.4万户，私营企业2726.3万户，广义民营企业合计占全部市场主体的94.8%。而且，民营经济解决了绝大部分就业，是技术进步和创新的巨大驱动力：创造了60%以上GDP，贡献了70%以上的技术创新和新产品开发，提供了80%以上的就业岗位。十九大报告提出，毫不动摇巩固和发展公有制经济，毫不动摇鼓励、支持、引导非公有制经济发展。从经济的贡献看，截至2017年

16、底，我国民营企业的数量超过2700万家，个体工商户超过了6500万户，注册资本超过165万亿元，民营经济占GDP的比重超过了60%，撑起了我国经济的“半壁江山”。作为中国经济最具活力的部分，民营经济未来将继续稳步发展壮大，为促进我国经济社会持续健康发展发挥更大作用。（五）产业环境分析视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。最近三年，视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升，而且还催生了众

17、多新产业、新商业模式与新应用场景，推动了多行业产业链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展，市场规模的不断扩大及行业应用解决方案的建立和完善，视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透，助力各应用行业解决痛点，实现行业转型和升级，需求前景广阔。最近几年机器视觉行业实现快速发展的背景是：2015年基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类，同年Google在开源自己的深度学习算法。这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运用当中，由于数据可得性，算法成熟度，服务的容错率等因素的影响，落地的

18、速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，医疗/无人驾驶发展较慢。移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用，如面部识别可以使手机解锁及支付更加安全快捷，手势动作识别可以增强游戏体验，人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟现实等技术有机结合，深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域，给消费者带来全新的用户体验，提高生产和生活效率。因此，深度摄像拥有广阔的市场空间，预计到2021年，全球范围内深度摄像头市场规模有望达到78.9亿美元，较2017年的22亿美元增长262.73%。金融领域中的人脸识别，主要用途分为身份核验和场景

19、规模化应用。身份核验，也称作1:1刷脸，广泛地被应用于互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付，通过刷脸的方式进行校验。场景规模化应用也称作1:N刷脸，多用在刷脸支付、取款等。由于金融人群庞大，身份核验、场景应用等环节给人脸识别技术发展提供助力，预计可提供亿级以上的市场体量。以银行为例，人脸识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机具改造、网点VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别，智慧网点改造更是达千亿元级别，人脸识别可发挥的空间巨大。为满足当下人脸识别等人工智能的发展需求，行业也推出了各种针对深度学习芯片，如TPU、NPU、DPU、BPU等，但因其受场景限制以

20、及性能不及GPU等，市场上仍以GPU等通用芯片占主导。从上游芯片市场看，高端市场均被国外企业垄断。人脸识别芯片目前均采用人工智能通用芯片，而根据市场研究顾问公司CompassIntelligence在2018年5月发布的关于AI芯片最新调研报告，排名靠前的均是国外企业英伟达、英特尔、IBM与谷歌。排行榜中共有七家中国人工智能芯片公司入围榜单Top24，华为排名12，成中国大陆地区最强芯片厂商，其余六家中国公司分别为：联发科、Imagination、瑞芯微、芯原、寒武纪、地平线。二、2018年度经营情况总结2018年xxx有限责任公司实现营业收入30983.83万元，同比增长27.45%（667

21、2.72万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为27952.40万元，占营业总收入的90.22%。2018年度主要经济指标序号项目第一季度第二季度第三季度第四季度合计1营业收入6506.608675.478055.807745.9630983.832主营业务收入5870.007826.677267.626988.1027952.402.1人脸识别设备(A)1937.102582.802398.322306.079224.292.2人脸识别设备(B)1350.101800.131671.551607.266429.052.3人脸识别设备(C)997.901330.531235.501

22、187.984751.912.4人脸识别设备(D)704.40939.20872.11838.573354.292.5人脸识别设备(E)469.60626.13581.41559.052236.192.6人脸识别设备(F)293.50391.33363.38349.411397.622.7人脸识别设备(.)117.40156.53145.35139.76559.053其他业务收入636.60848.80788.17757.863031.43根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额6315.56万元，较去年同期相比增长625.68万元，增长率11.00%；实现净利润4736.67万元，较去年

23、同期相比增长900.22万元，增长率23.46%。2018年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元30983.83完成主营业务收入万元27952.40主营业务收入占比90.22%营业收入增长率（同比）27.45%营业收入增长量（同比）万元6672.72利润总额万元6315.56利润总额增长率11.00%利润总额增长量万元625.68净利润万元4736.67净利润增长率23.46%净利润增长量万元900.22投资利润率53.16%投资回报率39.87%财务内部收益率20.24%企业总资产万元28982.58流动资产总额占比万元33.56%流动资产总额万元9725.95资产负债率21.43%三

24、、行业及市场分析（一）行业分析生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其

25、相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理

26、是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。2018年11月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）公布了全球权威人脸识别比赛（FR

27、VT）最新报告，从前十名企业在千分之一的误报率下的识别准确率来看，其平均能达到99.69%，在千万分之一误报下的识别准确率超过99%。意味着机器几乎可以做到在1000万人的规模下准确识别每一个人，而人脑记忆并辨别100个人的身份都很有可能犯错，相比于去年同期，全球人脸识别性能提升了80%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水平，为人脸识别的技术落地提供技术面支撑。从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析。从每年新增数量来看，2007年新增专利尚不足百例，至2015

28、年迎来了爆发，全年新增专利已达到1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项，技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见（征求意见稿），给人脸识别普及打开；其后，安全防范视频监控人脸识别系统技术要求、信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规，为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年人工智能首次写入国家政府报告，作为人工智能的重要细分领域，国家对人脸识别相关

29、的政策支持力度在不断的加大。2017年12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）则具体规划“到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%”。（一）市场预测人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹

30、可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来

31、使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个

32、组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统

33、，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar

34、特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。四、存在的问题及改进措施（一）不断推进高质量发展改革开放以来，我县工业经济得到了长足的发展，总量快速扩张，综合实力显著增强，形成了以制造业为主导、民营经济为主体、专业镇与特色产业为载体的工业产业体系，为我县国民经济快速、健康发展作出了重要贡献。当前，土地、环境、劳动力等资源要素对经济可持续发展的制约效应已经叠加显现，我县传统产业以劳动密集型企业为主，自主创新能力薄弱，产品附加值普遍较低，土地资源占用较大，受资源和环境约束的问题日益突出，加快推进工业传统产业的转型升级已刻不容缓。发展实体经济，重点在制造业、难点也在制造业。作为国家治理的基础和重要支柱，

35、中央财政近年来在支持实施中国制造2025战略、促进工业转型升级方面发挥了重要的作用。中央财政创新财政资金投入方式，聚焦“中国制造2025”重点领域和薄弱环节，加大资金扶持力度，有力促进了我国战略性、基础性、先导性产业加快发展。大连，别称滨城，是辽宁省副省级市、计划单列市，国务院批复确定的中国北方沿海重要的中心城市、港口及风景旅游城市。截至2018年，全市下辖7个区、1个县、代管2个县级市，总面积12573.85平方千米，建成区面积488.6平方千米，户籍人口595.2万人，户籍城镇人口428.54万人，城镇化率72%。大连地处辽东半岛南端、黄渤海交界处，与山东半岛隔海相望，是重要的港口、贸易、

36、工业、旅游城市。基本地貌为中央高，向东西两侧阶梯状降低；地处北半球的暖温带、亚欧大陆的东岸，属暖温带半湿润大陆性季风气候。大连历史悠久，早在6000年前，大连地区就得到了开发。全国解放战争时期，旅大金地区为苏军军管和中国共产党领导下的特殊解放区，置旅大行政公署。1953年3月，改中央直辖市。1981年2月，改称大连市。1985年起，实行计划单列，同年7月国务院赋予大连省级经济管理权限。2019年，大连市地区生产总值7001.7亿元，按可比价格计算，同比增长6.5%。视觉人工智能是中国人工智能市场上最大的组成部分。根据中国信通院数据，2017年中国人工智能市场中视觉人工智能的占比超过37%。在视

37、觉人工智能领域，安防影像分析是最大的应用场景，2017年占比约67.9%。其他主要应用包括广告、互联网、云服务、手机等。（二）进一步促进节能清洁发展不久前，国务院发布了“十三五”节能减排综合工作方案，方案最终要实现的目的，是要加快建设资源节约型、环境友好型社会，确保完成“十三五”节能减排约束性目标，节能降耗，保障人民群众健康和经济社会可持续发展，促进经济转型升级，实现经济发展与环境改善双赢，节能环保，为建设生态文明提供有力支撑。就技术和组织要求而言，工业绿色发展不是单个企业的孤立行为，而是渗透到产品生命周期的各个阶段，辐射从资源提取到生产、消费，再到废弃物处置循环利用的产业价值链上每一个环节，

38、使得产业链所有环节都体现环境友好性特征，并最终实现价值链各个环节的绿色化。而从消费者信息获取、绿色消费引导以及政府监管的角度出发，绿色技术、工艺和产品认证则需要对全生命周期做出科学、系统的追踪和评价。力争到2020年建立比较完善的发展循环经济法律法规体系、政策支持体系、体制与技术创新体系和激励约束机制。资源利用效率大幅度提高，废物最终处置量明显减少，建成大批符合循环经济发展要求的典型企业。推进绿色消费，完善再生资源回收利用体系。建设一批符合循环经济发展要求的工业（农业）园区和资源节约型、环境友好型城市。推进区域工业绿色转型，实施区域绿色制造试点示范。进一步提高区域工业资源能源利用效率，降低污染

39、排放，强化资源环境标准约束与引领，探索工业绿色低碳转型的新模式、新机制、新思路。引导试点城市加严能耗、水耗、排放标准，加强科技创新与管理创新，率先实现工业绿色低碳转型。梳理总结试点城市成功经验和做法，形成各具特色的工业绿色转型发展模式，以点带面推动工业绿色转型发展。（三）抓住机遇实现产业转型升级立足我省省情，发挥制造业特色优势，集中力量化解过剩产能、发展新兴产业、改造传统动能，提高全要素生产率，推动制造业整体素质提升。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，

40、分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。五、2019主要经营目标2019年xxx有限责任公司计划实现营业收入6196.7660000000005万元，同比增长20%。六、重点工作安排2019年xxx有限责任公司将重点推进大连智能人脸识别设备项目实施。（一）产业发展政策符合性由xxx（集团）有限公司承办的“大连智能人脸识别设备项目”主要从事人脸识别设备项目开发投资，符合产业政策要求。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程

41、。主要方法有基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）和基于代数特征或统计学习的表征方法。（二）项目选址与用地规划相容性大连智能人脸识别设备项目选址于某某经济新区，项目所占用地为规划工业用地，符合用地规划要求，此外，项目建设前后，未改变项目建设区域环境功能区划；在落实该项目提出的各项污染防治措施后，可确保污染物达标排放，满足某某经济新区环境保护规划要求。因此，建设项目符合项目建设区域用地规划、产业规划、环境保护规划等规划要求。（三）“三线一单”符合性1、生态保护红线：大连智能人脸识别设备项目用地性质为建设用地，不在主导生态功能区范围内，且不在当地饮用水水源区、风景区、自然保护区等

42、生态保护区内，符合生态保护红线要求。2、环境质量底线：该项目建设区域环境质量不低于项目所在地环境功能区划要求，有一定的环境容量，符合环境质量底线要求。3、资源利用上线：项目营运过程消耗一定的电能、水，资源消耗量相对于区域资源利用总量较少，符合资源利用上线要求。4、环境准入负面清单：该项目所在地无环境准入负面清单，项目采取环境保护措施后，废气、废水、噪声均可达标排放，固体废物能够得到合理处置，不会产生二次污染。（三）项目选址某某经济新区大连，别称滨城，是辽宁省副省级市、计划单列市，国务院批复确定的中国北方沿海重要的中心城市、港口及风景旅游城市。截至2018年，全市下辖7个区、1个县、代管2个县级

43、市，总面积12573.85平方千米，建成区面积488.6平方千米，户籍人口595.2万人，户籍城镇人口428.54万人，城镇化率72%。大连地处辽东半岛南端、黄渤海交界处，与山东半岛隔海相望，是重要的港口、贸易、工业、旅游城市。基本地貌为中央高，向东西两侧阶梯状降低；地处北半球的暖温带、亚欧大陆的东岸，属暖温带半湿润大陆性季风气候。大连历史悠久，早在6000年前，大连地区就得到了开发。全国解放战争时期，旅大金地区为苏军军管和中国共产党领导下的特殊解放区，置旅大行政公署。1953年3月，改中央直辖市。1981年2月，改称大连市。1985年起，实行计划单列，同年7月国务院赋予大连省级经济管理权限。

44、2019年，大连市地区生产总值7001.7亿元，按可比价格计算，同比增长6.5%。（四）项目用地规模项目总用地面积52686.33平方米（折合约78.99亩）。（五）项目用地控制指标该工程规划建筑系数67.40%，建筑容积率1.42，建设区域绿化覆盖率5.49%，固定资产投资强度178.62万元/亩。（六）土建工程指标项目净用地面积52686.33平方米，建筑物基底占地面积35510.59平方米，总建筑面积74814.59平方米，其中：规划建设主体工程55519.99平方米，项目规划绿化面积4106.66平方米。（七）节能分析1、项目年用电量1091931.72千瓦时，折合134.20吨标准煤

45、。2、项目年总用水量33090.50立方米，折合2.83吨标准煤。3、“大连智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量1091931.72千瓦时，年总用水量33090.50立方米，项目年综合总耗能量（当量值）137.03吨标准煤/年。达产年综合节能量50.68吨标准煤/年，项目总节能率26.14%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合某某经济新区发展规划，符合某某经济新区产业结构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明显的影响。（九）项目总投资及资金构成项目预计总投资18600.09万元，

46、其中：固定资产投资14109.19万元，占项目总投资的75.86%；流动资金4490.90万元，占项目总投资的24.14%。（十）资金筹措该项目现阶段投资均由企业自筹。（十一）项目预期经济效益规划目标预期达产年营业收入44337.00万元，总成本费用35348.40万元，税金及附加359.52万元，利润总额8988.60万元，利税总额10587.93万元，税后净利润6741.45万元，达产年纳税总额3846.48万元；达产年投资利润率48.33%，投资利税率56.92%，投资回报率36.24%，全部投资回收期4.26年，提供就业职位780个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。（十三）主要经济指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1占地面积平方米52686.3378.99亩1.1容积率1.421.2建筑系数67.40%1.3投资强度万元/亩178.621.4基底面积平方米35510.591.5总建筑面积平方米74814.591.6绿化面积平方米4106.66绿化率5.49%2总投资万元18600.092.1固定资产投资万元14109.192.1.1土建工程投资万元5319.452.1.1.1土建工程投资占比万元28.60%2.1.2设备投资万元6