东莞智能人脸识别设备项目年度总结报告

1、东莞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科技公司领导：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科技公司实现营业收入15615.04万元，同比增长22.59%。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为14541.60万元，占营业总收入的93

2、.13%。一、人脸识别设备宏观环境分析（一）产业背景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

3、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

4、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

5、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

6、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）工业绿色发展规划“十三五”时期，我国工业将以系统节能改造为突破口，促进工业节能从局部、单体节能向全流程、系统性优化转变，实现工业能源利用效率大幅提升。在继续推进单体节能的同时，更加注重设备、企业、园区的多层级系统节能，在抓好重点行业节能的同时，面向工业全行业全面推进工业节能，在继续重视大企业能效提升的同时，着力推动中小企业节能。（三）xx

7、x十三五发展规划从发展趋势来看，目前中国经济的支柱产业正从房地产向战略性新兴产业过渡。要实现支柱产业的平稳切换，一方面要建立房地产调控的长效机制，另一方面要继续大力推进战略新兴产业的发展，两者相辅相承，缺一不可。因此，从宏观政策调控的逻辑上看，未来的投资机遇也应在战略性新兴产业里面。市场普遍认为，中国经济在明年下半年，将重新步入上升通道，而其背后的推动力，必将是战略性新兴产业的发展，目前投资已经到了最好的介入期。我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。推动高质量发展是做好经济工作的根本要求。高质量发展是体现新发展理念的发展，突出高质量发展导向，就是要坚持稳中求进，在稳的前提下，有所进取、

8、以进求稳，更好满足人民群众多样化、多层次、多方面的需求。（四）鼓励中小企业发展中共中央、国务院发布关于深化投融资体制改革的意见，提出建立完善企业自主决策、融资渠道畅通，职能转变到位、政府行为规范，宏观调控有效、法治保障健全的新型投融资体制。改善企业投资管理，充分激发社会投资动力和活力，完善政府投资体制，发挥好政府投资的引导和带动作用，创新融资机制，畅通投资项目融资渠道。民间投资是我国制造业发展的主要力量，约占制造业投资的85%以上，党中央、国务院一直高度重视民间投资的健康发展。为贯彻党的十九大精神，落实国务院对促进民间投资的一系列工作部署，工业和信息化部与发展改革委、科技部、财政部等15个相关

9、部门和单位联合印发了关于发挥民间投资作用推进实施制造强国战略的指导意见，围绕中国制造2025，明确了促进民营制造业企业健康发展的指导思想、主要任务和保障措施，旨在释放民间投资活力，引导民营制造业企业转型升级，加快制造强国建设。（五）产业环境分析生物识别，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

10、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。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

11、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，

12、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（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

13、，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

14、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%”。二、2018年度经营情况总结2018年xxx科技公司实现营业收入15615.04万元，同比增长22.59%（2877.09万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为145

15、41.60万元，占营业总收入的93.13%。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3279.164372.214059.913903.7615615.042主营业务收入3053.744071.653780.823635.4014541.602.1人脸识别设备(A)1007.731343.641247.671199.684798.732.2人脸识别设备(B)702.36936.48869.59836.143344.572.3人脸识别设备(C)519.14692.18642.74618.022472.072.4人脸识别设备(D)366.45488.60453

16、.70436.251744.992.5人脸识别设备(E)244.30325.73302.47290.831163.332.6人脸识别设备(F)152.69203.58189.04181.77727.082.7人脸识别设备(.)61.0781.4375.6272.71290.833其他业务收入225.42300.56279.09268.361073.44根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额3775.95万元，较去年同期相比增长335.99万元，增长率9.77%；实现净利润2831.96万元，较去年同期相比增长446.94万元，增长率18.74%。2018年度主要经济指标项目单位指标完成营

17、业收入万元15615.04完成主营业务收入万元14541.60主营业务收入占比93.13%营业收入增长率（同比）22.59%营业收入增长量（同比）万元2877.09利润总额万元3775.95利润总额增长率9.77%利润总额增长量万元335.99净利润万元2831.96净利润增长率18.74%净利润增长量万元446.94投资利润率31.26%投资回报率23.44%财务内部收益率21.04%企业总资产万元24383.24流动资产总额占比万元29.42%流动资产总额万元7173.41资产负债率26.03%三、行业及市场分析（一）行业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

18、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

19、%，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，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20

20、15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

21、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。201

22、7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%，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

23、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

24、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

25、，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

26、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

27、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

28、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。（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

29、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，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、

30、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。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

31、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

32、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

33、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。四、存在的问题及改进措施（一）不断推进高质量发展国际经验表明，在工业化早期阶段，实现高速增长相对容易，而从中等收入阶段向高收入阶段的过渡中，发展的难度明显增大，只有少数经济体能成功跨越这一关口。我国经过长期努力，经济发展取得历史性成就、发生历史性变革，形成了世界上人口最多的中等收入群体，但同时也面临不少困难和挑战。推动高质量发展，正是我国跨越关口、攻坚克难、应对挑战的一剂“对症良药”。新常态下全面深化改革，还要紧紧围绕发展中面临的突出问题推进改革，推出既具有年度特点，又有利于长远制度安排的改革举措，确保改革开放始终处

34、于“进行时”。各级政府要积极主动地认识新常态，适应新常态，引领新常态，以政府自身革命带动重要领域改革。通过进一步加快政府职能转变，推动行政审批、投资、价格、垄断行业、特许经营、政府购买服务、资本市场、民营银行准入、对外投资等领域改革，为大众创业、市场主体创新营造更加有利的政策环境和制度环境，让全面深化改革成为推进经济社会持续健康发展的强劲动力。做强重点领域，提升产业层次。首先是明确重点产业转型升级方向。其次是做大做强一批优势传统企业。加强大企业集团扶持力度，鼓励传统产业企业通过兼并重组，支持民营传统产业企业做强做精做专。再次是打造一批传统产业品牌。重点是政府、企业共同联手，共同破解制约企业可持

35、续发展和市场竞争力的破产矿、资源枯竭矿出路问题；厂办大集体问题；企业办社会问题；人员负担重问题这四大困局。要探讨通过引入战略投资者进行股权合作、市场化运营，推进医疗卫生、三供一业系统的市场化改革。东莞，是广东省地级市、国务院批复确定的中国珠江三角洲东岸中心城市。截至2018年，全市下辖4个街道、28个镇，总面积2465平方千米，建成区面积958.86平方千米，常住人口839.22万人，城镇人口763.86万人，城镇化率91.02%。东莞地处中国华南地区、广东省中南部、珠江口东岸，西北接广州市，南接深圳市，东北接惠州市，是珠三角中心城市之一、粤港澳大湾区城市之一，为广东四小虎之首，号称世界工厂，

36、是广东重要的交通枢纽和外贸口岸，也是全国4个不设区的地级市之一，新一线城市之一。东莞是广府文化的代表城市之一，是岭南文化的重要发源地，中国近代史的开篇地和改革开放的先行地，广东重要的交通枢纽和外贸口岸，被列为第一批国家新型城镇化综合试点地区和广东历史文化名城。东莞有港澳同胞约120万人，海外华侨约30万人，是著名的华侨之乡、粤剧之乡，曾获得国家森林城市、国际花园城市、全国文明城市、全国篮球城市等称号。2019年8月，中国海关总署主办的中国海关杂志公布了2018年中国外贸百强城市排名，东莞排名第3。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。

37、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。（二）进一步促进节能清洁发展相对而言，“十三五”时期节能减排技术进步的要求会更高，技术突破的难度会更大，因此企业要在这方面下更大的功夫。首先，要突破一批节能减排的关键性技术。作为行业排头兵的大企业要加大研发绿色低碳技术的投入力度，积极开展技术攻关，着力解决制约节能减排的一些技术瓶颈问题，力争在高效聚污、高效节能、高效储能、资源回收和循环利用、低成本减排技术等共性、关键技术方面取得重大突破，确保形成一批整体带动

38、性强、对资源开发和可持续发展具有战略意义的自主知识产权和关键核心技术。其次，要进一步加强现有生产环节与设备的技术改造。“十三五”时期，我国工业将以系统节能改造为突破口，促进工业节能从局部、单体节能向全流程、系统性优化转变，实现工业能源利用效率大幅提升。在继续推进单体节能的同时，更加注重设备、企业、园区的多层级系统节能，在抓好重点行业节能的同时，面向工业全行业全面推进工业节能，在继续重视大企业能效提升的同时，着力推动中小企业节能。（三）抓住机遇实现产业转型升级打造现代产业发展新高地的关键期。从现在起到2020年，我市要努力建设“强富美高”新我市，高水平全面建成小康社会。制造业仍然是推动我市经济社

39、会持续健康发展不可或缺的重要力量，是推动我市经济向更高层次跃升的基本支撑。要加快产业转型升级，做强做优先进制造业，培育壮大战略性新兴产业，加快发展现代服务业，推动建立创新能力强、质量效益好、结构布局合理、可持续发展和国际竞争力强的产业新体系，在新起点上重振我市产业雄风。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。五、2019主要经营目标2019年xxx科技公司计划实现营业收入3123.0080000000003万元，同比增长20%。六、重点工作安排2019年xxx科技公司将重点推进东莞智能人脸识别设备项目实施

40、。（一）产业发展政策符合性由xxx有限公司承办的“东莞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，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。（二）项目选址与用地规划相容性东莞智能人脸识别设备项目选址于某某经济示范中心，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

41、污染物达标排放，满足某某经济示范中心环境保护规划要求。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：东莞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

42、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）项目选址某某经济示范中心东莞，是广东省地级市、国务院批复确定的中国珠江三角洲东岸中心城市。截至2018年，全市下辖4个街道、28个镇，总面积2465平方千米，建成区面积958.86平方千米，常住人口839.22万人，城镇人口763.86万人，城镇化率91.02%。东莞地处中国华南地区、广东省中南部、珠江口东岸，西北接广州市，南接深圳市，东北接惠州市，是珠三角中心城市之一、粤港澳大湾区城市之一，为广东四小虎之首，号称世界工厂，是广东重要的交通枢纽和外贸口岸，也是全国4个不设区的地级市之一，新一线

43、城市之一。东莞是广府文化的代表城市之一，是岭南文化的重要发源地，中国近代史的开篇地和改革开放的先行地，广东重要的交通枢纽和外贸口岸，被列为第一批国家新型城镇化综合试点地区和广东历史文化名城。东莞有港澳同胞约120万人，海外华侨约30万人，是著名的华侨之乡、粤剧之乡，曾获得国家森林城市、国际花园城市、全国文明城市、全国篮球城市等称号。2019年8月，中国海关总署主办的中国海关杂志公布了2018年中国外贸百强城市排名，东莞排名第3。（四）项目用地规模项目总用地面积42888.10平方米（折合约64.30亩）。（五）项目用地控制指标该工程规划建筑系数76.52%，建筑容积率1.34，建设区域绿化覆盖

44、率5.22%，固定资产投资强度197.95万元/亩。（六）土建工程指标项目净用地面积42888.10平方米，建筑物基底占地面积32817.97平方米，总建筑面积57470.05平方米，其中：规划建设主体工程45056.46平方米，项目规划绿化面积2998.32平方米。（七）节能分析1、项目年用电量917157.55千瓦时，折合112.72吨标准煤。2、项目年总用水量8026.16立方米，折合0.69吨标准煤。3、“东莞智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量917157.55千瓦时，年总用水量8026.16立方米，项目年综合总耗能量（当量值）113.41吨标准煤/年。达产年综合节能量48.

45、60吨标准煤/年，项目总节能率26.00%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合某某经济示范中心发展规划，符合某某经济示范中心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14571.83万元，其中：固定资产投资12728.18万元，占项目总投资的87.35%；流动资金1843.65万元，占项目总投资的12.65%。（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17818.00万元，总成本费用

46、13677.28万元，税金及附加240.09万元，利润总额4140.72万元，利税总额4951.94万元，税后净利润3105.54万元，达产年纳税总额1846.40万元；达产年投资利润率28.42%，投资利税率33.98%，投资回报率21.31%，全部投资回收期6.19年，提供就业职位303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42888.1064.30亩1.1容积率1.341.2建筑系数76.52%1.3投资强度万元/亩197.951.4基底面积平方米32817.971.5总建筑面积平方米57470.051.6绿化面积平方米2998.32绿化率5.22%2总投资万元14571.832.1固定资产投资万元12728.182.1.1土建工程投