宁波智能人脸识别设备项目立项申请

1、宁波智能人脸识别设备项目立项申请一、项目基本信息（一）项目名称宁波智能人脸识别设备项目人脸识别，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，

2、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

3、、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、

4、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，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

5、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特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。（二）项目建设单位xxx有限公司（三）法定代表人陆xx（四）公司简介顺应经济新常态，需要公

6、司积极转变发展方式，实现内涵式增长。为此，公司要求各级单位通过创新驱动、结构优化、产业升级、提升产品和服务质量、提高效率和效益等路径，努力实现“做实、做强、做大、做好、做长”的发展理念。本公司奉行“客户至上，质量保障”的服务宗旨，树立“一切为客户着想” 的经营理念，以高效、优质、优惠的专业精神服务于新老客户。 公司通过了GB/ISO9001-2008质量体系、GB/24001-2004环境管理体系、GB/T28001-2011职业健康安全管理体系和信息安全管理体系认证，并获得CCIA信息系统业务安全服务资质证书以及计算机信息系统集成三级资质。 公司已拥有ISO/TS16949质量管理体系以及I

7、SO14001环境管理体系，以及ERP生产管理系统，并具有国际先进的自动化生产线及实验测试设备。公司通过了ISO质量管理体系认证，并严格按照上述管理体系的要求对研发、采购、生产和销售等过程进行管理，同时以客户提出的品质要求为基础，建立了完整的产品质量控制体系，保证产品质量的优质、稳定。公司生产运营过程中，始终坚持以效益为中心，突出业绩导向，全面推行内部市场化运作模式，不断健全完善全面预算管理体系及考评机制，把全面预算管理贯穿于生产经营活动的各个环节。通过强化预算执行过程管控和绩效考核，对生产经营过程实施全方位精细化管理，有效控制了产品生产成本；着力推进生产控制自动化与经营管理信息化的深度融合，

8、提高了生产和管理效率，优化了员工配置，降低了人力资源成本；坚持问题导向，不断优化工艺技术指标，强化技术攻关，积极推广应用新技术、新工艺、新材料、新装备，原料转化率稳步提高，降低了原料成本及能源消耗，产品成本优势明显。上一年度，xxx集团实现营业收入12437.07万元，同比增长15.39%（1659.12万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为10835.15万元，占营业总收入的87.12%。根据初步统计测算，公司实现利润总额2809.62万元，较去年同期相比增长613.94万元，增长率27.96%；实现净利润2107.22万元，较去年同期相比增长405.42万元，增长率23.82

9、%。（五）项目选址某某工业示范区（六）项目用地规模项目总用地面积17408.70平方米（折合约26.10亩）。（七）项目用地控制指标该工程规划建筑系数72.85%，建筑容积率1.61，建设区域绿化覆盖率5.04%，固定资产投资强度199.71万元/亩。项目净用地面积17408.70平方米，建筑物基底占地面积12682.24平方米，总建筑面积28028.01平方米，其中：规划建设主体工程20154.20平方米，项目规划绿化面积1412.97平方米。（八）设备选型方案项目计划购置设备共计73台（套），设备购置费1951.65万元。（九）节能分析1、项目年用电量868582.05千瓦时，折合106.

10、75吨标准煤。2、项目年总用水量14141.31立方米，折合1.21吨标准煤。3、“宁波智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量868582.05千瓦时，年总用水量14141.31立方米，项目年综合总耗能量（当量值）107.96吨标准煤/年。达产年综合节能量34.09吨标准煤/年，项目总节能率23.49%，能源利用效果良好。（十）项目总投资及资金构成项目预计总投资7354.86万元，其中：固定资产投资5212.43万元，占项目总投资的70.87%；流动资金2142.43万元，占项目总投资的29.13%。（十一）项目预期经济效益规划目标预期达产年营业收入17746.00万元，总成本费用140

11、71.00万元，税金及附加130.46万元，利润总额3675.00万元，利税总额4312.36万元，税后净利润2756.25万元，达产年纳税总额1556.11万元；达产年投资利润率49.97%，投资利税率58.63%，投资回报率37.48%，全部投资回收期4.17年，提供就业职位325个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。（十三）项目评价1、项目达产年投资利润率49.97%，投资利税率58.63%，全部投资回报率37.48%，全部投资回收期4.17年，固定资产投资回收期4.17年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。2、民营企业和民间资本是培育和发展战略性新兴产业的

12、重要力量。鼓励和引导民营企业发展战略性新兴产业，对于促进民营企业健康发展，增强战略性新兴产业发展活力具有重要意义。二、项目建设背景分析(一)项目建设背景生物识别，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

13、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

14、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特征等），然后

15、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，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

16、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

17、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)必要性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

18、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%，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

19、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

20、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

21、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。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20

22、17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

23、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%，且中国企业占据榜单前五位，居世界领先水

24、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2015年迎来了爆发，全年新增专利已达到139

25、8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的政策支持力度在不断的加大。2017年

26、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。2017年，全球AI创业公司获得资金支持152亿

27、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

28、工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。三、建设规划（一）产品规划项目主要产品为人脸识别设备，根据市场情况，预计年产值17746.00万元。项目产品的市场需求是投资项目存在和发展的基础，市场需要量是根据分析项目产品市场容量、产品产量及其技术发展来进行预测；目前，我国各行业及各个领域对项目产品需求量很大，由于此类产品具有市场需求多样化、升级换代快的特点，所以项目产品的生产量满足不了市场要求，每年还需大量从外埠调入或国外进口，商品市场需求高于产品制造发展速度，因此，项目产品具有广阔的潜在市场。通过对国内外市场需求预测可以看出，我国项目产品将以内销为主并扩大外销，随着产品宣传力度的加大，产品

29、价格的降低，产品质量的提高和产品的多样化，项目产品必将更受欢迎；通过对市场需求预测分析，国内外市场对项目产品的需求量均呈逐年增加的趋势，市场销售前景非常看好。（二）用地规模该项目总征地面积17408.70平方米（折合约26.10亩），其中：净用地面积17408.70平方米（红线范围折合约26.10亩）。项目规划总建筑面积28028.01平方米，其中：规划建设主体工程20154.20平方米，计容建筑面积28028.01平方米；预计建筑工程投资2457.29万元。宁波，简称甬，是浙江省副省级市、计划单列市，国务院批复确定的中国东南沿海重要的港口城市、长江三角洲南翼经济中心。截至2019年，全市下辖

30、6个区、2个县、代管2个县级市，总面积9816平方千米，常住人口854.2万人。宁波地处中国华东地区、东南沿海，大陆海岸线中段，长江三角洲南翼，东有舟山群岛为天然屏障，宁波属于典型的江南水乡兼海港城市，是中国大运河南端出海口、海上丝绸之路东方始发港。宁波舟山港年货物吞吐量位居全球第一，集装箱量位居世界前三，是一个集内河港、河口港和海港于一体的多功能、综合性的现代化深水大港。宁波是国家历史文化名城，公元前2000多年的夏代，宁波的名称为鄞，春秋时为越国境地，秦时属会稽郡的鄞、鄮、句章三县，唐时称明州。唐朝长庆元年（821年），明州州治迁到三江口，并筑内城，标志着宁波建城之始。明洪武十四年（138

31、1年），取海定则波宁之义，改称宁波，一直沿用至今，是中国著名的院士之乡。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，宁波排名第8。2019年地区生产总值11985.1亿元。（三）用地总体要求本期工程项目建设规划建筑系数72.85%，建筑容积率1.61，建设区域绿化覆盖率5.04%，固定资产投资强度199.71万元/亩。项目预计总建筑面积28028.01平方米，其中：计容建筑面积28028.01平方米，计划建筑工程投资2457.29万元，占项目总投资的33.41%。（四）选址综合评价项目建设地拥有多支具备相应资质的勘测队伍、设计队伍和专业化建设工程队伍，拥

32、有一大批高素质的产业工人，确保投资项目的实施能力，同时，项目建设地商贸流通行业发达，与国内260多个大中城市开设了货运直达业务。投资项目建设地址及周边地区具有较强的生产配套与协作能力，项目建设地工业种类齐全制造业发达，技术人员与高等级工程技术人力资源充足，项目配套及辅助材料均能找到合适的服务厂家，供应商分布在周边150.00公里的范围内，供货运输时间约在2.00小时之内，而且铁路、公路运输非常方便快捷。四、项目风险评估分析投资项目涉及的利益群体，从单位角度讲，主要是建设期内的相关行业制造企业和运营期内的上、下游企业；在项目建设过程中部分相关行业企业的产品得到投资项目的使用，可以直接获利；在项目

33、的运营期内，由于项目承办单位可以和上、下游企业组成完整的产业链，从而推动行业向更高的层次发展，合作双方实现共赢，因此，上、下游企业也是投资项目的受益群体。本报告社会影响评价分析是从“以人为本”的原则出发，研究项目的社会影响、项目与所在地区的适应性和社会风险等；项目承办单位的项目建设必然影响着当地社会与经济的发展和附近城镇居民的生活，对国民经济中各产业有较强的推动和带动作用，但社会效益很难用货币价值来衡量，需要复杂的技术方法和分析工具，故本章节只是定性说明建设项目对当地社会的影响、贡献和适应性，国民经济分析部分只是作为评价项目经济合理性的参考和依据。经社会风险评价，项目承办单位承办的建设项目面临

34、的社会风险很小，不会对国家和当地社会产生不良影响。投资项目建成后增加了当地人民群众的就业机会，提高了当地人民的收入，提高了居民的生活水平，为提高社会就业率做出很大的贡献。五、项目投资方案（一）固定资产投资估算本期项目的固定资产投资5212.43(万元）。（二）流动资金投资估算预计达产年需用流动资金2142.43万元。（三）总投资构成分析1、总投资及其构成分析：项目总投资7354.86万元，其中：固定资产投资5212.43万元，占项目总投资的70.87%；流动资金2142.43万元，占项目总投资的29.13%。2、固定资产投资及其构成分析：本期工程项目固定资产投资包括：建筑工程投资2457.29

35、万元，占项目总投资的33.41%；设备购置费1951.65万元，占项目总投资的26.54%；其它投资803.49万元，占项目总投资的10.92%。3、总投资及其构成估算：总投资=固定资产投资+流动资金。项目总投资=5212.43+2142.43=7354.86（万元）。（四）资金筹措全部自筹。六、经济效益分析（一）营业收入估算该“宁波智能人脸识别设备项目”经营期内不考虑通货膨胀因素，只考虑人脸识别设备行业设备相对价格变化，假设当年人脸识别设备设备产量等于当年产品销售量。项目达产年预计每年可实现营业收入17746.00万元。（二）达产年增值税估算达产年应缴增值税=销项税额-进项税额=506.90

36、万元。（三）综合总成本费用估算根据谨慎财务测算，当项目达到正常生产年份时，按达产年经营能力计算，本期工程项目综合总成本费用14071.00万元，其中：可变成本11933.71万元，固定成本2137.29万元，具体测算数据详见总成本费用估算一览表所示。（四）利润总额及企业所得税利润总额=营业收入-综合总成本费用-销售税金及附加+补贴收入=3675.00（万元）。企业所得税=应纳税所得额税率=3675.0025.00%=918.75（万元）。（五）利润及利润分配1、本期工程项目达产年利润总额（PFO）：利润总额=营业收入-综合总成本费用-销售税金及附加+补贴收入=3675.00（万元）。2、达产年

37、应纳企业所得税：企业所得税=应纳税所得额税率=3675.0025.00%=918.75（万元）。3、本项目达产年可实现利润总额3675.00万元，缴纳企业所得税918.75万元，其正常经营年份净利润：企业净利润=达产年利润总额-企业所得税=3675.00-918.75=2756.25（万元）。4、根据利润及利润分配表可以计算出以下经济指标。（1）达产年投资利润率=49.97%。（2）达产年投资利税率=58.63%。（3）达产年投资回报率=37.48%。5、根据经济测算，本期工程项目投产后，达产年实现营业收入17746.00万元，总成本费用14071.00万元，税金及附加130.46万元，利润总

38、额3675.00万元，企业所得税918.75万元，税后净利润2756.25万元，年纳税总额1556.11万元。七、结论1、实践表明，促进中小企业产业集群发展，有利于集约使用土地，集中治理环境，有利于统筹区域和城乡发展，加速工业化、信息化、城镇化和农业现代化进程，有利于转变中小企业发展方式，提高产业竞争力。在当前形势下，要充分认识到促进产业集群发展，对于当前缓解中小企业运行的下行压力，拉动经济、稳定就业形势和扩大出口的重要意义。要切实加强对产业集群发展的宏观管理、规划引导和协调服务，优化产业集聚环境，提高专业化协作水平，积极培育龙头骨干企业，加强区域品牌建设，鼓励创新资源向集群集聚。利用现代信息

39、技术建设智慧集群，提升中小企业产业集群核心竞争力。要进一步提升专业化协作，鼓励和引导大企业与中小企业通过专业分工、服务外包、订单生产等多种方式，建立协同创新、合作共赢的协作关系。发挥龙头骨干企业的技术引领和示范带动效应，鼓励龙头骨干企业将配套企业纳入共同的供应链管理、质量管理、标准管理、合作研发管理等，提高专业化协作和配套能力。当前我国对外开放进入新阶段，必须加快构建开放型经济新体制，实施新一轮高水平对外开放，以开放的主动赢得发展的主动、国际竞争的主动。从中小企业情况看，要以建设“一带一路”为契机，积极支持中小企业稳定和开拓国际市场。鼓励有实力的中小企业参与境外基础设施合作和产能合作，推动中国

40、装备走向世界，促进冶金、建材等产业对外投资。加大出口信用保险以及各类出口信贷对中小企业的支持力度。鼓励中小企业到境外收购技术和品牌，带动产品和服务出口。指导和帮助中小企业运用世界贸易组织规则维护企业合法权益，为中小企业提供应对反补贴、反倾销等方面的法律援助。发挥行业协会作用，加强行业自律，规范中小企业进出口经营秩序，从源头上避免恶性竞争和贸易纠纷。2、该项目建设选址合理，自然条件良好，综合优势突出，功能分区明确，投资规模适度，符合项目建设地“十三五”产业发展规划，切合项目建设地经济发展的实际需求，是一项经济效益明显、社会效益良好、环境保护效益突出的开发建设项目。投资项目的实施，对于增加国家财政

41、收入，加快当地全面建设小康社会步伐具有重要意义。项目承办单位该项目建设条件成熟，通过经济、技术、环境保护和社会效益等方面预测分析，投资项目具有经济效益和社会效益的双重收益，不仅项目的盈利范围大，而且抗风险能力强，同时，对于各种废弃污染物均有切实可行的治理措施，在取得较高经济效益的同时，也保护了自然环境；目前，项目承办单位实施投资项目的基本条件已经具备，因此，项目建设是完全可行的。undefined3、本期工程项目投资效益是显著的，达产年投资利润率49.97%，投资利税率58.63%，全部投资回报率37.48%，全部投资回收期4.17年（含建设期），表明本期工程项目利润空间较大，具有较好的盈利能

42、力、较强的清偿能力和抗风险能力。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