哈尔滨智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告

1、哈尔滨智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告规划设计/投资分析/实施方案哈尔滨智能人脸识别设备项目行业调研市场分析报告目录第一章 宏观环境分析第二章 区域内行业发展形势分析第三章 重点企业调研分析第四章 重点投资项目分析第五章 总结及展望第一章 宏观环境分析一、产业背景分析生物识别，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

2、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。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

3、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、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

4、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（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

5、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

6、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%”。二、产业政策及发展规划（一）中国制造2025工业，是一个城市经济社会发展的重要支撑。近年来，我市坚持把产业做强做大、推动工业高质量发展放在首位，全面

7、落实工业稳增长各项政策措施，大力实施“大产业”发展战略，深入开展工业发展大会战，坚持传统产业转型升级和新兴产业培育。（二）工业绿色发展规划中国制造2025提出的创新驱动、绿色发展、智能制造、工业强基等基本方针和主要任务，具有高度的战略关联性和目标协整性。这些方针和任务立足建设制造强国的总体要求，又与主要发达国家应对工业4.0的举措形成战略呼应。从要素利用方式、生产流程变革、能源管理潜力及其效果来看，以创新为支点，绿色化与智能化互为条件、相互融合，将共同支撑中国工业整体素质的改善和全体系再造。为此，规划将中国制造2025确立的方针任务细化落地，进一步提出“实施绿色制造互联网，提升工业绿色智能水平

8、”。推动互联网与绿色制造融合发展，是大数据时代两化融合的提升和深化。企业利用移动互联网、云计算、大数据、物联网以及分享经济等智能技术和模式，不仅为绿色产品设计制造销售提供新的研发理念、技术手段和商业模式，而且传统产业绿色改造、资源回收利用方式的绿色化创新同样需要丰富优质的数字资产和信息平台做支撑。进入21世纪，大规模开发利用化石能源导致的能源危机、环境危机日益凸显，建立在化石能源基础上的传统工业文明陷入困境。国际金融危机爆发后，以资源消耗和需求拉动为支撑的经济增长模式受到了巨大冲击。后危机时代，发达国家开始重新审视工业部门在财富形成和积累中的重要作用，相继提出了“再工业化”战略，旨在以创新激发

9、制造业活力，重振实体经济。同时，在全球经济艰难复苏和深度调整的大背景下，发达国家实施“绿色新政”，意图通过发展新兴绿色产业和绿色技术，发掘新的绿色增长点，将全球工业带入绿色化发展的新路径，为重塑全球产业链、推动消费者行为变革提供持续动力，进而在实体经济领域新一轮国际竞争中占据制高点。（三）xxx十三五发展规划战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础的产业，具有知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好等特点，对经济社会发展具有重要引领带动作用。抓住了战略性新兴产业，就抢占了发展先机，掌握了未来发展的主动权。十八大以来，我国坚定实施创新驱动发展战略，深化体制机制改革，特别是“

10、放管服”改革，优化营商环境，推进大众创业万众创新，不断激发全社会的创新活力。一是全社会的创新投入不断提升。2017年全社会研发投入1.75万亿元，比上年增长11.6%，占国内生产总值的比重达到2.12%。研发费用加计扣除等一系列普惠性税收优惠政策调动企业不断加大创新投入。二是全社会创新意识普遍增强。各级政府深入贯彻创新发展理念，围绕支持创新不断优化管理和服务，有利于新技术新产业新业态新模式蓬勃发展的管理模式逐步形成。企业面向市场和消费升级，大胆推进技术创新和商业模式创新，新的增长点不断涌现。三是有利于新动能培育的改革举措陆续出台。深入开展全面创新改革试验，出台了创新管理、优化服务培育壮大新动能

11、的一系列政策举措。特别是今年上半年以来，党中央、国务院连续出台了优化科研管理提高科研绩效、深化“互联网+政务服务”、加强科研诚信建设、加强知识产权审判领域改革、推进人才评价机制改革等改革文件，进一步破除制约创新创业的制度障碍，释放新动能发展的活力。（四）xx高质量发展规划在企业层面，优化产业组织结构，推进行业兼并重组。鼓励传统支柱产业企业进行资源整合和行业重组，提高产业集中度，优化产业整体布局。鼓励和引导非公有制企业通过参股、控股、资产收购等多种方式参与企业兼并重组，支持兼并重组企业整合内部资源，通过优化技术、产品结构等化解过剩产能，支持和培育优强企业发展壮大。三、鼓励中小企业发展提振民营经济

12、、激发民间投资已被列入重要清单。民营经济是经济和社会发展的重要组成部分，在壮大区域经济、安排劳动就业、增加城乡居民收入、维护社会和谐稳定以及全面建成小康社会进程中起着不可替代的作用，如何做大做强民营经济，已成为当前的一项重要课题。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

13、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。引导民间投资参与制造业重大项目建设，国务院办公厅转发财政部发展改革委人民银行关于在公共服务领域推广政府和社会资本合作模式指导意见，要求广泛采用政府和社会资本合作（PPP）模式。为推动中国制造2025国家战略实施，中央财政在工业转型升级资金基础上整合设立了工业转型升级（中国制造2025）资金。围绕中国制造2025战略，重点解决产业发展的基础、共性问题，充分发挥政府资金的引导作用，带动产业向纵深发展。重点支持制造业关键领域和薄弱环节发展，加强产业链条关键环节支持力度，为各类企业转型升级提供产业和技术支撑。四、项目必

14、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1

15、00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，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

16、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、医疗等领域的普及打下了坚实的基础，扫清了政策障碍。同时，2017年

17、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

18、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%，而中国视觉人工智能市场规模达到41亿元，同比增长25

19、9.6%，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

20、，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

21、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

22、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

23、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

24、、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。第二章 行业发展形势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

25、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

26、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

27、%。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

28、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。第三章 重点企业调研分析人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识

29、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，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

30、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、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

31、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、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

32、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、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。目前

33、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。一、xxx公司公司是一家集研发、生产、销售为一体的高新技术企业，专注于产品，致力于产品的设计与开发，各种生产流水线工艺的自动化智能化改造，为客户设计开发各种产品生产线。2018年，xxx公司实现营业收入19919.56

34、万元，同比增长27.52%（4298.84万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为16474.36万元，占营业总收入的82.70%。2018年营收情况一览表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4183.115577.485179.094979.8919919.562主营业务收入3459.624612.824283.334118.5916474.362.1人脸识别设备(A)1141.671522.231413.501359.135436.542.2人脸识别设备(B)795.711060.95985.17947.283789.102.3人脸识别设备(C)588.137

35、84.18728.17700.162800.642.4人脸识别设备(D)415.15553.54514.00494.231976.922.5人脸识别设备(E)276.77369.03342.67329.491317.952.6人脸识别设备(F)172.98230.64214.17205.93823.722.7人脸识别设备(.)69.1992.2685.6782.37329.493其他业务收入723.49964.66895.75861.303445.20根据初步统计测算，公司2018年实现利润总额4454.87万元，较去年同期相比增长992.18万元，增长率28.65%；实现净利润3341.15

36、万元，较去年同期相比增长506.79万元，增长率17.88%。2018年主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元19919.56完成主营业务收入万元16474.36主营业务收入占比82.70%营业收入增长率（同比）27.52%营业收入增长量（同比）万元4298.84利润总额万元4454.87利润总额增长率28.65%利润总额增长量万元992.18净利润万元3341.15净利润增长率17.88%净利润增长量万元506.79投资利润率46.54%投资回报率34.91%财务内部收益率28.98%企业总资产万元37684.56流动资产总额占比万元39.56%流动资产总额万元14908.56资产负债率4

37、5.52%二、xxx科技公司公司的能源管理系统经过多年的探索，已经建立了比较完善的能源管理体系，形成了行之有效的公司、车间和班组级能源管理体系，全面推行全员能源管理及全员节能工作；项目承办单位成立了由公司董事长及总经理为主要领导的能源管理委员会，能源管理工作小组为公司的常设能源管理机构，全面负责公司日常能源管理的组织、监督、检查和协调工作，下设的能源管理工作室代表管理部门，负责具体开展项目承办单位能源管理工作；各车间的能源管理机构设在本车间内，由设备管理副总经理、各车间主管及设备管理人为本部门的第一责任人，各部门设立专（兼）职能源管理员，负责现场能源的具体管理工作。公司生产的项目产品系列产品，

38、各项技术指标已经达到国内同类产品的领先水平，可广泛应用于国民经济相关的各个领域，产品受到了广大用户的一致好评；公司设备先进，技术实力雄厚，拥有一批多年从事项目产品研制、开发、制造、管理、销售的人才团队，企业管理人员经验丰富，其知识、年龄结构合理，具备配合高端制造研发新品的能力，保障了企业的可持续发展；在原料供应链及产品销售渠道方面，已经与主要原材料供应商及主要目标客户达成战略合作意向，在工艺设计和生产布局以及设备选型方面采用了系统优化设计，充分考虑了自动化生产、智能化节电、节水和互联网技术的应用，产品远销全国二十余个省、市、自治区，并部分出口东南亚、欧洲各国，深受广大客户的欢迎。公司高度重视技

39、术人才的培养和优秀人才的引进，已形成一支多领域、高水平、稳定性强、实战经验丰富的研发管理团队。公司团队始终立足自主技术创新，整合公司市场采购部门、营销部门的资源，将供应市场的知识和经验结合到研发过程，及时响应市场和客户的需求，打造公司研发队伍的核心竞争优势。强有力的人才队伍对公司持续稳健发展具有重大的支持作用。贯彻落实创新驱动发展战略，坚持问题导向，面向未来发展，服务公司战略，制定科技创新规划及年度实施计划，进行核心工艺和关键技术攻关，建立了包括项目立项审批、实施监督、效果评价、成果奖励等方面的技术创新管理机制。公司将继续坚持以客户需求为导向，以产品开发与服务创新为根本，以持续研发投入为保障，

40、以规范管理为基础，继续在细分领域内稳步发展，做大做强，不断推出符合客户需求的产品和服务，保持企业行业领先地位和较快速发展势头。xxx科技公司2018年产值15031.69万元，较上年度13218.16万元增长13.72%，其中主营业务收入14060.22万元。2018年实现利润总额4094.25万元，同比增长16.03%；实现净利润1350.47万元，同比增长14.63%；纳税总额116.02万元，同比增长16.59%。2018年底，xxx科技公司资产总额32038.94万元，资产负债率36.45%。第四章 重点投资项目分析一、项目承办单位基本情况（一）公司名称xxx科技发展公司二、项目建设符

41、合性（一）产业发展政策符合性由xxx科技发展公司承办的“哈尔滨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。（二）项目选址与用地规划相容性哈尔滨智能人脸识别设备项目选址于某产业示范中心，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，可确保污染物达标排放，满足某产业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：哈尔滨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

42、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、项目概况（一）项目名称哈尔滨智能人脸识别设备项目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

43、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。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。（二）项目选址某产业示范中心哈尔滨，简称哈，古称会宁府、阿勒锦，别称冰城，是黑龙江省省会、副省级市、哈尔滨都市圈核心城市，国务院批复确定的中国东北地区重要的中心城市、国家重要的制造业基地。截至2018年，全市下辖9个区、7个县、代管2个县级市，总面积53100平方千米，建成区面积435.28平方千米，常住人口108

44、5.8万人，城镇人口709.0万人，城镇化率65.3%。哈尔滨地处中国东北地区、东北亚中心地带，是中国东北北部政治、经济、文化中心，被誉为欧亚大陆桥的明珠，是第一条欧亚大陆桥和空中走廊的重要枢纽，哈大齐工业走廊的起点，国家战略定位的沿边开发开放中心城市、东北亚区域中心城市及对俄合作中心城市。哈尔滨是国家历史文化名城，是一国两朝发祥地，即金、清两代王朝发祥地，金朝第一座都城就坐落在哈尔滨阿城，清朝肇祖猛哥帖木儿出生在哈尔滨依兰，金源文化由此遍布东北，发扬全国，是热点旅游城市和国际冰雪文化名城，素有冰城、东方莫斯科、东方小巴黎之称。2017年11月复查确认继续保留全国文明城市荣誉称号，中国百强城市

45、排行榜排第23位；2017年12月获得厕所革命优秀城市奖，当选中国十佳冰雪旅游城市；2018年10月获全球首批国际湿地城市称号。（三）项目用地规模项目总用地面积43741.86平方米（折合约65.58亩）。（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数56.11%，建筑容积率1.24，建设区域绿化覆盖率5.88%，固定资产投资强度167.10万元/亩。（五）土建工程指标项目净用地面积43741.86平方米，建筑物基底占地面积24543.56平方米，总建筑面积54239.91平方米，其中：规划建设主体工程36172.38平方米，项目规划绿化面积3189.63平方米。（六）设备选型方案项目计划购置设备共

46、计119台（套），设备购置费5332.37万元。（七）节能分析1、项目年用电量784368.24千瓦时，折合96.40吨标准煤。2、项目年总用水量27400.05立方米，折合2.34吨标准煤。3、“哈尔滨智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量784368.24千瓦时，年总用水量27400.05立方米，项目年综合总耗能量（当量值）98.74吨标准煤/年。达产年综合节能量26.25吨标准煤/年，项目总节能率22.70%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合某产业示范中心发展规划，符合某产业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

47、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15242.98万元，其中：固定资产投资10958.42万元，占项目总投资的71.89%；流动资金4284.56万元，占项目总投资的28.11%。（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28842.00万元，总成本费用22392.20万元，税金及附加281.72万元，利润总额6449.80万元，利税总额7621.15万元，税后净利润4837.35万元，达产年纳税总额2783.80万元；达产年投资利润率42.31%，投资利税率50.00%

48、，投资回报率31.73%，全部投资回收期4.65年，提供就业职位607个。（十二）进度规划本期工程项目建设期限规划12个月。项目承办单位要在技术准备、人员配备、施工机械、材料供应等方面给予充分保证。在技术交流谈判同时，提前进行设计工作。对于制造周期长的设备，提前设计，提前定货。融资计划应比资金投入计划超前，时间及资金数量需有余地。四、报告说明对于初步确立投资意向的项目，在市场调查的基础上，对市场、投资、政策、企业等方面进行客观的机会分析，重点在于投资环境的分析及投资前景的判断，并提供项目提案和投资建议。包括：对投资环境的客观分析（市场分析、产业政策、税收政策、金融政策和财政政策）；对企业经营目

49、标与战略分析和内外部资源条件分析（技术能力、管理能力、外部建设条件）；项目投资者或承办者的优劣势分析等。项目报告核心提示：项目投资环境分析，项目背景和发展概况，项目建设的必要性，行业竞争格局分析，行业财务指标分析参考，行业市场分析与建设规模，项目建设条件与选址方案，项目不确定性及风险分析，行业发展趋势分析所谓产业（项目）规划是国家或地方各级政府根据国家的方针、政策和法规，对行业、专项和区域的发展目标、规模、速度，以及相应的步骤和措施等所做的设计、部署和安排。五、项目评价1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合某产业示范中心及某产业示范中心人脸识别设备行业布局和结构调整政策；项目的建

50、设对促进某产业示范中心人脸识别设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。2、xxx公司为适应国内外市场需求，拟建“哈尔滨智能人脸识别设备项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某产业示范中心经济发展，为社会提供就业职位607个，达产年纳税总额2783.80万元，可以促进某产业示范中心区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。3、项目达产年投资利润率42.31%，投资利税率50.00%，全部投资回报率31.73%，全部投资回收期4.65年，固定资产投资回收期4.65年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。4、提振民营经济、激发民间投资已被

51、列入重要清单。民营经济是经济和社会发展的重要组成部分，在壮大区域经济、安排劳动就业、增加城乡居民收入、维护社会和谐稳定以及全面建成小康社会进程中起着不可替代的作用，如何做大做强民营经济，已成为当前的一项重要课题。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

52、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。引导民间投资参与制造业重大项目建设，国务院办公厅转发财政部发展改革委人民银行关于在公共服务领域推广政府和社会资本合作模式指导意见，要求广泛采用政府和社会资本合作（PPP）模式。为推动中国制造2025国家战略实施，中央财政在工业转型升级资金基础上整合设立了工业转型升级（中国制造2025）资金。围绕中国制造2025战略，重点解决产业发展的基础、共性问题，充分发挥政府资金的引导作用，带动产业向纵深发展。重点支持制造业关键领域和薄弱环节发展，加强产业链条关键环节支持力度，为各类企业转型升级提供产业和技术支撑。综上所述，项目的建设和实施无

53、论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。六、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43741.8665.58亩1.1容积率1.241.2建筑系数56.11%1.3投资强度万元/亩167.101.4基底面积平方米24543.561.5总建筑面积平方米54239.911.6绿化面积平方米3189.63绿化率5.88%2总投资万元15242.982.1固定资产投资万元10958.422.1.1土建工程投资万元4315.112.1.1.1土建工程投资占比万元28.31%2.1.2设备投资万元5332.372.1.2.1设备投资占比34.98%2.1.3其

54、它投资万元1310.942.1.3.1其它投资占比8.60%2.1.4固定资产投资占比71.89%2.2流动资金万元4284.562.2.1流动资金占比28.11%3收入万元28842.004总成本万元22392.205利润总额万元6449.806净利润万元4837.357所得税万元1.248增值税万元889.639税金及附加万元281.7210纳税总额万元2783.8011利税总额万元7621.1512投资利润率42.31%13投资利税率50.00%14投资回报率31.73%15回收期年4.6516设备数量台（套）11917年用电量千瓦时784368.2418年用水量立方米27400.051

55、9总能耗吨标准煤98.7420节能率22.70%21节能量吨标准煤26.2522员工数量人607第五章 总结及展望1、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。2、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。投资项目建设条件是有利的；项目选址于项目建设地，交通便利且工商业发达，人才资源汇集，地理位置优越，公用辅助设施有保证，完全能够满足项目的建设与发展要求，