广西智能人脸识别设备项目年度总结报告

1、广西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（集团）有限公司领导：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（集团）有限公司实现营业收入12509.79万元，同比增长11.82%。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为11479.90万元，占

2、营业总收入的91.77%。一、人脸识别设备宏观环境分析（一）产业背景分析人脸识别，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，接触性、侵扰性

3、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、设备、光照等

4、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、非侵扰性、硬件

5、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。人脸图像的预处理是指对系统采

6、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）工业绿色发展规划推进绿色发展、建设美丽城市，要着力加快转型升级，培育美丽产业。要加快产业优化升级，

7、大力发展绿色工业、绿色服务业、绿色农业；要做强做大绿色低碳产业，加快发展清洁能源产业、节能环保装备产业、现代旅游业，加快培育文化产业；要推进节能减排降碳，加强资源综合循环利用。从改革开放开始，特别是进入新世纪以来，我国制造业发展速度加快，规模不断扩大，当前制造业产出约占世界的五分之一，实现了由小向大的历史性转变。但在此过程中，带来了较高的资源能源消耗和污染物排放。从能源利用看，制造业是“主阵地”，消耗了超过60%的能源。为减少能源消耗，我国大力推进节约能源和能效提升工作，仅“十二五”期间，规模以上工业企业单位增加值能耗累计下降28%，实现节能量6.9亿吨标准煤，对完成单位GDP能耗下降目标的贡

8、献度在80%以上。但与国际先进水平相比，我国总体能耗水平依旧偏高，特别是钢铁、建材、石化化工等行业平均能效水平仍存在较大提升空间。从资源利用看，制造业发展消耗了大量的自然资源，仅水资源消耗量就占全国的1/4左右。虽然我国资源丰富，但是依然难以满足制造业高速发展需求，不少资源需要从国外进口，铁矿石、天然橡胶、铜、镍、铝土矿、铅锌等工业原料的对外依存度都超过50%。从污染排放看，制造业在消耗能源和资源的同时，也排放了大量污染物，仅二氧化硫、氮氧化物的排放量就超过全国的70%。从一定程度上讲，资源环境问题已经成为制约我国制造业可持续发展的突出瓶颈。参照一些发达国家对待与制造业发展相伴而生的生态环境问

9、题的经验，应在加强政府监管的同时，充分发挥标准引领和市场激励作用，不断优化产业布局，积极调整产业结构，推动企业集约集聚发展，支持发展科技含量高、环境影响小的新兴产业，推动能源密集型等传统产业绿色转型，这样可以逐渐降低制造业发展带来的生态环境影响。（三）xxx十三五发展规划到2020年，战略性新兴产业发展要实现以下目标：产业规模持续壮大，成为经济社会发展的新动力。战略性新兴产业增加值占国内生产总值比重达到15%，形成新一代信息技术、高端制造、生物、绿色低碳、数字创意等5个产值规模10万亿元级的新支柱，并在更广领域形成大批跨界融合的新增长点，平均每年带动新增就业100万人以上。未来5到10年，是全

10、球新一轮科技革命和产业变革从蓄势待发到群体迸发的关键时期。信息革命进程持续快速演进，物联网、云计算、大数据、人工智能等技术广泛渗透于经济社会各个领域，信息经济繁荣程度成为国家实力的重要标志。增材制造（3D打印）、机器人与智能制造、超材料与纳米材料等领域技术不断取得重大突破，推动传统工业体系分化变革，将重塑制造业国际分工格局。基因组学及其关联技术迅猛发展，精准医学、生物合成、工业化育种等新模式加快演进推广，生物新经济有望引领人类生产生活迈入新天地。应对全球气候变化助推绿色低碳发展大潮，清洁生产技术应用规模持续拓展，新能源革命正在改变现有国际资源能源版图。数字技术与文化创意、设计服务深度融合，数字

11、创意产业逐渐成为促进优质产品和服务有效供给的智力密集型产业，创意经济作为一种新的发展模式正在兴起。创新驱动的新兴产业逐渐成为推动全球经济复苏和增长的主要动力，引发国际分工和国际贸易格局重构，全球创新经济发展进入新时代。（四）鼓励中小企业发展近年来，国家先后出台了“非公经济36条”、“民间投资36条”、“鼓励社会投资39条”、“激发民间有效投资活力10条”、关于深化投融资体制改革的意见等一系列政策措施，大力营造一视同仁的市场环境，激发民间投资活力。国家发改委会同各地方、各部门，认真贯彻落实中央关于促进民间投资发展的决策部署，取得了明显成效。今年以来，民间投资增速持续保持在8%以上，前7个月达到了

12、8.8%，始终高于整体投资增速，占全部投资的比重达到62.6%。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。（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

13、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

14、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

15、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（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

16、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

17、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%，正确识别率超过90%”。二、2018年度经营情况总结2018年xxx（集

18、团）有限公司实现营业收入12509.79万元，同比增长11.82%（1322.34万元）。其中，主营业业务人脸识别设备生产及销售收入为11479.90万元，占营业总收入的91.77%。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2627.063502.743252.553127.4512509.792主营业务收入2410.783214.372984.772869.9711479.902.1人脸识别设备(A)795.561060.74984.98947.093788.372.2人脸识别设备(B)554.48739.31686.50660.092640.382.3

19、人脸识别设备(C)409.83546.44507.41487.901951.582.4人脸识别设备(D)289.29385.72358.17344.401377.592.5人脸识别设备(E)192.86257.15238.78229.60918.392.6人脸识别设备(F)120.54160.72149.24143.50574.002.7人脸识别设备(.)48.2264.2959.7057.40229.603其他业务收入216.28288.37267.77257.471029.89根据初步统计测算，2018年公司实现利润总额3540.39万元，较去年同期相比增长356.51万元，增长率11.2

20、0%；实现净利润2655.29万元，较去年同期相比增长431.20万元，增长率19.39%。2018年度主要经济指标项目单位指标完成营业收入万元12509.79完成主营业务收入万元11479.90主营业务收入占比91.77%营业收入增长率（同比）11.82%营业收入增长量（同比）万元1322.34利润总额万元3540.39利润总额增长率11.20%利润总额增长量万元356.51净利润万元2655.29净利润增长率19.39%净利润增长量万元431.20投资利润率36.42%投资回报率27.32%财务内部收益率24.10%企业总资产万元42295.95流动资产总额占比万元39.19%流动资产总额

21、万元16577.01资产负债率39.13%三、行业及市场分析（一）行业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

22、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

23、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

24、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

25、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。（一）市场预测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

26、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的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分

27、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化产品的迅速普及打下了坚实的基础。2015年以来，国家密集

28、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%，正确识别率超过90%”。另外，工地场景上，住房和城乡建设部、人力

29、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2017年就突破十亿美元大关，达到16.40亿美元。此外，政府

30、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

31、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

32、，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1398例，至2017年，我国人脸识别专利公开数量2698项，达

33、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12月发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（201

34、8-2020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152亿美元，其中48流向中国，38流向美国，中国在人工智能初创公

35、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年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大，达到755.5亿元。四、存在的

36、问题及改进措施（一）不断推进高质量发展要推进工业化和信息化有机融合，强化块状经济中小企业的智能化数字改造。要引导优势企业兼并重组，推动龙头骨干企业做强做大，努力打造大平台、大基地、大产业、大集群。要突出招大引强，大力引进和集聚一批重大项目。在交通建设项目方面，要进一步解放思想，强化全盘谋划，加强顶层设计，改革创新思路，切实推动全市经济平稳健康发展。现代产业的发展必须依托于传统产业的基础，而且往往是脱胎于传统产业的基础之上。中国制造2025列举了十大重点领域，其中七个是传统产业改造提升和衍生而成长为先进制造业的。因此，现代产业虽然技术含量和附加值都较高，代表了产业发展方向，但发展现代产业不等于完

37、全放弃传统产业。传统产业改造和转型升级，也绝不是放弃传统产业。在传统产业体系内，除了有低水平生产技术外，也有先进生产技术、高附加值环节。纺织服装是传统产业，但前期高端设计是其高附加值环节。而且，有些低技术传统产业通过改造提升，推动产业链条向“微笑曲线”高附加值的两端延伸，使传统产业不再“传统”，在现代产业体系中仍能发挥重要作用。普通种植业是传统农业，而基于生物技术的种植业及规模化、机械化、集约化、市场化、社会化的种植业则是现代农业。反过来，高新技术产业也有劳动密集型加工环节，如组装加工环节普遍被认为是高技术行业的低附加值环节。而且，强大的传统产业是发展高新技术产业和战略新兴产业等现代产业的基础

38、和前提。当劳动密集型产业发展尚不充分时强行布局现代产业，实质上就是超越发展阶段的“拔苗助长”，就会在实践中出现“产业空洞化”现象。大力发展实体经济，传统产业不能丢。去产能、去库存，淘汰的是落后过剩产能，不是淘汰传统产业。广西壮族自治区，简称桂，是中华人民共和国省级行政区，首府南宁，位于中国华南地区，广西界于北纬2054-2624，东经10428-11204之间，东界广东，南临北部湾并与海南隔海相望，西与云南毗邻，东北接湖南，西北靠贵州，西南与越南接壤，广西陆地面积23.76万平方千米，海域面积约4万平方千米。广西地处中国地势第二阶梯中的云贵高原东南边缘，两广丘陵西部，地势西北高、东南低，呈现西

39、北向东南倾斜。地貌总体由山地、丘陵、台地、平原、石山、水面6大类构成。广西属亚热带季风气候和热带季风气候，地跨珠江、长江、红河、滨海四大水系。截至2019年末，广西下辖14个地级市，51个县，12个自治县，8个县级市，40个市辖区；常住人口4960万人；生产总值21237.14亿元，其中，第一产业增加值3387.74亿元，增长5.6%；第二产业增加值7077.43亿元，增长5.7%；第三产业增加值10771.97亿元，增长6.2%。人均地区生产总值42964元，比上年增长5.1%。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，

40、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）进一步促进节能清洁发展倡导全民参与，推动全社会树立节能是第一能源、节约就是增加资源的理念，深入开展全民节约行动和节能“进机关、进单位、进企业、进军营、进商超、进宾馆、进学校、进家庭、进社区、进农村”等“十进”活动。推进绿色发展、建设美丽城市，要着力加快转型升级，培育美丽产业。要加快产业优化升级，大力发展绿色工业、绿色服务业、绿色农业；要做强做大绿色低碳产业，加快发展清洁能源产业、节能环保装备产业、现代旅游业，加快培育文化产业；要推进节能减排降碳，加强资

41、源综合循环利用。从改革开放开始，特别是进入新世纪以来，我国制造业发展速度加快，规模不断扩大，当前制造业产出约占世界的五分之一，实现了由小向大的历史性转变。但在此过程中，带来了较高的资源能源消耗和污染物排放。从能源利用看，制造业是“主阵地”，消耗了超过60%的能源。为减少能源消耗，我国大力推进节约能源和能效提升工作，仅“十二五”期间，规模以上工业企业单位增加值能耗累计下降28%，实现节能量6.9亿吨标准煤，对完成单位GDP能耗下降目标的贡献度在80%以上。但与国际先进水平相比，我国总体能耗水平依旧偏高，特别是钢铁、建材、石化化工等行业平均能效水平仍存在较大提升空间。从资源利用看，制造业发展消耗了

42、大量的自然资源，仅水资源消耗量就占全国的1/4左右。虽然我国资源丰富，但是依然难以满足制造业高速发展需求，不少资源需要从国外进口，铁矿石、天然橡胶、铜、镍、铝土矿、铅锌等工业原料的对外依存度都超过50%。从污染排放看，制造业在消耗能源和资源的同时，也排放了大量污染物，仅二氧化硫、氮氧化物的排放量就超过全国的70%。从一定程度上讲，资源环境问题已经成为制约我国制造业可持续发展的突出瓶颈。参照一些发达国家对待与制造业发展相伴而生的生态环境问题的经验，应在加强政府监管的同时，充分发挥标准引领和市场激励作用，不断优化产业布局，积极调整产业结构，推动企业集约集聚发展，支持发展科技含量高、环境影响小的新兴

43、产业，推动能源密集型等传统产业绿色转型，这样可以逐渐降低制造业发展带来的生态环境影响。（三）抓住机遇实现产业转型升级制造业数字化、网络化、智能化取得明显进展，智慧园区、智能工厂建设取得显著成效。工业企业两化融合发展指数达到75，综合集成水平企业占规上企业比重达到55%，关键工序数控化率达到55%。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。五、2019主要经营目标2019年xxx（集团）有限

44、公司计划实现营业收入2501.9580000000005万元，同比增长20%。六、重点工作安排2019年xxx（集团）有限公司将重点推进广西智能人脸识别设备项目实施。（一）产业发展政策符合性由xxx有限公司承办的“广西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。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）项目选址与用地规划相容性广西智能人脸识别设备项目选址于某产业发展示范区，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

45、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，满足某产业发展示范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：广西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

46、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）项目选址某产业发展示范区广西壮族自治区，简称桂，是中华人民共和国省级行政区，首府南宁，位于中国华南地区，广西界于北纬2054-2624，东经10428-11204之间，东界广东，南临北部湾并与海南隔海相望，西与云南毗邻，东北接湖南，西北靠贵州，西南与越南接壤，广西陆地面积23.76万平方千米，海域面积约4万平方千米。广西地处中国地势第二阶梯中的云贵高原东南边缘，两广丘陵西部，地势西北高、东南低，呈现西北向东南倾斜。地貌总体由山地、丘陵、台地、平原、石山

47、、水面6大类构成。广西属亚热带季风气候和热带季风气候，地跨珠江、长江、红河、滨海四大水系。截至2019年末，广西下辖14个地级市，51个县，12个自治县，8个县级市，40个市辖区；常住人口4960万人；生产总值21237.14亿元，其中，第一产业增加值3387.74亿元，增长5.6%；第二产业增加值7077.43亿元，增长5.7%；第三产业增加值10771.97亿元，增长6.2%。人均地区生产总值42964元，比上年增长5.1%。（四）项目用地规模项目总用地面积50118.38平方米（折合约75.14亩）。（五）项目用地控制指标该工程规划建筑系数72.61%，建筑容积率1.58，建设区域绿化覆

48、盖率6.19%，固定资产投资强度186.92万元/亩。（六）土建工程指标项目净用地面积50118.38平方米，建筑物基底占地面积36390.96平方米，总建筑面积79187.04平方米，其中：规划建设主体工程59046.06平方米，项目规划绿化面积4904.88平方米。（七）节能分析1、项目年用电量944089.70千瓦时，折合116.03吨标准煤。2、项目年总用水量26352.36立方米，折合2.25吨标准煤。3、“广西智能人脸识别设备项目投资建设项目”，年用电量944089.70千瓦时，年总用水量26352.36立方米，项目年综合总耗能量（当量值）118.28吨标准煤/年。达产年综合节能量

49、46.00吨标准煤/年，项目总节能率29.09%，能源利用效果良好。（八）环境保护项目符合某产业发展示范区发展规划，符合某产业发展示范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16980.17万元，其中：固定资产投资14045.17万元，占项目总投资的82.72%；流动资金2935.00万元，占项目总投资的17.28%。（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24281.00万元，总成本费用18658.60万元，税金及附加293.53万元，利润总额5622.40万元，利税总额6691.43万元，税后净利润4216.80万元，达产年纳税总额2474.63万元；达产年投资利润率33.11%，投资利税率39.41%，投资回报率24.83%，全部投资回收期5.53年，提供就业职位514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50118.38