合肥3D视觉传感器项目投资计划书范文参考.docx
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合肥3D视觉传感器项目投资计划书范文参考.docx
泓域咨询/合肥3D视觉传感器项目投资计划书合肥3D视觉传感器项目投资计划书xx有限公司目录第一章 市场分析8一、 行业面临的挑战8二、 行业面临的机遇9三、 3D视觉感知应用发展情况11第二章 项目基本情况22一、 项目名称及投资人22二、 编制原则22三、 编制依据22四、 编制范围及内容23五、 项目建设背景24六、 结论分析25主要经济指标一览表27第三章 项目投资背景分析29一、 行业未来发展趋势29二、 产业链情况33三、 深入推进长三角一体化建设34四、 项目实施的必要性35第四章 产品规划方案37一、 建设规模及主要建设内容37二、 产品规划方案及生产纲领37产品规划方案一览表37第五章 选址方案39一、 项目选址原则39二、 建设区基本情况39三、 坚持创新驱动发展,勇当科技创新的开路先锋41四、 发展壮大战略性新兴产业44五、 项目选址综合评价45第六章 建筑工程可行性分析46一、 项目工程设计总体要求46二、 建设方案46三、 建筑工程建设指标47建筑工程投资一览表47第七章 SWOT分析说明49一、 优势分析(S)49二、 劣势分析(W)50三、 机会分析(O)51四、 威胁分析(T)51第八章 发展规划55一、 公司发展规划55二、 保障措施56第九章 法人治理结构59一、 股东权利及义务59二、 董事62三、 高级管理人员66四、 监事68第十章 进度实施计划71一、 项目进度安排71项目实施进度计划一览表71二、 项目实施保障措施72第十一章 环保方案分析73一、 编制依据73二、 环境影响合理性分析74三、 建设期大气环境影响分析74四、 建设期水环境影响分析77五、 建设期固体废弃物环境影响分析77六、 建设期声环境影响分析78七、 建设期生态环境影响分析79八、 清洁生产79九、 环境管理分析80十、 环境影响结论81十一、 环境影响建议82第十二章 劳动安全分析83一、 编制依据83二、 防范措施84三、 预期效果评价88第十三章 工艺技术分析90一、 企业技术研发分析90二、 项目技术工艺分析93三、 质量管理94四、 设备选型方案95主要设备购置一览表96第十四章 项目投资分析97一、 投资估算的依据和说明97二、 建设投资估算98建设投资估算表102三、 建设期利息102建设期利息估算表102固定资产投资估算表103四、 流动资金104流动资金估算表105五、 项目总投资106总投资及构成一览表106六、 资金筹措与投资计划107项目投资计划与资金筹措一览表107第十五章 经济效益分析109一、 基本假设及基础参数选取109二、 经济评价财务测算109营业收入、税金及附加和增值税估算表109综合总成本费用估算表111利润及利润分配表113三、 项目盈利能力分析113项目投资现金流量表115四、 财务生存能力分析116五、 偿债能力分析116借款还本付息计划表118六、 经济评价结论118第十六章 项目招标及投标分析119一、 项目招标依据119二、 项目招标范围119三、 招标要求119四、 招标组织方式120五、 招标信息发布123第十七章 项目综合评价124第十八章 补充表格126主要经济指标一览表126建设投资估算表127建设期利息估算表128固定资产投资估算表129流动资金估算表129总投资及构成一览表130项目投资计划与资金筹措一览表131营业收入、税金及附加和增值税估算表132综合总成本费用估算表133利润及利润分配表134项目投资现金流量表135借款还本付息计划表136本报告基于可信的公开资料,参考行业研究模型,旨在对项目进行合理的逻辑分析研究。本报告仅作为投资参考或作为参考范文模板用途。第一章 市场分析一、 行业面临的挑战1、行业高端专业人才不足3D视觉感知技术属于跨学科技术,涉及光、机、电、芯片、算法等多个专业,且产业链未完全成熟,需要行业研发人员从底层零部件到上层应用进行全栈式重塑,研发领域广,研发难度大,对人员的技术背景和经验要求较高;另外由于行业处于早期阶段,相对传统行业而言,本行业技术积累薄弱,相关人才培养需要较长周期,导致了国内3D视觉感知技术的研发人才队伍建设落后于行业发展的需求。在我国,由于3D视觉感知技术商业化应用的时间相对较短,经验丰富、技术能力强的专业技术人才和管理人才更加缺乏。随着更多3D视觉感知技术相关的应用逐渐落地,未来专业人才缺失问题将更加突出。2、行业研发投入较大由于行业早期需要全栈式重塑的属性,意味着3D视觉传感器研发产品和技术多且周期长,包括各类零部件在内的各类基础性技术的研发需要大量资金投入,且早期研发具有较大不确定性,存在较高前期研发沉淀成本。同时,不同场景对3D视觉感知产品的要求不同,需要行业企业对3D视觉感知技术进行全领域布局,这也进一步扩宽了产品研发内容,相应研发投入也会进一步扩大。未来几年随着技术升级、产品更新换代以及市场竞争愈发激烈,行业内企业需要持续针对业务与技术进行创新,确保大量的资金投入,以保证现有技术的研发速度和产品的持续市场竞争力。3、行业应用早期需求波动较大3D视觉感知技术目前仍处于早期阶段,技术成熟度不够,产品成本较高,且各类应用场景需要持续的开拓和培育,3D视觉传感器的形态和功能也进行了不断的探索,如国内安卓手机厂商OPPO、华为均在其量产的旗舰级机型上搭载了前置3D结构光传感器,用于人脸解锁、支付和拍照优化等,但鉴于3D结构光方案需要在手机上打造“刘海屏”,与国内用户更为推崇手机的全面屏体验相背离,加上早期用于手机的前置3D结构光传感器成本较高,致使后续国内安卓手机厂商放弃继续在新型号手机上采用前置3D结构光的方案。目前3D视觉感知技术已经在多个行业落地使用,但是渗透率有限,各行业客户均仅将该技术搭载在其旗舰产品上,尚未普及至基数更大的中低端产品。需要行业企业不断完善技术体系、产业链,降低成本,优化产品性能和方案,提升用户体验,促进3D视觉感知技术更大规模的应用。二、 行业面临的机遇1、3D视觉感知技术即将迎来爆发期基于Gartner新兴技术发展周期曲线图描述了新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。各类新技术从诞生到成熟大规模应用需经历技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂低谷期、稳步爬升复苏期、生产成熟期五个阶段。根据2019年Gartner新兴技术发展周期曲线图,3D视觉感知概念在该阶段突破了早期的期望膨胀期,并逐渐步入产业化前的重要发展阶段,3D视觉传感器正不断探索潜在的细分领域应用,寻找潜在的增长爆点,但进入生产成熟期仍需要2-5年的时间。伴随着未来成本的下降和技术不断成熟,3D视觉感知技术有机会进入大规模的普及和应用,在生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量、汽车自动驾驶及多个潜在领域持续拓展并深入产品化。2、国家持续关注并大力支持行业发展3D视觉感知技术作为人工智能时代的共性基础技术,受到国家持续关注和重视。2021年3月国务院发布的十四五规划和2035年远景目标纲要,第四章节“强化国家战略科技力量”明确将新一代人工智能领域的前沿基础理论突破,专用芯片研发,深度学习框架等开源算法平台构建,学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新列为科技前沿领域攻关重点;第五章节 “提升企业技术创新能力”明确提出支持产业共性基础技术研发。3、科技技术发展助推应用场景创新随着5G、人工智能和云计算等现代科技技术的不断发展,未来传输速率、芯片处理能力、软硬件成本等3D视觉感知技术应用难点将得以解决。人工智能和3D视觉感知技术的结合可帮助计算机进行物体的数字重建,缩小物理空间与虚拟世界的差距,基于3D视觉感知技术的应用,如AR/VR、虚拟购物、自动驾驶汽车及先进驾驶辅助系统等应用将有望大规模落地。同时,3D视觉感知技术的普及能够帮助机器视觉从2D向3D转型,提高精度和稳定性,并在各行业探索新的应用领域,提供更优质的服务。因此,科技技术的普及将变革众多细分领域和行业,并为3D视觉感知技术带来巨大的发展空间。三、 3D视觉感知应用发展情况3D视觉感知技术与产品经过多年的发展,目前已在生物识别、AIoT、消费电子(中期市场)、工业三维测量、汽车应用(长期市场)等多个领域实现了推广应用,并在国民经济中发挥着越来越重要的作用。1、生物识别领域应用生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生物传感器等多个技术领域密切结合,利用人体固有的生理特性,如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声音、步态等进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加,各类新兴生物识别的技术不断发展,通过3D视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。(1)3D刷脸支付3D刷脸支付是继二维码支付后由3D视觉感知技术驱动的新一代支付方式,起源于2018年,支付宝率先发布“蜻蜓”3D刷脸支付终端,2019年,微信的3D刷脸支付终端“青蛙”正式上线,同年,银联系试点的3D刷脸支付终端“蓝鲸”正式发布。相较于银行卡支付和QR码支付,3D刷脸支付更加快捷便利,无需输入密码即可完成支付验证。截至2020年末,在支付宝、微信支付、银联商务、拉卡拉等第三方支付公司的积极推动下,全国已合计完成超过百万台线下支付设备的铺设。从支付方式的演变历程来看,一种新的支付方式能否成功发展取决于是否能够更好满足最终用户支付便捷与安全的根本需求。刷脸支付避免了携带支付中间介质,使用高效、便利,满足了身份核验的唯一性,更好实现支付安全与便捷的统一,能够更好满足最终用户的根本需求,因此成为了线下支付方式的长期发展方向,具备驱动自我发展的底层源动力。随着移动支付和3D视觉感知技术的日渐成熟,预计将会有更多的线下支付场景使用刷脸支付,包括便利店,无人自助场景(如自动售卖机、智能快递柜)以及部分新兴的支付场景(如ATM/自动取款机、医院、学校等),将会进一步带动3D视觉传感行业的快速发展。据2020年5月中国银联发布的2020年中国银行卡产业发展报告,2019年通过银联认证的主要终端生产厂商累计销售传统POS终端1,944.3万台,累计销售智能POS机终端459万台,合计POS机终端出货量超过2,400万台,该数据未包含出货量更大的用于扫码支付的扫码枪和扫码摄像头。刷脸支付基于优异的便利性、安全性将逐步渗透至线下支付的各领域,未来具有较大的市场空间。(2)3D门锁门禁3D视觉感知技术在生物识别领域的应用还包括家庭、零售、学校、医院、药店、政府、企业、工厂、公共运输(包括不限于地铁、公交、高铁、飞机等)的刷脸门锁、门禁、闸机场景。在刷脸门锁、门禁场景下,搭载3D人脸识别的门锁、门禁避免了接触式的识别过程,相较于传统的密码锁和指纹锁给用户带来了更好的便利性。此外,3D人脸识别技术的特点(如较高的识别精度和稳定性)与门锁门禁的安全性需求天然契合。随着相关技术的不断成熟,智能门锁、门禁的制造成本将逐渐下降,结合我国居民可支配收入上升带来的消费升级,智能门锁、门禁的性价比将进一步提升,引领传统门锁、门禁的智能化转型。根据Counterpoint的统计,2018年,我国智能门锁市场出货量达1,630万套,预计2022年,我国智能门锁市场出货量将达4,770万件,2018-2022年复合增长率预计为30.8%。在刷脸闸机场景下,搭载3D视觉传感器的闸机可广泛应用于机场、地铁站、停车场等多个场所,助力公共运输业的数字化转型。2019年4月,国内首条采用3D人脸识别闸机的地铁线路-济南地铁1号线开启商业运营,闸机一分钟可通过30-40名乘客,无需任何介质,大幅提升了用户体验和地铁运营效率。3D人脸识别还将在更多场景为用户提供便利服务。例如在政府、医院、药店等场景,可以快速、准确地对到访者进行身份辨别。在学校等教育类场景,可以为学生提供体测服务,采集完整的人体数据后通过科学分析处理,形成对应的体质数据分析及个体运动方案。2、AIoT领域应用3D视觉感知技术在AIoT领域的应用包括3D空间扫描、服务机器人、AR交互、人体/动物扫描、智能农牧、智慧交通、安防行为识别、体感健身等。在3D空间扫描应用领域,由3D视觉传感器阵列组成的3D房屋扫描设备可快速对房屋内部进行高精度、快速地三维重建,更精准地还原房屋信息,进一步实现模拟实景的3D看房,提高用户的在线看房体验。此外,3D空间扫描可以对空间进行多点、多角度的扫描拍摄,在房屋的初始建设、消防布置、装修等多个阶段提供全方位的室内地图构建,最终生成VR空间三维模型,实现空间内的全景查看。相较于传统的线上看房,VR看房可以帮助终端用户更直观地感受到房间的立体感和空间感,体验优于普通照片看房的真实感。根据贝壳的上市招股书披露,2019年贝壳的VR看房吸引了约4.2亿次线上观看,截至2020年6月30日的前三个月中,每天平均可促成约159,000个VR家庭展示。在服务机器人应用领域,3D视觉传感器可以帮助服务机器人高效完成人脸识别、距离感知、避障、导航等功能,使其更加智能化。目前已实现落地的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、引导陪伴机器人等,服务于家庭、餐厅、旅馆、医院等多个线下场景。根据IDC的数据,2017年全球商务用机器人市场规模为213.2亿美元,预计2022年全球市场规模可达538.0亿美元,2017-2022年复合增长率预计为20.3%。在AR领域,3D视觉感知技术可帮助AR设备对周围环境进行三维重建,使得虚拟的立体影像更好的叠加在现实场景中,同时3D视觉感知可以识别人的手势、动作从而实现人与虚拟影像的交互。该功能可广泛应用于零售购物、远程医疗、工业维修、交互设计、教育培训、信息展示、游戏等不同的场景,提供丰富的用户体验。目前该场景的应用尚处于技术研发和产品优化迭代阶段。在直播设备方面,搭载3D视觉传感器的直播一体机通过采集人体及空间的实时3D信息,可以更好的区分前景和背景画面,在无需背景绿布的情况下,实现更精准的抠图、拼图、AR影像叠加等,目前直播一体机已得到行业企业的认可和推广。3D视觉通过对人体动作的捕捉还可用于远程监护、体感健身等。针对老人群体,搭载3D视觉传感器的监护设备可以在家中进行实时监测,基于深度点阵图识别等技术通过仅采集人体的3D信息(无需采集图像信息)来完成对老人的动作、姿态进行识别和预警,在维护用户安全的同时保护其个人隐私。针对健身人群,搭载3D视觉传感器的健身镜能准确捕捉人体动作,让健身爱好者在家就可以通过专业的健身镜跟着健身教练进行各类健身运动。在人体扫描领域,针对儿童及青少年群体,3D视觉感知技术的应用主要包括3D体态仪、智能体测设备等。其中,3D体态仪可以快速采集学生的体型数据,自动进行体态评估,有助于发现学生不良体态、肥胖类型等健康风险;智能体测设备利用人脸识别对学生身份进行快速确定,自动绑定学生测量及体检数据,便于后续建立个性化的分析模型,为学生提出改善方案;3D视觉感知还可以通过对快速移动人体和物体的识别、定位等功能用于体育运动的评比,如乒乓球机器人利用高速小物体跟踪算法、乒乓球轨迹3D重现等技术,实现自动发球、识别跟踪、判断评分等。综上而言,3D视觉感知技术在AIoT领域有许多潜在可探索挖掘的应用场景,将为行业的长期市场需求发展奠定基础。3、消费电子领域应用智能手机是3D视觉感知技术在消费电子领域最大的应用场景之一。2017年9月以来,苹果公司的iPhoneX、iPhone11、iPhone12手机系列均搭载了前置结构光3D视觉传感器,并在iPhone12Pro上同步搭载了基于dToF技术的后置激光雷达扫描仪;安卓端包括华为Mate系列、P系列,OPPOFindX,魅族17Pro、18Pro等陆续有十余款智能手机分别在前置和后置视觉传感器中不断尝试使用结构光和ToF技术。3D视觉感知技术的加载使智能手机在解锁、支付、拍照、AR互动、图片美化、三维空间扫描等功能的用户体验得到了升级或实现。基于IDC于2020年12月发布的全球智能手机市场的数据,2024年全球智能手机出货量预计可达14.7亿台。另外根据下图IDC2020年发布的全球智能手机价格分布预测估算,中端及以上机型(售价在200美金以上)占比超过一半,预计销售数量将超过7.3亿台。随着智能手机前、后置的3D视觉应用的不断探索,同时屏下结构光和前后置iToF和dToF技术的应用,加上未来各项技术的不断成熟和迭代所带来的软硬件成本下降,结构光/ToF等技术将在中高端机型中普及,从而进一步提高在智能手机领域的渗透率。随着3D视觉感知技术的不断发展,其在消费电子领域的应用正在不断拓展。除智能手机外,还广泛适用于电脑、电视等多种终端设备。2020年3月,苹果推出的新款iPadPro平板搭载了激光雷达扫描仪,用于环境的三维检测和三维扫描,可以实现如测量、游戏、购物、装修等各类AR体验;2020年4月康佳发布了APHAEA旗舰新品全球首款AI电视内置3D视觉传感器,可用于3D刷脸购物、AI健身、AR游戏、家居智能场景联动等。根据IDC于2021年发布的报告,2020年全球PC(不包括平板电脑)出货达到了3.0亿台,较2019年增幅约13.1%;2020年全球平板电脑出货量达到了1.6亿台,较2019年以来增幅约13.6%;2020年全球智能视频娱乐系统(包括电视、游戏主机等)出货量为2.96亿台,预计未来将稳步增长。3D视觉感知技术在消费电子各领域给用户带来较好的用户体验,未来具有较大的市场渗透空间。4、工业领域应用3D视觉感知在工业领域主要应用于三维扫描、微小形变测量、弯管角度测量分析、工业机器人的定位与导航等方面。三维测量一直是工业领域不可或缺的技术环节,此前相关技术主要由欧美国家的大型工业生产厂商主导,如德国GOM公司。近年来,随着国内企业对高精密3D测量技术的不断积累,国产设备以较高的性价比开始逐步替代进口设备,且不断拓展工业领域新的应用。工业三维扫描设备可实现非接触式的对工业设备、零部件等表面三维数据的细致、精确、快速获取。同时结合全局自动拼接技术,可以实现几十米超大工件的快速高精度测量。广泛适用于各种有三维数据需求的行业,如汽车工业、航空航天工业、数码家电、文保文创及医学等领域。微小形变测量,通过3D视觉感知技术实现对设备、零部件、材料以及微小物体等变形过程中物体表面的三维坐标、位移及应变的测量。可用于科研单位、汽车、军工等行业材料力学研究、土木工程研究、高速冲击实验、部件变形测量等。3D视觉感知在工业领域的另一应用是弯管测量仪,利用工业级相机从各个角度拍摄弯管的二维图像,通过图像识别、立体视觉、摄影测量、多相机空间标定、三维重建等技术,快速实现弯管三维外形的智能化高效在线测量检测,大幅提高生产制造效率、大幅降低人力和检具成本,最终基于云端数据的分析可以实现数据追溯、智能化的工艺优化。工业机器人应用主要是通过搭载3D视觉传感器以实现距离感知、避障导航、三维地图重建等多项功能,从而更好地完成分拣、搬运、排障等多项服务,大幅减少人工需求。根据IFR的数据,2018年全球工业机器人销量约为42.2万台,预计2022年全球工业机器人销量将稳定增长至58.4万台,2018-2022年复合增长率约为8.46%。5、汽车领域应用3D视觉感知技术在汽车领域的应用主要分为车外和车内应用,其中车外应用包括自动驾驶及辅助驾驶360度3D环视、车外身份识别等,车内应用包括驾驶员检测以及车内交互。汽车自动驾驶及辅助驾驶的实现需要感知车身周围3D信息的360度环视系统。目前汽车上搭载的环视系统为2D环视,通过多个2D摄像头所拍摄图像的拼接来得到汽车周边的2D图像,并实时提供给驾驶员以辅助其进行驾驶。未来,面向自动驾驶汽车,2D环视将逐步升级为3D环视。基于dToF技术的面阵式Lidar被认为是未来自动驾驶汽车主流Lidar产品之一,是目前众多Lidar公司加大投入、争相竞争的关键技术。根据M14Intelligence的预测,2025年全球汽车需求量约为7,900万辆,Lidar的出货量预计为465万套,则搭载Lidar的自动驾驶汽车销量比例将大幅提升。3D视觉感知的车外身份识别及车内驾驶员检测、交互功能也已经开始应用在了汽车领域。2020年,凯迪拉克发布2021款XT4,支持配备“人脸识别解锁启动系统”,该系统基于双目红外3D人脸识别技术,当系统绑定的驾驶员靠近车辆时,系统将自动启动,经过身份认证后可实现无感解锁启动车辆。2017年以来,宝马发布的5系和7系轿车均配备了基于ToF技术的手势识别系统,可实现音量调节、电话接听、切换摄像机视角及启动导航等功能。随着国家不断推出系列鼓励支持智能汽车的相关法规和政策,预计未来产业链将不断完善,相关应用场景关注度和认可度不断提升。根据前瞻产业研究院的预测,2019年全球车载摄像头市场规模为112亿美元,中国市场规模为47亿元人民币,随着车道偏离预警、汽车碰撞预警和自动泊车的逐步普及,单车所需搭载摄像头的数量不断增加,预计到2025年全球车载摄像头市场规模将达到270亿美元,中国车载摄像头市场规模有望突破230亿元人民币。第二章 项目基本情况一、 项目名称及投资人(一)项目名称合肥3D视觉传感器项目(二)项目投资人xx有限公司(三)建设地点本期项目选址位于xxx(以选址意见书为准)。二、 编制原则为实现产业高质量发展的目标,报告确定按如下原则编制:1、认真贯彻国家和地方产业发展的总体思路:资源综合利用、节约能源、提高社会效益和经济效益。2、严格执行国家、地方及主管部门制定的环保、职业安全卫生、消防和节能设计规定、规范及标准。3、积极采用新工艺、新技术,在保证产品质量的同时,力求节能降耗。4、坚持可持续发展原则。三、 编制依据1、国家经济和社会发展的长期规划,部门与地区规划,经济建设的指导方针、任务、产业政策、投资政策和技术经济政策以及国家和地方法规等;2、经过批准的项目建议书和在项目建议书批准后签订的意向性协议等;3、当地的拟建厂址的自然、经济、社会等基础资料;4、有关国家、地区和行业的工程技术、经济方面的法令、法规、标准定额资料等;5、由国家颁布的建设项目可行性研究及经济评价的有关规定;6、相关市场调研报告等。四、 编制范围及内容1、项目背景及市场预测分析;2、建设规模的确定;3、建设场地及建设条件;4、工程设计方案;5、节能;6、环境保护、劳动安全、卫生与消防;7、组织机构与人力资源配置;8、项目招标方案;9、投资估算和资金筹措;10、财务分析。五、 项目建设背景随着5G技术的推广普及,人工智能和物联网应用将迎来快速发展,推动视觉技术加速从2D成像向3D视觉感知跨越,成为各行各业智能化升级的关键共性技术,催生出越来越多的应用场景,旺盛的需求同时也将倒逼各种主要3D视觉感知技术快速进化迭代,推动行业加快发展。“十三五”时期是合肥发展进程中极不平凡的五年。综合实力显著增强,全市生产总值有望突破万亿元大关,人均生产总值突破11万元,五县(市)综合竞争力进入全省前六,四城区跻身全国百强,国家级开发区争先进位。创新能力显著提升,合肥综合性国家科学中心获批建设,国家实验室率先挂牌,国家高新技术企业数量实现倍增,集成电路、新型显示器件、人工智能入选国家战略性新兴产业集群,入选数量位居全国城市前列。改革开放显著突破,合肥都市圈扩容升级,长三角一体化深入推进,安徽自贸试验区合肥片区启动建设,世界制造业大会永久落户,地方参与国家基础研究投入机制、国有资本引领战略性新兴产业发展等改革成为全国经验。城乡面貌显著变化,“米”字形高铁网络基本形成,轨道交通4条线联运、9条线在建,东部新中心等五大片区启动建设,常住人口城镇化率超过76%,乡村振兴取得重要进展。生态环境显著改善,PM2.5、PM10浓度连续七年“双下降”,林长制、河(湖)长制全面推行,环巢湖生态示范区加快建设,巢湖全湖水质达到类,美丽合肥新画卷逐步呈现。民生福祉显著增进,居民收入增长快于经济增长,建档立卡贫困人口全部脱贫,基本公共服务均等化水平稳步提高,新冠肺炎疫情防控取得重大战略成果,全国文明城市实现“三连冠”,法治合肥建设全国先进,群众安全感满意度连续六年“双提升”,全国双拥模范城蝉联“九连冠”。党的建设显著加强,主题教育成果巩固深化,干部队伍建设扎实推进,正气充盈、政治清明的政治生态不断完善。“十三五”规划目标任务总体完成,全面建成小康社会胜利在望,为开启高水平全面建设社会主义现代化新征程奠定了坚实基础。六、 结论分析(一)项目选址本期项目选址位于xxx(以选址意见书为准),占地面积约72.00亩。(二)建设规模与产品方案项目正常运营后,可形成年产xx套3D视觉传感器的生产能力。(三)项目实施进度本期项目建设期限规划12个月。(四)投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算,项目总投资32335.81万元,其中:建设投资25963.51万元,占项目总投资的80.29%;建设期利息266.13万元,占项目总投资的0.82%;流动资金6106.17万元,占项目总投资的18.88%。(五)资金筹措项目总投资32335.81万元,根据资金筹措方案,xx有限公司计划自筹资金(资本金)21473.50万元。根据谨慎财务测算,本期工程项目申请银行借款总额10862.31万元。(六)经济评价1、项目达产年预期营业收入(SP):64200.00万元。2、年综合总成本费用(TC):49080.39万元。3、项目达产年净利润(NP):11083.36万元。4、财务内部收益率(FIRR):28.41%。5、全部投资回收期(Pt):4.82年(含建设期12个月)。6、达产年盈亏平衡点(BEP):19680.28万元(产值)。(七)社会效益项目产品应用领域广泛,市场发展空间大。本项目的建立投资合理,回收快,市场销售好,无环境污染,经济效益和社会效益良好,这也奠定了公司可持续发展的基础。本项目实施后,可满足国内市场需求,增加国家及地方财政收入,带动产业升级发展,为社会提供更多的就业机会。另外,由于本项目环保治理手段完善,不会对周边环境产生不利影响。因此,本项目建设具有良好的社会效益。(八)主要经济技术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48000.00约72.00亩1.1总建筑面积72250.281.2基底面积27840.001.3投资强度万元/亩338.482总投资万元32335.812.1建设投资万元25963.512.1.1工程费用万元21922.432.1.2其他费用万元3346.932.1.3预备费万元694.152.2建设期利息万元266.132.3流动资金万元6106.173资金筹措万元32335.813.1自筹资金万元21473.503.2银行贷款万元10862.314营业收入万元64200.00正常运营年份5总成本费用万元49080.39""6利润总额万元14777.81""7净利润万元11083.36""8所得税万元3694.45""9增值税万元2848.32""10税金及附加万元341.80""11纳税总额万元6884.57""12工业增加值万元22750.61""13盈亏平衡点万元19680.28产值14回收期年4.8215内部收益率28.41%所得税后16财务净现值万元26461.35所得税后第三章 项目投资背景分析一、 行业未来发展趋势随着5G技术的推广普及,人工智能和物联网应用将迎来快速发展,推动视觉技术加速从2D成像向3D视觉感知跨越,成为各行各业智能化升级的关键共性技术,催生出越来越多的应用场景,旺盛的需求同时也将倒逼各种主要3D视觉感知技术快速进化迭代,推动行业加快发展。1、2D成像向3D视觉感知升级在过去的数十年中,2D成像技术有了长足的发展。AI算法及算力逐步可以通过2D相机产生的平面图像对环境进行识别、判断和追踪。然而,2D图像仅能够提供固定平面内的形状及纹理信息,无法提供AI算法实现精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、位姿等信息。3D视觉感知技术则充分弥补了2D成像技术的缺陷,在同步提供2D图像的同时,还能够为AI算法及算力提供视场内物体的深度、形貌、位姿等3D信息。基于3D视觉感知技术研发出的3D视觉传感器可以采集人体、物体以及空间的3D信息,配合AI算法能够实现多种2D成像技术难以实现的功能。使得AI的相关应用如生物识别、三维重建、骨架跟踪、AR交互、数字孪生、自主定位导航等应用有了更好的体验。3D视觉感知技术将成为促使人工智能更广泛应用的关键共性技术。2、3D视觉感知应用领域将更加多样化且行业渗透率更高智能物联网时代是行业发展方向,智能化将逐步应用于“衣、食、住、行、工、娱、医”等人类生活的各领域。简单重复性的工作更多将由智能化的机器来完成。3D视觉感知技术是智能化的基础,可以精准还原三维世界,并基于高质量的源头数据作智能化的分析,促使机器更好地实现在简单重复性的工作方面对人类的超越,为我们的日常生活带来极大便利和效率的提升。人类生活的丰富多彩,也意味着未来智能化功能的多种多样。随着3D视觉感知技术的不断成熟,越来越多场景开始利用3D视觉感知技术向智能化升级。3D视觉感知技术的应用从工业级场景到消费级场景,目前拓展至生物识别、AIoT、消费电子、工业三维测量等多个领域。未来随着底层技术的进一步迭代、应用型技术的不断创新、多技术路径丰富与全面融合、产业链的不断完善、成本持续的降低等,3D视觉感知技术将具备更强大的功能,在原有应用领域拓展和渗透更多场景,并持续落地到自动驾驶汽车、数字孪生、高精密加工、AR交互等更多新的应用领域。3D视觉传感器在手机端的主要应用为人脸解锁、拍照背景虚化、人像美拍、AR特效、3D扫描等。目前各类应用已取得较好的用户体验,如苹果手机的前置刷脸解锁应用,华为手机后置iToF传感器用于拍照景深的提取和图片的优化,均取得了较好用户反馈,促进了销量目前多家手机厂商均尝试在其旗舰机型和高端机型上搭载3D视觉传感器,未来随着技术演进,成本的降低,手机端的各类应用将有更好体验和更多的功能,各手机品牌将向逐渐从旗舰机型向高端、中端、低端机型普及。在刷脸支付方面,2018年和2019年已经完成一定规模的线下渗透。但是2020年突发的疫情影响,线下零售业受到重创,使得刷脸支付应用的推广进展暂时放缓,预计在疫情过后,刷脸支付的应用将迎来快速的普及。除手机和刷脸支付领域外,3D视觉感知技术也在智能电视、平板电脑、个人电脑、机器人、智能门锁、门禁、工业检测、投影交互、3D空间扫描、智慧客厅、智能监护、智慧物流、自动驾驶、人体测量、体感健身等领域逐步渗透。随着3D视觉感知各技术进一步的完善,其他应用场景定制化的专用设备将会具有更好的性能,支撑更好的用户体验;产业链的完善、量产成本的降低也将加速3D视觉感知技术在其他应用领域进一步拓展和渗透。3、3D视觉感知技术要求不断提升当前3D视觉感知产品核心零部件国产化、定制化程度不高,导致产品的成本、性能、体积、功耗等先进性指标仍有较大提升空间。国外企业在3D视觉感知技术方面占有一定的优势,但我国拥有规模最大、增速最快的应用市场,因此3D视觉感知行业的发展势必要经过国外占优、中外抗衡等阶段,而在发展过程中,需要通过不断提升核心零部件的定制化以及国产化程度,从而确保在技术先进性指标上具备领先优势,才能保证在国际竞争中占有一定的优势。目前3D视觉感知产品在诸多领域已有初步应用,但技术迭代速度缓慢导致产品应用推广受阻,难以满足下游市场对3D视觉感知多样化、不断增长的应用需求。2D视觉时代经过几十年的时间,在图像分辨率、算力、成像性能等方面都取得了巨大的进步。而目前,3D视觉也正面临分辨率、精度、算力等方面的快速迭代期,未来随着分辨率及精度越来越高,边缘端算力也越来越强,对AI视觉算力芯片的要求也将不断凸显。加快技术迭代将促使3D视觉感知技术加速向应用领域落地。为了将3D视觉感知技术通过不断迭代以具备领先的技术,对全领域技术路线布局以及全栈式技术研发能力的要求也将不断提升。3D视觉感知正逐步拓展下游市场的各类应用,由于智能设备的多样化,对3D视觉的精度、成本、测量范围等要求均不一样,单一3D视觉感知技术难以满足各类方案的需求。企业需要在掌握核心芯片、光学、算法等底层核心能力的基础上,尽可能具备结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量等全领域技术路线布局及相关产品开发的能力。另外,3D视觉感知行业正处于快速发展阶段,在很多细分领域的实际应用仍待进一步探索。由于行业的技术门槛较高,且客户需要的不仅仅是一颗传感器或者软件算法,而是一整套的解决方案以及技术支持体系。因此企业需具备涵盖系统设计、芯片设计、算法研发、光学系统、软件开发、量产技术等全栈式技术研发能力,覆盖产品从设计、研发到制造的全周期研发流程,为客户提供包含芯片开发+硬件量产+应用算法在内的完整3D视觉感知应用方案。二、 产业链情况3D视觉感知产业是一个新兴行业,产业链经过近十年的不断探索、研发及应用,已形成一条包括上游、中游、下游和应用终端的产业化链条。产业链上游主要为提供各类3D视觉传感器硬件的供应商或生产商。3D视觉传感器主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。其中光学成像模组的核心部件包括感光芯片、成像镜头、滤光片等核心元器件;激光投影模组包括激光发射器、衍射光学元件、投影镜头等核心元器件。感光芯片供应商有索尼、三星、韦尔股份、思特威等;滤光片供应商有Viavi、五方光电等,光学镜头供应商有大立光、玉晶光电、新旭光学等;激光发射器供应商有Lumentum、菲尼萨(Finisar)、艾迈斯半导体(AMS)等,衍射光学元件供应商有CDA、AMS、驭光科技等。此外上游环节中传感器模组生产商主要基于3D视觉传感器的设计进行生产设备的定制,产线设计与优化,实现规模化生产。产业链中游为3D视觉感知方案商。主要基于深度引擎算