乐山图像传感器芯片项目可行性研究报告.docx
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1、泓域咨询/乐山图像传感器芯片项目可行性研究报告乐山图像传感器芯片项目可行性研究报告xx有限公司报告说明CMOS图像传感器根据感光元件安装位置,主要可分为前照式结构(FSI)、背照式结构(BSI);在背照式结构的基础上,还可以进一步改良成堆栈式结构(Stacked)。堆栈式结构系在背照式结构将感光层仅保留感光元件的部分逻辑电路的基础上进行进一步改良,在上层仅保留感光元件而将所有线路层移至感光元件的下层,再将两层芯片叠在一起,芯片的整体面积被极大地缩减。此外,感光元件周围的逻辑电路也相应移至底层,可有效抑制电路噪声从而获取更优质的感光效果。根据谨慎财务估算,项目总投资34071.81万元,其中:建
2、设投资26889.77万元,占项目总投资的78.92%;建设期利息766.83万元,占项目总投资的2.25%;流动资金6415.21万元,占项目总投资的18.83%。项目正常运营每年营业收入54200.00万元,综合总成本费用42571.92万元,净利润8501.87万元,财务内部收益率18.82%,财务净现值7437.98万元,全部投资回收期6.19年。本期项目具有较强的财务盈利能力,其财务净现值良好,投资回收期合理。由上可见,无论是从产品还是市场来看,本项目设备较先进,其产品技术含量较高、企业利润率高、市场销售良好、盈利能力强,具有良好的社会效益及一定的抗风险能力,因而项目是可行的。本报告
3、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。目录第一章 项目背景及必要性9一、 CMOS图像传感器芯片行业概况9二、 我国半导体及集成电路行业19三、 进入本行业的壁垒19四、 坚持扩大内需全面开放,融入新发展格局21五、 深化生态文明建设25第二章 项目概述26一、 项目名称及项目单位26二、 项目建设地点26三、 可行性研究范围26四、 编制依据和技术原则27五、 建设背景、规模28六、 项目建设进度29七、 环境影响29八、 建设投资估算29九、 项目主要技术经济指标30主要经济指标一览表30十、 主要结论及建议32
4、第三章 建筑技术分析33一、 项目工程设计总体要求33二、 建设方案33三、 建筑工程建设指标34建筑工程投资一览表34第四章 项目选址36一、 项目选址原则36二、 建设区基本情况36三、 坚持深化改革创新驱动,催生新发展动能37四、 项目选址综合评价39第五章 发展规划40一、 公司发展规划40二、 保障措施46第六章 运营管理48一、 公司经营宗旨48二、 公司的目标、主要职责48三、 各部门职责及权限49四、 财务会计制度52第七章 法人治理56一、 股东权利及义务56二、 董事58三、 高级管理人员63四、 监事65第八章 人力资源配置68一、 人力资源配置68劳动定员一览表68二、
5、 员工技能培训68第九章 原辅材料成品管理71一、 项目建设期原辅材料供应情况71二、 项目运营期原辅材料供应及质量管理71第十章 项目环保分析72一、 编制依据72二、 环境影响合理性分析73三、 建设期大气环境影响分析73四、 建设期水环境影响分析75五、 建设期固体废弃物环境影响分析75六、 建设期声环境影响分析76七、 建设期生态环境影响分析76八、 清洁生产77九、 环境管理分析78十、 环境影响结论81十一、 环境影响建议81第十一章 工艺技术方案分析82一、 企业技术研发分析82二、 项目技术工艺分析84三、 质量管理85四、 设备选型方案86主要设备购置一览表87第十二章 投资
6、计划方案88一、 投资估算的编制说明88二、 建设投资估算88建设投资估算表90三、 建设期利息90建设期利息估算表91四、 流动资金92流动资金估算表92五、 项目总投资93总投资及构成一览表93六、 资金筹措与投资计划94项目投资计划与资金筹措一览表95第十三章 经济效益评价97一、 基本假设及基础参数选取97二、 经济评价财务测算97营业收入、税金及附加和增值税估算表97综合总成本费用估算表99利润及利润分配表101三、 项目盈利能力分析101项目投资现金流量表103四、 财务生存能力分析104五、 偿债能力分析105借款还本付息计划表106六、 经济评价结论106第十四章 项目招投标方
7、案108一、 项目招标依据108二、 项目招标范围108三、 招标要求108四、 招标组织方式110五、 招标信息发布111第十五章 总结说明112第十六章 附表附件114主要经济指标一览表114建设投资估算表115建设期利息估算表116固定资产投资估算表117流动资金估算表118总投资及构成一览表119项目投资计划与资金筹措一览表120营业收入、税金及附加和增值税估算表121综合总成本费用估算表121利润及利润分配表122项目投资现金流量表123借款还本付息计划表125第一章 项目背景及必要性一、 CMOS图像传感器芯片行业概况1、CMOS图像传感器的发展概要和市场规模在摄像头模组中,图像传
8、感器是灵魂部件,决定着摄像头的成像品质以及其他组件的结构和规格,CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor)图像传感器和CCD(Charge-CoupledDevice)图像传感器是当前主流的两种图像传感器。其中CCD电荷耦合器件集成在单晶硅材料上,像素信号逐行逐列依次移动并在边缘出口位置依次放大,而CMOS图像传感器则被集成在金属氧化物半导体材料上,每个像素点均带有信号放大器,像素信号可以直接扫描导出,即电信号是从CMOS晶体管开关阵列中直接读取的,而不需要像CCD那样逐行读取。从上世纪90年代开始,CMOS图像传感技术在业内得到重视并获得大量研发资源
9、,CMOS图像传感器开始逐渐取代CCD图像传感器。如今,CMOS图像传感器已占据了市场的绝对主导地位,基本实现对CCD图像传感器的取代,而CCD仅在卫星、医疗等专业领域继续使用。CMOS图像传感器芯片主要优势可归纳为以下三个层面:1)成本层面上,CMOS图像传感器芯片一般采用适合大规模生产的标准流程工艺,在批量生产时单位成本远低于CCD;2)尺寸层面上,CMOS传感器能够将图像采集单元和信号处理单元集成到同一块基板上,体积得到大幅缩减,使之非常适用于移动设备和各类小型化设备;3)功耗层面上,CMOS传感器相比于CCD还保持着低功耗和低发热的优势。2、CMOS图像传感器行业的经营模式国内本土CM
10、OS图像传感器设计厂商目前一般采取Fabless模式,包括思特威、韦尔股份(豪威科技)、格科微等。Fabless模式指的是集成电路设计企业主营芯片的设计业务,而将芯片的生产加工环节放在代工厂完成。CMOS图像传感器行业的Fabless厂商会在根据行业客户的需求完成CMOS图像传感器设计工作之后,将设计方案提供给晶圆代工厂以委托其进行制造加工,加工完成的产品交由封装测试厂商进行芯片封装和性能测试。Fabless模式的优点集中在其轻资产、低运行费用和高灵活度,可以专注于芯片的设计和创研工作。在晶圆产能供应紧张的阶段,Fabless厂商能否获得上游晶圆代工厂的稳定供货至关重要。而其中,晶圆代工厂选择
11、合作伙伴的标准也不仅仅停留在短期价格的层面。国内外的晶圆代工厂商都会更倾向于与有自主技术、有产品能力、并与下游行业客户绑定较深的优质Fabless厂商保持稳定的供应关系。索尼、三星等资金实力强大的企业则采用IDM模式。IDM模式指的是企业业务需涵盖芯片设计、制造、封测整个流程,并延伸至下游市场销售。IDM模式下的公司规模一般较为庞大,在产品的技术研发及积累需要较为深厚,运营费用及管理成本都相对较高,对企业的综合实力要求较高,但此模式下企业也具有明显的资源整合优势。3、CMOS图像传感器行业的整体发展趋势得益于多摄手机的广泛普及和安防监控、智能车载摄像头和机器视觉的快速发展,CMOS图像传感器的
12、整体出货量及销售额随之不断扩大。根据Frost&Sullivan统计,自2016年至2020年,全球CMOS图像传感器出货量从41.4亿颗快速增长至77.2亿颗,期间年复合增长率达到16.9%。预计2021年至2025年,全球CMOS图像传感器的出货量将继续保持8.5%的年复合增长率,2025年预计可达116.4亿颗。根据Frost&Sullivan统计,与出货量增长趋势类似,全球CMOS图像传感器销售额从2016年的94.1亿美元快速增长至2020年的179.1亿美元,期间年复合增长率为17.5%。预计全球CMOS图像传感器销售额在2021年至2025年间将保持11.9%的年复合增长率,20
13、25年全球销售额预计可达330.0亿美元。4、CMOS图像传感器设计结构发展趋势CMOS图像传感器根据感光元件安装位置,主要可分为前照式结构(FSI)、背照式结构(BSI);在背照式结构的基础上,还可以进一步改良成堆栈式结构(Stacked)。堆栈式结构系在背照式结构将感光层仅保留感光元件的部分逻辑电路的基础上进行进一步改良,在上层仅保留感光元件而将所有线路层移至感光元件的下层,再将两层芯片叠在一起,芯片的整体面积被极大地缩减。此外,感光元件周围的逻辑电路也相应移至底层,可有效抑制电路噪声从而获取更优质的感光效果。采用堆栈式结构的CMOS图像传感器可在同尺寸规格下将像素层在感知单元中的面积占比
14、从传统方案中的近60%提升到近90%,图像质量大大优化。同理,为达到同样图像质量,堆栈式CMOS图像传感器相较于其他类别CMOS图像传感器所需要的芯片物理尺寸则可大幅下降。同时采用该种结构的图像传感器还能集成如自动对焦(AF)和光学防抖(OIS)等功能。除此之外,混合堆栈和三重堆栈技术正在推动着如3D感知和超慢动作影像等功能的发展。虽然采用堆栈式结构的CMOS图像传感器具备性能上的提升,但由于其生产过程中使用了多张晶圆且叠加工序的工艺难度较高,其生产成本远高于采用单层晶圆的生产工艺,因此主要应用于特定的领域。在CMOS图像传感器领域,堆栈式结构技术目前主要应用在高端手机主摄像头、高端数码相机、
15、新兴机器视觉等领域。根据第三方市场调研机构TSR的统计,堆栈式结构CMOS图像传感器产品的主要供应商为索尼、三星、豪威科技和思特威。5、CMOS图像传感器细分领域的概况和增长趋势(1)智能手机智能手机一直以来都是CMOS图像传感器在全球及国内的最大应用市场,近年来基于双摄手机向多摄手机过渡发展的趋势,单台手机上摄像头数量的增长抵消了智能手机自身出货量放缓的影响。同时,智能手机的多摄趋势也同步催生了“广角”、“长焦”、“微距”和“人像模式”虚实焦融合等一机多类型摄像头的需求,使智能手机领域CMOS图像传感器市场规模依然维持着增长态势。根据Frost&Sullivan统计,2020年智能手机领域C
16、MOS图像传感器全球出货量和销售额分别为60.6亿颗和124.1亿美元,占比分别达到78.5%和69.3%。预计至2025年,智能手机领域的CMOS图像传感器出货量和销售额预计将分别达到85.0亿颗和204.0亿美元,保持持续增长的趋势,但是受限于手机消费市场销量增长放缓,以及安防监控、智能车载摄像头、机器视觉等新兴应用领域的快速发展,占比分别降至73.0%和61.8%。(2)安防监控安防监控离不开视觉信息的获取,对图像传感器依赖较深,也是CMOS图像传感器市场增长较快的新兴行业领域之一。近五年来,安防视频监控在全球范围内的应用也逐步由发达国家向发展中国家延伸,整体规模保持着高速发展。国内市场
17、,各级政府近年来对安防建设的重视已经让我国成为全球最大的安防视频监控产品制造地和全球最重要的安防监控市场之一,国内安防市场对包括CMOS图像传感器在内的安防监控产品的需求也由一线城市延伸至二、三线城市及农村地区。从技术角度看,闭路电视监控系统过去经历了录像带录像机(VCR)和数字视频录像机(DVR)等时代,最终迈入到如今的网络视频录像机(NVR)阶段。在此过程中,视频监控系统的复杂度逐步提高,对CMOS图像传感器性能的要求也在不断升级,对于CMOS图像传感器在低照度光线环境成像、HDR、高清/超高清成像、智能识别等成像性能方面提出了更高的要求。从市场发展趋势来看,全球安防监控CMOS图像传感器
18、市场一直呈现快速增长态势,未来有望保持可观增速。根据Frost&Sullivan统计,2020年,安防监控领域CMOS图像传感器的出货量和销售额分别为4.2亿颗和8.7亿美元,分别占比5.4%和4.9%;随着未来安防监控行业整体市场规模的不断扩大,预计2025年出货量和销售额将分别达到8.0亿颗和20.1亿美元,市场份额占比将分别上升至6.9%和6.1%,预期年复合增长率将达到13.75%和18.23%。安防监控领域包括政府公用事业、企业应用和家庭应用等多个细分领域。在政府公用事业细分领域,运用安防监控设备较多的国家包括中国、俄罗斯、印度、巴西等。在这些国家,一方面随着居民生活水平的提升,对城
19、市生活安全保障有着更高的要求,另一方面人工智能应用在不断普及和加深,两方面因素推动了政府公用事业对安防监控摄像头需求的持续增长。同时在近年中美贸易摩擦加剧的大环境下,我国本土安防产业链的显著优势、政府层面对国产半导体产业的大力扶持(包括利好政策、人才建设、资金扶持等)以及本土厂商在技术层面的不断成熟,都助推着我国厂商在我国及全球安防监控CMOS图像传感器市场的快速扩张。而在家用领域,品牌商(例如小米)和运营商(例如中国移动)都在积极提升监控摄像头的渗透率,未来家用市场也将成为安防监控CMOS图像传感器的重要增长点。(3)汽车电子对于汽车电子领域,近年来CMOS图像传感器已经大规模地被安装在智能
20、车载行车记录、前视及倒车影像、360环视影像、防碰撞系统之内。而随着未来汽车电动化的趋势及自动驾驶技术的发展,更多的新车将标配ADAS(高级自动驾驶辅助系统)。各大汽车厂商预计也将会为了保持自家车辆产品的竞争力,导入更多摄像头来获取视频影像信息用以构建包括驾驶员监测系统、盲区检测、行人防碰撞、信号灯识别等多元化的车载智能视觉系统。根据Frost&Sullivan统计,2020年,汽车电子领域CMOS图像传感器的出货量和销售额分别为4.0亿颗和20.2亿美元,分别占比5.2%和11.3%;预计汽车电子CMOS图像传感器出货量和销售额将在2025年达到9.5亿颗和53.3亿美元,市场份额占比将分别
21、上升至8.2%和16.1%,预期年复合增长率将达到18.89%和21.42%。(4)机器视觉机器视觉指的是通过计算机、图像传感器及其他相关设备模拟人类视觉功能的技术,以赋予机器“看”和“认知”的能力。机器视觉技术是由人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域合作完成的。其利用图像传感器搭配多角度光源以获取检测对象的图像,并通过计算机从图像中提取信息进行分析和处理,最终实现多场景下的识别、测量、定位和检测四大功能。从目前市场使用场景来看,机器视觉领域内CMOS图像传感器的应用主要可分为传统上的工业机器视觉应用(主要包括产线检测、不良品筛检、条码识别、自动化流水线运作等),以及消费级机器视
22、觉应用(如无人机、扫地机器人、AR/VR等)。随着AI和5G技术的商用落地,机器视觉不再局限于工业中的应用,新兴的下游应用市场不断涌现。新兴领域包括无人机、扫地机器人、AR/VR等,为机器视觉行业的发展注入了新活力,同时对图像传感器的技术水平也提出了更高的要求,目前该等新兴领域已经开始逐步加快全局快门图像传感器的使用。在CMOS图像传感器所应用的新兴机器视觉领域中,全局快门的应用广度与深度都在迅速提升。采用全局快门模式的CMOS图像传感器中,每个像素处都增加了采样保持单元,使得所有的像素可以同时用于捕获图像,从而避免了在高速拍摄场景下因每行像素曝光时间差异而形成的“果冻效应”1,而卷帘快门CM
23、OS图像传感器难以避免“果冻效应”,在做图像识别和后续智能化处理时会导致机器的算法失效,给诸多新兴应用带来很大的局限性。因此,全局快门技术是众多新兴机器视觉应用领域内的必要核心技术,应用前景广阔。目前来看,全球新兴领域全局快门CMOS图像传感器的主要应用包括无人机、扫地机器人、AR/VR、新型家用式游戏主机、智能教学终端和翻译笔等新型智能产品。对于上述新兴视觉领域产品,动态场景下拍摄无畸变的影像是至关重要的需求,而只有高帧率的全局快门CMOS图像传感器才能满足这类新兴应用的技术需求。从市场发展趋势来看,根据Frost&Sullivan统计,全球新兴领域CMOS图像传感器市场自2018年实现行业
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