昆明人工智能项目可行性分析报告

昆明人工智能项目可行性分析报告

规划设计/投资方案/产业运营

报告说明—

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革

命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、

交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各

业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新

的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新

一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月

和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动

人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。

该人工智能设备项目计划总投资3939.26万元，其中：固定资产投资2756.08万元，占项目总投资的69.96%；流动资金1183.18万元，占项目

总投资的30.04%。

达产年营业收入8921.00万元，总成本费用6844.08万元，税金及附

加79.28万元，利润总额2076.92万元，利税总额2442.67万元，税后净

利润1557.69万元，达产年纳税总额884.98万元；达产年投资利润率

52.72%，投资利税率62.01%，投资回报率39.54%，全部投资回收期4.03年，提供就业职位136个。

人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据

分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本

市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类

型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从

投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的

应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交

易和风险管理。

第一章基本信息

一、项目概况

（一）项目名称及背景

昆明人工智能项目

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI概念最早始于1956年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。

随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。

（二）项目选址

某某临港经济技术开发区

昆明，别称春城，是云南省省会、滇中城市群中心城市，国务院批复

确定的中国西部地区重要的中心城市之一。截至2018年，全市下辖7个区、3个县、代管1个县级市和3个自治县，总面积21473平方千米，建成区面积435.81平方千米，常住人口685.0万人，城镇人口499.02万人，城镇

化率72.85%。昆明地处中国西南地区、云贵高原中部，具有东连黔桂通沿海，北经川渝进中原，南下越老达泰柬，西接缅甸连印巴的独特区位，处

在南北国际大通道和以深圳为起点的第三座东西向亚欧大陆桥的交汇点，

是中国面向东南亚、南亚开放的门户城市，位于东盟10+1自由贸易区经济圈、大湄公河次区域经济合作圈、泛珠三角区域经济合作圈的交汇点。昆

明是国家历史文化名城，早在三万年前就有人类在滇池周围生息繁衍；公

元前278年滇国建立，定都于此；765年南诏国筑拓东城，为昆明建城之始；明末时期，南明永历政权在昆明建都。昆明属北亚热带低纬高原山地季风

气候，为山原地貌，三面环山，南濒滇池，沿湖风光绮丽，由于地处低纬

高原而形成四季如春的气候，享有春城的美誉。中国昆明进出口商品交易会、中国国际旅游交易会、中国昆明国际旅游节使昆明成为中国主要的会

展城市之一。2018中国大陆最佳商业城市排名第23名，并重新确认国家卫生城市（区）。2019年12月，国家民委命名昆明市为全国民族团结进步示范市。

对各种设施用地进行统筹安排，提高土地综合利用效率，同时，采用先进的工艺技术和设备，达到“节约能源、节约土地资源”的目的。项目建设区域以城市总体规划为依据，布局相对独立，便于集中开展科研、生产经营和管理活动，并且统筹考虑用地与城市发展的关系，与项目建设地的建成区有较方便的联系。undefined

（三）项目用地规模

项目总用地面积11225.61平方米（折合约16.83亩）。

（四）项目用地控制指标

该工程规划建筑系数68.33%，建筑容积率1.52，建设区域绿化覆盖率6.15%，固定资产投资强度163.76万元/亩。

（五）土建工程指标

项目净用地面积11225.61平方米，建筑物基底占地面积7670.46平方米，总建筑面积17062.93平方米，其中：规划建设主体工程13137.10平方米，项目规划绿化面积1049.03平方米。

（六）设备选型方案

项目计划购置设备共计101台（套），设备购置费1330.80万元。

（七）节能分析

1、项目年用电量472980.56千瓦时，折合58.13吨标准煤。

2、项目年总用水量6524.14立方米，折合0.56吨标准煤。

3、“昆明人工智能项目投资建设项目”，年用电量472980.56千瓦时，年总用水量6524.14立方米，项目年综合总耗能量（当量值）58.69吨标准煤/年。达产年综合节能量22.82吨标准煤/年，项目总节能率29.74%，能

源利用效果良好。

（八）环境保护

项目符合某某临港经济技术开发区发展规划，符合某某临港经济技术

开发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3939.26万元，其中：固定资产投资2756.08万元，

占项目总投资的69.96%；流动资金1183.18万元，占项目总投资的30.04%。

（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8921.00万元，总成本费用6844.08万元，税金

及附加79.28万元，利润总额2076.92万元，利税总额2442.67万元，税

后净利润1557.69万元，达产年纳税总额884.98万元；达产年投资利润率52.72%，投资利税率62.01%，投资回报率39.54%，全部投资回收期4.03年，提供就业职位136个。

（十二）进度规划

本期工程项目建设期限规划12个月。

实行动态计划管理，加强施工进度的统计和分析工作，根据实际施工

进度，及时调整施工进度计划，随时掌握关键线路的变化状况。

二、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，符合某某临港经

济技术开发区及某某临港经济技术开发区人工智能设备行业布局和结构调

整政策；项目的建设对促进某某临港经济技术开发区人工智能设备产业结构、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科技公司为适应国内外市场需求，拟建“昆明人工智能项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某某临港经济技术开发区经济发展，为

社会提供就业职位136个，达产年纳税总额884.98万元，可以促进某某临

港经济技术开发区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52.72%，投资利税率62.01%，全部投资回

报率39.54%，全部投资回收期4.03年，固定资产投资回收期4.03年（含

建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。

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。

提高自主创新水平的机遇期。我市的产业结构仍为“二、三、一”，规模工业的重化特征明显，制造业尤其是装备制造业，在全省乃至全国都具有突出的比较优势。要牢牢把握苏南国家自主创新示范区、我市国家传感网创新示范区建设等重大战略机遇，健全激励创新的体制机制，不断加大制造业领域的创新投入、提升创新产出、激发创新活力，增强创新引领发展的能力。

三、主要经济指标

主要经济指标一览表

第二章项目单位概况

一、项目承办单位基本情况

（一）公司名称

xxx集团

（二）公司简介

公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发

设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。展

望未来，公司将围绕企业发展目标的实现，在“梦想、责任、忠诚、一流”核心价值观的指引下，围绕业务体系、管控体系和人才队伍体系重塑，推

动体制机制改革和管理及业务模式的创新，加强团队能力建设，提升核心

竞争力，努力把公司打造成为国内一流的供应链管理平台。顺应经济新常态，需要公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。

公司拥有优秀的管理团队和较高的员工素质，在职员工约600人，80%

以上为技术及管理人员，85%以上人员有大专以上学历。公司紧跟市场动态，不断提升企业市场竞争力。基于大数据分析考虑用户多样化需求，以此为

基础制定相应服务策略的市场及经营体系，并综合考虑用户端消费特征，

打造综合服务体系。

公司建立完整的质量控制体系，贯穿于公司采购、研发、生产、仓储、销售等各环节，并制定了《产品开发控制程序》、《产品审核程序》、

《产品检测控制程序》、等质量控制制度。未来公司将加强人力资源建设，根据公司未来发展战略和发展规模，建立合理的人力资源发展机制，制定

人力资源总体发展规划，优化现有人力资源整体布局，明确人力资源引进、开发、使用、培养、考核、激励等制度和流程，实现人力资源的合理配置，全面提升公司核心竞争力。鉴于未来三年公司业务规模将会持续扩大，公

司已制定了未来三年期的人才发展规划，明确各岗位的职责权限和任职要求，并通过内部培养、外部招聘、竞争上岗的多种方式储备了管理、生产、销售等各种领域优秀人才。同时，公司将不断完善绩效管理体系，设置科

学的业绩考核指标，对各级员工进行合理的考核与评价。

二、公司经济效益分析

上一年度，xxx科技公司实现营业收入8406.76万元，同比增长28.01%（1839.63万元）。其中，主营业业务人工智能设备生产及销售收入为7715.05万元，占营业总收入的91.77%。

上年度营收情况一览表

根据初步统计测算，公司实现利润总额1881.62万元，较去年同期相

比增长379.98万元，增长率25.30%；实现净利润1411.21万元，较去年同期相比增长140.89万元，增长率11.09%。

上年度主要经济指标

第三章项目建设必要性分析

一、人工智能设备项目背景分析

随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中

国政府正通过多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国

家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工

智能联合推进机制。2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年

7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。

2015中国人工智能市场规模已突破100亿元，到了2016年中国人

工智能市场规模达到141.9亿元，同比增长26.3%。截止到2017年中

国人工智能市场规模增长至216.9亿元，同比增长52.8%。初步测算2018年中国人工智能市场规模将达339亿元左右，比2017年增长

56.3%，远高于全球17%的增速水平。并预测在2019、2020年中国人工智能市场规模将达500亿元、710亿元。2015-2020年复合年均增长率

为44.5%。

在无人机领域，2018年中国工业级无人机市场规模将达到72亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为46.87%，2022年中国工

业级无人机市场规模将达到335亿元。

在机器人领域，近年来，全球机器人产业在基础技术、市场规模、企业智能化转型方面持续提升。2018年全球市场规模达到298.2亿美元，2013-2018年平均增长率约为15.1%。2019年上半年，我国机器人

市场规模为42.5亿美元，占比全球机器人市场接近三成，业内预计全

年市场规模将达86.8亿美元。

产量方面，2018年我国工业机器人的产量达到了14.8万台（套），占全球产量的比重超过了38%。机器人通常分为工业机器人、服务机器人、特种机器人。服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，

能帮助人类完成除生产制造加工过程之外的工作。服务机器人包括专

用服务机器人和家用服务机器人。其中专用服务机器人是指在特殊环

境下作业的机器人，家用机器人是服务于人的机器人。我国服务机器

人的市场规模快速增长，成为机器人市场应用中颇具亮点的领域。随

着人口老龄化加快以及医疗、教育需求的持续旺盛，我国服务机器人

市场存在巨大潜力和发展空间，2018年我国服务机器人市场规模达到18.4亿美元。

我国人脸识别产业供需两旺，人脸识别市场规模有望快速增长。

中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，位列世界第一，其投入的资金主要专注于人脸识别核心技术。未来中国人脸识别整体

市场成长迅速，未来市场渗透快速攀升，预计到2021年中国人脸识别

市场规模将突破50亿元，达到53.16亿元。从国际视野来看，中国是

全球人脸识别设备市场最大的消费区域，2017年占全球比例29.29%，2023年将达到44.59%，在2018-2023年复合年增长率为29.53%。

人脸识别市场应用涵盖安防、金融、智慧园区、交通出行、互联

网服务等多个行业领域。年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，安防和金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，未来两大市场对人脸识别需求依然十分旺盛。预计2022年人脸识

别在金融领域的市场规模达到14.68亿元，人脸识别技术在金融领域

将持续渗透。

二、人工智能设备项目建设必要性分析

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科

技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智

能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工

智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，

在全球范围内引发全新的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产

业进行战略部署;在2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，均

强调指出要加快新兴产业发展，推动人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。

自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来，数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，令人工智能产业落地和商业化发展成为可能。

从市场规模来看，自2015年开始，中国人工智能市场规模逐年攀升。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头不断深入布局。数据显示，2018年中国人工智能市场规模约为339亿元，增长率达到56.2%。据预测，到2019年，中国在人工智能的市场规模有望达到500亿元。

在人工智能产业技术与应用取得突破的同时，人工智能领域获得资本青睐，成为风口产业，在资本和技术协同支持下进入了高速进步期。2018年中国人工智能领域融资额高达1311亿元，增长677亿元，增长率为107%。

“十三五”期间，我国人工智能技术不断创新，专利申请数量突破30000项。2010年，我国移动互联网开始发展，技术和数据积累给人工智能研究带来了较大的增长动能。进入2015年，在国内外人工智

能研究和应用场景不断进步的基础上，我国人工智能相关研究开始进

入高速发展阶段。统计数据显示，中国人工智能相关专利申请数从

2010年开始出现持续增长，并于2015年开始大幅增长，达到28022项。中国人工智能相关专利申请数在近20年内持续增长，

目前，中国人工智能研究水平正在处于不断提高的阶段，已取得

一定阶段性成果，有望持续发展。相关数据显示，2018年，中国共计

申请人工智能公开专利达3万项。

我国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础

设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人

工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的

诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。预计

到2025年，我国人工智能产业市场规模接近1500亿元，市场空间潜

力巨大。

当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内

都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为

下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助

推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。

第四章项目市场分析

一、人工智能设备行业分析

人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息

来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自

动化的数据分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。

人工智能在资本市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投

研的受众包括各种类型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的应用场景涉及业务的各种环节，与投研直

接相关的就包括研究、投资、交易和风险管理。

大部分独立的智能投研公司主要在数据的处理环节。最终与投资

交易直接挂钩的智能投研由投资机构自己搭建为主，同时会采购外部

第三方的数据和服务，在内部进行整合。

产业链的上游是数据源。（1）传统数据。金融行业本身已经存在

大量标准化的数据，包括公司财务数据、公司公告、交易数据、宏观

数据、行业数据、券商研报等，这些数据主要由金融数据公司进行整合。（2）爬虫数据。这些数据来自于互联网，相比传统金融数据库，

这些数据的颗粒度更细，数据来源主要是地方政府网站、地方监管部

门网站、社交网站、媒体网站等。（3）另类数据，主要指通过智能设

备采集的数据，包括卫星图片、天气数据等，更多的是通过个人移动

终端采集的各种数据。

产业链的中游主要是数据的采集和标准化。产品形态包括数据处

理的工具或者处理之后的数据产品。（1）数据抓取工具：直接对客户

开放的基础产品，也是开发其他高级工具的底层技术。应用于标准化

金融文本的关键信息摘取。（2）核查类工具：对于有明确规则的金融

文本提供自动核查，包括核对财务数据。（3）产业链图谱：通过打标

签和标签之间的关系建立，细化行业分类，展现产业链上下游、竞争

对手、股权投资等关系，寻找潜在的投资标的或发现潜在的风险传导

路径。

产业链的下游是数据的需求方和应用场景，以金融机构为主。（1）券商主要包括三个部门的需求。投行部门：提交文件的审核、找项目。网金部：APP智能投顾功能的底层支持。研究所：报告的质控检查、信息搜索、公告数据提取。（2）投资机构。一级市场投资者：找项目，

监控竞争对手。二级市场投资者：量化投资的策略因子、资产组合的

监控及风险预警。（3）证监会&交易所：标准金融文本的审核、信息

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/67wl.html