项目名称：人工智能产业园•未来城项目 可行性研究报告

编制单位：远翔神思经济信息咨询有限公司

项目概况：

    3市场分析

3.1人工智能的定义及发展历史

定义：

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能从 1956 年被正式提出以来，一共有 61 年的历史了，期间经历 3 次高潮， 2 次低谷，而最后一次高潮开始于 2006 年，至今仍在延续，并随着各项技术的提升和相关应用的推广继续将人工智能推上新的高峰。

2006 年行业进入高速发展期，当今人工智能最流行的方法——深度学习被正式创立，人工智能再次得到了突破性的发展。

2010 年，移动互联网发展，人工智能运用场景更加广泛。

2012 年，深度学习算法在语音和图像识别上取得了突破，融资规模开始迅速扩大，人工智能商业化高速发展。

2016 年， Alphago 战胜李世石，人工智能受到世界空前的关注。

3.2人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大

人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。

人工智能产业链

（一） 数据与运算力是人工智能的基础

基础层主要涉及数据的收集以及运算。其中传感器以及数据服务机构主要负责收集数据，而 AI 芯片（GPU、 FPGA、 ASIC、类脑芯片）和云计算负责运算。

AI 的三大技术基石

1.1 芯片的快速发展带动运算力的提升

GPU 和云计算的兴起，为人工智能带来了质的飞跃。其中 GPU 等芯片性能的快速提升，为人工智能的快速发展提供了可能性。与此同时， 分布式计算（云计算）的兴起，大大降低了计算的时间、硬件成本，也为人工智能的快速发展提供了契机。

国内目前专注于人工智能芯片开发的企业有限，且总体技术水平与发达国家存在较大的差距，高端芯片严重依赖国外进口。中国是人工智能芯片制造的后起之秀，目前已推出中科院“寒武纪”、中星微“星光智能一号”等多款人工智能芯片，华为也表示将在年内推出人工智能芯片产品。 国产人工智能芯片的崛起不仅带来计算能力的提升，同样也可以起到降低成本的作用。

国内人工智能芯片

1.2 大数据与云服务的热潮奠定数据基础

互联网与移动互联网的迅猛发展使得人们的生活中产生海量数据，并得益于大数据概念的爆发，国内对数据积累与标注十分重视，从数据收集、数据分析、数据管理到数据应用，已经形成了完整的产业链，这也为国内人工智能输入海量数据进行训练提供了坚实的基础。

国内大数据产业图谱

数据的开放共享使得数据能够大范围内的流动，并衍生出各类对数据处理与应用， 做出更可靠的标注， 从长期看给人工智能带来更大的市场价值。

（二） 人工智能技术逐渐成熟，驱动未来发展

在收集到数据之后，技术层所做的事就是模拟人脑，对数据进行有效的处理和分析。算法是技术层的一项核心内容，而在人工智能算法里最出名的，也是将人工智能推向发展高潮的，就是深度学习算法。

AI 技术的门槛较高，但国外巨头先后发力，在人工智能领域进行布局，形成了百花齐放的场面。 与此同时，他们普遍看好人工智能的市场，加大了对 AI 科技人才的争夺， AI 新兴公司的收购以及建立 AI 实验室的力度，旨在提高自己人工智能技术的实力。他们大多数都将围绕自己的主业打造 AI 生态，并进行了相关领域的技术研究。

国外五大公司人工智能发展状况

国内人工智能技术层方面的研究主要集中在计算机视觉、自然语言处理、以及机器学习等方面，计算机视觉方面更是占据半壁江山达到 55%，自然语言处理和机器学习分别占据 13%以及 9%，资源的集中也使国内在这三个方面处于国际领先地位。

国内人工智能技术层研究占比

国内从事计算机视觉的公司数量较多，维持着较高的热度，据 36 氪研究院不完全统计，目前国内从事计算机视觉的公司有 104 家，但大部分公司的发展道路仍不清晰，其中人脸识别领域的公司竞争激烈。

国内人脸识别准确率达到世界领先水平。 国际权威人脸识别供应商测试 FRVT(FaceRecognition Vendor Test)公布了最新测试报告，报告显示国内企业在本次评测中取得了四项第一名，这也是国内企业首次在 FRVT 中获得第一名，超过长期盘踞全球人脸识别算法第一名的公司 Vocord。

国内企业人脸识别技术测试表现

国内企业在自然语言处理领域同样处于世界领先地位，目前研究并取得了一定成果的公司有科大讯飞、百度、思必驰、云知声等。 科大讯飞是国内自然语言处理以及语音识别方面的领军者，在语音识别、语音合成、口语评测等方面代表国际最高水平，在多次国际竞赛中拔得头筹，目前已占有中文语音技术市场 70%以上的市场份额。

国内研究语音识别与自然语言处理的企业

（三） 人工智能产品与服务不断推出，得到市场的广泛认可

随着基础层和技术层的快速发展和逐渐成熟， AI 产业红利将传导至应用层。

AI 应用层主要是 AI 算法在传统行业的渗透和改造。

在国内人工智能的应用中， BAT 手握大量资源，无疑是其中的第一梯队，而三家之中的百度更是行业中的领军者；阿里巴巴与腾讯也在积极推进人工智能项目，凭借公司规模优势奋起直追，虽然目前落后于百度，但发展后劲不可小觑；而像地平线机器人这样独立人工智能企业，以及互联网细分领域取得成绩的京东、搜狗、滴滴、今日头条等垂直优势同样值得关注。

中国巨大的消费市场可以衍生出无数的细分领域，互联网对各行业各领域的渗透给人工智能应用提供了最真切的参考，并且相比于互联网，人工智能的应用场景只会更广阔。

国内人工智能应用层竞争格局

3.3人工智能领域相关技术成熟，下游垂直应用广泛

3.3.1主要应用场景

按照技术应用的不同场景，可以将人工智能分为基础技术类及终端产品类：

应用场景扩展方面，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、手势控制是应用范围较为广泛的几个领域。

机器学习是一类通用的技术，广泛应用于广告、媒体、消费等行业，并且需求不断增加，未来还将快速渗入医疗、制造、金融、教育业，对众多传统行业形成巨大冲击。

计算机视觉和自然语言处理作为主要的感知技术，应用范围很广。计算机视觉主要用于安防监控系统、无人驾驶、机器人、工业制造、医药、教育和娱乐业等。自然语言处理可用于穿戴设备、智能家居、智能汽车、智能教育、智能金融等领域。

3.3.2典型应用市场分析

（1）AI+安防

目录

1总论 8

1.1项目概述 8

1.2项目投资单位 9

1.2.1单位介绍 9

1.2.2单位优势 11

1.3项目规划 11

1.3.1规划理念 11

1.3.2规划原则 12

1.3.3发展规划 12

1.3.5项目定位及目标愿景 13

1.4项目基本情况 14

1.5项目总投资及财务评价 15

1.5.1项目投资规模及资金筹措 15

1.5.2财务评价 16

1.5.3主要技术经济指标 16

1.6报告编制说明 17

1.6.1报告编制依据 17

1.6.2项目的主要研究内容及方法 18

1.7项目研究初步结论及建议 18

1.7.1项目研究初步结论 18

1.7.2建议 19

2项目背景及必要性 20

2.1项目背景 20

2.1.1政策背景——政策密集出台，助力人工智能发展 20

2.1.2经济背景——新常态下推动高质量发展 21

2.1.3行业背景——技术逐步成熟，垂直应用加速落地 21

2.1.4市场背景——市场高速发展，深受资本青睐 23

2.2项目必要性 24

3市场分析 26

3.1人工智能的定义及发展历史 26

3.2人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大 26

3.3人工智能领域相关技术成熟，下游垂直应用广泛 32

3.3.1主要应用场景 32

3.3.2典型应用市场分析 33

3.4行业展望：“人工智能+”将成为引领发展的第一动力 41

3.4.1人工智能将成为各个行业的基础设施 41

3.4.2“人工智能+”给传统企业节约成本、提升效率 42

3.4.3“人工智能+”能让信息化公司切入行业核心业务 42

3.4.4“人工智能+”市场未来四年将增长五倍 43

3.5市场展望——迎来人工智能的春天 44

4项目区位及建设条件分析 46

4.1项目建设地简介 46

4.2建设投资优势 47

4.2.1政策优势——历史机遇，支持菏泽突破、鲁西崛起 47

4.2.2区位优势——承东启西，引南联北 48

4.2.3人才优势——校企合作，智能支撑 49

4.2.4资源优势——物华天宝，资源丰富 49

4.2.5成本优势——基础设施完善，投资成本低 49

4.2.6投资服务——高效服务，产业扶持 50

4.2.7发展优势——中西部桥头堡，市场广阔 51

4.3小结 52

5项目规划方案 53

5.1园区规划 53

5.1规划原则 53

5.1.2园区目标 53

5.1.3园区定位 54

5.2产业体系规划 55

5.2.1人工智能基础产业体系 55

5.2.2人才培养体系 59

5.2.3产业融合孵化体系 59

5.2.4科研科普展示体系 61

5.2.5金融服务体系 62

5.2.6智慧物管服务体系 63

5.3招商引资策略 64

6工程技术方案 67

6.1设计原则 67

6.2总平面布置 67

6.2.1总平面布置原则 67

6.2.2总平面布置方案 67

6.3土建工程 69

6.3.1设计依据 69

6.3.2土建工程 69

6.4公用辅助工程方案 69

6.4.1结构方案确定原则 69

6.4.2设计依据 69

6.4.3方案概况 70

6.4.4单体设计 71

6.5给排水设计 71

6.5.1给排水设计 71

6.5.2消防给水系统 73

6.6弱电工程 75

6.6.1高、低压变配电系统 75

6.6.2照明 75

6.6.3弱电线路 76

6.7智能化设计工程 76

6.8防雷 77

6.9接地及安全措施 78

7环境保护 80

7.1环境影响分析 80

7.2环境保护对策 80

8劳动安全与消防 83

8.1安全卫生 83

8.2消防设计及措施 84

8.2.1设计依据 84

8.2.2设计内容及原则 84

8.2.3总图消防 84

8..2.4 建筑消防 85

8.2.5结构防火 86

8.2.6 给排水消防设计 86

8.2.7 防排烟设计 88

8.2.8消防电气 88

8.3消防安全培训 90

9节能方案 91

9.1节能概述 91

9.2用能标准和节能规范 91

9.3能耗状况和能耗指标分析 92

9.3.1项目的能源消耗种类和数量 92

9.3.2能源指标及分析 92

9.4节能措施 93

9.4.1建筑节能 93

9.4.2给排水节能节水设计 95

9.4.3暖通节能 95

9.4.4 电气节能 95

9.5能源管理 97

9.5.1能源计量 97

9.5.2能源管理 97

10组织机构与实施规划 99

10.1项目组织机构 99

10.2劳动定员 100

10.3人员培训 101

10.4项目实施计划 102

10.4.1项目建设工期 102

10.4.2项目实施进度计划 103

11项目投资估算 104

11.1估算范围及依据 104

11.2总投资估算 104

11.2.1投资规模 104

11.2.2建筑投资估算 105

11.2.3铺底流动资金估算 106

11.3资金使用计划 106

11.4资金筹措计划 106

12项目效益预测与评价 107

12.1预测依据 107

12.2销售收入和销售税金及附加 107

12.3总成本费用估算 108

12.4利润与利润分配 109

12.5财务评价 109

12.6不确定性分析 110

12.7财务评价结论 110

13研究综合评价 112

13.1项目研究初步结论 112

13.2建议 113

财务附表 114

附表一：销售收入、销售税金及附加估算表（万元） 114

附表二：项目流动资金估算表（万元） 114

附表三：损益和利润分配表（万元） 115

附表四：原材料费用估算表（万元） 115

附表五：动力费用估算表（万元） 116

附表六：工资及福利费用估算表（万元） 117

附表七：固定资产折旧费用估算表（万元） 117

附表八：无形及递延资产摊销费用估算表（万元） 118

附表九：总成本费用估算表（万元） 118

附表十：项目财务现金流量表（万元） 119

附表十一：主要经济数据及评价指标表（万元） 120