电子信息产品项目可行性报告

电子信息产品项目可行性报告

xxx科技发展公司

摘要说明—

推进电子信息产业规模化、特色化、融合化发展，发挥优势、突出重点，把湖北建设成为具有国际竞争力的电子信息产业基地。到2020年，电

子信息产业规模力争达到1万亿元。

把握全球人工智能发展趋势，在优势前沿领域探索布局、长期支持，

力争在理论、方法、工具、系统等方面取得若干项重大突破，增强人工智

能重点方向的原始创新能力，巩固先发优势，实现高端发展。

安徽省人工智能产业整体发展水平与发达地区相比仍存在一定差距：

尚未形成具有行业重要影响力的产业发展生态圈和产业链；企业规模普遍

偏小，缺乏行业龙头企业；技术研发与成果应用覆盖面较窄，产业化能力

有待提高；数据整合和开放程度不够，高层次人才团队紧缺，适应人工智

能产业发展需求的基础设施和政策体系亟待完善等。

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人类生产

生活方式，推动经济结构调整和社会生产力进步。大力发展人工智能产业，是培育安徽省经济增长新动能、构筑产业竞争新优势的迫切需要，也是推

动创新驱动发展、产业转型升级和社会变革进步的重要途径，对于加快建

设现代化五大发展美好安徽具有重要意义。

该电子信息产品项目计划总投资3445.59万元，其中：固定资产投资2620.51万元，占项目总投资的76.05%；流动资金825.08万元，占项目总投资的23.95%。

达产年营业收入7959.00万元，总成本费用6131.99万元，税金及附加69.09万元，利润总额1827.01万元，利税总额2148.10万元，税后净利润1370.26万元，达产年纳税总额777.84万元；达产年投资利润率53.02%，投资利税率62.34%，投资回报率39.77%，全部投资回收期4.01年，提供就业职位147个。

报告内容：项目概论、背景、必要性分析、市场分析、调研、产品规划、项目选址研究、土建工程说明、工艺先进性分析、环境保护和绿色生产、职业安全、风险应对评价分析、项目节能、项目进度计划、项目投资可行性分析、经济效益评估、总结说明等。

电子信息产品项目目录

第一章项目概论

第二章背景、必要性分析第三章市场分析、调研

第四章产品规划

第五章项目选址研究

第六章土建工程说明

第七章工艺先进性分析

第八章环境保护和绿色生产第九章职业安全

第十章风险应对评价分析第十一章项目节能

第十二章项目进度计划

第十三章项目投资可行性分析第十四章经济效益评估

第十五章招标方案

第十六章总结说明

第一章项目概论

一、项目承办单位基本情况

（一）公司名称

xxx科技发展公司

（二）公司简介

公司是全球领先的产品提供商。我们在续为客户创造价值，坚持围绕客户需求持续创新，加大基础研究投入，厚积薄发，合作共赢。

公司的能源管理系统经过多年的探索，已经建立了比较完善的能源管理体系，形成了行之有效的公司、车间和班组Ⅲ级能源管理体系，全面推行全员能源管理及全员节能工作；项目承办单位成立了由公司董事长及总经理为主要领导的能源管理委员会，能源管理工作小组为公司的常设能源管理机构，全面负责公司日常能源管理的组织、监督、检查和协调工作，下设的能源管理工作室代表管理部门，负责具体开展项目承办单位能源管理工作；各车间的能源管理机构设在本车间内，由设备管理副总经理、各车间主管及设备管理人为本部门的第一责任人，各部门设立专（兼）职能源管理员，负责现场能源的具体管理工作。公司及时跟踪客户需求，与国内供应商进行了深入、广泛、紧密的合作，为客户提供全方位的信息化解决方案。和新科技在全球信息化的浪潮中持续发展，致力成为业界领先且具鲜明特色的信息化解决方案专业提供商。

公司秉承“科技创新、诚信为本”的企业核心价值观，培养出一支成熟的售后服务、技术支持等方面的专业人才队伍，建立了完善的售后服务体系。快速的售后服务，有效地提高了客户的满意度，提升了客户对公司的认知度和信任度。

（三）公司经济效益分析

上一年度，xxx公司实现营业收入4083.90万元，同比增长33.41%（1022.71万元）。其中，主营业业务电子信息产品生产及销售收入为3284.95万元，占营业总收入的80.44%。

根据初步统计测算，公司实现利润总额1072.45万元，较去年同期相比增长173.00万元，增长率19.23%；实现净利润804.34万元，较去年同期相比增长73.50万元，增长率10.06%。

上年度主要经济指标

二、项目概况

（一）项目名称

电子信息产品项目

人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

安徽省发展人工智能产业具有良好基础。拥有中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学、中科院合肥物质科学研究院等高校、科研院所和语音及语言信息处理、类脑智能技术及应用国家工程实验室等研发机构，集聚了以科大讯飞为代表的数百家上下游相关企业，初步构建了从基础设施、技术、产品到应用的人工智能产业生态圈。2017年，安徽省人工智能核心产业产值接近70亿元，同比增长46.3%，在全国占比约为9.8%。

中国市场方面，根据IDC预测，到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元，到2021年，约75%的企业应用程序会使用到人工智能。

（二）项目选址

某某经济开发区

（三）项目用地规模

项目总用地面积9711.52平方米（折合约14.56亩）。

（四）项目用地控制指标

该工程规划建筑系数59.92%，建筑容积率1.60，建设区域绿化覆盖率7.91%，固定资产投资强度179.98万元/亩。

（五）土建工程指标

项目净用地面积9711.52平方米，建筑物基底占地面积5819.14平方米，总建筑面积15538.43平方米，其中：规划建设主体工程9463.78平方米，项目规划绿化面积1229.67平方米。

（六）设备选型方案

项目计划购置设备共计41台（套），设备购置费934.99万元。

（七）节能分析

1、项目年用电量1143761.86千瓦时，折合140.57吨标准煤。

2、项目年总用水量7461.68立方米，折合0.64吨标准煤。

3、“电子信息产品项目投资建设项目”，年用电量1143761.86千瓦时，年总用水量7461.68立方米，项目年综合总耗能量（当量值）141.21

吨标准煤/年。达产年综合节能量57.68吨标准煤/年，项目总节能率

22.64%，能源利用效果良好。

（八）环境保护

项目符合某某经济开发区发展规划，符合某某经济开发区产业结构调

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3445.59万元，其中：固定资产投资2620.51万元，

占项目总投资的76.05%；流动资金825.08万元，占项目总投资的23.95%。

（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7959.00万元，总成本费用6131.99万元，税金

及附加69.09万元，利润总额1827.01万元，利税总额2148.10万元，税

后净利润1370.26万元，达产年纳税总额777.84万元；达产年投资利润率53.02%，投资利税率62.34%，投资回报率39.77%，全部投资回收期4.01年，提供就业职位147个。

（十二）进度规划

本期工程项目建设期限规划12个月。

项目承办单位要在技术准备、人员配备、施工机械、材料供应等方面给予充分保证。

三、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，符合某某经济开发区及某某经济开发区电子信息产品行业布局和结构调整政策；项目的建设对促进某某经济开发区电子信息产品产业结构、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公司为适应国内外市场需求，拟建“电子信息产品项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某某经济开发区经济发展，为社会提供就业职位147个，达产年纳税总额777.84万元，可以促进某某经济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53.02%，投资利税率62.34%，全部投资回报率39.77%，全部投资回收期4.01年，固定资产投资回收期4.01年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。

4、提振民营经济、激发民间投资已被列入重要清单。民营经济是经济和社会发展的重要组成部分，在壮大区域经济、安排劳动就业、增加城乡居民收入、维护社会和谐稳定以及全面建成小康社会进程中起着不可替代的作用，如何做大做强民营经济，已成为当前的一项重要课题。民营企业

贴近市场、嗅觉敏锐、机制灵活，在推进企业技术创新能力建设方面起到重要作用。认定国家技术创新示范企业和培育工业设计企业，有助于企业技术创新能力进一步升级。同时，大量民营企业走在科技、产业、时尚的最前沿，能够综合运用科技成果和工学、美学、心理学、经济学等知识，对工业产品的功能、结构、形态及包装等进行整合优化创新，服务于工业设计，丰富产品品种、提升产品附加值，进而创造出新技术、新模式、新业态。

综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。

四、主要经济指标

主要经济指标一览表

第二章背景、必要性分析

一、电子信息产品项目背景分析

按照建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业

体系要求，针对安徽省人工智能发展关键环节，围绕基础理论、关键技术、支撑平台及核心产品进行系统部署，重点实施一批创新发展工程，拓展在

农业、制造业、教育、医疗健康业、城市管理等领域应用的广度和深度，

加快推动新一代人工智能产业全产业链创新发展。

加强人工智能基础理

论和核心技术研发，每年编制人工智能基础理论和核心技术导向计划，指

导企业、高校、科研院所等组织实施人工智能技术重大科技专项。

1．开展前沿基础理论研究。

建立可解释、可包容和稳健的通用人工

智能理论新模型及新方法，突破无监督学习、经验记忆利用等问题。研究

从识别分类等任务式机器学习到综合推理、形象思维等探索式机器自主学

习的提升方法。建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，

发展学习、预测、推理与优化算法等。

研究低成本、低能耗的传感器和

智能感知技术，突破适应复杂场景的主动感知技术。提供自然人机交互过

程中力触觉、体位、图像、生理信号、音频多通道信息输入的技术手段，

研究姿态、表情。研究和开发面向教育、办公、运动健身及康复训练等不

同人群使用的人机自然交互应用套件，为示范应用与产业化提供技术支撑。研究多语种、多方言机器翻译和语音识别与合成新方法，实现真实自然交

互环境下的言语感知和分析处理。突破高效视觉能力的感知获取、面向真

实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然

交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体

智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎等理论方法。

在群

体智能组织、涌现和学习，人机混合增强智能，以及自主智能协同控制与

决策理论和方法等方面，形成一批原创性成果。开展新一代生物特征识别

技术基础理论与体系结构研究，以及基于掌纹和静脉多种手部特征的高精

度生物特征识别系统研究，在识别算法方面获得突破，用于大规模人群的

精确身份识别。开展面向下一代社交网络、基于多源数据的高精度人体运

动生成技术研究，并研究基于深度学习的高精度人体运动生成与处理方法。研究多源多模态数据融合推理与智能决策方法，构建医工融合的心理健康

评估理论体系。

2．突破核心关键技术。

依托中国科学技术大学、中

科院合肥物质科学研究院、合肥工业大学、科大讯飞等在人工智能和大数

据核心算法方面的研发基础，推动类脑对话机器人、机器视觉、协同优化、图像识别、语音情感和大数据智能等基础支撑算法开发。加强对语言、声音、图像的综合计算分析，挖掘背后的语境、情感和面部表情等深层次内容，利用高性能计算、大数据等技术手段，推动基于感知数据、多媒体、

自然语言、情感交互等大数据的深度学习技术研发。

依托类脑智能技术

及应用国家工程实验室，整合中国科学技术大学、复旦大学、中科院微电

子研究所、百度公司和中科类脑公司等科研力量，开展脑认知与神经计算、

类脑计算系统、类脑芯片及系统等人工智能关键技术攻关，突破神经网络

芯片关键技术，重点开发基于类脑芯片的人工智能系统以及智能化机器人，建立基于类脑芯片的应用开发平台，加强在图像、语音和气味识别等领域

的技术研发。

依托农业农村部农业物联网技术集成与应用重点实验室在

智能农业装备和农业大数据的核心算法方面的基础应用研究，推进传感器

微功耗芯片、智能感知设备、智能控制设备、无线低功耗通信等关键技术

突破。依托埃夫特智能装备、合肥工业大学、中科院合肥物质科学研究院、芜湖哈特机器人产业技术研究院等，面向智能机器人应用，开发智能感知、深度学习、智能推理、移动与协作、开放式操作系统平台等关键技术。面

向智能驾驶、智慧交通领域的应用与发展，开展毫米波雷达与激光雷达等

环境感知系统及多传感器融合、智能化底层系统、智能驾驶整车集成、智

能驾驶仿真与测试等智能感知、智能决策、数据处理与人工智能等关键技

术研究，加快L3/L4级智能驾驶汽车产品的开发及产业化应用。研究人工

智能与医疗、健康、养老等行业融合中的高频智能决策、多模态知识推理

与动态优化调度技术，突破智能微创外科装备的关键技术。

二、电子信息产品项目建设必要性分析

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人类生产

生活方式，推动经济结构调整和社会生产力进步。大力发展人工智能产业，是培育安徽省经济增长新动能、构筑产业竞争新优势的迫切需要，也是推

动创新驱动发展、产业转型升级和社会变革进步的重要途径，对于加快建

设现代化五大发展美好安徽具有重要意义。

随着人工智能理论和技术的

整体推进、应用领域的不断扩大，人工智能正在更大范围和更深层次对经

济社会发展和区域竞争力产生深刻影响。关键技术实现突破。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术以及经济社会

发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展提速，呈现出深度学习、跨界

融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。应用领域不断拓展。以

计算芯片、传感器芯片等为代表的支撑层，以应用软件、智能控制模块等

为代表的产品层和以“人工智能+”为代表的应用层等产业链条日臻完善，

不断催生新技术、新产品、新业态、新模式。区域竞争日趋激烈。人工智

能产业已经成为区域竞争的新焦点，部分省市通过出台支持政策、成立产

业联盟、制定发展规划或行动计划等方式，抢占人工智能产业发展先机。

安徽省发展人工智能产业具有良好基础。拥有中国科学技术大学、合肥

工业大学、安徽大学、中科院合肥物质科学研究院等高校、科研院所和语

音及语言信息处理、类脑智能技术及应用国家工程实验室等研发机构，集

聚了以科大讯飞为代表的数百家上下游相关企业，初步构建了从基础设施、技术、产品到应用的人工智能产业生态圈。2017年，安徽省人工智能核心

产业产值接近70亿元，同比增长46.3%，在全国占比约为9.8%，主要特点

如下：

（一）核心技术优势明显。近年来，安徽省人工智能申请专利数

量及影响力排名一直位居全国前列。中国科学技术大学建有我国量子信息

领域第一个省部级重点实验室，拥有一系列具有国际一流水平的原始创新

科研成果。科大讯飞中文语音产业规模占全球中文智能语音应用市场的80%。在认知智能领域，科大讯飞相继在国际认知智能测试、国际知识图谱构建

等大赛中获得优异成绩。“讯飞超脑”在感知智能、认知智能等领域技术

国际领先。2017年11月15日，科技部公布了首批4家国家新一代人工智

能开放创新平台名单，明确依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人

工智能开放创新平台。朗坤物联网在智能灌溉、无线低功耗数据通信等领

域技术国际领先，其研发的针对植物生理数据进行实时采集作物本体感知

系统，填补了国内空白。

（二）科研实力较为雄厚。安徽省是全国重要

的科教基地，科技人才供给相对充足，为人工智能产业发展提供了人才保障。以中国科学技术大学、合肥工业大学、安徽大学、中科院合肥物质科

学研究院、中国电子科技集团第三十八所、中国科学技术大学先进技术研

究院、合肥工业大学智能制造技术研究院为代表的高校、科研院所在人工

智能领域具有较强的研发和人才培养能力。安徽省还拥有语音及语言信息

处理国家工程实验室、类脑智能技术及应用国家工程实验室、农业农村部

农业物联网技术集成与应用重点实验室、教育部过程优化与智能决策重点

实验室、国家发展改革委智能机器人先进机构与控制技术国家地方联合工

程研究中心以及正在争创的量子信息科学国家实验室等一批国家科技创新

平台，这些创新平台将为安徽省人工智能理论和技术创新及产业发展提供

强大支撑。

（三）重点领域应用广阔。汽车、家电产业是安徽省传统优

势产业，在产业结构中占有重要位置。安徽省已经发展成为全国最重要的

家电产业集聚区和自主品牌汽车生产制造基地，近年来四大家电产量均位

居全国前列，整车产能达到150万辆。智能网联和无人驾驶汽车、智慧家

电是汽车、家电产业未来发展趋势，这为人工智能技术应用和产业化提供

了广阔的市场空间。作为全国首批农业物联网区域试验工程试点省份，安

徽省在大田生产物联网建设方面进行了积极探索，利用人工智能技术改造

传统农业的市场空间广阔。在教育、医疗卫生、社会治理、公共服务等领域，全社会对应用人工智能技术提高服务管理水平的需求也日益迫切。

（四）区域集聚效应初步显现。初步形成以合肥、芜湖、马鞍山等市为代

表的人工智能产业集群。合肥市智能语音及人工智能、智能装备产业优势

突出，拥有科大讯飞、巨一自动化、华米科技、朗坤物联网等行业领军企业。芜湖市形成了涵盖关键零部件、本体制造、系统集成的工业机器人产

业链，埃夫特智能装备生产的自主品牌多关节机器人市场占有率居全国首位。马鞍山市是安徽省特种机器人产业集聚地。蚌埠、铜陵、宣城、安庆、阜阳等市初步集聚一批人工智能及机器人零部件相关企业。

（五）基础

保障比较有力。云计算和大数据产业集聚发展基地建设为安徽省人工智能

产业发展奠定了基础。云计算方面，合肥市已建成人工智能开放平台；宿

州市推进云计算数据中心与基础平台建设，建成投运4万平方米的数据中心，为人工智能应用提供基础后台保障。大数据方面，合肥市成立了数据

资源局和大数据管理运营平台，进一步整合优化数据资源；淮南市依托华

东地区唯一的中国移动数据中心，构建了以数据采集、存储、应用、服务

为主的大数据产业链，聚集了数百家大数据产业关联企业，在大数据管理、智能控制、图像识别等方面具有较好基础。网络通信方面，荣事达、中国

电信和华为联合打造的基于智能家居、物联网的通讯平台实现了智能家居

多品类、多品牌的互联互通。

与此同时，也要清醒看到，安徽省人工智

能产业整体发展水平与发达地区相比仍存在一定差距：尚未形成具有行业

重要影响力的产业发展生态圈和产业链；企业规模普遍偏小，缺乏行业龙

头企业；技术研发与成果应用覆盖面较窄，产业化能力有待提高；数据整

合和开放程度不够，高层次人才团队紧缺，适应人工智能产业发展需求的

基础设施和政策体系亟待完善等。