深圳人工智能项目可行性研究报告

深圳人工智能项目可行性研究报告

规划设计/投资方案/产业运营

报告摘要说明

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。

该人工智能设备项目计划总投资4793.62万元，其中：固定资产投资3796.53万元，占项目总投资的79.20%；流动资金997.09万元，占项目总投资的20.80%。

本期项目达产年营业收入7831.00万元，总成本费用5953.54万元，税金及附加92.39万元，利润总额1877.46万元，利税总额

2228.81万元，税后净利润1408.10万元，达产年纳税总额820.72万元；达产年投资利润率39.17%，投资利税率46.50%，投资回报率

29.37%，全部投资回收期4.90年，提供就业职位138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。

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。

深圳人工智能项目可行性研究报告目录

第一章项目总论

第二章产业研究分析

第三章主要建设内容与建设方案

第五章土建工程

第六章公用工程

第七章原辅材料供应

第八章工艺技术方案

第九章项目平面布置

第十章环境保护

第十一章项目职业保护

第十二章项目风险概况

第十三章节能方案

第十四章实施计划

第十五章项目投资方案分析

第十六章项目经济效益可行性

第十七章项目招投标方案

附表1：主要经济指标一览表

附表2：土建工程投资一览表

附表3：节能分析一览表

附表4：项目建设进度一览表

附表5：人力资源配置一览表

附表6：固定资产投资估算表

附表7：流动资金投资估算表

附表8：总投资构成估算表

附表9：营业收入税金及附加和增值税估算表附表10：折旧及摊销一览表

附表11：总成本费用估算一览表

附表12：利润及利润分配表

附表13：盈利能力分析一览表

第一章项目总论

一、项目建设背景

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%。

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1万亿美元。

目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应

用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以

模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，

如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技

术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产

业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等

18个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广

泛关注。

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、

英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在

顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至

国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。

后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，

发展之路几经沉浮。自2015年以来，政府密集出台系列扶植政策，人

工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向

偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉

和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬