铁岭代写偿债能力评估报告 新港高速双柳长江大桥及接线工程
4、实施主体及项目投资情况
本项目实施主体为浙江大华智联有限公司。
本项目计划总投资155，325.11万元，拟使用资金77，580.00万元，本项目投入的资金预计用于场地建设和设备购置等，不包括项目的预备费、铺底流动资金等，如有不足部分由公司自筹资金进行投资。
5、项目效益分析评价
本项目预计建设期为2年，项目经济效益良好，建设该项目对公司持续健康发展有较好的推动作用。
6、相关部门的审批情况
本项目已完成相关备案和审批手续。
（三）西安研发中心建设项目
1、项目基本情况
关键核心技术是国之重器。关键核心技术存在短板，带来随时可能被”卡脖子”的风险，困扰着我国经济社会发展。2019年3月，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，明确指出要促进人工智能和实体经济深度融合，把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创新活力和内生动力，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。2020年12月中央经济工作会议强调要统筹推进、补齐短板、锻造长板，针对产业薄弱环节实施好关键核心技术攻关工程，尽快解决一批”卡脖子”问题，在产业优势领域精耕细作。2021年2月19日，中央全面深化改革委员会第十八次会议强调，要加快攻克重要领域”卡脖子”技术，有效突破产业瓶颈，牢牢把握产业发展主动权。2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出：在科技前沿领域攻关中，新一代人工智能技术要关注前沿基础理论的突破，专用芯片研发，深度学习框架等开源算法平台构建，以及学习推理与决策、图像图形、语音视频、自然语言识别处理等领域创新。未来，人工智能技术将进一步渗透于各行业领域，通过垂直深耕为各行业领域赋能。
随着行业数字化转型的加速推进，人工智能已经进入行业智能阶段，呈现创新应用常态化、功能过程复杂化、功能需求多样化，人工智能进一步深入业务，实现闭环。面对行业智能发展，算法准确率要求持续提升，通过提高数据准确性推动更多智能业务应用，同时，面向场景的算法需求大幅提升，因为基础通用智能算法无法满足多样化的应用需求，因此面向场景的行业智能算法的重要性日益凸显。公司作为全球领先的以视频为核心的智慧物联解决方案提供商，为保持产品和技术的领先性，已将人工智能作为公司核心战略，从核心算法、行业智能算法、智能工程能力三个方面加快创新和突破，构建面向行业智能的AI敏捷交付能力，加快行业数字化转型，实现AI赋能百业，保持公司产品技术的持续领先地位。
本项目拟新建研发办公场地，搭建IT基础设施，购置研发设备，同时，凭借西安丰富的技术人才资源，开展人工智能方面的技术研发和储备，主要包括行业人工智能算法研发和前沿基础人工智能算法研究两个方面。其中，行业人工智能算法研发主要包括特征识别比对算法、交通智能算法、行为分析算法和其他行业应用场景相关的图像识别和NLP智能算法等；前沿基础人工智能算法研究主要包括多维智能感知算法、定位导航与自动控制智能算法等。
通过在区域建设研发中心，有利于统筹调度研发资源，贴近客户，快速响应。同时，能与合作伙伴发挥研发协同效应，实现在行业人工智能算法、前沿基础人工智能算法研究等方面的研发能力对接，推进开放合作生态建设，联合生态合作
伙伴开展相关领域的技术创新合作和标准制定，完成对领域内关键核心技术和
“卡脖子”技术的攻关。
2、项目实施的背景和必要性
（1）加快核心算法创新有助于推动人工智能技术发展
近年来公司持续加大在核心算法技术领域的研发投入，在人机非目标检测、行人重识别、步态识别、非机动车属性识别、机动车属性识别、车辆以图搜图、文本识别、条码识别、视频质量分析、人机非行为分析、遥感分析、立体视觉、全景拼接、多传感器信息融合、主从定位、视频编解码等领域持续深耕，达到了行业领先水平。以上核心算法技术作为行业智能的基石，目前仍处于持续优化和突破阶段，同时在各种创新性需求不断涌现的背景下，公司需要进一步加大相关领域的研发投入。
本项目拟开展人工智能在特征识别技术、交通智能算法、行为分析技术、定位导航与自动控制、NLP技术及行业应用、大规模图像搜索等领域的研发投入，通过加快核心算法创新推动人工智能技术持续快速发展。
（2）面向应用场景构建算法生态，加速公司在各行业的业务拓展
随着人工智能进入行业智能阶段，在减少数据依赖、提升场景适应性、降低算力需求和加载更多功能等基础算法方面面临更多挑战，要求公司加大基础算法领域的研发投入。公司除了加大自主算法研发的力度外，还通过AI开放平台和能力开放平台，联合生态合作伙伴提供先进的算法和解决方案。
在人工智能赋能各行业发展的过程中，人工智能技术与行业应用场景和业务深度结合，越来越呈现出行业属性。随着公安、交通、交管、金融、社区、能源、零售、教育、物流、城管、水务、环保、制造、医疗等行业数字化应用的深入，公司在深刻理解行业业务逻辑的基础上，联合应用生态合作伙伴，通过加载核心算法能力形成有效的行业解决方案，助力行业数字化、智能化转型。本项目通过面向行业场景的智能技术创新能够有效推动智能化产品转型升级，有助于加速公司在各行业的业务拓展，改善现有产品结构，保持公司技术领先性。
