Innomation
视觉检测的嵌入式计算平台

项目股权融资孵化合作清单

一,项目名称: 视觉检测的嵌入式计算平台。

Innomation,INC 公司将和项目方共同制定出项目股权 100%TICX 化, 并依据项目方市场评估价值设置出 TICX 的价格,最终将 5%-10%的 TICX 设计成智能合约进行股权融资,建立项目投资人互动社区,并对项目整体 孵化加速做好综合服务。


二,项目基础信息:

  1. 公司名称:南京北旨智能科技有限公司,
  2. 地址:南京市玄武区玄武大道108号徐庄高新区二期聚慧园1号楼3层,
  3. 注册资金:200万,注册时间2019.0401,
  4. 所属行业:人工智能。
  5. 公司创始人: 顾晓东 。
  6. 合伙人 :倪艺洋, 程鑫 ,石磊, 付莹。


三,项目详细信息:

  1. 项目介绍,市场需求:

视觉检测广泛应用于视频监控、工业检测、自主移动机器人、农保和电力巡检无人机、智慧教育等一系列现实任务中,提高企业的生产效率、以智能化促进教育现代化。本项目立足于视觉检测的嵌入式计算平台,集成经典的深度学习目标检测网络(YOLO v3)和SVM分类器,着力于工业智能检测和课堂教学评估等领域。相比芯片实现边缘端AI,基于FPGA的智能检测计算平台能有效地解决芯片功耗和能效问题,也更适合在各行业细分市场赋能AI。创业团队在人工智能领域授权发明专利6项,在申请专利3项,团队成员获2014年军队科技进步三等奖。

创业项目能满足行业在智能、安全与隐私保护等方面的需求,公司目前的合作单位包括神州高铁旗下苏州华兴致远科技有限公司、国家电网旗下广州优飞科技信息有限公司以及江苏省教育科学研究院等部门。相应的动车组视觉检测市场价值在5000万左右,而国家电网建设的输电线路仅220千伏以上的输电线路就有70万公里以上,配网架空线路巡检的市场价值在亿元左右,随着中国未来人口红利拐点及工业自动化时代的来临,机器换人的趋势将进一步加快,未来机器视觉的市场规模将继续扩大。前瞻产业研究院预测到2020年我国智慧教育市场规模将超过3500亿元,市场前景广阔。


  1. 业务流程描述:

公司组织架构图


业务流程: 了解客户具体需求、签订合同并首付30%、开发产品、测试并搜集用户反馈、迭代优化。


  1. 具体产品介绍:

针对智能工业检测、智慧教育领域的嵌入式AI产品,具体如下:

(1), 公司与神州高铁旗下公司苏州华兴致远科技有限公司合作研发的动车组视觉检测技术,检测系统采用了嵌入式计算平台实现目标定位+识别,实时处理能力达到五分钟之内对八编组动车组进行自动识别,能够识别直径5mm及以上的部件丢失。针对动车组车底、车侧螺栓的丢失识别率达到100%,误报率低于0.5%。针对车顶受电弓的缺陷识别率达到100%,误报率低于1%。针对连接线缆的缺陷识别率达到100%,误报率低于2%。针对未知缺陷(如裙板凹陷)识别率达到100%,误报率低于5%。相关产品已在上海虹桥动车所、武汉动车所实际应用。

(2),公司与国家电网旗下公司广州优飞科技信息有限公司合作研发的配网架空线路巡检图像缺陷识别系统,系统采用了嵌入式计算平台实现输电线网及杆塔的缺陷检测(包括绝缘子类的绝缘子爆片、放电烧伤、绝缘子污秽、伞裙损坏;大尺寸金具类的防震锤锈蚀、损坏、滑移;金具锈蚀,线夹倾斜,间隔棒损坏,均压环损坏等;小尺寸金具类的缺销子,缺螺母等;通道环境类的线下房屋、漂浮物、线下地膜、山火隐患、通道杆塔、线下水塘、毛竹、泡桐树、挖掘机、施工车辆、施工外破等;以及杆塔的鸟巢/蜂巢、防鸟刺未开、防鸟挡板、塔旁杂草从生且藤曼已攀援至塔身、杆塔塔身倾斜、悬垂绝缘子串顺线路方向的偏斜、线路与建筑物距离不足等)。实时处理能力达到4K/60fps,使以往无法在山区(4G信号微弱或根本没有信号)进行的电网巡检成为可能。

(3),公司为南京市鼓楼区白云园小学安装的课堂实时监控与评估系统,采用了嵌入式计算平台实现了在教室场景下捕获学生的面部表情、行为举止并统计分析课堂表现,可对异常行为(如大批学生集体睡觉、玩手机等现象)进行提醒(如图4)。系统能最大限度地保护学生和教师的隐私,辅助教师完成教学评估。公司将在上述领域深耕,满足行业在智能、安全与隐私保护等方面的需求。


  1. 产品特点:

针对具体行业细分市场定制化的嵌入式AI。


  1. 用户人群:

本公司的产品,是有完全自主知识产权的硬件板卡,用户人群是工业制造企业和教育部门,市场前景广阔。


  1. 项目收入来源:

公司运行初期,我们将申报国家、省部及地方科技专项,争取资金支持,同时积极寻找天使投资,解决产品研发、销售所需经费。在公司运营中后期,将整合硬件设备采购与装配,紧密结合市场,推出一系列产品,提升公司利润。


  1. 项目按季度提交财务报表:

公司于2019年4月成立,至今还没有财务报表。“


  1. 项目 bp 或商业计划书:

A.创业项目产品(服务):

简单来说,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统通过视觉传感器将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,图像系统提取目标特征,进而根据特征识别的结果来执行各种控制动作。机器视觉系统可以提高生产的灵活性和自动化程度。常用在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,以及大批量的重复性工业生产过程中,主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业应用。

国外机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40% - 50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路、SMT表面贴装、电子生产加工设备等。中国机器视觉技术的应用开始于90年代,随着视觉技术的不断应用,公司规模慢慢做大,技术上已经逐渐成熟。

视觉检测不仅关注图像中感兴趣目标的分类,而且能获得感兴趣目标的具体位置,并将这些信息应用到视频监控、工业检测、智慧教育等一系列现实任务中,提高企业的生产效率、促进制造业智能化的发展、以智能化促进教育现代化。常见的应用包括服装行业的布料印花缺陷检测,饮料/酒水行业的罐装检测,家电行业的电视、冰箱密封条焊接点检测,印刷行业质量检测和套版检测,电力行业的电网巡检,教育行业的课堂教学评估以及考场监控等。

随着更高分辨率的传感器,更快的扫描率和更高的智能化需求,视觉检测对硬件计算能力的门槛越来越高,同时实时决策的需求进一步将AI推向边缘端。如何解决视觉检测芯片功耗和能效问题?如何满足边缘计算低时延和低带宽等一系列问题成为掣肘机器视觉智能化普及的重要因素。本项目立足于视觉检测的嵌入式计算平台(包括GPU/FPGA,如图1),集成经典的深度学习目标检测网络(YOLO v3)和SVM分类器。相比芯片设计,基于FPGA的智能检测计算平台具有性能好,能源效率高,开发周期快,重构能力强等优点。


B,产品的应用场景包括:

动车组视觉检测,配网架空线路巡检、智慧课堂(如图2,3,4)等。





图1. Vertex 707 Xilinx FPGA计算平台



图2. 动车组视觉检测


图3. 杆塔线网的缺陷检测


图4.课堂实时监控与教学评估系统捕获的图像


本项目基于FPGA实现深度学习网络赋能AI与行业细分市场,能有效地解决芯片功耗和能效问题。在动车组视觉检测、配网架空线路巡检、智慧课堂等相关领域的AI应用属于国内领先水平,核心技术指标达到国际先进水平。本技术产品的研究、开发及测试是在国家发展战略和市场技术需求的导向下进行的,产品具有自主知识产权。团队在人工智能领域授权发明专利6项,在申请专利3项(表1),擅长人工智能算法的嵌入式设计实现,团队成员获2014年军队科技进步三等奖。上述授权国家发明专利和获奖证书表明了本项目团队开发的嵌入式AI计算平台具有十分强的核心竞争力,自主掌握了世界先进的AI技术,且能够在实际中取得良好的效果。本项目相关的知识产权均获得权利人的使用许可,与权利人之间不存在股权关系和合作关系。整个项目技术的开发历经多年的技术积累,研发团队中有多名中科院、国内一流高校的博士、硕士,他们都具备极高的专业素养和雄厚的技术实力,能够确保项目的技术产品处于行业领先,并不断创新发展。

D,专利和获奖证书:

表1. 专利和获奖证书列表

专利申请人

专利名

专利号

申请日

授权日

顾晓东等

一种端到端的动车组入所缺陷检测的孪生网络方法

申请号201811382037.X

2018.11.20


顾晓东等

一种基于FPGA的目标检测网络及其实现方法

申请号201811213005.7

2018.10.18


顾晓东等

一种课堂实时监测与评价系统及其工作方法、创建方法

申请号201811242461.4

2018.10.24


倪艺洋等


一种面向D2D通信的基站天线选择方法

ZL2014 1 0179379.7

2014.04.29

2017.05.24

倪艺洋等


蜂窝小区间D2D通信传输模式切换方法

ZL2014 1 0031878.1

2014.01.23

2017.04.05

程鑫等

一种具有宽波束均匀增益的卫星数传天线

ZL 2014 1 0498129.X

2014.09.25

2017.09.26

程鑫等

CX-3空间惯性定向姿态卫星数据传输系统

2014年军队科技进步三等奖



顾晓东等

一种基于FPGA的星载图像压缩的小波变换系统及方法

ZL 2011 1 0156077.4

2011.06.10

2013.04.24

顾晓东等

一种符合CCSDS标准的图像无损压缩处理系统及方法

ZL 2008 1 0226720.4

2008.11.21

2012.06.27

顾晓东等

一种低比特率星载图像压缩处理系统及方法

ZL 2008 1 0226721.9

2008.11.21

2012.05.09


D,技术(服务)成熟度:

在过去的几年里,深度学习被应用到了数以百计的实际问题中。实践证明     

深度学习能让工作比之前做得更好,然而深度网络计算的复杂度在一定程度上也限制了行业AI的应用,难以满足实时决策的需求。本技术基于FPGA的智能检测计算平台具有性能好,能源效率高,开发周期快,重构能力强等优点。

公司研发方案和产品通过技术攻关,已经达到甚至部分超过了国际上同类技术效果,以公司与苏州华兴致远科技有限公司合作研发的动车组视觉检测技术为例,目前开展动车组视觉检测技术的只有中国铁路总公司旗下的三家公司,目前我们的产品在识别率、实时处理能力等方面最具竞争力,相应的产品已在上海虹桥动车所和武汉动车所得到实际应用。而配网架空线路巡检图像缺陷识别系统,目前我们的嵌入式计算平台方案将智能处理在前端(无人机)完成,只传输检测报告而使得山区的电网巡检成为可能。我们的课堂实时监控和评估系统也将在南京鼓楼区白云园小学得到实际的应用。

E,实现成本、可靠性、稳定性:

相比GPU和专用芯片的解决方案,本项目专注目标检测网络的FPGA实现,具有开发周期快、实现成本低、重构能力强等优点。通过不断的迭代优化,系统的可靠性、稳定性将进一步提升。

  1. 融资历史:无


10,相关链接(App 或媒体报导):

http://njrb.njdaily.cn/njrb/html/2018-06/25/content_503888.htm?div=-1

http://www.jinciwei.cn/a262422.html


四,项目核心亮点:

1,竞争项目分析,项目技术的专业性与同行的对比优点:

上世纪50年代提出的人工智能是指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。1980年出现了机器学习,2010年出现了深度学习,直到AlphaGo和世界两位顶尖棋手的对弈才使得人工智能真正火爆起来。目前人工智能的初创企业大大增加,人工智能企业的融资额在2015年就达到5个亿美元;2016年,人工智能企业并购的数量达到了85家,预计到2021年将达到52亿美金。人工智能的根本是智能芯片,从计算能力看,目前主要的人工智能芯片是GPU。GPU的计算能力比CPU大概提高了5倍,存储能力是2倍到4倍。目前GPU占据云端人工智能主导市场,占人工智能芯片市场份额的35%。以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态,FPGA则在数据中心业务中发展较快。Google提出的TPU与GPU相比,用较低的精度提高性能,功耗下降到GPU环境的10%。FPGA的解决方案与纯CPU/SW相比性能提高5~10倍,功耗下降到了GPU环境的20%。表2是人工智能芯片相关企业以及相关产品。但上述产品均为通用芯片,而我们的产品针对具体的智能检测、智慧教育等细分领域,具有精度高、开发周期快、实现成本低、重构能力强、可靠性高等优点。


表2   人工智能芯片相关企业

AI芯片

公司名称/推出产品时间

承担的角色

GPU

Nvidia/2012年

通用芯片,精度高、功耗大

TPU

Google/2016年

通用芯片,低精度(8位)计算,速度快

MLU

寒武纪/2018年

通用芯片,重点在手机和云端服务器

NPU

华为/2017年

通用芯片,重点在手机和云端服务器

征途(Journey)   /旭日(Sunrise)

地平线

通用芯片,旭日面向智能摄像头,征途则面向智能驾驶

FPGA

深鉴科技

通用芯片,功耗低

FPGA

南京北旨智能

针对工业智能检测、智慧教育等领域的嵌入式AI,具有精度高,能效高,开发周期快等优势。


2,市场空间,切入时机:

高工产研预计,中国机器视觉市场增速将超25%;前瞻研究院认为,保守情况下年均增长率为20%,若发展形势好年均增长率可达30%。中国未来人口红利拐点及工业自动化时代的来临都将加快机器换人趋势,机器视觉将迎来更大市场需求,加速发展。以高铁视觉检测市场为例,截至到2017年底,中国高速铁路运营里程达到2.5万公里,预计到2030年,动车所保有量将达到2000,动车组保留量将达到5000标准组左右。相应的动车组视觉检测市场价值在5000万左右。而国家电网建设的输电线路仅110千伏的长度就达到100万公里,220千伏以上的输电线路也有70万公里以上,如此长距离线路的运维,市场价值在亿万左右。随着STEM教育、“三通两平台”建设加大投入、PPP模式开始试点、全面开放二胎政策、前沿科技逐渐趋于成熟,“智慧教育”迎来了新的历史机遇,截至2017年6月,中国在线教育用户规模达1.44亿。前瞻产业研究院预测到2020年我国智慧教育市场规模超过3500元,到2023年超过5000亿元,由此可见市场前景较好。

产品的切入时机right now!

3,项目专注领域目前状况和行业排名:

公司研发方案和产品通过技术攻关,已经达到甚至部分超过了国际上同类技术效果,以公司与苏州华兴致远科技有限公司合作研发的动车组视觉检测技术为例,目前开展动车组视觉检测技术的只有中国铁路总公司旗下的三家公司,目前我们的产品在识别率、实时处理能力等方面最具竞争力,相应的产品已在上海虹桥动车所和武汉动车所得到实际应用。而配网架空线路巡检图像缺陷识别系统,目前我们的嵌入式计算平台方案将智能处理在前端(无人机)完成,只传输检测报告而使得山区的电网巡检成为可能。

智慧课堂目前的状况是网上报道过包括海康、大华等几家公司的产品,但教育行业的独特性需要我们定制化设计,我们的课堂实时监控和评估系统已在南京鼓楼区白云园小学得到实际的应用。

本团队经过多年研发,掌握的技术已经在国内处于领先地位。在国内外期刊/会议上共发表论文30余篇,在视觉检测、物联网、智慧教育等领域授权国家发明专利6项,在申请专利3项。本项目形成的主导产品技术指标稳定、可靠,研究方案全面、严谨,风险分析及应对措施得当。



4,商业模式,获取用户数据沉淀和分析:

(1),项目产品开发及生产策略:

企业发展的目标如下:初期公司聚焦视觉智能检测和AI教学评估,中后期侧重视觉系统的研发,全面对接工业检测和智慧教育。

(2), 项目产品的营销策略:

本项目主要服务对象为制造企业和普通中小学,本公司核心成员在业内具有较广的人脉基础与口碑,对于后续项目应用推广具有很大帮助。

初期(1-3年):由于公司产品需要投资较小,小批量的销售可以实现公司初期的快速发展。并在此过程中,重点积累业绩口碑、人脉关系及运作模式,为后续独立发展奠定基础。

中后期(3-10年):经过若干年积累之后,公司寻求在工业检测成套设备和教育机器人领域深耕,重点在于边缘计算。

具体而言,本公司项目产品在营销过程中将强化本地市场优势,深度开发外部市场,不断进行产品创新.

本公司将不断提高产品性能,不断推出新版本,以吸引更多客户。


(3), 项目产品(服务)获利方式:

公司运行初期,我们将申报国家、省部及地方科技专项,争取资金支持,同时积极寻找天使投资,解决产品研发、销售所需经费。在公司运营中后期,将整合硬件设备采购与装配,紧密结合市场,推出一系列产品,提升公司盈利能力以及利润。



5, 行业风险控制经验,团队业务管理能力:

 

市场风险与应对措施:产品开发的主要风险在于产品能否结合行业细分市场的需要,对于这一点,在项目产品化之初,我们做了非常充分的市场调查,依托神州高铁旗下公司苏州华兴致远科技有限公司、国家电网旗下公司广州优飞科技信息有限公司和江苏省教育科学研究院制定了切实可行的方案,大大降低了本产品投入市场后由于需求变化而带来的风险。

 

技术管理风险与应对措施:本公司的内部控制将会采取流程化管理,通过区分关键环节和非关键环节,投入不同资源来降低风险。在产品生产和质量管控上,一方面,本公司重视核心团队成员的技术专长和经验;另一方面,对于项目产品的零部件或组成单元采购,我们采取多渠道、多供应商的形式,避免了因为供应商问题,给产品质量带来的风险。在项目产品化的开发、生产过程中,随着业务的不断发展,不断构建公司人力资源组合及培育公司核心团队能力,形成公司合理的梯队和人才结构,以降低对于核心成员、核心雇员的依赖。

 

运营管理风险与应对措施:

(1),人事管理:规范各项规章制度,奖罚分明,有功必奖,有过必罚,减少个人对企业日常管理的影响;对涉及机密的职工(主要为研究人员),签订保密协议。

(2),人员流失:企业创立初期,会给予员工企业的股份,将个人利益与企业利益捆绑在一起,可以增加员工的凝聚力与工作积极性。

(3),关键雇员依赖:重视人才梯队的建设,对关键岗位、关键员工,都要有人才储备;对管理层也要注意权利的分配和制约,使每个股东都参与到公司的战略决定。减少浪费,控制运营成本:以“绿色”为理念运营企业,例如,文件纸双面使用等,而且更要体现在减少浪费时间上。

(4)财务管理:透明化财务制度,对每一笔财务支出都要有明确支出原因、涉及人员,主管经理签字批准,上报财务主管审批。

团队有广泛的制造企业和教育部门的人脉资源,具有丰富的运营推广人员,完整的产品质量管理体系流程图,产品推广体系流程图,组织结构扁平化,运营流程短,产品与线下相结合,反应速度快。


五,公司简介:

1,公司行业定位:试图解决的问题是什么?你期望这个项目能实现什么?高层目标是什么?项目的需求是否有文档化?如果有,在哪里?由谁完成?


公司的行业定位为建立一个以智能制造+智慧教育为导向,集产品研发、生产、销售和服务为一体的企业。

公司的产品试图最大限度地解放人力,赋能AI于工业检测和智慧教育。

项目能够提升上述领域的自动化程度。

 

2,产品服务:

为了保证产品效用的充分发挥,我们不仅提供详尽的产品手册,还积极听取客户的反应以进一步迭代优化产品。


3,管理团队介绍:


顾晓东,男,工学博士,南京北旨智能科技有限公司CEO,南京人工智能研究院执行院长,中科院国家空间科学中心副研究员。毕业于大连理工大学,中科院自动化研究所博士后,美国宾夕法尼亚大学高级访问学者,主持参与多项国家自然科学基金、嫦娥探月工程、中俄火星探测计划、军口863项目。目前共发表EI/ISTP/SCI文章二十余篇,以第一发明人授权发明专利3项,在申请专利3项。

倪艺洋,女,工学博士,南京北旨智能科技有限公司CTO,江苏省教育科学研究院讲师。毕业于南京邮电大学通信与信息系统专业,主持在研国家自然科学基金青年基金、江苏省自然科学基金青年基金、江苏省高校自然科学基金面上项目、江苏省无线通信重点实验室开放研究基金课题等多个项目;作为核心研究人员参与在研国家973计划、国家863计划、国家自然科学基金面上基金等多个项目;以第一作者在国内外期刊/国际会议上发表论文十余篇;以第一发明人授权国家发明专利2项。

程鑫,男,工学硕士,南京北旨智能科技有限公司CMO,中科院武汉物理与数学研究所副研究员,中科院国家空间科学中心副研究员。十余年航天产品研发经验,以第一发明人授权国家发明专利1项,获2014年军队科技进步三等奖。

石磊,男,工学学士,南京北旨智能科技有限公司COO,中科院国家空间中心工程师,毕业于长春理工大学,参与嫦娥三号卫星、高分辨率对地观测卫星、嫦娥五号卫星研制工作,研制的数据处理电路板经过多个卫星型号任务的检验。

付莹,女,Assumption university博士,江苏省教育科学研究院讲师,Institute of international education in North Carolina讲师。


4,未来目标:

占据电网巡检30%的市场,占据智慧教育50%的市场。




六,公司目标分析和需要孵化解决的问题:


1,在项目涉及区域内要解决什么问题?目的是什么?这个项目为什么重要?

边缘端智能计算的低时延和低带宽问题成为掣肘行业智能化普及的重要因素。

本项目利用FPGA实现边缘端的嵌入式AI可以有效地解决芯片功耗和能效问题,赋能AI于智能检测、智慧教育领域。

 

2,与现有的产品或服务有哪些原则区别:

以动车组视觉检测为例,现有的产品难以实现精准的检测,往往在机器检查完之后再紧跟着人工检测。

以电网巡检为例,现有的产品是将所有的数据存储或者下传至一服务器上人工检查,而我们的产品直接下传缺陷报告。

以智慧课堂为例,现有的产品基本上是将通用的监控系统直接移植到课堂上,并没有考虑一线教育工作者的真正需求。


 


3,采用什么方法去创造价值?创造价值是怎样保证实现的?项目的成功标准是什么?这个项目是如何与公司/政府/国家战略相联系的?

     

动车组入所检测全面采用机器人、电网巡检全面自动化、智慧课堂能切实地帮助老师和孩子互动,提高教学效果。

2016年教育部《教育信息化“十三五”规划》到2017年《新一代人工智能发展规划》,以及2018年4月刚推出的《教育信息化2.0行动计划》,都强调通过大数据采集与分析,将人工智能切实融入实际教学环境中,实现因材施教、个性化教学。2017年7月8号,国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》。明确提出,到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心的战略发展目标。2015 年,我国出台《中国制造 2025》,强调加快推动新一代技术信息与制造技术融合发展,把智能制造作为工业化、信息化深度融合的主攻方向; 着力发展智能装备和智能产品,推进个性话定制 ....... 2018年月2号,教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》。进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。


4,该项目是否得到全球支持和持续发展?这个项目将如何获得资金?制约因素是什么?什么是最重要的:时间、成本还是质量?或者你会把其他东西列为定义标准?谁从这个项目中受益?

 

该项目应该能获得全球支持和持续发展,项目通过申请政府基金、银行贷款和融资获得资金。制约因素在于高铁、电网、教育领域的行业壁垒,而我们恰巧已经进入了上述领域。相比成本和质量,时间是最重要的,本项目的受益者将是普通的劳动者和教育工作者。


5,该项目涉及的环保问题,是否有解决方案和保障环保的执行方法?

该项目不涉及环保问题


6,公司未来5年的具体发展计划如下:

2019-2020年度:

(1),人员规划:企业人数为6人,成立市场事业部1人,成立技术研发部5人。

(2),业务规划:技术研发部完成研发、中试和确立产品的工艺,完成硬件平台的开发和内测,市场业务部为销售作好准备。

(3),销售收入规划:争取2020年销售额达到200万。

(4),公司资本层面规划:实体公司注册资本和股权变更,增加资本200万,申报的核心团队成员及投资机构按股权比例确认。


2020-2022年度:

(1),人员规划:企业人数为20人,成立市场事业部3人,成立技术研发部17人。

(2),业务规划:技术研发部完成硬件平台的开发和内测,并根据市场反馈不断推出新版本,市场业务部为销售作好准备,开始大规模批量生产及销售,争取销售额达到200万。

(3),销售收入规划:实现年平均销售收入500~1000万元,市场份额10%以上,逐步在行业内建立起 公司的品牌。

(4),公司资本层面规划:2021和2022年通过增资,增加1000多万元投资,用于产品研发费用(人工及 管理费用),产品的推广费用、渠道建设费用。


2023年度:

(1),人员规划:公司正式人员达到30人规模,成立市场事业部8人左右,成立技术研发部22人左右。

(2),业务规划:

技术研发部不断进行研究和创新,继续进行研发、中试和确立产品工工艺, 完成硬件平台的开发和内测,并根据市场反馈不断推出新版本。2023年公司建立自己的生产研究中心,实现产品的核心技术不断更新。

市场业务部为销售作好准备,及时根据市场信息和积累平台客户,迅速明确目标客户和其市场需求,为产品研发中心提供反馈数据,同时为产品上线后销售做好资源准备。

形成系列化产品,形成年产量1000台/套以上的规模生产能力,形成产学 研一体化的大公司服务模式。

(3),销售收入规划:

实现销售收入达到千万元规模,市场份额20%以上,增资扩股,为公司上市进行冲刺。

(4),公司资本层面规划:

2023年通过增资,增加5000万元,用于产品研发费用(人工及管理费用);产品的推广费用、渠道建设费用。


7,项目融资详细计划:(达成一致的解决方案/项目融资方是什么?对提出的解决办法作了哪些分析?)


项目的融资计划如下表所示,其测算依据如下:

本项目的融资测算基于项目起步和发展关键阶段所需的资金量。除了自筹资金及政府拨款外,还需要引入银行分年度小额贷款或部分天使投资,安全稳步推进。

第一年,利用创业团队积累,初期可实现硬件委托代加工的方式,与设备厂家签订委托加工合作,因此,固定资金投入200万元作为项目启动资金。

第二年,推广产品销售,增强公司品牌效应及新产品研发,配套服务的提升,需要投入资金500万,自筹200万,其他投资300万元。

第三年,提高市场份额和产能、降低成本,将自筹的200万和银行贷款300万用于建设新厂房和生产线;随着市场份额的提高及品牌效应增加,与大中型企业共同合作开发应用;销售收入稳定增加,公司自造血能力增强。

在接下来的两年,因为用户数量积累到较大数量,业绩良好,也继续投入800~1000万维稳规模生产,实现产品应用市场化。



年度

内容

项目实施阶段

团队

自筹

银行

贷款

政府

拨款

其他

2019

从实验室走向市场

200




2020

主打产品的定型,市场推广,新产品研发,设备应用开发

200



300

2021

扩大生产,推广新产品,设备产业化应用开发




1000

2022

规模生产


2000



2023

维稳规模生产


5000



 

资金运用:

本企业项目投资五年计划如下表所示。测算依据如下:

第一年 , 水、电、网络,办公设备,人员工资,设备设计加工,调试费,原材料费用等,加上必要的流动资金,预计约200万元左右。

第二年 , 主要是产品推广,外加一些实验费用,加人员工资等,预计总需要的投资为500万元。

第三年 , 扩大产能,增加设备,流动资金增加。除了我们自己的主要研究项目以及必要的市场推广费用,积极联系其他公司,拓宽应用范围,同时增加设备与流动资金,预计需要的投资额度为1000万元。

第四年 , 市场稳定,控制产能,稳定生产。预计需要投资额度为2000万元。

第五年 ,进行扩大规模的量产,预计需要的投资额度为5000万元。


年度

内容

项目实施阶段

投资

额度

资金主要用途

2019

研发阶段

200

设备研发,实验耗材,专利费用,试销

2020

小中试、试销阶段

500

项目小中试、试销、吸引风投机构

2021

市场阶段

1000

项目完善,专利申请,生产,市场开拓

2022

市场阶段

2000

项目后期研发,专利申请,生产,市场开拓

2023

品牌确立阶段

5000

完善公司组织机构

 

公司经济效益分析:

本项目成果具有广阔的规模化推广应用和产业化前景。

第一阶段:项目将主要集中于产品的研发与销售工作。

第二阶段:公司力争从技术领先者成为产品领先者,继而成为市场赢家,为资方和管理方提供利润回报。

第三阶段:完善公司组织机构。

内容/年度

2019年

2020年

2021年

2022年

2023年

服务用户数量(家)

3

15

50

150

300

年销售收入

200万

300万

800万

1200万

2000万

总成本

200万

200万

200万

400万

500万

盈利

0万

100万

600万

800万

1500万

毛利润率

0.00%

33.33%

75%

66.66%

75%

企业人数

6人

20人

20人

30人

30人


投资收益与风险分析:

公司成立1 个月完成设备的安装、调试,随后投入运营,均记入第一个会计年度。建设期为初期,由于长期的市场状况难以预测,因此选择前五年作为分析对象。

投资净现值(NPV):

式中:

NPV--净现值;

Ik--第k年的现金流入量;

Ok--第k年的现金流出量;

i--预定的贴现率,取i=30%;

可计算出:NPV= 1018.16 万元

净现值法所依据的原理是:假设预定的现金流入在年末肯定可以实现,并把

原始投资看成是按预定贴现率借入的。当NPV>0 时,表示债务还本息后该项目仍有剩余的收益。根据计算本公司未来5 年内NPV远大于零。说明计算期内盈利能力较好,投资方案可行,且获利高。

投资回收期(Pt):

静态投资回收期(Pt)=(累计净现金流量出现正值年数)-1+(上年累计净现金流量的绝对值/当年净现金流量)

动态投资回收期(Pt)=(净现金流量累计折现出现正值年数) -1+(上年净现金流量累计折现的绝对值/当年净现金流量)

静态投资回收期=1.26(年)

动态投资回收期=1.95(年)

通过净现金流量、折现率、投资额等数据用插值法计算,静态投资回收期为1.26年,动态投资回收期为1.95 年,小于公司的运营期,这表明公司在2 年内左右就能收回投资,说明投资方案可行。


盈亏平衡分析:

又称保本点分析或本量利分析,是根据产品的业务量(产量或销量)、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析,用来预测利润、控制成本、判断经营状况的一种数学分析方法。具体计算过程为:

(1)息税前利润公式为:EBIT=(P-V)*Q-F

(2)盈亏平衡点Q,就是指为使得总收入与总成本相等的销售量,由此可得:

Q=F/(P-V) 其中F 为固定成本,P 为产品单位售价,V 为产品单位变动成本。

由以上分析表中可以看出,在激烈的市场竞争中,为了迅速开拓并稳固市场,

同时公司也本着为顾客服务的宗旨,坚持以较低价格为广大的客户提供最优质的

产品。第一年是试运营生产期间,公司主要业务的经营比较安全;经过后期的市场开拓,公司已基本稳定,达到了很高的安全系数。由于公司经营逐渐步入正轨,规模与知名度逐年扩大,产品的单位成本也逐年降低、边际贡献率趋于稳定,这些为公司盈利提供了根本保证。

 

投资利润率:

本项目5年的投资利润率为:

投资利润率=年平均利润总额/总投资*100%=125%

项目的投资利润率为125%,从这个指标上看,该项目可行。根据以上各种因素分析表明,该项目在经济上具有可行性,能在较短时间内收回投资,并获得稍低于平均收益的投资利润率。


联系方式:顾晓东:17721581561



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