资源描述
商业项目计划书一种新型的ADAS系统-基于嵌入式GPU的实时能见度分析系统 智眼系统安全保护大数据 智能决策智眼系统 智能算法多模通信 超小集成智眼系统是机器视觉与人工智能的结合,其目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系,使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体,并作出智能决策。 一种具有中国特色的新型汽车辅助驾驶系统 CONTENTS 01关于我们公司简介核心团队 组织结构企业荣誉02市场分析 行业背景需求分析 市场痛点核心优势 03项目内容产品介绍 技术展示盈利模式 推广计划04融资计划发展规划风险管理 融资方案资金使用 关于我们公司简介 组织结构 核心团队 企业荣誉PART1 公司简介 诞生里程碑 起点 2012年3月团队正式成立,主要研发国有自主产权的ADAS算法,并设计智能硬件平台。 在早稻田大学分别成立人工智能算法研究室。公司成立,业务上线,开展和合作伙伴等公司的合作事宜。主公司业务稳定。开始新项目拓展业务。将公司重心从研发单一型向研发+市场转移。2017201620152012 成长 直接部门间接部门 (内部委托)财务部门人事部门应用开发部门 桌面/网络应用嵌入式应用开发智能算法方案部门智能算法研发决策管理智能方案解决中心硬件开发部门摄像头硬件开发销售/采购行政部门自能硬件平台开发 组织架构 联合创始人 联合创始人 技术部经理 专家顾问 CEO信息技术领域著名行业专家,曾任职通用信息服务部的高级主管;熟悉汽车智能化行业前景和需求。在该领域人脉广泛,拥有丰富的行业资源;,目前负责公司整体营运和总体发展战略。 硕士,总经理海外著名高校留学硕士。在多家企业和高校担任市场策划。并在人工智能技术研发上也有较高成就,曾参与开发日本yahoo网自动化翻译内核项目。目前负责公司的产品定位和市场策划。 博士 早稻田大学信息科博士毕业,并在sony,富士通等知名企业担任10年以上智能硬件研发主管,现就职在华东理工大学任副教授,专攻人工智能实用化。目前为公司的特聘技术顾问。博士 曾任早稻田大学信息研究所首席研究员,负责最优化算法和人工智能算法开发以及基础研发项目。在相关高水平杂志中发表多篇核心论文。目前负责公司海外技术研发中心和智能算法开 发。 团队成员 企业荣誉 市场分析行业背景 市场痛点 需求分析 核心优势PART1 行业背景 我国高速公路建设高速发展,截止2015年底,我国高速公路的总里程达到13.7585万公里,居世界第一。高速公路 汽车市场 近年来,我国汽车的使用量飞速攀升,到2015年底全国机动车保有量达到2.79亿, 增长趋势持续加大。 2月12日 沪昆高速大雾11车连环相撞致5人受伤3月29日 四川大雾致多条高速发生追尾事故 3死40余伤10月6日 京开高速十分钟两起追尾事故 祸起大雾11月29日 连霍高速交通事故大雾天气5车连撞致2死12月31日 湖北汉鄂高速上因团雾发生追尾事故 致2死2伤部分2015年因能见度低引发的高速交通事故 市场痛点 主要依靠进口,由于涉及到知识产权问题,分析仪的成本昂贵,直接导致安装的地点及数量受到限制,不能实现道路的全覆盖以红外激光作为检测光源,设备费用和维护费用较高。不适应监测除雾霾天气之外的能见度分析。目前没有一种方案解决向驾驶人员提供实 时的能见度信息,以辅助调整车速,保证驾驶安全性。 需求分析 生理条件的限制不能精确感知雾霾严重程度对车距和车速正确判断的需求交通管控需求 安全驾驶需求全路段实时能见度分析需求多变的天气因素 复杂的地形环境 不同时间段能见度差异 核心优势 刚性需求需求量大 技术合作销售合作 ADAS算法的新技术实现单芯片实时系统申请多项发明,使用新型专利,并发表相关学术论文大大小于现有能见度分析仪嵌入式实现安装 市场需求 合作伙伴独有的技术成本优势 产品技术 PART2产品介绍 技术展示 盈利业模式 推广计划 (Field) Programmable Analytics Advanced Facial / Feature Recognition Multi-Sample Object Detection / Recognition Hidden / Occluded Object Analysis Multi-Surface Rendering / Composition Event / Image Recognition Out of Focus / Out of Range Processing Fast Database Analysis Image / Video Post Processing & ME/MC I/O Processing Voice, Sensor Inputs, etc. Application Library(opencv,ISS) Intelligent hardware platform( CPU/GPU/DSP )Independent Development Vision Kernels Common API API Extensions3rd PartyKernelsOpenCLKernels OpenGL-ESKernelsVis ion Application Deep learning (CNN, DNN) Object detection, recognition & tracking Augmented reality (AR) Natural user interface (NUI) Context aware algorithms Biometric authentication 应用算法实现基于智能硬件平台,实现先进的智能视觉算法并实现在不同的应用场景里。视觉算法的创新+平台的针对性优化Analysis OptimizationDesign 产品介绍 集成了能见度分析的汽车辅助驾驶方案 技术展示能见度距离V=55.154276 能见度距离V=44.592820 能见度距离V=132.166742使用带能见度分析的摄像头,在高速公路上的实测效果 盈利模式 NVR 嵌入式控制软件道路监控中心用的分析系统 带能见度分析的摄像头汽车前装系统软件行车记录仪手机APP,或导航辅助软件 盈利模式 向低密度能见度分析需求客户提供高性能的PC解决方案。 针对高密度能见度分析需求客户提供整机智能终端解决方案。针对NVR客户端,提供跨平台软件集成方案。 针对苹果或安卓用户,提供手机APP解决方案,或辅助导航软件使用。 针对低成本用户,提供行车记录仪嵌入式软件解决方案。 为汽车前装系统,提供ADAS,车速控制辅助系统本项目主要通过收取专利版税费的形式,向使用客户收取使用费。同时也提供带能见度分析的摄像头整体方案。 和交管部门合作,解决公路行驶的安全性问题。同时提升产品的公信力。 进入汽车后装市场,主要结合行车记录仪,完成基于能见度分析的汽车辅助驾驶方案。进入汽车前装市场,打造具有中国特色的ADAS。 结合手机APP,事驾驶员得到简单方便安全的行车体验1 2 3 4推广计划 融资计划PART FOUR 财务情况 第一期投入总额175万,其中固定资产投20万,流动资金投入额155万。投入将主要用在研发费用,主要是包括前期系统设计和算法开发,以及算法优化,硬件升级(实现系统整机一体化),和相应开发人员费用。 74%15% 2%1% 8% 研发费用及绩效奖金 宣传推广费用 知识产权费用 专家咨询费 测试费 资金使用占比说明 类别 金额(万元) 占比(%)1.研发费用 130 74% 1.1硬件设备 2 1.2人员用费 96 1.3 软件开发 23 1.4 硬件开发 2 1.5 结构设计 72. 宣传推广 26 15%3. 测试费用 14 8%4.知识产权 3 2%5. 专家咨询费 2 1%支出明细 发展规划和资金使用 第一期申请200万的投资,平台优化,软硬件升级和推广业务。第三阶段第二阶段第一阶段 2019.1实现销售收入7000万元生产单机能见度分析摄像头加大汽车前后装市场占有份额2018.12018.12打开车装市场实现销售收入2000万元。2017.12017.12系统优化,在高速公路监控设备进行2台摄像机的样机调试同时实现算法销售收入600万 第二期申请500万的投资,主要用于车装市场的快速占领。 第三期申请800万的投资,用于SOC智能芯片研发。开拓市场,建立相关行业的销售途径。 风险管理和融资方案项目估值7000万人民币 融资1500万人民币 稀释一定比例股权1、建设工程投资2、设备投资3、预备费4、研发费用5、流动资金6、其它资金用途 退出机制 1、IPO上市2、股权转让3、MBO市场风险 财务风险 管理风险 风险解释:本公司为高科技企业,市场更新换代速度快;同时可能会受到政府的相关政策的影响,从而弱化公司市场影响力规避措施:1、在运营的整个过程中,增大研发支出和力度,保持智能产品的先进性,加强系统维护;2、积极开展和上下游企业的交流和合作,时刻进行自我升级和优化,积极配合国家政府的发展方向; 风险解释:由于公司规模的扩大,流动资金不足,应收账款无法按时收回,呆账坏账出现频繁,给公司财务带来风险,制约公司的长期发展规避措施:1、通过银行借款或者其他渠道来暂时缓解资金不足的压力;2、争取当地政府对于公司的支持,进行财政拨款;3、完善公司各种规章制度,按照法律条款来解决纠纷; 风险解释:本项目还处于初创期,运营的结果难以预料,由于发生管理不善,导致人才流失、资金损失、体制涣散等问题,必然为企业未来发展带来风险规避措施:1、在不同的发展时期,采用不同的管理体制机制;2、引进国内外先进的管理技术和概念,扬长补短;3、引进管理人才,与高校联合培养相关人才,以此适应发展; 智眼让机器看懂世界讲演者: 电话:Email:微信:
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