SDL 模組項目融資計劃書

公司簡介：天津硅基智控有限公司的背景公司是阿波羅（日本）公司，作為幾十年一直從事為國際大公司開發算法的專業公司。日本東芝公司在世界銷售的FMP 一體機中核心的紙介質信息安全的功能，TORY 公司的印刷排版系統，日立的生產過程管理系統等都是由阿波羅（日本）提供的算法。可以用專利壟斷世界的隱形二維碼、針對谷歌眼鏡開發的圖像變換代碼 ITC 技術也都是阿波羅（日本）在國際上有名的專利技術。

阿波羅（日本）公司的創始人顧澤蒼博士早在30年前就發明了早期SDL模型以及概率空間距離基本理論，并在物流中心的語音分選，超市的手寫傳票的自動讀取等方面作了大量的研發工作，并取得成果。

資金狀況：目前阿波羅在2014年至2018年初期間，已投入資金2000余萬元人民幣，用以完成新一代人工智能 SDL 模型算法研發已取得的核心技術用于樣機、測試等成果轉化，實現開啟商品化模式，且無外欠賬款。

主要融資項目介紹：本項目專注于為解決以美國有些公司為代表的仿生學派所推崇的深度學習存在的技術缺陷與不能廣泛應用的現實問題，提出了具有中國自主知識產權的一個可以同美國有些公司力推的深度學習抗衡的新一代人工智能自律學習SDL（ Self Discipline Learning）模型算法，并將這一算法研制成為SDL模型的中小AI 模組的產品，可針對醫療，工業檢測，智慧安檢，智慧出行等諸多領域急需人工智能應用，目前已拿到日本著名公司建筑物損傷診斷，以及正在同日本心電圖專業大公司的SDL 模型在心電圖儀器中應用的合作對接中，市場反饋的結果證明：通過導入SDL 模型的中小AI 模組的產品，具有產品AI 化的特殊效果，可迅速提升產品附加值，降低導入AI 的成本，并可為大批量生產提供AI 模型的支持，以及使模組用戶企業在國內外市場上獲得本企業的人工智能產品的優勢。SDL 模型的中小AI 模組的產品是工業革命4.0 的核心技術，可在任何領域實現AI 的應用，必將將結束由網絡經濟為主導世界的局面，創出用人工智能算法革命高潮，創出以智慧產業主導世界的嶄新時代。

新一代人工智能SDL 模型是：函數的高斯分布與函數的映射相融合的，具有超越傳統神經網絡模型的強大性，無需組合就可以訓練數據，無黑箱問題，無需大量標注的小數據的，支持不同用途的各種硬件環境的新一代人工智能模型。SDL 模型算法是發明人經過將近40 年人工智能項目的研發，在滿足圖像識別，文字識別、語音識別等的實際應用需求中不斷實踐的經驗積累中發展出來的。最近兩年，為了進一步證明SDL 模型的算法威力，我們在世界上第一個在自動駕駛汽車的感知、決策和控制上同時導入了新一代人工智能SDL 模型，取得了超越世界所有著名的自動駕駛研制團隊的成果。

目前，國際墻壁探傷專業公司已同我們簽署合作開發墻壁探傷的人工智能產品；世界著名的醫療儀器公司「FUKUDA」也主動同我們聯系合作開發人工制能的心電圖產品等等。

特別是我們團隊近期打開了深度學習的黑箱，通過解剖大量的數據揭示出連深度學習的發明人也不曾搞清楚的深度學習黑箱奧妙，從而站在人工智能國際算法學派的高點，提出并驗證了可以通過算法仿真深度學習的突破性的發明。其仿真結果可以得出遠遠超過深度學習的結果、訓練數據不需要組合，因此沒有黑箱問題、不需要如同當前一個深度學習算法工程師配備100名標注人員、不需要GPU的超大硬件等等，完全克服現深度學習存在的缺陷，達到了促進人工智能爆發性發展的必要條件。 SDL模型通過成功的實際應用，證明是目前國際首創的新一代人工智能模型，必將受到世界關注人工智能的投資人的青睞。SDL這一新一代人工智能模型的發展可以走向世界人工智能的制高點，成為最強大的新一代人工智能通用算法。我們歡迎更多的有識之士投資加入我們的團隊。

融資計劃：啟動本次資金募集主要圍繞公司主營業務展開，著眼于把新一代人工智能 SDL 模型算法研發已取得的核心技術成果落地，在圖像微處理器模組（Graphics Processing Unit）使用 SDL 模型算法進行圖像處理為目的，以小數據、低功耗、低成本及高效率實力代替用于工業檢測、醫療圖像識別與人臉識別設備中圖像處理服務器 GPU，是世界上唯一從高端到低端均可快速投入實際應用產品，并在新一代人工智能 SDL 模型算法模組基礎上更深度研發。未來計劃制造出應用于數據網絡和通信設備中新一代人工智能 SDL模型通用算法芯片。毫不夸張的說新一代人工智能 SDL 模型算法技術成果轉化真正是可帶來很大社會和經濟效益的實用型產品。

基于公司發展規劃要求制定募集資金人民幣 15,000 萬元，分三大階段募集。在天使輪階段即第一階段，公司需募集資金人民幣 3,000 萬元，先是年底完成新一代人工智能 SDL 模型算法小規模模組，中規模模組產品的批量生產及市場推廣。我公司負責將所掌握新一代人工智能 SDL模型算法技術和專利等成果、技術方案落地。投資方則負責資金籌集、生產管理和市場運營，投資方持股比例可超 51%，以控股地位作為公司股份架構。后續還需投入1億2千萬元左右，第二階段新一代人工智能 SDL 模型算法小規模模組，中規模模組的產品的成規模批量生產及市場運營。第三階段資金用以新一代人工智能 SDL 模型算法小規模模組，中規模模組的產品的技術提升與大量生產市場銷售，彌補市場對 AI 芯片需求巨大缺口，為公司儲備新的業務增長點。規模化生產即可優化公司資本結構，又為公司業務領域的拓展提供必要的技術和研發資源支撐，提高抗風險能力，是公司新一代人工智能 SDL 模型算法技術驅動業務發展的戰略需要。

為更好的推進該項目進展，現啟動第一階段天使輪計劃融資金額為3,000 萬元，期限為 12 個月。

資金回籠來源：①SDL模型算法的強大性，及產品成熟性，第一階段啟動即可新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品的批量生產及市場銷售，快速滲透市場為企業迅速“造血”回籠資金；②項目招商款項；③上市后股權收益。

增信抵押措施：公司計劃以兩項專利：

①一種超深度對抗學習的方法

②一種通過學習得到實際概率分布的多概率尺度的刻度方法作為該批融資款項的無形資產抵押物，以確保貴方資金安全。

資金回籠預測：

本項目三年實施規劃，預測經濟效益：第一年，銷售收入約人民幣54,400萬元、上交稅收約人民幣12,200萬元、凈利潤約人民幣29,100萬元；第二年，銷售收入約人民幣165,900萬元、上交稅收約人民幣37,057.5萬元、凈利潤約人民幣89,480萬元；第三年，銷售收入約人民幣489,600萬元、上交稅收約人民幣109,140萬元、凈利潤約人民幣266,660萬元。

項目現金流量估算表(單位：萬元）

1、 孵化階段 2021年

進展情況：預計2021年底產值不低于人民幣5,000萬元。

快速產生經濟效益的戰略：公司組建后為快速的產生經濟效益，針對工業檢測、醫療圖像識別與人臉識別設備行業需求旺盛，利用公司本身新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組的產品的大量生產并推向市場銷售的“造血”機能策略，解決市場急需，迅速占領市場。

2、產業化階段2022年

進展情況：預計2022年底產值不低于人民幣5億元。

產品的國內市場占有率繼續擴大；投資者已有大幅回報；公司的品牌形象繼續提升，在國內圖像識別技術領域龍頭地位基本確立；在資本市場的幫助下，科研投入繼續加大深度開發，融資項目不斷孵化。公司完成上市輔導，在券商的指導下，原有產品市場份額繼續鞏固、新產品市場銷售初見成效；繼續加大技改力度和科研投入，保證實現預期銷售目標，并做好上市前的準備工作。

3、加速階段2024年

進展情況：預計2024年底產值不低于人民幣45億元。

在世界上將深度學習取而代之戰略：2012年深度學習在Image_NET圖像分類上以優異成績博得世界關注，我們的團隊也正在用Image_NET同深度學習較量，將以超越深度學習的成績向世界顯示我們的模型的強大性，我們將以超過深度學習的強大性，低于深度學習數倍的價格，小數據訓練，大數據集的效果的迭代新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品賣到全世界。

公司工作的重點是繼續把握國內市場，同時加大開拓國外市場；大規模進入海外市場，開始成為公司新的利潤增長點；在確保公司繼續發展的情況下，逐步返回部分收益給投資者；同時，作為完成上市輔導的企業已經形成較為規范的法人治理結構，已進入資本市場，為公司整體發展創造契機。在保持公司產品在占領國內市場的前提下，大幅度提升國際市場占有率，國外市場開始醞釀新的投資項目，并著手進行分拆項目在國外股票市場上市的準備工作。公司繼續投資發展潛力巨大的項目，力爭在海外上市；朝著跨國經營的企業集團方向前進。

其他相關文件及資料：

（一）企業資質榮譽

我公司所掌握的核心技術擁有自主知識產權；企業在較短的成立時間內，主要技術人員以企業名義獲得了業界認可，并賦予榮譽；同時，我公司自企業成立之日起，信用記錄良好，無不良事件發生。

1、知識產權

目前，我公司準備投入的自主知識產權的專利個數為2個，信息管理情況如下（以下信息皆摘取自“中國及多國專利審查信息查詢系統”）：

（1）專利1：一種超深度對抗學習的方法

申請號/專利號： CN108509966A

申請日期：2017年2月27日

申請人姓名：顧澤蒼

發明人姓名：顧澤蒼

發明名稱：一種通過學習得到實際概率分布的多概率尺度的刻度方法

申請號/專利號：G06N 3/08

申請人：顧澤蒼

發明人姓名：顧澤蒼

（2）專利2：一種通過學習得到實際概率分布的多概率尺度的刻度方法

申請號/專利號：CN108510078A

申請日期：2017年9月20日

申請人：顧澤蒼

發明人姓名：顧澤蒼

2、企業榮譽

我公司核心技術人員自公司成立起，獲取主要榮譽情況如下：

（1）重大戰略合作

2019年3月，公司首席科學家被知名國企中國第一汽車集團公司旗下公司（啟明信息技術）特聘為外部顧問專家。

公司代表受邀到一汽啟明公司考查

2019年5月，公司核心技術人員在浙江大學之江實驗室以人工智能自動駕駛為主題進行講演并獲得之江實驗室給予的榮譽紀念牌。

（2）企業風采

2019年9月，我公司訪問團在廣西省貴港市副市長帶領下，參觀訪問貴港本地汽車制造廠。

（3）首席科學家資質

公司首席科學家顧澤蒼博士是國際L4級別以上超深度學習SDL專利技術發明人，是日本人工智能領域著名科學家，南開大學特聘教授，中科院客座研究員。

1）教授認定

2）資格認證

（二）資金使用計劃

1、第一階段融資資金使用計劃（3,000.00萬元人民幣）

第一階段：新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品的批量生產及市場推廣，是本階段資金募集的最終目標。項目在該階段總投資需人民幣3,000萬元，周期為12個月，著眼于把SDL模型算法已取得的核心技術成果進行轉化，符合國家產業政策。在公司已有研發平臺和核心技術基礎上，資金主要用于引入ASIC設計新一代人工智能SDL模型算法中、小規模模組產品，與對接的重點合作廠商完成批量生產。資金各項具體投資金額及比重如下：

注：公司規劃從上述項目經費中抽取部分經費作為流動資金，流動資金控制在不得超過第一階段總投資額10%占比。

第一階段在現有天津研發中心基礎上，投入新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品的批量生產工作，實施進度劃分為：實施規劃及前期準備、設備購置及安裝、產品設計與開發、測試驗證及制造、封裝測試、產業化應用等6個階段，預計為期12個月。其中投入人民幣2,035.5萬元，在日本研發真正把人工智能SDL算法委托日本國際大公司完成ASIC設計及協助代工制造，預計年底即可完成新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品小批量產出，再從流動資金中投人民幣220萬元從事市場擴展/國際合作，同時協助投資人企業內部組建應用技術和生產團隊，及自有渠道銷售市場從而構成國際性的集團公司。

2、第二階段融資資金使用計劃（4,800.00萬元）

第二階段：在新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品批量推向市場后，根據當前應用于工業自動化領域、醫療圖像識別和人臉識別領域等先進產業中圖像處理系統對公司算法模組圖像處理的功能、能效和成本的更高要求，基于現有技術和產品積累，均衡考慮成本和研發投入，研制適用于更多應用場景、更高效、更高性價比的新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品升級迭代，投入第二筆資金規模人民幣4,800萬元，周期為12個月，進行新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組的產品的成規模批量生產及市場運營，替代國內市場上如工業檢測、醫療圖像識別和人臉識別等設備中圖像處理服務器GPU以及產品的全球市場開拓。資金各項具體投資金額及比重如下：

第二階段擬資金投入新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品成規模批量生產及市場運營，預計為期12個月。其中投入人民幣2,328萬元，占第二階段總投資48.5%重點投入新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組產品的大量生產，中國及海外市場團隊再擴大，進一步鞏固公司國際性集團的市場地位。

3、第三.階段融資資金使用計劃（7,200.00萬元）

第三階段：投入人民幣7,600萬元，周期為18個月，在原有產品的技術提升與量產市場銷售持續保持增長勢頭外，根據性能、成本、功耗和尺寸等方面需求研發具有多接口、極低功耗、小封裝尺寸，使新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組的產品的價格降到數百元，升級迭代規模化量產，成為世界質量與性能最高，價格最低的名牌產品是本階段目標。資金各項具體投資金額及比重如下：

第三階段公司大力發展新一代人工智能SDL模型算法小規模模組，中規模模組的產品在智能終端得到規模化量產及應用，公司將積極布局數據網絡和通信設備領域，積極投入資源創新研發，不斷開拓新應用場景。隨著公司業務快速增長及出貨量不斷增加，公司將加強與產業鏈上下游廠商的戰略合作。在上有與日本國際知名EDA廠商、供應商、封測廠商保持良好溝通與互動，保證公司能持續獲取最新技術和最好服務支持；在下游，與應用生態合作伙伴協同合作，為數據網絡和通信設備領域客戶提供更快、更有效新一代人工智能SDL模型算法模組技術支持方案，從而更加積極的實現新領域客戶拓展。

根據第三階段業務發展規劃和對營運資金需求，除公司規劃從上述項目經費中抽取部分不得超過第三階段總投資額10%占比經費作為流動資金外，公司還專門劃撥人民幣380萬元用于補充流動資金以保證公司經營規模擴大所需大量流動資金，進一步優化資產負債結構，降低財務風險，增強公司應急反應能力以及市場競爭力，為公司未來戰略發展領先地位提供支撐。

2020年10月