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1、北京竞业达数码科技股份有限公司2023年向特定对象发行A股股票募集资金使用可行性分析报告（二次修订稿）2023年12月-、本次募集资金的使用计划本次向特定对象发行A股股票（以下简称“本次发行”）募集资金总额不超过人民币46,817.90万元，扣除发行费用后募集资金净额拟投资于以下项目：单位：万元序号项目名称项目总投资金额拟使用募集资金金额1基于产教融合的实验实践教学产品研发及产业化项目18,527.9018,527.902多模态教育大数据产品研发及产业化项目13,979.0013,979.003面向行业应用的新一代人工智能技术研发中心建设项目9,311.009,311.004补充流动资金5.0
2、00.005.000.00合计46,817.9046,817.90产教融合项目需要把握住真实的产业需求，并对该需求形成前瞻性的预测能力，同时需要把产业需求与教学打通，为学校提供科学完整的课程体系建设，而要实现上述目标离不开大数据和人工智能技术的支撑。充分的教育大数据获取以及分析能力，同样需要人工智能技术的支持；而人工智能水平的提升需要大量数据来训练。公司大数据产品将对产业需求分析、预测和教学改进方向提供科学依据，并提高产业需求前瞻预测的准确性，这是公司提供高水平课程体系建设的基础和前提，将对公司产教融合项目的实施提供支持和支撑。因此，上述募投项目是有机的整体，随着募投项目的实施，将全面提升公司
3、的技术水平、研发能力以及利用新技术服务行业的能力，从而带动公司业绩和行业地位的提升。本次发行扣除发行费用后的募集资金净额如果低于上述项目拟投入募集资金总额的部分将由公司自筹资金解决。本次发行募集资金到位前，公司将根据项目实际实施进度以自有资金先行投入，并在募集资金到位后予以置换。二、本次募集资金投资项目的实施背景（一）国家产业政策支持做强、做优、做大数字经济发展，赋能传统产业转型升级新一轮科技革命和产业变革深入发展，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术创新活跃，数字经济成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。世界主要国家都在加紧布局数字经济发展，制定战
4、略规划、加大研发投入，力图打造未来竞争新优势。数字化转型深入推进，传统产业加速向智能化、绿色化、融合化方向转型升级，新产业、新业态、新模式蓬勃发展，推动生产方式、生活方式发生深刻变化。党的十八大以来，我国深入实施网络强国战略、国家大数据发展战略，先后印发了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“十四五”大数据产业发展规划“十四五”数字经济发展规划等政策文件，强调要迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。有关部门认真落实各项部署，加快推进数字产业化和产业数字化，
5、推动数字经济蓬勃发展。2023年2月，中共中央、国务院印发了数字中国建设整体布局规划（以下简称“规划”）,规划指出，建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要意义和深远影响。规划指出，要全面赋能经济社会发展，做强、做优、做大数字经济。培育壮大数字经济核心产业，研究制定推动数字产业高质量发展的措施，打造具有国际竞争力的数字产业集群。推动数字技术和实体经济深度融合，在农业、工业、金融、教育、医疗、交通、能源等重点领域，加快数字技术创新应用。（二）教育信息化进入3.0发展阶段，教育
6、数字化、智能化是主要特点我国教育信息化经电化教育起步，历经教育信息化1.0和教育信息化2.0阶段，到2022年，国家教育数字化战略行动开启，教育信息化3.0的时代正式到来。通过教育数字化改造，建立起泛在学习场景和实施多元混合式教学，进而深入教育本质内涵，带动教育形态和模式变革，最后建设成学习型社会和教育强国。从数字化转型视角看教育信息化，存在三个具有显著特征的发展阶段：信息化设备与教学应用、信息化支撑与教育赋能、信息化引领与教育变革。我们目前正处在第三个阶段，即教育系统变革阶段，注重数字生态的建设与教育形态的重塑，着力探索学习环境的智联融通、教育数字挛生系统的有序演进等。教育部长表示：“把全面
7、启动国家教育数字化战略行动作为一项重大工程。”为此，教育部及相关部门制定了深入推进教育数字化战略行动，坚定推进国家教育数字化战略行动的相关政策及意见，具体如下：时间政策名称主要内容2022年2月教育部2022年工作要点实施教育数字化战略行动。强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，积极发展“互联网+教育”，加快推进教育数字转型和智能升级。推进教育新型基础设施建设，建设国家智慧教育公共服务平台，创新数字资源供给模式，丰富数字教育资源和服务供给，深化国家中小学网络云平台应用，发挥国家电视空中课堂频道作用，探索大中小学智慧教室和智慧课堂建设，深化网络学习空间应用，改进课堂教学模式和学生评价方式。
8、建设国家教育治理公共服务平台和基础教育综合管理服务平台，提升数据治理、政务服务和协同监管能力。强化数据挖掘和分析，构建基于数据的教育治理新模式。指导推进教育信息化新领域新模式试点示范，深化信息技术与教育教学融合创新。健全教育信息化标准规范体系，推进人工智能助推教师队伍建设试点工作。建立教育信息化产品和服务进校园审核制度。强化关键信息基础设施保障,提升个人信息保护水平。2019年2月中国教育现代化2035加快信息化时代教育变革C建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。创新教育服务业态，建立数字教育资源共
9、建共享机制，完善利益分配机制、知识产权保护制度和新型教育服务监管制度。推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，推进管理精准化和决策科学化。2021年1月教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见建设教育专网和“互联网+教育”大平台，为教育高质量发展提供数字底座。汇聚生成优质资源，推动供给侧结构性改革。建设物理空间和网络空间相融合的新校园,拓展教育新空间。开发教育创新应用，支撑教育流程再造、模式重构。提升全方位、全天候的安全防护能力,保障广大师生切身利益。（三）人工智能、大数据、虚拟仿真等技术，正在推动教育行业的深刻变革2022年末，以ChatG
10、PT(ChatGenerativePre-trainedTransformer)为代表的AI2.0技术的问世，向社会展示了人工智能技术在教育行业的广阔应用前景。以人工智能、大数据、虚拟仿真技术为代表的新一代信息技术，正在以前所未有的速度和广度将给教育行业带来广泛的影响，快速地推动教育科技产品的更新迭代。一方面，在AI2.0时代，教育更要“面向世界，面向未来，面向现代化”，如果教育理念还停留在“听说读写”等“办公室能力”上，培养出的人才与快速进化的Al相比缺乏竞争力。另一方面，教育工作者在科技领域的掌握和创新力可能落后于学习者，是近千年来教育行业从未出现的新问题。随着Al技术的发展，年轻一代学习
11、者获取、学习、分享知识的方式将发生变化，他们的阅读、写作、视频观看、主题讨论、上课、练习、测验等学习活动模式与使用的工具，与上一代有显著不同，这推动着几乎所有教育科技产品迅速迭代。（四）推动产教融合，需要专业数智化人才培养方案服务商，支持完整专业建设内容，强化实验实践教学环节改革开放以来，为持续统筹经济与教育的协同发展，产教关系经历了从产教结合到校企合作，再到产教融合的三个阶段。近年来，党和政府陆续出台政策文件指导教育事业向数字化、智能化转型，推动产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链深度融合、有机衔接，实现职业教育事业高质量发展。为此，制定了一系列支持产教融合的政策和指导意见，具体如下
12、:时间政策名称主要内容2017年12月19日国务院办公厅印发关于深化产教融合的若干意见（国办发201795号）第一次针对产教融合制定的国家级推进政策，赋予产教融合的结构性改革、推进晋级转型升级和培育经济发展新动能等多项职能。支持引导企业深度参与职业学校、高等学校教育教学改革，多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训1,促进企业需求融入人才培养环节。推行面向企业真实生产环境的任务式培养模式。职业学校新设专业原则上应有相关行业企业参与。鼓励企业依托或联合职业学校、高等学校设立产业学院和企业工作室、实验室、创新基地、实践基地。2019年10月10日国家发展改革委、教育部等6部
13、门印发的国家产教融合建设试点实施方案（发改社会（2019）1558号）提出通过5年左右的努力，试点布局建设50个左右产教融合型城市，在试点城市及其所在省域内打造形成一批区域特色鲜明的产教融合型行业，在全国建设培育1万家以上的产教融合型企业，建立产教融合型企业制度和组合式激励政策体系。一方面，试点城市要建设一批具有辐射引领作用的高水平、专业化产教融合实训基地；另一方面，高校、地方政府、企业要共建产教融合创新平台，协同开展关键核心技术人才培养、科技创新和学科专业建设，打通基础研究、应用开发、成果转移和产业化链条。时间政策名称主要内容2021年7月16日国家发展改革委办公厅和教育部办公厅联合印发关于
14、产教融合型企业和产教融合试点城市名单的通知(发改办社会2021573号)切实深化产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链深度融合、有机衔接。2021年10月12日中共中央办公厅、国务院办公厅印发关于推动现代职业教育高质量发展的意见提出强化职业教育类型特色，完善产教融合办学体制，创新校企合作办学机制等。明确到2025年，职业教育整体水平进入世界前列，技能型社会基本建成。2022年12月21日中共中央办公厅、国务院办公厅印发关于深化现代职业教育体系建设改革的意见指出要切实提高职业教育的质量、适应性和吸引力，培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠C要求完善专升本考试办法和培养方式，支持高
15、水平本科学校参与职业教育改革，推进职普融通、协调发展。2023年6月发改委联合八部委出台职业教育产教融合赋能提升行动实施方案(20232025年)推出包括“建设产教融合实训基地”、“深化产教融合校企合作”、“健全激励扶持组合举措”等在内的五大重点任务，统筹推动教育和产业协调发展。中国经济正处在转型升级的关键时期，需要大量的技术、技能人才，特别是先进制造业、现代服务业等领域高素质技术、技能人才缺口很大，而职业教育培养培训的学生数量和质量远低于市场需求。但同时，我国产教融合事业面临着数智交叉技术涌现、校企融合程度较低、院校不熟悉产业规则、产业需求、企业不懂人才培养规律、校企合作不充分不活跃等一系列
16、突出问题。一方面，产业技术发展先于职业教育，职业院校缺少新产业技术课程培训体系，教学重理论轻实践，专业、教材、课程与生产生活实际脱节，另一方面，企业、社会参与办学的积极性不高。在这种情况下，需要数智化人才培养方案服务商，作为产业与教育融合事业的担当者、推动者、转化者、建设者，以专业共建、实践教学、成果转化及其他社会服务等形式进行校企合作、共建产业学院，链接教育端、产业端之间相互的资源与需求，搭建校企协同育人服务体系，为院校客户提供与时俱进的实践教学解决方案、专业共建解决方案和产业学院解决方案。(五)公司是教育信息化龙头企业，在教育数字化、智能化转型领域存在持续投入的需求竞业达在教育信息化领域深
17、耕多年，积累了丰富的经验和核心技术，凝聚了一批高水平技术团队和优秀人才，构建了完整的合作伙伴生态圈。多年来，屡次创新行业理念，挖掘市场机会，在智慧招考、智慧校园、智慧教学和轨道交通等细分领域形成较强的竞争优势。随着国家教育数字化战略行动的不断深入发展，公司存在进一步提升研发能力和技术水平，更新产品结构以适应教育数字化新时代的需求。随着公司业务规模的扩大和产品研发的持续开展，公司将继续加大研发投入，吸引更多优秀人才，不断提升产品和解决方案的市场竞争力，以适应国家教育数字化战略发展和产教融合的需求，全面提升公司技术能力和应对趋势变化的能力，拓展更大的市场空间，存在持续投入的需求。三、本次募集资金投
18、资项目的基本情况(一)基于产教融合的实验实践教学产品研发及产业化项目1、本项目的基本情况要素内容项目名称基于产教融合的实验实践教学产品研发及产业化项目项目实施主体北京竞业达数码科技股份有限公司项目建设地点北京项目建设期3年围绕新一代信息技术、工业物联网、新能源等数字经济新兴产业的人才需求和院校专业（群）建设，融合“政-产-学-研-创”资源，研发系列岗位及人才培养体系，提供数智化人才培养服务，具体开发、建设以下产品：（1）人才培养方案及专业群建设规划方案开发：基于产业研究及行业的人才需求分析，面向相关岗位和就业规划，为院校研发设计专业升级、新专业建设的整体人才培养方案，规划课标、课程资源等完整专
19、业建设内容。项目主要建设内容（2）实验实践课程体系开发：紧贴国产化适配、国密算法等信创产业对数智化人才的需求，围绕计算机学科大类专业建设、硬件装备研发、软件系统平台研发等，研制实验实践实训实习等课程，包括信创计算机硬件一条线实验实践、计算机软件一条线实验实训I、智能（通信）仿真实验平台实验实践、信创安全一条线实验实践、新能源及储能实习实训等。（3）示范性实验、实践教学中心建设：打造面向高等院校、职业院校产科教融合创新实习实践基地，包括电子信息信创安全培养基地、新能源方向人才培养基地、智能硬件装调测实践基地、智能网联车路协同实践基地等，组建实验实训基地、师资培训、大赛培训等配套服务团队。2、本项
20、目与现有业务或发展战略的关系本项目是公司业务发展的现实需求，也是对公司现有研发资源、运营资源的整合与扩充。项目充分融合公司战略合作高校的产业研究及教学资源能力，匹配产业端用人需求，形成面向职业教育和高校实践教育教学的人才培养方案和课程体系。项目完成后，公司将实现原有职业实训业务从传统的规划、建设服务向专业（群）及课程资源、实践服务内涵的延伸，进一步提升公司在职业教育和高校实践教育教学领域的影响力，有利于提升公司形象、吸引优秀人才，提高公司的研发实力，保持公司的核心竞争力，促进公司的长期稳定发展。3、本项目的必要性分析（1）职普融通、产教融合、科教融汇的实验实践教学及完整专业建设是教育数字化转型
21、升级和多元化人才培养的重要方向近年来，党和政府陆续出台政策文件指导教育事业向数字化、智慧化高质量发展。国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知指出提升全民数字素养和技能。推进中小学信息技术课程建设，加强职业院校（含技工院校）数字技术技能类人才培养，深化数字经济领域新工科、新文科建设，支持企业与院校共建一批现代产业学院、联合实验室、实习基地等，发展订单制、现代学徒制等多元化人才培养模式。鼓励将数字经济领域人才纳入各类人才计划支持范围，积极探索高效灵活的人才引进、培养、评价及激励政策。实验实训课程是职业教育重要的教学载体之一，是提升教学质量的重要抓手和体现教学成果的重要场景。推进产教融合，需
22、要面向岗位和就业规划设计整体人才培养方案及课程体系，包含装备系统，开发支持完整专业建设内容。（2）推动产教融合，需要专业的数智化人才培养服务机构，提供个性化人才培养方案一方面，随着云计算、人工智能、大数据等新IT技术愈发成熟，传统行业正在与信息产业加速融合，需要大量的技术技能人才，特别是先进制造业、现代服务业等领域高素质技术技能人才缺口很大，而职业教育培养培训的学生数量远低于市场需求。另一方面，我国产教融合事业面临着数智交叉技术涌现、校企融合程度较低、院校不熟悉产业规则、企业不懂人才培养规律、校企合作不充分不活跃等一系列突出问题。产业技术发展先于职业教育，学校缺少新产业技术课程培训体系，教学重
23、理论轻实践，存在设备简陋、工作量小和与产业脱节等问题；而企业往往没有能力和精力“寓产于教”，参与教学积极性不高。新时代，这些难题亟需解决。在这种情况下，需要数智化人才培养方案服务商，作为产业与教育融合事业的担当者、推动者、转化者、建设者，以专业共建、实践教学及其他社会服务等形式进行校企合作、共建产业学院，链接教育端、产业端资源与需求，搭建校企协同育人服务体系，为院校客户提供实践教学解决方案、专业共建解决方案和产业学院解决方案。（3）把握数字化转型趋势，保持对教育数字化、智能化的投入强度，巩固核心技术领先优势随着云计算、人工智能、大数据、虚拟仿真等新IT技术愈发成熟，教育行业也在不断向数字化、网
24、络化和智能化的方向演进。信息技术改变了人类的工作和学习方式，并赋予职业和职业教育新的内涵和要求。一方面，传统职业的工作方式和工作流程正在发生一系列的变革，而且一些新兴职业的“工作空间”和“工作方式”本身就依赖以互联网为核心的信息技术；另一方面，由于信息化技术方法与手段的深入使用，职业教育的办学模式和教学模式也将随之发生革命性变革。教育接域经验处会.教学技术经验技术据经脸一据智能经依经“生产技术经技术+1MKm般政搦W能产业领域教育领域与产业镇域的数字化转型示意图通过虚拟仿真技术创建全新学习场域，打造集情景沉浸、角色沉浸、互动教学于一体的超现实、多功能、高科技、高交互的沉浸式实验实训教学基地；依
25、托数字季生教师、虚拟指导老师和人工智能客服等新兴数字人实现个性化实践教学,己具备技术上可行性。职业教育的教学活动除了发生在校园内的教室、实验室、实训室等传统教学环境和校园外的工厂、车间、宾馆、医院等职业活动场所中，也发生在基于信息技术的网络空间中。依托数字校园，构建基于网络的跨越学校、企业和社会的办学模式，是提高职业教育人才培养质量，建立现代职业教育体系的重要途径和方向。近年来，教育部批准建设了一批虚拟仿真教学实验示范中心，但由于整体产教融合程度不高，虚拟仿真教学实验环境仍存在巨大提升空间，市场缺乏高质量的虚拟仿真实验平台，尚未建立数字挛生教学环境。通过虚拟仿真技术创建全新学习场域，依托数字挛
26、生教师、虚拟指导老师和人工智能客服等新兴数字人实现个性化实践教学，可以实现虚实结合、软硬互通的实验实训教学场景，提升职、本学生的动手实践能力、专业交叉能力和范式创新力。4、本项目的投资预算本项目总投资18,527.90万元，拟使用募集资金投资18,527.90万元。项目具体投资内容如下:单位：万元序号项目投资总额拟使用募集资金投入1建设投资15,323.1015,323.101.1工程费用14,286.1014,286.101.1.1场地费用5,580.005,580.001.1.2设备购置安装费8,706.108,706.101.2工程建设其他费用739.739.001.3基本预备费298.
27、00298.002研发费用21958.002,958.003铺底流动资金246.80246.80合计18,527.9018,527.905、本项目实施进展情况及时间安排本项目预计整体建设期为3年，主要包括项目设计、产品开发调试、设备购置及安装调试等内容。6、本项目的经济效益经测算，本项目全部达产后，可形成年均销售收入约11,465.98万元，年均税后净利润约1,758.65万元，税后内部收益率14.00%,投资回收期7.73年，投资效益良好。7、本项目涉及的审批事项（1）本项目的项目备案情况2023年5月17日，本项目已经北京市海淀区科学技术和经济信息化局备案通过，并获取北京市非政府投资工业和
28、信息化固定资产投资项目备案证明（京海科信局备202336号）。鉴于2023年10月30日，公司于第三届董事会第三次会议审议调减了本次募集资金金额，同时相应调整了募投项目拟使用募集资金金额明细，本项目重新向北京市海淀区科学技术和经济信息化局申请备案，并获取北京市非政府投资工业和信息化固定资产投资项目备案变更证明（京海科信局备2023201号）。2023年12月25日，公司于第三届爸事会第四次会议审议调减了本次募集资金金额，同时相应调整了募投项目拟使用募集资金金额明细，故本项目需重新向北京市海淀区科学技术和经济信息化局申请备案。截至目前，备案工作正在进行中。(2)本项目的环保审批情况本项目非生产型
29、项目，不产生废气、废水、固体废弃物等污染物，无需实施建设项目环境影响评价审批或者备案。(二)多模态教育大数据产品研发及产业化项目1、本项目的基本情况要素内容项目名称多模态教育大数据产品研发及产业化项目项目实施主体北京竞业达数码科技股份有限公司项目建设地点北京项目建设期3年项目主要建设内容本项目重点围绕多模态教育大数据，主要建设：(1)产业需求大数据平台(2)学院专业建设及专业认证数字化平台(3)本科学校质量评估及诊断改进数字化平台(4)基础教育大数据平台(5)学生生涯规划数字化平台2、本项目与现有业务或发展战略的关系本项目是基于竞业达智慧教学与校园、智慧招考、数字职教业务积累拓展的全新业务发展
30、方向，将充分挖掘竞业达智慧教育多领域产品线所积累沉淀的海量数据价值，贯穿产业发展、学校人才培养全过程，实现全业务流程数字化，围绕教学核心业务提供预测预警核心决策支持，以切实提高学校人才培养质量，整体带动竞业达新一代智慧教室、智慧校园、课程建设、实验室建设、考场建设等全生态产品市场拓展，以全面提高竞业达在智慧教育领域核心竞争力和行业影响力。3、本项目的必要性分析(1)教育大数据是教育数字化转型的核心2022年全国教育工作会议提出实施教育数字化战略行动，推动实现教育数字化转型。教育数字化转型的核心是促进全要素、全业务、全领域和全流程的数字化转型。（1）全要素涉及教与学过程中的各个要素：包括培养目标
31、、教育内容、教学模式、评价方式、教师能力、学习环境等；（2）全业务涉及教育管理过程中的各个方面：包括发展规划、课程教材、教师发展、学生成长、科技支撑、教育装备、国际合作、教育督导、教育研究等；（3）全领域涵盖基础、高等、职业、成人与继续教育以及社会培训等教育领域，同时也兼顾城市和农村等地域均衡公平；（4）全流程则是人才培养的全过程，包括招生与选拔、教学与课程、培养与管理、升学与毕业等。大数据驱动的教学质量提升是将大数据理念及相关技术融入教学及教学管理的各要素、各环节而形成的一种更加科学、专业、客观的教学质量管理与评价方式，力求做到个性化学习、精准化教学、科学化管理，从而实现教学质量大幅度提升。
32、多模态教育大数据是教育数字化的核心，此项目的建设也将会打造教育数字化转型的强大引擎，给教育数字化转型奠定强大数据基础。（2）大数据助力新时代教育评价改革落地实施深化新时代教育评价改革总体方案，要求坚持科学有效，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。学生的评价不再局限成绩和分数，教师的评价不再局限于论文发表，用人单位的招聘评价不再局限于GPA成绩。要全面、综合反应每个学生的综合素质、多维能力、成长空间；客观评价教师的教学实绩（师德、师风、教材建设、教研能力等）；要高效、准确地支撑用人单位招聘到合适的岗位人才，实现人岗匹配等
33、。围绕结果、过程、增值、综合等多方面的评价，大数据将是评价改革的重要落脚点，需要充分挖掘全业务全角色全周期数据价值，全面支撑教师、学生、用人评价改革落地。4、本项目的投资预算本项目总投资13,979.00万元，拟使用募集资金投资13,979.00万元。项目具体投资内容如下：单位：万元序号项目投资总额拟使用募集资金投入1建设投资10.006.0010.006.001.1工程费用9,467.009,467.001.1.1场地费用1.338.001,338.001.1.2设备购置安装费8,129.008,129.001.2工程建设其他费用343.00343.001.3基本预备费196.00196.0
34、02研发费用3,973.003,973.00合计13,979.0013,979.005、本项目实施进展情况及时间安排本项目预计整体建设期为3年，主要包括项目设计、产品开发调试、设备购置及安装调试等内容。6、本项目的经济效益经测算，本项目全部达产后，可形成年均销售收入约5,407.54万元，年均税后净利润约1,349.80万元，税后内部收益率14.55%,投资回收期7.29年，投资效益良好。7、本项目涉及的审批事项（1）本项目的项目备案情况2023年5月17日，本项目已经北京市海淀区科学技术和经济信息化局备案通过，并获取北京市非政府投资工业和信息化固定资产投资项目备案证明（京海科信局备20233
35、8号）。鉴于2023年10月30日，公司于第三届董事会第三次会议审议调减了本次募集资金金额，同时相应调整了募投项目拟使用募集资金金额明细，本项目重新向北京市海淀区科学技术和经济信息化局申请备案，并获取北京市非政府投资工业和信息化固定资产投资项目备案变更证明(京海科信局备2023203号)o2023年12月25日，公司于第三届董事会第四次会议审议调减了本次募集资金金额，同时相应调整了募投项目拟使用募集资金金额明细,故本项目需重新向北京市海淀区科学技术和经济信息化局申请备案。截至目前，备案工作正在进行中。(2)本项目的环保审批情况本项目非生产型项目，不产生废气、废水、固体废弃物等污染物，无需实施建
36、设项目环境影响评价审批或者备案。（三）面向行业应用的新一代人工智能技术研发中心建设项目1、本项目的基本情况要素内容项目名称面向行业应用的新一代人工智能技术研发中心建设项目项目实施主体北京竞业达数码科技股份有限公司项目建设地点北京项目建设期3年项目主要建设内容依托公司技术积累和行业资源优势，基于新一代人工智能技术，建设新一代人工智能技术研发中心，具体开发以下产品：(1)人工智能核心算法基于深度学习技术，充分利用计算机视觉、语音语义理解，结合公司在运营中提炼的数据积累，研发面向教学、考试、轨道等特定行业场景需求的算法，例如教学行业的知识点构建算法、知识图谱构建算法、课堂讲义文字生成算法、讲义匹配度
37、算法、敏感词识别算法；考试行业的图像质量分析算法、体育成绩测评算法；轨道交通行业的电梯逆行识别算法、电梯骤停识别算法、轨行区异物检测算法等。(2) Al中台Al中台是一套完整的人工智能模型全生命周期管理平台和服务体系，提供模型设计训练、模型/算法库、标注管理、模型监控、服务发布等能力支持，包含平台管理中心、开发中心、任务中心、数据中心、模型中心、服务接入中心、服务中心和资源中心等8个核心模块，采用微服务架构设计思想，将各个功能模块解耦，具有强大的扩展能力，并依托OS通用服务，实现模型开发、模型维护、模型推理、服务监控、审计等功能，对多业务场景的多种数据形式的处理提供统一的入口，支持进行客制化处
38、理。(3) Al边缘计算场景摄像机伴随着芯片技术的持续发展，尤其是专门为视觉处理设计的终端芯片体积的减小、能耗的降低以及处理能力的增强，使得越来越多的智能算法可以从后端转向在前端完成，通过边缘计算、前后端结合来实现更快、更准、性价比更高的解决方案。在考场、轨道交通等业务场景内，Al场景摄像机能够在第一时间预测、判定出异常事件，并向工作人员作出预警，实时掌握事态发展。Al边缘计算场景摄像机根据场景的不同，承载不同的算法集，如针对闸机场景可对翻越、尾随、冲撞闸机、闸机夹人、传递物品逃避安检等多种算法，实现以场景来定义摄像机Al算法规则。(4)多模态大模型训练智慧教学方面，聚焦高质量人才培养、大规模
39、个性化教学的国家战略，综合视频AI、语音AI、语义Al等多引擎能力，全面提升教学效果和学习效率，分3个节点实现Al多模态大模型对教学业务的赋能。智慧招考方面，基于大模型与AIGC研发形成：任务自动化产品、智能内容创作产品、智能数据反馈产品等。智慧轨道方面，通过统一建设线网级基于视频的Al技术的创新业务平台，将Al核心能力、服务输出以及软硬件方案整合，形成一个多接入方式、多能力和多后台服务管理的一体化Al能力支撑业务平台，依托Al技术创新应用中台提供的Al模型一站式开发能力，结合地铁专业领域知识，以Al创新业务平台为核心，对生成Al模型进行云边端协同应用，将中心生成及自主优化的最新模型同步至边缘
40、服务器、摄像机等边缘设备，构建云、边、端协同机制。构建立体化、场景化、业务化Al能力，以形成智慧地铁各业务领域的智能化、创新性解决方案，形成全面赋能地铁智慧运营、企业管理、设备运维、乘客服务、站务管理等业务创新，并持续优化、持续进化城市轨道交通AI能力体系，推动城市轨道交通的数字化转型，构建智慧运营业务应用平台。2、本项目与现有业务或发展战略的关系本项目是结合公司主营业务发展需要以及AI技术的发展趋势确定的战略性项目，既是公司业务发展的现实需求，也是对公司现有研发资源、行业资源的整合与扩充。公司将持续加强综合视频Ak语音Ak语义AI等多引擎能力建设，基于公司已积累的大量业务数据，推动多模态大模
41、型产品的研发，深入AI+行业应用，不断提升公司在AI方面的产品创新能力与核心竞争力。第一阶段，2022年至2023年，基于智慧教室、智慧教学平台形成的教学数据，智能分析学习过程中的薄弱知识点，为学生自动推送个性化的资源，包括课堂视频片段、测验题、作业等，构建智教、智学、智练的体系；第二阶段，2023年至2024年，基于多模态多维度的教学数据，引入大模型引擎，整合私有化教学平台的业务数据，根据教学日历、课程教学目标、每个学生的特点，以Al能力为学生提供个性化、针对性的学习计划，随时随地提供科学专业的学习指导，构建虚拟的智能导师、智能助教；第三阶段，2024至2030年，融合AlGC引擎，基于大数
42、据形成的知识图谱和学生对知识点的掌握情况，以数字导师形式智能生成教学短视频，给每个学生进行专人授课，形成真正的千人千而式个性化教学，并能实时与学生开展互动，以AI能力大幅度提升人才培养质量与效率。同时，公司基于竞业达已有的智慧教室、标准化考场、智慧教学平台等系统形成的教学数据、考试数据，依托正在研发的数据中台、物联中台、AI中台、知识中台，从广度上多维度采集数据，从深度上挖掘数据价值，充分利用多模态大模型引擎，结合高教、普教、职教的行业特点与需求，形成以大数据为核心的本科学校精准个性化教学平台、学院大数据人才培养质量提升平台、职业学校产业需求与专业匹配大数据分析平台、大数据教学评价平台等产品，
43、为高质量人才培养全方位赋能。项目完成后，公司将基于本项目产生的成果，向行业用户进行高质量的AI赋能，进一步提升公司在在教育教学领域、教育考试与轨道交通领域的行业影响力和用户服务水平，也有利于提升公司形象、吸引优秀人才，提高公司的研发实力，保持公司的核心竞争力，促进公司的长期稳定发展。3、本项目的必要性分析（1）应对行业数字化转型的发展趋势，以Al提升行业数字化和智慧化水平教育的数字化转型已经成为国家战略，数字化转型的核心是通过人工智能、大数据等技术不断提升业务的数字化、智能化，通过技术促进大规模个性化教学、科学精准化评价的实现。传统的大规模标准化教学无法满足学生的个性化需求。而基于人工智能技术
44、的个性化教育可以通过分析学生学习过程中的薄弱点，并为学生提供个性化资源，以实现更好的教学效果和学习效率。在智慧轨道层面，未来城市轨道交通全自动运行、城轨云等新技术的不断推广，视频规模的不断变大，视频的应用环境也会发生较大变化。推动实现业务环境的数字化、业务流程的数字化，助力城市轨道交通数字化发展，已经成为迫切需求。（2）人工智能大模型与行业场景的深度融合，多模态算法与行业数据的深度融合，是技术发展的必然趋势，也是产业发展的必由之路。通用的人工智能技术已经逐渐走向成熟，但不同的场景需要不同的人工智能技术，通用的人脸识别、姿态识别、步态识别、语音分析、语义理解等Al技术，无法完全适应和满足在教学、
45、考试、轨道等不同行业、不同场景的需求，人工智能与行业场景进行深度融合、多模态大模型算法与行业数据进行深度融合，才能形成有针对性的、符合业务场景需求的应用。AI多模态大模型作为具备多种感知模态（如视觉、语音、自然语言等）输入的人工智能模型，能够处理多种输入，并生成多种输出。公司深耕智慧教育、智慧轨道、智慧招考、智慧城市等主营行业，数年来积累了大量的业务应用场景：客流计数、人员入侵、人员逆行、人员逗留、可疑物品遗留、人群密度、隔栏传物、人员摔倒、异常翻越、人员尾随、人脸比对、打架斗殴、保密室人数统计、考生站立、考生侧身、考生扭头、考生举手、考生伸手、监考老师聚集、监考老师离场等。这些应用场景均具备
46、视频采集条件，通过引入AI视觉模型，进行视频的分析和监测，将极大的提升用户的工作效率和行业的智能化水平，意义重大。通过AlGC(AIGeneratedContent),利用人工智能技术，基于机器学习算法和自然语言处理，可以自动生成各种类型的内容，例如文字、音视频、图像等。在教育行业方面，AIGC具有广泛的应用前景。基于AIGC可以代替教师智能生成数字化的教学资源，如授课视频、课件、题库、虚拟实验室等，从而大幅度提升教学质量和效率。AIGC也可以用于自适应学习系统，根据不同学生的学习特点和需求，生成个性化的学习内容和资源，提供精准的学习建议和辅导方案。还可以进一步结合虚拟现实、增强现实等技术手段
47、，为学生提供更真实、互动的学习体验。本项目综合应用视频AI、语音AI、语义AI等多引擎能力，构建智教、智学、智练的体系，在教育教学及考试领域的英语口语听说评测、主观题赋分、辅助学习、课后答疑等场景，通过大语言模型、AlGC等技术的引入应用，在教师减负、精准教学、个性化学习等方面将产生积极作用，且影响深远。(3)人工智能产品缺乏标准与规范，不同厂商产品与技术无法互联互通，行业用户受限于技术能力无法主动提升Al精准度与运算效率，亟需Al中台产品实现统一接口、统一规范、互联互通。人工智能产品目前尚无全球或全国统一的技术标准与接口规范，用户在选择和使用AI服务时会面临不同产品的互联互通问题。同时，传统厂商的人工智能产品主要面向单一类别的Al分析，无法实现基于场景的事件检测及预警分析，针对复杂场景无法进行实时预警分析及诊断。结合深度学习、迁移学习、联邦学习、主动学习、强化学习、零样本学习、元学习、图像处理、样本及事件标定、波形分析、推理分析、机器自学习、特征提取、判断匹配分析等多种引擎混合驱动、云边协同、基于定制化场景检测的Al
