2023中国新一代人工智能科技产业发展报告（附下载）人工智能技术现状与发展趋势研究报告

发表时间：2023-06-26 04:11:31

2023中国新一代人工智能科技产业发展报告（附下载）

人工智能产业集群是基于网络空间发展的创新集群

报告的研究表明，区别于传统产业集群和创新集群概念，人工智能产业集群是基于网络空间发展的创新集群。基于物理空间技术体系的创新发展，前三次工业革命的产业集群和创新集群对地理空间具有依赖性，创新扩散速度相对缓慢。第四次工业革命源于网络空间技术体系的创新发展，创新集群更加依赖网络空间发展，技术、产品和服务的创新速度更快，创新的应用领域和地域范围更加广泛。

人工智能产业集群的基本构成要素包括企业簇群、创新资源、创新系统和网络空间产业生态。其中，网络空间产业创新生态是第四次工业革命背景下人工智能产业集群的独特要素。人工智能产业集群包括人工智能产业化创新集群和产业智能化创新集群。人工智能产业化集群通过网络空间产业生态实现向地理空间分散的产业智能化创新集群赋能。人工智能产业化创新集群和产业智能化创新集群的良性互动，是建设具有全球竞争力的人工智能产业集群的关键动力和机制。

我国的人工智能产业集群表现为“新型创新区→城市→区域→全国→全球”的空间结构特征。与传统工业园区和高科技园区不同，新型创新区一般位于科技创新资源和产业基础雄厚的大城市的中心区和次中心区，是人工智能产业化集群及其产业创新生态的栖息地，强调依托狭小的物理空间打造无限的网络空间产业创新生态。

到目前为止，我国人工智能产业集群主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲和川渝地区的重点城市。通过外部创新资源的引入和内部创新资源的激活，西部地区的西安，中部地区的武汉和长沙，东北地区的沈阳、大连和哈尔滨开始出现人工智能产业集群的雏形。

企业簇群及其产业创新生态

本报告构建了包括2200家人工智能企业、5722个投资者（投资机构和非投资机构）、438所AI大学和307家非大学科研机构、967家产业联盟、在中国境内召开的总计2318场会议、31个省市自治区出台的775项相关政策和3507家人工智能产业园区规划建设情况在内的中国智能经济样本库。通过属性数据和关系数据分析，考察我国人工智能产业集群的内在结构和发展趋势。

我国人工智能产业集群的价值网络结构是“极核”状的。平台及其主导的产业创新生态构成了我国人工智能产业集群发展的“极核”。从2014-2022年价值网络的结构性统计指标看，我国人工智能产业集群的簇群结构特征越来越明显。以华为、腾讯、百度和阿里巴巴为代表的超级平台是我国人工智能产业集群形成和发展的核心节点。近年来，超级平台在智能芯片、基础架构、操作系统、大模型、机器学习平台和应用软件领域的研发和产业化布局，为我国人工智能产业集群国际竞争力的提升奠定了坚实基础。

研究型大学、科研院所和新型创新组织是平台主导的产业创新生态的重要组成部分。研究型大学和科研院所在基础研究、技术开发和人才培养领域的努力，持续提升我国人工智能产业集群的国际竞争力。包括清华大学和北京大学在内的国内18所高校成为全国首批集成电路科学与工程一级学科博士学位授权点。截至2022年3月，全国共有440所高校设置人工智能本科专业、248所高校设置智能科学与技术本科专业、387所普通高等学校高等职业教育（专科）设置“人工智能技术服务”专业。

创建新型创新组织激活政产学研用协同创新活力，形成基础研究、技术研发、应用创新和产业孵化无缝对接的新体制和新机制，是推动人工智能科技创新和产业发展的重要途径。截至目前为止，本报告共发现人工智能领域新型创新组织347家，广泛分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等地区。其中，以鹏城实验室、之江实验室和上海人工智能实验室为代表的人工智能实验室，成为人工智能产业化领域最为活跃的新型创新组织。

创新的“极化”和“扩散”

作为通用目的技术，人工智能的科技创新和产业发展遵循先“极化”后“扩散”的规律。报告基于2200家我国人工智能骨干企业的技术合作关系的区域、应用、技术和产业领域分布，刻画我国人工智能产业集群的“极化”和“扩散”情况。

区域

从技术合作关系看，北京市、广东省和上海市构成了我国人工智能产业集群价值网络的三个“极点”。同时，北京市、广东省、上海市、江苏省、安微省、四川省、湖北省、湖南省、重庆市、山东省和福建省之间存在密集的人工智能技术合作关系。

从技术合作的流向看，我国人工智能科技产业发展仍然以“极化”为主。排名第一和第二的是北京市和广东省内部技术合作，占比为10.87%和9.36%。广东省和北京市、北京市和广东省的技术合作排名第三和第四，占比6.91%和6.08%。在某种程度说，北京市和广东省共同构成了中国人工智能产业集群发展的南北“双极”。

从城市之间的技术合作流动情况看，北京市、深圳市、广州市和上海市是技术合作关系密度最高的城市。尤其是北京市和深圳市、广州市的技术合作，成为人工智能技术“极化”和“扩散”的主要方向。

从城市之间的技术合作关系看，排名第一的是北京市内部技术合作，占比10.87%；排名第二、第三和第四的分别是深圳市和北京市、深圳市和深圳市、北京市和深圳市的技术合作。从城市的视角看，北京和深圳构成了人工智能技术合作关系流动的南北“两极”。

应用领域

随着科技创新步伐的加快，人工智能和经济社会进入全面融合发展新阶段。在人工智能技术合作密度高的应用领域和产业领域，开始出现产业智能化创新集群。

基于2200家人工智能骨干企业的关系数据量化分析表明，我国人工智能已经广泛应用在包括企业智能管理、智能营销与新零售、智能金融、智慧城市、智能医疗、新媒体和数字内容、智能制造、智能教育、智能交通、网络安全、智能物流、智慧文旅、智能政务、智能能源、智能硬件、智能网联汽车、智能家居、智能农业和智能安防在内的19个应用领域。排名第一的是智慧城市，占比12.16%；排名第二的是企业智能管理，占比12.10%；排名第三的是智能制造，占比8.89%；排名第四和第五的分别是智能营销与新零售和智能网联汽车，占比8.41%和8.07%。

产业领域

在三次产业中，人工智能技术合作关系分布密度最高的是第三产业，占比75.49%；其次是第二产业，占比23.82%。在第三产业中，排名第一的是信息传输、软件和信息技术服务业，占比28.46%；排名第二的是科学研究和技术服务业，占比21.17%；排名第三的是租赁和商业服务业，占比10.75%；排名第四和第五的分别是金融业、批发和零售业，占比10.68%和9.62%。

在第二产业中，制造业占比最高，为87.36%。在制造业中，排名第一的是计算机、通信和其他电子设备制造业，占比28.16%；排名第二的是汽车制造业，占比25.41%；排名第三的是电气机械和器材制造业，占比9.30%。

技术类别

人工智能和经济社会的深度融合发展带动人工智能技术的体系化、复杂化和专用化。到目前为止，人工智能已经发展为包括大数据和云计算、物联网、智能机器人、智能推荐、5G、区块链、语音识别、虚拟/增强现实、智能芯片、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、空间技术、光电技术、自动驾驶、人机交互和知识图谱17种技术在内的复杂技术体系。同时，随着人工智能在19个应用领域的创新应用，技术体系的演化日益表现出专用化趋势。

集群发展的重点领域

从创新“极化”和“扩散”的区域、应用、技术和产业领域的分布情况看，随着人工智能科技创新，包括智能制造、智能芯片、智能网联汽车、科技研发和服务、智慧医疗和智慧教育在内的重点产业领域的创新集群，是人工智能科技产业集群发展的前沿。例如，2019年以来，在智能芯片产业的发展上，涌现出包括阿里平头哥、百度昆仑芯、华为海思、壁仞科技和一微半导体在内的一批智能芯片研发设计公司。平台企业通过打造包括智能芯片、操作系统、机器学习平台和预训练大模型在内的根技术创新体系和软硬件协同创新生态，为创新集群构筑技术底座。

在智能网联汽车产业，形成了以百度和华为为“双核”的软硬件协同产业创新生态。传统汽车企业、造车新势力、中小企业和新创企业的加入，加速了智能网联汽车产业集群的发展。同时，中国新一代人工智能发展战略研究院的社会实验研究表明，我国在发展智能网联汽车产业上具有良好的社会氛围。随着人工智能和汽车产业的深度融合，智能网联汽车产业集群将成为人工智能和实体经济融合发展的代表。

随着生成式人工智能的发展，人工智能在科技研发、服务和教育领域的创新应用将引发新一轮产教融合，是人工智能产业集群发展的新前沿。人工智能带来的创新生产方式的变革，不仅带来产业的快速发展，而且带来科技创新范式和教育范式的新变革。

面临的挑战和政策建议

人工智能是全球科技和产业竞争的焦点。在深科技创新驱动下，在中国正在形成与美国相抗衡的人工智能创新联盟。构建自主可控技术体系和软硬件协同创新生态，是培育和发展具有全球竞争力的人工智能产业集群的战略目标。

尽管取得了前所未有的成就，但是在建设具有全球竞争力的人工智能产业集群的过程中，我们还面临着来自美国技术封锁、技术体系存在短板和头部平台企业技术升级相对缓慢带来的挑战。加速发展具有产业赋能能力的新型平台及其主导的产业创新生态、高水平规划和发展新型创新区、建设高度开放的创新系统推动与世界各国的技术合作、推动通用人工智能和专用人工智能的融合，是应对挑战和加快人工智能产业集群国际竞争力提升的战略支撑。

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《2023中国人工智能芯片行业研究报告》

随着人工智能新兴产业的高速发展，传统的芯片已不能满足人工智能产业对芯片性能及算力等方面的要求。

因此，如何构建出高效的人工智能芯片，将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。

亿欧认为，人工智能芯片作为人工智能及相关应用的基础与核心，必将迎来光明的未来。

本报告对AI芯片主流类型进行拆解分析，展现中国人工智能芯片的发展现况，探究其发展的困境和机遇，希望能为广大从业者和各方关注人士提供有益的帮助。

中国人工智能芯片行业发展现状

AI芯片的发展历程：模仿人脑建立的模型和算法与半导体芯片发展交替进行

人工智能算法需要在计算机设备上实现，而芯片又是计算机设备运作的核心零件，因此AI芯片的发展主要依赖两个领域：第一个是模仿人脑建立的数学模型与算法，第二个是半导体集成电路即芯片。优质的算法需要足够的运算能力也就是高性能芯片的支持。

亿欧智库2019年发布AI芯片行业研究报告认为，人工智能于芯片的发展分为三个阶段：第一阶段由于芯片算力不足，神经网络算法未能落地；第二阶段芯片算力提升，但仍无法满足神经网络算法需求；第三阶段，GPU和新架构的AI芯片促进了人工智能的落地。

目前，随着第三代神经网络的出现，弥合了神经科学与机器学习之间的壁垒，AI芯片正在向更接近人脑的方向发展。

中国政策环境：在政策的引导支持下，中国人工智能芯片市场持续快速发展

芯片产业是信息产业的核心部件与基石。当前，我国芯片高度依赖进口非常不利于国家安全与行业发展。因此，近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。

2021年，《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。

各地方也根据各自的背景与条件，发布促进和扶持人工智能产业发展的方案方针。截止2021年9月，包括北京、天津、上海、江苏、福建等20余省、市、地区发布人工智能相关政策，进一步支持引导人工智能及芯片产业发展。

中国市场环境：需求是主要驱动力，边缘/终端芯片市场将持续增长。

2018年12月，中央经济会议把人工智能与5G、工业互联网、物联网等定义为新型基础设施建设，各行业数字化转型加速，产生了更多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法需求。目前，中国人工智能产业链中，应用层企业比例超过80%，结合场景的应用落地是人工智能产业的主要驱动力。

根据亿欧智库数据，中国人工智能企业的十大应用技术领域中，计算机视觉、机器人、自然语言处理、机器学习、生物识别占比居前五；企业服务、机器人和通用方案以及安防、汽车是AI应用的主要方向，边缘/终端芯片需求将持续增长。

市场规模测算：市场规模平稳增长，产业融合加速

人工智能整体市场已从2020年的疫情影响中恢复，同时，随着技术的成熟以及数智化转型升级，内在需求增加，中国人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长，预计2025年将达到约4000亿元。

随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地，中国AI芯片需求也持续上涨。2021年疫情缓解，市场回暖，产生较大增幅；类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产，因此2024及2025年或有较大增长，预计市场规模将于2025年达到1740亿元。

人工智能芯片解读

基于技术架构、部署位置及实践目标的AI芯片分类

AI芯片一般泛指所有用来加速AI应用，尤其是用在基于神经网络的深度学习中的硬件。

AI芯片根据其技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU可执行通用AI计算，其中类脑芯片还处于探索阶段。

AI芯片根据其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片；根据其在实践中的目标，可分为训练（training）芯片和推理（inference）芯片。

云端主要部署训练芯片和推理芯片，承担训练和推理任务，具体指智能数据分析、模型训练任务和部分对传输带宽要求比高的推理任务；边缘和终端主要部署推理芯片，承担推理任务，需要独立完成数据收集、环境感知、人机交互及部分推理决策控制任务。

GPU：从图形处理器到通用数据并行处理器

GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器最初是一种专门用于图像处理的微处理器，随着图像处理需求的不断提升，其图像处理能力也得到迅速提升。目前，GPU主要采用数据并行计算模式完成顶点渲染、像素渲染、几何渲染、物理计算和通用计算等任务。因其超过CPU数十倍的计算能力，已成为通用计算机和超级计算机的主要处理器。其中通用图形处理器GPGPU(GeneralProposeComputingonGPU)常用于数据密集的科学与工程计算中。

英伟达与AMD仍占据GPU霸主地位，2018年至今，国产GPU也积极发展中，已有部分产品落地。

以下是报告节选正文内容：

视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析

视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析曾燕2023年6月20日来源：互联网79348繁体

视觉人工智能行业发展趋势及市场现状如何?随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展

视觉人工智能行业发展趋势及市场现状分析

视觉人工智能行业发展趋势及市场现状如何?随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。

据中研普华产业研究院出版的《2023-2028年中国视觉人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》统计分析显示：

目前，视觉人工智能被广泛应用于各个行业，包括安防、零售、营销、医疗等等。在安防行业，视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头等，依托人像识别技术，安防排查和管理效率得到显著提升。

视觉人工智能技术不仅能够带来生产效率的提升，也会催生新产业及新商业模式，推动多行业产业链的重构。视觉人工智能技术产业化落地应用程度不断提高，在智能手机、智能汽车、智慧安防、智慧家居、智慧保险、智慧零售、互联网视频等领域均有广泛的应用，并形成了全新的产业链条与商业经营模式。可以预见，随着视觉人工智能技术不断发展，行业应用解决方案的建立和完善，以及政府对视觉人工智能行业的政策扶持，视觉人工智能技术将进一步渗透，助力各应用行业解决行业痛点，提高运营效率，实现行业转型和升级。

城市作为人工智能落地的综合载体，近年来获得了视觉人工智能技术全方位的渗透，不断挖掘新的需求与应用场景。以物流分拣为例，过去城市主要依靠人工分拣和配送，随着视觉人工智能和物联网的深度融合，物流分配逐渐走向数字化和自动化，这将极大地降低城市管理成本，优化城市管理效果。

在智慧城市的框架下，视觉人工智能与物联网、云计算、大数据深度融合，在物业管理、社区安全、便民服务等多个细分场景进行应用，例如出入人员记录、街道楼栋管理、留守老人关注服务等，提升物业管理和服务水平。

随着视觉技术、深度学习、高精度成像等技术的持续发展，视觉人工智能的应用场景将持续扩展。视觉人工智能无论在速度、精度、还是环境要求方面都存在着显著优势，能够替代人类视觉，更好的助力工业自动化、各行各业智能化的发展。例如目前消费电子产品更新换代快并且产品结构趋于复杂化，产线对生产效率和加工精度的要求日益提高;半导体产业具有集成度高、精细度高的特点，是机器视觉技术最早大规模应用的领域;目前汽车制造领域视觉人工智能应用广泛，未来随着汽车质量管控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求;这些因素都将驱动视觉人工智能在工业制造的需求持续提升。“十四五”期间，中国将进一步深化产业结构调整，视觉人工智能的下游应用领域将不断拓展。

2022年全球视觉人工智能市场销售额达到了113.51亿美元，预计2029年将达到218.10亿美元，年复合增长率(CAGR)为10.51%(2023-2029)。地区层面来看，中国市场在过去几年变化较快，2022年市场规模为28.12亿美元，约占全球的24.77%，预计2029年将达到61.72亿美元，届时全球占比将达到28.30%。

从企业来看，全球范围内，视觉人工智能核心厂商主要包括康耐视、基恩士、商汤科技、宝视纳、欧姆龙和奥普特等。

当前，在政策推动、技术迭代、市场演变等多重变量的作用下，各行各业正在以前所未有的速度和姿态拥抱数字世界，而数字技术也正在重塑千行百业的未来。

视觉人工智能是人工智能正在快速发展的一个分支，专注于图像和视频等视觉数据的分析和解释。它涉及使用机器学习算法和深度学习神经网络来识别模式、对对象进行分类并从视觉信息中提取意义。它正在改变人类处理和分析图像和视频数据的方式。目前视觉人工智能在各行各业具有广泛应用。

与人工智能市场的产业链相似，视觉人工智能市场的产业链同样分为基础层、技术层与应用层。其中，基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，与海量信息数据;技术层则主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台;应用层则包括了各类视觉人工智能的应用场景。

随着视觉人工智能行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的视觉人工智能企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。正因为如此，一大批优秀品牌迅速崛起，逐渐成为行业中的翘楚。中研普华利用多种独创的信息处理技术，对视觉人工智能行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。

本报告利用中研普华长期对视觉人工智能行业市场跟踪搜集的一手市场数据，同时依据国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、行业协会、中国行业研究网、全国及海外专业研究机构提供的大量权威资料，采用与国际同步的科学分析模型，全面而准确地为您从行业的整体高度来架构分析体系。让您全面、准确地把握整个视觉人工智能行业的市场走向和发展趋势。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2023-2028年中国视觉人工智能行业竞争格局分析及发展前景预测报告》。报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析，洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在，评估行业投资价值、效果效益程度，提出建设性意见建议，为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。

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人工智能芯片行业竞争格局人工智能芯片行业发展趋势分析

人工智能芯片行业竞争格局人工智能芯片行业发展趋势分析周迅2023年6月25日来源：互联网93558繁体

随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创

人工智能芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。

人工智能芯片行业竞争格局人工智能芯片行业发展趋势分析

业界关于AI芯片的定义仍然缺乏一套严格和公认的标准。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为AI芯片。由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。

人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力;二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。当前的人工智能正处于产业化的早期阶段，所有的国家都站在了同一条起跑线上。而中国政府从上至下给予了人工智能高度的关注，完成了一系列政策层面的顶层设计。而拥有大量的数据并对数据主权的管理以及应用场景的本土化，也必将进一步助力中国本地芯片公司的崛起。而作为扎根中国的外资企业们，也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中，在技术、市场和人才等方面和本土公司开展共赢合作，共同助力中国人工智能产业的发展和壮大。

根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》显示：

第一节全球人工智能芯片市场总体情况分析

一、全球人工智能芯片行业的发展历程

全球半导体产业发展至今，总共有三次转移历程。

第一阶段：由美国转移到日本。日本从装配开始全面学习美国半导体技术，电器时代向PC时代转变;

第二阶段：由美国、日本转移到台湾、韩国。日本芯片产业受美国施压及本土经济乏力而衰落，PC时代持续繁荣;

第三阶段：由美国、台湾、韩国转移到中国。中国芯片产业拥有巨大下游市场，劳动力丰富，且背靠国家产业政策和活跃社会资本的支持。PC时代向万物互联、人工智能时代转变，激发对AI芯片的需求。

二、全球人工智能芯片市场规模

图表：2019-2021年全球人工智能芯片行业市场规模(单位：亿美元)

数据来源：中研普华产业研究院

2021年全球AI芯片市场规模约为260亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长。

三、全球人工智能芯片市场区域分布

欧美依然是全球人工智能芯片行业发展领先区域

城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。

随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。

四、全球人工智能芯片行业竞争格局

近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

根据相关市场调研机构发布的榜单来看，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

图表：全球人工智能芯片行业企业排名

数据来源：中研普华产业研究院

五、全球人工智能芯片行业发展趋势

(1)更高效的大卷积解构/复用

在标准SIMD的基础上，CNN由于其特殊的复用机制，可以进一步减少总线上的数据通信。而复用这一概念，在超大型神经网络中就显得格外重要。如何合理地分解、映射这些超大卷积到有效的硬件上成为了一个值得研究的方向，

(2)更低的Inference计算/存储位宽

AI芯片最大的演进方向之一可能就是神经网络参数/计算位宽的迅速减少——从32位浮点到16位浮点/定点、8位定点，甚至是4位定点。在理论计算领域，2位甚至1位参数位宽，都已经逐渐进入实践领域。

(3)更多样的存储器定制设计

当计算部件不再成为神经网络加速器的设计瓶颈时，如何减少存储器的访问延时将会成为下一个研究方向。通常，离计算越近的存储器速度越快，每字节的成本也越高，同时容量也越受限，因此新型的存储结构也将应运而生。

(4)更稀疏的大规模向量实现

神经网络虽然大，但是，实际上有很多以零为输入的情况，此时稀疏计算可以高效的减少无用能效。来自哈佛大学的团队就该问题提出了优化的五级流水线结，在最后一级输出了触发信号。在Activation层后对下一次计算的必要性进行预先判断，如果发现这是一个稀疏节点，则触发SKIP信号，避免乘法运算的功耗，以达到减少无用功耗的目的。

(5)计算和存储一体化

计算和存储一体化(process-in-memory)技术，其要点是通过使用新型非易失性存储(如ReRAM)器件，在存储阵列里面加上神经网络计算功能，从而省去数据搬移操作，即实现了计算存储一体化的神经网络处理，在功耗性能方面可以获得显著提升。

近几年，AI技术不断取得突破性进展。作为AI技术的重要物理基础，AI芯片拥有巨大的产业价值和战略地位。但从大趋势来看，目前尚处于AI芯片发展的初级阶段，无论是科研还是产业应用都有巨大的创新空间。现在不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品，国内百度、阿里等纷纷布局这一领域，也诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。在CPU、GPU等传统芯片领域与国际相差较多的情况下，中国AI芯片被寄望能实现弯道超车。

当前,传统芯片已不能满足人工智能对芯片性能及算力的要求,如何构建出高效的人工智能芯片,将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据，客观、多角度地对中国人工智能芯片市场进行了分析研究。

报告在总结中国人工智能芯片发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国人工智能芯片的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为人工智能芯片企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2022-2027年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》。

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2023中国新一代人工智能科技产业发展报告（附下载） 人工智能技术现状与发展趋势研究报告