人工智能芯片行业布局和投资前景分析
近年来，随着大数据的发展和计算能力的提升，人工智能迎来了新一轮的爆发，而人工智能芯片作为其产业的最上游，是人工智能时代的开路先锋，也是人工智能产业发展初期率先启动且弹性最大的行业。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。规划强调了人工智能芯片的关键作用：围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求，新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以数据和硬件为基础，重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术，研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络构架和硬件系统，实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。
人工智能芯片概述从功能来看，人工智能芯片可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节；
从应用场景来看，可以分成“Cloud/DataCenter(云端)”和“Device/Embedded(设备端)”两大类；
从技术路线来看，目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种技术路线。
中国人工智能芯片行业投资前景中国人工智能行业发展现状我国人工智能芯片行业发展阶段。华为在2017年德国柏林国际消费类电子产品展览会发布华为首款人工智能（AI）移动计算平台——麒麟970，是业界首颗带有独立NPU（神经网络单元）的手机芯片，是华为人工智能的重要里程碑，也是中国芯片设计行业的重要里程碑。然而，从大趋势来看，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段，无论科研还是产业应用都有巨大的创新空间。
人工智能芯片行业市场规模。截止2018年5月，全球至少有60家初创公司在研发语音交互和自动驾驶人工智能芯片、至少有5家企业已经获得超过1亿美元的融资。未来，人工智能将成为引领行业变革的重要力量，人工智能芯片将从中获得广阔的应用市场。Gartner预计，到2022年，人工智能将为半导体供应商带来158亿美元的新增收入。
我国人工智能芯片行业投资机遇执行人工智能算法的专用芯片和集成了人工智能神经网络处理功能的通用芯片将是人工智能芯片领域热点。发展应用于设备端推断的人工智能芯片将成为我国芯片设计企业重要的发展机遇。由于云端推断具有网络带宽有限、网络延时过长等问题，云端推断无法满足高清摄像头、自动驾驶汽车等终端设备的应用需求，基于设备端推断应用场景的低功耗异构芯片将在消费电子领域获得巨大市场空间。当下，我国消费电子领域制造业整机企业快速发展，潜在的整机企业同芯片企业合作机会增加，将为低功耗异构芯片设计业企业带来芯片应用市场，有利于摊薄芯片设计成本，推动形成适合于芯片设计企业发展的生态环境，保障芯片设计企业实现长期发展。
“边缘侧智能”发力，人工智能芯片与物联网的紧密结合成为亮点。2018年12月，Gartner发布的《预测2019：人工智能与未来工作》报告重点提及“边缘计算”的潜力与应用价值。MarketsandMarkets数据显示，到2022年，边缘计算市场的价值将达到67.2亿美元，年复合增长率35.4％，关键驱动因素是物联网和5G网络的出现，“智能”芯片性能提升、“智能”应用程序数量的增加以及云基础架构负载的增加。随着人工智能应用的不断扩展，定位于“云端”的人工智能应用普遍存在功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输过程安全性较低等问题。预计，未来会有更多人工智能芯片部署于网络“边缘侧”。“边缘侧智能”专指靠近智能终端以及数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储、应用的开放计算平台，已经成为人工智能芯片的重要发展趋势。
各大芯片制造商在人工智能垂直领域实践深化。各大芯片制造商除了在单纯的研发层面需要更有针对性地进行技术攻坚之外，在整个芯片领域、产业应用和行业化纵深发展等配套层面也积极快速进行探索和发展，推进应用加快“落地”，推动人工智能芯片产品更加实用化。2018年，人工智能芯片领域的重大进展之一体现在各大人工智能芯片制造商立足于解决实际问题，在人工智能领域的实践正在不断深化。在2018年11月举行的2018英特尔人工智能大会上，英特尔发布了英特尔神经计算棒二代（英特尔NCS2），利用该计算棒可以在网络边缘构建更智能的人工智能算法和计算机视觉原型设备。英特尔NCS2基于英特尔MovidiusMyriadX的VPU，并得到英特尔OpenVINO工具包的支持，与上一代神经计算棒相比性能更优，能够以可负担的成本加快深度神经网络推理应用的开发。英特尔NCS2支持深度神经网络测试、调整和原型制作，可以帮助开发者进入实际应用的量产阶段。2018年11月，英特尔牵头的联合研发团队开发的野外智能相机搭载了Movidius人工智能视觉处理芯片，可完成东北虎及有蹄类动物识别，以及人类识别（用于反盗猎）等多重识别任务。
人工智能芯片行业融资情况和企业布局自2013年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。我国人工智能产业保持快速增长，部分技术接近或达到国际领先水平，投融资规模和企业数量位居世界前列。从投融资市场来看，中国人工智能领域的投融资占全球比值超过60%，成为全球最“吸金”的国家。
芯片作为人工智能发展的核心，更是受到了资本的青睐，融资事件频频。2017年9月寒武纪公司获得1亿美元A轮融资后，资本市场对人工智能芯片领域的关注度骤然提升。2018年5月，商汤科技获得6.2亿美元C+轮融资；6月，寒武纪科技完成数亿美元的B轮融资。人工智能芯片领域已成为我国集成电路产业投融资热点领域。
在资本密集投资人工智能芯片领域的背后，是逐步成熟和快速发展的人工智能芯片市场。在对人工智能芯片的布局上，除了全球知名的芯片巨头如英特尔、英伟达、高通等，互联网巨头谷歌、脸书等，国内寒武纪、华为、商汤科技、依图科技、深鉴科技、旷视科技、地平线机器人、百度、阿里等也加入到激烈的人工智能芯片产业之中。在未来的人工智能行业争夺上，中国的这些“新军团”将与强大的国外芯片军团正面竞争。
国内企业布局与融资概况由于人工智能芯片从研发设计到制造需要大笔的资金支持，对于国内的初创企业而言，融资是必经之路，尤其是对成长型芯片企业来说，资金是保证它们前进的根基。
从国内人工智能芯片企业最近的融资动态来看，手机、安防、医疗、机器视觉和无人驾驶等是未来重点关注的领域。
1．寒武纪
（1）重点布局领域：手机、机器人、云服务器
寒武纪是全球智能芯片领域的先行者，宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。寒武纪是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。
2016年推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU，与特斯拉增强型自动辅助驾驶、IBMWatson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。
2018年5月，寒武纪科技公司发布了我国自主研发的CambriconMLU100云端智能芯片和板卡产品、寒武纪1M终端智能处理器IP产品。这款国内首个云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平，AI芯片技术研发进程的进一步加快将带动行业投资布局的加快。
目前，华为手机和寒武纪芯片深度合作，用装有寒武纪1A处理器的华为Mate10手机扫英文文章，微软翻译软件可以实时将其转化为中文。
寒武纪对机器人行业非常看好，在2016年就推出了“全自主智能机器人—小武”，它针对的是日益增长的儿童陪护市场，自主智能抓拍是该产品的一大亮点。
（2）融资概况
寒武纪科技能取得这么多关注度，与它强大的技术背景和背后雄厚的资金团密不可分。在国内的人工智能芯片产业，寒武纪科技的发展速度非常快。尽管成立于2016年，但是到目前为止，它获得的融资及成绩备受行业关注。
2018年6月，创业公司寒武纪正式对外宣布完成数亿美元的B轮融资，由中国国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本联合领投，中金资本、中信证券投资、金石投资、TCL资本、中科院科技成果转化基金跟投，原股东元禾原点、国科投资、阿里巴巴创新投、联想创投、中科图灵继续跟投支持。寒武纪表示，在完成此次B轮融资后，公司的整体估值达25亿美元。
2.商汤科技
（1）重点布局领域：手机、医疗、安防、无人驾驶
商汤科技由香港中文大学工程学院团队创立，是一家致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司，总部位于北京。商汤科技提供人脸识别、语音技术、文字识别等一系列人工智能产品及解决方案，帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。战略合作伙伴包括高通、华为、小米科技、本田汽车和麻省理工大学等。
2017年11月，商汤科技入选中国商业案例TOP30。
在手机领域，随着人们对速度、数据处理等需求增长，人工智能芯片在手机领域发挥着不可替代的作用。目前商汤科技与华为、小米等主流手机厂商合作，如2018年上市的小米8，由商汤科技提供的3D结构光人脸识别，能够在全黑环境下实现疾速人脸解锁。
在医疗领域，国内人工智能医疗热潮始于医学影像领域，未来的机遇是利用人工智能技术做药物研发甚至是生命基因工程等，医疗市场已成各路人工智能的兵家必争之地。商汤科技也在积极布局，通过技术研发和投资并进的方式加入该领域。近日，商汤科技领投禾连健康，商汤科技用人工智能技术加快落地医院场景，深入布局智慧医疗领域，用技术赋能医院和推动医疗产业升级。
在安防领域，国内的海康威视和大华股份早已占据了先机。依托于人工智能技术，商汤科技近几年也加大在安防上的投入，从公安安防应用切入行业是其一大战略，目前很多产品已经应用于公安系统之中。未来，智能家居、智慧城市也将是其重点布局的领域。
在无人驾驶领域，人工智能技术无疑是核心部分。在2017年，商汤科技就与本田合作，将基于本田的车辆控制技术系统融合商汤科技的视觉算法和开发平台，共同发力适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。
（2）融资概况
2018年4月，商汤科技完成6亿美元C轮融资，此次融资由阿里巴巴集团领投，新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投。2018年5月，商汤科技SenseTime宣布完成C+轮6.2亿美元融资，由多家国内外投资机构和战略伙伴参与，联合领投方包括厚朴投资、银湖投资、老虎基金、富达国际等，深圳市创新投资集团、中银集团投资有限公司、上海自贸区基金、全明星投资基金等跟投，高通创投、保利资本、世茂集团等作为战略投资人参与。9月，其又马不停蹄地获得来自软银中国的10亿美元战略投资。
截至目前，商汤科技总融资额超过16亿美元，估值超过45亿美金，继续保持全球总融资额最大、估值最高的人工智能独角兽地位。
强大的资金流无疑是商汤科技的一笔巨大财富，在成立时间上，商汤科技早于寒武纪科技2年左右。商汤科技之所以能有如此高的估值，这与它对前沿产业的布局和超强的盈利能力有着密不可分的关系。商汤科技的业务营收连续三年保持400%同比增长，快速结合场景落地，2018年，主营业务合同收入同比增长10多倍。
商汤科技已然进入技术、商业、资本三重裂变阶段。C+轮融资后，商汤科技会继续加大研发和人才方面的投入，继续引领中国人智能创新市场的飞速发展，并领跑全球。
3.依图科技
（1）重点布局领域：医疗、安防、金融
依图科技成立于2012年，从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。目前，依图的技术已经服务于安防、金融、交通、医疗等多个行业。
未来人工智能技术在医疗上将大有可为，就在前不久，依图医疗与华西医院合作，研发的国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统正式发布，这也为其进军医疗市场提供了很好的商业案例。除了在医疗市场上加大投入，安防市场一直是依图科技在人工智能芯片领域立足的根基。依图科技产品已在全国近30个省份应用，覆盖超过18亿人像。
2018年3月，华为与依图科技联合发布人工智能一体机，华为依图人脸一体机基于华为视频智能分析服务器G2500和依图科技业界领先的智能识别算法，支持多种场景的视频对比和分析能力，实现超过99%的精准识别率，提供最高可达256路实时分析能力。
随着人们对金融高效率、个性化的要求，人工智能技术在金融上也有着非常广阔的前景，依图科技当然也不会放过这样的市场。目前，依图与中国农业银行、平安、招商、美团、小米等均有合作。
（2）融资概况
2016年6月，依图宣布获得数千万美元B轮融资，投资方为云锋基金。依图此前主要致力于图像技术在安防和金融领域的应用，已经开发了很多应用案例，本轮融资后，将会继续扩展其在各行业的落地。此前，依图曾获得来自真格的天使轮、来自红杉和高榕的A轮天使投资。
2017年5月，依图完成3.8亿元C轮融资。此轮募集的资金，将主要用于人工智能技术在医疗行业的核心技术研发、医疗行业临床应用的拓展，以及人工智能医疗团队的建设。2018年6月，依图科技完成2亿美元的C+轮融资，投资方包括工银国际、浦银国际等。融资后估值约23亿美元。
国外企业布局概况英特尔、谷歌、英伟达等国外各大巨头公司已纷纷推出了自己的人工智能芯片。英特尔在所有类型的人工智能芯片专用架构上都有布局，为机器学习推销传统的CPU，收购Altera和Nervana，前者专注于FPAG，后者专注于神经网络专用处理器（类似于谷歌的TPU）；谷歌的TPU拥有一个核心和用软件控制的内存（而非缓存）；英伟达的GPU则拥有80多个内核。
THEEND当前，人工智能芯片已然成为全球科技竞争的热点，也是国家科技战略的制高点，我国在这一领域取得了初步成果。但同时也要看到，国外巨头垄断了大部分市场，我国在这一领域仍然不够成熟，呈现百家争鸣、各自为政的局面。
人工智能芯片（AI芯片）行业报告
第1章：中国人工智能芯片行业发展现状与企业竞争策略分析1.1人工智能芯片行业发展现状分析
1.1.1人工智能芯片行业发展现状
（1）人工智能芯片行业发展历程分析
（2）人工智能芯片行业产品结构分析
1）按照技术架构分类
2）按照功能分类
3）按照运用场景分类
（3）人工智能芯片行业市场供需状况分析
1）行业供给状况
2）行业需求状况
（4）人工智能芯片行业最新技术进展分析
1）AI芯片相关技术概览
2）AI芯片新兴技术及进展
3）AI芯片行业专利获得情况
4）AI芯片技术发展展望
1.1.2人工智能芯片行业发展特点分析
（1）特点1：行业处于起步阶段
（2）特点2：企业参与度不断提升
（3）特点3：AI芯片企业区域分布呈现区域性
（4）特点4：行业蓝海引投资热潮
（5）特点5：高门槛、高毛利
1.1.3人工智能芯片行业发展存在的问题分析
（1）问题1：国内企业综合竞争力不强
（2）问题2：芯片设计企业依赖国外制造
（3）问题3：行业存在一定的过度炒作
1.2人工智能芯片行业面临形势分析
1.2.1形势1：老牌芯片企业、创新型科技公司同台竞技
1.2.2形势2：新兴需求带来商业模式不断创新
（1）新兴需求加速涌现
1）数据中心应用
2）移动终端应用
3）自动驾驶应用
4）安防应用
5）智能家居应用
（2）创新商业模式加速涌现
1.2.3形势3：国产化替代迫在眉睫
1.3人工智能芯片企业竞争策略分析
1.3.1人工智能芯片企业竞争现状分析
（1）人工智能芯片企业竞争层次分析
（2）人工智能芯片企业竞争格局分析
1）行业现有竞争者分析
2）行业潜在进入者威胁
3）行业替代品威胁分析
4）行业供应商议价能力分析
5）行业购买者议价能力分析
6）行业竞争情况总结
（3）人工智能芯片企业市场份额分析
1）全球AI芯片市场竞争格局
2）中国AI芯片市场竞争格局
1.3.2人工智能芯片企业竞争策略分析
1.3.3人工智能芯片企业核心竞争力打造
第2章：短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块战略规划与企业布局竞争策略2.1短期（3-5年）人工智能芯片行业发展指引方向分析
2.1.1人工智能芯片行业短期内政策引导方向
（1）国家层面政策引导方向
1）《新一代人工智能发展规划》
2）《互联网+人工智能三年行动实施方案》
3）小结
（2）地方层面政策引导方向
1）深圳市
2）北京市
2.1.2人工智能芯片行业短期内技术引导方向
（1）3-5年内最有希望突破的技术领域
1）目标领域
2）技术挑战
3）芯片架构设计趋势
4）小结
（2）现有企业技术布局分析
1）寒武纪：同时发力终端和云端芯片
2）地平线机器人：嵌入式及智能驾驶领域具备优势
（3）现有企业技术突破成果
（4）现有企业3-5年研发规划
2.1.3人工智能芯片行业短期内空间布局引导方向
（1）人工智能芯片行业目前全国空间格局
（2）人工智能芯片行业目前重点区域布局
1）北京市
2）上海市
（3）3-5年内空间布局演变趋势
2.1.4人工智能芯片行业短期内重大工程引导方向
（1）3-5年内人工智能芯片行业政府公布重大工程
（2）重大工程给行业带来的市场机会
（3）重大工程对国内外企业引导方向
1）高通进军自动驾驶芯片，2023年量产挑战英伟达
2）地平线发布量产车规级AI芯片，计划2020年装车
2.1.5人工智能芯片行业短期内消费结构引导方向
（1）人工智能芯片行业短期内研究热门领域
（2）人工智能芯片行业短期内消费结构变动趋势
（3）人工智能芯片行业短期内区域消费升级
2.1.6人工智能芯片行业短期内投融资引导方向
2.2短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块前景预测
2.2.1短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块探索
（1）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块简析
（2）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块技术进展
1）GPU发展阶段
2）GPU最新技术动态
（3）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块产品价格
（4）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块市场目标
（5）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块主要任务
1）国内人工智能芯片行业现状
2）短期（3-5年）人工智能芯片行业主要任务
2.2.2短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块竞争格局
（1）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块企业布局
（2）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块竞争要点
1）算法
2）算力
3）数据
（3）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块现有企业市场份额
（4）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块现有企业竞争优势
（5）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点业务版块企业竞争力打造
1）英特尔：收购+多元产品线+平台整合
2）英伟达和AMD：不断升级架构+推出新品
2.2.3短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块发展趋势
（1）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块产品趋势
1）云端芯片
2）融合芯片
3）终端发展
（2）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块技术趋势
1）训练与推理发展趋势
2）云端数据中心发展趋势
（3）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块政策趋势
1）人工智能
2）人工智能芯片
（4）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块竞争趋势
1）云端训练芯片
2）安防人工智能芯片
（5）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块消费趋势
2.2.4短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块前景预测
（1）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块促进因素分析
（2）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块全球市场前景预测
（3）短期（3-5年）人工智能芯片行业重点发展业务版块中国市场前景分析
2.3短期（3-5年）人工智能芯片企业战略规划分析
2.3.1中科寒武纪科技股份有限公司
（1）企业产品布局规划
1）企业产品规划现状
2）企业产品布局规划
（2）企业业务布局规划
（3）企业技术布局规划
1）企业技术布局现状
2）企业技术布局规划
（4）企业营销战略规划
（5）企业竞争战略规划
2.3.2云知声智能科技股份有限公司
（1）企业产品布局规划
（2）企业业务布局规划
（3）企业技术布局规划
（4）企业营销战略规划
（5）企业竞争战略规划
2.3.3深圳地平线机器人科技有限公司
（1）企业产品布局规划
（2）企业业务布局规划
1）企业业务布局现状
2）企业业务布局规划
（3）企业技术布局规划
（4）企业营销战略规划
（5）企业竞争战略规划
2.3.4上海富瀚微电子股份有限公司
（1）企业产品布局规划
1）企业产品布局现状
2）企业产品布局规划
（2）企业业务布局规划
（3）企业技术布局规划
1）企业技术布局现状
2）企业技术布局规划
（4）企业营销战略规划
（5）企业竞争战略规划
1）总体战略规划
2）人才战略规划
2.3.5北京灵汐科技有限公司
（1）企业产品布局规划
1）企业产品布局现状
2）企业产品布局规划
（2）企业业务布局规划
（3）企业技术布局规划
（4）企业营销战略规划
（5）企业竞争战略规划
第3章：中长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块战略规划与企业布局竞争策略3.1中长期（5-10年）人工智能芯片行业发展指引方向分析
3.1.1人工智能芯片行业中长期政策引导方向
（1）国家层面政策引导方向
（2）地方层面政策引导方向
3.1.2人工智能芯片行业中长期技术引导方向
（1）5-10年最有希望突破的技术领域
（2）现有企业中长期研发方向
（3）行业研究所中长期研发方向
3.2中长期（5-10年）人工智能芯片行业重点业务版块发展规划
3.2.1长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块探索
（1）长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块简析
（2）长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块关键技术
（3）长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块发展目标
3.2.2长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块竞争格局
（1）长期（5-10年）显示芯片（GPU）行业企业竞争格局
（2）长期（5-10年）可编程芯片（FPGA）行业企业竞争格局
（3）长期（5-10年）专用定制芯片（ASIC）行业企业竞争格局
（4）长期（5-10年）类脑芯片行业企业竞争格局
3.2.3长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块发展趋势
（1）长期（5-10年）显示芯片（GPU）行业发展趋势
（2）长期（5-10年）可编程芯片（FPGA）行业发展趋势
1）平台化+异构整合趋势
2）嵌入式FPGA市场接受程度提升
3）在垂直行业存在较大的空间
（3）长期（5-10年）专用定制芯片（ASIC）行业发展趋势
1）成为自动驾驶量产芯片唯一的解决方案
2）主要目标市场是消费电子
3）适应各种算法成为当前最大难题
（4）长期（5-10年）类脑芯片行业发展趋势
3.2.4长期（5-10年）人工智能芯片行业重点发展业务版块前景预测
（1）长期（5-10年）人工智能芯片行业发展促进因素分析
1）政策因素
2）技术因素
3）市场因素
（2）长期（5-10年）人工智能芯片行业市场规模测算
（3）长期（5-10年）人工智能芯片行业重点板块规模预测
1）显示芯片（GPU）
2）可编程芯片（FPGA）
3）专用定制芯片（ASIC）
4）类脑芯片
3.3中长期（5-10年）人工智能芯片企业发展战略规划
3.3.1重点企业中长期发展战略规划
（1）重点企业中长期技术战略规划
（2）重点企业中长期业务布局规划
（3）重点企业中长期商业模式规划
（4）重点企业中长期市场培育规划
3.3.2追赶企业中长期发展战略规划
（1）追赶企业中长期技术战略规划
（2）追赶企业中长期业务布局规划
（3）追赶企业中长期商业模式规划
（4）追赶企业中长期市场培育规划
3.3.3起步企业中长期发展战略规划
（1）起步企业中长期技术战略规划
（2）起步企业中长期业务布局规划
（3）起步企业中长期商业模式规划
（4）起步企业中长期市场培育规划
图表目录
图表1：人工智能芯片发展历程
图表2：人工智能芯片发展大事记
图表3：人工智能芯片不同分类情况
图表4：各芯片优缺点分析
图表5：中国AI芯片生产研发重点企业
图表6：2017-2018年全球人工智能芯片市场规模（单位：亿美元）
图表7：2016-2018年中国AI芯片市场规模（单位：亿元）
图表8：AI芯片相关技术概览
图表9：2010-2019年中国人工智能芯片相关技术专利申请数量变化图（单位：件）
图表10：2013-2019年中国人工智能芯片相关技术专利公开数量变化图（单位：件）
图表11：截至2019年中国人工智能芯片相关技术专利申请人构成TOP10（单位：件）
图表12：截至2019年中国人工智能芯片相关技术专利分布领域TOP10（单位：件，%）
图表13：中国人工智能芯片所处周期
图表14：中国AI芯片代表性公司代表产品一览表
图表15：我国人工智能芯片地域分布情况
图表16：2018年中国AI芯片市场区域份额图（单位：%）
图表17：2016-2019年中国部分AI芯片企业融资历程
图表18：中国人工智能芯片行业投资壁垒
图表19：2010-2019年三季度英伟达、英特尔和高通毛利率情况（单位：%）
图表20：2018年全球AI芯片企业排名TOP24
图表21：2013-2019年中国集成电路进出口金额统计（单位：亿美元）
图表22：AI芯片入场玩家类型及介绍
图表23：中国人工智能芯片商业模式与代表厂商
图表24：美国半导体企业对中国市场的依赖程度（按照营收来源）（单位：%）
图表25：2018年全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表26：2018年全球主要AI芯片类型及企业
图表27：中国AI芯片行业现有竞争情况
图表28：我国AI芯片行业潜在进入者威胁分析
图表29：我国AI芯片行业对上游供应商的议价能力分析
图表30：我国AI芯片行业对下游客户议价能力分析
图表31：人工智能芯片行业五力分析结论
图表32：2018年全球计算芯片市场份额（按厂商）（单位：%）
图表33：中国人工智能专用芯片竞争格局
图表34：Intel公司竞争策略
图表35：人工智能芯片企业提升核心竞争力关键点
图表36：《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中人工智能行业短期发展目标
图表37：深圳市人工智能芯片产业加快发展4个方面
图表38：北京市人工智能芯片产业发展措施
图表39：人工智能芯片行业3-5年内技术目标领域
图表40：（a）AI芯片中的冯•诺伊曼瓶颈（b）内存层级结构
图表41：常见神经网络的基本参数
图表42：逻辑器件的最小翻转能耗趋势
图表43：GoogleCloudTPUPod（HotChips2017）
图表44：AI芯片在架构层面技术发展趋势
图表45：2019年最值得关注的人工智能芯片企业TOP25
图表46：人工智能芯片行业上市企业研发及市场动态
图表47：2019年2月中国人工智能企业区域分布情况（单位：%）
图表48：国内人工智能芯片企业列表
图表49：上海市人工智能企业分布热力图
图表50：中国人工智能企业分布情况（单位：家）
图表51：科技部关于人工智能芯片技术的计划
图表52：科技部关于人工智能芯片技术技术规划给企业带来的机会
图表53：高通自动驾驶平台SnapdragonRide的特点
图表54：地平线征程二代芯片核心参数
图表55：2012-2019年上半年人工智能应用技术热点排名
图表56：与人工智能芯片直接相关的热门研究领域
图表57：国内外技术及应用开放平台
图表58：2019年北京市自动驾驶车辆道路测试资格公布名单
图表59：2006-2019年中国人工智能芯片行业融资情况（单位：起，亿元）
图表60：2006-2019年中国人工智能芯片行业具体融资情况（单位：人民币，美元）
图表61：2017-2019年中国AI芯片企业融资方向整理
图表62：英伟达和AMDGPU架构演进路线图
图表63：GPU芯片的发展历程
图表64：英特尔研发高端GPU的目标
图表65：人工智能芯片行业GPU领域企业布局
图表66：人工智能芯片行业爆发的三大条件及相关布局企业
图表67：2019年第二季度全球GPU整体市场份额图（单位：%）
图表68：人工智能芯片行业3-5年重点领域现有企业竞争优势
图表69：英特尔进入人工智能芯片领域的三大路径
图表70：云端训练芯片3-5年竞争格局
图表71：安防人工智能芯片主要企业布局
图表72：人工智能芯片行业3-5年重点领域促进因素
图表73：2020-2024年全球人工智能GPU芯片市场规模测算（单位：亿美元）
图表74：中科寒武纪科技股份有限公司人工智能芯片产品分析
图表75：中科寒武纪科技股份有限公司产品布局规划
图表76：中科寒武纪科技股份有限公司竞争战略规划
图表77：云知声智能科技股份有限公司业务布局现状
图表78：云知声智能科技股份有限公司业务生态示意图
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如您对人工智能芯片（AI芯片）行业报告有个性化需求，请点击个性化定制咨询»预见2023：2023年中国人工智能芯片行业市场规模、竞争格局及发展前景预测 未来市场规模将近3000亿元
行业主要上市公司：目前国内人工智能芯片产业的上市公司主要有寒武纪(688256)、四维图新(002405)、北京君正(300223)、芯原股份(688521)等。
本文核心数据：2017-2025年中国人工智能芯片市场规模情况
1、人工智能芯片行业概况
——人工智能芯片定义及分类
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。人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。
当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。
2)人工智能芯片行业产业链剖析：产业链条短
人工智能芯片产业链结构清晰，链条较短，主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。
我国人工智能芯片行业产业链完善，各产业链环节均有许多业绩优秀的企业，注重研发和产品品质，上游为半导体材料与设备，代表性企业有立昂科技、中环股份、神工半导体等;中游为芯片设计与制作，代表性企业游寒武纪、地平线、华为海思等;下游应用市场广阔，代表性企业有腾讯、商汤、中国移动等。
2、中国人工智能芯片行业发展历程：行业处于萌芽蓄力期
中国人工智能芯片起步晚，发展快，主要得益于政策的大力支持以及产学研结合的模式，2016年人工智能AlphaGo打败围棋大师李世石，支撑人工智能算力的AI芯片备受关注，中国本土涌现许多人工智能科技公司，其中就包括中科寒武纪;2017年人工智能推理芯片助力推出世界首款搭载寒武纪高性能机器学习处理器芯片的推理服务器;2018年中国AI芯片占据全球25.9%的市场份额，首次超越美国;到2022年，中国AI芯片在性能、处理速度、利用率上实现单点突破。
目前，我国人工智能芯片与国际先进水平相比还有一定距离，所取得成就仅是在部分领域，整个行业还处于生命周期的萌芽期，需要更多的投入和努力。
3、中国人工智能芯片行业政策背景：政策加持，人工智能芯片发展持续加力
人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。从我国“十三五”至“十四五”规划时期，我国人工智能芯片产业在政策的扶持下，逐渐发展壮大，渗透入各行各业，在基础算法领域相较其他国家略胜一筹。
“十三五”规划时期，第一次将人工智能芯片列入国家发展规划中，之后出台《新一代人工智能产业发展三年行动计划2018-2020》，提出重点扶持神经网络芯片，推动人工智能芯片在国内实现规模化应用。到2022年，“十四五”规划提出重点发展数字技术创新，提高人工智能芯片的研发和应用;同时，“十四五“国民健康规划提出大力推广人工智能芯片在医疗、卫生等公共领域的应用，切实保障民生，助力人工智能芯片从研发落地到应用。
4、中国人工智能芯片行业发展现状分析
——中国人工智能芯片市场规模逐年上涨
人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大，根据赛迪披露的数据，2021年，我国人工智能芯片市场规模达到310.6亿元;前瞻初步预测，2022年，我国人工智能芯片市场规模将达到465.9亿元。
2)中国人工智能芯片市场云端芯片所占市场份额最大
随着人工智能芯片的大规模应用，各地政府加快推进对人工智能芯片发展的支持力度，2021年中国云端训练芯片市场份额达到51%，可见中国人工智能芯片市场规模以云端训练芯片占据主要的市场份额。随着中国人工智能应用需求的不断落地，未来终端芯片也将会有更广阔的发展空间。
3)中国人工智能芯片投资额整体上涨
我国人工智能芯片行业起步晚，但发展迅速;2016年，我国人工智能芯片行业投融资事件只有2起，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大，我国人工智能行业投融资市场也逐渐活跃，到2021年达到近年来的顶峰，融资金额176.46亿元，投融资事件达到44起;2021年后我国人工智能芯片行业开始遇冷，融资事件数开始下降，融资金额同时下跌。2022年我国人工智能芯片行业发生融资事件22起，较上年下降50%;融资金额为112.48亿元，较上年下降36%。主要原因是受宏观环境影响，原材料价格上涨，上游半导体设备供应不足，导致芯片产能下降，技术瓶颈制约作用显著，导致中国人工智能芯片产业在2022年出现明显下降。
5、中国人工智能芯片行业竞争格局分析
——中国人工智能芯片行业区域竞争格局：上海代表性企业最集中
从我国人工智能芯片产业链企业区域分布来看，人工智能芯片产业产业链企业主要分布在北京、上海、广东等地，其次是江苏、浙江、四川，新疆、西藏等省份，虽然有企业分布，但是数量极少。
从互联周刊发布的TOP50榜单企业分布情况来看，北京、上海、广东等地代表性企业较多;其中，上海拥有较多代表性企业，如联发科、天数智芯、依图、黑芝麻智能等，主要是因为上海拥有较多的高新技术企业，如云计算、大数据、自动驾驶等领域的互联网科技公司，人工智能芯片市场较活跃，有持续稳定的市场需求，能够促进新兴人工智能芯片企业的萌芽和发展。在互联网周刊发布的中国人工智能芯片TOP50企业榜单中，企业数量排名前三的省市分别是上海、广东、北京;其中，上海市拥有18家，占比36%，广东省拥有11家，占比22%;北京市拥有10家，占比20%。
2)中国人工智能芯片行业企业竞争格局：上市公司数量较少，科技巨头跨界发力
我国人工智能芯片行业还处于生命周期的萌芽期，市场增长较快，但由于人工智能芯片行业技术壁垒较高，芯片研发周期长，研发要求高，风险较大，目前人工智能芯片行业的融资轮次仍然处于早期阶段，C轮后的融资数量较少。根据互联网周刊发布的“2022年中国人工智能芯片企业TOP50榜单”，AI芯片市场涵盖了下游应用市场的家居、安防、交通、医疗、工业等多个领域，其中海思半导体、联发科、地平线机器人、寒武纪、中星微电子等知名企业均入选名单。
6、中国人工智能芯片行业发展前景及趋势预测
——“十四五”建设打造数字经济，聚焦人工智能芯片领域
人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。随着云计算、大数据、物联网、自动驾驶等领域的飞速发展，更复杂的场景处理要求更高的算力基础，对人工智能芯片的数量以及性能需求加大，芯片成为硬件中最核心的部分，是产业互联网最核心的基础设施。
此外，国家“十四五”规划明确提出打造数字经济新优势，加强关键数字技术创新应用。加快推进高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器、通用处理器等领域研发突破和迭代应用。未来五年，中国将在研发领域持续投入充足的经费，力争在人工智能芯片、量子计算等先进技术领域走在国际前列。
2)中国人工智能芯片市场需求广阔
随着第三代半导体技术的逐步发展，算力水平和终端应用逐渐落地;当前，我国人工智能芯片的发展尚处在生命周期的萌芽期，技术研发和终端应用的落地还有广阔的发展空间。未来，在政策、市场、技术等合力的作用下，中国人工智能芯片行业将持续稳步增长，预计2024年市场规模有望突破1000亿元;到2027年，中国人工智能芯片市场规模达到2881.9亿元。
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