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AI芯片的研究现状及未来发展趋势近年来，人工智能（AI）的兴起引发了对于AI芯片技术的高度关注。
AI芯片作为实现AI技术的基础设施，正在不断创新和进化。
本文旨在探讨AI芯片的研究现状以及未来发展趋势。
一、AI芯片的背景及发展历程AI芯片是指专门用于处理机器学习、深度学习等AI任务的芯片。
这种芯片是普通CPU或GPU难以胜任的。
AI芯片的出现是AI技术快速发展的产物，其背景可以追溯到深度学习的崛起。
深度学习是一种模仿人脑神经系统的计算模式，因其强大的模式识别能力而备受瞩目。
需求推动着技术的发展，AI芯片自此应运而生。
目前，AI芯片的主流类型有ASIC、FPGA、CPU、GPU等。
二、AI芯片的现状当前，全球AI芯片的市场规模巨大，2018年AI芯片市场规模就达到了110亿美元，而据市场研究机构Global Market Insights预测，到2025年将达到910亿美元。
中国在AI芯片领域也取得了重要进展，比如华为推出了自主研发的千亿级芯片鲲鹏970，中科院在AI芯片国家工程实验室取得重要进展，阿里、腾讯等企业也纷纷布局自研芯片。
AI芯片的发展不仅是研究机构、企业和各国政府的关注重点，也是资本市场的热门话题。
国内外资本市场对于AI芯片投资的热度不减，各种AI芯片研究院所和企业拿到的融资金额也逐年攀升，市场环境向好，也催生了更多的资本、人才、技术的涌现，形成了井喷式的增长。
三、AI芯片的未来发展趋势未来，AI芯片在以下几个方面将会有更多发展突破：1. 智能化：随着人工智能的落地，更高水平的智能硬件需求将不断提高AI芯片的智能化水平。
AI芯片将会更加注重应用场景，实现横向和纵向的应用场景拓展。
2. 聚合化：AI芯片的聚合化势必是未来发展的方向之一。
与其他芯片的协同工作将能够产生更有力的AI支撑。
3. 可变化：转换、再制造和可重构能力将使AI芯片更具灵活性和广阔的应用前景，特别是在多领域的应用场景下。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
中国半导体设备行业市场需求及投资前景分析半导体设备行业处于半导体行业中上游，属于芯片制造厂和封测厂的供应商。
整体行业景气度伴随着半导体周期而波动，虽然周期性比较明显，但如果从拉长时间轴看，半导体设备整体产值是向上的。
全球2018市场规模达到620亿美金，同比增长28.57%，预计未来七年复合成长8%-10%自2017年以来，全球半导体设备销售额不断突破历史纪录创下新高，每年600亿美金以上的销售额成为半导体设备产业新常态。
大陆地区晶圆厂建设潮下，中国市场设备需求激增，预计2018年中国市场设备采购需求达到113亿美金，到2020年，设备需求攀升至150亿美金以上。
中国市场目前以进口设备为主，国产设备市场份额极低，进口替代空间广阔。
半导体设备市场分为前道（晶圆厂）及后道（封测）两段，前道制程设备占比85%，后道制程设备占比15%。
光刻、刻蚀及清洗、薄膜、过程控制及检测是前道制程的四大核心领域，设备价值量在晶圆厂单条产线成本中占到90%以上。
半导体设备供应链体系以日本、美国、欧洲厂商为主。
前十大半导体设备公司日本占有5家，美国4家，欧洲1家本土半导体设备厂商快速成长，预计到2020年国产IC设备产值将达到52亿元。
北方华创、中微半导体、上微装备、盛美半导体等优质IC装备企业增长迅猛。
投资逻辑：行业自身成长+中国厂商进口替代投资逻辑之一：行业自身成长半导体设备整体需求来源于泛半导体领域，即集成电路、LED芯片等子方向均对半导体设备有不同方面的需求。
1）集成电路设备成长动力：先进制程+新晶圆厂投产集成电路设备的需求1：先进制程的推进。
集成电路行业的发展史就是芯片先进制程的发展历史。
从1960s开始集成电路商用化以来，制程从10um到最新的7nm，大约基本每5年左右半导体制程提升一代，每一代的性能与功耗都会大幅度提升。
制程提升的动力就是下游电子行业的对于算力的需求的不断提高。
集成电路新的制程工艺需求更新的半导体设备。
2018年半导体行业分析报告2018年2月目录一、半导体行业处于上升轨道，大基金注资推动国产化加速 (4)1、中国半导体产业发展仍处于上升轨道 (4)2、大基金注资推动国产化加速 (7)二、半导体崛起之路，存储、设备、材料国产替代重中之重 (10)1、IC设计2018年将维持20%增长 (11)2、中国存储产能释放在即，国产替代可期 (13)（1）DRAM的供需关系 (19)（2）NAND Flash的供需关系 (20)3、半导体材料国产化有序进行 (22)（1）半导体硅片国产替代从0到1，国产替代重要一环 (24)4、半导体设备为最大的投资，市场空间巨大 (26)（1）北方华创 (34)（2）长川科技 (34)（3）至纯科技 (35)（4）晶盛机电 (35)5、并购整合是王道，国内封测弯道超车 (35)半导体行业处于上升轨道，大基金注资推动国产化加速。
中国半导体产业处于上升轨道，2017年中国半导体产值估计将达到5140亿元，年增率达到18.6%，维持2010年以来连续第8年双位数成长的态势，显然中国半导体行业发展持续处于上升的轨道。
全球2017-2018年间将建17座12吋晶圆厂，中国大陆占10个。
大基金注资推动国产化加速，至2017年11月底，大基金已实际出资约人民币794亿元，成为IC 领域快速投资促进上、下游协同发展的重要资金来源。
目前大基金二期已经在募资中，预计大基金二期筹资设立方案总规模为1500-2000亿元。
一期加二期及撬动地方产业基金，整体规模有望接近万亿级别。
从大基金对集成电路各环节支持来看，制造、设计、封测、装备、材料环节最终投资占比分别为63%、20%、10%、3%、4%，随着中国半导体行业处于上升轨道以及大基金推动，国内半导体迎来国产替代成长周期。
半导体崛起之路，存储、设备、材料国产替代重中之重。
基于技术门槛考虑，国产化进程势必沿着封测-制造-材料路线传导。
随着国内半导体崛起，存储、设备、材料国产化替代为重中之重。
2018年半导体封测行业格局及市场前景分析报告正文目录1、半导体行业量价齐升，国产替代享万亿空间 (5)1.1半导体行业景气上行，供不应求量增7%价涨11% (5)1.1.1 SOX突破1200，北美设备制造商出货额历史新高 (5)1.1.2【销量】终端应用场景需求稳定增长，IoT、汽车电子将为主要拉动力 (7)1.1.3【价格】供给紧缺价涨11%，资本支出增加新产能逐步释放 (10)1.2 IC进口替代需求强烈，政策助力享万亿空间 (12)1.2.1 半导体市场亚太持续主导，中国已为核心 (12)1.2.2 IC为半导体产品核心，贸易逆差严重失衡 (14)1.2.3 政策大基金全力扶持，国产替代化享万亿空间 (17)2、雁行模式封测环节先行，对标韩台成长千亿破局 (18)2.1 IC封测为必要环节，三要素驱动产业转移 (18)2.2 对标韩台半导体发展轨迹，国内雁尾追赶封测千亿破局 (21)3、格局清晰：台美中三足鼎立，合纵连横国际话语权最强 (26)3.1【全球格局】全球前三企业市占46%，国内跻身第一梯队 (26)3.1.1 生产模式分工不断细化，IDM订单持续释放 (26)3.1.2 封测产业并购加剧，国内跻身第一梯队 (29)3.1.3 国内三强全球排名前十，增长势能最强 (30)3.2【国内格局】内资封测向中高阶转移，国内三强技术与海外同步 (31)4、先进封装重构产业链价值，三要素加速渗透 (32)4.1 先进封装双线并进，技术高度集成化 (32)4.1.1【路径一】尺寸减小方向，FC、Bumping、WLCSP、Fanout (32)4.1.1.2 晶圆级封装(WLCSP)： (34)4.1.1.3 Fanout： (35)4.1.2 【路径二】异质集成方向，SiP、3D封装、TSV (35)4.1.2.1 SiP (35)4.1.2.2 3D封装 (36)4.1.2.3 TSV（硅通孔）技术 (37)4.2 终端应用场景驱动技术演进，异质融合为先进封测方向 (37)4.3 三要素加速先进封装渗透，产业链价值即将重构 (39)4.3.1 国内三强技术水平已与国际先进水平接轨 (39)4.3.2 上游前景巨大，下游需求持续推进 (40)4.3.3 先进封装技术营收增速增长高半导体整体行业平均增长 (40)5、相关建议及主要公司分析 (41)5.1 系统梳理新三板，初步筛选33家企业 (41)5.2 红光股份 (42)5.3 利扬芯片 (47)5.4 芯哲科技 (50)6、风险提示 (53)图表目录图表1费城半导体指数（SOX） (6)图表2北美半导体设备制造商出货额 (6)图表3 全球半导体销售额及同比增长率 (7)图表4 全球半导体销售量及同比增长率 (8)图表5 全球智能手机与PC出货量 (9)图表6 IC终端类型市场规模及市场增长率 (9)图表7 全球半导体销售均价（美元） (11)图表8 全球半导体资本支出及同比增长率 (11)图表9 全球各地区半导体销售额（十亿美元） (13)图表10 中国销售额占亚太地区比重 (13)图表11 2016年全球各产品半导体销售占比 (15)图表12中国集成电路贸易逆差 (16)图表13 中国大陆集成电路自给率 (16)图表14 IC产业政策法规 (17)图表15 地方政府设立集成电路基金规模 (18)图表16 集成电路（IC）产业链 (19)图表17 封测功能 (19)图表18 国内四强企业员工人数及占比 (20)图表19 终端应用产品类型对应封装技术 (21)图表20韩国发展历程 (22)图表21 台湾发展历程 (22)图表22 半导体产业发展脉络 (23)图表23中国IC产业链各环节销售额占比 (25)图表24 2016年中国IC产业链各环节占比 (25)图表25 IC产业两大生产模式 (27)图表26 全球封测细分市场占比 (28)图表27 产业分工不断细化 (28)图表28 全球IC封测企业并购情况 (29)图表29 各地区封测代工产能占比 (30)图表30 2016年全球前十大IC封测代工厂商排名 (31)图表31 国内三强企业拥有拥有先进封装技术及对比 (32)图表32 引线键和工艺与FC工艺对比 (33)图表33 凸点（Bump）结构示意图 (33)图表34 传统封装技术与WLCSP（晶圆级芯片尺寸封装）对比 (34)图表35 薄膜再分布技术工艺步骤及技术流程： (34)图表36 Fan-in与Fan-out对比 (35)图表37 SiP封装示意图 (36)图表38 SiP封装样式 (36)图表39 3D封装样式及演进图 (37)图表40 TSV技术示意图 (37)图表41 封装技术历史演进图 (38)图表42 封装材料、引脚形状、装备方式以及键合方式演进变化 (39)图表43 初步筛选新三板封测相关企业： (41)图表44 红光股份营业收入及同比增长率 (43)图表45 毛利率、销售费用及管理费用率 (43)图表46 红光股份净利润及同比增长率 (44)图表47 红光股份股权结构图 (44)图表48 四公司销售费用管理费用合计占比 (46)图表49 红光股份研发费用（万元） (46)图表50 利扬芯片营业收入及同比增长率 (48)图表51 2016利扬芯片营收（按产品）占比 (48)图表52 利扬芯片净利润及同比增长率 (49)图表53 研发费用占比 (49)图表54 芯哲科技营业收入及同比增长率 (51)图表55 2015芯哲科技营收（按产品）占比 (51)图表56 芯哲科技净利润 (52)图表57 芯哲科技股权结构图 (52)图表58 国内外著名企业客户统计 (53)1、半导体行业量价齐升，国产替代享万亿空间1.1半导体行业景气上行，供不应求量增7%价涨11%1.1.1 SOX突破1200，北美设备制造商出货额历史新高自2016年以来，两大半导体先行指标持续显示半导体行业边际向好趋势。
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
中国5G手机芯片发展历史、行业竞争格局及行业发展趋势分析一、5G手机芯片发展历史：由捆绑式向集成式发展随着智能手机的不断普及，4G市场饱和趋势已经显现，5G商用的落地将带动5G手机发展，为手机产业带来新的活力。
5G手机将进一步带动产业链上下游发展，上游的元器件制造商、中游的通信设备商和下游的终端厂商都将获益，预计2025年5G相关产品和服务市场规模将达到1.15万亿元。
手机的产业链覆盖了显示屏、芯片、电池、PCB、摄像头、外壳等。
相关报告《2019-2025年中国手机指纹芯片行业市场运行态势及投资方向研究报告》芯片开发周期长，通常需要一年到几年不等，为了在5G芯片市场获得竞争优势，部分产商早已提前布局，积极投入5G芯片研发中。
目前，全球有能力研发和制造手机基带芯片的厂商只有五家，分别是：华为、高通、三星、联发科和紫光展锐。
英特尔已宣布退出。
这些芯片厂商中，华为和高通实力最强。
与3G、4G手机采用集成式芯片不同，目前5G手机大多采用“捆绑式”5G芯片。
主要原因为采用“捆绑式”5G芯片，厂商可以快速实现5G网络通讯“捆绑式”5G芯片会额外增加手机功耗，集成式5G芯片为未来发展趋势，预计2020年3月集成式芯片将规模商用2019年，中国5G手机出货量迎来爆发期。
11月5G手机出货量507.4万台，占智能手机总出货量的14.6%手机射频天线(一)：射频前端市场规模按照不同网络制式拆分来看，5G射频前端全球市场规模将会从2018年的0增长至2022年的55亿美元，而LTEAdvanced射频前端市场规模将会从2018年的25亿美元增长至2022年的70亿美元，2G/3G/4G的射频前端市场规模将会从2018年的110亿美元下降至2022年的85亿美元。
手机射频天线(二)：射频前端行业A股从国际竞争力来讲，国内的射频设计水平还处在中低端，但国内射频芯片产业链已经基本成熟，已经形成从设计到晶圆代工再到封测的完整产业链。
2018年智能LED照明芯片开发及产业化项目
可行性研究报告
一、项目投资概算 (3)
二、项目必要性、可行性分析 (3)
1、项目必要性分析 (3)
（1）顺应照明智能化趋势，满足市场需要 (3)
（2）优化产品结构，增强盈利能力 (4)
2、项目可行性分析 (5)
（1）符合国家产业政策导向 (5)
（2）公司具备了开展本项目的各项必要条件 (5)
三、项目实施方案 (6)
1、项目产品 (6)
2、市场前景及容量 (7)
3、项目实施的技术基础 (7)
四、项目主要设备选择 (8)
五、生产及动力供应情况 (9)
六、项目竣工时间、产量、产品销售方式 (9)
七、环境保护 (9)
八、项目组织及实施 (9)
1、组织实施 (9)
2、项目进度计划 (10)。
中国芯片行业市场规模调研及投资前景研究分析报告博研咨询&市场调研在线网中国芯片行业市场规模调研及投资前景研究分析报告正文目录第一章、中国芯片行业市场概况 (3)第二章、中国芯片产业利好政策 (4)第三章、中国芯片行业市场规模分析 (6)第四章、中国芯片市场特点与竞争格局分析 (8)第五章、中国芯片行业上下游产业链分析 (9)第六章、中国芯片行业市场供需分析 (11)第七章、中国芯片竞争对手案例分析 (13)第八章、中国芯片客户需求及市场环境(PEST)分析 (14)第九章、中国芯片行业市场投资前景预测分析 (16)第十章、中国芯片行业全球与中国市场对比 (19)第十一章、对企业和投资者的建议 (20)第一章、中国芯片行业市场概况中国芯片行业近年来经历了快速的发展，已成为全球半导体市场的重要组成部分。
2023年中国芯片市场规模达到约1.5万亿元人民币，同比增长12%。
这一增长主要得益于政府的大力支持、市场需求的持续扩大以及本土企业的技术创新。
1.1 市场规模与增长2023年，中国芯片市场的总销售额达到了 1.5万亿元人民币，其中集成电路（IC）占据了最大的市场份额，销售额约为1.1万亿元人民币，占比73.3%。
存储芯片和逻辑芯片分别占到了18.5%和8.2%的市场份额。
预计到2025年，中国芯片市场规模将进一步扩大至1.8万亿元人民币，年复合增长率约为9.5%。
1.2 政策支持与产业布局中国政府在过去几年中出台了一系列政策措施，旨在推动芯片行业的自主可控发展。
2023年，国家发改委和工信部联合发布了《关于进一步优化集成电路产业发展环境的若干意见》，提出了一系列税收优惠、资金支持和技术研发扶持措施。
这些政策的实施显著提升了国内企业的研发能力和市场竞争力。
1.3 主要企业表现2023年，中国芯片行业的龙头企业表现尤为突出。
中芯国际作为国内最大的晶圆代工厂，2023年的营收达到了450亿元人民币，同比增长15%。
芯片技术的市场前景与发展随着智能时代的到来，芯片技术成为推动技术革新与经济发展的重要力量。
芯片技术可以说是当今IT产业的核心，支撑着电子设备和其它各种智能系统的运行和发展。
本文将从芯片技术市场前景和应用的角度来论述芯片技术的发展现状和趋势。
一、芯片技术的市场前景芯片技术作为一种高科技产业，其市场前景十分广阔。
根据市场研究机构的数据显示，2018年全球芯片市场规模达到了4800亿美元，预计到2025年将达到7880亿美元，年均复合增长率为6.9%。
市场的巨大潜力和稳定增长趋势，使得越来越多的企业和资本涌入芯片行业，加速芯片技术的推广和应用。
从应用领域来看，芯片技术已经广泛应用于移动通信、智能穿戴、智能家居、新能源汽车、医疗健康等多个领域。
特别是在智能手机市场上，芯片技术扮演着重要的角色。
根据市场调研机构Strategy Analytics的最新数据，2018年全球智能手机芯片市场总量约为16亿颗，主流芯片厂商市场份额均有所提高，展现了芯片市场的强劲发展态势。
二、芯片技术的发展现状作为一种高度复杂的技术体系，芯片技术的发展有很多方面的挑战。
当前，芯片技术的发展可以概括为三个趋势，分别是架构升级、制程晶圆尺寸扩大和智能化发展。
首先，架构升级是芯片技术的重要方向之一。
目前，芯片架构正在向更加独立、安全和多样化的路径发展。
比如，移动设备中的SoC（system on chip，片上系统）已经成为主流，同时，逐渐切入人工智能、机器学习等领域芯片的架构也开始逐步突破传统。
其次，制程晶圆尺寸扩大也是芯片技术的重要发展方向。
晶圆尺寸扩大可以增加晶体管的数量，从而提高芯片性能。
当前，芯片领域的制程晶圆尺寸普遍为16nm或14nm。
而在下一代制程中，领先的芯片制造商已经开始采用10、8和7nm制程，提高了芯片的性能和功耗比。
最后，芯片的智能化发展趋势明显。
随着互联网和物联网技术的发展，芯片已经从简单的逻辑控制扩展到了人工智能、机器学习等领域。
中国智能芯片行业前景研究报告客服热线：400-666-1917中商产业研究院网站网址：/前言Introduction随着人工智能受到媒体和资本的热捧，近来国内外各路豪杰纷纷推出自己的人工智能芯片，在PC行业已经开始逐年衰退，智能手机行业也随着市场的逐渐饱和进入瓶颈期的情况下，人工智能、物联网、云计算、大数据等领域被认为是下一个风口。
其中，人工智能无疑是最受媒体和资本热捧的宠儿。
同时，国外大厂纷纷推出了自己的人工智能芯片。
图片图片目录CONTENTS前言2.人工智能芯片行业现状2.1 全球智能芯片行业市场规模2.2 中国智能芯片行业市场规模1.人工智能芯片市场概况1.1 人工智能芯片计算过程分析1.2 人工智能芯片分类分析4.行业重点企业分析4.1 百度4.2 寒武纪4.3 地平线4.4 景嘉微4.5 深鉴科技1.3 不同人工智能芯片特点分析1.4 GPU与CPU的比较3.1 政策护航3.人工智能芯片市场动力3.2 人工智能市场发展推动3.3 市场需求推动01人工智能芯片市场概况人工智能芯片计算过程分析伴随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。
而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，其中硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。
芯片就是硬件的最重要组成部分。
包括两个计算过程：1、训练；2、执行。
资料来源：中商产业研究院整理人工神经网络人脸车辆语音人脸标签车辆型号文字识别训练过程执行过程人脸识别车辆识别语音识别人工智能芯片计算过程人工智能芯片分类分析随着人工智能的快速发展，应用场景不断拓展，目前已覆盖包括深度学习、机器视觉、指纹识别、人脸识别、个人助理、智慧机器人等13个具体应用。
技术架构来看，人工智能芯片分为通用性芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）三大类。
人工智能芯片分类人工智能芯片GPU FPGAASICBPUNPUTPU VPU资料来源：中商产业研究院整理不同人工智能芯片特点分析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。
GPU 最先被引入深度学习，技术最为成熟；FPGA具有硬件可编程特点，性能出众但壁垒高。
ASCI 由于可定制、低成本是未来终端应用的趋势。
AI芯片芯片特点GPU GPU称为图形处理器，它是显卡的“心脏”是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。
FPGA FPGA称为现场可编程门阵列，用户可以根据自身的需求进行重复编程。
适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度。
ASIC ASIC是一种为专门目的而设计的集成电路。
是为实现特定要求而定制的专用AI芯片。
除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动端。
资料来源：中商产业研究院整理GPU与CPU的比较GPU使用SIMD（单指令多数据流）来让多个执行单元以同样的步伐来处理不同的数据，原本用于处理图像数据，但其离散化和分布式的特征，以及用矩阵运算替代布尔运算适合处理深度学习所需要的非线性离散数据。
作为加速器的使用，可以实现深度学习算法。
GPU由并行计算单元和控制单元以及存储单元构成GPU拥有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，擅长做类似图像处理的并行计算，以矩阵的分布式形式来实现计算。
同CPU不同的是，GPU的计算单元明显增多，特别适合大规模并行计算。
CPU和GPU区别对比 CPU GPU架构区别70%晶体管用来构建Cache还有一部分控制单元，负责逻辑算数部分不多整个就是一个庞大的计算阵列（包括alu和shader填充）非常依赖Cache不依赖Cache逻辑核心复杂逻辑核心简单计算目的适合串行适合大规模并行运算复杂度高运算复杂度低资料来源：中商产业研究院整理02人工智能芯片行业现状全球智能芯片市场规模分析数据来源：中商产业研究院数据库数据显示，2017年全球人工智能芯片市场规模达到44.7亿美金，随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，预计到2018年将达到57亿美金，2020年有望突破百亿大关，增长迅猛，发展空间巨大。
中国人工智能芯片市场分析目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。
随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。
数据显示，2017年中国人工智能芯片市场规模达到33.3亿元，同比增长75%；预计2018年市场规模将进一步增长，达到45.6亿元。
数据来源：中商产业研究院数据库03人工智能芯片市场动力政策护航随着人工智能的快速发展，国家相继出台一系列政策支持中国人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。
2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》的发布，它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化。
时间政策相关内容2015年5月《中国制造2025》首次提及智能制造，提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化。
2015年7月《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一。
明确提出，依托互联网平台提供人工智能公共创新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。
2017年3月 在十二届全国人大五次会议的政府工作报告中，“人工智能”首次被写入政府工作报告。
2017年7月《新一代人工智能发展规划》 明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到 世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化。
中国人工智能市场分析数据显示， 2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了6.86%。
在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长65.34%。
2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。
随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。
数据来源：中商产业研究院整理市场需求推动人工智能技术的快速发展，推动我国人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，并正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业。
数据显示，目标行业市场中AI+占比40%，其次是智能机器人、智能驾驶、无人机。
随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不数据来源：中国信通院、中商产业研究院整理断扩展，对智能芯片的需求也将增加。
04行业国内企业分析百度（纳斯达克：BIDU），全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。
2018年第一季度财报，百度一季度营收33.3亿美元，市场预期32.0亿美元。
百度第一季总营收猛增31%，33.3亿美元。
归属百度的净利润增至11亿美元，同比增长277%。
金融安防：基于深度信息进行目标检测、利用深度相机还原三维场景，获取多个目标的完整轨迹。
数据来源：中商产业研究院整理DuerOS是是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一，借助百度的信息与服务构成的巨大生态，DuerOS拥有海量数据，能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流。
搭载DuerOS系统能力的“智慧芯片”，具备低成本、低功耗、高度集成等特点广泛适用于智能玩具、蓝牙音箱、智能小家电等多种设备，极大降低了合作伙伴使用人工智能对话系统的门槛。
金融安防：基于深度信息进行目标检测、利用深度相机还原三维场景，获取多个目标的完整轨迹。
资料来源：公司官网、中商产业研究院整理2.寒武纪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。
资料来源：公司官网、中商产业研究院整理金融安防：基于深度信息进行目标检测、利用深度相机还原三维场景，获取多个目标的完整轨迹。
MLU100MLU100是寒武纪科技推出的第一款智能处理板卡产品，搭载了MLU100芯片，为云端推理提供强大的运算能力支撑。
与传统架构处理器相比，MLU100在处理人工智能任务时可获得巨大的性能功耗比提升，是真正适合人工智能的处理器。
支持被动或主动两种散热方式，典型功耗为80W。
MLU100智能处理卡支持最高32GB的DDR4内存容量，并具备ECC数据校验功能。
资料来源：公司官网、中商产业研究院整理3.地平线地平线具有世界领先的深度学习和决策推理算法开发能力，将算法集成在高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能处理器及软硬件平台上。
基于创新的人工智能专用处理器架构BPU（Brain Processing Unit ) ，地平线自主设计研发了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise) 系列处理器，并向行业客户提供“芯片+算法+云”的完整解决方案。
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资料来源：公司官网、中商产业研究院整理旭日1.0处理器、征程1.0处理器地平线拥有两款智能芯片，分别为旭日1.0处理器、征程1.0处理器。
旭日1.0处理器面向智能摄像头，具备在前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力,可广泛用于智能城市、智能商业等场景。
征程1.0处理器面向自动驾驶，可同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标识牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测和识别，实现FCW/LDW/JACC等高级别辅助驾驶功能。
金融安防：基于深度信息进行目标检测、利用深度相机还原三维场景，获取多个目标的完整轨迹。
