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到2023年人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模將突破550億元（附報(bào)告目錄）

1、人工智能芯片行業(yè)發(fā)展概況

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支領(lǐng)域，通過模擬和延展人類及自然智能的功能，拓展機(jī)器的能力邊界，使其能部分或全面地實(shí)現(xiàn)類人的感知（如視覺、語音）、認(rèn)知功能（如自然語言理解），或獲得建模和解決問題的能力（如機(jī)器學(xué)習(xí)等方法）。

相關(guān)報(bào)告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2021-2026年中國人工智能芯片行業(yè)細(xì)分市場深入調(diào)研及投資前景預(yù)測報(bào)告》

人工智能算法與應(yīng)用必須以計(jì)算機(jī)硬件作為物理載體方能運(yùn)轉(zhuǎn)，其效果、效率與核心計(jì)算芯片的計(jì)算能力密切相關(guān)。如以1993年出品的IntelCPU奔騰P5芯片來執(zhí)行這樣的圖像識別運(yùn)算，即使處理器流水線效率達(dá)到100%的情況下，需要至少10分鐘才能完成推理任務(wù)，需要近百年才能完成訓(xùn)練任務(wù)。而如今在各品牌旗艦手機(jī)上只需數(shù)百微秒就能執(zhí)行完成這樣的圖像識別，還可根據(jù)識別結(jié)果對圖片進(jìn)行實(shí)時(shí)編輯和美化，在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心只要20分鐘就能完成模型的訓(xùn)練任務(wù)。在人工智能技術(shù)快速進(jìn)步并進(jìn)入實(shí)用場景的背后，處理器芯片技術(shù)的貢獻(xiàn)功不可沒。

當(dāng)前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)對于底層芯片計(jì)算能力的需求一直在飛速增長，其增速已經(jīng)大幅超過了摩爾定律的速度。例如Google于2019年提出的EfficientNet B7的深度學(xué)習(xí)模型，每完成一次前向計(jì)算即需要3.61×1010次基本運(yùn)算，是七年前同類模型（AlexNet）運(yùn)算需求的50倍。人工智能運(yùn)算常常具有大運(yùn)算量、高并發(fā)度、訪存頻繁的特點(diǎn)，且不同子領(lǐng)域（如視覺、語音與自然語言處理）所涉及的運(yùn)算模式具有高度多樣性，對于芯片的微架構(gòu)、指令集、制造工藝甚至配套系統(tǒng)軟件都提出了巨大的挑戰(zhàn)。

智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計(jì)的芯片，其架構(gòu)和指令集針對人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應(yīng)用，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域而專門設(shè)計(jì)的芯片，其架構(gòu)和指令集針對人工智能領(lǐng)域中的各類算法和應(yīng)用作了專門優(yōu)化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)等智能處理任務(wù)。智能芯片的性能和能效優(yōu)勢主要集中于智能應(yīng)用，但不適用于人工智能之外的其他領(lǐng)域。

2、人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈分析

人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈上游主要是人工智能算法以及芯片設(shè)計(jì)工具。人工智能算法覆蓋廣泛，包括視覺算法、語音處理算法、自然語言處理算法以及各類機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如深度學(xué)習(xí)等），研究人工智能算法的機(jī)構(gòu)為斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院、卡耐基梅隆大學(xué)等大學(xué)以及谷歌、臉書、亞馬遜等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。人工智能芯片行業(yè)的核心為芯片設(shè)計(jì)和芯片制造，我國芯片設(shè)計(jì)企業(yè)在近幾年發(fā)展較快，在各細(xì)分領(lǐng)域涌現(xiàn)出一大批優(yōu)秀企業(yè)。除此之外，一些芯片設(shè)計(jì)工具廠商、晶圓代工廠商與封裝測試廠商也為人工智能芯片行業(yè)提供了研發(fā)工具和產(chǎn)業(yè)支撐。當(dāng)前我國人工智能芯片行業(yè)的下游應(yīng)用場景主要聚集在云計(jì)算與數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算、消費(fèi)類電子、智能制造、智能駕駛、智慧金融、智能教育等領(lǐng)域。

人工智能芯片產(chǎn)業(yè)鏈分析

資料來源：普華有策

3、我國人工智能芯片市場規(guī)模分析

在經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的追趕之后，中國正成為一個(gè)重要的數(shù)據(jù)大國，預(yù)計(jì)到2025年中國將擁有全球數(shù)據(jù)量的27.8%。另外，產(chǎn)業(yè)政策推動(dòng)中國產(chǎn)業(yè)的信息化、智能化升級轉(zhuǎn)型。這為我國人工智能芯片的發(fā)展提供了眾多實(shí)際的應(yīng)用場景。

人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用目前均處于技術(shù)和需求融合的高速發(fā)展階段，未形成統(tǒng)一的生態(tài)，就人工智能芯片這一細(xì)分領(lǐng)域而言，國內(nèi)芯片廠商與國外芯片巨頭基本處于相似的發(fā)展階段。而隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，應(yīng)用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進(jìn)一步的發(fā)展。未來幾年內(nèi)，中國人工智能芯片市場規(guī)模將保持40%-50%的增長速度，到2023年，市場規(guī)模將突破550億元。

4、人工智能芯片行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

集成電路設(shè)計(jì)行業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，而智能芯片作為集成電路領(lǐng)域新興的方向，在集成電路和人工智能方面有著雙重技術(shù)門檻。目前，泛人工智能類芯片（可用于人工智能計(jì)算任務(wù)的各類芯片的總稱）領(lǐng)域中的主要企業(yè)分為兩類：第一類是國際集成電路設(shè)計(jì)龍頭企業(yè)，包括Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、NXP、Broadcom、Xilinx、聯(lián)發(fā)科、華為海思等等，還包括主要以進(jìn)行IP授權(quán)模式經(jīng)營業(yè)務(wù)的ARM、Cadence和Synopsys等公司；第二類是以寒武紀(jì)、地平線機(jī)器人、Graphcore、Wave Computing等為代表的專業(yè)人工智能芯片設(shè)計(jì)公司。

第一類國際集成電路設(shè)計(jì)龍頭企業(yè)一般都經(jīng)過了多年的技術(shù)沉淀和研發(fā)積累，在綜合技術(shù)實(shí)力、銷售規(guī)模、資金實(shí)力、人才團(tuán)隊(duì)等方面仍占據(jù)優(yōu)勢。目前，在泛人工智能類芯片領(lǐng)域，Nvidia GPU產(chǎn)品和Intel CPU產(chǎn)品的市場份額仍占據(jù)明顯優(yōu)勢。第二類專業(yè)人工智能芯片設(shè)計(jì)公司普遍成立時(shí)間相對較晚，在營收規(guī)模、綜合技術(shù)積累等方面難以與國際集成電路設(shè)計(jì)龍頭企業(yè)相提并論，但在人工智能算法和針對人工智能應(yīng)用場景的專用芯片設(shè)計(jì)方面有著自身獨(dú)到的技術(shù)優(yōu)勢和一定的研發(fā)實(shí)力，未來隨著人工智能應(yīng)用的逐步成熟，該等企業(yè)有望迎來快速發(fā)展的階段，逐步躋身成為集成電路設(shè)計(jì)龍頭企業(yè)。

報(bào)告目錄：

第一章　人工智能芯片基本概述

1.1　人工智能芯片的相關(guān)介紹

1.1.1　芯片的定義及分類

1.1.2　人工智能芯片的內(nèi)涵

1.1.3　人工智能芯片的要素

1.1.4　人工智能芯片生態(tài)體系

1.2　人工智能芯片與人工智能的關(guān)系

1.2.1　人工智能的內(nèi)涵

1.2.2　人工智能對芯片的要求提高

1.2.3　人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點(diǎn)

第二章　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機(jī)遇分析

2.1　政策機(jī)遇

2.1.1　集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展綱要發(fā)布

2.1.2　芯片技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)逐步完善

2.1.3　人工智能迎來良好政策環(huán)境

2.1.4　人工智能發(fā)展規(guī)劃強(qiáng)調(diào)AI芯片

2.2　產(chǎn)業(yè)機(jī)遇

2.2.1　人工智能步入黃金時(shí)期

2.2.2　人工智能技術(shù)科研加快

2.2.3　人工智能融資規(guī)模分析

2.2.4　國內(nèi)人工智能市場規(guī)模

2.2.5　人工智能應(yīng)用前景廣闊

2.3　社會機(jī)遇

2.3.1　智能產(chǎn)品逐步應(yīng)用

2.3.2　互聯(lián)網(wǎng)普及率上升

2.3.3　國家科研創(chuàng)新加快

2.4　技術(shù)機(jī)遇

2.4.1　芯片計(jì)算能力大幅上升

2.4.2　云計(jì)算逐步降低計(jì)算成本

2.4.3　深度學(xué)習(xí)對算法要求提高

2.4.4　移動(dòng)終端應(yīng)用提出新要求

第三章　人工智能芯片背景產(chǎn)業(yè)——芯片行業(yè)

3.1　芯片市場運(yùn)行狀況分析

3.1.1　產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景

3.1.2　產(chǎn)業(yè)發(fā)展意義

3.1.3　產(chǎn)業(yè)發(fā)展成就

3.1.4　產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模

3.1.5　產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速

3.1.6　產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

3.2　中國芯片國產(chǎn)化進(jìn)程分析

3.2.1　芯片國產(chǎn)化的背景

3.2.2　核心芯片自給率低

3.2.3　芯片國產(chǎn)化的進(jìn)展

3.2.4　芯片國產(chǎn)化的問題

3.2.5　芯片國產(chǎn)化未來展望

3.3　芯片材料行業(yè)發(fā)展分析

3.3.1　半導(dǎo)體材料基本概述

3.3.2　半導(dǎo)體材料發(fā)展進(jìn)程

3.3.3　全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模

3.3.4　中國半導(dǎo)體材料市場現(xiàn)狀

3.3.5　半導(dǎo)體材料企業(yè)分析動(dòng)態(tài)

3.3.6　第三代半導(dǎo)體材料產(chǎn)業(yè)啟動(dòng)

3.4　芯片材料應(yīng)用市場分析

3.4.1　家電芯片行業(yè)分析

3.4.2　手機(jī)芯片市場分析

3.4.3　LED芯片市場狀況

3.4.4　車用芯片市場分析

3.5　中國集成電路進(jìn)出口數(shù)據(jù)分析

3.5.1　中國集成電路進(jìn)出口總量數(shù)據(jù)分析

3.5.2　主要貿(mào)易國集成電路進(jìn)出口情況分析

3.5.3　主要省市集成電路進(jìn)出口情況分析

3.6　國內(nèi)芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題及對策

3.6.1　國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)的差距

3.6.2　國產(chǎn)芯片落后的原因

3.6.3　國產(chǎn)芯片發(fā)展的建議

3.6.4　產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的對策

第四章　2016-2020年人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析

4.1　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展綜況

4.1.1　人工智能芯片發(fā)展階段

4.1.2　全球人工智能芯片市場

4.1.3　國內(nèi)人工智能芯片市場

4.1.4　人工智能芯片產(chǎn)業(yè)化狀況

4.2　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)

4.2.1　區(qū)域分布特點(diǎn)

4.2.2　布局細(xì)分領(lǐng)域

4.2.3　重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域

4.2.4　研發(fā)水平提升

4.3　企業(yè)加快人工智能芯片行業(yè)布局

4.3.1　人工智能芯片布局企業(yè)分析

4.3.2　人工智能芯片企業(yè)布局模式

4.3.3　傳統(tǒng)芯片產(chǎn)業(yè)成為布局主體

4.3.4　互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)入AI芯片市場

4.3.5　百度加快人工智能芯片研發(fā)

4.4　科技巨頭打造“平臺+芯片”模式

4.4.1　阿里云

4.4.2　百度開放云

4.5　中美人工智能芯片行業(yè)實(shí)力對比

4.5.1　技術(shù)實(shí)力對比

4.5.2　企業(yè)實(shí)力對比

4.5.3　人才實(shí)力對比

4.6　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展問題及對策

4.6.1　行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)

4.6.2　企業(yè)發(fā)展問題

4.6.3　行業(yè)發(fā)展對策

第五章　2016-2020年人工智能芯片細(xì)分領(lǐng)域分析

5.1　人工智能芯片的主要類型及對比

5.1.1　人工智能芯片主要類型

5.1.2　人工智能芯片對比分析

5.2　顯示芯片（GPU）分析

5.2.1　GPU芯片簡介

5.2.2　GPU芯片特點(diǎn)

5.2.3　國外企業(yè)布局GPU

5.2.4　國內(nèi)GPU企業(yè)分析

5.3　可編程芯片（FPGA）分析

5.3.1　FPGA芯片簡介

5.3.2　FPGA芯片特點(diǎn)

5.3.3　全球FPGA市場規(guī)模

5.3.4　國內(nèi)FPGA行業(yè)分析

5.4　專用定制芯片（ASIC）分析

5.4.1　ASIC芯片簡介

5.4.2　ASIC芯片特點(diǎn)

5.4.3　ASI應(yīng)用領(lǐng)域

5.4.4　國際企業(yè)布局ASIC

5.4.5　國內(nèi)ASIC行業(yè)分析

5.5　類腦芯片（人腦芯片）

5.5.1　類腦芯片基本特點(diǎn)

5.5.2　類腦芯片發(fā)展基礎(chǔ)

5.5.3　國外類腦芯片研發(fā)

5.5.4　國內(nèi)類腦芯片研發(fā)

5.5.5　類腦芯片典型代表

5.5.6　類腦芯片前景可期

第六章　2016-2020年人工智能芯片重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域分析

6.1　人工智能芯片應(yīng)用狀況分析

6.1.1　AI芯片的應(yīng)用場景

6.1.2　AI芯片的應(yīng)用潛力

6.1.3　AI芯片的應(yīng)用空間

6.2　智能手機(jī)行業(yè)

6.2.1　全球智能手機(jī)出貨規(guī)模

6.2.2　中國智能手機(jī)市場狀況

6.2.3　AI芯片的手機(jī)應(yīng)用狀況

6.2.4　AI芯片的手機(jī)應(yīng)用潛力

6.2.5　企業(yè)加快手機(jī)AI芯片布局

6.2.6　蘋果新品應(yīng)用人工智能芯片

6.3　智能音箱行業(yè)

6.3.1　智能音箱基本概述

6.3.2　智能音箱市場規(guī)模

6.3.3　企業(yè)加快行業(yè)布局

6.3.4　芯片廠商積極布局

6.3.5　典型AI芯片應(yīng)用案例

6.4　機(jī)器人行業(yè)

6.4.1　市場需求及機(jī)會領(lǐng)域分析

6.4.2　智能機(jī)器人市場規(guī)模狀況

6.4.3　機(jī)器人企業(yè)產(chǎn)能布局動(dòng)態(tài)

6.4.4　AI芯片在機(jī)器人上的應(yīng)用

6.4.5　企業(yè)布局機(jī)器人驅(qū)動(dòng)芯片

6.5　智能汽車行業(yè)

6.5.1　國際企業(yè)加快車用AI芯片研發(fā)

6.5.2　國內(nèi)智能汽車獲得政策支持

6.5.3　汽車芯片市場發(fā)展?fàn)顩r分析

6.5.4　人工智能芯片應(yīng)用于智能汽車

6.5.5　智能汽車芯片或成為主流

6.6　智能安防行業(yè)

6.6.1　安防智能化發(fā)展趨勢分析

6.6.2　人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

6.6.3　人工智能安防芯片產(chǎn)品研發(fā)

6.6.4　芯片廠商逐步拓展安防產(chǎn)業(yè)

6.7　其他領(lǐng)域

6.7.1　醫(yī)療健康領(lǐng)域

6.7.2　無人機(jī)領(lǐng)域

6.7.3　智能眼鏡芯片

6.7.4　人臉識別芯片

第七章　2016-2020年國際人工智能芯片典型企業(yè)分析

7.1　A

7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.1.2　財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況

7.1.3　市場拓展?fàn)顩r

7.1.4　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

7.1.5　AI芯片研發(fā)動(dòng)態(tài)

7.2　B

7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.2　企業(yè)財(cái)務(wù)狀況

7.2.3　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

7.2.4　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)

7.3　C

7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.3.2　財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況

7.3.3　芯片業(yè)務(wù)狀況

7.3.4　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

7.3.5　AI芯片研發(fā)動(dòng)態(tài)

第八章　2016-2019年國內(nèi)人工智能芯片重點(diǎn)企業(yè)分析

8.1　A

8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2　人工智能探索

8.1.3　企業(yè)融資狀況

8.1.4　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

8.1.5　AI芯片研發(fā)動(dòng)態(tài)

8.2　B

8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2　企業(yè)合作動(dòng)態(tài)

8.2.3　企業(yè)融資動(dòng)態(tài)

8.2.4　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

8.2.5　AI芯片產(chǎn)品研發(fā)

8.3　C

8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2　財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況

8.3.3　布局人工智能

8.3.4　AI芯片布局

8.3.5　未來前景展望

8.4　D

8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2　財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況

8.4.3　語音芯片產(chǎn)品

8.4.4　核心競爭力分析

8.4.5　公司發(fā)展戰(zhàn)略

8.4.6　未來前景展望

8.5　E

8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.5.2　財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況

8.5.3　技術(shù)研發(fā)實(shí)力

8.5.4　AI芯片產(chǎn)業(yè)布局

8.5.5　AI芯片產(chǎn)品動(dòng)態(tài)

第九章　人工智能芯片行業(yè)投資前景及建議分析

9.1　人工智能芯片行業(yè)投資動(dòng)態(tài)

9.2　普華有策對中國人工智能芯片行業(yè)投資價(jià)值評估分析

9.2.1　投資價(jià)值綜合評估

9.2.2　市場投資機(jī)會分析

9.2.3　市場所處投資階段

9.3　普華有策對中國人工智能芯片行業(yè)投資壁壘分析

9.3.1　專利技術(shù)壁壘

9.3.2　市場競爭壁壘

9.3.3　投資周期漫長

9.4　普華有策對2021-2026年人工智能芯片行業(yè)投資建議綜述

9.4.1　投資方式策略

9.4.2　投資領(lǐng)域策略

9.4.3　產(chǎn)品創(chuàng)新策略

9.4.4　商業(yè)模式策略

9.4.5　行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提示

第十章　中國人工智能芯片行業(yè)典型項(xiàng)目投資建設(shè)案例深度解析

10.1　消費(fèi)電子領(lǐng)域的通用類芯片研發(fā)項(xiàng)目

10.1.1　項(xiàng)目基本概述

10.1.2　投資價(jià)值分析

10.1.3　建設(shè)內(nèi)容規(guī)劃

10.1.4　資金需求測算

10.1.5　實(shí)施進(jìn)度安排

10.1.6　經(jīng)濟(jì)效益分析

10.2　高性能通用圖形處理器芯片研發(fā)項(xiàng)目

10.2.1　項(xiàng)目基本概述

10.2.2　投資價(jià)值分析

10.2.3　建設(shè)內(nèi)容規(guī)劃

10.2.4　資金需求測算

10.2.5　實(shí)施進(jìn)度安排

10.2.6　經(jīng)濟(jì)效益分析

10.3　智能家居微控制芯片產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目

10.3.1　項(xiàng)目基本概述

10.3.2　投資價(jià)值分析

10.3.3　建設(shè)內(nèi)容規(guī)劃

10.3.4　資金需求測算

10.3.5　實(shí)施進(jìn)度安排

10.3.6　經(jīng)濟(jì)效益分析

10.4　人工智能芯片企業(yè)股權(quán)投資項(xiàng)目

10.4.1　項(xiàng)目基本概述

10.4.2　投資價(jià)值分析

10.4.3　建設(shè)內(nèi)容規(guī)劃

10.4.4　資金需求測算

10.4.5　實(shí)施進(jìn)度安排

10.4.6　經(jīng)濟(jì)效益分析

第十一章　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預(yù)測

11.1　人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景

11.1.1　人工智能軟件市場展望

11.1.2　國內(nèi)AI芯片將加快發(fā)展

11.1.3　AI芯片細(xì)分市場發(fā)展展望

11.1.4　普華有策對2021-2026年人工智能芯片市場規(guī)模預(yù)測

11.2　人工智能芯片的發(fā)展路線及方向

11.2.1　人工智能芯片發(fā)展態(tài)勢

11.2.2　人工智能芯片發(fā)展路徑

11.2.3　人工智能芯片技術(shù)趨勢

11.2.4　人工智能芯片產(chǎn)品趨勢

11.3　人工智能芯片定制化趨勢分析

11.3.1　AI芯片定制化發(fā)展背景

11.3.2　半定制AI芯片布局加快

11.3.3　全定制AI芯片典型代表