賽迪：中國AI芯片產業發展白皮書.pdf

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1、中國AI芯片產業發展白皮書 顧問股份有限公司 2019年8月 人工智能算法的訓練以及應用的部署，都離不開強大、高效的運算能力 支撐，作為人工智能三大驅動要素之一，算力的發展決定了人工智能發展的 速度與高度。作為算力的重要組成部分，AI芯片近年來發展迅猛，眾多企業 紛紛布局，新型芯片架構不斷涌現，多個場景下的智能芯片應用正在加快落 實。AI芯片市場廣闊，正受到來自學術界、產業界、資本界的高度關注，成 為推進人工智能加速發展的關鍵環節。 中國AI芯片產業發展白皮書從AI芯片的定義及分類、發展過程與現 狀、應用機會、競爭格局、發展趨勢等多角度全面剖析AI芯片的發展新態勢、 技術演進及行業格局，旨在為

2、業內相關企業把握行業發展動態、挖掘市場機 遇，提供借鑒與參考，從而全面推動我國AI芯片的技術和應用的快速發展。 前言 目錄 一、AI芯片概述 1 （一）AI芯片定義2 （二）AI芯片發展歷程2 （三）AI芯片分類3 1、按技術架構分類3 2、按功能分類3 3、按應用場景分類3 二、AI芯片產業發展現狀 5 （一）產業全景圖6 （二）市場規模與結構6 1、2018年中國AI芯片市場繼續保持高速增長6 2、云端訓練芯片占據市場主要份額7 3、華北、華東和中南穩居AI芯片區域市場三甲8 （三）行業發展特點8 1、摩爾定律趨緩，可重構AI芯片前途可期8 2、AI芯片成為資本布局新焦點8 3、多領域應用

3、落地，AI芯片引領智能化升級浪潮9 CONTENTS 三、應用機會分析 10 （一）總體分析11 （二）細分場景分析11 1、數據中心發展帶動云端AI芯片市場需求11 2、安防市場競爭日益激烈，AI芯片重塑行業新格局13 3、自動駕駛一片藍海，邊緣AI芯片崛起13 4、智能手機等消費電子備受關注，AI芯片滲透率逐年提升14 四、競爭格局 15 （一）市場格局16 （二）主力廠商及評價17 1、國際廠商17 2、國內廠商17 （三）潛在競爭者18 五、發展趨勢 19 （一）未來三年AI芯片市場規模年均復合增長率將超50%20 （二）智能計算從云端到云邊一體20 （三）技術路線從專用轉向通用20

4、（四）芯片研發方向從技術轉向場景21 （五）合作從串行分工到融合共生21 AI芯片定義 AI芯片發展歷程 AI芯片分類 AI芯片概述 一AI芯片概述 （一）AI芯片定義 算力是人工智能發展的關鍵因素之一，隨著深度學習算法的普及應用，人工智能對算力提出了更高的要求， 傳統的CPU架構無法滿足深度學習對算力的需求，因此，具有海量數據并行計算能力、能夠加速計算處理的人工 智能芯片應運而生。 目前，關于人工智能芯片（ArtificialIntelligenceChip，以下簡稱為AI芯片）的定義并沒有一個嚴格和公 認的標準。廣義上講，面向人工智能應用的芯片都可以稱為AI芯片。AI芯片是承載計算功能的基

5、礎部件，處于人 工智能產業鏈的中部，向上為應用和算法提供高效支持，向下對器件和電路、工藝和材料提出需求。 （二）AI芯片發展歷程 1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學家首次提出“人工智能”這一概念，人工智能自此走進大眾視野。在過去 的60余年，人工智能發展歷經幾次沉浮，在漫長的探索后，直至最近幾年才迎來落地時代。作為人工智能技術的 重要基石，AI芯片也同樣經歷了多次的起伏和波折，總體看來，AI芯片的發展前后經歷了四次大的變化，其發展 歷程如圖所示。 圖 1 數據來源：顧問2019，08 AI芯片發展歷程 中國AI芯片產業發展 白皮書 （1）（2007年之前）以CPU為主的傳統通用計算芯片支撐人工

6、智能發展應用 2007年以前，人工智能研究和應用經歷了數次起伏，一直沒有發展成為成熟的產業；同時受限于當時算法、 數據等因素，這一階段人工智能對于芯片并沒有特別強烈的需求，通用的CPU芯片即可提供足夠的計算能力。 （2）（2007年2010年）GPU產品取得快速突破 隨著高清視頻、游戲等行業的發展，GPU產品取得快速的突破;同時人們發現GPU的并行計算特性恰好適應人 工智能算法大數據并行計算的要求，如GPU比之前傳統的CPU在深度學習算法的運算上可以提高9倍到72倍的效 率，因此開始嘗試使用GPU進行人工智能的計算。 （3）（2010年2015年）云計算廣泛推廣，CPU+GPU混合運算如火如荼

7、 進入2010年后，云計算廣泛推廣，人工智能可以通過云計算平臺借助大量CPU和GPU進行混合運算。但人工 智能應用對于計算能力的要求還在不斷快速地提升。 （4）（2015年至今）人工智能專用芯片逐漸興起，更適合AI海量數據并行計算 進入2015年后，業界開始研發針對人工智能的專用芯片，通過更好的硬件和芯片架構，在計算效率、能耗比 等性能上得到進一步提升。 （三）AI芯片分類 1、按技術架構分類 從技術架構來看，AI芯片主要分為圖形處理器（GPU）、現場可編程門陣列（FPGA）、專用集成電路 （ASIC）、類腦芯片四大類。其中，GPU是較為成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC則是針對人工

8、智能需 求特征的半定制和全定制芯片，類腦芯片顛覆傳統馮諾依曼架構，是一種模擬人腦神經元結構的芯片，由于類腦 芯片的發展尚處于起步階段，故本文的市場研究范圍不包括此類型。 2、按功能分類 根據機器學習算法步驟，可分為訓練（training）芯片和推斷（inference）芯片。訓練芯片，主要是指通過 大量的數據輸入，構建復雜的深度神經網絡模型的一種AI芯片，運算能力較強。推斷芯片，主要是指利用訓練出 來的模型加載數據，計算“推理”出各種結論的一種AI芯片，側重考慮單位能耗算力、時延、成本等性能。 3、按應用場景分類 從部署的位置來看，AI芯片可分為云端（服務器端）、終端（移動端）兩大類。云端芯片

9、，是指部署在公有 云、私有云或混合云上的AI芯片，不僅可用于訓練，還可用于推斷，算力強勁。終端芯片，是指應用于手機等嵌 入式、移動終端等領域的AI芯片，此類芯片一般體積小、耗電低、性能無需特別強大。 表 1不同技術架構AI芯片類型比較 GPUFPGAASIC 定制化程度通用型半定制化定制化 靈活性好好不好 成本高較高低 編程語言/架構CUDA、OpenCL等 Verilog/VHDL等硬件描述語 言，OpenCL、HLS / 功耗大較大小 主要優點峰值計算能力強、產品成熟 平均性能較高、功耗較低、靈 活性強 平均性能很強、功耗很低、體 積小 主要缺點效率不高、不可編輯、功耗高 量產單價高、峰值

10、計算能力較 低、編程語言難度大 前期投入成本高、不可編輯、 研發時間長、技術風險大 主要應用場景云端訓練、云端推斷云端推理、終端推斷云端訓練、云端推斷、終端推斷 代表企業芯片英偉達Tesla、高通Adreno等 賽靈思Versal、英特爾Arria、 百度XPU等 谷歌TPU、寒武紀Cambricon等 數據來源：顧問2019，08 AI芯片產業發展現狀 產業全景圖 市場規模與結構 行業發展特點 AI芯片產業發展現狀 （一）產業全景圖 AI芯片是人工智能產業鏈中重要的一環，經過近年的發展，各環節分工逐漸明顯。結合應用場景和功能劃分 來看，AI芯片設計可分為云端訓練、云端推斷、終端推斷三部分。其

11、中云端訓練芯片主要以英偉達的GPU為主， 新入競爭者是谷歌的TPU，但目前不對外銷售，深耕FPGA的企業包括XILINX、Intel。在云端推斷方面，各企業 呈現出百家爭鳴的局面，包括的企業有：AMD、谷歌、英偉達、百度、寒武紀等。在終端推斷方面，移動終端、 自動駕駛等應用場景需求逐漸爆發，布局的企業包括傳統芯片巨頭和初創企業，如高通、華為海思、地平線、寒 武紀、云知聲等。 二AI芯片產業發展現狀 圖 2 數據來源：顧問2019，08 AI芯片產業全景圖 （二）市場規模與結構 1、2018年中國AI芯片市場繼續保持高速增長 受宏觀政策環境、技術進步與升級、人工智能應用普及等眾多利好因素的影響，

12、中國AI芯片市場進一步發展 與成熟。2018年中國AI芯片市場依然保持增長，整體市場規模達到80.8億元，同比增長50.2%。 中國AI芯片產業發展 白皮書 圖 3 數據來源：顧問2019，08 2016-2018年中國AI芯片市場規模及增長 2、云端訓練芯片占據市場主要份額 在地方政府加快推進公有云、私有云、數據中心等建設的拉動下，2018年中國云端訓練芯片市場份額達到 51.3%。中國AI芯片市場規模依然以云端訓練芯片為主，隨著中國人工智能應用需求的不斷落地，未來本地化運 算將是人工智能發展的趨勢之一，終端推斷芯片也將迎來新的發展機遇。 圖 4 數據來源：顧問2019，08 2018年中國

13、AI芯片細分市場結構 3、華北、華東和中南穩居AI芯片區域市場三甲 區域結構上看，華北、華東和中南地區是中國AI芯片市場發展最為領先的區域，市場總體規模仍占據全國的 領先位置，市場份額分別達到20.8%、30.6%和29.3%；在市場增速方面，隨著大數據中心在西部地區加快投入 建設，西南、西北地區云端AI芯片市場規模呈現高速增長，市場份額進一步提升。 圖 5 數據來源：顧問2019，08 2018年中國AI芯片市場區域結構 （三）行業發展特點 1、摩爾定律逐漸失效，可重構AI芯片前途可期 在摩爾定律趨緩的今天，AI芯片的架構創新成為最重要的方向。為了實現超高能效計算，AI芯片架構設計 必須具有

14、良好的軟件可編程性、高效的硬件架構變換能力、高性能和低能耗等特點，以適應算法和應用的持續演 進?？芍貥婣I芯片被公認為是突破性的下一代集成電路技術，具備處理器的靈活性和專用集成電路的高性能和低 功耗，可實現軟硬件協同設計，非常適合應用于AI芯片的設計當中。 2、AI芯片成為資本布局新焦點 在國家政策的大力支持下，人工智能應用市場爆發，以基礎層為核心的AI芯片受到了資本的廣泛關注。2018 年6月寒武紀獲得數億美元的B輪融資，8月燧原科技獲得3.4億元的Pre-A輪融資，比特大陸在7月和8月連續獲得 2.9億美元、10億美元、4.4億美元的融資；2019年2月地平線獲得6億美元的B輪融資。獲得投

15、融資的廠商可以進 一步提高AI芯片技術研發水平和加速AI芯片產品規模商業化，以拓展市場建立競爭優勢，增強市場對其未來收益 的預期。 中國AI芯片產業發展 白皮書 數據來源：顧問2019，08 3、多領域應用落地，AI芯片引領智能化升級浪潮 在科技巨頭的大力投入和政策的扶持下，基于語音、自然語言處理和視覺技術的人工智能產品和應用逐漸落 地，比較典型的包括語音交互類產品（如智能音箱、智能語音助理等）、智能機器人、無人駕駛汽車等。此外， 在行業解決方面，人工智能應用范圍更加廣泛，目前已經在數據中心、安防、消費電子等眾多領域得到應用。而 人工智能應用的落地離不開底層芯片的支撐，大量的人工智能芯片創業企

16、業應運而生，AI芯片成為了人工智能產 業發展的一個重要突破口。 表 2市場主流AI芯片公司融資情況 序號公司成立時間所屬地融資歷史及公司估值 1寒武紀2016年3月北京 18年6月獲得國風投等資本數億美元的B輪融資，投后 估值達25億美元。 2地平線2015年7月北京 19年2月獲得6億美元的B輪融資，投后估值達30億 美元。 3比特大陸2013年10月北京 18年8月獲得4.4億美元B+輪融資，投后估值達146.66 億美元。 4中星微電子1999年10月北京16年3月獲天津科投、高捷資本投資，估值未披露。 5西井科技2015年5月上海 19年3月獲十維資本等投資方的B輪融資，估計未 披露。

17、 6中天微2001年10月浙江18年4月被阿里巴巴全資收購。 7全志科技2007年9月廣東16年9月獲芯動能投資，估值未披露。 8耐能人工智能2016年3月廣東18年5月獲1800萬美元A+輪融資，投后估值未披露。 總體分析 細分場景分析 應用機會分析 中國AI芯片產業發展 白皮書 11 （一）總體分析 AI芯片是人工智能時代的技術核心之一,決定了平臺的基礎架構和發展生態。作為人工智能產業發展的基石， AI芯片將在諸多場景中廣泛展開應用，其中，數據中心、智能安防、智能駕駛、消費電子、機器人、智能家居是 應用價值較高的商業領域，未來的發展潛力較大。 三應用機會分析 圖 6AI芯片應用價值領域分布

18、 數據來源：顧問2019，08 （二）細分場景分析 1、數據中心發展帶動云端AI芯片市場需求 傳統數據中心存在著能耗過高、計算效率太低等諸多發展瓶頸，亟需借力人工智能，開展IT技術架構大變 革，降低數據中心能耗及實現數據中心運維智能化。預計2019年中國數據中心市場規模達3768億元，未來三年 將保持平穩增速，復合增長率為13.6%，市場空間廣闊。 1 隨著數據中心變革浪潮襲來，云端AI芯片市場需求將得到進一步釋放，引發各大廠商積極布局云端AI芯片業 務。預計2019年中國云端AI芯片市場規模達94.1億元，未來三年的復合增長率為54.14%。 圖 7 數據來源：顧問2019，08 2019-

19、2021年中國數據中心市場規模及增長預測 圖 8 數據來源：顧問2019，08 2019-2021年中國云端AI芯片市場規模及增長預測 中國AI芯片產業發展 白皮書 1 圖 9 數據來源：顧問2019，08 2019-2021年中國AI安防芯片市場規模及增長預測 2、安防市場競爭日益激烈，AI芯片重塑行業新格局 在平安城市、智慧城市、雪亮工程等建設的推動下，國內安防行業規模繼續擴大，新的市場需求不斷涌現。 受益于深度學習算法的快速發展，智能安防的應用越來愈廣泛。AI芯片作為安防AI應用的大腦，在智能安防系 統中扮演著核心角色，在圖像信號處理、視頻編解碼、智能分析等環節中起著重要作用。隨著安防行

20、業需求的明 確，安防AI芯片市場競爭火熱，市場前景可期。 3、自動駕駛一片藍海，邊緣AI芯片崛起 自動駕駛技術具有強大的技術顛覆性，被公認為是影響下一代人生活的關鍵技術，傳統車企、新興科技公司 在自動駕駛領域加速布局，競爭日趨激烈，據預測，2021年中國自動駕駛市場規模將達1010億元。 圖 10 數據來源：顧問2019，08 2019-2021年中國自動駕駛市場規模及增長預測 1 伴隨著AI芯片性能的快速提升，基于視覺技術的自動駕駛方案逐漸變為可能。由于自動駕駛對AI芯片的算 力、功耗、成本等都有較高要求，且受限于時延及可靠性，自動駕駛計算正從中央往邊緣遷移，隨著自動駕駛算 法的成熟穩定后，

21、ASIC專用芯片或將成為主流。 圖 11 數據來源：顧問2019，08 2019-2021年中國終端推斷芯片市場規模及增長預測 4、智能手機等消費電子備受關注，AI芯片滲透率逐年提升 近年來，全球的智能手機出貨量增速放緩，AI成為刺激市場增長的一個重要因素。為實現差異化競爭，各 廠商加大手機AI功能的開發，部署于智能手機等消費終端的各項產品日趨豐富。為了提升產品差異度，獲得新客 戶，蘋果、華為海思、高通等智能手機廠商相繼發布AI芯片，使得手機更加智能化，實現用戶認證、情感識別、 自然語言理解、AI視覺、設備管理等功能。在頭部玩家的引領下，AI芯片將成為智能手機的標配，預計AI芯片在 手機端的應

22、用將進入一個全新的普及階段，滲透率或逐年提升。 市場格局 主力廠商及評價 潛在競爭者 競爭格局 1 （一）市場格局 作為傳統芯片巨頭，英偉達近兩年在AI芯片領域繼續發力，2018年發布JetsonXavier等多款AI芯片產 品，并憑借自家GPU在數據中心的廣泛應用，英偉達保持其穩固的霸主地位。另外，作為全球手機芯片的老牌 巨頭，高通近年來也積極布局AI芯片，發布了驍龍系列、CloudAI100等多款AI芯片，在移動等生態領域有較 強的話語權。此外，阿里巴巴、亞馬遜在AI芯片領域的布局初見雛形，借助自有業務支撐自研芯片的研發和商 業化，屬于中國AI芯片市場的可期待者及挑戰者；其他AI芯片廠商如

23、寒武紀、地平線、比特大陸屬于AI芯片領 域中的初創企業，在市場空間廣闊的AI芯片領域，發展前景值得期待。特別注意的是，地平線成為國內首家將 自動駕駛芯片和解決方案部署到國外頂級自動駕駛運營車隊中的公司，預計2019年正式發布中國首款車規級AI 芯片征程2.0。 四競爭格局 圖 122018中國AI芯片市場廠商競爭力象限分析圖 數據來源：顧問2019，08 中國AI芯片產業發展 白皮書 1 （二）主力廠商及評價 1、國際廠商 英偉達 英偉達是全球知名的顯卡企業，近幾年成功轉型為AI芯片巨頭，目前是中國AI芯片市場份額最大的企業， 同時保持了較高的成長性，預計在短期內很難被超越。英偉達的發展得益于

24、其在傳統硬件的發展與底層技術的積 累，并憑借高性能的GPU芯片，搭上了人工智能發展的快車道，成為AI芯片領域的巨頭。 當前，英偉達的AI芯片產品包括Jetson、Drive、Tesla等處理器，主要服務于游戲、專業視覺化、數據中 心、汽車四大領域，貢獻著極大一部分營收。其中，數據中心業務近年來增長強勁，主要得益于英偉達Tesla芯片 的廣泛使用，為超大規模數據中心的語音、視頻、圖像和推薦服務帶來了先進的加速能力。全球人工智能發展呈 現驚人的速度，作為人工智能落地最具代表性的廠商，英偉達將在未來繼續強化AI領域的布局。 高通 作為移動通信技術的領軍者，高通近年來在AI芯片領域積極布局，相繼發布了

25、驍龍820、驍龍835、驍龍 845、驍龍855等手機端的AI芯片，并成功應用于小米、三星等多家廠商的手機產品中，并表現出非常出色的運算 能力。此外，高通在2019AIDay會議上推出了一款專為數據中心推理計算的7nmAI芯片CloudAI100，旨在為 云和邊緣帶來更高的性能和效率，此舉意味著高通對云端AI芯片市場發起沖擊，正著力打造廣泛的AI生態系統， 共建智能互連的未來。 英特爾 PC時代，英特爾以90%的市場份額幾乎壟斷了CPU市場，但隨著GPU和各類可替代處理器的不斷推陳出新， CPU的市場開始萎縮。在人工智能浪潮的沖擊下，英特爾開始依托產業平臺轉型。英特爾先是收購了FPGA芯片的

26、制造商Altera，一年后又收購了Nervana，填補了其硬件平臺產品的空缺，為AI芯片的發展奠定了人才及技術基 礎。同時，英特爾繼續豐富產品線，2019年發布了旗下首款云端AI專用芯片NervanaNNP-I，可以用最少的能 耗處理高負載。英特爾正在發揮多年來累積的發展優勢，完善AI芯片的生態布局。 2、國內廠商 華為 作為國內ICT產業領域的龍頭企業，華為在2018年的全聯接大會上公布了其最新的AI芯片戰略，并正式推出 了基于達芬奇架構設計的云端和邊緣端AI芯片Ascend系列芯片。為了更好的解決客戶需求，作為解決方案提供商 的華為在硬件和軟件上都積極布局，在底層硬件和上層軟件接口上都加大

27、了投入Ascend芯片主要是瞄準了安防、 智能零售等新興機器視覺解決方案市場；此外，華為的AI芯片目前沒有對外銷售的打算，主要作用為構建自己的 人工智能生態系統，在華為的帶動下，預計未來將有更多的像華為一樣的系統廠商加入AI芯片自研之路。 寒武紀 寒武紀正在以AI芯片作為載體而全面崛起。繼2016年推出全球首款商用終端智能處理器IP產品后，2018年5 月，寒武紀正式發布了首款云端智能芯片MLU100及相應的板卡產品，性能比上一代提升了10倍，標志著寒武紀 1 已成為中國第一家（也是全球少數幾家）同時擁有終端和云端智能處理器產品的商業公司。此外，寒武紀也備受 資本青睞，6月完成數億美元的B輪融

28、資，融資后估值達25億美元，繼續領跑全球AI芯片創業公司。作為中國最具 有代表性的AI芯片獨角獸之一，寒武紀依靠扎實的核心技術起家，在AI芯片市場上收獲了越來越多的關注，未來 在全球AI芯片市場上將占據越來越重要的地位。 地平線 作為全球最早流片和商業化的AI芯片公司，地平線自成立起，一直專注技術積累和產品研發。繼2017年發布 中國首款嵌入式人工智能視覺芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列后，2018年地平線AI芯片產品 逐漸落地，發布了Matrix自動駕駛計算平臺和XForce邊緣AI計算平臺，并相繼推出智能駕駛方案、安防解決方 案。作為地平線產品落地首年，2018年

29、地平線AI芯片產品的出貨達到幾十萬量級，全年營收達數億元，成為目前 自動駕駛創業公司中商業化成績最突出的一家。伴隨著研發的快速迭代與商業化的迅速落地，相信地平線未來可 以憑借先發技術優勢和獨特的產品優勢，成為全球AI芯片市場最有價值的企業之一。 （三）潛在競爭者 中國AI芯片高成長企業榜以專利數量、企業知名程度、融資能力和創始人實力等方面作為評估標準，篩選出 10家發展潛力較大的AI芯片企業。從主營業務來看，10家高成長AI芯片企業較多致力于ASIC芯片的研發，其中 嘉楠耘智、異構智能等企業在芯片研發方面都取得了一定成績，流片成功或實現了量產。此外，靈汐科技等企業 專注類腦芯片架構的研究，是一

30、家技術領先型的清華系人工智能科技公司。隨著AI芯片成為國際產業競爭的新焦 點，高成長AI芯片未來發展潛力巨大。 表 3中國AI芯片高成長企業榜 序號企業名稱主營業務序號企業名稱主營業務 1清華Thinker可重構神經網絡芯片6龍加智TPU芯片 2燧原科技云端AI芯片7熠知電子ASIC芯片 3異構智能ASIC芯片8嘉楠耘智ASIC礦機芯片 4靈汐科技類腦芯片9深思創芯神經網絡芯片 5探境科技嵌入式人工智能芯片10知存科技存算一體芯片 備注：排名不分先后數據來源：顧問2019，08 發展趨勢 未來三年AI芯片市場規模年均復合增長率將超50% 智能計算從云端到云邊一體 技術路線從專用轉向通用 芯片研

31、發方向從技術轉向場景 合作從串行分工到融合共生 0 （一）未來三年AI芯片市場規模年均復合增長率將超50% 當前，中國乃至全球AI芯片產業還處于產業化早期階段，隨著5G、物聯網時代來襲，下游應用場景爆發，預 計未來三年中國AI芯片市場規模仍將保持50%以上的增長速度，到2021年將達到305.7億元。 五發展趨勢 圖 132019-2021年中國AI芯片市場規模及增長預測 數據來源：顧問2019，08 （二）智能計算從云端到云邊一體 云端聚焦非實時、長周期數據的大數據分析，能夠支持大量運算共同運行，目前云端AI芯片應用更多相對 成熟。隨著智能音箱、自動駕駛、無人機、安防監控等應用的豐富，云端的

32、部分推理乃至訓練算力將遷移至邊緣 層，支撐本地業務的實時智能化處理與執行。邊緣層對AI芯片的需求更為多樣、更強調低功耗低成本、技術要求 相對較低。得益于人工智能等多種因素的推動，邊緣計算將逐漸在公安安防、智能家居、智能交通等諸多領域大 放異彩，并在具體應用場景中實現更多能力。隨著邊緣計算興起，“云邊結合”方案漸成主流，不僅可以實現對 算法結構的優化，還從本質上賦能各邊緣應用，提供更好更完整的解決方案。 （三）技術路線從專用轉向通用 目前AI芯片技術主流路徑有GPU、FPGA、ASIC等，其中GPU、FPGA是較為成熟的芯片架構，ASIC是針對 特定應用場景的專用芯片。GPU架構的芯片能滿足深度

33、學習大量計算需求，釋放人工智能的潛能，但是缺點在于 中國AI芯片產業發展 白皮書 1 圖 14AI芯片產業當前發展方式 數據來源：顧問2019，08 功耗較高；FPGA架構的芯片具有足夠的計算能力、較低的試錯成本和足夠的靈活性，但是缺點在于價格較高、編 程復雜；ASIC架構的芯片能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗，較適用于智能終端。 隨著人工智能對芯片的要求越來越高，需要適應不同場景下多樣性算法要求、強大的計算能力提供算力支撐、高 能耗比滿足終端場景應用等，未來需要專門為人工智能設計的靈活的芯片，成為人工智能領域的“CPU”，實現 AI芯片的低成本、規?；l展。 （四）芯

34、片研發方向從技術轉向場景 目前AI芯片設計更多的是從技術需求的角度出發，如芯片架構的選擇、芯片性能指標提升等。隨著AI芯片 領域的競爭越來越激烈，各芯片企業除了在技術層面有所突破，還需加大應用場景的布局，以搶占更多的發展機 遇。為了適應碎片化的應用市場，未來的芯片設計需要以客戶終端需求為導向，從需求量、商業落地模式、市場 壁壘等各個方面綜合分析落地的可行性，借助場景落地實現AI芯片的規模發展。 （五）合作從串行分工到融合共生 當前，AI芯片產業發展方式主要以企業為主體，產品上下游企業相對獨立運營和管理，同環節企業高度 競爭。 圖 15AI芯片產業未來發展方式 數據來源：顧問2019，08 隨著

35、AI芯片產業在生產方式、商業模式上的創新升級，未來中國AI芯片產業將以合作為主線，發揮各企 業、機構技術和資源優勢，借助合資公司、共同搭建平臺等方式，以特定應用場景及場景核心需求出發，形成 有機的合作形態。 企業簡介 Qualcomm 新思科技 NVIDIA 英特爾 地平線 嘉楠科技 上海華力 Qualcomm共建智能互連的未來 Qualcomm致力于發明移動基礎科技，從根本上改變了世界連接、計算與溝通的方式。把手機連 接到互聯網，Qualcomm的發明開啟了移動互聯時代；今天，Qualcomm發明的基礎科技催生了那 些改變人們生活的產品、體驗和行業。5G時代已經開啟，Qualcomm始終位于

36、無線通信科技變革的 中心，攜手與合作伙伴們共同打造萬物智能互連的世界。 在AI領域，Qualcomm的戰略是將領先的5G連接與其AI研發相結合，以平臺級創新助力AI開啟 全新體驗并變革眾多行業。Qualcomm已支持從云到端完整的AI解決方案。Qualcomm已經推出多 代人工智能引擎AIEngine，其驍龍移動平臺為超過10億部智能手機提供領先的AI加速能力。以驍龍 855和驍龍855Plus移動平臺為例，其集成的第四代多核QualcommAIEngine可以實現AI處理以及 算力方面性能的顯著提升。同時，Qualcomm也正在將其在移動領域內的優勢拓展至云端。2018年4 月，Qualco

37、mm推出全新的CloudAI100加速器。這款用于數據中心的AI推理處理器，旨在讓智能 從云端遍布至終端之間的全部節點。 AI的發展需要整個生態系統的緊密協作，Qualcomm已經打造了廣泛的AI生態系統，與領先的 中國AI軟件開發商、云服務供應商和終端廠商建立了堅實的合作關系，賦能豐富的AI應用。此外， Qualcomm還在積極將AI從智能手機拓展至移動計算、擴展現實、汽車、物聯網等更廣泛的領域，加 速AI的應用和發展。 Qualcomm還特別重視推動AI基礎科技研究和行業整體創新。早在2007年，Qualcomm就啟 動了首個AI研究項目，并在此后取得了眾多里程碑式的進展。2018年，Qu

38、alcomm成立Qualcomm AIResearch，進一步強化整合公司內部對前沿人工智能研究。此外，Qualcomm在2018年設立了 總額高達1億美元的AI風險投資基金，用于投資全球變革AI技術的初創企業。 中國AI芯片產業發展 白皮書 5 新思科技 新思科技（Synopsys,Inc.，納斯達克股票市場代碼：SNPS）致力于創新改變世界，在芯片到 軟件的眾多領域，新思科技始終引領技術趨勢，與全球科技公司緊密合作，共同開發人們所依賴的電 子產品和軟件應用。新思科技是全球排名第一的芯片自動化設計解決方案提供商，全球排名第一的芯 片接口IP供應商，同時也是信息安全和軟件質量的全球領導者。作為

39、半導體、人工智能、汽車電子及 軟件安全等產業的核心技術驅動者，新思科技的技術一直深刻影響著當前全球五大新興科技創新應 用：智能汽車、物聯網、人工智能、云計算和信息安全。 新思科技成立于1986年，總部位于美國硅谷，目前擁有13200多名員工，分布在全球120多個分 支機構。2018財年營業額逾31億美元，擁有3100多項已批準專利。 自1995年在中國成立新思科技以來，新思科技已在北京、上海、深圳、廈門、武漢、西安、南 京、香港、澳門九大城市設立機構，員工人數超過1200人，建立了完善的技術研發和支持服務體系， 秉持“加速創新、推動產業、成就客戶”的理念，與產業共同發展，成為中國半導體產業快速

40、發展的 優秀伙伴和堅實支撐。新思科技攜手合作伙伴共創未來，讓明天更有新思！ NVIDIA NVIDIA是一家人工智能計算公司。NVIDIA在1999年發明的GPU激發了PC游戲市場的增長， 重新定義了現代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。NVIDIA全球雇員數量超過13000人。 NVIDIA通過將GPU作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，GPU深度 學習再度點燃了全新的計算時代現代人工智能。 中國AI芯片產業發展 白皮書 英特爾 英特爾是半導體行業和計算創新領域的全球領先廠商，以智能互聯技術奠定全球創新基石。英 特爾創始于1968年，擁有50余年推動技術創新和耕

41、耘產業生態的成功經驗。如今，英特爾正轉型為 一家以數據為中心的公司，其戰略愿景聚焦于：生產世界上一流的半導體芯片；引領人工智能與“自 能”革命；做全球領先的云到端平臺提供商。英特爾正與合作伙伴一起，推動人工智能、自動駕駛、 5G等轉折性技術的創新與應用突破，驅動智能互聯世界，從而解決人類面臨的重大挑戰。 地平線 地平線具有領先的人工智能算法和芯片設計能力，通過軟硬結合，設計開發高性能、低成本、低 功耗的邊緣人工智能芯片及解決方案，開放賦能合作伙伴。面向智能駕駛和AIoT，地平線可提供超高 性價比的邊緣AI芯片、極致的功耗效率、開放的工具鏈、豐富的算法模型樣例和全面的賦能服務。 目前，基于創新的

42、人工智能專用計算架構BPU（BrainProcessingUnit)，地平線已成功流片量 產了中國首款邊緣人工智能處理器專注于智能駕駛的“征程(Journey)”系列芯片和專注于AIoT 的“旭日(Sunrise)”系列芯片，并已大規模商用。此外，基于BPU2.0架構的地平線Matrix自動駕駛 計算平臺屢獲國際大獎（如：2019美國CES創新獎、2019EmbeddedVisionAlliance“最佳汽車 解決方案”獎等），得到了眾多專業機構的認可。 依托行業領先的軟硬結合產品，地平線向行業客戶提供“芯片+算法+云”的完整解決方案。在 智能駕駛領域，地平線同全球四大汽車市場(美國、德國、日

43、本和中國)的業務聯系不斷加深，目前已 賦能合作伙伴包括SK、奧迪、博世、長安、比亞迪、上汽、廣汽等國內外的頂級Tier1s，OEMs廠 商；而在AIoT領域，地平線攜手合作伙伴已賦能多個國內一線制造企業、現代購物中心及知名品牌 店。 中國AI芯片產業發展 白皮書 嘉楠科技 嘉楠科技是世界領先的AI及區塊鏈芯片、及其系統解決方案提供商。一直致力于推進ASIC超算芯 片面向多學科、多領域的多層級設計開發和應用落地深耕細作。2018年，嘉楠科技連獲兩項全球重 大技術突破，實現量產全球首個基于自研的7nm芯片，量產全球首款基于RISC-V自研商用邊緣智能 計算芯片勘智K210。 0 上海華力 華虹集團

44、旗下上海華力成立于2010年1月，是國家“909”工程升級改造項目承擔主體，擁有中 國大陸第一條全自動12英寸集成電路芯片制造生產線（華虹五廠），工藝技術覆蓋55-40-28納米各 節點，月產能達3.5萬片。2018年10月，上海華力二期12英寸先進生產線（華虹六廠）順利建成投 片，目前月產能1萬片，未來幾年將逐步爬坡到4萬片月產能。該生產線工藝技術從28納米起步，最終 將具備14納米三維工藝的高性能芯片生產能力，滿足中高端芯片產品的制造需求。 上海華力采取先進工藝和特色工藝兩方面同步發展策略，一方面遵循摩爾定律路線，建立了擁有 自主知識產權的55-40-28-14納米邏輯工藝技術平臺，另一方面專注于差異化路線，重點布局射頻、 高壓、嵌入式閃存、超低功耗、NOR閃存和圖像傳感器等特色工藝平臺。 顧問股份有限公司 聯系人：馬欣 電話：0086-10-88558866/8899 傳真：0086-10-88559009 官網： 產業通： 郵件： 地址：北京市海淀區紫竹院路66號大廈10層（郵編：100048） 產業通APP顧問官方微信