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到2023年人工智能芯片行業市場規模將突破550億元（附報告目錄）

1、人工智能芯片行業發展概況

人工智能是計算機科學的一個分支領域，通過模擬和延展人類及自然智能的功能，拓展機器的能力邊界，使其能部分或全面地實現類人的感知（如視覺、語音）、認知功能（如自然語言理解），或獲得建模和解決問題的能力（如機器學習等方法）。

相關報告：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細分市場深入調研及投資前景預測報告》

人工智能算法與應用必須以計算機硬件作為物理載體方能運轉，其效果、效率與核心計算芯片的計算能力密切相關。如以1993年出品的IntelCPU奔騰P5芯片來執行這樣的圖像識別運算，即使處理器流水線效率達到100%的情況下，需要至少10分鐘才能完成推理任務，需要近百年才能完成訓練任務。而如今在各品牌旗艦手機上只需數百微秒就能執行完成這樣的圖像識別，還可根據識別結果對圖片進行實時編輯和美化，在云計算數據中心只要20分鐘就能完成模型的訓練任務。在人工智能技術快速進步并進入實用場景的背后，處理器芯片技術的貢獻功不可沒。

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

智能芯片是面向人工智能領域而專門設計的芯片，其架構和指令集針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統機器學習等智能處理任務。智能芯片的性能和能效優勢主要集中于智能應用，但不適用于人工智能之外的其他領域。智能芯片是面向人工智能領域而專門設計的芯片，其架構和指令集針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統機器學習等智能處理任務。智能芯片的性能和能效優勢主要集中于智能應用，但不適用于人工智能之外的其他領域。

2、人工智能芯片產業鏈分析

人工智能芯片產業鏈上游主要是人工智能算法以及芯片設計工具。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器學習方法（如深度學習等），研究人工智能算法的機構為斯坦福大學、麻省理工學院、卡耐基梅隆大學等大學以及谷歌、臉書、亞馬遜等知名互聯網企業。人工智能芯片行業的核心為芯片設計和芯片制造，我國芯片設計企業在近幾年發展較快，在各細分領域涌現出一大批優秀企業。除此之外，一些芯片設計工具廠商、晶圓代工廠商與封裝測試廠商也為人工智能芯片行業提供了研發工具和產業支撐。當前我國人工智能芯片行業的下游應用場景主要聚集在云計算與數據中心、邊緣計算、消費類電子、智能制造、智能駕駛、智慧金融、智能教育等領域。

人工智能芯片產業鏈分析

資料來源：普華有策

3、我國人工智能芯片市場規模分析

在經歷了互聯網和移動互聯網的追趕之后，中國正成為一個重要的數據大國，預計到2025年中國將擁有全球數據量的27.8%。另外，產業政策推動中國產業的信息化、智能化升級轉型。這為我國人工智能芯片的發展提供了眾多實際的應用場景。

人工智能領域的應用目前均處于技術和需求融合的高速發展階段，未形成統一的生態，就人工智能芯片這一細分領域而言，國內芯片廠商與國外芯片巨頭基本處于相似的發展階段。而隨著人工智能相關技術的進步，應用場景將更加多元化，中國人工智能芯片市場將得到進一步的發展。未來幾年內，中國人工智能芯片市場規模將保持40%-50%的增長速度，到2023年，市場規模將突破550億元。

4、人工智能芯片行業重點企業分析

集成電路設計行業屬于技術密集型行業，而智能芯片作為集成電路領域新興的方向，在集成電路和人工智能方面有著雙重技術門檻。目前，泛人工智能類芯片（可用于人工智能計算任務的各類芯片的總稱）領域中的主要企業分為兩類：第一類是國際集成電路設計龍頭企業，包括Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、NXP、Broadcom、Xilinx、聯發科、華為海思等等，還包括主要以進行IP授權模式經營業務的ARM、Cadence和Synopsys等公司；第二類是以寒武紀、地平線機器人、Graphcore、Wave Computing等為代表的專業人工智能芯片設計公司。

第一類國際集成電路設計龍頭企業一般都經過了多年的技術沉淀和研發積累，在綜合技術實力、銷售規模、資金實力、人才團隊等方面仍占據優勢。目前，在泛人工智能類芯片領域，Nvidia GPU產品和Intel CPU產品的市場份額仍占據明顯優勢。第二類專業人工智能芯片設計公司普遍成立時間相對較晚，在營收規模、綜合技術積累等方面難以與國際集成電路設計龍頭企業相提并論，但在人工智能算法和針對人工智能應用場景的專用芯片設計方面有著自身獨到的技術優勢和一定的研發實力，未來隨著人工智能應用的逐步成熟，該等企業有望迎來快速發展的階段，逐步躋身成為集成電路設計龍頭企業。

報告目錄：

第一章　人工智能芯片基本概述

1.1　人工智能芯片的相關介紹

1.1.1　芯片的定義及分類

1.1.2　人工智能芯片的內涵

1.1.3　人工智能芯片的要素

1.1.4　人工智能芯片生態體系

1.2　人工智能芯片與人工智能的關系

1.2.1　人工智能的內涵

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略高點

第二章　人工智能芯片行業發展機遇分析

2.1　政策機遇

2.1.1　集成電路產業發展綱要發布

2.1.2　芯片技術標準建設逐步完善

2.1.3　人工智能迎來良好政策環境

2.1.4　人工智能發展規劃強調AI芯片

2.2　產業機遇

2.2.1　人工智能步入黃金時期

2.2.2　人工智能技術科研加快

2.2.3　人工智能融資規模分析

2.2.4　國內人工智能市場規模

2.2.5　人工智能應用前景廣闊

2.3　社會機遇

2.3.1　智能產品逐步應用

2.3.2　互聯網普及率上升

2.3.3　國家科研創新加快

2.4　技術機遇

2.4.1　芯片計算能力大幅上升

2.4.2　云計算逐步降低計算成本

2.4.3　深度學習對算法要求提高

2.4.4　移動終端應用提出新要求

第三章　人工智能芯片背景產業——芯片行業

3.1　芯片市場運行狀況分析

3.1.1　產業發展背景

3.1.2　產業發展意義

3.1.3　產業發展成就

3.1.4　產業發展規模

3.1.5　產業發展加速

3.1.6　產業發展趨勢

3.2　中國芯片國產化進程分析

3.2.1　芯片國產化的背景

3.2.2　核心芯片自給率低

3.2.3　芯片國產化的進展

3.2.4　芯片國產化的問題

3.2.5　芯片國產化未來展望

3.3　芯片材料行業發展分析

3.3.1　半導體材料基本概述

3.3.2　半導體材料發展進程

3.3.3　全球半導體材料市場規模

3.3.4　中國半導體材料市場現狀

3.3.5　半導體材料企業分析動態

3.3.6　第三代半導體材料產業啟動

3.4　芯片材料應用市場分析

3.4.1　家電芯片行業分析

3.4.2　手機芯片市場分析

3.4.3　LED芯片市場狀況

3.4.4　車用芯片市場分析

3.5　中國集成電路進出口數據分析

3.5.1　中國集成電路進出口總量數據分析

3.5.2　主要貿易國集成電路進出口情況分析

3.5.3　主要省市集成電路進出口情況分析

3.6　國內芯片產業發展的問題及對策

3.6.1　國產芯片產業的差距

3.6.2　國產芯片落后的原因

3.6.3　國產芯片發展的建議

3.6.4　產業持續發展的對策

第四章　2016-2020年人工智能芯片行業發展分析

4.1　人工智能芯片行業發展綜況

4.1.1　人工智能芯片發展階段

4.1.2　全球人工智能芯片市場

4.1.3　國內人工智能芯片市場

4.1.4　人工智能芯片產業化狀況

4.2　人工智能芯片行業發展特點

4.2.1　區域分布特點

4.2.2　布局細分領域

4.2.3　重點應用領域

4.2.4　研發水平提升

4.3　企業加快人工智能芯片行業布局

4.3.1　人工智能芯片布局企業分析

4.3.2　人工智能芯片企業布局模式

4.3.3　傳統芯片產業成為布局主體

4.3.4　互聯網公司進入AI芯片市場

4.3.5　百度加快人工智能芯片研發

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實力對比

4.5.1　技術實力對比

4.5.2　企業實力對比

4.5.3　人才實力對比

4.6　人工智能芯片行業發展問題及對策

4.6.1　行業發展痛點

4.6.2　企業發展問題

4.6.3　行業發展對策

第五章　2016-2020年人工智能芯片細分領域分析

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

5.2.3　國外企業布局GPU

5.2.4　國內GPU企業分析

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

5.3.3　全球FPGA市場規模

5.3.4　國內FPGA行業分析

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

5.4.3　ASI應用領域

5.4.4　國際企業布局ASIC

5.4.5　國內ASIC行業分析

5.5　類腦芯片（人腦芯片）

5.5.1　類腦芯片基本特點

5.5.2　類腦芯片發展基礎

5.5.3　國外類腦芯片研發

5.5.4　國內類腦芯片研發

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應用領域分析

6.1　人工智能芯片應用狀況分析

6.1.1　AI芯片的應用場景

6.1.2　AI芯片的應用潛力

6.1.3　AI芯片的應用空間

6.2　智能手機行業

6.2.1　全球智能手機出貨規模

6.2.2　中國智能手機市場狀況

6.2.3　AI芯片的手機應用狀況

6.2.4　AI芯片的手機應用潛力

6.2.5　企業加快手機AI芯片布局

6.2.6　蘋果新品應用人工智能芯片

6.3　智能音箱行業

6.3.1　智能音箱基本概述

6.3.2　智能音箱市場規模

6.3.3　企業加快行業布局

6.3.4　芯片廠商積極布局

6.3.5　典型AI芯片應用案例

6.4　機器人行業

6.4.1　市場需求及機會領域分析

6.4.2　智能機器人市場規模狀況

6.4.3　機器人企業產能布局動態

6.4.4　AI芯片在機器人上的應用

6.4.5　企業布局機器人驅動芯片

6.5　智能汽車行業

6.5.1　國際企業加快車用AI芯片研發

6.5.2　國內智能汽車獲得政策支持

6.5.3　汽車芯片市場發展狀況分析

6.5.4　人工智能芯片應用于智能汽車

6.5.5　智能汽車芯片或成為主流

6.6　智能安防行業

6.6.1　安防智能化發展趨勢分析

6.6.2　人工智能在安防領域的應用

6.6.3　人工智能安防芯片產品研發

6.6.4　芯片廠商逐步拓展安防產業

6.7　其他領域

6.7.1　醫療健康領域

6.7.2　無人機領域

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分析

7.1　A

7.1.1　企業發展概況

7.1.2　財務運營狀況

7.1.3　市場拓展狀況

7.1.4　AI芯片產業布局

7.1.5　AI芯片研發動態

7.2　B

7.2.1　企業發展概況

7.2.2　企業財務狀況

7.2.3　AI芯片產業布局

7.2.4　企業合作動態

7.3　C

7.3.1　企業發展概況

7.3.2　財務運營狀況

7.3.3　芯片業務狀況

7.3.4　AI芯片產業布局

7.3.5　AI芯片研發動態

第八章　2016-2019年國內人工智能芯片重點企業分析

8.1　A

8.1.1　企業發展概況

8.1.2　人工智能探索

8.1.3　企業融資狀況

8.1.4　AI芯片產業布局

8.1.5　AI芯片研發動態

8.2　B

8.2.1　企業發展概況

8.2.2　企業合作動態

8.2.3　企業融資動態

8.2.4　AI芯片產業布局

8.2.5　AI芯片產品研發

8.3　C

8.3.1　企業發展概況

8.3.2　財務運營狀況

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　企業發展概況

8.4.2　財務運營狀況

8.4.3　語音芯片產品

8.4.4　核心競爭力分析

8.4.5　公司發展戰略

8.4.6　未來前景展望

8.5　E

8.5.1　企業發展概況

8.5.2　財務運營狀況

8.5.3　技術研發實力

8.5.4　AI芯片產業布局

8.5.5　AI芯片產品動態

第九章　人工智能芯片行業投資前景及建議分析

9.1　人工智能芯片行業投資動態

9.2　普華有策對中國人工智能芯片行業投資價值評估分析

9.2.1　投資價值綜合評估

9.2.2　市場投資機會分析

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投資壁壘分析

9.3.1　專利技術壁壘

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投資建議綜述

9.4.1　投資方式策略

9.4.2　投資領域策略

9.4.3　產品創新策略

9.4.4　商業模式策略

9.4.5　行業風險提示

第十章　中國人工智能芯片行業典型項目投資建設案例深度解析

10.1　消費電子領域的通用類芯片研發項目

10.1.1　項目基本概述

10.1.2　投資價值分析

10.1.3　建設內容規劃

10.1.4　資金需求測算

10.1.5　實施進度安排

10.1.6　經濟效益分析

10.2　高性能通用圖形處理器芯片研發項目

10.2.1　項目基本概述

10.2.2　投資價值分析

10.2.3　建設內容規劃

10.2.4　資金需求測算

10.2.5　實施進度安排

10.2.6　經濟效益分析

10.3　智能家居微控制芯片產業化項目

10.3.1　項目基本概述

10.3.2　投資價值分析

10.3.3　建設內容規劃

10.3.4　資金需求測算

10.3.5　實施進度安排

10.3.6　經濟效益分析

10.4　人工智能芯片企業股權投資項目

10.4.1　項目基本概述

10.4.2　投資價值分析

10.4.3　建設內容規劃

10.4.4　資金需求測算

10.4.5　實施進度安排

10.4.6　經濟效益分析

第十一章　人工智能芯片行業發展前景及趨勢預測

11.1　人工智能芯片行業發展前景

11.1.1　人工智能軟件市場展望

11.1.2　國內AI芯片將加快發展

11.1.3　AI芯片細分市場發展展望

11.1.4　普華有策對2021-2026年人工智能芯片市場規模預測

11.2　人工智能芯片的發展路線及方向

11.2.1　人工智能芯片發展態勢

11.2.2　人工智能芯片發展路徑

11.2.3　人工智能芯片技術趨勢

11.2.4　人工智能芯片產品趨勢

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