1、中国AI芯片产业发展白皮书 顾问股份有限公司 2019年8月 人工智能算法的训练以及应用的部署，都离不开强大、高效的运算能力 支撑，作为人工智能三大驱动要素之一，算力的发展决定了人工智能发展的 速度与高度。作为算力的重要组成部分，AI芯片近年来发展迅猛，众多企业 纷纷布局，新型芯片架构不断涌现，多个场景下的智能芯片应用正在加快落 实。AI芯片市场广阔，正受到来自学术界、产业界、资本界的高度关注，成 为推进人工智能加速发展的关键环节。 中国AI芯片产业发展白皮书从AI芯片的定义及分类、发展过程与现 状、应用机会、竞争格局、发展趋势等多角度全面剖析AI芯片的发展新态势、 技术演进及行业格局，旨在为

2、业内相关企业把握行业发展动态、挖掘市场机 遇，提供借鉴与参考，从而全面推动我国AI芯片的技术和应用的快速发展。 前言 目录 一、AI芯片概述 1 （一）AI芯片定义2 （二）AI芯片发展历程2 （三）AI芯片分类3 1、按技术架构分类3 2、按功能分类3 3、按应用场景分类3 二、AI芯片产业发展现状 5 （一）产业全景图6 （二）市场规模与结构6 1、2018年中国AI芯片市场继续保持高速增长6 2、云端训练芯片占据市场主要份额7 3、华北、华东和中南稳居AI芯片区域市场三甲8 （三）行业发展特点8 1、摩尔定律趋缓，可重构AI芯片前途可期8 2、AI芯片成为资本布局新焦点8 3、多领域应用

3、落地，AI芯片引领智能化升级浪潮9 CONTENTS 三、应用机会分析 10 （一）总体分析11 （二）细分场景分析11 1、数据中心发展带动云端AI芯片市场需求11 2、安防市场竞争日益激烈，AI芯片重塑行业新格局13 3、自动驾驶一片蓝海，边缘AI芯片崛起13 4、智能手机等消费电子备受关注，AI芯片渗透率逐年提升14 四、竞争格局 15 （一）市场格局16 （二）主力厂商及评价17 1、国际厂商17 2、国内厂商17 （三）潜在竞争者18 五、发展趋势 19 （一）未来三年AI芯片市场规模年均复合增长率将超50%20 （二）智能计算从云端到云边一体20 （三）技术路线从专用转向通用20

4、（四）芯片研发方向从技术转向场景21 （五）合作从串行分工到融合共生21 AI芯片定义 AI芯片发展历程 AI芯片分类 AI芯片概述 一AI芯片概述 （一）AI芯片定义 算力是人工智能发展的关键因素之一，随着深度学习算法的普及应用，人工智能对算力提出了更高的要求， 传统的CPU架构无法满足深度学习对算力的需求，因此，具有海量数据并行计算能力、能够加速计算处理的人工 智能芯片应运而生。 目前，关于人工智能芯片（ArtificialIntelligenceChip，以下简称为AI芯片）的定义并没有一个严格和公 认的标准。广义上讲，面向人工智能应用的芯片都可以称为AI芯片。AI芯片是承载计算功能的基

5、础部件，处于人 工智能产业链的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。 （二）AI芯片发展历程 1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家首次提出“人工智能”这一概念，人工智能自此走进大众视野。在过去 的60余年，人工智能发展历经几次沉浮，在漫长的探索后，直至最近几年才迎来落地时代。作为人工智能技术的 重要基石，AI芯片也同样经历了多次的起伏和波折，总体看来，AI芯片的发展前后经历了四次大的变化，其发展 历程如图所示。 图 1 数据来源：顾问2019，08 AI芯片发展历程 中国AI芯片产业发展 白皮书 （1）（2007年之前）以CPU为主的传统通用计算芯片支撑人工

6、智能发展应用 2007年以前，人工智能研究和应用经历了数次起伏，一直没有发展成为成熟的产业；同时受限于当时算法、 数据等因素，这一阶段人工智能对于芯片并没有特别强烈的需求，通用的CPU芯片即可提供足够的计算能力。 （2）（2007年2010年）GPU产品取得快速突破 随着高清视频、游戏等行业的发展，GPU产品取得快速的突破;同时人们发现GPU的并行计算特性恰好适应人 工智能算法大数据并行计算的要求，如GPU比之前传统的CPU在深度学习算法的运算上可以提高9倍到72倍的效 率，因此开始尝试使用GPU进行人工智能的计算。 （3）（2010年2015年）云计算广泛推广，CPU+GPU混合运算如火如荼

7、 进入2010年后，云计算广泛推广，人工智能可以通过云计算平台借助大量CPU和GPU进行混合运算。但人工 智能应用对于计算能力的要求还在不断快速地提升。 （4）（2015年至今）人工智能专用芯片逐渐兴起，更适合AI海量数据并行计算 进入2015年后，业界开始研发针对人工智能的专用芯片，通过更好的硬件和芯片架构，在计算效率、能耗比 等性能上得到进一步提升。 （三）AI芯片分类 1、按技术架构分类 从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路 （ASIC）、类脑芯片四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工

8、智能需 求特征的半定制和全定制芯片，类脑芯片颠覆传统冯诺依曼架构，是一种模拟人脑神经元结构的芯片，由于类脑 芯片的发展尚处于起步阶段，故本文的市场研究范围不包括此类型。 2、按功能分类 根据机器学习算法步骤，可分为训练（training）芯片和推断（inference）芯片。训练芯片，主要是指通过 大量的数据输入，构建复杂的深度神经网络模型的一种AI芯片，运算能力较强。推断芯片，主要是指利用训练出 来的模型加载数据，计算“推理”出各种结论的一种AI芯片，侧重考虑单位能耗算力、时延、成本等性能。 3、按应用场景分类 从部署的位置来看，AI芯片可分为云端（服务器端）、终端（移动端）两大类。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，不仅可用于训练，还可用于推断，算力强劲。终端芯片，是指应用于手机等嵌 入式、移动终端等领域的AI芯片，此类芯片一般体积小、耗电低、性能无需特别强大。 表 1不同技术架构AI芯片类型比较 GPUFPGAASIC 定制化程度通用型半定制化定制化 灵活性好好不好 成本高较高低 编程语言/架构CUDA、OpenCL等 Verilog/VHDL等硬件描述语 言，OpenCL、HLS / 功耗大较大小 主要优点峰值计算能力强、产品成熟 平均性能较高、功耗较低、灵 活性强 平均性能很强、功耗很低、体 积小 主要缺点效率不高、不可编辑、功耗高 量产单价高、峰值

10、计算能力较 低、编程语言难度大 前期投入成本高、不可编辑、 研发时间长、技术风险大 主要应用场景云端训练、云端推断云端推理、终端推断云端训练、云端推断、终端推断 代表企业芯片英伟达Tesla、高通Adreno等 赛灵思Versal、英特尔Arria、 百度XPU等 谷歌TPU、寒武纪Cambricon等 数据来源：顾问2019，08 AI芯片产业发展现状 产业全景图 市场规模与结构 行业发展特点 AI芯片产业发展现状 （一）产业全景图 AI芯片是人工智能产业链中重要的一环，经过近年的发展，各环节分工逐渐明显。结合应用场景和功能划分 来看，AI芯片设计可分为云端训练、云端推断、终端推断三部分。其

11、中云端训练芯片主要以英伟达的GPU为主， 新入竞争者是谷歌的TPU，但目前不对外销售，深耕FPGA的企业包括XILINX、Intel。在云端推断方面，各企业 呈现出百家争鸣的局面，包括的企业有：AMD、谷歌、英伟达、百度、寒武纪等。在终端推断方面，移动终端、 自动驾驶等应用场景需求逐渐爆发，布局的企业包括传统芯片巨头和初创企业，如高通、华为海思、地平线、寒 武纪、云知声等。 二AI芯片产业发展现状 图 2 数据来源：顾问2019，08 AI芯片产业全景图 （二）市场规模与结构 1、2018年中国AI芯片市场继续保持高速增长 受宏观政策环境、技术进步与升级、人工智能应用普及等众多利好因素的影响，

12、中国AI芯片市场进一步发展 与成熟。2018年中国AI芯片市场依然保持增长，整体市场规模达到80.8亿元，同比增长50.2%。 中国AI芯片产业发展 白皮书 图 3 数据来源：顾问2019，08 2016-2018年中国AI芯片市场规模及增长 2、云端训练芯片占据市场主要份额 在地方政府加快推进公有云、私有云、数据中心等建设的拉动下，2018年中国云端训练芯片市场份额达到 51.3%。中国AI芯片市场规模依然以云端训练芯片为主，随着中国人工智能应用需求的不断落地，未来本地化运 算将是人工智能发展的趋势之一，终端推断芯片也将迎来新的发展机遇。 图 4 数据来源：顾问2019，08 2018年中国

13、AI芯片细分市场结构 3、华北、华东和中南稳居AI芯片区域市场三甲 区域结构上看，华北、华东和中南地区是中国AI芯片市场发展最为领先的区域，市场总体规模仍占据全国的 领先位置，市场份额分别达到20.8%、30.6%和29.3%；在市场增速方面，随着大数据中心在西部地区加快投入 建设，西南、西北地区云端AI芯片市场规模呈现高速增长，市场份额进一步提升。 图 5 数据来源：顾问2019，08 2018年中国AI芯片市场区域结构 （三）行业发展特点 1、摩尔定律逐渐失效，可重构AI芯片前途可期 在摩尔定律趋缓的今天，AI芯片的架构创新成为最重要的方向。为了实现超高能效计算，AI芯片架构设计 必须具有

14、良好的软件可编程性、高效的硬件架构变换能力、高性能和低能耗等特点，以适应算法和应用的持续演 进。可重构AI芯片被公认为是突破性的下一代集成电路技术，具备处理器的灵活性和专用集成电路的高性能和低 功耗，可实现软硬件协同设计，非常适合应用于AI芯片的设计当中。 2、AI芯片成为资本布局新焦点 在国家政策的大力支持下，人工智能应用市场爆发，以基础层为核心的AI芯片受到了资本的广泛关注。2018 年6月寒武纪获得数亿美元的B轮融资，8月燧原科技获得3.4亿元的Pre-A轮融资，比特大陆在7月和8月连续获得 2.9亿美元、10亿美元、4.4亿美元的融资；2019年2月地平线获得6亿美元的B轮融资。获得投

15、融资的厂商可以进 一步提高AI芯片技术研发水平和加速AI芯片产品规模商业化，以拓展市场建立竞争优势，增强市场对其未来收益 的预期。 中国AI芯片产业发展 白皮书 数据来源：顾问2019，08 3、多领域应用落地，AI芯片引领智能化升级浪潮 在科技巨头的大力投入和政策的扶持下，基于语音、自然语言处理和视觉技术的人工智能产品和应用逐渐落 地，比较典型的包括语音交互类产品（如智能音箱、智能语音助理等）、智能机器人、无人驾驶汽车等。此外， 在行业解决方面，人工智能应用范围更加广泛，目前已经在数据中心、安防、消费电子等众多领域得到应用。而 人工智能应用的落地离不开底层芯片的支撑，大量的人工智能芯片创业企

16、业应运而生，AI芯片成为了人工智能产 业发展的一个重要突破口。 表 2市场主流AI芯片公司融资情况 序号公司成立时间所属地融资历史及公司估值 1寒武纪2016年3月北京 18年6月获得国风投等资本数亿美元的B轮融资，投后 估值达25亿美元。 2地平线2015年7月北京 19年2月获得6亿美元的B轮融资，投后估值达30亿 美元。 3比特大陆2013年10月北京 18年8月获得4.4亿美元B+轮融资，投后估值达146.66 亿美元。 4中星微电子1999年10月北京16年3月获天津科投、高捷资本投资，估值未披露。 5西井科技2015年5月上海 19年3月获十维资本等投资方的B轮融资，估计未 披露。

17、 6中天微2001年10月浙江18年4月被阿里巴巴全资收购。 7全志科技2007年9月广东16年9月获芯动能投资，估值未披露。 8耐能人工智能2016年3月广东18年5月获1800万美元A+轮融资，投后估值未披露。 总体分析 细分场景分析 应用机会分析 中国AI芯片产业发展 白皮书 11 （一）总体分析 AI芯片是人工智能时代的技术核心之一,决定了平台的基础架构和发展生态。作为人工智能产业发展的基石， AI芯片将在诸多场景中广泛展开应用，其中，数据中心、智能安防、智能驾驶、消费电子、机器人、智能家居是 应用价值较高的商业领域，未来的发展潜力较大。 三应用机会分析 图 6AI芯片应用价值领域分布

18、 数据来源：顾问2019，08 （二）细分场景分析 1、数据中心发展带动云端AI芯片市场需求 传统数据中心存在着能耗过高、计算效率太低等诸多发展瓶颈，亟需借力人工智能，开展IT技术架构大变 革，降低数据中心能耗及实现数据中心运维智能化。预计2019年中国数据中心市场规模达3768亿元，未来三年 将保持平稳增速，复合增长率为13.6%，市场空间广阔。 1 随着数据中心变革浪潮袭来，云端AI芯片市场需求将得到进一步释放，引发各大厂商积极布局云端AI芯片业 务。预计2019年中国云端AI芯片市场规模达94.1亿元，未来三年的复合增长率为54.14%。 图 7 数据来源：顾问2019，08 2019-

19、2021年中国数据中心市场规模及增长预测 图 8 数据来源：顾问2019，08 2019-2021年中国云端AI芯片市场规模及增长预测 中国AI芯片产业发展 白皮书 1 图 9 数据来源：顾问2019，08 2019-2021年中国AI安防芯片市场规模及增长预测 2、安防市场竞争日益激烈，AI芯片重塑行业新格局 在平安城市、智慧城市、雪亮工程等建设的推动下，国内安防行业规模继续扩大，新的市场需求不断涌现。 受益于深度学习算法的快速发展，智能安防的应用越来愈广泛。AI芯片作为安防AI应用的大脑，在智能安防系 统中扮演着核心角色，在图像信号处理、视频编解码、智能分析等环节中起着重要作用。随着安防行

20、业需求的明 确，安防AI芯片市场竞争火热，市场前景可期。 3、自动驾驶一片蓝海，边缘AI芯片崛起 自动驾驶技术具有强大的技术颠覆性，被公认为是影响下一代人生活的关键技术，传统车企、新兴科技公司 在自动驾驶领域加速布局，竞争日趋激烈，据预测，2021年中国自动驾驶市场规模将达1010亿元。 图 10 数据来源：顾问2019，08 2019-2021年中国自动驾驶市场规模及增长预测 1 伴随着AI芯片性能的快速提升，基于视觉技术的自动驾驶方案逐渐变为可能。由于自动驾驶对AI芯片的算 力、功耗、成本等都有较高要求，且受限于时延及可靠性，自动驾驶计算正从中央往边缘迁移，随着自动驾驶算 法的成熟稳定后，

21、ASIC专用芯片或将成为主流。 图 11 数据来源：顾问2019，08 2019-2021年中国终端推断芯片市场规模及增长预测 4、智能手机等消费电子备受关注，AI芯片渗透率逐年提升 近年来，全球的智能手机出货量增速放缓，AI成为刺激市场增长的一个重要因素。为实现差异化竞争，各 厂商加大手机AI功能的开发，部署于智能手机等消费终端的各项产品日趋丰富。为了提升产品差异度，获得新客 户，苹果、华为海思、高通等智能手机厂商相继发布AI芯片，使得手机更加智能化，实现用户认证、情感识别、 自然语言理解、AI视觉、设备管理等功能。在头部玩家的引领下，AI芯片将成为智能手机的标配，预计AI芯片在 手机端的应

22、用将进入一个全新的普及阶段，渗透率或逐年提升。 市场格局 主力厂商及评价 潜在竞争者 竞争格局 1 （一）市场格局 作为传统芯片巨头，英伟达近两年在AI芯片领域继续发力，2018年发布JetsonXavier等多款AI芯片产 品，并凭借自家GPU在数据中心的广泛应用，英伟达保持其稳固的霸主地位。另外，作为全球手机芯片的老牌 巨头，高通近年来也积极布局AI芯片，发布了骁龙系列、CloudAI100等多款AI芯片，在移动等生态领域有较 强的话语权。此外，阿里巴巴、亚马逊在AI芯片领域的布局初见雏形，借助自有业务支撑自研芯片的研发和商 业化，属于中国AI芯片市场的可期待者及挑战者；其他AI芯片厂商如

23、寒武纪、地平线、比特大陆属于AI芯片领 域中的初创企业，在市场空间广阔的AI芯片领域，发展前景值得期待。特别注意的是，地平线成为国内首家将 自动驾驶芯片和解决方案部署到国外顶级自动驾驶运营车队中的公司，预计2019年正式发布中国首款车规级AI 芯片征程2.0。 四竞争格局 图 122018中国AI芯片市场厂商竞争力象限分析图 数据来源：顾问2019，08 中国AI芯片产业发展 白皮书 1 （二）主力厂商及评价 1、国际厂商 英伟达 英伟达是全球知名的显卡企业，近几年成功转型为AI芯片巨头，目前是中国AI芯片市场份额最大的企业， 同时保持了较高的成长性，预计在短期内很难被超越。英伟达的发展得益于

24、其在传统硬件的发展与底层技术的积 累，并凭借高性能的GPU芯片，搭上了人工智能发展的快车道，成为AI芯片领域的巨头。 当前，英伟达的AI芯片产品包括Jetson、Drive、Tesla等处理器，主要服务于游戏、专业视觉化、数据中 心、汽车四大领域，贡献着极大一部分营收。其中，数据中心业务近年来增长强劲，主要得益于英伟达Tesla芯片 的广泛使用，为超大规模数据中心的语音、视频、图像和推荐服务带来了先进的加速能力。全球人工智能发展呈 现惊人的速度，作为人工智能落地最具代表性的厂商，英伟达将在未来继续强化AI领域的布局。 高通 作为移动通信技术的领军者，高通近年来在AI芯片领域积极布局，相继发布了

25、骁龙820、骁龙835、骁龙 845、骁龙855等手机端的AI芯片，并成功应用于小米、三星等多家厂商的手机产品中，并表现出非常出色的运算 能力。此外，高通在2019AIDay会议上推出了一款专为数据中心推理计算的7nmAI芯片CloudAI100，旨在为 云和边缘带来更高的性能和效率，此举意味着高通对云端AI芯片市场发起冲击，正着力打造广泛的AI生态系统， 共建智能互连的未来。 英特尔 PC时代，英特尔以90%的市场份额几乎垄断了CPU市场，但随着GPU和各类可替代处理器的不断推陈出新， CPU的市场开始萎缩。在人工智能浪潮的冲击下，英特尔开始依托产业平台转型。英特尔先是收购了FPGA芯片的

26、制造商Altera，一年后又收购了Nervana，填补了其硬件平台产品的空缺，为AI芯片的发展奠定了人才及技术基 础。同时，英特尔继续丰富产品线，2019年发布了旗下首款云端AI专用芯片NervanaNNP-I，可以用最少的能 耗处理高负载。英特尔正在发挥多年来累积的发展优势，完善AI芯片的生态布局。 2、国内厂商 华为 作为国内ICT产业领域的龙头企业，华为在2018年的全联接大会上公布了其最新的AI芯片战略，并正式推出 了基于达芬奇架构设计的云端和边缘端AI芯片Ascend系列芯片。为了更好的解决客户需求，作为解决方案提供商 的华为在硬件和软件上都积极布局，在底层硬件和上层软件接口上都加大

27、了投入Ascend芯片主要是瞄准了安防、 智能零售等新兴机器视觉解决方案市场；此外，华为的AI芯片目前没有对外销售的打算，主要作用为构建自己的 人工智能生态系统，在华为的带动下，预计未来将有更多的像华为一样的系统厂商加入AI芯片自研之路。 寒武纪 寒武纪正在以AI芯片作为载体而全面崛起。继2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后，2018年5 月，寒武纪正式发布了首款云端智能芯片MLU100及相应的板卡产品，性能比上一代提升了10倍，标志着寒武纪 1 已成为中国第一家（也是全球少数几家）同时拥有终端和云端智能处理器产品的商业公司。此外，寒武纪也备受 资本青睐，6月完成数亿美元的B轮融

28、资，融资后估值达25亿美元，继续领跑全球AI芯片创业公司。作为中国最具 有代表性的AI芯片独角兽之一，寒武纪依靠扎实的核心技术起家，在AI芯片市场上收获了越来越多的关注，未来 在全球AI芯片市场上将占据越来越重要的地位。 地平线 作为全球最早流片和商业化的AI芯片公司，地平线自成立起，一直专注技术积累和产品研发。继2017年发布 中国首款嵌入式人工智能视觉芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列后，2018年地平线AI芯片产品 逐渐落地，发布了Matrix自动驾驶计算平台和XForce边缘AI计算平台，并相继推出智能驾驶方案、安防解决方 案。作为地平线产品落地首年，2018年

29、地平线AI芯片产品的出货达到几十万量级，全年营收达数亿元，成为目前 自动驾驶创业公司中商业化成绩最突出的一家。伴随着研发的快速迭代与商业化的迅速落地，相信地平线未来可 以凭借先发技术优势和独特的产品优势，成为全球AI芯片市场最有价值的企业之一。 （三）潜在竞争者 中国AI芯片高成长企业榜以专利数量、企业知名程度、融资能力和创始人实力等方面作为评估标准，筛选出 10家发展潜力较大的AI芯片企业。从主营业务来看，10家高成长AI芯片企业较多致力于ASIC芯片的研发，其中 嘉楠耘智、异构智能等企业在芯片研发方面都取得了一定成绩，流片成功或实现了量产。此外，灵汐科技等企业 专注类脑芯片架构的研究，是一

30、家技术领先型的清华系人工智能科技公司。随着AI芯片成为国际产业竞争的新焦 点，高成长AI芯片未来发展潜力巨大。 表 3中国AI芯片高成长企业榜 序号企业名称主营业务序号企业名称主营业务 1清华Thinker可重构神经网络芯片6龙加智TPU芯片 2燧原科技云端AI芯片7熠知电子ASIC芯片 3异构智能ASIC芯片8嘉楠耘智ASIC矿机芯片 4灵汐科技类脑芯片9深思创芯神经网络芯片 5探境科技嵌入式人工智能芯片10知存科技存算一体芯片 备注：排名不分先后数据来源：顾问2019，08 发展趋势 未来三年AI芯片市场规模年均复合增长率将超50% 智能计算从云端到云边一体 技术路线从专用转向通用 芯片研

31、发方向从技术转向场景 合作从串行分工到融合共生 0 （一）未来三年AI芯片市场规模年均复合增长率将超50% 当前，中国乃至全球AI芯片产业还处于产业化早期阶段，随着5G、物联网时代来袭，下游应用场景爆发，预 计未来三年中国AI芯片市场规模仍将保持50%以上的增长速度，到2021年将达到305.7亿元。 五发展趋势 图 132019-2021年中国AI芯片市场规模及增长预测 数据来源：顾问2019，08 （二）智能计算从云端到云边一体 云端聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够支持大量运算共同运行，目前云端AI芯片应用更多相对 成熟。随着智能音箱、自动驾驶、无人机、安防监控等应用的丰富，云端的

32、部分推理乃至训练算力将迁移至边缘 层，支撑本地业务的实时智能化处理与执行。边缘层对AI芯片的需求更为多样、更强调低功耗低成本、技术要求 相对较低。得益于人工智能等多种因素的推动，边缘计算将逐渐在公安安防、智能家居、智能交通等诸多领域大 放异彩，并在具体应用场景中实现更多能力。随着边缘计算兴起，“云边结合”方案渐成主流，不仅可以实现对 算法结构的优化，还从本质上赋能各边缘应用，提供更好更完整的解决方案。 （三）技术路线从专用转向通用 目前AI芯片技术主流路径有GPU、FPGA、ASIC等，其中GPU、FPGA是较为成熟的芯片架构，ASIC是针对 特定应用场景的专用芯片。GPU架构的芯片能满足深度

33、学习大量计算需求，释放人工智能的潜能，但是缺点在于 中国AI芯片产业发展 白皮书 1 图 14AI芯片产业当前发展方式 数据来源：顾问2019，08 功耗较高；FPGA架构的芯片具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性，但是缺点在于价格较高、编 程复杂；ASIC架构的芯片能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗，较适用于智能终端。 随着人工智能对芯片的要求越来越高，需要适应不同场景下多样性算法要求、强大的计算能力提供算力支撑、高 能耗比满足终端场景应用等，未来需要专门为人工智能设计的灵活的芯片，成为人工智能领域的“CPU”，实现 AI芯片的低成本、规模化发展。 （四）芯

34、片研发方向从技术转向场景 目前AI芯片设计更多的是从技术需求的角度出发，如芯片架构的选择、芯片性能指标提升等。随着AI芯片 领域的竞争越来越激烈，各芯片企业除了在技术层面有所突破，还需加大应用场景的布局，以抢占更多的发展机 遇。为了适应碎片化的应用市场，未来的芯片设计需要以客户终端需求为导向，从需求量、商业落地模式、市场 壁垒等各个方面综合分析落地的可行性，借助场景落地实现AI芯片的规模发展。 （五）合作从串行分工到融合共生 当前，AI芯片产业发展方式主要以企业为主体，产品上下游企业相对独立运营和管理，同环节企业高度 竞争。 图 15AI芯片产业未来发展方式 数据来源：顾问2019，08 随着

35、AI芯片产业在生产方式、商业模式上的创新升级，未来中国AI芯片产业将以合作为主线，发挥各企 业、机构技术和资源优势，借助合资公司、共同搭建平台等方式，以特定应用场景及场景核心需求出发，形成 有机的合作形态。 企业简介 Qualcomm 新思科技 NVIDIA 英特尔 地平线 嘉楠科技 上海华力 Qualcomm共建智能互连的未来 Qualcomm致力于发明移动基础科技，从根本上改变了世界连接、计算与沟通的方式。把手机连 接到互联网，Qualcomm的发明开启了移动互联时代；今天，Qualcomm发明的基础科技催生了那 些改变人们生活的产品、体验和行业。5G时代已经开启，Qualcomm始终位于

36、无线通信科技变革的 中心，携手与合作伙伴们共同打造万物智能互连的世界。 在AI领域，Qualcomm的战略是将领先的5G连接与其AI研发相结合，以平台级创新助力AI开启 全新体验并变革众多行业。Qualcomm已支持从云到端完整的AI解决方案。Qualcomm已经推出多 代人工智能引擎AIEngine，其骁龙移动平台为超过10亿部智能手机提供领先的AI加速能力。以骁龙 855和骁龙855Plus移动平台为例，其集成的第四代多核QualcommAIEngine可以实现AI处理以及 算力方面性能的显著提升。同时，Qualcomm也正在将其在移动领域内的优势拓展至云端。2018年4 月，Qualco

37、mm推出全新的CloudAI100加速器。这款用于数据中心的AI推理处理器，旨在让智能 从云端遍布至终端之间的全部节点。 AI的发展需要整个生态系统的紧密协作，Qualcomm已经打造了广泛的AI生态系统，与领先的 中国AI软件开发商、云服务供应商和终端厂商建立了坚实的合作关系，赋能丰富的AI应用。此外， Qualcomm还在积极将AI从智能手机拓展至移动计算、扩展现实、汽车、物联网等更广泛的领域，加 速AI的应用和发展。 Qualcomm还特别重视推动AI基础科技研究和行业整体创新。早在2007年，Qualcomm就启 动了首个AI研究项目，并在此后取得了众多里程碑式的进展。2018年，Qu

38、alcomm成立Qualcomm AIResearch，进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。此外，Qualcomm在2018年设立了 总额高达1亿美元的AI风险投资基金，用于投资全球变革AI技术的初创企业。 中国AI芯片产业发展 白皮书 5 新思科技 新思科技（Synopsys,Inc.，纳斯达克股票市场代码：SNPS）致力于创新改变世界，在芯片到 软件的众多领域，新思科技始终引领技术趋势，与全球科技公司紧密合作，共同开发人们所依赖的电 子产品和软件应用。新思科技是全球排名第一的芯片自动化设计解决方案提供商，全球排名第一的芯 片接口IP供应商，同时也是信息安全和软件质量的全球领导者。作为

39、半导体、人工智能、汽车电子及 软件安全等产业的核心技术驱动者，新思科技的技术一直深刻影响着当前全球五大新兴科技创新应 用：智能汽车、物联网、人工智能、云计算和信息安全。 新思科技成立于1986年，总部位于美国硅谷，目前拥有13200多名员工，分布在全球120多个分 支机构。2018财年营业额逾31亿美元，拥有3100多项已批准专利。 自1995年在中国成立新思科技以来，新思科技已在北京、上海、深圳、厦门、武汉、西安、南 京、香港、澳门九大城市设立机构，员工人数超过1200人，建立了完善的技术研发和支持服务体系， 秉持“加速创新、推动产业、成就客户”的理念，与产业共同发展，成为中国半导体产业快速

40、发展的 优秀伙伴和坚实支撑。新思科技携手合作伙伴共创未来，让明天更有新思！ NVIDIA NVIDIA是一家人工智能计算公司。NVIDIA在1999年发明的GPU激发了PC游戏市场的增长， 重新定义了现代计算机显卡，并且对并行计算进行了革新。NVIDIA全球雇员数量超过13000人。 NVIDIA通过将GPU作为可以感知和理解世界的计算机、机器人乃至自动驾驶汽车的大脑，GPU深度 学习再度点燃了全新的计算时代现代人工智能。 中国AI芯片产业发展 白皮书 英特尔 英特尔是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商，以智能互联技术奠定全球创新基石。英 特尔创始于1968年，拥有50余年推动技术创新和耕

41、耘产业生态的成功经验。如今，英特尔正转型为 一家以数据为中心的公司，其战略愿景聚焦于：生产世界上一流的半导体芯片；引领人工智能与“自 能”革命；做全球领先的云到端平台提供商。英特尔正与合作伙伴一起，推动人工智能、自动驾驶、 5G等转折性技术的创新与应用突破，驱动智能互联世界，从而解决人类面临的重大挑战。 地平线 地平线具有领先的人工智能算法和芯片设计能力，通过软硬结合，设计开发高性能、低成本、低 功耗的边缘人工智能芯片及解决方案，开放赋能合作伙伴。面向智能驾驶和AIoT，地平线可提供超高 性价比的边缘AI芯片、极致的功耗效率、开放的工具链、丰富的算法模型样例和全面的赋能服务。 目前，基于创新的

42、人工智能专用计算架构BPU（BrainProcessingUnit)，地平线已成功流片量 产了中国首款边缘人工智能处理器专注于智能驾驶的“征程(Journey)”系列芯片和专注于AIoT 的“旭日(Sunrise)”系列芯片，并已大规模商用。此外，基于BPU2.0架构的地平线Matrix自动驾驶 计算平台屡获国际大奖（如：2019美国CES创新奖、2019EmbeddedVisionAlliance“最佳汽车 解决方案”奖等），得到了众多专业机构的认可。 依托行业领先的软硬结合产品，地平线向行业客户提供“芯片+算法+云”的完整解决方案。在 智能驾驶领域，地平线同全球四大汽车市场(美国、德国、日

43、本和中国)的业务联系不断加深，目前已 赋能合作伙伴包括SK、奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等国内外的顶级Tier1s，OEMs厂 商；而在AIoT领域，地平线携手合作伙伴已赋能多个国内一线制造企业、现代购物中心及知名品牌 店。 中国AI芯片产业发展 白皮书 嘉楠科技 嘉楠科技是世界领先的AI及区块链芯片、及其系统解决方案提供商。一直致力于推进ASIC超算芯 片面向多学科、多领域的多层级设计开发和应用落地深耕细作。2018年，嘉楠科技连获两项全球重 大技术突破，实现量产全球首个基于自研的7nm芯片，量产全球首款基于RISC-V自研商用边缘智能 计算芯片勘智K210。 0 上海华力 华虹集团

44、旗下上海华力成立于2010年1月，是国家“909”工程升级改造项目承担主体，拥有中 国大陆第一条全自动12英寸集成电路芯片制造生产线（华虹五厂），工艺技术覆盖55-40-28纳米各 节点，月产能达3.5万片。2018年10月，上海华力二期12英寸先进生产线（华虹六厂）顺利建成投 片，目前月产能1万片，未来几年将逐步爬坡到4万片月产能。该生产线工艺技术从28纳米起步，最终 将具备14纳米三维工艺的高性能芯片生产能力，满足中高端芯片产品的制造需求。 上海华力采取先进工艺和特色工艺两方面同步发展策略，一方面遵循摩尔定律路线，建立了拥有 自主知识产权的55-40-28-14纳米逻辑工艺技术平台，另一方面专注于差异化路线，重点布局射频、 高压、嵌入式闪存、超低功耗、NOR闪存和图像传感器等特色工艺平台。 顾问股份有限公司 联系人：马欣 电话：0086-10-88558866/8899 传真：0086-10-88559009 官网： 产业通： 邮件： 地址：北京市海淀区紫竹院路66号大厦10层（邮编：100048） 产业通APP顾问官方微信