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2023年，為提升國內(nèi)芯片企業(yè)在全球范圍的影響力，促進和記錄國內(nèi)芯片的技術、市場應用進程，芯師爺特別策劃《2023年硬核芯產(chǎn)業(yè)專題報告》。
在《2023年硬核芯產(chǎn)業(yè)專題報告》中，芯師爺對芯片IP、EDA、MCU、智能芯片、存儲芯片、射頻芯片、功率器件、通訊芯片、電源管理芯片、信號鏈芯片、處理器芯片、傳感器等12類芯片產(chǎn)品領域進行調研，通過分析各芯片領域技術概況、市場格局、發(fā)展趨勢、代表企業(yè)、代表產(chǎn)品概述，以及應用方向等，力求展示現(xiàn)階段國內(nèi)半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。
本篇為系列專題報告之《“國產(chǎn)化+新需求+資本”共振，AI芯片賦能行業(yè)效應加速釋放》，2023年國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)報告及產(chǎn)品選型參考。以下為報告全文：
中國AI芯片行業(yè)發(fā)展環(huán)境
1.1 AI芯片的定義及分類
廣義上，只要可以運行AI（人工智能）算法的芯片都可稱為AI芯片。但通常意義上來講，AI芯片是指專門用于處理人工智能應用和算法的芯片，其針對人工智能算法進行特殊加速設計，可提供高度優(yōu)化的計算能力，使得人工智能算法和應用程序實現(xiàn)更快速的運行，同時保持低功耗和低成本。
AI芯片的主要功能是對海量數(shù)據(jù)的輸入進行處理，通過高效的并行計算能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和處理、模型訓練及推斷等，其設計通常采用特殊的架構和算法。AI芯片的出現(xiàn)，使得人工智能技術能夠在各種設備和應用中得到更廣泛的應用和普及，它為實現(xiàn)智能化提供了強大的硬件基礎，是人工智能技術的重要組成部分。
1.1.1 基于技術架構，AI芯片主要可分為四類：GPU、FPGA、ASIC、類腦芯片。
目前，上述四類芯片中，GPU（圖形處理器）是較為成熟的通用型人工智能芯片，在AI領域中使用頻率較高。2023年上半年，我國AI芯片市場中，GPU所占市場份額90%。FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）、ASIC（特定用途集成電路）等非GPU類的芯片，占比約10%。[1]
圖1-基于技術架構劃分AI芯片
1.1.2 基于承擔的任務，AI芯片可分為兩類：訓練芯片和推理芯片。
兩者的區(qū)別主要在于用途和功能。訓練芯片主要用于訓練和優(yōu)化AI模型，可用于機器學習、深度學習等任務中；推理芯片主要部署和運行已經(jīng)訓練好的AI模型，可用于語音識別、圖像識別、自然語言處理等任務中。2022年，中國AI訓練芯片市場占比為47.2%，AI推理芯片市場占比為52.8%。[2]
圖2-基于承擔任務劃分AI芯片
1.1.3 基于部署場景，AI芯片可分為三類：端側、邊緣側、云側。
端側、邊緣側和云側AI芯片的應用場景和需求各不相同，因此，其算力需求也有所不同。一般而言，云側AI芯片對算力的需求最高，邊緣側次之，端側最低。
圖3-基于部署場景劃分AI芯片
1.2 產(chǎn)業(yè)鏈概況
1.2.1 位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的芯片設計和制造環(huán)節(jié)是最為關鍵的部分，需要強大的技術和設備支持，以及高度專業(yè)化的芯片人才隊伍。
AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈可分為上、中、下游三個部分。上游即包括硅片、化合物半導體、光電子器件等在內(nèi)的半導體材料，與包括光刻機、刻蝕機、薄膜沉積設備等在內(nèi)的半導體設備；中游即芯片設計、制造、封裝、測試，包括算法設計、物理設計、晶圓制備、芯片可靠性驗證、性能測試等等；下游即廣泛的應用，涵蓋云計算、智能穿戴、智能手機、自動駕駛、智能醫(yī)療、智能機器人等領域。
其中，位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的芯片設計和制造環(huán)節(jié)是最為關鍵的部分，需要有強大的技術和設備支持，以及高度專業(yè)化的芯片人才隊伍。
圖4-AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈上下游圖譜
上游市場：目前，國內(nèi)處于AI芯片產(chǎn)業(yè)上游的企業(yè)在半導體材料和設備領域，仍處于發(fā)展初期，市場份額較小。但近年來國內(nèi)半導體材料和設備企業(yè)逐漸崛起，如中電科電子、華大九天等企業(yè)，逐漸嶄露頭角。
中游市場：在芯片設計環(huán)節(jié)，國內(nèi)芯片設計企業(yè)整體實力相對較弱。不過，有部分國內(nèi)企業(yè)在特定領域已經(jīng)具備一定的競爭優(yōu)勢，如：智能駕駛芯片領域的黑芝麻智能、智能音箱芯片領域的全志科技等。在芯片制造環(huán)節(jié)，國內(nèi)對應的企業(yè)數(shù)量較多，但同樣整體實力較弱；封裝和測試環(huán)節(jié)則相對較為成熟，目前仍以中低端市場為主。
下游市場：下游市場包括云計算、消費電子、智能穿戴等領域。在云計算領域，國內(nèi)企業(yè)如阿里云、騰訊云等已具有較強的市場競爭力。在消費電子、智能穿戴等領域，華為、小米等已在國內(nèi)乃至全球市場占據(jù)重要席位，相繼推出多款智能手表、智能手環(huán)等產(chǎn)品。同時，智能駕駛、智能家居等領域的興起，對AI芯片需求進一步擴大。
圖5-國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈上下游部分代表企業(yè)，數(shù)據(jù)來源：芯師爺，圖片來源：芯師爺
總體來說，國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈雖然已經(jīng)取得一定進展，但整體實力相對較弱，特別是在芯片設計和制造環(huán)節(jié)，與國際巨頭仍存在較大差距。未來，隨著國內(nèi)技術的不斷進步和市場需求的持續(xù)增長，國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈有望實現(xiàn)快速發(fā)展。
1.3 AI芯片市場格局：高速增長，多元化競爭
全球AI芯片市場近年來呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢。預計2023年全球AI芯片市場規(guī)模將達490億美元，2021-2026年全球AI芯片市場規(guī)模將以29.3%的復合增長率增長。2023年，我國AI芯片市場規(guī)模將達427億元，同比增長124%；2026年我國AI芯片市場規(guī)模將達1206億元。[3]TrendForce發(fā)布的數(shù)據(jù)則顯示，2022年全球AI芯片市場規(guī)模為300億美元，其中，中國市場規(guī)模超過100億美元，是全球最大的AI芯片市場之一。
圖6-2020~2026年全球及中國AI芯片市場規(guī)模及預測情況，圖片資料來源：Frost & Sullivan
1.3.1 海外AI芯片市場：呈現(xiàn)一超多強的競爭態(tài)勢
一超：以英偉達為首，市場份額占據(jù)絕對優(yōu)勢，其產(chǎn)品線覆蓋了從數(shù)據(jù)中心到個人電腦、再到智能手機的全方位應用場景，通過持續(xù)的技術創(chuàng)新和研發(fā)投入，不斷鞏固其市場地位。例如，英偉達的Tensor Processing Unit (TPU) 專門為機器學習算法優(yōu)化，性能優(yōu)異，被廣泛用于谷歌的TensorFlow等開源框架。
多強：除了英偉達，還有許多企業(yè)也在AI芯片市場上積極布局。其中，最為突出的是英特爾和AMD。英特爾在2015年以167億美元收購了Altera公司，從而進入AI芯片市場。此后，該公司不斷加大在AI芯片領域的投入，推出了多款針對不同應用場景的AI芯片，如Xeon Phi、Nervana等。英特爾的AI芯片性能強大，且與自家其他產(chǎn)品協(xié)同性良好，如與FPGA等可實現(xiàn)優(yōu)勢互補。
AMD則在2017年以超過9億美元的價格收購了FPGA制造商Xilinx，由此進入AI芯片市場。AMD通過整合Xilinx的技術和資源，開發(fā)出一系列AI芯片，如Radeon Instinct系列。這些產(chǎn)品在能效和性能方面表現(xiàn)出色，且支持多種機器學習框架，如Radeon Open Compute Platform (ROCm)。
此外，還有許多其他企業(yè)也在AI芯片市場上占有一席之地，如谷歌、蘋果、華為等。這些企業(yè)通過自主研發(fā)或合作的方式，推出了一系列性能卓越、適用于自身生態(tài)系統(tǒng)的AI芯片。例如，谷歌的TPU被廣泛應用于其搜索引擎、語音助手等AI應用，而蘋果的神經(jīng)引擎則用于其Face ID、Siri等AI服務。
· 如從參與者類型來劃分，則主要參與者可分為三類：國際半導體巨頭、國際互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)等，各自切入AI芯片賽道的方式及布局也有所不同。
圖7-海外AI芯片主要參與者類型劃分
總的來說，海外AI芯片市場呈現(xiàn)出多元化的競爭態(tài)勢，各類型企業(yè)都在積極布局AI芯片業(yè)務，通過技術創(chuàng)新和合作等方式不斷擴大自身市場份額。同時，由于AI技術的快速發(fā)展和應用場景的不斷擴大，AI芯片市場將保持持續(xù)高增長態(tài)勢。未來，我們可以預見這一市場競爭將更加激烈，同時也將推動AI芯片技術不斷進步。
1.3.2 國內(nèi)AI芯片市場：成熟型企業(yè)保持領先地位，成長型企業(yè)逐步崛起，初創(chuàng)型企業(yè)開始嶄露頭角。
Tractica預測2025年全球AI芯片市場規(guī)模達724億美元，年復合增長率達37%。在全球的AI芯片市場中，中國的市場規(guī)模占比最大，約占四分之一。根據(jù)不同指標可進行不同梯隊的劃分。
圖8-根據(jù)不同指標劃分國內(nèi)AI芯片梯隊，圖片資料來源：企業(yè)官網(wǎng)、企查查APP
· 從產(chǎn)品成熟度和商業(yè)化程度來看，國內(nèi)AI芯片企業(yè)大致可分為三個梯隊：
第一梯隊：成熟型AI芯片企業(yè)
第一梯隊主要包括已經(jīng)擁有成熟的產(chǎn)品體系，并具備商業(yè)化應用和量產(chǎn)能力的企業(yè)。這些企業(yè)基本已經(jīng)建立了完整的研發(fā)團隊，同時具備完善的技術體系，擁有自主知識產(chǎn)權和核心技術，實現(xiàn)了商業(yè)化應用。
海光、寒武紀是其中的代表企業(yè)。海光是一家專注于人工智能芯片的公司，產(chǎn)品已經(jīng)廣泛應用于云計算、數(shù)據(jù)中心等領域，其DCU產(chǎn)品深算系列，對標市場主流的英偉達A100，在AI計算、商業(yè)計算、大數(shù)據(jù)處理等領域發(fā)揮重要作用；寒武紀主要面向云端、端和邊緣計算場景，其產(chǎn)品主要應用于智能駕駛、智能家居等領域。
第二梯隊：成長型AI芯片企業(yè)
主要包括在AI芯片領域具有一定的研發(fā)實力和市場競爭力的企業(yè)，這類型公司通常已經(jīng)在某些特定領域或特定場景下有所突破，正在探索商業(yè)化應用路徑。如：曠世科技、比特大陸等。比特大陸是專注于比特幣芯片的企業(yè)，其AI芯片主要應用于礦機領域，是全球領先的礦機芯片供應商之一。
在第二梯隊中，南京、蘇州和廣州等城市是其中的代表城市。這些城市在人工智能領域具有一定的研發(fā)實力和產(chǎn)業(yè)基礎，并且已經(jīng)開始探索AI芯片的研發(fā)和應用。同時也積極吸引更多初創(chuàng)企業(yè)和新興勢力加入AI芯片產(chǎn)業(yè)中，推動中國AI芯片市場的發(fā)展。
第三梯隊：初創(chuàng)型AI芯片企業(yè)
該梯隊主要包括在AI芯片領域具有創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Φ某鮿?chuàng)企業(yè)。這些企業(yè)通常處于起步階段或規(guī)模較小，但具有較強的創(chuàng)新能力和市場敏銳度，其正在積極研發(fā)和推廣自己的AI芯片，如：摩爾線程、億鑄科技等。自2020年10月成立后，摩爾線程極短的時間內(nèi)推出了多款GPU芯片，這些芯片采用了現(xiàn)代GPU架構。此外，摩爾線程還開發(fā)了一些AI芯片相關的開發(fā)工具和代碼移植工具，幫助企業(yè)更好地應用AI芯片。
· 從企業(yè)規(guī)模、注冊資本來看，國內(nèi)AI芯片企業(yè)也可分為三個梯隊：
第一梯隊：注資10億元以上
企業(yè)的注冊資本多在10億元以上，這類企業(yè)通常資金實力雄厚，研發(fā)實力強大，可以投入大量的資源在AI芯片的研發(fā)和生產(chǎn)上，以華為、中芯國際、地平線等為代表。
第二梯隊：注資1-10億元之間
企業(yè)的注冊資本在1-10億元之間，這類企業(yè)有一定的資金儲備，但可能相對沒有第一梯隊企業(yè)那么充裕，因此在研發(fā)投入上或有所限制，以四維圖新、思必馳等為代表。
第三梯隊：注資1億元以下
企業(yè)的注冊資本在1億元以下，這類企業(yè)通常為初創(chuàng)公司或者新進入該行業(yè)的企業(yè)，資金和資源都相對有限，但具有一定的創(chuàng)新能力和市場潛力。
1.4 重磅政策利好，AI芯片發(fā)展持續(xù)受到重視
自“十三五”規(guī)劃以來，AI芯片逐漸被寫入國家發(fā)展規(guī)劃綱要，成為公共基礎建設的一部分，開啟了國內(nèi)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新篇章。國務院、國家發(fā)展改革委、工信部等多個部門陸續(xù)印發(fā)關于支持和引導AI芯片行業(yè)發(fā)展的政策。
政策關注點聚焦在AI芯片或AI軟硬件協(xié)同的技術研發(fā)與創(chuàng)新突破、支持和推動與AI芯片相關的產(chǎn)業(yè)及生態(tài)系統(tǒng)建設、AI芯片行業(yè)規(guī)范及芯片安全運行規(guī)范等方向。旨在推動AI芯片的研發(fā)和應用，進一步壯大和提升產(chǎn)業(yè)鏈競爭力，促進中國AI芯片產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。
圖9-國務院、工信部等多部門印發(fā)關于支持和引導AI芯片行業(yè)發(fā)展的政策，圖片資料來源：各部委及政府官網(wǎng)
中國AI芯片行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1 國內(nèi)AI芯片企業(yè)地域分布特點及發(fā)展概況
2.1.1 特點一：呈現(xiàn)出以東部沿海地區(qū)為重點，其他地區(qū)逐漸崛起的發(fā)展趨勢。
東部沿海地區(qū)：東部沿海一帶是改革開放的前沿，擁有豐富的科技和經(jīng)濟資源，也是國內(nèi)AI芯片企業(yè)分布最為集中的區(qū)域。其中，江蘇省的蘇州、無錫、南京等地，依托其電子、半導體和機械制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)基礎，吸引了眾多AI芯片企業(yè)的落戶；山東省濟南市也因其政策支持和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，成為AI芯片企業(yè)爭相進駐的重要區(qū)域之一。
中部地區(qū)：如湖北省、湖南省和河南省等地，其AI芯片企業(yè)數(shù)量相較于東部沿海地區(qū)，稍顯不足，但近年來也在積極推動科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。其中，湖北省的武漢和長沙等城市已成為國內(nèi)重要的芯片研發(fā)基地，河南省也在積極推動人工智能和芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
西部地區(qū)：近年來積極引進高端人才和科技企業(yè)，加速推動人工智能和芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。比如，四川省的成都和重慶等地已成為國內(nèi)重要的芯片研發(fā)基地之一，同時，當?shù)卣畬I芯片企業(yè)給予資金支持、稅收優(yōu)惠、人才引進等方面的政策傾斜；陜西省的西安和寶雞等城市也在積極發(fā)力AI芯片產(chǎn)業(yè)。
東北地區(qū)：在AI芯片企業(yè)數(shù)量、產(chǎn)業(yè)鏈完善程度、科技創(chuàng)新能力方面，東北地區(qū)相較于東部沿海地區(qū)較弱，相比中部地區(qū)和西部地區(qū)則具備較為明顯的優(yōu)勢。其中，哈爾濱、長春和沈陽、大連等城市在東北地區(qū)的AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展中扮演了重要角色。
2.1.2 特點二：呈現(xiàn)出以一線城市為主，二線城市和其他城市逐漸崛起的發(fā)展趨勢。
國內(nèi)AI芯片企業(yè)的地域分布主要集中在北京、上海、深圳、廣州等一線城市。一方面，這些城市擁有豐富的科技資源和人才儲備；另一方面，也與當?shù)卣拇罅χС趾驼邇?yōu)惠有關。同時，隨著國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，二線和三線城市也逐漸崛起，開始重視AI芯片的發(fā)展，并積極推動相關企業(yè)和項目的引進和落地，成為AI芯片企業(yè)的重要發(fā)展基地。
從國內(nèi)各城市AI芯片代表企業(yè)來看，具體有北京的兆易創(chuàng)新、昆侖芯科技、四維圖新、紫光股份；上海的復旦微電、翱捷科技、芯原股份、瀾起科技；深圳的云天勵飛、奧比中光、匯頂科技；湖南的國科微、景嘉微；安徽的恒爍股份；甘肅的華天科技等。
2.2 國內(nèi)頭部AI芯片企業(yè)產(chǎn)品布局及產(chǎn)業(yè)化概況
我國在AI芯片上起步較晚，但發(fā)展增速極快。目前，國內(nèi)頭部AI芯片企業(yè)市場份額主要由幾家上市公司主導，包括寒武紀、芯原股份、四維圖新等。這些公司在國內(nèi)AI芯片行業(yè)中占據(jù)重要地位，他們的市場份額加起來占據(jù)了相當大的比例。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2023年上半年，本土AI芯片品牌出貨量超過5萬張，占據(jù)了大約10%的市場份額。這表明我國的AI芯片企業(yè)正在逐步提升自身的市場競爭力。
目前國內(nèi)A股上市公司中，布局AI芯片的企業(yè)主要有寒武紀、景嘉微、云天勵飛、紫光國微、海光信息、安路科技、恒爍股份、芯原股份、瀾起科技、國芯科技、復旦微電、航宇微、國科微、好利科技、中科曙光、創(chuàng)耀科技、裕太微等。在需求、技術、資本等多方因素推動下，各家正加速自身產(chǎn)品布局。
圖10-國內(nèi)布局AI芯片的部分A股上市企業(yè),數(shù)據(jù)來源：企業(yè)官網(wǎng)、企業(yè)招股書、財聯(lián)社
在芯師爺前期調研統(tǒng)計中，90%的企業(yè)普遍認為我國人工智能芯片行業(yè)尚處于生命周期的早期階段；10%的企業(yè)認為已進入成長期。現(xiàn)階段市場增長迅速，由于AI芯片技術壁壘較高，研發(fā)周期長且要求高，因此上市公司數(shù)量較少。但未來，隨著技術的不斷發(fā)展和市場需求的增長，我國的AI芯片企業(yè)將會有更大的發(fā)展空間。
《2023人工智能分類排行榜》名單顯示，位列前十的AI芯片企業(yè)中，上市企業(yè)僅4家，分別為寒武紀、海光信息、景嘉微、云天勵飛。同時，后摩智能、億鑄科技、深流微、愛芯元智等本土新興AI芯片企業(yè)也在榜上。[4]
圖11-2023年中國AI芯片企業(yè)TOP25,圖片資料來源：互聯(lián)網(wǎng)周刊、eNet研究院、德本咨詢、企業(yè)官網(wǎng)
2.3 投融資概況
隨著新技術的應用和市場需求的變化，AI芯片相關的投資和融資活動日趨活躍。2023年上半年，中國人工智能行業(yè)的月均融資事件數(shù)達到48起。其中，5月的融資事件數(shù)量最高，達到61起；而6月和3月則以54起和50起的融資事件數(shù)量位列二、三位。[5]這些數(shù)據(jù)反映出國內(nèi)AI芯片行業(yè)的快速發(fā)展和巨大市場潛力。
圖12-國內(nèi)部分AI芯片企業(yè)融資情況,數(shù)據(jù)來源：企查查、企業(yè)公開信息
2.3.1 投資熱點與趨勢分析
2023年上半年，國內(nèi)的投資機構如華為哈勃、騰訊投資、百度風投等都對AI芯片領域進行了投資。從投資機構的角度來看，中國AI芯片市場的投資方主要包括國內(nèi)風險投資機構、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、上市公司等。
其中，風險投資機構是最主要的投資力量，他們傾向于投資早期和成長期的公司；而互聯(lián)網(wǎng)巨頭則更傾向于投資中后期公司，以獲取更多的市場份額和資源；上市公司則更注重穩(wěn)健性和收益性，投資領域也相對更加分散。
芯師爺根據(jù)公開資料及調研分析，在2023年的中國AI芯片市場中，投資熱點主要集中在三個方面：
（1）AI芯片技術創(chuàng)新：包括新型芯片架構、芯片設計、制程技術等領域的創(chuàng)新。這類投資主要關注技術突破和自主創(chuàng)新，為行業(yè)帶來深遠影響。
（2）AI應用場景拓展：主要涉及醫(yī)療、金融、智能制造、智慧城市等新興領域。這些領域的應用場景不斷拓展，為AI芯片提供了廣闊的市場空間。
（3）AI芯片生態(tài)系統(tǒng)建設：包括投資產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，如芯片設計軟件、硬件IP核、生產(chǎn)工藝等。這類投資有利于構建完善的AI芯片生態(tài)系統(tǒng)，提高產(chǎn)業(yè)鏈整體競爭力。
2.3.2 融資規(guī)模與增長趨勢分析
芯師爺根據(jù)各企業(yè)及媒體公開資料做相關統(tǒng)計，2023年上半年，中國AI芯片市場的融資規(guī)模持續(xù)擴大。其中，早期融資（天使輪和A輪）占據(jù)較大比例，中后期融資（B輪及以后）也逐漸增加。這表明中國AI芯片市場的增長潛力仍然很大，同時中后期融資的增長也反映了市場對于成熟企業(yè)的信心在逐步增強。
（1）融資效率：國內(nèi)AI芯片企業(yè)的融資效率普遍較高。大部分企業(yè)在融資后能夠迅速擴大規(guī)模，提升市場競爭力。后期，隨著企業(yè)成長階段的提升，其融資效率也會逐步提高。
（2）融資估值：從目前AI芯片企業(yè)融資情況來看，估值水平存在較大差異。部分具有核心技術和獨特商業(yè)模式的企業(yè)普遍估值較高，而一些傳統(tǒng)芯片企業(yè)或初創(chuàng)AI芯片企業(yè)的估值相對較低。由此來看，投資者在選擇目標企業(yè)時，越來越注重企業(yè)的實際價值而非簡單的估值水平。
通過對2023年上半年中國AI芯片企業(yè)的投融資分析來看，可見中國AI芯片市場具有巨大的增長潛力和投資價值，尤其是在技術創(chuàng)新和應用場景拓展方面。投資者在選擇投資目標時，應更加注重企業(yè)的技術創(chuàng)新能力和商業(yè)模式創(chuàng)新性，同時關注產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展。
在融資方面，AI芯片企業(yè)應更加注重融資效率，合理利用資金擴大市場份額、提高產(chǎn)品質量和服務水平，同時要實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。政府、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟和相關機構方面，應加大支持力度，為本土AI芯片企業(yè)提供更多的政策支持和資源整合機會，促進產(chǎn)業(yè)鏈的健康發(fā)展。
2.4 中國AI芯片行業(yè)面臨多方挑戰(zhàn)
中國AI芯片行業(yè)的發(fā)展面臨著多方面的挑戰(zhàn)和瓶頸，這些挑戰(zhàn)不僅來自于技術層面，還來自于市場、產(chǎn)業(yè)鏈、人才等多個方面。這些因素限制了本土AI芯片企業(yè)的市場開拓和競爭力，影響國內(nèi)AI芯片市場的進一步發(fā)展。
（1）技術挑戰(zhàn)：架構瓶頸、能耗高、計算能力不足都是AI芯片目前面臨的技術挑戰(zhàn)。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，AI芯片需要支持更高復雜度和更大規(guī)模的計算和數(shù)據(jù)處理，這給AI芯片的設計和制造帶來了更高的技術挑戰(zhàn)。
（2）市場挑戰(zhàn)：國內(nèi)AI芯片行業(yè)是一個新興行業(yè)，起步較晚，大多數(shù)企業(yè)都是在借鑒和引進國外技術的基礎上進行研發(fā)和創(chuàng)新，市場規(guī)模相對較小。目前市場面臨的主要問題是產(chǎn)品同質化嚴重，以及多家企業(yè)為爭奪市場份額而采取低價策略，從而引發(fā)的價格戰(zhàn)。
（3）產(chǎn)業(yè)鏈挑戰(zhàn)：當前中國AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈還存在不完善、不均衡的問題，如上下游企業(yè)之間的合作不夠緊密，信息共享和資源整合不夠，生態(tài)建設還需加強等。這些因素限制了AI芯片的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售效率，增加了企業(yè)的成本和風險。
（4）人才挑戰(zhàn)：AI芯片行業(yè)是一個技術密集型行業(yè)，需要大量的人才支持。國內(nèi)AI芯片行業(yè)正面臨著人才供應不足、缺乏復合型人才、人才引進困難等的挑戰(zhàn)。
為解決技術、市場、產(chǎn)業(yè)鏈、人才等方面的瓶頸問題，行業(yè)需要不斷加強技術研發(fā)和創(chuàng)新，提高AI芯片的計算能力和能效比，降低生產(chǎn)成本，并加強產(chǎn)業(yè)鏈上下游的合作和協(xié)同發(fā)展。同時，政府和企業(yè)也需要加強對于人才培養(yǎng)和技術支持的力度，提升國內(nèi)AI芯片企業(yè)的核心競爭力，推動中國AI芯片行業(yè)的快速發(fā)展。
中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景展望
3.1技術發(fā)展趨勢
國內(nèi)AI芯片發(fā)展的技術趨勢主要體現(xiàn)在制程工藝不斷進步、異構計算成為主流、開源成為行業(yè)趨勢、低功耗技術得到重視、集成度越來越高以及可定制化程度越來越高等方面。這些趨勢將推動AI芯片行業(yè)不斷向前發(fā)展，并為社會帶來更多便利和價值。
3.1.1 制程工藝不斷進步
隨著摩爾定律的持續(xù)推進，制程工藝不斷提升，芯片性能越來越強大。從最初的幾十納米到現(xiàn)在的幾納米，芯片性能已經(jīng)得到了極大提升。制程工藝不斷進步，可提高計算效率、降低功耗、促進邊緣計算和優(yōu)化芯片設計。目前，國內(nèi)AI芯片企業(yè)正不斷嘗試通過引進更先進的制程技術和設備、加強研發(fā)團隊建設、提升研發(fā)能力等技術手段，以提高制程工藝水平和AI芯片性能。
3.1.2 異構計算成為主流
在傳統(tǒng)計算架構中，CPU是主要的計算單元，但由于其計算能力有限，已經(jīng)無法滿足AI等大規(guī)模并行計算任務的需求。因此，異構計算成為了主流。在異構計算中，不同的計算單元被組合在一起，以提升計算效率和性能。例如，GPU和FPGA等AI加速器的出現(xiàn)，使得AI計算的速度大大提升。異構計算技術的不斷發(fā)展，也將推動更復雜的異構計算系統(tǒng)出現(xiàn)，以滿足更多不同應用場景的需求。
3.1.3 開源成為行業(yè)趨勢
開源是一種軟件開發(fā)模式，它可以讓開發(fā)者共享代碼并協(xié)作開發(fā)項目。在AI芯片領域，開源同樣成為了行業(yè)趨勢，如TensorFlow和PyTorch等深度學習框架都推出了開源的AI芯片設計框架，使得更多開發(fā)者可參與到AI芯片的設計和開發(fā)中來。
開源成為國內(nèi)AI芯片發(fā)展的趨勢，主要是因為它是促進創(chuàng)新、降低成本、滿足個性化需求和提高芯片安全性的一種重要方式。為此，國內(nèi)不少AI芯片企業(yè)進行開放硬件平臺、開源軟件工具、開源算法庫。在開源模式的不斷推廣和應用因素驅動下，更多的開源AI芯片設計和開發(fā)平臺將出現(xiàn)。
3.1.4 低功耗技術得到重視
低功耗技術成為國內(nèi)AI芯片發(fā)展的趨勢，主要是因為它是提高能源效率、便攜性和移動性、嵌入式系統(tǒng)穩(wěn)定性可靠性和可持續(xù)性的重要手段。由于AI芯片需要處理大量的數(shù)據(jù)和算法，因此其功耗一直是關注度較高的問題。隨著技術的發(fā)展，低功耗技術得到了越來越廣泛的重視和應用。例如，一些新型的存儲器技術可以實現(xiàn)更低的功耗，從而使得整個系統(tǒng)具有更長的續(xù)航時間。
為了實現(xiàn)低功耗目標，國內(nèi)AI芯片企業(yè)采用了多種技術手段。例如，采用更先進的工藝制程和封裝技術、優(yōu)化算法和架構、降低芯片工作電壓等。此外，部分企業(yè)還采用了專門的低功耗芯片設計工具和IP核，以提高低功耗性能和能效。
3.1.5?集成度越來越高
在AI芯片領域中，集成度越來越高也是一個重要的趨勢。集成度是指在一個芯片中集成更多的晶體管和其他組件的數(shù)量。隨著集成度的不斷提升，AI芯片的性能更高、體積更小、能耗更低。
3.1.6?可定制化程度越來越高
由于AI應用場景的多樣性，各個領域和場景對AI芯片的需求也各不相同。為了滿足這些多樣化的需求，AI芯片需要具備高度可定制化的能力。同時，隨著技術的不斷發(fā)展，芯片制造和設計技術的進步也為AI芯片的可定制化提供了可能。通過定制化的AI芯片，企業(yè)可以更好地滿足其特定需求，從而實現(xiàn)與其他企業(yè)的差異化，進一步促進AI芯片的發(fā)展。
此外，隨著AI算法的逐步成熟以及芯片算力的提升，AI技術只有落地應用才能獲得進一步的發(fā)展。而算法需求與芯片算力不匹配的需求成為了AI落地的一大障礙，這也使得AI軟硬一體化成為了關鍵。在軟硬一體化提高效率的同時，如何滿足多樣化的需求也非常關鍵，定制化成為了趨勢。
3.2 細分領域應用趨勢
中國AI芯片各個細分領域應用發(fā)展趨勢表現(xiàn)為多樣化、復雜化、高度集成化和高度可定制化。2022年，應用在數(shù)據(jù)中心的AI芯片數(shù)量超百萬個，其中本土品牌AI芯片數(shù)量已接近15%的占比，涵蓋品牌超十余家。[6]國內(nèi)AI芯片應用主要在智慧城市、自動駕駛、智能家居、智能機器人、醫(yī)療影像等領域。
隨著技術的不斷進步和市場的不斷擴大，AI芯片的應用場景也將越來越廣泛，推動我國AI芯片行業(yè)向好發(fā)展。同時，隨著AI技術的日趨成熟和數(shù)字化基礎設施的不斷完善，AI芯片的應用范圍也將不斷拓展，從而推動整個行業(yè)的快速發(fā)展。芯師爺預測，2023年國內(nèi)AI芯片應用前五大領域將主要集中在智能駕駛、云計算和數(shù)據(jù)中心、智能家居、智能穿戴、智能安防。
3.2.1 智能駕駛
Wind數(shù)據(jù)顯示，2021年全球自動駕駛芯片市場規(guī)模約為23億美元，其中，中國市場約為8億美元。預計2021-2025年全球及中國市場年復合增速將超過30%。自動駕駛技術在中國呈現(xiàn)出快速發(fā)展的勢頭，這在很大程度上得益于國家政策的大力扶持。經(jīng)過多年發(fā)展，自動駕駛已成為中國展現(xiàn)國家技術實力、創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)配套水平的新名片。
自動駕駛對AI芯片的需求也在不斷增加，AI芯片需要支持自動駕駛系統(tǒng)中的各種算法和數(shù)據(jù)處理任務，包括傳感器數(shù)據(jù)處理、圖像處理、決策與控制等。盡管2022年初以來半導體投融資市場迎來寒冬時刻，但以自動駕駛芯片為代表的車規(guī)級芯片項目仍受追捧，包括地平線、黑芝麻智能等國內(nèi)頭部企業(yè)、奕行智能等創(chuàng)新型企業(yè)都先后獲得融資。
在未來幾年的發(fā)展中，國內(nèi)AI芯片應用有望在自動駕駛市場中占據(jù)主力份額。預計到2030年，中國可能將成為全球最大的自動駕駛市場，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創(chuàng)收將超過5000億美元。[7]
3.2.2 云計算和數(shù)據(jù)中心
在云計算和數(shù)據(jù)中心領域，AI芯片主要應用于進行大規(guī)模并行計算和數(shù)據(jù)處理。該領域內(nèi)，GPU和ASIC是主要的AI芯片類型。GPU是較為成熟的通用型人工智能芯片，而ASIC則是針對人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。
隨著數(shù)字化時代的到來，我國產(chǎn)業(yè)紛紛開始數(shù)字化轉型，帶動AI芯片需求的增長，以支持高效處理海量數(shù)據(jù)。云計算和數(shù)據(jù)中心領域已經(jīng)成為AI芯片行業(yè)發(fā)展的重要推動力之一，預計該領域在未來幾年內(nèi)的應用趨勢，將呈現(xiàn)云計算中心更依賴于AI芯片、數(shù)據(jù)中心更智能化，AI芯片更專業(yè)化等趨勢。
3.2.3 智能家居
國內(nèi)AI芯片市場在智能家居領域中呈現(xiàn)出快速增長的趨勢。該領域內(nèi)，AI芯片的應用主要集中在語音識別、圖像識別和運動控制等方面，如智能攝像機、智能門鎖等家居產(chǎn)品的發(fā)展都得益于AI芯片的廣泛應用。隨著智能家居步入3.0階段，AI芯片在掃地機、智能安防類等產(chǎn)品中的應用將滲透顯著。
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，智能家居產(chǎn)品不僅需要掌握單個設備的智能控制，同時還需要考慮不同設備之間的協(xié)同工作。因此，未來AI芯片技術的應用也將更加深度地融合物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)智能家居設備之間的互通與共享，進一步提升智能家居的智能化水平。同時，智能家居的普及也讓AI芯片在隱私和安全方面的問題受到更高的關注。如何在保證智能家居設備正常工作的同時，確保用戶的隱私和安全，將是未來需要重點關注和解決的問題。
3.2.4 智能穿戴
AI芯片在智能穿戴領域的應用越來越廣泛，目前主要集中在健康監(jiān)測、運動追蹤，語音交互等幾個方面。根據(jù)市場研究機構IDC的數(shù)據(jù)，預計到2023年，中國智能穿戴設備市場規(guī)模將達到1.2萬億元。其中，智能手表、智能手環(huán)等產(chǎn)品占據(jù)主導地位。
未來幾年，隨著人們對智能穿戴設備的需求不斷提升，以及相關技術的不斷發(fā)展，國內(nèi)AI芯片在智能穿戴領域的應用將進一步擴大。AI芯片在智能穿戴領域的應用趨勢及關注重點也將聚焦在個性化服務、多模態(tài)交互，以及生態(tài)系統(tǒng)建設三方面。
3.2.5 智能安防
在智能安防領域，AI芯片的應用已經(jīng)逐漸普及，主要集中在視頻監(jiān)控、人臉識別、行為分析等方面。根據(jù)市場研究機構IHS Markit的數(shù)據(jù)，預計到2023年，中國智能安防市場規(guī)模將達到2400億元，其中，視頻監(jiān)控、門禁管理和報警系統(tǒng)等產(chǎn)品占據(jù)市場主導地位。
另據(jù)《中國安防》統(tǒng)計的119家安防上市企業(yè)及部分安防產(chǎn)業(yè)鏈中的上市企業(yè)2023年上半年營收數(shù)據(jù)，通過與2022年進行對比，2023年上半年絕大部分企業(yè)的營收和利潤情況有明顯提高。未來，國內(nèi)AI芯片在智能安防領域的應用將不斷擴大和完善，市場將更加關注該領域內(nèi)高性能AI芯片的研發(fā)和應用、深度學習算法的進一步應用、云邊協(xié)同的發(fā)展、多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合和處理，以及隱私安全問題。
國內(nèi)AI芯片代表企業(yè)及產(chǎn)品選型參考
深圳云天勵飛技術股份有限公司
深圳云天勵飛技術股份有限公司成立于2014年8月，是擁有算法、芯片和大數(shù)據(jù)全棧式能力的人工智能企業(yè)。憑借“算法芯片化”的核心能力和“端云協(xié)同”的技術路線，云天勵飛打造了物聯(lián)感知匯聚、算法賦能服務、知識圖譜構建的全鏈式核心能力平臺。在AI芯片領域，公司是業(yè)內(nèi)少數(shù)基于對人工智能算法技術特點的深度分解及對行業(yè)場景計算需求的深刻理解，通過自定義指令集、處理器架構及工具鏈的協(xié)同設計，自主研發(fā)芯片并已實現(xiàn)流片、量產(chǎn)及市場化銷售的公司之一。
DeepEdge10
DeepEdge10采用國內(nèi)先進工藝、支持多芯粒擴展的Chiplet技術，支持大模型推理運算。其采取8核CPU設計，包含CV硬件加速單元，滿足SLAM、路徑規(guī)劃的算力要求，計劃支持各類方案廠商基于該芯片研發(fā)相關場景的解決方案，可廣泛應用于AIoT邊緣視頻、移動機器人等場景。
珠海全志科技股份有限公司
珠海全志科技股份有限公司成立于2007年，是卓越的智能應用處理器SoC、高性能模擬器件和無線互聯(lián)芯片設計廠商。公司2015年于深交所創(chuàng)業(yè)板上市，股票代碼300458。全志科技在超高清視頻編解碼、高性能CPU/GPU/AI多核整合、先進工藝的高集成度、超低功耗、全棧集成平臺等方面提供具有市場突出競爭力的系統(tǒng)解決方案和貼心服務，產(chǎn)品廣泛適用于工業(yè)控制、智能家電、智能硬件、平板電腦、汽車電子、無線通信模組、智能物聯(lián)網(wǎng)等多個產(chǎn)品領域。
全志科技多目異構AI視覺芯片V853
V853首次采用了全志科技多項創(chuàng)新技術，集成了全志科技新一代星光級畫質引擎，可為客戶提供專業(yè)圖像質量。其采用全志自研的全新一代全通路線壓縮架構技術，可在典型64M低內(nèi)存情況下實現(xiàn)多路圖像編碼同時具備高實時性，高準確率的人形/人臉檢測及識別。此外，其還采用了全新異構快啟低功耗架構技術，在滿足智能電池攝像機及智能家電等低功耗訴求的同時，大幅降低客戶開發(fā)周期、門檻、成本?？蓮V泛用于智能門鎖、智能考勤門禁、網(wǎng)絡攝像頭、行車記錄儀、智能臺燈等智能化升級相關行業(yè)。
昆侖芯（北京）科技有限公司
昆侖芯前身為百度智能芯片及架構部，于2021年4月完成獨立融資，首輪估值約130億元。核心團隊在國內(nèi)最早布局AI加速領域，是一家在體系結構、芯片實現(xiàn)、軟件系統(tǒng)和場景應用均有深厚積累的AI芯片企業(yè)。昆侖芯專注打造擁有強大通用性、易用性和高性能的通用AI芯片。目前，昆侖芯已實現(xiàn)兩代通用AI芯片系列產(chǎn)品的量產(chǎn)及落地應用，在互聯(lián)網(wǎng)、智慧工業(yè)、智慧交通、智慧金融等領域均有規(guī)模部署。
昆侖芯2代AI芯片
昆侖芯2代AI芯片搭載昆侖芯自研的新一代XPU-R架構，是國內(nèi)首款采用GDDR6顯存的通用AI芯片。采用7nm制程工藝，相比1代性能提升2-3倍，算力強大，整數(shù)精度算力達到256 TOPS，半精度為128 TFLOPS。
云知聲智能科技股份有限公司
云知聲成立于2012年，是中國AGI技術產(chǎn)業(yè)化的先驅之一。憑借戰(zhàn)略遠見，云知聲于2016年開始建立Atlas人工智能基礎設施，并據(jù)此開發(fā)了專有大模型山海大模型，于2023年正式發(fā)布，成為公司技術平臺云知大腦(UniBrain)的新核心。在云知大腦的賦能下，公司推出極具競爭優(yōu)勢的產(chǎn)品和解決方案，涵蓋智慧生活和智慧醫(yī)療中廣泛的AI應用場景。
軟硬一體的語音AI芯片
云知聲語音AI芯片一方面通過蜂鳥系列語音AIoT芯片覆蓋家電領域多種場景，一方面通過車規(guī)級語音AI芯片雪豹(V01)覆蓋車載智慧座艙場景。截至2022年,蜂鳥系列芯片已落地近700品類的家居設備,出貨量達到千萬級，覆蓋多種日常生活場景,持續(xù)引領離線語音市場方向;而業(yè)內(nèi)首發(fā)的車規(guī)級芯片雪豹(V01)在整個lifecycle,出貨量將超過200萬片。
北京清微智能科技有限公司
清微智能是可重構計算（CGRA）領導企業(yè)，專注于可重構計算芯片的創(chuàng)新研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應用。核心團隊來自于清華大學以及海思、英偉達、蘋果、AMD等知名企業(yè)，面向智算中心、大模型，自動駕駛，智能安防等智能計算場景，提供高性能算力支持，致力于打造自主可控的可重構通用計算生態(tài)。目前已量產(chǎn)兩個系列十多款高能效智能計算芯片，廣泛應用至智能安防、智慧辦公、智能穿戴、智能機器人、航空航天等領域。
智能高清IP攝像機SOC TX536
TX536是一款行業(yè)專用的智能高清IP攝像機SOC，集成功能強大的可重構計算（CGRA）架構ISP、業(yè)界最新的H.265視頻壓縮編解碼器，3D計算加速單元?；诟咝阅苋斯ぶ悄芗铀僖鍾NE以及通用計算加速引擎RCE，TX536在低碼率、高畫質、智能處理和分析等方面引領行業(yè)。
億智電子科技有限公司
億智電子科技有限公司是以AI機器視覺算法和SoC芯片設計為核心的系統(tǒng)方案供應商，專注于邊緣側/端側通用算力AI SoC芯片的研發(fā)，致力于為客戶提供覆蓋多場景的完整系統(tǒng)級解決方案，公司產(chǎn)品線涵蓋智慧安防、智能車載、智能硬件三大應用領域。圍繞AI產(chǎn)品商業(yè)化落地場景，億智電子于2019年發(fā)布了首款基于自研NPU的邊緣側/端側推理AI SoC芯片，至今已完成三代自研AI芯片的規(guī)模量產(chǎn)，打造了覆蓋邊緣/端側AI全場景的芯片產(chǎn)品矩陣。
SV822/SV820系列芯片
SV822和SV820系列芯片是億智電子2022年推出的AI SoC芯片，可廣泛應用于智能安防場景。該系列AI芯片集成億智電子自研NPU，可高效支持人形偵測、人臉檢測/識別/抓拍、車輛檢測、車牌識別、哭聲/異響檢測等智能算法。SV822和SV820提供普惠型的AI低功耗解決方案，適用于AI-IPC、電池類相機、智能門鈴貓眼、AI UVC等多種智能終端設備，助力智能家居、智能辦公、智慧鄉(xiāng)村等AI應用場景規(guī)?；涞?。
南京時識科技有限公司
SynSense時識科技創(chuàng)立于2017年，是全球領先的類腦智能與應用解決方案提供商。以蘇黎世大學和蘇黎世聯(lián)邦理工學院20+年全球領先的研發(fā)經(jīng)驗和技術積累為基石，聚焦邊緣計算應用場景，提供超低功耗、超低延時的全棧式解決方案與服務，是全球領先的橫跨感知知與計算兩界的類腦科技公司。目前SynSense時識科技通過0-1的原創(chuàng)算法原創(chuàng)芯片架構以及異步類腦電路技術，設計出系列具有世界領先性的高性能類腦芯片產(chǎn)品矩陣，并已在多個領域與客戶和產(chǎn)業(yè)伙伴達成合作，共同推動類腦智能商業(yè)化落地。
“感算一體”動態(tài)視覺智能SoC：Speck?
Speck?是全球首款基于類腦計算的可商用“感算一體”動態(tài)視覺智能SoC，實現(xiàn)了基于異步邏輯范式的大規(guī)模脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡芯片架構。作為融合“類腦+類眼”的新型輕量級AI系統(tǒng)，Speck?支持各類動態(tài)IoT視覺場景，保證低功耗運行的同時，可進行低延遲、高時間分辨率的視覺事件信息數(shù)據(jù)捕捉和高速實時運算，可廣泛應用于移動設備、物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、智能玩具、智能安防、無人機等領域。
時擎智能科技（上海）有限公司
時擎科技成立于2018年，是一家專業(yè)的端側智能交互和信號處理芯片提供商。我們致力于在萬物智聯(lián)的AIoT時代，通過架構創(chuàng)新和定制化芯片設計，為消費和工業(yè)場景的各類邊端設備，提供多模態(tài)智能交互和信號處理的芯片產(chǎn)品以及完整的系統(tǒng)級解決方案。公司現(xiàn)有員工近百人，總部位于上海張江，并在無錫、深圳和香港設有子公司或辦事處，成立以來先后完成過SIG海納亞洲、浦東科創(chuàng)、邦明資本、海望資本等知名投資機構的多輪投資。
AT系列人工智能芯片
時擎科技的AT系列人工智能芯片，是以基于RISC-V指令架構DSA處理器為算力和處理核心，針對各類邊緣和終端側的智能交互需求，為語音、視覺、顯示等多模態(tài)的交互和處理，提供靈活高效的人工智能算力和完整的解決方案。
北京星辰起源技術有限公司
北京星辰起源技術有限公司成立于2020年，是一家專注于高性能、高品質的數(shù)字集成電路芯片設計（Fabless）及系統(tǒng)級方案服務提供商。
天璇SA101
天璇SA101采用高性能自研混合現(xiàn)實空間計算架構MPU，專門針對XR(VR/AR/MR)應用設計而研發(fā)。結合算法芯片化及可重構計算兩項技術，全數(shù)字化技術路徑，在算力層實現(xiàn)突破，同等功耗下算法提升數(shù)倍于傳統(tǒng)架構芯片，可重構數(shù)字存算一體架構，突破馮諾依曼瓶頸，提高芯片能效?？蓱糜诨旌犀F(xiàn)實終端、AIOT、消費電子、輔助駕駛、無人機、XR、機器人等新興行業(yè)。
成都啟英泰倫科技有限公司
成都啟英泰倫科技有限公司成立于2015年，四川省專精特新企業(yè)、成都市新經(jīng)濟示范企業(yè)、成都市高新區(qū)瞪羚企業(yè)，是集語音芯片、語音算法、應用方案、開發(fā)平臺于一體的行業(yè)領導型語音解決方案供應商。成立至今，啟英泰倫共計推出15款型號的智能語音芯片，涵蓋AI語音芯片，AI語音Wi-Fi Combo芯片，AI語音BLE芯片，廣泛應用于智慧家居家電、智慧玩具、機器人等領域。服務客戶超過5000家，在離線智能語音芯片市場占有率第一。
高性能神經(jīng)網(wǎng)絡智能語音芯片CI1302
CI1302是啟英泰倫研發(fā)的第三代高性能神經(jīng)網(wǎng)絡智能語音芯片?；趩⒂⑻﹤愖灾髦R產(chǎn)權的BNPU3.0內(nèi)核，支持DNNTDNNRNNCNN等神經(jīng)網(wǎng)絡及并行矢量運算，可實現(xiàn)語音識別、聲紋識別、命令詞自學習、語音檢測及深度學習降噪等功能，支持漢語、英語、日語等多種全球語言。高度集成，除麥克風、喇叭外，板極只需要阻容、PA芯片，開發(fā)簡單，可廣泛應用于家居家電、照明、玩具、可穿戴設備等領域，快速實現(xiàn)各類離線智能語音方案應用。自2022 年該芯片量產(chǎn)以來，已實現(xiàn)月出貨量超200萬片，居于離線語音芯片市場銷量前列。
蘇州億鑄智能科技有限公司
億鑄科技成立于2020年6月，作為首家面向數(shù)據(jù)中心、云計算、自動駕駛等場景的存算一體AI大算力芯片公司，首次將新型存儲器ReRAM及存算一體計算架構相結合，通過全數(shù)字化的芯片設計思路，可基于成熟工藝制程以低功耗實現(xiàn)單板卡P級以上算力，為我國AI大算力芯片換道發(fā)展提供一條更具性價比、更高能效比、更大算力發(fā)展空間的新路徑。2023年，億鑄科技前瞻性地提出“存算一體超異構架構”這一全新的技術發(fā)展路徑，為我國AI算力芯片進一步發(fā)展增添新動能。
資料來源：
【1】國際數(shù)據(jù)公司（IDC），《中國半年度加速計算市場（2023上半年）跟蹤》
【2】艾瑞咨詢，《2022年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告》
【3】Frost & Sullivan，《全球人工智能芯片市場研究報告》
【4】中國科學院《互聯(lián)網(wǎng)周刊》、eNet研究院、德本咨詢，《2023人工智能分類排行榜》
【5】天眼查研究院公開數(shù)據(jù)
【6】國際數(shù)據(jù)公司（IDC），《中國半年度加速計算市場（2022下半年）跟蹤》
【7】麥肯錫未來出行研究中心
注：因篇幅限制，本報告“代表企業(yè)及產(chǎn)品選型參考”中僅展示由所列舉企業(yè)提供的官方資料，如有更多該領域未提及的企業(yè)和芯片選型，請聯(lián)系本報告作者，我們將在后續(xù)更新的系列報告中補全。
作者：劉曉雪（Jessica.Liu）
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