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2022-2026年中國人工智能芯片行業深度調研及投資前景預測報告(上下卷)

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十四五將是中國技術和產業升級的關鍵期,重點機會有哪些?
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報告目錄內容概述 定制報告

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 人工智能芯片的分類
1.1.4 人工智能芯片的要素
1.1.5 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 人工智能的基本內涵介紹
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 集成電路設計企業所得稅政策
2.1.3 集成電路高質量發展政策解讀
2.1.4 人工智能行業政策環境良好
2.1.5 人工智能發展規劃強調AI芯片
2.1.6 人工智能芯片標準化建設加快
2.2 產業機遇
2.2.1 人工智能行業發展特點
2.2.2 人工智能融資規模分析
2.2.3 國內人工智能市場規模
2.2.4 人工智能產業發展指數
2.2.5 人工智能應用前景廣闊
2.3 應用機遇
2.3.1 知識專利研發水平
2.3.2 互聯網普及率上市
2.3.3 智能產品逐步應用
2.4 技術機遇
2.4.1 芯片技術研發取得進展
2.4.2 芯片計算能力大幅上升
2.4.3 云計算逐步降低計算成本
2.4.4 深度學習對算法要求提高
2.4.5 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 芯片上下游產業鏈分析
3.1.1 產業鏈結構
3.1.2 上下游企業
3.2 中國芯片市場運行狀況
3.2.1 產業基本特征
3.2.2 產品產量規模
3.2.3 產業銷售規模
3.2.4 市場結構分析
3.2.5 企業規模狀況
3.2.6 區域發展格局
3.2.7 市場應用需求
3.3 中國芯片國產化進程分析
3.3.1 各類芯片國產化率
3.3.2 產品研發制造短板
3.3.3 芯片國產化率分析
3.3.4 芯片國產化的進展
3.3.5 芯片國產化存在問題
3.3.6 芯片國產化未來展望
3.4 芯片材料行業發展分析
3.4.1 半導體材料基本概述
3.4.2 半導體材料發展進程
3.4.3 全球半導體材料市場規模
3.4.4 中國半導體材料市場規模
3.4.5 半導體材料市場競爭格局
3.4.6 第三代半導體材料應用加快
3.5 中國芯片細分市場發展情況
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 車載芯片
3.5.4 電源管理芯片
3.6 2020-2022年中國集成電路進出口數據分析
3.6.1 進出口總量數據分析
3.6.2 主要貿易國進出口情況分析
3.6.3 主要省市進出口情況分析
3.7 中國芯片產業發展困境分析
3.7.1 國內外產業差距
3.7.2 芯片供應短缺
3.7.3 過度依賴進口
3.7.4 技術短板問題
3.7.5 人才短缺問題
3.7.6 市場發展不足
3.8 中國芯片產業應對策略分析
3.8.1 突破壟斷策略
3.8.2 化解供給不足
3.8.3 加強自主創新
3.8.4 加大資源投入
3.8.5 人才培養策略
3.8.6 總體發展建議
第四章 2020-2022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 全球人工智能芯片市場規模
4.1.2 全球人工智能芯片市場格局
4.1.3 中國人工智能芯片發展階段
4.1.4 中國人工智能芯片市場規模
4.1.5 中國人工智能芯片發展水平
4.1.6 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 主要發展態勢
4.2.2 市場逐步成熟
4.2.3 區域分布特點
4.2.4 布局細分領域
4.2.5 重點應用領域
4.2.6 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 人工智能芯片主要競爭陣營
4.3.2 國內人工智能芯片企業排名
4.3.3 中國人工智能芯片初創企業
4.3.4 人工智能芯片企業布局模式
4.4 科技巨頭加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 騰訊
4.4.3 百度
4.5 人工智能市場競爭維度分析
4.5.1 路線層面的競爭
4.5.2 架構層面的競爭
4.5.3 應用層面的競爭
4.5.4 生態層面的競爭
4.6 人工智能芯片行業發展問題及對策
4.6.1 行業面臨的挑戰
4.6.2 行業發展痛點
4.6.3 企業發展問題
4.6.4 產品開發對策
4.6.5 行業發展建議
4.6.6 標準化建設對策
第五章 2020-2022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GPU企業分析
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市場狀況
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 國內類腦芯片設備
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 2020-2022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 全球智能手機出貨量規模
6.2.2 中國智能手機出貨量規模
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 手機AI芯片競爭力排名
6.3 智能音箱行業
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 國內智能音箱市場
6.3.3 智能音箱競爭格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片方案商
6.3.6 芯片研發動態分析
6.3.7 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 全球機器人產業發展狀況
6.4.3 中國機器人市場結構分析
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 國內智能汽車獲得政策支持
6.5.2 汽車芯片市場發展狀況分析
6.5.3 人工智能芯片應用于智能汽車
6.5.4 汽車AI芯片重點布局企業
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 人工智能在安防領域的應用
6.6.2 人工智能安防芯片市場現狀
6.6.3 安防AI芯片重點布局企業
6.6.4 安防智能化發展趨勢分析
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 游戲領域
6.7.4 人臉識別芯片
第七章 2020-2022年國際人工智能芯片典型企業分析
7.1 Nvidia(英偉達)
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 企業的財務狀況
7.1.3 AI芯片發展地位
7.1.4 AI芯片產業布局
7.1.5 AI芯片研發動態
7.1.6 AI芯片合作動態
7.2 Intel(英特爾)
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 芯片業務布局
7.2.4 典型AI芯片方案
7.2.5 產品研發動態
7.2.6 資本收購動態
7.2.7 AI計算戰略
7.3 Qualcomm(高通)
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 企業財務狀況
7.3.3 芯片業務運營
7.3.4 AI芯片產業布局
7.3.5 AI芯片產品研發
7.3.6 企業合作動態
7.4 IBM
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 企業財務狀況
7.4.3 技術研發實力
7.4.4 AI芯片產業布局
7.4.5 AI芯片研發動態
7.5 Google(谷歌)
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 企業財務狀況
7.5.3 AI芯片發展優勢
7.5.4 AI芯片發展布局
7.5.5 AI芯片研發進展
7.6 Microsoft(微軟)
7.6.1 企業發展概況
7.6.2 企業財務狀況
7.6.3 芯片產業布局
7.6.4 AI芯片研發合作
7.7 其他企業分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2019-2022年國內人工智能芯片重點企業分析
8.1 中科寒武紀科技股份有限公司
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 產品研發動態
8.1.3 企業相關合作
8.1.4 經營效益分析
8.1.5 業務經營分析
8.1.6 財務狀況分析
8.1.7 核心競爭力分析
8.1.8 公司發展戰略
8.1.9 未來前景展望
8.2 科大訊飛股份有限公司
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業布局動態
8.2.3 經營效益分析
8.2.4 業務經營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發展戰略
8.2.8 未來前景展望
8.3 中星微電子有限公司
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 智能芯片產品
8.3.3 核心優勢分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 華為技術有限公司
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 科技研發動態
8.4.4 主要AI芯片產品
8.5 地平線機器人公司
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 AI芯片產品方案
8.5.3 芯片業務規模
8.5.4 合作伙伴分布
8.5.5 融資動態分析
8.6 其他企業發展動態
8.6.1 西井科技
8.6.2 依圖科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 啟英泰倫
8.6.5 平頭哥
8.6.6 瑞芯微
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規模綜況
9.1.1 AI芯片投資規模
9.1.2 AI芯片投資輪次
9.1.3 AI芯片投資事件
9.2 中投顧問對中國人工智能芯片行業投資價值評估
9.2.1 投資價值評估
9.2.2 市場機會評估
9.2.3 發展動力評估
9.3 中投顧問對中國人工智能芯片行業進入壁壘評估
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 技術壁壘
9.3.3 資金壁壘
9.4 中投顧問對中國人工智能芯片行業投資風險分析
9.4.1 宏觀經濟風險
9.4.2 投資運營風險
9.4.3 市場競爭風險
9.4.4 需求應用風險
9.4.5 人才流失風險
9.4.6 產品質量風險
9.5 中投顧問對人工智能芯片行業投資建議綜述
9.5.1 進入時機分析
9.5.2 產業投資建議
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 AI云端訓練芯片及系統項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設內容
10.1.3 項目投資概算
10.1.4 項目環保情況
10.1.5 項目進度安排
10.2 AI可穿戴設備芯片研發項目
10.2.1 項目基本概況
10.2.2 項目投資概算
10.2.3 項目研發方向
10.2.4 項目實施必要性
10.2.5 項目實施可行性
10.2.6 實施主體及地點
10.2.7 項目經濟效益
10.3 AI視頻監控芯片研發項目
10.3.1 項目基本情況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施的可行性
10.3.4 項目經濟效益
10.3.5 項目審批事宜
10.4 高性能AI邊緣計算芯片項目
10.4.1 項目基本情況
10.4.2 項目必要性分析
10.4.3 項目可行性分析
10.4.4 項目投資概算
10.4.5 項目效益分析
10.4.6 立項環保報批
10.5 可編程片上系統芯片項目
10.5.1 項目基本情況
10.5.2 項目建設內容
10.5.3 項目投資概算
10.5.4 經濟效益分析
10.5.5 項目進度安排
10.6 視覺計算AI芯片投資項目
10.6.1 項目基本概況
10.6.2 項目建設內容
10.6.3 項目投資概算
10.6.4 項目環保情況
10.6.5 項目進度安排
10.7 新一代現場FPGA芯片研發項目
10.7.1 項目基本情況
10.7.2 項目投資必要性
10.7.3 項目投資可行性
10.7.4 項目投資金額
10.7.5 項目進度安排
10.7.6 項目其他情況
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機遇及前景
11.1.1 半導體產業向中國轉移
11.1.2 AI芯片技術發展及應用機遇
11.1.3 人工智能芯片行業發展前景
11.1.4 AI芯片細分市場發展展望
11.2 人工智能芯片的發展路線及方向
11.2.1 人工智能芯片發展路徑分析
11.2.2 人工智能芯片產品發展趨勢
11.2.3 人工智能芯片的微型化趨勢
11.2.4 人工智能芯片應用戰略分析
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
11.4 中投顧問對2022-2026年中國人工智能芯片行業預測分析
11.4.1 2022-2026年中國人工智能芯片行業影響因素分析
11.4.2 2022-2026年中國人工智能芯片市場規模預測

圖表目錄

圖表1 不同部署位置的AI芯片算力要求
圖表2 不同部署位置的AI芯片比較
圖表3 三種技術架構AI芯片類型比較
圖表4 深度學習訓練和推斷環節相關芯片
圖表5 人工智能芯片的生態體系
圖表6 人工智能定義
圖表7 人工智能三個階段
圖表8 人工智能產業結構
圖表9 人工智能產業結構具體說明
圖表10 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表11 2019-2020年已獲批的國家新一代人工智能創新發展試驗區及政策
圖表12 2016-2020年中國人工智能投資市場規模分析
圖表13 2020年國內成長型AI企業TOP10融資事件
圖表14 2015-2020年中國投融資輪次數量變化
圖表15 2020年人工智能細分領域投資數量
圖表16 2017-2025年我國人工智能產業規模及預測分析
圖表17 2017-2019全國人工智能產業發展指數
圖表18 2017-2019全國重點省市人工智能產業發展指數
圖表19 2019年人工智能產業發展指數一級指標前十名
圖表20 城市人工智能發展總體指數排名
圖表21 樣本城市人工智能發展指數排名情況
圖表22 樣本城市人工智能發展指數排名情況(續)
圖表23 城市人工智能環境支撐力
圖表24 城市人工智能資源支持力城市排名
圖表25 城市人工智能知識創造力
圖表26 城市人工智能發展成效
圖表27 2009-2019年集成電路布圖設計專利申請及發證數量
圖表28 2018-2021年中國網民規模和互聯網普及率
圖表29 2018-2021年手機網民規模及其占網民比例
圖表30 Intel芯片性能相比1971年第一款微處理器大幅提升
圖表31 云計算形成了人工智能有力的廉價計算基礎
圖表32 芯片的產業鏈結構
圖表33 國內外芯片產業鏈主要廠商梳理
圖表34 2010-2020年中國集成電路產量規模分析
圖表35 2010-2020年中國集成電路產業銷售收入統計及增長情況
圖表36 2020年中國集成電路行業細分領域銷售收入及占比統計情況
圖表37 2016-2021年中國芯片相關企業注冊量統計
圖表38 2021年中國芯片相關企業地區分布TOP10
圖表39 2021年中國芯片相關企業城市分布TOP10
圖表40 國內各類芯片國產化率
圖表41 芯片產業鏈國產替代情況
圖表42 芯片供應鏈國產替代機會
圖表43 芯片行業部分國際公司在內地的布局情況
圖表44 2011-2019年全球半導體材料行業市場規模及增長情況
圖表45 2012-2019年中國半導體材料市場規模及占增長情況
圖表46 2021年全球半導體材料市場份額預測
圖表47 全球半導體材料供應商
圖表48 國內半導體材料相關公司
圖表49 2001-2019年全球生物芯片相關專利公開(公告)數量
圖表50 2011-2019年中國生物芯片專利申請數
圖表51 2000-2019年公開投融資企業主營業務分析
圖表52 2016-2025年電源管理芯片全球市場規模統計及預測
圖表53 2015-2024年電源管理芯片中國市場規模統計及預測
圖表54 2019-2021年中國集成電路進出口總額
圖表55 2019-2021年中國集成電路進出口結構
圖表56 2019-2021年中國集成電路貿易逆差規模
圖表57 2019-2020年中國集成電路進口區域分布
圖表58 2019-2021年中國集成電路進口市場集中度(分國家)
圖表59 2020年主要貿易國集成電路進口市場情況
圖表60 2021年主要貿易國集成電路進口市場情況
圖表61 2019-2020年中國集成電路出口區域分布
圖表62 2019-2021年中國集成電路出口市場集中度(分國家)
圖表63 2020年主要貿易國集成電路出口市場情況
圖表64 2021年主要貿易國集成電路出口市場情況
圖表65 2019-2021年主要省市集成電路進口市場集中度(分省市)
圖表66 2020年主要省市集成電路進口情況
圖表67 2021年主要省市集成電路進口情況
圖表68 2019-2021年中國集成電路出口市場集中度(分省市)
圖表69 2020年主要省市集成電路出口情況
圖表70 2021年主要省市集成電路出口情況
圖表71 2018年-2025年全球人工智能芯片市場規模
圖表72 2020年全球人工智能芯片市場規模占比分析
圖表73 全球人工智能芯片技術分類廠商競爭情況
圖表74 中國人工智能芯片行業發展周期分析
圖表75 2018-2020年中國人工智能芯片市場規模分析
圖表76 人工智能芯片產業鏈國產化水平分布
圖表77 AI芯片發展的影響因素
圖表78 2021中國人工智能芯片企業TOP50
圖表79 2021中國人工智能芯片企業TOP50(續)
圖表80 人工智能芯片的分類
圖表81 目前深度學習領域常用的四大芯片特點及其芯片商
圖表82 處理器芯片對比
圖表83 GPU VS CPU圖
圖表84 CPU VS GPU表
圖表85 GPU性能展示
圖表86 GPU分類與主要廠商
圖表87 全球GPU市場份額
圖表88 英偉達GPU應用體系
圖表89 FPGA內部架構
圖表90 CPU,FPGA算法性能對比
圖表91 CPU,FPGA算法能耗對比
圖表92 2019年全球FPGA市場競爭格局
圖表93 GK210指標VSASIC指標
圖表94 ASIC各產品工藝VS性能VS功耗
圖表95 ASIC芯片執行速度快于FPGA
圖表96 比特幣礦機芯片經歷了從CPU、GPU、FPGA和ASIC四個階段
圖表97 各種挖礦芯片的性能比較
圖表98 突觸功能的圖示
圖表99 Truenorh芯片集成神經元數目迅速增長
圖表100 美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室一臺價值100萬美元的超級計算機中使用了16顆Truenorh芯片
圖表101 全球知名芯片公司的類腦芯片
圖表102 人工智能芯片的應用場景
圖表103 2019年全球智能手機出貨情況
圖表104 2019年全球智能手機出貨情況(季度)
圖表105 2020年全球智能手機出貨量
圖表106 2020-2021年全球智能手機品牌市場占有率
圖表107 2020-2021年中國智能手機出貨量及占比
圖表108 2021年手機AI芯片性能排行榜
圖表109 智能音箱的基本內涵
圖表110 智能音箱市場AMC模型
圖表111 2017-2021年中國智能音箱市場銷量
圖表112 2018-2021年中國屏幕智能音箱市場份額
圖表113 2019-2021年中國智能音箱市場渠道結構
圖表114 產品技術成熟度曲線示意圖
圖表115 2021年中國智能音箱市場品牌格局
圖表116 主流智能音箱主控芯片方案匯總
圖表117 主流智能音箱主控芯片方案匯總(續一)
圖表118 主流智能音箱主控芯片方案匯總(續二)
圖表119 主流智能音箱主控芯片方案匯總(續三)
圖表120 主流智能音箱主控芯片方案匯總(續四)
圖表121 高通推出的QCS400系列
圖表122 Echo音箱主板芯片構成
圖表123 叮咚音箱主板構造
圖表124 2021年全球機器人市場結構
圖表125 2021年我國機器人市場結構
圖表126 飛思卡爾Vybrid處理器
圖表127 賽靈思FPGA芯片
圖表128 夏普機器人手機RoBoHoN
圖表129 四種芯片等級的標準對比
圖表130 各種類車規級芯片市場空間現狀及預測
圖表131 各類車規級芯片國內外廠商
圖表132 汽車主要AI芯片對比
圖表133 新車型AI芯片使用情況
圖表134 AI芯片在智能安防攝像頭中的應用
圖表135 國內面向安防AI芯片的企業及主要產品
圖表136 英偉達GPU游戲渲染效果
圖表137 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表138 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表139 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表140 2019-2020財年英偉達綜合收益表
圖表141 2019-2020財年英偉達分部資料
圖表142 2019-2020財年英偉達收入分地區資料
圖表143 2020-2021財年英偉達綜合收益表
圖表144 2020-2021財年英偉達分部資料
圖表145 2020-2021財年英偉達收入分地區資料
圖表146 2018-2019財年英特爾綜合收益表
圖表147 2018-2019財年英特爾分部資料
圖表148 2018-2019財年英特爾收入分地區資料
圖表149 2019-2020財年英特爾綜合收益表
圖表150 2019-2020財年英特爾分部資料
圖表151 2019-2020財年英特爾收入分地區資料
圖表152 2020-2021財年英特爾綜合收益表
圖表153 2020-2021財年英特爾分部資料
圖表154 2018-2019財年高通綜合收益表
圖表155 2018-2019財年高通收入分地區資料
圖表156 2019-2020財年高通綜合收益表
圖表157 2019-2020財年高通分部資料
圖表158 2019-2020財年高通收入分地區資料
圖表159 2020-2021財年高通綜合收益表
圖表160 2020-2021財年高通分部資料
圖表161 2020-2021財年高通收入分地區資料
圖表162 2018-2019年IBM綜合收益表
圖表163 2018-2019年IBM分部資料
圖表164 2018-2019年IBM收入分地區資料
圖表165 2019-2020年IBM綜合收益表
圖表166 2019-2020年IBM分部資料
圖表167 2020-2021年IBM綜合收益表
圖表168 2021-2021年IBM分部資料
圖表169 2018-2019年谷歌綜合收益表
圖表170 2018-2019年谷歌收入分部門資料
圖表171 2018-2019年谷歌收入分地區資料
圖表172 2019-2020年谷歌綜合收益表
圖表173 2019-2020年谷歌收入分部門資料
圖表174 2019-2020年谷歌收入分地區資料
圖表175 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表176 2020-2021年谷歌收入分部門資料
圖表177 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表178 2019-2020財年微軟綜合收益表
圖表179 2019-2020財年微軟分部資料
圖表180 2019-2020財年微軟收入分地區資料
圖表181 2020-2021財年微軟綜合收益表
圖表182 2020-2021財年微軟分部資料
圖表183 2020-2021財年微軟收入分地區資料
圖表184 2021-2022財年微軟綜合收益表
圖表185 2021-2022財年微軟分部資料
圖表186 2021-2022財年微軟收入分地區資料
圖表187 寒武紀第三代云端AI芯片思元370
圖表188 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表189 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司營業收入及增速
圖表190 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表191 2020年中科寒武紀科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表192 2021年中科寒武紀科技股份有限公司營業收入分產品
圖表193 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表194 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司凈資產收益率
圖表195 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表196 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司資產負債率水平
圖表197 2018-2021年中科寒武紀科技股份有限公司運營能力指標
圖表198 2018-2021年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表199 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表200 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表201 2020年科大訊飛股份有限公司主營業務分行業、產品、地區
圖表202 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品
圖表203 2020-2021年科大訊飛股份有限公司營業收入分地區
圖表204 2018-2021年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表205 2018-2021年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表206 2018-2021年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表207 2018-2021年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表208 2018-2021年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表209 中星微電子公司人工智能SVAC視頻安全攝像頭芯片
圖表210 2018-2019年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表211 2019-2020年華為投資控股有限公司綜合收益表
圖表212 2018-2019年華為投資控股有限公司銷售收入分部資料
圖表213 2019-2020年華為投資控股有限公司銷售收入分部資料
圖表214 2018-2019年華為投資控股有限公司銷售收入分地區
圖表215 2019-2020年華為投資控股有限公司銷售收入分地區
圖表216 地平線合作伙伴廣泛
圖表217 2018-2021年AI芯片投資數據
圖表218 2021年AI芯片投資輪次分布
圖表219 2021年我國AI芯片主要融資事件
圖表220 2021年我國AI芯片主要融資事件(續一)
圖表221 2021年我國AI芯片主要融資事件(續二)
圖表222 2021年我國AI芯片主要融資事件(續三)
圖表223 中投顧問對人工智能芯片投資價值綜合評估
圖表224 中投顧問對人工智能芯片市場機會整體評估表
圖表225 中投市場機會矩陣:人工智能芯片
圖表226 中投顧問對人工智能芯片發展動力評估
圖表227 中投顧問對人工智能芯片進入壁壘評估
圖表228 中投顧問對人工智能芯片進入時機分析
圖表229 中投產業生命周期:人工智能芯片產業
圖表230 中投顧問投資機會箱:人工智能芯片產業
圖表231 寒武紀公司資金募投項目
圖表232 AI云端訓練芯片及系統項目投資安排
圖表233 AI云端訓練芯片及系統項目進度安排
圖表234 麥達數字公司資金募投項目
圖表235 人工智能可穿戴設備主控芯片及應用技術研發項目投資明細
圖表236 國科微公司資金募投項目
圖表237 AI智能視頻監控系列芯片研發及產業化項目投資明細
圖表238 高性能AI邊緣計算芯片項目投資安排
圖表239 高性能AI邊緣計算芯片項目運行安排
圖表240 高性能AI邊緣計算芯片項目毛利率分析
圖表241 可編程片上系統芯片項目投資安排
圖表242 可編程片上系統芯片項目預測財務效益指標
圖表243 可編程片上系統芯片項目進度安排
圖表244 可編程片上系統芯片項目進度安排(續表)
圖表245 云天勵飛公司募集資金的投向
圖表246 基于神經網絡處理器的視覺計算AI芯片項目投資概算
圖表247 基于神經網絡處理器的視覺計算AI芯片項目進度安排
圖表248 安路科技公司募集資金的投向
圖表249 新一代現場可編程陣列芯片研發及產業化項目投資概算
圖表250 新一代現場可編程陣列芯片研發及產業化項目進度安排
圖表251 半導體產業轉移歷程
圖表252 2011-2020年全球六大芯片制造企業制程工藝演進
圖表253 AI芯片應用場景
圖表254 人工智能芯片的發展路徑
圖表255 人工智能核心芯片下游應用極為廣泛
圖表256 人工智能將催生數十倍于智能手機的核心芯片需求
圖表257 地平線機器人正在打造深度學習本地化芯片
圖表258 深鑒科技FPGA平臺DPU產品開發板
圖表259 中投顧問對2022-2026年中國人工智能芯片市場規模預測

人工智能芯片是指被專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務且需具備高性能并行計算能力和支持各種人工神經網絡的算法模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前,AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC。人工智能將推動新一輪計算革命,而人工智能芯片作為其產業的最上游,是人工智能時代的開路先鋒,也是人工智能產業發展初期率先啟動且彈性最大的行業。

全球范圍內主要布局人工智能芯片的廠商有英特爾(Intel)、(英偉達)NVIDIA、高通(Qualcomm),互聯網巨頭有谷歌(Google)、臉書(Facebook),國內的地平線機器人、中科院寒武紀等企業也已進入人工智能芯片領域,另一方面,芯片領域迎來眾多新玩家,百度、阿里巴巴、亞馬遜等互聯網公司相繼進入人工智能芯片領域,推出或計劃推出相應產品。2022年1月,互聯網周刊發布了2021中國人工智能芯片企業TOP50,海思半導體、聯發科、寒武紀、地平線、中星微電子、平頭哥、四維圖新、昆侖芯、北京君正、芯原微電子位居前十。

在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下,中國AI芯片市場規模持續擴大。數據顯示,我國AI芯片市場規模由2017年的53億元增至2021年的436.8億元,年均復合增長率為69.4%。隨著AI芯片應用領域擴大,預計2022年我國AI芯片市場規模將增至850.2億元。融資方面,IT桔子數據顯示,2021年我國AI芯片投資數量共109起,投資金額達396.36億元,同比增長57.6%。截至2022年6月22日,2022年我國AI芯片投資數量共37起,投資金額達92.47億元。AI芯片是人工智能產業的核心硬件,全球AI芯片發展水平還在起步階段,中國憑借諸多利好因素有望領先全球,具有巨大發展潛力。

2021年10月,中共中央、國務院印發《國家標準化發展綱要》,強調標準是經濟活動和社會發展的技術支撐,指出應加強在人工智能等關鍵技術領域的標準化研究。2020年7月,國家標準委會同中央網信辦、國家發改委、科技部、工信部印發的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中也提出,到2023年,初步建立人工智能標準體系。這些均顯示出標準化工作對于AI芯片產業持續健康發展具有重要意義。

目前,人工智能芯片產業總體處于成長期前期。GPU依靠通用及靈活的強大并行運算能力,廣泛契合當前人工智能監督深度學習、密集數據和多維并算處理需求,在3-5年內GPU仍然是深度學習市場的第一選擇,已經入成長期的高速發展通道。FPGA和ASIC也邁入產業化發展的初期階段,其中ASIC的類腦芯片方向還處于導入期,未來有極大的發展潛力。

中投產業研究院發布的《2022-2026年中國人工智能芯片行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。報告首先介紹了人工智能芯片的基本概念以及AI芯片與人工智能的關系。接著分析人工智能芯片行業的發展機遇和芯片產業的運行狀況,然后對人工智能芯片行業發展狀況進行了系統的分析,對人工智能芯片的細分領域做了詳實的解析,并對國內外人工智能重點企業進行了透徹的研究,最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。

本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國高科技產業協會、中國人工智能學會以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能芯片行業有個系統深入的了解、或者想投資人工智能芯片項目,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。

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