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2019-2023年中國人工智能芯片行業深度調研及投資前景預測報告

首次出版:2017年8月最新修訂:2019年8月交付方式:特快專遞(2-3天送達)

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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 2017-2019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 2017-2019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 2017-2019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 2017-2019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 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 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 AI芯片產業布局
7.2.4 企業合作動態
7.3 Qualcomm(高通)
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
7.4 IBM
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 企業財務狀況
7.4.3 典型產品分析
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芯片產業布局
7.5.5 云端AI芯片發布
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 AI芯片產業布局
7.6.4 AI芯片研發動態
7.7 其他企業分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM
7.7.5 AMD
第八章 2016-2019年國內人工智能芯片重點企業分析
8.1 地平線機器人公司
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 北京中科寒武紀科技有限公司
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 中興通訊股份有限公司
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 科大訊飛股份有限公司
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 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 華為技術有限公司
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
8.6 其他企業發展動態
8.6.1 深鑒科技
8.6.2 西井科技
8.6.3 啟英泰倫
8.6.4 中星微電子
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
9.1.1 初創公司加快AI芯片投資
9.1.2 AI芯片行業融資動態分析
9.1.3 光學AI芯片公司融資動態
9.1.4 人工智能芯片設計公司獲投
9.2 中投顧問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 中投顧問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 中投顧問對2019-2023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 中投顧問對2019-2023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

圖表目錄

圖表 芯片與集成電路
圖表 深度學習訓練和推斷環節相關芯片
圖表 人工智能芯片的生態體系
圖表 人工智能定義
圖表 人工智能三個階段
圖表 人工智能產業結構
圖表 人工智能產業結構具體說明
圖表 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表 芯片行業標準匯總
圖表 人工智能發展戰略目標
圖表 人工智能歷史發展階段
圖表 國內人工智能主要專利權人分布
圖表 全球(含中國)/中國人工智能投融資變化趨勢
圖表 全球人工智能投融資地域分布
圖表 中國人工智能市場結構
圖表 中國網民規模和互聯網普及率
圖表 中國手機網民規模及其占網民比例
圖表 Intel芯片性能相比1971年第一款微處理器大幅提升
圖表 Intel芯片集成度時間軸
圖表 云計算形成了人工智能有力的廉價計算基礎
圖表 核心芯片占有率狀況
圖表 有代表性的國產芯片廠商及其業界地位
圖表 國內主要存儲芯片項目及其進展
圖表 芯片行業部分國際公司在內地的布局情況
圖表 全球半導體材料市場規模及增長
圖表 全球半導體材料市場區域結構
圖表 中國半導體材料產業梯隊
圖表 各類家電的混合信號中央處理芯片(MCU)
圖表 手機芯片市場占有率
圖表 全球汽車集成電路市場規模
圖表 2017-2019年中國集成電路進出口總額
圖表 2017-2019年中國集成電路進出口(總額)結構
圖表 2017-2019年中國集成電路貿易順差規模
圖表 2017-2018年中國集成電路進口區域分布
圖表 2017-2018年中國集成電路進口市場集中度
圖表 2018年主要貿易國集成電路進口市場情況
圖表 2019年主要貿易國集成電路進口市場情況
圖表 2017-2018年中國集成電路出口區域分布
圖表 2017-2018年中國集成電路出口市場集中度
圖表 2018年主要貿易國集成電路出口市場情況
圖表 2019年主要貿易國集成電路出口市場情況
圖表 2017-2018年主要省市集成電路出口市場集中度
圖表 2018年主要省市集成電路進口情況
圖表 2019年主要省市集成電路進口情況
圖表 2017-2018年中國集成電路出口市場集中度
圖表 2018年主要省市集成電路出口情況
圖表 2019年主要省市集成電路出口情況
圖表 人工智能核心計算芯片經歷的四次大變化
圖表 全球人工智能芯片GPU競爭格局
圖表 國內人工智能芯片企業列表(一)
圖表 國內人工智能芯片企業列表(二)
圖表 巨頭紛紛布局人工智能芯片
圖表 阿里云新一代HPC
圖表 中美人工智能初創企業總量占全球比
圖表 中美人工智能團隊人數對比
圖表 人工智能芯片的分類
圖表 目前深度學習領域常用的四大芯片特點及其芯片商
圖表 處理器芯片對比
圖表 GPU VS CPU圖
圖表 CPU VS GPU表
圖表 GPU性能展示
圖表 NVIDIA公司主營收入構成
圖表 英偉達與GPU應用體系
圖表 FPGA內部架構
圖表 CPU,FPGA算法性能對比
圖表 CPU,FPGA算法能耗對比
圖表 Altera FPGA VS CPU
圖表 GK210指標VSASIC指標
圖表 ASIC各產品工藝VS性能VS功耗
圖表 ASIC芯片執行速度快于FPGA
圖表 比特幣礦機芯片經歷了從CPU、GPU、FPGA和ASIC四個階段
圖表 各種挖礦芯片的性能比較
圖表 突觸功能的圖示
圖表 Truenorh芯片集成神經元數目迅速增長
圖表 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 全球知名芯片公司的類腦芯片
圖表 人工智能芯片的應用場景
圖表 全年智能手機出貨量
圖表 全球五大手機品牌出貨量
圖表 2017年中國暢銷智能手機
圖表 三大人工智能芯片對比
圖表 智能音箱的基本內涵
圖表 智能音箱市場AMC模型
圖表 全球智能音箱市場規模
圖表 智能音箱市場的布局企業
圖表 中國智能音箱廠商實力矩陣圖
圖表 Echo音箱主板芯片構成
圖表 叮咚音箱主板構造
圖表 全球機器人市場結構
圖表 我國機器人市場結構
圖表 各類型機器人銷量規模
圖表 各類型機器人市場規模
圖表 機器人的分類
圖表 飛思卡爾Vybrid處理器
圖表 賽靈思FPGA芯片
圖表 夏普機器人手機RoBoHoN
圖表 Mobileye的攝像頭和芯片
圖表 恩智浦車載計算平臺Bluebox
圖表 NVIDIATegraK1處理器芯片
圖表 2016-2017財年英偉達綜合收益表
圖表 2016-2017財年英偉達分部資料
圖表 2016-2017財年英偉達收入分地區資料
圖表 2017-2018財年英偉達綜合收益表
圖表 2017-2018財年英偉達分部資料
圖表 2017-2018財年英偉達收入分地區資料
圖表 2018-2019財年英偉達綜合收益表
圖表 2018-2019財年英偉達分部資料
圖表 2018-2019財年英偉達收入分地區資料
圖表 2016-2017財年英特爾綜合收益表
圖表 2016-2017財年英特爾分部資料
圖表 2016-2017財年英特爾收入分地區資料
圖表 2017-2018財年英特爾綜合收益表
圖表 2017-2018財年英特爾分部資料
圖表 2016-2017財年英特爾收入分地區資料
圖表 2018-2019財年英特爾綜合收益表
圖表 2018-2019財年英特爾分部資料
圖表 2014-2016財年英特爾公司綜合收益表
圖表 2014-2016財年英特爾公司分部資料
圖表 2014-2016財年英特爾公司收入分地區資料
圖表 2016-2017財年英特爾公司綜合收益表
圖表 2016-2017財年英特爾公司分部資料
圖表 2016-2017財年英特爾公司收入分地區資料
圖表 2017-2018財年英特爾公司綜合收益表
圖表 2017-2018財年英特爾公司分部資料
圖表 2016-2017財年高通綜合收益表
圖表 2016-2017財年高通收入分地區資料
圖表 2017-2018財年高通綜合收益表
圖表 2017-2018財年高通收入分地區資料
圖表 2018-2019財年高通綜合收益表
圖表 2016-2017年IBM綜合收益表
圖表 2016-2017年IBM分部資料
圖表 2017-2018年IBM綜合收益表
圖表 2017-2018年IBM分部資料
圖表 2017-2018年IBM收入分地區資料
圖表 2018-2019年IBM綜合收益表
圖表 2018-2019年IBM分部資料
圖表 2019年IBM分部資料
圖表 IBM的TrueNorth芯片的形態、結構、功能、外形
圖表 2016-2017年Alphabet綜合收益表
圖表 2016-2017年Alphabet收入分地區資料
圖表 2017-2018年Alphabet綜合收益表
圖表 2017-2018年Alphabet分部資料
圖表 2017-2018年Alphabet收入分地區資料
圖表 2018-2019年Alphabet綜合收益表
圖表 2018-2019年Alphabet分部資料
圖表 2018-2019年Alphabet收入分地區資料
圖表 Google TPU板卡
圖表 谷歌最新發布的CloudTPU及以其為基礎搭建的Pod
圖表 2016-2017財年微軟綜合收益表
圖表 2016-2017財年微軟分部資料
圖表 2016-2017財年微軟收入分地區資料
圖表 2017-2018財年微軟綜合收益表
圖表 2017-2018財年微軟分部資料
圖表 2017-2018財年微軟收入分地區資料
圖表 2018-2019財年微軟綜合收益表
圖表 2018-2019財年微軟分部資料
圖表 2018-2019財年微軟收入分地區資料
圖表 Big Sur的服務器
圖表 中國地平線機器人科技公司(horizon robot Ics)芯片
圖表 寒武紀芯片
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2017年中興通訊股份有限公司營業收入分行業、業務、地區
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年中興通訊股份有限公司運營能力指標
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業收入及增速
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈利潤及增速
圖表 2017年科大訊飛股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司凈資產收益率
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司短期償債能力指標
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司資產負債率水平
圖表 2016-2019年科大訊飛股份有限公司運營能力指標
圖表 XFS5152CE芯片系統構成框圖
圖表 華為各項業務增長變動
圖表 華為諾亞方舟實驗室
圖表 中星微NPU架構圖
圖表 中投顧問對2019-2023年中國人工智能芯片市場規模預測
圖表 人工智能芯片發展階段
圖表 人工智能芯片的發展路徑
圖表 人工智能類腦芯片主要類型
圖表 人工智能核心芯片下游應用極為廣泛
圖表 人工智能將催生數十倍于智能手機的核心芯片需求
圖表 地平線機器人正在打造深度學習本地化芯片
圖表 深鑒科技FPGA平臺DPU產品開發板

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。一方面,新版、升級版人工智能芯片相繼發布,華為在華為全連接大會上,發布兩款AI芯片——華為昇騰910和昇騰310,昇騰910是目前單芯片計算密度最大的芯片,計算力遠超谷歌及英偉達,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。2019年9月25日,阿里巴巴“2019云棲大會”在杭州正式拉開帷幕。會上阿里巴巴正式對外發布了全新的含光800AI芯片。這被譽為全球最高性能的AI推理芯片。

2017年7月,國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施。規劃強調了人工智能芯片的關鍵作用:圍繞提升我國人工智能國際競爭力的迫切需求,新一代人工智能關鍵共性技術的研發部署要以數據和硬件為基礎,重點突破高能效、可重構類腦計算芯片和具有計算成像功能的類腦視覺傳感器技術,研發具有自主學習能力的高效能類腦神經網絡架構和硬件系統,實現具有多媒體感知信息理解和智能增長、常識推理能力的類腦智能系統。

在 2019世界人工智能大會上發布的《中國人工智能芯片產業發展白皮書》顯示,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影響,2018年中國AI芯片市場規模達到80.8億元,同比增長50.2%。隨著相關知識產權的不斷開放和技術的不斷積累,未來我國在人工智能芯片領域的投資進程有望進一步提高。

產業應用領域,2018年支持AI應用的手機大幅攀升,數量超過非人工智能手機。2017年全球手機AI芯片市場規模3.7億美元,占據全球AI芯片市場的9.5%。預計2022年將達到38億美元,年復合增長率達到59%,未來五年有接近十倍的增長。

中投產業研究院發布的《2019-2023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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