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30家国产AI芯片厂商调研报告

国产AI芯片厂商基本信息统计

无论云端训练和推理、边缘计算还是终端AI，AI都需要高能效的算力支持，而

AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以

满足特定应用场景的AI需求，因此基于特定域架构(DSA)的AI芯片和深度学习

加速器(DLA)便应运而生，这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会，

并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。

中国本土AI应用和AI芯片初创公司也随着AI的热潮和风投的关注而遍地开花。

然而，经过几年的喧闹后，AI应用场景的落地成为最大难题。AI芯片的设计也

不是简单的高性能微处理器硬件设计，而是涉及应用场景特定需求和算法的软硬

件一体化设计。那么，中国本土AI芯片厂商的发展现状？未来发展前景又如何

呢？哪些AI芯片公司会脱颖而出？

《电子工程专辑》分析师团队带着这些问题，对30家国产AI芯片厂商进行了

深入调查和分析。这是这些厂商的基本信息一览表：

在这30家中国本土AI芯片厂商中，有6家上市公司，4家是子公司。有2家

是做比特币矿机出身而扩展到AI芯片的。有一家是从光子芯片切入AI领域的，

有2家采用的是数据流架构，而非传统的冯诺依曼架构。

从公司总部所在地来看，北京有11家AI芯片公司，其中包括互联网巨头百度、

老牌微处理器芯片设计公司北京君正，以及科创板上市的寒武纪。上海有9家，

包括无线通信处理器厂商紫光展锐，以及融资超过20亿的初创公司壁仞科技。

深圳有4家，包括华为海思，以及“AI四小龙”之一的云天励飞。此外，珠海

和杭州各有2家，福州有1家。

从AI应用场景来看，智能安防、物联网和智能语音是最为热门的应用。云端AI

训练和推理对算力性能和设计团队的要求比较高，相应的AI处理器设计公司也

不多。除了百度和阿里等互联网巨头外，遂原科技和天数智芯是针对这一高性能

计算领域的初创公司。

30家AI厂商详细信息

下面我们将从核心技术、代表产品、典型应用场景和竞争优势等方面对这30家

公司逐一分析。

华为海思

核心技术：自研华为达芬奇架构NPU、3DCube技术；

代表产品：昇腾（Ascend）310是一款高能效、灵活可编程的人工智能处理器，

在典型配置下可以输出16TOPS@INT8、TOPS@FP16，功耗仅为8W。全AI

业务流程加速,大幅提高AI全系统的性能，有效降低部署成本。自研华为达芬奇

架构NPU，在8W数据精度下算力可达16TOPS，高性能3DCube计算引擎。

昇腾（Ascend）910是海思系列中算力最强的AI处理器，基于自研华为达芬奇

架构3DCube技术，实现最佳AI性能与能效平衡，架构灵活伸缩，支持云边

端全栈全场景应用。在算力方面，昇腾910半精度（FP16）算力达到320TFLOPS，

整数精度（INT8）算力达到640TOPS，功耗310W。

应用场景：海思以全场景AI芯片昇腾系列助力AI从中心侧向边缘侧延伸，面向

数字中心、边缘、消费终端和IoT场景，可为平安城市、自动驾驶、云业务和IT

智能、智能制造、机器人等应用场景提供完整的AI解决方案。

紫光展锐

核心技术：异构双核NPU架构、自研API

代表产品：虎贲T710采用异构双核NPU架构，支持业界主流AI训练框架，自

研API可提高算法效率。性能：4xA75@2.0GHz+4xA55@1.8GHz；影

像：4800万(4in1)摄像头、4K@30fps编解码、超级夜景、防抖等功能。

应用场景：适用工业、商业、医疗、家居、教育等场景。

竞争优势：拥有在人工智能AI、安全性、连接、性能、功耗五大领域的突出优

势。在2019年8月苏黎世联邦理工学院AIBenchmark公布的全球AI芯片性

能榜单中，虎贲T710排名榜首。

地平线

核心技术：人工智能专用计算架构BPU(BrainProcessingUnit)

代表产品：车规级AI芯片征程2/3；AIoT边缘AI芯片平台旭日2/3。

应用场景：汽车ADAS/自动驾驶、AIoT边缘计算。地平线自主研发兼具极致效

能与高效灵活的边缘人工智能芯片及解决方案，可面向智能驾驶以及更广泛的智

能物联网领域，提供包括边缘AI芯片、丰富算法IP、开放工具链等在内的全

方位赋能服