2022人工智能芯片行业研究报告.pptx

2022中国人工智能芯片行业研究报告

亿欧智库/research

CopyrightreservedtoEqualOceanIntelligence,February2022;

随着人工智能新兴产业的高速发展，传统的芯片已不能满足人工智能产业对芯片性能及算力等方面的要求。

因此，如何构建出高效的人工智能芯片，将芯片技术与人工智能技术有效地结合起来成为当前的热点话题。人工智能芯片领域的研究，或将科技发展推向一个更高的阶层。

亿欧认为，人工智能芯片作为人工智能及相关应用的基础与核心，必将迎来光明的未来。

本报告对AI芯片主流类型进行拆解分析，展现中国人工智能芯片的发展现况，探究其发展的困境和机遇，希望能为广大从业者和各方关注人士提供有益的帮助。

本报告核心观点：

u政策扶持和市场需求仍是人工智能芯片发展的主要驱动力。据亿欧智库测算，2025年，中国人工智能核心产业市场规模将达到4000亿元，其中基础层芯片及相关技术的市场规模约1740亿元。

u四大类人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片）及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。用于云端的训练、推断等大算力通用芯片发展较为落后；适用于更多垂直行业的终端应用芯片如自动驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。超过80%中国人工智能产业链企业也集中在应用层。

u未来，中国人工智能芯片行业挑战与机遇并存。技术上，由于基础理论、关键设备等仍落后与国际一流水平，瓶颈较难突破，因此芯片制造环节仍有所差距，但垂直行业应用的芯片设计及相关企业的数量上，中国仍占据较为优势的地位；在算法上，除了创新计算范式的研发，“数据孤岛”问题也将在政策的指导下得到解决，为AI算法提供更大量、更准确的数据集进行学习与训练；应用上，消费电子、自动驾驶、智慧安防、机器人等仍是较为主流的应用方向，政策指导使产业获得更好的联动性，同时，人工智能逐步横向往媒体、医疗、教育等行业渗透与拓展。

u总体来看，人工智能芯片的发展仍需基础科学积累和沉淀，因此，产学研融合不失为一种有效的途径。充分利用企业、高校、科研机构??多种不同的教育环境与教育资源，将理论知识传授与产业工程实践、科研实践相结合，培养并积累人工智能领域优质人才，维持中国人工智能及芯片行业的可持续发展。;

目录

CONTENTS;

一、.中国人工智能芯片行业发展现状;

应用层;

AI芯片的发展历程：模仿人脑建立的模型和算法与半导体芯片发展交替进行

人工智能算法需要在计算机设备上实现，而芯片又是计算机设备运作的核心零件，因此AI芯片的发展主要依赖两个领域：第一个是模仿人脑建立的数学模型与算法，第二个是半导体集成电路即芯片。优质的算法需要足够的运算能力也就是高性能芯片的支持。

亿欧智库2019年发布AI芯片行业研究报告认为，人工智能于芯片的发展分为三个阶段：第一阶段由于芯片算力不足，神经网络算法未能落地；第二阶段芯片算力提升，但仍无法满足神经网络算法需求；第三阶段，GPU和新架构的AI芯片促进了人工智能的落地。

目前，随着第三代神经网络的出现，弥合了神经科学与机器学习之间的壁垒，AI芯片正在向更接近人脑的方向发展。

亿欧智库：人工智能与半导体芯片的发展进程对照

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年份;

2018年12月，中央经济会议把人工智能与5G、工业互联网、物联网等定义为新型基础设施建设，各行业数字化转型加速，产生了更多样化的人工智能产业应用数据和更复杂的深度学习算法需求。目前，中国人工智能产业链中，应用层企业比例超过80%，结合场景的应用落地是人工智能产业的主要驱动力。

根据亿欧智库数据，中国人工智能企业的十大应用技术领域中，计算机视觉、机器人、自然语言处理、机器学习、生物识别占比居前五；企业服务、机器人和通用方案以及安防、汽车是AI应用的主要方向，边缘/终端芯片需求将持续增长。;

市场规模测算：市场规模平稳增长，产业融合加速

人工智能整体市场已从2020年的疫情影响中恢