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2024年全球及中国人工智能片上系统行业头部企业市场占有率及排名调研报告

第一章行业概述

1.1行业背景及发展趋势

(1)人工智能片上系统（In-SituAI）作为人工智能领域的关键技术之一，近年来在全球范围内得到了广泛关注。随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，片上系统在提高计算效率、降低功耗、增强实时性等方面展现出巨大的潜力。在物联网、自动驾驶、智能医疗等多个领域，人工智能片上系统正逐渐成为推动产业升级的重要力量。从行业背景来看，人工智能片上系统的发展离不开芯片技术的进步、算法的创新以及大数据的积累。在全球范围内，各大企业纷纷加大对人工智能片上系统的研发投入，以期在未来的市场竞争中占据有利地位。

(2)从发展趋势来看，人工智能片上系统正朝着以下几个方向发展：首先，随着摩尔定律的放缓，传统的芯片设计方法已无法满足人工智能计算的需求，因此新型计算架构、异构计算等将成为未来片上系统设计的重要方向。其次，为了应对不同应用场景的需求，人工智能片上系统将朝着多样化、定制化的方向发展。例如，针对边缘计算场景，需要设计低功耗、高效率的片上系统；针对自动驾驶场景，需要设计具备高可靠性和实时性的片上系统。此外，人工智能片上系统在算法和软件层面也将不断优化，以实现更高的计算效率和更低的功耗。

(3)在政策层面，各国政府纷纷出台政策支持人工智能片上系统的发展。例如，美国、欧盟、日本等国家和地区都将人工智能片上系统列为战略性新兴产业，并给予相应的资金和政策扶持。在我国，政府高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策，如《新一代人工智能发展规划》等，为人工智能片上系统的发展提供了良好的政策环境。未来，随着技术的不断进步和市场的不断拓展，人工智能片上系统将在全球范围内迎来更广阔的发展空间。

1.2人工智能片上系统定义及分类

(1)人工智能片上系统（AI-on-Chip）是指将人工智能算法和计算能力集成在单一芯片上的系统。这种系统通过优化硬件设计来提升人工智能算法的执行效率，实现高性能、低功耗的智能计算。根据国际半导体产业协会（ISSF）的数据，2023年全球人工智能片上系统市场规模预计将达到数十亿美元。例如，谷歌的TPU（TensorProcessingUnit）是专门为机器学习任务设计的芯片，它将深度学习算法的执行速度提高了近40倍，功耗降低了90%。

(2)人工智能片上系统的分类可以根据不同的标准进行。按架构分类，可以划分为专用人工智能处理器（DPU）、通用处理器（CPU）的加速器、图形处理器（GPU）的扩展模块以及神经网络处理器（NPU）等。其中，NPU因其高度优化的神经网络计算能力，在人工智能领域应用最为广泛。据市场调研公司Counterpoint的数据，2022年全球NPU市场规模达到20亿美元，预计到2025年将增长至100亿美元。例如，英伟达的TeslaGPU在图像识别、语音识别等应用中表现优异，已经成为业界标杆。

(3)按功能分类，人工智能片上系统可以细分为边缘计算、数据中心、移动设备和嵌入式系统等。边缘计算场景下，人工智能片上系统需具备低功耗、高实时性的特点，例如，英特尔推出的MovidiusVPU在无人机、智能摄像头等设备中得到了广泛应用。数据中心场景下，人工智能片上系统则追求高性能和高能效比，如阿里巴巴的TPU在云服务领域表现突出。随着人工智能技术的不断发展，这些系统在性能、功耗和集成度等方面都将迎来新的突破。以华为的昇腾系列为例，其AI处理器在视频分析、语音识别等应用中实现了高效率的计算，成为了推动行业发展的关键力量。

1.3全球人工智能片上系统市场规模及预测

(1)全球人工智能片上系统市场规模在过去几年中呈现出显著的增长趋势。根据市场研究机构IDC的报告，2019年全球人工智能片上系统市场规模约为30亿美元，预计到2024年将增长至150亿美元，年复合增长率达到约35%。这一增长主要得益于人工智能技术的快速发展和其在各行业的广泛应用，特别是在自动驾驶、智能医疗、物联网等领域的需求推动下。

(2)随着人工智能技术的不断成熟和应用的深入，人工智能片上系统市场正在向更高性能、更低功耗的方向发展。据Gartner预测，到2025年，超过70%的企业级人工智能应用将采用专用的人工智能片上系统，这将进一步推动市场规模的扩大。此外，随着5G技术的普及，人工智能片上系统在通信设备中的应用也将成为市场增长的新动力。

(3)在地区分布上，北美和亚太地区是全球人工智能片上系统市场的主要增长引擎。北美地区由于科技企业和研究机构的集中，以及政府对人工智能技术的支持，市场增长迅速。亚太地区，尤其是中国和韩国，由于其庞大的市场潜力和快速的技术进步，预计将成为未来全球人工智能片上系统市场