亿欧智库：中国人工智能芯片行业研究报告-终版（41页）.pdf

1、2022中国人工智能芯片行业研究报告前言前言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：本报告核心观点：政策扶持政策扶持和市场需求市场需求仍是人工智能芯片发展的主要

2、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40004000亿元亿元，其中基础层芯片及相关技术的市场规模约17401740亿元亿元。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。未来，中国人工智能芯片行业挑战与机遇挑战与机遇并存。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，因此芯片制造芯片制造环节仍有所差距，但垂直行

3、业应用的芯片设计芯片设计及相关企业的数量相关企业的数量上，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，消费电子消费电子、自动驾驶自动驾驶、智慧安防智慧安防、机机器人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。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、科研机构等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、

4、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可持续发展。2中国人工智能芯片行业发展现状中国人工智能芯片行业发展现状人工智能芯片行业解读人工智能芯片行业解读01. 01. 技术层面技术层面02. 02. 应用层面应用层面03. 03. 典型企业典型企业中国人工智能芯片行业的挑战与机遇中国人工智能芯片行业的挑战与机遇二二三三一一目录目录C O N T E N T S一、.中国人工智能芯片行业发展现状研究主体界定：面向人工智能领域的芯片及其技术、算法与应用研究主体界定：面向人工智能领域的芯片及其技术、算法与应用5应用层终端产品智慧金融智慧医疗教育无人驾驶营销

5、智能安防智能制造智慧城市智慧零售智能家居技术层通用技术自然语言处理计算机视觉语音识别机器学习算法机器学习增强学习 深度学习技术框架分布式储存分布式计算 神经网络基础层数据通用数据行业大数据系统智能云平台大数据平台硬件GPU/FPGA等加速硬件智能芯片在场景应用中，利用人工智能学科技术解决生产生活的问题。常用的算法与技术等，解决人工智能应用中的核心计算问题。人工智能应用中完成大量运算所需的硬件、模型训练所需的数据及数据处理平台等。来源：公开资料、亿欧智库整理“无芯片不AI ”, 以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准。广义的AI芯片：专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模

6、块，即面向人工智能领域的芯片均被称为AI芯片。狭义的AI芯片：针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。本报告将对针对狭义的AI芯片即人工智能算法做特殊加速设计的四种主流芯片GPU、ASIC、FPGA、类脑芯片以及系统级AI芯片技术、实现AI的主流算法及在场景中的应用情况进行解析。AIAI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6来源：张臣雄AI芯片-前沿技术于创新未来、公开资料、亿欧智库整理亿欧智库：人工智能与半导体芯片的发展进程对照亿欧智库：人工智能与半导体芯片的发展进程对照神经网络神经网络模型模型半导体