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報告簡介
報告目錄
2023-2027年中國人工智能芯片產業(yè)運行深度分析及投資前景洞察報告
第一章 人工智能芯片基本概述
第二章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇分析
2.1 政策機遇
2.1.1 集成電路產業(yè)發(fā)展綱要發(fā)布
2.1.2 集成電路設計企業(yè)所得稅政策
2.1.3 集成電路高質量發(fā)展政策解讀
2.1.4 人工智能行業(yè)政策環(huán)境良好
2.1.5 人工智能發(fā)展規(guī)劃強調AI芯片
2.1.6 人工智能芯片標準化建設加快
2.2 產業(yè)機遇
2.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展特點
2.2.2 人工智能融資規(guī)模分析
2.2.3 國內人工智能市場規(guī)模
2.2.4 人工智能產業(yè)發(fā)展指數(shù)
2.2.5 人工智能應用前景廣闊
2.3 應用機遇
2.3.1 知識專利研發(fā)水平
2.3.2 互聯(lián)網普及率上市
2.3.3 智能產品逐步應用
2.4 技術機遇
2.4.1 芯片技術研發(fā)取得進展
2.4.2 芯片計算能力大幅上升
2.4.3 云計算逐步降低計算成本
2.4.4 深度學習對算法要求提高
2.4.5 移動終端應用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景產業(yè)——芯片行業(yè)
3.1 芯片上下游產業(yè)鏈分析
3.1.1 產業(yè)鏈結構
3.1.2 上下游企業(yè)
3.2 中國芯片市場運行狀況
3.2.1 產業(yè)基本特征
3.2.2 產品產量規(guī)模
3.2.3 產業(yè)銷售規(guī)模
3.2.4 市場結構分析
3.2.5 企業(yè)規(guī)模狀況
3.2.6 區(qū)域發(fā)展格局
3.2.7 市場應用需求
3.3 中國芯片國產化進程分析
3.3.1 各類芯片國產化率
3.3.2 產品研發(fā)制造短板
3.3.3 芯片國產化率分析
3.3.4 芯片國產化的進展
3.3.5 芯片國產化存在問題
3.3.6 芯片國產化未來展望
3.4 芯片材料行業(yè)發(fā)展分析
3.4.1 半導體材料基本概述
3.4.2 半導體材料發(fā)展進程
3.4.3 全球半導體材料市場規(guī)模
3.4.4 中國半導體材料市場規(guī)模
3.4.5 半導體材料市場競爭格局
3.4.6 第三代半導體材料應用加快
3.5 中國芯片細分市場發(fā)展情況
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 車載芯片
3.5.4 電源管理芯片
3.6 2020-2022年中國集成電路進出口數(shù)據(jù)分析
3.6.1 進出口總量數(shù)據(jù)分析
3.6.2 主要貿易國進出口情況分析
3.6.3 主要省市進出口情況分析
3.7 中國芯片產業(yè)發(fā)展困境分析
3.7.1 國內外產業(yè)差距
3.7.2 芯片供應短缺
3.7.3 過度依賴進口
3.7.4 技術短板問題
3.7.5 人才短缺問題
3.7.6 市場發(fā)展不足
3.8 中國芯片產業(yè)應對策略分析
3.8.1 突破壟斷策略
3.8.2 化解供給不足
3.8.3 加強自主創(chuàng)新
3.8.4 加大資源投入
3.8.5 人才培養(yǎng)策略
3.8.6 總體發(fā)展建議
第四章 2020-2022年人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展綜況
4.1.1 全球人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.2 全球人工智能芯片市場格局
4.1.3 中國人工智能芯片發(fā)展階段
4.1.4 中國人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.5 中國人工智能芯片發(fā)展水平
4.1.6 人工智能芯片產業(yè)化狀況
4.2 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展特點
4.2.1 主要發(fā)展態(tài)勢
4.2.2 市場逐步成熟
4.2.3 區(qū)域分布特點
4.2.4 布局細分領域
4.2.5 重點應用領域
4.2.6 研發(fā)水平提升
4.3 企業(yè)加快人工智能芯片行業(yè)布局
4.3.1 人工智能芯片主要競爭陣營
4.3.2 國內人工智能芯片企業(yè)排名
4.3.3 中國人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè)
4.3.4 人工智能芯片企業(yè)布局模式
4.4 科技巨頭加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 騰訊
4.4.3 百度
4.5 人工智能市場競爭維度分析
4.5.1 路線層面的競爭
4.5.2 架構層面的競爭
4.5.3 應用層面的競爭
4.5.4 生態(tài)層面的競爭
4.6 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展問題及對策
4.6.1 行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
4.6.2 行業(yè)發(fā)展痛點
4.6.3 企業(yè)發(fā)展問題
4.6.4 產品開發(fā)對策
4.6.5 行業(yè)發(fā)展建議
4.6.6 標準化建設對策
第五章 2020-2022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GPU企業(yè)分析
5.2.4 國內GPU企業(yè)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市場狀況
5.3.4 國內FPGA行業(yè)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(yè)布局ASIC
5.4.5 國內ASIC行業(yè)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(fā)展基礎
5.5.3 國外類腦芯片研發(fā)
5.5.4 國內類腦芯片設備
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 2020-2022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(yè)
6.2.1 全球智能手機出貨量規(guī)模
6.2.2 中國智能手機出貨量規(guī)模
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 手機AI芯片競爭力排名
6.3 智能音箱行業(yè)
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 國內智能音箱市場
6.3.3 智能音箱競爭格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片方案商
6.3.6 芯片研發(fā)動態(tài)分析
6.3.7 典型AI芯片應用案例
6.4 機器人行業(yè)
6.4.1 市場需求及機會領域分析
6.4.2 全球機器人產業(yè)發(fā)展狀況
6.4.3 中國機器人市場結構分析
6.4.4 AI芯片在機器人上的應用
6.4.5 企業(yè)布局機器人驅動芯片
6.5 智能汽車行業(yè)
6.5.1 國內智能汽車獲得政策支持
6.5.2 汽車芯片市場發(fā)展狀況分析
6.5.3 人工智能芯片應用于智能汽車
6.5.4 汽車AI芯片重點布局企業(yè)
6.5.5 智能汽車芯片或成為主流
6.6 智能安防行業(yè)
6.6.1 人工智能在安防領域的應用
6.6.2 人工智能安防芯片市場現(xiàn)狀
6.6.3 安防AI芯片重點布局企業(yè)
6.6.4 安防智能化發(fā)展趨勢分析
6.7 其他領域
6.7.1 醫(yī)療健康領域
6.7.2 無人機領域
6.7.3 游戲領域
6.7.4 人臉識別芯片
第七章 2020-2022年國際人工智能芯片典型企業(yè)分析
7.1 Nvidia（英偉達）
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)的財務狀況
7.1.3 AI芯片發(fā)展地位
7.1.4 AI芯片產業(yè)布局
7.1.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.1.6 AI芯片合作動態(tài)
7.2 Intel（英特爾）
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財務狀況
7.2.3 芯片業(yè)務布局
7.2.4 典型AI芯片方案
7.2.5 產品研發(fā)動態(tài)
7.2.6 資本收購動態(tài)
7.2.7 AI計算戰(zhàn)略
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)財務狀況
7.3.3 芯片業(yè)務運營
7.3.4 AI芯片產業(yè)布局
7.3.5 AI芯片產品研發(fā)
7.3.6 企業(yè)合作動態(tài)
7.4 IBM
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)財務狀況
7.4.3 技術研發(fā)實力
7.4.4 AI芯片產業(yè)布局
7.4.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)財務狀況
7.5.3 AI芯片發(fā)展優(yōu)勢
7.5.4 AI芯片發(fā)展布局
7.5.5 AI芯片研發(fā)進展
7.6 Microsoft（微軟）
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 企業(yè)財務狀況
7.6.3 芯片產業(yè)布局
7.6.4 AI芯片研發(fā)合作
7.7 其他企業(yè)分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2019-2022年國內人工智能芯片重點企業(yè)分析
8.1 中科寒武紀科技股份有限公司
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 產品研發(fā)動態(tài)
8.1.3 企業(yè)相關合作
8.1.4 經營效益分析
8.1.5 業(yè)務經營分析
8.1.6 財務狀況分析
8.1.7 核心競爭力分析
8.1.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.1.9 未來前景展望
8.2 科大訊飛股份有限公司
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 企業(yè)布局動態(tài)
8.2.3 經營效益分析
8.2.4 業(yè)務經營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.2.8 未來前景展望
8.3 中星微電子有限公司
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 智能芯片產品
8.3.3 核心優(yōu)勢分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 華為技術有限公司
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 科技研發(fā)動態(tài)
8.4.4 主要AI芯片產品
8.5 地平線機器人公司
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 AI芯片產品方案
8.5.3 芯片業(yè)務規(guī)模
8.5.4 合作伙伴分布
8.5.5 融資動態(tài)分析
8.6 其他企業(yè)發(fā)展動態(tài)
8.6.1 西井科技
8.6.2 依圖科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 啟英泰倫
8.6.5 平頭哥
8.6.6 瑞芯微
第九章 人工智能芯片行業(yè)投資前景及建議分析
9.1 人工智能芯片行業(yè)投資規(guī)模綜況
9.1.1 AI芯片投資規(guī)模
9.1.2 AI芯片投資輪次
9.1.3 AI芯片投資事件
9.2 中國人工智能芯片行業(yè)投資價值評估
9.2.1 投資價值評估
9.2.2 市場機會評估
9.2.3 發(fā)展動力評估
9.3 中國人工智能芯片行業(yè)進入壁壘評估
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 技術壁壘
9.3.3 資金壁壘
9.4 中國人工智能芯片行業(yè)投資風險分析
9.4.1 宏觀經濟風險
9.4.2 投資運營風險
9.4.3 市場競爭風險
9.4.4 需求應用風險
9.4.5 人才流失風險
9.4.6 產品質量風險
9.5 人工智能芯片行業(yè)投資建議綜述
9.5.1 進入時機分析
9.5.2 產業(yè)投資建議
第十章 中國人工智能芯片行業(yè)典型項目投資建設案例深度解析
10.1 AI云端訓練芯片及系統(tǒng)項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設內容
10.1.3 項目投資概算
10.1.4 項目環(huán)保情況
10.1.5 項目進度安排
10.2 AI可穿戴設備芯片研發(fā)項目
10.2.1 項目基本概況
10.2.2 項目投資概算
10.2.3 項目研發(fā)方向
10.2.4 項目實施必要性
10.2.5 項目實施可行性
10.2.6 實施主體及地點
10.2.7 項目經濟效益
10.3 AI視頻監(jiān)控芯片研發(fā)項目
10.3.1 項目基本情況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施的可行性
10.3.4 項目經濟效益
10.3.5 項目審批事宜
10.4 高性能AI邊緣計算芯片項目
10.4.1 項目基本情況
10.4.2 項目必要性分析
10.4.3 項目可行性分析
10.4.4 項目投資概算
10.4.5 項目效益分析
10.4.6 立項環(huán)保報批
10.5 可編程片上系統(tǒng)芯片項目
10.5.1 項目基本情況
10.5.2 項目建設內容
10.5.3 項目投資概算
10.5.4 經濟效益分析
10.5.5 項目進度安排
10.6 視覺計算AI芯片投資項目
10.6.1 項目基本概況
10.6.2 項目建設內容
10.6.3 項目投資概算
10.6.4 項目環(huán)保情況
10.6.5 項目進度安排
10.7 新一代現(xiàn)場FPGA芯片研發(fā)項目
10.7.1 項目基本情況
10.7.2 項目投資必要性
10.7.3 項目投資可行性
10.7.4 項目投資金額
10.7.5 項目進度安排
10.7.6 項目其他情況
第十一章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
11.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇及前景
11.1.1 半導體產業(yè)向中國轉移
11.1.2 AI芯片技術發(fā)展及應用機遇
11.1.3 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景
11.1.4 AI芯片細分市場發(fā)展展望
11.2 人工智能芯片的發(fā)展路線及方向
11.2.1 人工智能芯片發(fā)展路徑分析
11.2.2 人工智能芯片產品發(fā)展趨勢
11.2.3 人工智能芯片的微型化趨勢
11.2.4 人工智能芯片應用戰(zhàn)略分析
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(fā)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
11.4 2023-2027年中國人工智能芯片行業(yè)預測分析
圖表目錄
圖表1 不同部署位置的AI芯片算力要求
圖表2 不同部署位置的AI芯片比較
圖表3 三種技術架構AI芯片類型比較
圖表4 深度學習訓練和推斷環(huán)節(jié)相關芯片
圖表5 人工智能芯片的生態(tài)體系
圖表6 人工智能定義
圖表7 人工智能三個階段
圖表8 人工智能產業(yè)結構
圖表9 人工智能產業(yè)結構具體說明
圖表10 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表11 2019-2020年已獲批的國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)及政策
圖表12 2016-2020年中國人工智能投資市場規(guī)模分析
圖表13 2020年國內成長型AI企業(yè)TOP10融資事件
圖表14 2015-2020年中國投融資輪次數(shù)量變化
圖表15 2020年人工智能細分領域投資數(shù)量
圖表16 2017-2025年我國人工智能產業(yè)規(guī)模及預測分析
圖表17 2017-2019全國人工智能產業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表18 2017-2019全國重點省市人工智能產業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表19 2019年人工智能產業(yè)發(fā)展指數(shù)一級指標前十名
圖表20 城市人工智能發(fā)展總體指數(shù)排名
圖表21 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況
圖表22 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況（續(xù)）
圖表23 城市人工智能環(huán)境支撐力
圖表24 城市人工智能資源支持力城市排名
圖表25 城市人工智能知識創(chuàng)造力
圖表26 城市人工智能發(fā)展成效
圖表27 2009-2019年集成電路布圖設計專利申請及發(fā)證數(shù)量
圖表28 2018-2021年中國網民規(guī)模和互聯(lián)網普及率
圖表29 2018-2021年手機網民規(guī)模及其占網民比例
圖表30 Intel芯片性能相比1971年第一款微處理器大幅提升
圖表31 云計算形成了人工智能有力的廉價計算基礎
圖表32 芯片的產業(yè)鏈結構
圖表33 國內外芯片產業(yè)鏈主要廠商梳理
圖表34 2010-2020年中國集成電路產量規(guī)模分析
圖表35 2010-2020年中國集成電路產業(yè)銷售收入統(tǒng)計及增長情況
圖表36 2020年中國集成電路行業(yè)細分領域銷售收入及占比統(tǒng)計情況
圖表37 2016-2021年中國芯片相關企業(yè)注冊量統(tǒng)計
圖表38 2021年中國芯片相關企業(yè)地區(qū)分布TOP10
圖表39 2021年中國芯片相關企業(yè)城市分布TOP10
圖表40 國內各類芯片國產化率
圖表41 芯片產業(yè)鏈國產替代情況
圖表42 芯片供應鏈國產替代機會
圖表43 芯片行業(yè)部分國際公司在內地的布局情況
圖表44 2011-2019年全球半導體材料行業(yè)市場規(guī)模及增長情況
圖表45 2012-2019年中國半導體材料市場規(guī)模及占增長情況
圖表46 2021年全球半導體材料市場份額預測
圖表47 全球半導體材料供應商
圖表48 國內半導體材料相關公司
圖表49 2001-2019年全球生物芯片相關專利公開（公告）數(shù)量
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