人工智能发展行动计划印发AI芯片迎超车机遇

人工智能发展行动计划印发AI芯片迎超车机遇

工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（以下简称《计划》），意在加快人工智能从战略到落地，推动人工智能和实体经济深度融合。

随着行业发展环境的趋好，人工智能芯片企业间的竞争将不断加剧，行业内企业间并购整合与资本运作将日趋频繁，优秀的人工智能芯片企业必须重视对行业市场的研究，特别是对企业发展环境和客户需求趋势变化的深入研究。

一、中国人工智能芯片行业发展综述

1.人工智能芯片行业概述

人工智能芯片的概念分析

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同。在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。目前，能够适应深度学习需要的芯片类型有GPU、FPGA和ASIC等。

人工智能芯片的特性分析

深度学习不仅在传统的语音识别、图像识别、搜索/推荐引擎、计算广告等领域证明了其划时代的价值，也引爆了整个人工智能生态向更大的领域延伸。由于深度学习的训练（training）和推断（inference）均需要大量的计算，人工智能界正在面临前所未有的算力挑战。

随着人工智能产业链的火速延伸，GPU并不能满足所有场景（如手机）上的深度学习计算任务，GPU并不是深度学习算力痛点的唯一解。算力的刚需，吸引了众多巨头和初创公司纷纷进入人工智能芯片领域，并形成了一个自下而上的生态体系。

人工智能芯片的发展路径：从通用走向专用。

作为一项计算密集型的新技术，人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展，而后期则必须依靠专用芯片的出现才能统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率，满足不同算法、结构、终端和消费者的需求，实现规模化的收益。

当然，通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系，二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。

2.人工智能芯片行业发展环境分析

行业政策环境分析

芯片行业主管部门为国家工业和信息化部，其主要职责为工业行业和信息化产业的监督管理，针对芯片产业负责制订行业的产业政策、产业规划，组织制订行业的技术政策、技术体制和技术标准，并对行业的发展方向进行宏观调控。

行业社会环境分析

（1）互联网加速发展

2016年，我国固定互联网宽带接入用户29721万户，比上年增加3774万户，其中固定互联网光纤宽带接入用户22766万户，比上年增加7941万户；移动宽带用户94075万户，增加23464万户。移动互联网接入流量93.6亿G，比上年增长123.7%。互联网上网人数7.31亿人，增加4299万人，其中手机上网人数6.95亿人，增加7550万人。互联网普及率达到53.2%，其中农村地区互联网普及率达到33.1%。软件和信息技术服务业完成软件业务收入48511亿元，比上年增长14.9%。

（2）智能产品的普及

随着消费方式的升级和移动互联网的蓬勃发展，越来越多的消费电子产品已经加上了智能的标签，并逐步进入消费者的日常生活，成为潮流生活的必备装备。

可穿戴设备、AR/VR（增强现实/虚拟现实）、智能家居和儿童智能是智能产品的代表产物，已经在近年，尤其是2016年，在中国市场取得了令人瞩目的发展。

（3）科技人才队伍壮大

十二五期间，全国R&D研究人员保持高速增长趋势，2015年全国R&D研究人员总量为161.9万人年，较2010年增加了40.8万人年，年均增长6.0%，科技人力资源数量和质量大幅提升。

3.人工智能芯片行业发展机遇与威胁分析

外部环境分析的目的在于确认出可以使行业内企业受益的机会和企业应当回避的威胁。根据上面中国芯片行业经济环境、政策环境、社会环境和技术环境的分析，我们总结现阶段中国人工智能芯片行业发展的机遇和威胁如下表所示：

二、国内外人工智能芯片行业发展状况

1.全球人工智能芯片行业发展分析

全球人工智能芯片行业规模分析

2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美金，FANUC机器人培训，预计到2021年将达到52亿美金，年复合增长率达到53%，增长迅猛，发展空间巨大。

全球人工智能芯片行业结构分析

从云端芯片来看，目前GPU占据云端人工智能主导市场，占人工智能芯片市场份额的35%。以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态，FPGA在数据中心业务中发展较快。

放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。

全球人工智能芯片行业竞争格局

从目前主要的几个机器学习芯片平台来看，首先是GPU，GPU的计算能力要比CPU高很多倍。从全部GPU市场来看，英特尔目前占了71%，英伟达占了16%，AMD占了13%。但从分立式GPU市场来看，英伟达占了71%，AMD占了29%。因此英伟达在分立式GPU市场产品中占有占有绝对的优势，其产品广泛应用于数据中心的人工智能训练。

全球人工智能芯片行业前景与趋势

（1）行业前景预测

就目前人工智能主要发展方向来看，可投资的垂直细分领域主要包括，机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋AI、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。

（2）行业竞争趋势预测

人们越来越看好人工智能的前景及其潜在的爆发力，而能否发展出具有超高运算能力且符合市场的芯片成为人工智能平台的关键一役。由此，2016年成为芯片企业和互联网巨头们在芯片领域全面展开部署的一年。而在这其中，英伟达保持着绝对的领先地位。但随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继加入决战，人工智能领域未来的格局如何，仍然待解。

2.中国人工智能芯片行业发展状况分析

人工智能芯片行业市场规模分析：随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。芯片约占人工智能比重的15%，结合我国人工智能市场规模，推算出2016年我国人工智能芯片市场规模约为15亿元。

人工智能芯片行业竞争格局分析：全球十大人工智能芯片厂商中，中国有3家上榜（地平线机器人、中科寒武纪、中星微电子）。

（1）地平线机器人NPU

由中国人创立于2015年的初创企业HorizonRobotics（地平线机器人）致力于打造基于深度神经网络的人工智能大脑平台-包括软件和芯片，可以做到低功耗、本地化的解决环境感知、人机交互、决策控制等问题。

（2）中科寒武纪在国际上开创了深度学习处理器方向

寒武纪科技由创始人陈天石教授带领中科院团队成立于2016年，致力于打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。

（3）中星微电子