2022年中國人工智能芯片行業(yè)研究報告

1、2022年中國人工智能芯片行業(yè)研究報告一、中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀研究主體界定：面向人工智能領(lǐng)域的芯片及其技術(shù)、算法與應(yīng)用“無芯片不AI ”, 以AI芯片為載體實現(xiàn)的算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。 廣義的AI芯片：專門用于處理人工智能應(yīng)用中大量計算任務(wù)的模塊，即面向人工智能領(lǐng)域的芯片均被稱為AI芯片。 狹義的AI芯片：針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計的芯片。 本報告將對針對狹義的AI芯片即人工智能算法做特殊加速設(shè)計的四種主流芯片GPU、ASIC、FPGA、類腦芯片以及系統(tǒng)級AI芯片技術(shù)、實現(xiàn) AI的主流算法及在場景中的應(yīng)用情況進(jìn)行解析。AI芯片的發(fā)展歷程：模仿人腦建立的模型和算法與

2、半導(dǎo)體芯片發(fā)展交替進(jìn)行人工智能算法需要在計算機(jī)設(shè)備上實現(xiàn)，而芯片又是計算機(jī)設(shè)備運作的核心零件，因此AI芯片的發(fā)展主要依賴兩個領(lǐng)域：第一個是模仿人腦建 立的數(shù)學(xué)模型與算法，第二個是半導(dǎo)體集成電路即芯片。優(yōu)質(zhì)的算法需要足夠的運算能力也就是高性能芯片的支持。 億歐智庫2019年發(fā)布AI芯片行業(yè)研究報告認(rèn)為，人工智能于芯片的發(fā)展分為三個階段：第一階段由于芯片算力不足，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法未能落 地；第二階段芯片算力提升，但仍無法滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需求；第三階段，GPU和新架構(gòu)的AI芯片促進(jìn)了人工智能的落地。 目前，隨著第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，彌合了神經(jīng)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)之間的壁壘，AI芯片正在向更接近人腦的方向發(fā)展。

3、中國政策環(huán)境：在政策的引導(dǎo)支持下，中國人工智能芯片市場持續(xù)快速發(fā)展芯片產(chǎn)業(yè)是信息產(chǎn)業(yè)的核心部件與基石。當(dāng)前，我國芯片高度依賴進(jìn)口非常不利于國家安全與行業(yè)發(fā)展。因此，近年來國家高度關(guān)注人工智能 芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，發(fā)布一系列產(chǎn)業(yè)支持政策，為人工智能芯片行業(yè)建立了優(yōu)良的政策環(huán)境，促進(jìn)行業(yè)的發(fā)展。 2021年，“十四五”規(guī)劃綱要和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要指出，“十四五”期間，我國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)將聚焦高端芯片等關(guān)鍵領(lǐng)域。從 國家戰(zhàn)略高度為人工智能芯片行業(yè)建立了優(yōu)良的政策環(huán)境。 各地方也根據(jù)各自的背景與條件，發(fā)布促進(jìn)和扶持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方案方針。截止2021年9月，包括北京、天津、上海、江蘇、福建等

4、20余省、市、地區(qū)發(fā)布人工智能相關(guān)政策，進(jìn)一步支持引導(dǎo)人工智能及芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展。市場規(guī)模測算：市場規(guī)模平穩(wěn)增長，產(chǎn)業(yè)融合加速人工智能整體市場已從2020年的影響中恢復(fù)，同時，隨著技術(shù)的成熟以及數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，內(nèi)在需求增加，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場 規(guī)模將持續(xù)平穩(wěn)增長，預(yù)計2025年將達(dá)到約4000億元。 隨著大算力中心的增加以及終端應(yīng)用的逐步落地，中國AI芯片需求也持續(xù)上漲。2021年緩解，市場回暖，產(chǎn)生較大增幅；類腦等新型芯 片預(yù)計最早于2023年進(jìn)入量產(chǎn)，因此2024及2025年或有較大增長，預(yù)計市場規(guī)模將于2025年達(dá)到1740億元。中國投資環(huán)境：資本持續(xù)進(jìn)入，交易金額均超億元相較2020

5、年，人工智能領(lǐng)域投資數(shù)量有所減少，但單筆投資規(guī)模呈上升趨勢。AI芯片產(chǎn)業(yè)也持續(xù)有資本進(jìn)入，單筆融資金額均超億元。 截止2022年1月，2021年中國人工智能芯片相關(guān)領(lǐng)域融資事件共計92起，總金額約300億人民幣。中國人工智能芯片人才市場：各領(lǐng)域人才缺口仍較大，國家開始重視人才培養(yǎng)AI芯片的實現(xiàn)包含軟件和硬件兩個方面。既需研究高效率的智能算法，同時要研究如何將這些算法結(jié)合在半導(dǎo)體硅片上，形成最終的產(chǎn)品。 目前，仍有部分企業(yè)在人才招聘中遇到不少阻礙，人才缺乏、成本高是主要的問題。根據(jù)工信部人才交流中心發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，人工智能不 同技術(shù)方向崗位的人才供需比均低于0.4，其中人工智能芯片崗位人才供需比

6、為0.32，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)人才供需僅0.2。 國家也開始重視人工智能相關(guān)人才的培養(yǎng)，中央及各地方政府出臺了多個人才培養(yǎng)與引進(jìn)相關(guān)政策；在2018-2021年，超過300所高校開設(shè) 了人工智能專業(yè)；部分企業(yè)也開始與高校進(jìn)行合作，以產(chǎn)學(xué)研合作教學(xué)模式共同培養(yǎng)綜合能力突出的優(yōu)質(zhì)人才。二、人工智能芯片解讀1. 技術(shù)層面基于技術(shù)架構(gòu)、部署位置及實踐目標(biāo)的AI芯片分類AI芯片一般泛指所有用來加速AI應(yīng)用，尤其是用在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)中的硬件。 AI芯片根據(jù)其技術(shù)架構(gòu)，可分為GPU、FPGA、ASIC及類腦芯片，同時CPU可執(zhí)行通用AI計算，其中類腦芯片還處于探索階段。 AI芯片根據(jù)其在網(wǎng)

7、絡(luò)中的位置可以分為云端AI芯片、邊緣及終端AI芯片；根據(jù)其在實踐中的目標(biāo)，可分為訓(xùn)練（training）芯片和推理 （inference）芯片。 云端主要部署訓(xùn)練芯片和推理芯片，承擔(dān)訓(xùn)練和推理任務(wù)，具體指智能數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練任務(wù)和部分對傳輸帶寬要求比高的推理任務(wù)；邊緣 和終端主要部署推理芯片，承擔(dān)推理任務(wù)，需要獨立完成數(shù)據(jù)收集、環(huán)境感知、人機(jī)交互及部分推理決策控制任務(wù)。GPU：從圖形處理器到通用數(shù)據(jù)并行處理器GPU(Graphics Processing Unit)圖形處理器最初是一種專門用于圖像處理的微處理器，隨著圖像處理需求的不斷提升，其圖像處理能力也得 到迅速提升。目前，GPU主要采用

8、數(shù)據(jù)并行計算模式完成頂點渲染、像素渲染、幾何渲染、物理計算和通用計算等任務(wù)。因其超過CPU數(shù)十倍 的計算能力，已成為通用計算機(jī)和超級計算機(jī)的主要處理器。其中通用圖形處理器GPGPU(GeneralPropose Computing on GPU)常用于數(shù)據(jù) 密集的科學(xué)與工程計算中。 英偉達(dá)與AMD仍占據(jù)GPU霸主地位，2018年至今，國產(chǎn)GPU也積極發(fā)展中，已有部分產(chǎn)品落地。ASIC與FPGA: AI芯片領(lǐng)域“兵家必爭之地”FPGA全稱是Field Programmable Gate Array：可編程邏輯門陣列，是一種“可重構(gòu)”芯片，具有模塊化和規(guī)則化的架構(gòu)，主要包含可編程 邏輯模塊、片上儲

9、存器及用于連接邏輯模塊的克重購互連層次結(jié)構(gòu)。在較低的功耗下達(dá)到GFLOPS數(shù)量級的算力使之成為并行實現(xiàn)人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的替代方案。 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計、制造的集成電路。ASIC從性能、能效、 成本均極大的超越了標(biāo)準(zhǔn)芯片，非常適合AI計算場景，是當(dāng)前大部分AI初創(chuàng)公司開發(fā)的目標(biāo)產(chǎn)品?；诓煌布崿F(xiàn)方式的AI芯片系統(tǒng)級芯片在手機(jī)、可穿戴設(shè)備等端設(shè)備中，很少有獨立的芯片，AI加速將由SoC上的一個IP實現(xiàn)。 SoC(System-on-chip，片上系統(tǒng)）作為ASIC設(shè)計方法學(xué)中的新技

10、術(shù)，始于20世紀(jì)90年代中期，是以嵌入式系統(tǒng)為核心，以IP復(fù)用技術(shù)為基 礎(chǔ)，集軟、硬件于一體的集成芯片。在一個芯片上實現(xiàn)信號的傳輸、存儲、處理和I/O等功能，包含嵌入軟件及整個系統(tǒng)的全部內(nèi)容。 由于高集成效能，SoC已經(jīng)成為微電子芯片發(fā)展的必然趨勢。類腦芯片CPU/GPU/GFPGA/ASIC及SoC是目前用的較多的AI芯片，此類AI芯片大多是基于深度學(xué)習(xí)，也就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），以并行方式進(jìn) 行計算的芯片，此類AI芯片又被稱為深度學(xué)習(xí)加速器。 如今，模仿大腦結(jié)構(gòu)的芯片具有更高的效率和更低的功耗，這類基于神經(jīng)形態(tài)計算，也就是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN)的芯片為類腦芯片。 目前，部分企業(yè)產(chǎn)品已進(jìn)

11、入小批量試用階段 ,類腦芯片最快將于2023年成熟，能效比有望較當(dāng)前芯片提高2-3個數(shù)量級。AI芯片發(fā)展：向著更低功耗、更接近人腦、更靠近邊緣的方向現(xiàn)在用于深度學(xué)習(xí)的AI芯片（包括CPU、GPU、FPGA、ASIC）為了實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的龐大乘積累加運算和并行計算的高性能，芯片面積越做越 大，帶來了成本和散熱等問題。AI芯片軟件編程的成熟度、芯片的安全，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性等問題也未能得到很好的解決，因此，在現(xiàn)有基礎(chǔ) 上進(jìn)行改進(jìn)和完善此類AI芯片仍是當(dāng)前主要的研究方向。 最終，AI芯片將近一步提高智能，向著更接近人腦的高度智能方向不斷發(fā)展，并向著邊緣逐步移動以獲得更低的能耗。2. 應(yīng)用層面應(yīng)用概況：算

12、力向邊緣側(cè)移動，逐漸專注于特殊場景的優(yōu)化隨著技術(shù)成熟化，AI芯片的應(yīng)用場景除了在云端及大數(shù)據(jù)中心，也會隨著算力逐漸向邊緣端移動，部署于智能家居、智能制造、智慧金融等領(lǐng) 域；同時還將隨著智能產(chǎn)品種類日漸豐富，部署于智能手機(jī)、安防攝像頭、及自動駕駛汽車等智能終端，智能產(chǎn)品種類也日趨豐富。未來，AI計 算將無處不在。云端：當(dāng)前仍是AI的中心，需更高性能計算芯片以滿足市場需求當(dāng)前，大多數(shù)AI訓(xùn)練和推理工作負(fù)載都發(fā)生在公共云和私有云中，云仍是AI的中心。在對隱私、網(wǎng)絡(luò)安全和低延遲的需求推動下，云端出現(xiàn)了 在網(wǎng)關(guān)、設(shè)備和傳感器上執(zhí)行AI訓(xùn)練和推理工作負(fù)載的現(xiàn)象，更高性能的計算芯片及新的AI學(xué)習(xí)架構(gòu)將是解決

13、這些問題的關(guān)鍵。 互聯(lián)網(wǎng)是云端算力需求較旺盛產(chǎn)業(yè)，因此除傳統(tǒng)芯片企業(yè)、芯片設(shè)計企業(yè)等參與者外，互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛入局AI芯片產(chǎn)業(yè)，投資或自研云端AI芯 片。邊緣側(cè)：數(shù)據(jù)向邊緣下沉，隨著行業(yè)落地市場將有很大增量5G與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級，帶來了爆發(fā)式的數(shù)據(jù)增長。海量的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)積累，建立在邊緣的數(shù)據(jù)分析與處理將 大幅度的提高效率、降低成本。 隨著大量的數(shù)據(jù)向邊緣下沉，邊緣計算將有更大的發(fā)展，IDC預(yù)測，未來，超過50%的數(shù)據(jù)需要在邊緣側(cè)進(jìn)行儲存、分析和計算，這就對邊緣 側(cè)的算力提出了更高的要求。芯片作為實現(xiàn)計算能力的重要基礎(chǔ)硬件，也將具備更多的發(fā)展。ABI Research預(yù)測

14、，2025年，邊緣AI芯片市場 將超過云端AI芯片。 在人工智能算法的驅(qū)動下，邊緣AI芯不但可以自主進(jìn)行邏輯分析與計算，而且可以動態(tài)實時地自我優(yōu)化，調(diào)整策略，典型的應(yīng)用如黑燈工廠等。終端設(shè)備：終端產(chǎn)品類型逐漸多樣，出貨量增加催生大量芯片需求根據(jù)億歐數(shù)據(jù)測算，中國自動駕駛行業(yè)規(guī)模增速在2022年將達(dá)到24%；智能攝像頭產(chǎn)品出貨量增速超15%；手機(jī)、平板、VR/AR眼鏡等智能 產(chǎn)品出貨量也均有較大增速，催生出大量的智能芯片需求。 同時，智能終端產(chǎn)品種類也逐漸多樣，智能音響、服務(wù)/商用機(jī)器人等消費硬件、工業(yè)/數(shù)控設(shè)備等工業(yè)產(chǎn)品以及通信產(chǎn)品等日漸豐富，不同產(chǎn) 品類型也對芯片性能與成本提出更多的要求。3

15、. 典型企業(yè)酷芯微電子：高端智能視覺芯片領(lǐng)導(dǎo)者上海酷芯微電子有限公司，成立于2011年7月。公司依托智能感知、智能計算、智能傳輸三大核心技術(shù)，通過自主研發(fā)芯片架構(gòu)及核心IP， 提供專用于人工智能的高性能芯片及解決方案。公司于2016年榮獲高新技術(shù)企業(yè)，2017年被認(rèn)定為上?？萍夹【奕耍?019年入選上海市 “專精特新”企業(yè)名單。目前公司有員工近200人，其中80%為技術(shù)開發(fā)人員。目前，酷芯微電子產(chǎn)品已應(yīng)用于智能安防、智能硬件、智能車載、無線圖傳等多個領(lǐng)域。昆侖芯科技：專注通用人工智能芯片昆侖芯科技的前身是百度智能芯片及架構(gòu)部，2021年完成獨立融資。公司專注于打造擁有強(qiáng)大通用型、易用性和高性能

16、的通用人工智能芯片， 是國內(nèi)為數(shù)不多可支撐互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模核心算法的AI芯片。 目前，昆侖芯擁有100%自研核心架構(gòu)及7nm制程量產(chǎn)經(jīng)驗，產(chǎn)品已在近百家客戶部署實踐。配合百度飛槳平臺，獲得更友好開發(fā)環(huán)境。寒武紀(jì)：云-端、軟硬一體AI智能解決方案寒武紀(jì)成立與2016年，專注于人工智能芯片產(chǎn)品的研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，是目前國際上少數(shù)全面掌握通用型智能芯片及其基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件研發(fā)和產(chǎn) 品化核心技術(shù)的企業(yè)之一，可提供智能芯片產(chǎn)品及平臺化基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件產(chǎn)品。 目前，寒武紀(jì)產(chǎn)品已廣泛用于服務(wù)器廠商和產(chǎn)業(yè)公司，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、金融、交通、能源、電力和制造等多個領(lǐng)域，為復(fù)雜AI應(yīng)用場景提供充足 算力，推動人工智能賦能的產(chǎn)業(yè)升級。

17、三、中國人工智能芯片行業(yè)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇設(shè)計軟件、制造設(shè)備及先進(jìn)制程等仍不及世界領(lǐng)先水平在芯片設(shè)計制造領(lǐng)域，中國仍缺乏設(shè)計軟件，先進(jìn)制程及設(shè)備與世界領(lǐng)先水平之間仍有差距，該領(lǐng)域部分產(chǎn)品及裝備仍十分依賴進(jìn)口。政策及監(jiān)督管理體系的建立將更大發(fā)揮中國龐大數(shù)據(jù)集的價值數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量決定了人工智能模型的準(zhǔn)確度。目前，大部分資料數(shù)據(jù)普遍屬于不同的機(jī)構(gòu)或部門，如政府部門、金融行業(yè)或醫(yī)療行業(yè)，很 難將其整合為一個完全體，對人工智能技術(shù)的提升造成了較大阻礙。 在充分認(rèn)識到數(shù)據(jù)的重要性后，各地方政府成立大數(shù)據(jù)管理局，從政府層面將數(shù)據(jù)有效地利用在安防、政務(wù)、法務(wù)等領(lǐng)域；同時制定更好的數(shù) 據(jù)管理政策，使數(shù)據(jù)更好的服務(wù)于地方實體經(jīng)濟(jì)，有效打破“數(shù)據(jù)孤島”。 以來，人們更多地關(guān)注在網(wǎng)絡(luò)上，更多的數(shù)據(jù)被積累。2021年，領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)達(dá)到上千PB（計算機(jī)存儲單位，拍字節(jié)），傳 統(tǒng)行業(yè)龍頭型企業(yè)數(shù)據(jù)量也達(dá)到了PB級，個人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)達(dá)到TB級（計算機(jī)存儲單位，太字節(jié)）；數(shù)據(jù)占比方面，2018年，中國占全球數(shù) 據(jù)量的23%，預(yù)計2025年將達(dá)到27.8%。國際影響力提升吸引人才回流，產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合推動進(jìn)一步發(fā)展當(dāng)前，中國數(shù)字化的變革方向驅(qū)動了底層技術(shù)的逐漸提升，國際影響力也在逐年上漲，同時，在大數(shù)據(jù)、芯片設(shè)計及應(yīng)用落地方面，逐步