中國智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析 中國的外資企業(yè)們應積極投身中國的人工智能發(fā)展大潮之中【圖】

    隨著人工智能受到媒體和資本的熱捧，近來國內(nèi)外各路豪杰紛紛推出自己的人工智能芯片，在PC行業(yè)已經(jīng)開始逐年衰退，智能手機行業(yè)也隨著市場的逐漸飽和進入瓶頸期的情況下，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等領域被認為是下一個風口。其中，人工智能無疑是最受媒體和資本熱捧的寵兒。同時，國外大廠紛紛推出了自己的人工智能芯片。

    伴隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，計算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。而人工智能的實現(xiàn)依賴三個要素：算法是核心，硬件和數(shù)據(jù)是基礎，其中硬件指的是運行AI算法的芯片與相對應的計算平臺。芯片就是硬件的最重要組成部分。包括兩個計算過程：1、訓練；2、執(zhí)行。

    一、全球智能芯片市場規(guī)模分析

    2017年全球人工智能芯片市場規(guī)模達到44.7億美金，隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼入局，預計到2018年將達到57億美金，2020年有望突破百億大關，增長迅猛，發(fā)展空間巨大。

2016-2018年全球人工智能芯片市場規(guī)模及增長率走勢

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    相關報告：智研咨詢網(wǎng)發(fā)布的《2018-2024年中國人工智能行業(yè)市場深度調(diào)研及未來發(fā)展趨勢報告》

    從目前主要的幾個機器學習芯片平臺來看，首先是GPU，GPU的計算能力要比CPU高很多倍。從全部GPU市場來看，英特爾目前占了71%，英偉達占了16%，AMD占了13%。但從分立式GPU市場來看，英偉達占了71%，AMD占了29%。因此英偉達在分立式GPU市場產(chǎn)品中占有絕對的優(yōu)勢，其產(chǎn)品廣泛應用于數(shù)據(jù)中心的人工智能訓練。

人工智能芯片GPU競爭格局

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人工智能芯片分立式GPU競爭格局

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    就目前人工智能主要發(fā)展方向來看，可投資的垂直細分領域主要包括，機器人芯片研發(fā)、智能視覺、自然語言理解和開放知識圖譜、人工智能教育、圍棋AI、機器視覺、機器人系統(tǒng)方案、體感人機交互、智能投顧、智能視覺等。而所有細分領域中，核心專用芯片是人工智能時代的戰(zhàn)略制高點。

    人們越來越看好人工智能的前景及其潛在的爆發(fā)力，而能否發(fā)展出具有超高運算能力且符合市場的芯片成為人工智能平臺的關鍵一役。目前市場上英偉達保持著絕對的領先地位。但隨著包括谷歌、臉書、微軟、亞馬遜以及百度在內(nèi)的巨頭相繼加入決戰(zhàn)，人工智能領域未來的格局如何，仍然待解。

    二、中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析

    1、中國人工智能芯片市場規(guī)模分析

    目前，我國的人工智能芯片行業(yè)發(fā)展尚處于起步階段。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，計算能力的提升，人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。

    數(shù)據(jù)顯示，2017年中國人工智能芯片市場規(guī)模達到33.3億元，同比增長75%；預計2018年市場規(guī)模將進一步增長，達到45.6億元。

2016-2020年中國人工智能芯片市場規(guī)模及增長率走勢

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    2017年中國人工智能投資事件數(shù)達到353次，與2016年的379次，下降了6.86%。在投資金額方面，2017年投資金額為582億元，與2016年相比增長65.34%。2017年中國人工智能市場規(guī)模將達到152.1億元，增長率達到51.2%。隨著人工智能技術的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，預計2018年中國人工智能市場規(guī)模有望突破200億元大關，達到238.2億元，增長率達到56.6%。

2013-2017年中國人工智能領域投資時間數(shù)量及同比增長走勢

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2013-2017年中國人工智能市場規(guī)模及同比增長走勢

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    2、人工智能市場需求及企業(yè)競爭情況分析

    人工智能技術的快速發(fā)展，推動我國人工智能與電子終端和垂直行業(yè)加速融合，涌現(xiàn)出了智能家居、智能汽車、可穿戴設備、智能機器人等一批人工智能產(chǎn)品，并正在全面重塑家電、機器人、醫(yī)療、教育、金融、農(nóng)業(yè)等行業(yè)。

    數(shù)據(jù)顯示，目標行業(yè)市場中AI+占比40%，其次是智能機器人、智能駕駛、無人機。隨著人工智能技術的逐漸成熟，科技、制造業(yè)等業(yè)界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，對智能芯片的需求也將增加。

中國人工智能企業(yè)行業(yè)分布情況

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    1.百度

    百度（納斯達克：BIDU），全球最大的中文搜索引擎、最大的中文網(wǎng)站。2018年第一季度財報，百度一季度營收33.3億美元，市場預期32.0億美元。百度第一季總營收猛增31%，33.3億美元。歸屬百度的凈利潤增至11億美元，同比增長277%。

2017-2018年百度營業(yè)收入及凈利潤走勢

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    2、景嘉微

    景嘉微成立于2006年4月，2016年3月，景嘉微在深圳證券交易所掛牌上市，股票代碼:300474。專業(yè)從事加固電子產(chǎn)品設計與制造、集成電路設計及相關的軟件開發(fā)與設計，產(chǎn)品廣泛應用于高可靠性要求的航空、航天、航海、車載、工控等專業(yè)領域。2018年一季度財報數(shù)據(jù)顯示，第一季度營業(yè)總收入達到0.61億元，凈利潤為0.14億元。

2017-2018年景嘉微營業(yè)收入及凈利潤走勢

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    3、寒武紀

    寒武紀是全球智能芯片領域的先行者，宗旨是打造各類智能云服務器、智能終端以及智能機器人的核心處理器芯片。寒武紀是全球第一個成功流片并擁有成熟產(chǎn)品的智能芯片公司，擁有終端和服務器兩條產(chǎn)品線。2016年推出的寒武紀1A處理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度學習專用處理器，面向智能手機、可穿戴設備、無人機和智能駕駛等各類終端設備

    4、MLU100

    MLU100是寒武紀科技推出的第一款智能處理板卡產(chǎn)品，搭載了MLU100芯片，為云端推理提供強大的運算能力支撐。與傳統(tǒng)架構(gòu)處理器相比，MLU100在處理人工智能任務時可獲得巨大的性能功耗比提升，是真正適合人工智能的處理器。支持被動或主動兩種散熱方式，典型功耗為80W。MLU100智能處理卡支持最高32GB的DDR4內(nèi)存容量，并具備ECC數(shù)據(jù)校驗功能。

    5、地平線

    地平線具有世界領先的深度學習和決策推理算法開發(fā)能力，將算法集成在高性能、低功耗、低成本的嵌入式人工智能處理器及軟硬件平臺上。

    基于創(chuàng)新的人工智能專用處理器架構(gòu)BPU（BrainProcessingUnit)，地平線自主設計研發(fā)了中國首款全球領先的嵌入式人工智能視覺芯片——面向智能駕駛的征程(Journey)系列處理器和面向智能攝像頭的旭日(Sunrise)系列處理器，并向行業(yè)客戶提供“芯片+算法+云”的完整解決。地平線擁有兩款智能芯片，分別為旭日1.0處理器、征程1.0處理器。

    旭日1.0處理器面向智能攝像頭，具備在前端實現(xiàn)大規(guī)模人臉檢測跟蹤、視頻結(jié)構(gòu)化的處理能力,可廣泛用于智能城市、智能商業(yè)等場景。

    征程1.0處理器面向自動駕駛，可同時對行人、機動車、非機動車、車道線、交通標識牌、紅綠燈等多類目標進行精準的實時監(jiān)測和識別，實現(xiàn)FCW/LDW/JACC等高級別輔助駕駛功能。

    6、JM5400

    JM5400是景嘉微電子推出的國內(nèi)首款具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的高性能圖形處理芯片，采用全新的架構(gòu)設計，于2014年5月流片成功。可廣泛應用于有高可靠性要求的圖形生成及顯示等領域，滿足機載、艦載、車載環(huán)境下圖形系統(tǒng)的功能與性能要求，全面替代M9、M54、M72、M96、IMX6等國外芯片。

    7、深鑒科技

    深鑒科技是一家清華大學孵化的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，致力于成為國際先進的深度學習加速方案提供者。提供基于原創(chuàng)的神經(jīng)網(wǎng)絡深度壓縮技術和DPU平臺，為深度學習提供端到端的解決方案。深鑒科技的DPU深度學習加速產(chǎn)品解決方案目前已經(jīng)開始應用于安防、數(shù)據(jù)等行業(yè)。

    三、人工智能行業(yè)發(fā)展前景分析

    芯片的地位因此再度提升，競爭隨之加劇。在這場事關新的計算時代基礎架構(gòu)和未來生態(tài)戰(zhàn)略布局中，全球IT巨頭、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、創(chuàng)業(yè)公司全被卷入，中國也已加速入局。先從三大技術來分析智能芯片行業(yè)發(fā)展前景。

    1、DPU

    智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析，GPU使用SIMD(單指令多數(shù)據(jù)流)來讓多個執(zhí)行單元以同樣的步伐來處理不同的數(shù)據(jù)，原本用于處理圖像數(shù)據(jù)，但其離散化和分布式的特征，以及用矩陣運算替代布爾運算適合處理深度學習所需要的非線性離散數(shù)據(jù)。作為加速器的使用，可以實現(xiàn)深度學習算法。

    GPU由并行計算單元和控制單元以及存儲單元構(gòu)成GPU擁有大量的核(多達幾千個核)和大量的高速內(nèi)存，擅長做類似圖像處理的并行計算，以矩陣的分布式形式來實現(xiàn)計算。同CPU不同的是，GPU的計算單元明顯增多，特別適合大規(guī)模并行計算。

    2、FPGA

    智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析，F(xiàn)PGA是用于解決專用集成電路的一種方案。專用集成電路是為特定用戶或特定電子系統(tǒng)制作的集成電路。人工智能算法所需要的復雜并行電路的設計思路適合用FPGA實現(xiàn)。FPGA計算芯片布滿“邏輯單元陣列”，內(nèi)部包括可配置邏輯模塊，輸入輸出模塊和內(nèi)部連線三個部分，相互之間既可實現(xiàn)組合邏輯功能又可實現(xiàn)時序邏輯功能的獨立基本邏輯單元。

    FPGA相對于CPU與GPU有明顯的能耗優(yōu)勢，主要有兩個原因。首先，在FPGA中沒有取指令與指令譯碼操作，在Intel的CPU里面，由于使用的是CISC架構(gòu)，僅僅譯碼就占整個芯片能耗的50%;在GPU里面，取指令與譯碼也消耗了10%～20%的能耗。其次，F(xiàn)PGA的主頻比CPU與GPU低很多，通常CPU與GPU都在1GHz到3GHz之間，而FPGA的主頻一般在500MHz以下。如此大的頻率差使得FPGA消耗的能耗遠低于CPU與GPU。

    3、ASIC

    智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析，ASIC(專用定制芯片)是為實現(xiàn)特定要求而定制的芯片，具有功耗低、可靠性高、性能高、體積小等優(yōu)點，但不可編程，可擴展性不及FPGA，尤其適合高性能/低功耗的移動端。

    目前，VPU和TPU都是基于ASIC架構(gòu)的設計。針對圖像和語音這兩方面的人工智能定制芯片，目前主要有專用于圖像處理的VPU，以及針對語音識別的FAGA和TPU芯片。

    當前的人工智能正處于產(chǎn)業(yè)化的早期階段，所有的國家都站在了同一條起跑線上。而中國政府從上至下給予了人工智能高度的關注，完成了一系列政策層面的頂層設計。智能芯片行業(yè)發(fā)展前景分析，而擁有大量的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)主權(quán)的管理以及應用場景的本土化，也必將進一步助力中國本地芯片公司的崛起。而作為扎根中國的外資企業(yè)們，也應積極投身中國的人工智能發(fā)展大潮之中，在技術、市場和人才等方面和本土公司開展共贏合作，共同助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和壯大。