主控芯片和ai芯片的区别

目前主控芯片和ai芯片没有太大区别。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。AI芯片遵循一个硬件设计规律：通过牺牲一定通用性，换来特定业务的效率提升。

人工智能芯片产业产业链长，技术壁垒高

人工智能芯片产业链主要分为上游的材料与设备，中游的产品制造，下游的应用市场；上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料，半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备；中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造，芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程，芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程；下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。

目前，随着人工智能及芯片技术的不断成熟，云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的产业升级速度不断加快，中国AI芯片产业正处于高速发展时期。上游代表性企业有神工股份、中晶科技、立昂微、北方华创等，中游代表性企业有寒武纪、地平线、华为海思等，下游代表性企业有阿里巴巴、百度、中国移动、中国联通等。

人工智能芯片行业产业链布局主要集中在北上广地区

从我国人工智能芯片产业链企业区域分布来看，人工智能芯片产业产业链企业主要分布在北京、上海、广东等地，其次是江苏、浙江、四川，新疆、西藏等省份虽然有企业分布，但是数量极少。从代表性企业分布情况来看，北京、上海、广东等地代表性企业较多；其中，北京拥有较多代表性企业，如寒武纪、百度、比特大陆、中星微电子等。

芯片研发资金需求极大，成本占比最高

从人工智能芯片生产的整个流程来看，一颗芯片的成本主要包括原材料成本、人力研发、掩膜、封装、测试；同时，芯片的制造设计到晶圆厂投资、晶圆制造、IC设计、算法设计、代码开发、测试验证、数据处理、芯片封装。其中，芯片设计的研发投入需要巨大的资金投入，根据微电子研究中心IMEC披露的数据，设计一颗28纳米工艺芯片需要约5000万美元，14nm工艺需要1亿美元，10nm工艺需要18亿美元，7nm工艺需要近3亿美元，5nm工艺大约需要55亿美元，3nm为6亿美元，2nm将近8亿美元。

人工智能芯片研发成本不断增加导致价格上涨

随着人工智能的不断发展，各行各业对于人工智能技术的需求逐步加大，芯片作为现代科技的核心，既是中国发展的必要条件，也是参与国际竞争的重要法宝。近年来，随着国际竞争的不断加剧，以及全球疫情波及各行各业，芯片的价格也水涨船高。从产业链出发，芯片价格上涨主要由于研发成本不断增加，7nm芯片的制程技术受限，卓越的芯片设计方案难以落地实施，高端芯片供应短缺，导致全球芯片价格水平上涨；同时，受疫情影响，各国实施相应的防疫政策，各地工厂不同程度停工停产，导致宏观经济下行，单晶硅的生产进程放缓，供应不足；作为人工智能芯片的重要原材料，单晶硅的供应紧缺导致芯片市场价格上涨；综合多重因素的作用，中国人工智能芯片市场供不应求，导致人工智能芯片价格持续上涨。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能芯片（AI芯片）行业市场需求分析与投资前景预测报告》

我们都知道ai芯片是处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，而大数据是计算机获取知识的海洋，人工智能的智慧都是需要通过海量的数据来进行分析计算的，通过互联网，人工智能可以拿到足够多的数据，而只要有足够多的数据，即使不做预训练，神经网络也能得到非常好的进行运算得出结果。GEEKCLOUD (geekcloudipfscom) 专注人工智能、大数据、物联网、区块链等关键技术和重要领域，参与国际标准制定，融入国际开源社区，并致力于人才交流与培养。

（全球TMT2022年3月16日讯）在半导体开发领域，“RISC-V”正在崛起。RISC-V是规定半导体基本规格的指令集架构（ISA）之一，由美国加州大学伯克利分校的研究人员从2010年开始开发。RISC-V最大的优势在于完全的免费开源。最近RISC-V的存在感提升。该标准首先在可穿戴设备和智能家电等领域不断得到应用，有预测显示，到2025年采用率将达到近3成。

在中国，华米 科技 等可穿戴设备厂商一直采用这种架构。阿里巴巴集团以RISC-V为基础开发出了用于物联网的AI芯片，并将其IP公开。此前有消息称，华为为鸿蒙系统的开发人员提供了首个基于RISC-V架构的鸿蒙开发板Hi3861芯片。

海外的大型IT企业也在积极采用RISC-V。美国谷歌2021年10月推出了新款智能手机“Pixel 6”系列，利用RISC-V为该系列开发了用于保护数据的半导体。美国苹果已开始在招聘网站上招募“RISC-V程序员”。 西部数据提出了将存储装置的控制半导体换成RISC-V产品的方针。日本企业方面，索尼半导体解决方案和日立制作所等也加入了该团体。

长春飞羽科技股份有限公司是一家专注于智能音箱、语音识别、人工智能等领域的科技公司。公司成立于2016年，总部位于中国吉林省长春市。目前，长春飞羽科技已经成为国内智能音箱领域的领军企业之一，在人工智能和语音交互方面取得了不少成就。
长春飞羽科技致力于研发创新，推动智能硬件行业的发展，并在多个领域开展合作，以提供更加优质的产品和服务。除了智能音箱领域，公司还涉足了智能家居、物联网等领域，力求将人工智能技术应用到更多的领域中，为用户带来更好的体验。

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur
Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov，是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长333%。

注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长389%。

注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为18582亿元，同比增长354%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至379%，C轮融资占比则上升至1137%。

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于04，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为008、009，相关人才极度稀缺。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先

从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。

在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。

2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系

从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。

人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。

从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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