在全球數字化浪潮趨勢下，集成電路的基礎設施地位日漸凸顯，中國長期依賴進口的局面也亟待改善。近年來，人工智能產業在5G商用的帶動下，快速發展，面向人工智能領域的AI芯片需求也得到釋放，并有望成為中國芯片實現“換道超車”的核心關鍵。在國產替代的政策和國家對人工智能行業的重視、行業的技術積累等多因素的共同作用下，AI芯片發展進程提速，市場規模有望持續高速增長。本次iiMedia Research(艾媒咨詢)發布的《2020上半年中國人工智能芯片行業研究報告》主要針對AI芯片的發展環境、市場規模、應用場景和市場趨勢方面進行了分析。

　　中國AI芯片行業市場規模增長迅速，預計2023年有望突破千億元

　　AI芯片市場增長迅速，iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2019年中國AI芯片規模達到115.5億元，比2018年的63.6億元增加了接近一倍，發展勢頭迅猛。艾媒咨詢分析師認為，5G商用的普及將催生AI芯片在軍用、民用等多個領域的應用需求，中國政府也有望趁5G的領先優勢，傾注大量資源發展AI芯片，搶占科技戰略制高點。在政策、市場、技術等合力作用下，中國AI芯片行業將快速發展，在國際上的話語權也將持續加強，預計2023年市場規模將突破千億元。

　　芯片制程的演進和產品需求的多元化是AI芯片的機遇。制程工藝升級可以提升芯片集成密度，隨之而來的是芯片性能的提升和功耗的降低，這也使得工藝升級成為芯片制造巨頭比拼的關鍵。當集成密度逼近物理架構的上限，芯片性能升級效用變弱，開辟新路徑、新方法升級芯片性能將成為必要之舉，進而為AI 芯片行業發展注入新動能。

　　另一方面，目前AI技術及應用場景大多體現在圖像識別、語音識別等弱AI上，隨著場景的廣泛覆蓋以及AI技術的進一步發展，AI芯片產品也將更加細分多元。艾媒咨詢分析師認為，AI芯片商用前景廣闊，但落地困難的局面導致行業并未形成穩定的市場格局，對于行業新老玩家而言是挑戰，更是機遇。

　　AI芯片下游應用場景廣泛，芯片效率與算力要求日漸提升

　　AI芯片作為人工智能產業的發展核心，需求場景分布廣泛，但發展速度并不均衡。云計算、消費電子、智能家居、智能安防是目前市場滲透度較高、發展速度相對領先的場景，而機器人、自動駕駛、智能制造和智慧醫療等應用領域發展相對緩慢，具有較大潛力。在AI芯片加速落地的過程中，基于效率和成本的考慮，下游對芯片的性能和功耗要求越來越高。在下游強需求的驅動下，AI芯片的技術創新進程提速，長期停留在理論階段的“存算一體架構“芯片取得了較好的進展，少數企業已經率先實現了產品的零突破。

　　以知存科技為例，公司開發的多款芯片適用于智能家居、可穿戴設備、智能家居和手機等領域。由于采用了存算一體化的路徑與技術，極大地提高了運算速度。相比于基于馮諾依曼架構的AI芯片，更契合終端應用場景對高算力、低功耗、低成本、低時延的要求。艾媒咨詢分析師認為，5G、大數據、云計算等新型基礎設施建設的進一步完善，將加速萬物智聯時代的到來，對高運算力、低功耗的存算一體AI芯片產品需求將日益強烈。知存科技自主研發的產品不僅在技術上實現了引領，還有望走在量產商用的前列。

　　數字經濟將推動芯片行業新一輪增長，存算一體化芯片前景廣闊

　　數字經濟正在成為全球經濟增長的新動能，為搶占數字經濟制高點，中國加速推進5G基站、大數據中心、人工智能、工業互聯網等新型基礎設施建設。艾媒咨詢分析師認為，數字經濟時代的到來將催生大量高端芯片、專用芯片的需求，驅動國產芯片行業創新發展。受益于存量需求替代以及增量需求釋放，芯片行業將迎來新一輪的高速增長階段。

　　新型基數設施的完善，推動了人工智能技術在消費領域以及工業生產領域的應用，落地場景趨向細分化、垂直化。艾媒咨詢分析師認為，下游應用驅動AI芯片由通用架構向專用架構變革，急劇增長的數據量對AI芯片的算力和功耗提出了更高要求。存算一體技術不僅能夠使AI設備性能得到提升，還能降低成本。在下游應用的強驅動下，存算一體AI芯片將成為未來主流發展方向，前景廣闊。

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