第一章 人为智能芯片根基概述
1.1 人为智能芯片的有关介绍
1.1.1 芯片的界说及分类
1.1.2 人为智能芯片的内涵
1.1.3 人为智能芯片的分类
1.1.4 人为智能芯片的身分
1.1.5 人为智能芯片生态系统
1.2 人为智能芯片与人为智能的关系
1.2.1 人为智能的根基内涵介绍
1.2.2 人为智能对芯片的要求提高
1.2.3 人为智能芯片成为战术高点
第二章 人为智能芯片行业发展机缘分析
2.1 政策机缘
2.1.1 集成电路产业发展纲领颁布
2.1.2 集成电路设计企业所得税政策
2.1.3 集成电路高质量发展政策解读
2.1.4 人为智能行业政策环境优良
2.1.5 人为智能发展规划强调AI芯片
2.1.6 人为智能芯片尺度化建设加快
2.2 产业机缘
2.2.1 人为智能行业发展特点
2.2.2 人为智能融资规模分析
2.2.3 国内人为智能市场规模
2.2.4 人为智能产业发展指数
2.2.5 人为智能利用远景辽阔
2.3 利用机缘
2.3.1 知识专利研发水平
2.3.2 互联网遍及率上市
2.3.3 智能产品逐步利用
2.4 技术机缘
2.4.1 芯片技术研发获得进展
2.4.2 芯片推算能力大幅上升
2.4.3 云推算逐步降低推算成本
2.4.4 深度进建对算法要求提高
2.4.5 移动终端利用提出新要求
第三章 人为智能芯片布景产业——芯片行业
3.1 芯片高低游产业链分析
3.1.1 产业链结构
3.1.2 高低游企业
3.2 中国芯片市场运行情况
3.2.1 产业根基特点
3.2.2 产品产量规模
3.2.3 产业销售规模
3.2.4 市场结构分析
3.2.5 企业规模情况
3.2.6 区域发展格局
3.2.7 市场利用需要
3.3 中国芯片国产化过程分析
3.3.1 各类芯片国产化率
3.3.2 产品研发造作短板
3.3.3 芯片国产化率分析
3.3.4 芯片国产化的进展
3.3.5 芯片国产化存在问题
3.3.6 芯片国产化将来瞻望
3.4 芯片资料行业发展分析
3.4.1 半导体资料根基概述
3.4.2 半导体资料发展过程
3.4.3 全球半导体资料市场规模
3.4.4 中国半导体资料市场规模
3.4.5 半导体资料市场竞争格局
3.4.6 第三代半导体资料利用加快
3.5 中国芯片细分市场发展情况
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 车载芯片
3.5.4 电源治理芯片
3.6 2020-2022年中国集成电路进出口数据分析
3.6.1 进出口总量数据分析
3.6.2 重要业务国进出口情况分析
3.6.3 重要省市进出口情况分析
3.7 中国芯片产业发展困境分析
3.7.1 国内表产业差距
3.7.2 芯片供给欠缺
3.7.3 过度依赖进口
3.7.4 技术短板问题
3.7.5 人才欠缺问题
3.7.6 市场发展不及
3.8 中国芯片产业应对战术分析
3.8.1 突破垄断战术
3.8.2 化解供给不及
3.8.3 加强自主创新
3.8.4 加大资源投入
3.8.5 人才造就战术
3.8.6 总体发展建议
第四章 2020-2022年人为智能芯片行业发展分析
4.1 人为智能芯片行业发展综况
4.1.1 全球人为智能芯片市场规模
4.1.2 全球人为智能芯片市场格局
4.1.3 中国人为智能芯片发展阶段
4.1.4 中国人为智能芯片市场规模
4.1.5 中国人为智能芯片发展水平
4.1.6 人为智能芯片产业化情况
4.2 人为智能芯片行业发展特点
4.2.1 重要发展态势
4.2.2 市场逐步成熟
4.2.3 区域散布特点
4.2.4 布局细分领域
4.2.5 沉点利用领域
4.2.6 研发水平提升
4.3 企业加快人为智能芯片行业布局
4.3.1 人为智能芯片重要竞争堡垒
4.3.2 国内人为智能芯片企业排名
4.3.3 中国人为智能芯片草创企业
4.3.4 人为智能芯片企业布局模式
4.4 科技巨头加快人为智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 腾讯
4.4.3 百度
4.5 人为智能市场竞争维度分析
4.5.1 路线层面的竞争
4.5.2 架构层面的竞争
4.5.3 利用层面的竞争
4.5.4 生态层面的竞争
4.6 人为智能芯片行业发展问题及对策
4.6.1 行业面对的挑战
4.6.2 行业发展痛点
4.6.3 企业发展问题
4.6.4 产品开发对策
4.6.5 行业发展建议
4.6.6 尺度化建设对策
第五章 2020-2022年人为智能芯片细分领域分析
5.1 人为智能芯片的重要类型及对比
5.1.1 人为智能芯片重要类型
5.1.2 人为智能芯片对比分析
5.2 显示芯片（GPU）分析
5.2.1 GPU芯片简介
5.2.2 GPU芯片特点
5.2.3 国表GPU企业分析
5.2.4 国内GPU企业分析
5.3 可编程芯片（FPGA）分析
5.3.1 FPGA芯片简介
5.3.2 FPGA芯片特点
5.3.3 全球FPGA市场情况
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 专用定造芯片（ASIC）分析
5.4.1 ASIC芯片简介
5.4.2 ASIC芯片特点
5.4.3 ASI利用领域
5.4.4 国际企业布局ASIC
5.4.5 国内ASIC行业分析
5.5 类脑芯片（人脑芯片）
5.5.1 类脑芯片根基特点
5.5.2 类脑芯片发展基础
5.5.3 国表类脑芯片研发
5.5.4 国内类脑芯片设备
5.5.5 类脑芯片典型代表
5.5.6 类脑芯片远景可期
第六章 2020-2022年人为智能芯片沉点利用领域分析
6.1 人为智能芯片利用情况分析
6.1.1 AI芯片的利用场景
6.1.2 AI芯片的利用潜力
6.1.3 AI芯片的利用空间
6.2 智能手机行业
6.2.1 全球智能手机出货量规模
6.2.2 中国智能手机出货量规模
6.2.3 AI芯片的手机利用情况
6.2.4 AI芯片的手机利用潜力
6.2.5 手机AI芯片竞争力排名
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱根基概述
6.3.2 国内智能音箱市场
6.3.3 智能音箱竞争格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片规划商
6.3.6 芯片研发起态分析
6.3.7 典型AI芯片利用案例
6.4 机械人行业
6.4.1 市场需要及机遇领域分析
6.4.2 全球机械人产业发展情况
6.4.3 中国机械人市场结构分析
6.4.4 AI芯片在机械人上的利用
6.4.5 企业布局机械人驱动芯片
6.5 智能汽车行业
6.5.1 国内智能汽车获得政策支持
6.5.2 汽车芯片市场发展情况分析
6.5.3 人为智能芯片利用于智能汽车
6.5.4 汽车AI芯片沉点布驹祗业
6.5.5 智能汽车芯片或成为主流
6.6 智能安防行业
6.6.1 人为智能在安防领域的利用
6.6.2 人为智能安防芯片市场近况
6.6.3 安防AI芯片沉点布驹祗业
6.6.4 安防智能化发展趋向分析
6.7 其他领域
6.7.1 医疗健全领域
6.7.2 无人机领域
6.7.3 游戏领域
6.7.4 人脸鉴别芯片
第七章 2020-2022年国际人为智能芯片典型企业分析
7.1 Nvidia（英伟达）
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业的财政情况
7.1.3 AI芯片发展职位
7.1.4 AI芯片产业布局
7.1.5 AI芯片研发起态
7.1.6 AI芯片合作动态
7.2 Intel（英特尔）
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财政情况
7.2.3 芯片业务布局
7.2.4 典型AI芯片规划
7.2.5 产品研发起态
7.2.6 本钱收购动态
7.2.7 AI推算战术
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 企业财政情况
7.3.3 芯片业务运营
7.3.4 AI芯片产业布局
7.3.5 AI芯片产品研发
7.3.6 企业合作动态
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财政情况
7.4.3 技术研发实力
7.4.4 AI芯片产业布局
7.4.5 AI芯片研发起态
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财政情况
7.5.3 AI芯片发展优势
7.5.4 AI芯片发展布局
7.5.5 AI芯片研发进展
7.6 Microsoft（微软）
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财政情况
7.6.3 芯片产业布局
7.6.4 AI芯片研发合作
7.7 其他企业分析
7.7.1 苹果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2019-2022年国内人为智能芯片沉点企业分析
8.1 中科寒武纪科技股份有限公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 产品研发起态
8.1.3 企业有关合作
8.1.4 经营效益分析
8.1.5 业务经营分析
8.1.6 财政情况分析
8.1.7 主题竞争力分析
8.1.8 公司发展战术
8.1.9 将来远景瞻望
8.2 科大讯飞股份有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业布局动态
8.2.3 经营效益分析
8.2.4 业务经营分析
8.2.5 财政情况分析
8.2.6 主题竞争力分析
8.2.7 公司发展战术
8.2.8 将来远景瞻望
8.3 中星微电子有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 智能芯片产品
8.3.3 主题优势分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 华为技术有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 财政运营情况
8.4.3 科技研发起态
8.4.4 重要AI芯片产品
8.5 地平线机械人公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 AI芯片产品规划
8.5.3 芯片业务规模
8.5.4 合作同伴散布
8.5.5 融资动态分析
8.6 其他企业发展动态
8.6.1 西井科技
8.6.2 依图科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 启英泰伦
8.6.5 平头哥
8.6.6 瑞芯微
第九章 人为智能芯片行业投资远景及建议分析
9.1 人为智能芯片行业投资规模综况
9.1.1 AI芯片投资规模
9.1.2 AI芯片投资轮次
9.1.3 AI芯片投资事务
9.2 俄罗斯·专享会官方网站征询对中国人为智能芯片行业投资价值评估
9.2.1 投资价值评估
9.2.2 市场机遇评估
9.2.3 发展动力评估
9.3 俄罗斯·专享会官方网站征询对中国人为智能芯片行业进入壁垒评估
9.3.1 竞争壁垒
9.3.2 技术壁垒
9.3.3 资金壁垒
9.4 俄罗斯·专享会官方网站征询对中国人为智能芯片行业投资风险分析
9.4.1 宏观经济风险
9.4.2 投资运营风险
9.4.3 市场竞争风险
9.4.4 需要利用风险
9.4.5 人才流失风险
9.4.6 产品质量风险
9.5 俄罗斯·专享会官方网站征询对人为智能芯片行业投资建议综述
9.5.1 进入机遇分析
9.5.2 产业投资建议
第十章 中国人为智能芯片行业典型项目投资建设案例深度解析
10.1 AI云端训练芯片及系统项目
10.1.1 项目根基情况
10.1.2 项目建设内容
10.1.3 项目投资概算
10.1.4 项目环保情况
10.1.5 项目进度铺排
10.2 AI可穿戴设备芯片研发项目
10.2.1 项目根基概况
10.2.2 项目投资概算
10.2.3 项目研发方向
10.2.4 项目执行必要性
10.2.5 项目执行可行性
10.2.6 执行主体及地址
10.2.7 项目经济效益
10.3 AI视频监控芯片研发项目
10.3.1 项目根基情况
10.3.2 项目执行必要性
10.3.3 项目执行的可行性
10.3.4 项目经济效益
10.3.5 项目审批事宜
10.4 高机能AI边缘推算芯片项目
10.4.1 项目根基情况
10.4.2 项目必要性分析
10.4.3 项目可行性分析
10.4.4 项目投资概算
10.4.5 项目效益分析
10.4.6 立项环保报批
10.5 可编程片上系统芯片项目
10.5.1 项目根基情况
10.5.2 项目建设内容
10.5.3 项目投资概算
10.5.4 经济效益分析
10.5.5 项目进度铺排
10.6 视觉推算AI芯片投资项目
10.6.1 项目根基概况
10.6.2 项目建设内容
10.6.3 项目投资概算
10.6.4 项目环保情况
10.6.5 项目进度铺排
10.7 新一代现场FPGA芯片研发项目
10.7.1 项目根基情况
10.7.2 项目投资必要性
10.7.3 项目投资可行性
10.7.4 项目投资金额
10.7.5 项目进度铺排
10.7.6 项目其他情况
第十一章 人为智能芯片行业发展远景及趋向预测
11.1 人为智能芯片行业发展机缘及远景
11.1.1 半导体产业向中国转移
11.1.2 AI芯片技术发展及利用机缘
11.1.3 人为智能芯片行业发展远景
11.1.4 AI芯片细分市场发展瞻望
11.2 人为智能芯片的发展路线及方向
11.2.1 人为智能芯片发展蹊径分析
11.2.2 人为智能芯片产品发展趋向
11.2.3 人为智能芯片的微型化趋向
11.2.4 人为智能芯片利用战术分析
11.3 人为智能芯片定造化趋向分析
11.3.1 AI芯片定造化发展布景
11.3.2 半定造AI芯片布局加快
11.3.3 全定造AI芯片典型代表
11.4 俄罗斯·专享会官方网站征询对2023-2027年中国人为智能芯片行业预测分析
11.4.1 2023-2027年中国人为智能芯片行业影响成分分析
11.4.2 2023-2027年中国人为智能芯片市场规模预测
人为智能芯片是指被专门用于处置人为智能利用中的大量推算工作且需具备高机能并行推算能力和支持各类人为神经网络的算法？椋ㄆ渌峭扑愎ぷ魅杂蒀PU掌管）。当前，AI芯片重要分为GPU、FPGA、ASIC。人为智能将推动新一轮推算革命，而人为智能芯片作为其产业的最上游，是人为智能时期的开路前锋，也是人为智能产业发展初期率先启动且弹性最大的行业。
全球领域内重要布局人为智能芯片的厂商有英特尔（Intel）、（英伟达）NVIDIA、高通（Qualcomm），互联网巨头有谷歌（Google）、脸书（Facebook），国内的地平线机械人、中科院寒武纪等企业也已进入人为智能芯片领域，另一方面，芯片领域迎来多多新玩家，百度、阿里巴巴、亚马逊等互联网公司相继进入人为智能芯片领域，推出或打算推出相应产品。2022年1月，互联网周刊颁布了2021中国人为智能芯片企业TOP50，海思半导体、联发科、寒武纪、地平线、中星微电子、平头哥、四维图新、昆仑芯、北京君正、芯原微电子位居前十。
在5G商用的遍及和政策、技术等各成分的推动下，中国AI芯片市场规模持续扩大。数据显示，我国AI芯片市场规模由2017年的53亿元增至2021年的436.8亿元，年均复合增长率为69.4%。随着AI芯片利用领域扩大，预计2022年我国AI芯片市场规模将增至850.2亿元。融资方面，IT桔子数据显示，2021年我国AI芯片投资数量共109起，投资金额达396.36亿元，同比增长57.6%。截至2022年6月22日，2022年我国AI芯片投资数量共37起，投资金额达92.47亿元。AI芯片是人为智能产业的主题硬件，全球AI芯片发展水平还在起步阶段，中国凭借诸多利好成分有望当先全球，拥有巨大发展潜力。
2021年10月，中共中央、国务院印发《国度尺度化发展纲领》，强调尺度是经济活动和社会发展的技术支持，指出应加强在人为智能等关键技术领域的尺度化钻研。2020年7月，国度尺度委会同中央网信办、国度发改委、科技部、工信部印发的《国度新一代人为智能尺度系统建设指南》中也提出，到2023年，初步成立人为智能尺度系统。这些均显示出尺度化工作对于AI芯片产业持续健全发展拥有沉要意思。
目前，人为智能芯片产业总体处于成持久前期。GPU依附通用及矫捷的壮大并走运算能力，宽泛符合当前人为智能监督深度进建、密集数据和多维并算处置需要，在3-5年内GPU依然是深度进建市场的第一选择，已经入成持久的高速发展通路。FPGA和ASIC也迈入产业化发展的初期阶段，其中ASIC的类脑芯片方向还处于导入期，将来有极大的发展潜力。
俄罗斯·专享会官方网站征询颁布的《2023-2027年中国人为智能芯片行业深度调研及投资远景预测汇报》共十一章。汇报首先介绍了人为智能芯片的根基概想以及AI芯片与人为智能的关系。接着分析人为智能芯片行业的发展机缘和芯片产业的运行情况，而后对人为智能芯片行业发展情况进行了系统的分析，对人为智能芯片的细分领域做了详实的解析，并对国内表人为智能沉点企业进行了透辟的钻研，最后对其投资情况和发展远景做了科学的分析和预测。
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