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第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相關介紹
1.1.1 芯片的定義及分類
1.1.2 人工智能芯片的內涵
1.1.3 人工智能芯片的分類
1.1.4 人工智能芯片的要素
1.1.5 人工智能芯片生態體系
1.2 人工智能芯片與人工智能的關系
1.2.1 人工智能的基本內涵介紹
1.2.2 人工智能對芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成為戰略高點
第二章 人工智能芯片行業發展機遇分析
2.1 政策機遇
2.1.1 集成電路產業發展綱要發布
2.1.2 集成電路設計企業所得稅政策
2.1.3 集成電路高質量發展政策解讀
2.1.4 人工智能行業政策環境良好
2.1.5 人工智能發展規劃強調AI芯片
2.1.6 人工智能芯片標準化建設加快
2.2 產業機遇
2.2.1 人工智能行業發展特點
2.2.2 人工智能融資規模分析
2.2.3 國內人工智能市場規模
2.2.4 人工智能產業發展指數
2.2.5 人工智能應用前景廣闊
2.3 應用機遇
2.3.1 知識專利研發水平
2.3.2 互聯網普及率上市
2.3.3 智能產品逐步應用
2.4 技術機遇
2.4.1 芯片技術研發取得進展
2.4.2 芯片計算能力大幅上升
2.4.3 云計算逐步降低計算成本
2.4.4 深度學習對算法要求提高
2.4.5 移動終端應用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景產業——芯片行業
3.1 芯片上下游產業鏈分析
3.1.1 產業鏈結構
3.1.2 上下游企業
3.2 中國芯片市場運行狀況
3.2.1 產業基本特征
3.2.2 產品產量規模
3.2.3 產業銷售規模
3.2.4 市場結構分析
3.2.5 企業規模狀況
3.2.6 區域發展格局
3.2.7 市場應用需求
3.3 中國芯片國產化進程分析
3.3.1 各類芯片國產化率
3.3.2 產品研發制造短板
3.3.3 芯片國產化率分析
3.3.4 芯片國產化的進展
3.3.5 芯片國產化存在問題
3.3.6 芯片國產化未來展望
3.4 芯片材料行業發展分析
3.4.1 半導體材料基本概述
3.4.2 半導體材料發展進程
3.4.3 全球半導體材料市場規模
3.4.4 中國半導體材料市場規模
3.4.5 半導體材料市場競爭格局
3.4.6 第三代半導體材料應用加快
3.5 中國芯片細分市場發展情況
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 車載芯片
3.5.4 電源管理芯片
3.6 2022-2024年中國集成電路進出口數據分析
3.6.1 進出口總量數據分析
3.6.2 主要貿易國進出口情況分析
3.6.3 主要省市進出口情況分析
3.7 中國芯片產業發展困境分析
3.7.1 國內外產業差距
3.7.2 芯片供應短缺
3.7.3 過度依賴進口
3.7.4 技術短板問題
3.7.5 人才短缺問題
3.7.6 市場發展不足
3.8 中國芯片產業應對策略分析
3.8.1 突破壟斷策略
3.8.2 化解供給不足
3.8.3 加強自主創新
3.8.4 加大資源投入
3.8.5 人才培養策略
3.8.6 總體發展建議
第四章 2022-2024年人工智能芯片行業發展分析
4.1 人工智能芯片行業發展綜況
4.1.1 全球人工智能芯片市場規模
4.1.2 全球人工智能芯片市場格局
4.1.3 中國人工智能芯片發展階段
4.1.4 中國人工智能芯片市場規模
4.1.5 中國人工智能芯片發展水平
4.1.6 人工智能芯片產業化狀況
4.2 人工智能芯片行業發展特點
4.2.1 主要發展態勢
4.2.2 市場逐步成熟
4.2.3 區域分布特點
4.2.4 布局細分領域
4.2.5 重點應用領域
4.2.6 研發水平提升
4.3 企業加快人工智能芯片行業布局
4.3.1 人工智能芯片主要競爭陣營
4.3.2 國內人工智能芯片企業排名
4.3.3 中國人工智能芯片初創企業
4.3.4 人工智能芯片企業布局模式
4.4 科技巨頭加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 騰訊
4.4.3 百度
4.5 人工智能市場競爭維度分析
4.5.1 路線層面的競爭
4.5.2 架構層面的競爭
4.5.3 應用層面的競爭
4.5.4 生態層面的競爭
4.6 人工智能芯片行業發展問題及對策
4.6.1 行業面臨的挑戰
4.6.2 行業發展痛點
4.6.3 企業發展問題
4.6.4 產品開發對策
4.6.5 行業發展建議
4.6.6 標準化建設對策
第五章 2022-2024年人工智能芯片細分領域分析
5.1 人工智能芯片的主要類型及對比
5.1.1 人工智能芯片主要類型
5.1.2 人工智能芯片對比分析
5.2 顯示芯片（GPU）分析
5.2.1 GPU芯片簡介
5.2.2 GPU芯片特點
5.2.3 國外GPU企業分析
5.2.4 國內GPU企業分析
5.3 可編程芯片（FPGA）分析
5.3.1 FPGA芯片簡介
5.3.2 FPGA芯片特點
5.3.3 全球FPGA市場狀況
5.3.4 國內FPGA行業分析
5.4 專用定制芯片（ASIC）分析
5.4.1 ASIC芯片簡介
5.4.2 ASIC芯片特點
5.4.3 ASI應用領域
5.4.4 國際企業布局ASIC
5.4.5 國內ASIC行業分析
5.5 類腦芯片（人腦芯片）
5.5.1 類腦芯片基本特點
5.5.2 類腦芯片發展基礎
5.5.3 國外類腦芯片研發
5.5.4 國內類腦芯片設備
5.5.5 類腦芯片典型代表
5.5.6 類腦芯片前景可期
第六章 2022-2024年人工智能芯片重點應用領域分析
6.1 人工智能芯片應用狀況分析
6.1.1 AI芯片的應用場景
6.1.2 AI芯片的應用潛力
6.1.3 AI芯片的應用空間
6.2 智能手機行業
6.2.1 全球智能手機出貨量規模
6.2.2 中國智能手機出貨量規模
6.2.3 AI芯片的手機應用狀況
6.2.4 AI芯片的手機應用潛力
6.2.5 手機AI芯片競爭力排名
6.3 智能音箱行業
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 國內智能音箱市場
6.3.3 智能音箱競爭格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片方案商
6.3.6 芯片研發動態分析
6.3.7 典型AI芯片應用案例
6.4 機器人行業
6.4.1 市場需求及機會領域分析
6.4.2 全球機器人產業發展狀況
6.4.3 中國機器人市場結構分析
6.4.4 AI芯片在機器人上的應用
6.4.5 企業布局機器人驅動芯片
6.5 智能汽車行業
6.5.1 國內智能汽車獲得政策支持
6.5.2 汽車芯片市場發展狀況分析
6.5.3 人工智能芯片應用于智能汽車
6.5.4 汽車AI芯片重點布局企業
6.5.5 智能汽車芯片或成為主流
6.6 智能安防行業
6.6.1 人工智能在安防領域的應用
6.6.2 人工智能安防芯片市場現狀
6.6.3 安防AI芯片重點布局企業
6.6.4 安防智能化發展趨勢分析
6.7 其他領域
6.7.1 醫療健康領域
6.7.2 無人機領域
6.7.3 游戲領域
6.7.4 人臉識別芯片
第七章 2022-2024年國際人工智能芯片典型企業分析
7.1 Nvidia（英偉達）
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 企業的財務狀況
7.1.3 AI芯片發展地位
7.1.4 AI芯片產業布局
7.1.5 AI芯片研發動態
7.1.6 AI芯片合作動態
7.2 Intel（英特爾）
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 芯片業務布局
7.2.4 典型AI芯片方案
7.2.5 產品研發動態
7.2.6 資本收購動態
7.2.7 AI計算戰略
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 企業財務狀況
7.3.3 芯片業務運營
7.3.4 AI芯片產業布局
7.3.5 AI芯片產品研發
7.3.6 企業合作動態
7.4 IBM
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 企業財務狀況
7.4.3 技術研發實力
7.4.4 AI芯片產業布局
7.4.5 AI芯片研發動態
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 企業財務狀況
7.5.3 AI芯片發展優勢
7.5.4 AI芯片發展布局
7.5.5 AI芯片研發進展
7.6 Microsoft（微軟）
7.6.1 企業發展概況
7.6.2 企業財務狀況
7.6.3 芯片產業布局
7.6.4 AI芯片研發合作
7.7 其他企業分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2021-2024年國內人工智能芯片重點企業分析
8.1 中科寒武紀科技股份有限公司
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 產品研發動態
8.1.3 企業相關合作
8.1.4 經營效益分析
8.1.5 業務經營分析
8.1.6 財務狀況分析
8.1.7 核心競爭力分析
8.1.8 公司發展戰略
8.1.9 未來前景展望
8.2 科大訊飛股份有限公司
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業布局動態
8.2.3 經營效益分析
8.2.4 業務經營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發展戰略
8.2.8 未來前景展望
8.3 中星微電子有限公司
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 智能芯片產品
8.3.3 核心優勢分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 華為技術有限公司
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 科技研發動態
8.4.4 主要AI芯片產品
8.5 地平線機器人公司
8.5.1 企業發展概況
8.5.2 AI芯片產品方案
8.5.3 芯片業務規模
8.5.4 合作伙伴分布
8.5.5 融資動態分析
8.6 其他企業發展動態
8.6.1 西井科技
8.6.2 依圖科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 啟英泰倫
8.6.5 平頭哥
8.6.6 瑞芯微
第九章 人工智能芯片行業投資前景及建議分析
9.1 人工智能芯片行業投資規模綜況
9.1.1 AI芯片投資規模
9.1.2 AI芯片投資輪次
9.1.3 AI芯片投資事件
9.2 中投顧問對中國人工智能芯片行業投資價值評估
9.2.1 投資價值評估
9.2.2 市場機會評估
9.2.3 發展動力評估
9.3 中投顧問對中國人工智能芯片行業進入壁壘評估
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 技術壁壘
9.3.3 資金壁壘
9.4 中投顧問對中國人工智能芯片行業投資風險分析
9.4.1 宏觀經濟風險
9.4.2 投資運營風險
9.4.3 市場競爭風險
9.4.4 需求應用風險
9.4.5 人才流失風險
9.4.6 產品質量風險
9.5 中投顧問對人工智能芯片行業投資建議綜述
9.5.1 進入時機分析
9.5.2 產業投資建議
第十章 中國人工智能芯片行業典型項目投資建設案例深度解析
10.1 AI云端訓練芯片及系統項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設內容
10.1.3 項目投資概算
10.1.4 項目環保情況
10.1.5 項目進度安排
10.2 AI可穿戴設備芯片研發項目
10.2.1 項目基本概況
10.2.2 項目投資概算
10.2.3 項目研發方向
10.2.4 項目實施必要性
10.2.5 項目實施可行性
10.2.6 實施主體及地點
10.2.7 項目經濟效益
10.3 AI視頻監控芯片研發項目
10.3.1 項目基本情況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施的可行性
10.3.4 項目經濟效益
10.3.5 項目審批事宜
10.4 高性能AI邊緣計算芯片項目
10.4.1 項目基本情況
10.4.2 項目必要性分析
10.4.3 項目可行性分析
10.4.4 項目投資概算
10.4.5 項目效益分析
10.4.6 立項環保報批
10.5 可編程片上系統芯片項目
10.5.1 項目基本情況
10.5.2 項目建設內容
10.5.3 項目投資概算
10.5.4 經濟效益分析
10.5.5 項目進度安排
10.6 視覺計算AI芯片投資項目
10.6.1 項目基本概況
10.6.2 項目建設內容
10.6.3 項目投資概算
10.6.4 項目環保情況
10.6.5 項目進度安排
10.7 新一代現場FPGA芯片研發項目
10.7.1 項目基本情況
10.7.2 項目投資必要性
10.7.3 項目投資可行性
10.7.4 項目投資金額
10.7.5 項目進度安排
10.7.6 項目其他情況
第十一章 人工智能芯片行業發展前景及趨勢預測
11.1 人工智能芯片行業發展機遇及前景
11.1.1 半導體產業向中國轉移
11.1.2 AI芯片技術發展及應用機遇
11.1.3 人工智能芯片行業發展前景
11.1.4 AI芯片細分市場發展展望
11.2 人工智能芯片的發展路線及方向
11.2.1 人工智能芯片發展路徑分析
11.2.2 人工智能芯片產品發展趨勢
11.2.3 人工智能芯片的微型化趨勢
11.2.4 人工智能芯片應用戰略分析
11.3 人工智能芯片定制化趨勢分析
11.3.1 AI芯片定制化發展背景
11.3.2 半定制AI芯片布局加快
11.3.3 全定制AI芯片典型代表
11.4 中投顧問對2024-2028年中國人工智能芯片行業預測分析
11.4.1 2024-2028年中國人工智能芯片行業影響因素分析
11.4.2 2024-2028年中國人工智能芯片市場規模預測
人工智能芯片是指被專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務且需具備高性能并行計算能力和支持各種人工神經網絡的算法模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。當前，AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC。人工智能將推動新一輪計算革命，而人工智能芯片作為其產業的最上游，是人工智能時代的開路先鋒，也是人工智能產業發展初期率先啟動且彈性最大的行業。
全球范圍內主要布局人工智能芯片的廠商有英特爾（Intel）、（英偉達）NVIDIA、高通（Qualcomm），互聯網巨頭有谷歌（Google）、臉書（Facebook），國內的地平線機器人、中科院寒武紀等企業也已進入人工智能芯片領域，另一方面，芯片領域迎來眾多新玩家，百度、阿里巴巴、亞馬遜等互聯網公司相繼進入人工智能芯片領域，推出或計劃推出相應產品。2022年11月，互聯網周刊發布了“2022中國人工智能芯片企業TOP50榜單”。榜單顯示，2022年中國人工智能芯片前十企業分別為海思半導體、聯發科、地平線機器人、寒武紀、中星微電子、平頭哥、四維圖新、昆侖芯、北京君正。
在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下，中國AI芯片市場規模持續擴大。2022年我國AI芯片市場規模達到850億元，同比增長94.6%。預測2023年我國AI芯片市場規模將增長至1206億元，同比增長41.8%。企業規模方面，我國AI芯片企業注冊量快速增長，由2018年的1723家迅速增長至2022年的16607家，年均復合增長率達72.6%。2023年上半年我國AI芯片企業注冊量達9828家，同比增長39.6%。AI芯片是人工智能產業的核心硬件，全球AI芯片發展水平還在起步階段，中國憑借諸多利好因素有望領先全球，具有巨大發展潛力。
2021年10月，中共中央、國務院印發《國家標準化發展綱要》，強調標準是經濟活動和社會發展的技術支撐，指出應加強在人工智能等關鍵技術領域的標準化研究。2020年7月，國家標準委會同中央網信辦、國家發改委、科技部、工信部印發的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中也提出，到2023年，初步建立人工智能標準體系。這些均顯示出標準化工作對于AI芯片產業持續健康發展具有重要意義。2023年8月，工業和信息化部發布《新產業標準化領航工程實施方案（2023-2035年）》，提到全面推進新興產業標準體系建設，研制集成電路材料、專用設備與零部件等標準，制修訂設計工具、接口規范、封裝測試等標準，研制新型存儲、處理器等高端芯片標準，開展人工智能芯片、車用芯片、消費電子用芯片等應用標準研究。
目前，人工智能芯片產業總體處于成長期前期。GPU依靠通用及靈活的強大并行運算能力，廣泛契合當前人工智能監督深度學習、密集數據和多維并算處理需求，在3-5年內GPU仍然是深度學習市場的第一選擇，已經入成長期的高速發展通道。FPGA和ASIC也邁入產業化發展的初期階段，其中ASIC的類腦芯片方向還處于導入期，未來有極大的發展潛力。
中投產業研究院發布的《2024-2028年中國人工智能芯片行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。報告首先介紹了人工智能芯片的基本概念以及AI芯片與人工智能的關系。接著分析人工智能芯片行業的發展機遇和芯片產業的運行狀況，然后對人工智能芯片行業發展狀況進行了系統的分析，對人工智能芯片的細分領域做了詳實的解析，并對國內外人工智能重點企業進行了透徹的研究，最后對其投資狀況和發展前景做了科學的分析和預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、商務部、工信部、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心、中國高科技產業協會、中國人工智能學會以及國內外重點刊物等渠道，數據權威、詳實、豐富，同時通過專業的分析預測模型，對行業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能芯片行業有個系統深入的了解、或者想投資人工智能芯片項目，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
