2023-2029年中国人工智能芯片行业深度研究与投资前景分析报告
- 【报告名称】2023-2029年中国人工智能芯片行业深度研究与投资前景分析报告
- 【关 键 字】人工智能芯片 人工智能芯片市场分析
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AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
产业研究报告网发布的《2023-2029年中国人工智能芯片行业深度研究与投资前景分析报告》共九章。首先介绍了人工智能芯片行业市场发展环境、人工智能芯片整体运行态势等,接着分析了人工智能芯片行业市场运行的现状,然后介绍了人工智能芯片市场竞争格局。随后,报告对人工智能芯片做了重点企业经营状况分析,最后分析了人工智能芯片行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能芯片产业有个系统的了解或者想投资人工智能芯片行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录:
第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相关介绍
1.1.1 芯片的定义及分类
1.1.2 人工智能芯片的内涵
1.1.3 人工智能芯片的要素
1.2 人工智能芯片与人工智能的关系
1.2.1 人工智能的内涵
1.2.2 人工智能对芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成为战略高点
第二章 人工智能芯片所属行业发展机遇分析
2.1 产业机遇
2.1.1 人工智能步入黄金时期
2.1.2 人工智能投资规模上升
2.1.3 人工智能应用前景广阔
2.2 技术机遇
2.2.1 芯片计算能力大幅上升
2.2.2 云计算逐步降低计算成本
2.2.1 深度学习对算法要求提高
2.2.2 移动终端应用提出新要求
2.3 政策机遇
2.3.1 集成电路产业发展纲要发布
2.3.2 人工智能行动实施方案发布
2.3.3 人工智能发展规划强调AI芯片
第三章 人工智能芯片背景产业——芯片行业
3.1 芯片专利申请状况
3.1.1 专利的分类及收购
3.1.2 各国专利申请排名
3.1.3 企业专利申请排名
3.1.4 我国专利申请概况
3.2 芯片市场运行分析
3.2.1 国际市场依赖性强
3.2.2 芯片市场发展提速
3.2.3 芯片产业运行现状
3.2.4 企业运营动态分析
3.2.5 芯片产业发展态势
3.2.6 存储芯片发展机遇
3.3 芯片材料行业发展分析
3.3.1 半导体材料市场回顾
3.3.2 半导体材料市场现状
3.3.3 半导体材料研发动态
3.3.4 半导体产业发展趋势
3.4 芯片材料应用市场分析
3.4.1 芯片应用市场综况
3.4.2 家电芯片行业分析
3.4.3 手机芯片市场分析
3.4.4 LED芯片市场状况
3.4.5 车用芯片市场分析
3.5 2017-2022年集成电路贸易分析
3.5.1 2017-2022年中国集成电路进出口总量数据分析
3.5.2 2017-2022年主要贸易国集成电路进出口情况分析
3.5.3 2017-2022年主要省市集成电路进出口情况分析
3.6 国内芯片产业发展的问题及对策
3.6.1 国产芯片产业的差距
3.6.2 国产芯片落后的原因
3.6.3 国产芯片发展的建议
3.6.4 产业持续发展的对策
第四章 2017-2022年人工智能芯片所属行业发展分析
4.1 人工智能芯片行业发展综况
4.1.1 人工智能芯片发展阶段
4.1.2 人工智能芯片市场规模
4.1.3 人工智能芯片产业化状况
4.2 企业加快人工智能芯片行业布局
4.2.1 互联网公司布局AI芯片市场
4.2.2 百度发布Duer OS智慧芯片
4.2.3 高通旗舰芯片正式发布
4.2.4 三星注资AI芯片制造公司
4.3 科技巨头打造“平台+芯片”模式
4.3.1 阿里云
4.3.2 百度开放云
4.4 中美人工智能芯片行业实力对比
4.4.1 技术实力对比
4.4.2 企业实力对比
4.4.3 人才实力对比
4.5 人工智能芯片行业发展问题及对策
4.5.1 发展问题
4.5.2 发展对策
第五章 2017-2022年人工智能芯片细分领域分析
5.1 人工智能芯片的主要类型及对比
5.1.1 人工智能芯片主要类型
5.1.2 人工智能芯片对比分析
5.2 GPU芯片分析
5.2.1 GPU芯片简介
5.2.2 GPU芯片特点
5.2.3 国外企业布局GPU
5.2.4 国内GPU产业分析
5.3 FPGA芯片分析
5.3.1 GPU芯片简介
5.3.2 GPU芯片特点
5.3.3 全球FPGA市场规模
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 ASIC芯片分析
5.4.1 ASIC芯片简介
5.4.2 ASIC芯片特点
5.4.3 ASI应用领域
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)分析
5.5.1 类脑芯片简介
5.5.2 类脑芯片最新成果
5.5.3 国外类脑芯片研发
5.5.4 国内类脑芯片研发
5.5.5 类脑芯片典型代表
5.5.6 类脑芯片前景可期
第六章 2017-2022年人工智能芯片重点应用领域
6.1 人工智能芯片应用状况分析
6.1.1 AI芯片的应用场景
6.1.2 AI芯片的应用潜力
6.1.3 AI芯片的应用空间
6.2 智能手机行业
6.2.1 全球智能手机出货规模
6.2.2 中国智能手机市场动态
6.2.3 手机企业加快AI芯片布局
6.2.4 手机AI应用芯片研发加快
6.2.5 AI芯片或应用于苹果手机
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱市场概况
6.3.2 智能音箱销售规模
6.3.3 企业加快行业布局
6.3.4 芯片厂商积极布局
6.3.5 典型AI芯片应用案例
6.4 机器人行业
6.4.1 市场需求及机会领域分析
6.4.2 智能机器人市场规模状况
6.4.3 机器人领域投资状况分析
6.4.4 FPGA在机器人上的应用
6.4.5 企业布局机器人驱动芯片
6.5 智能汽车行业
6.5.1 国际企业加快车用AI芯片研发
6.5.2 国内智能汽车行业发展状况
6.5.3 国内无人驾驶实现规范化发展
6.5.4 AI芯片将应用于智能汽车领域
6.6 其他领域
6.6.1 无人机高性能芯片
6.6.2 智能家电芯片
6.6.3 智能穿戴芯片
6.6.1 智能眼镜芯片
6.6.2 人脸识别芯片
第七章国际人工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 财务运营状况
7.1.3 市场份额分析
7.1.4 AI芯片产业地位
7.1.5 AI芯片产业布局
7.2 Intel(英特尔)
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 AI芯片产品介绍
7.2.4 AI芯片产业布局
7.3 Qualcomm(高通)
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 财务运营状况
7.3.3 AI芯片产业布局
7.3.4 AI芯片研发动态
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
7.4.3 AI芯片产品研发
7.4.4 AI芯片研发动态
7.5 Google(谷歌)
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财务状况
7.5.3 AI芯片产业布局
7.5.4 云端AI芯片发布
7.6 MiCROsoft(微软)
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财务状况
7.6.3 AI芯片产业布局
7.6.4 AI芯片研发动态
7.7 其他企业分析
7.7.1 苹果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM
第八章 2017-2022年国内人工智能芯片重点企业分析()
8.1 地平线机器人公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业融资状况
8.1.3 发展实力分析
8.1.4 AI芯片产业布局
8.1.5 AI芯片研发动态
8.2 中科寒武纪
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业合作动态
8.2.3 企业融资动态
8.2.4 AI芯片产品研发
8.3 中兴
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 运营状况分析
8.3.3 芯片发展实力
8.3.4 AI芯片发展布局
8.4 华为
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 技术研发实力
8.4.3 AI芯片产品发布
8.4.4 AI芯片产业布局
8.5 其他企业发展动态
8.5.1 科大讯飞
8.5.2 中星微电子
8.5.3 BAT企业
第九章人工智能芯片行业投资壁垒及发展前景分析()
9.1 人工智能芯片行业进入壁垒分析
9.1.1 专利技术壁垒
9.1.2 市场竞争壁垒
9.1.3 投资周期漫长
9.2 人工智能芯片行业发展前景
9.2.1 人工智能软件市场展望
9.2.2 国内AI芯片将加快发展
9.2.3 AI芯片细分市场发展展望
9.3 人工智能芯片的发展路线及方向
9.3.1 人工智能芯片发展态势
9.3.2 人工智能芯片发展路径
9.3.3 人工智能芯片技术趋势
9.4 人工智能芯片定制化趋势分析
9.4.1 AI芯片定制化发展背景
9.4.2 半定制AI芯片布局加快
9.4.3 全定制AI芯片典型代表
部分
图表目录:
图表 芯片与集成电路
图表 人工智能定义
图表 人工智能三个阶段
图表 人工智能产业结构
图表 人工智能产业结构具体说明
图表 16位计算带来两倍的效率提升
图表 人工智能历史发展阶段
图表 2017-2022年全球人工智能公司融资额
图表 2017-2022年国内人工智能行业投资情况
图表 Intel芯片性能相比1971年第一款微处理器大幅提升
图表 Intel芯片集成度时间轴
图表 云计算形成了人工智能有力的廉价计算基础
图表 人工智能发展战略目标
图表 专利提高效率的过程
图表 专利收购业务的一般交易模型
图表 2017-2022年全球半导体材料市场销售额
图表 我国半导体市场需求额占世界半导体的份额
图表 2017-2022年全球各地区半导体材料市场占比变化
图表 2020年全球各地区半导体材料市场规模
图表 2017-2022年全球各地区半导体材料销售额变化
图表 2017-2022年全球IC材料市场规模及增长率
图表 2017-2022年全球晶圆制造材料和封装材料占比变化
图表 2017-2022年我国半导体材料行业市场规模及增速
图表 各类家电的混合信号中央处理芯片(MCU)
图表 2020年热门手机芯片品牌分布
更多图表见正文……
产业研究报告网发布的《2023-2029年中国人工智能芯片行业深度研究与投资前景分析报告》共九章。首先介绍了人工智能芯片行业市场发展环境、人工智能芯片整体运行态势等,接着分析了人工智能芯片行业市场运行的现状,然后介绍了人工智能芯片市场竞争格局。随后,报告对人工智能芯片做了重点企业经营状况分析,最后分析了人工智能芯片行业发展趋势与投资预测。您若想对人工智能芯片产业有个系统的了解或者想投资人工智能芯片行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
报告目录:
第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相关介绍
1.1.1 芯片的定义及分类
1.1.2 人工智能芯片的内涵
1.1.3 人工智能芯片的要素
1.2 人工智能芯片与人工智能的关系
1.2.1 人工智能的内涵
1.2.2 人工智能对芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成为战略高点
第二章 人工智能芯片所属行业发展机遇分析
2.1 产业机遇
2.1.1 人工智能步入黄金时期
2.1.2 人工智能投资规模上升
2.1.3 人工智能应用前景广阔
2.2 技术机遇
2.2.1 芯片计算能力大幅上升
2.2.2 云计算逐步降低计算成本
2.2.1 深度学习对算法要求提高
2.2.2 移动终端应用提出新要求
2.3 政策机遇
2.3.1 集成电路产业发展纲要发布
2.3.2 人工智能行动实施方案发布
2.3.3 人工智能发展规划强调AI芯片
第三章 人工智能芯片背景产业——芯片行业
3.1 芯片专利申请状况
3.1.1 专利的分类及收购
3.1.2 各国专利申请排名
3.1.3 企业专利申请排名
3.1.4 我国专利申请概况
3.2 芯片市场运行分析
3.2.1 国际市场依赖性强
3.2.2 芯片市场发展提速
3.2.3 芯片产业运行现状
3.2.4 企业运营动态分析
3.2.5 芯片产业发展态势
3.2.6 存储芯片发展机遇
3.3 芯片材料行业发展分析
3.3.1 半导体材料市场回顾
3.3.2 半导体材料市场现状
3.3.3 半导体材料研发动态
3.3.4 半导体产业发展趋势
3.4 芯片材料应用市场分析
3.4.1 芯片应用市场综况
3.4.2 家电芯片行业分析
3.4.3 手机芯片市场分析
3.4.4 LED芯片市场状况
3.4.5 车用芯片市场分析
3.5 2017-2022年集成电路贸易分析
3.5.1 2017-2022年中国集成电路进出口总量数据分析
3.5.2 2017-2022年主要贸易国集成电路进出口情况分析
3.5.3 2017-2022年主要省市集成电路进出口情况分析
3.6 国内芯片产业发展的问题及对策
3.6.1 国产芯片产业的差距
3.6.2 国产芯片落后的原因
3.6.3 国产芯片发展的建议
3.6.4 产业持续发展的对策
第四章 2017-2022年人工智能芯片所属行业发展分析
4.1 人工智能芯片行业发展综况
4.1.1 人工智能芯片发展阶段
4.1.2 人工智能芯片市场规模
4.1.3 人工智能芯片产业化状况
4.2 企业加快人工智能芯片行业布局
4.2.1 互联网公司布局AI芯片市场
4.2.2 百度发布Duer OS智慧芯片
4.2.3 高通旗舰芯片正式发布
4.2.4 三星注资AI芯片制造公司
4.3 科技巨头打造“平台+芯片”模式
4.3.1 阿里云
4.3.2 百度开放云
4.4 中美人工智能芯片行业实力对比
4.4.1 技术实力对比
4.4.2 企业实力对比
4.4.3 人才实力对比
4.5 人工智能芯片行业发展问题及对策
4.5.1 发展问题
4.5.2 发展对策
第五章 2017-2022年人工智能芯片细分领域分析
5.1 人工智能芯片的主要类型及对比
5.1.1 人工智能芯片主要类型
5.1.2 人工智能芯片对比分析
5.2 GPU芯片分析
5.2.1 GPU芯片简介
5.2.2 GPU芯片特点
5.2.3 国外企业布局GPU
5.2.4 国内GPU产业分析
5.3 FPGA芯片分析
5.3.1 GPU芯片简介
5.3.2 GPU芯片特点
5.3.3 全球FPGA市场规模
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 ASIC芯片分析
5.4.1 ASIC芯片简介
5.4.2 ASIC芯片特点
5.4.3 ASI应用领域
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)分析
5.5.1 类脑芯片简介
5.5.2 类脑芯片最新成果
5.5.3 国外类脑芯片研发
5.5.4 国内类脑芯片研发
5.5.5 类脑芯片典型代表
5.5.6 类脑芯片前景可期
第六章 2017-2022年人工智能芯片重点应用领域
6.1 人工智能芯片应用状况分析
6.1.1 AI芯片的应用场景
6.1.2 AI芯片的应用潜力
6.1.3 AI芯片的应用空间
6.2 智能手机行业
6.2.1 全球智能手机出货规模
6.2.2 中国智能手机市场动态
6.2.3 手机企业加快AI芯片布局
6.2.4 手机AI应用芯片研发加快
6.2.5 AI芯片或应用于苹果手机
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱市场概况
6.3.2 智能音箱销售规模
6.3.3 企业加快行业布局
6.3.4 芯片厂商积极布局
6.3.5 典型AI芯片应用案例
6.4 机器人行业
6.4.1 市场需求及机会领域分析
6.4.2 智能机器人市场规模状况
6.4.3 机器人领域投资状况分析
6.4.4 FPGA在机器人上的应用
6.4.5 企业布局机器人驱动芯片
6.5 智能汽车行业
6.5.1 国际企业加快车用AI芯片研发
6.5.2 国内智能汽车行业发展状况
6.5.3 国内无人驾驶实现规范化发展
6.5.4 AI芯片将应用于智能汽车领域
6.6 其他领域
6.6.1 无人机高性能芯片
6.6.2 智能家电芯片
6.6.3 智能穿戴芯片
6.6.1 智能眼镜芯片
6.6.2 人脸识别芯片
第七章国际人工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 财务运营状况
7.1.3 市场份额分析
7.1.4 AI芯片产业地位
7.1.5 AI芯片产业布局
7.2 Intel(英特尔)
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 AI芯片产品介绍
7.2.4 AI芯片产业布局
7.3 Qualcomm(高通)
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 财务运营状况
7.3.3 AI芯片产业布局
7.3.4 AI芯片研发动态
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
7.4.3 AI芯片产品研发
7.4.4 AI芯片研发动态
7.5 Google(谷歌)
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财务状况
7.5.3 AI芯片产业布局
7.5.4 云端AI芯片发布
7.6 MiCROsoft(微软)
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财务状况
7.6.3 AI芯片产业布局
7.6.4 AI芯片研发动态
7.7 其他企业分析
7.7.1 苹果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM
第八章 2017-2022年国内人工智能芯片重点企业分析()
8.1 地平线机器人公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业融资状况
8.1.3 发展实力分析
8.1.4 AI芯片产业布局
8.1.5 AI芯片研发动态
8.2 中科寒武纪
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业合作动态
8.2.3 企业融资动态
8.2.4 AI芯片产品研发
8.3 中兴
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 运营状况分析
8.3.3 芯片发展实力
8.3.4 AI芯片发展布局
8.4 华为
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 技术研发实力
8.4.3 AI芯片产品发布
8.4.4 AI芯片产业布局
8.5 其他企业发展动态
8.5.1 科大讯飞
8.5.2 中星微电子
8.5.3 BAT企业
第九章人工智能芯片行业投资壁垒及发展前景分析()
9.1 人工智能芯片行业进入壁垒分析
9.1.1 专利技术壁垒
9.1.2 市场竞争壁垒
9.1.3 投资周期漫长
9.2 人工智能芯片行业发展前景
9.2.1 人工智能软件市场展望
9.2.2 国内AI芯片将加快发展
9.2.3 AI芯片细分市场发展展望
9.3 人工智能芯片的发展路线及方向
9.3.1 人工智能芯片发展态势
9.3.2 人工智能芯片发展路径
9.3.3 人工智能芯片技术趋势
9.4 人工智能芯片定制化趋势分析
9.4.1 AI芯片定制化发展背景
9.4.2 半定制AI芯片布局加快
9.4.3 全定制AI芯片典型代表
部分
图表目录:
图表 芯片与集成电路
图表 人工智能定义
图表 人工智能三个阶段
图表 人工智能产业结构
图表 人工智能产业结构具体说明
图表 16位计算带来两倍的效率提升
图表 人工智能历史发展阶段
图表 2017-2022年全球人工智能公司融资额
图表 2017-2022年国内人工智能行业投资情况
图表 Intel芯片性能相比1971年第一款微处理器大幅提升
图表 Intel芯片集成度时间轴
图表 云计算形成了人工智能有力的廉价计算基础
图表 人工智能发展战略目标
图表 专利提高效率的过程
图表 专利收购业务的一般交易模型
图表 2017-2022年全球半导体材料市场销售额
图表 我国半导体市场需求额占世界半导体的份额
图表 2017-2022年全球各地区半导体材料市场占比变化
图表 2020年全球各地区半导体材料市场规模
图表 2017-2022年全球各地区半导体材料销售额变化
图表 2017-2022年全球IC材料市场规模及增长率
图表 2017-2022年全球晶圆制造材料和封装材料占比变化
图表 2017-2022年我国半导体材料行业市场规模及增速
图表 各类家电的混合信号中央处理芯片(MCU)
图表 2020年热门手机芯片品牌分布
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