南昌关于成立智能终端产品公司可行性研究报告.docx

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1、南昌关于成立智能终端产品公司可行性研究报告xx集团有限公司报告说明采用专门为人工智能领域设计的处理器支撑人工智能应用是行业发展的必然趋势。理论上，利用终端中原有的通用CPU运行人工智能算法，也可在功能上实现相关应用。但对实时性要求高的场景（如智能驾驶等），对响应的延时极为敏感，基于CPU作人工智能计算远不能满足实时性要求，必须引入专门的人工智能处理器；而在手机、平板电脑、音箱、AR/VR眼镜、机器人等对散热、能耗敏感的消费类电子终端场景，采用CPU支撑人工智能算法，不仅性能不理想，计算的能耗亦不能满足相关场景下的苛刻限制，同样需要采用专门的人工智能处理器提升性能降低能耗。xx集团有限公司主要由

2、xxx有限公司和xxx集团有限公司共同出资成立。其中：xxx有限公司出资868.00万元，占xx集团有限公司70%股份；xxx集团有限公司出资372万元，占xx集团有限公司30%股份。根据谨慎财务估算，项目总投资9281.95万元，其中：建设投资7238.85万元，占项目总投资的77.99%；建设期利息93.65万元，占项目总投资的1.01%；流动资金1949.45万元，占项目总投资的21.00%。项目正常运营每年营业收入20100.00万元，综合总成本费用16216.98万元，净利润2838.91万元，财务内部收益率23.12%，财务净现值4661.35万元，全部投资回收期5.43年。本期项

3、目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。经初步分析评价，项目不仅有显著的经济效益，而且其社会救益、生态效益非常显著，项目的建设对提高农民收入、维护社会稳定，构建和谐社会、促进区域经济快速发展具有十分重要的作用。项目在社会经济、自然条件及投资等方面建设条件较好，项目的实施不但是可行而且是十分必要的。本报告为模板参考范文，不作为投资建议，仅供参考。报告产业背景、市场分析、技术方案、风险评估等内容基于公开信息；项目建设方案、投资估算、经济效益分析等内容基于行业研究模型。本报告可用于学习交流或模板参考应用。目录第一章 拟成立公司基本信息7一、 公司名称7二、 注册资本7三、 注册地

4、址7四、 主要经营范围7五、 主要股东7六、 项目概况10第二章 市场分析13一、 人工智能芯片行业未来发展趋势13二、 人工智能芯片行业未来发展趋势17三、 人工智能相关芯片的市场规模21第三章 项目背景分析28一、 全球集成电路行业概况28二、 面临的机遇与挑战29三、 中国集成电路行业概况34第四章 公司筹建方案37一、 公司经营宗旨37二、 公司的目标、主要职责37三、 公司组建方式38四、 公司管理体制38五、 部门职责及权限39六、 核心人员介绍43七、 财务会计制度44第五章 法人治理结构50一、 股东权利及义务50二、 董事55三、 高级管理人员59四、 监事61第六章 发展规

5、划分析63一、 公司发展规划63二、 保障措施67第七章 环境影响分析70一、 环境保护综述70二、 建设期大气环境影响分析70三、 建设期水环境影响分析73四、 建设期固体废弃物环境影响分析73五、 建设期声环境影响分析74六、 营运期环境影响75七、 环境影响综合评价76第八章 选址方案77一、 项目选址原则77二、 建设区基本情况77三、 创新驱动发展82四、 社会经济发展目标85五、 产业发展方向88六、 项目选址综合评价90第九章 风险风险及应对措施91一、 项目风险分析91二、 项目风险对策93第十章 项目进度计划96一、 项目进度安排96二、 项目实施保障措施97第十一章 经济收

6、益分析98一、 经济评价财务测算98二、 项目盈利能力分析103三、 偿债能力分析106第十二章 投资方案分析109一、 编制说明109二、 建设投资109三、 建设期利息113四、 流动资金115五、 项目总投资116六、 资金筹措与投资计划117第十三章 总结119第十四章 附表121第一章 拟成立公司基本信息一、 公司名称xx集团有限公司（以工商登记信息为准）二、 注册资本1240万元三、 注册地址南昌xxx四、 主要经营范围经营范围：从事智能终端产品相关业务（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和

7、限制类项目的经营活动。）五、 主要股东xx集团有限公司主要由xxx有限公司和xxx集团有限公司发起成立。（一）xxx有限公司基本情况1、公司简介公司在发展中始终坚持以创新为源动力，不断投入巨资引入先进研发设备，更新思想观念，依托优秀的人才、完善的信息、现代科技技术等优势，不断加大新产品的研发力度，以实现公司的永续经营和品牌发展。未来，在保持健康、稳定、快速、持续发展的同时，公司以“和谐发展”为目标，践行社会责任，秉承“责任、公平、开放、求实”的企业责任，服务全国。2、主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019年12月2018年12月资产总额3132.772506

8、.222349.58负债总额1607.581286.061205.68股东权益合计1525.191220.151143.89表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入13413.5110730.8110060.13营业利润2170.961736.771628.22利润总额2035.371628.301526.53净利润1526.531190.691099.10归属于母公司所有者的净利润1526.531190.691099.10（二）xxx集团有限公司基本情况1、公司简介公司秉承“以人为本、品质为本”的发展理念，倡导“诚信尊重”的企业情怀；坚持“品质营造未来，

9、细节决定成败”为质量方针；以“真诚服务赢得市场，以优质品质谋求发展”的营销思路；以科学发展观纵观全局，争取实现行业领军、技术领先、产品领跑的发展目标。 公司在“政府引导、市场主导、社会参与”的总体原则基础上，坚持优化结构，提质增效。不断促进企业改变粗放型发展模式和管理方式，补齐生态环境保护不足和区域发展不协调的短板，走绿色、协调和可持续发展道路，不断优化供给结构，提高发展质量和效益。牢固树立并切实贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，以提质增效为中心，以提升创新能力为主线，降成本、补短板，推进供给侧结构性改革。2、主要财务数据表格题目公司合并资产负债表主要数据项目2020年12月2019

10、年12月2018年12月资产总额3132.772506.222349.58负债总额1607.581286.061205.68股东权益合计1525.191220.151143.89表格题目公司合并利润表主要数据项目2020年度2019年度2018年度营业收入13413.5110730.8110060.13营业利润2170.961736.771628.22利润总额2035.371628.301526.53净利润1526.531190.691099.10归属于母公司所有者的净利润1526.531190.691099.10六、 项目概况（一）投资路径xx集团有限公司主要从事关于成立智能终端产品公司的投

11、资建设与运营管理。（二）项目提出的理由通用型智能芯片具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，技术壁垒高但应用面广，可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景（如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习等）。在经济发展新常态下，南昌正处在打造核心增长极成型的关键期、率先全面小康的决胜期、全面深化改革的攻坚期、创建城市品牌的突破期、法治南昌建设的深化期，工业文明建设尚在爬坡过坎，城市文明建设尚还任重道远，生态文明建设尚处起步示范，这一时代特征，决定了我们面临的机遇是更为有利的历史性机遇，我们面临的挑战是更为严峻的全面性挑战。（三）项目选址项目选址位于xxx（待定），占地面积约24.00亩。项目拟定建设区域地

12、理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，非常适宜本期项目建设。（四）生产规模项目建成后，形成年产xx套智能终端产品的生产能力。（五）建设规模项目建筑面积25761.62，其中：生产工程18330.37，仓储工程3161.09，行政办公及生活服务设施2348.24，公共工程1921.92。（六）项目投资根据谨慎财务估算，项目总投资9281.95万元，其中：建设投资7238.85万元，占项目总投资的77.99%；建设期利息93.65万元，占项目总投资的1.01%；流动资金1949.45万元，占项目总投资的21.00%。（七）经济效益（正常经营年份）1、营业收入（SP）：20

13、100.00万元。2、综合总成本费用（TC）：16216.98万元。3、净利润（NP）：2838.91万元。4、全部投资回收期（Pt）：5.43年。5、财务内部收益率：23.12%。6、财务净现值：4661.35万元。（八）项目进度规划项目建设期限规划12个月。（九）项目综合评价此项目建设条件良好，可利用当地丰富的水、电资源以及便利的生产、生活辅助设施，项目投资省、见效快；此项目贯彻“先进适用、稳妥可靠、经济合理、低耗优质”的原则，技术先进，成熟可靠，投产后可保证达到预定的设计目标。第二章 市场分析一、 人工智能芯片行业未来发展趋势1、云计算、大数据、5G、IoT等新兴技术驱动云端智能芯片需求

14、持续增长云计算分为IaaS（“云”的基础设施）、PaaS（“云”的操作系统）和SaaS（“云”的应用服务）三层。IaaS公司提供场外服务器、存储和网络硬件，IoT提供了更多的数据收集端口，大大提升了数据量。大数据为人工智能提供了信息来源，云计算为人工智能提供了物理载体，5G降低了数据传输和处理的延时性。人工智能关键技术未来将在5G、IoT、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下取得突破性进展。根据中国信息通信研究院的统计数据，2017年全球公有云市场规模为1,110亿美元，2018年增长到1,392亿美元，同比增速高达25.41%。到2021年预计全球公有云市场规模将达到2,461亿美元，未

15、来全球公有云市场发展前景广阔。2018年IaaS市场规模达到437亿美元，同比2017年实现了34.05%的高速增长，云计算硬件市场空间巨大。云计算和人工智能算法关系密切，未来搭载智能芯片的云计算硬件比例将大幅提升，云端智能芯片需求持续增长。2、5G时代，边缘智能芯片需求将迅速增长在5G时代，无线网络具备高带宽、低延时以及支持海量设备接入等特点，大规模的数据流动增加了传输和云端的压力，使得边缘端的网络节点需要具备数据预处理和快速输出结果的能力，数据处理将进入分布式计算的新时代。同时，随着5G时代和人工智能的发展，越来越多的数据处理需求必须在边缘侧完成，例如工厂智能控制、智能家居。这些场景往往需

16、要很强的实时性，对延时敏感，并且有很强的数据隐私性要求，相关生产数据不能上传到云端。边缘人工智能则很好地解决了这个需求，通过在产线等边缘处直接部署智能计算设备，在无需将数据传出工厂的同时，实时地进行数据处理并对产线进行决策和控制。在边缘场景下，运算量依然很大、多样化场景要求具备多种算法的兼容性，边缘智能芯片的通用性和计算能力要求与云端相差不大，但对成本控制和功耗则提出了更高的要求。3、消费类电子和智能汽车是未来终端智能计算能力的重要载体除了云端和边缘端外，终端也有大量的智能计算能力需求。这些计算能力需求主要分为两类，一类是单芯片计算能力需求较小的，主要是一些物联网设备，如智能家居等；另外一类是

17、移动计算平台，这些计算平台的特点是其设备往往处于移动中，无法用固定的边缘设备来支撑。这些设备未来主要有两类，一类是以手机、平板为代表的消费类电子产品，另外一类是以自动驾驶为代表的车载计算平台。手机、平板电脑是当前数量最大的移动计算平台，也是总计算能力最大的计算平台。根据Gartner数据显示，2019年全球手机出货量达到了18.02亿台、平板电脑出货量达到了1.48亿台；其中，中国手机出货量为3.89亿台、平板电脑出货量为2,241万台。未来，随着智能算法和智能应用的进一步发展，手机、平板电脑等消费类电子产品对智能计算能力的需求会越来越大。另外，汽车也逐步成为未来重要的智能终端之一。一方面，汽

18、车的操作和人机交互界面越来越智能化，未来汽车的中控系统会有大量的智能计算能力需求；另外一方面，随着智能算法的成熟，自动驾驶将成为可能，而自动驾驶算法会消耗大量的计算能力，因此对于车载智能芯片的需求也会迅速扩大。终端智能依托于移动终端、智能家居、无人机、无人驾驶汽车等下游行业和应用的发展。特点在于成本控制、功耗控制，追求性能功耗比，未来待行业成熟后可能会出现人工智能专用芯片。4、智能芯片会形成云边端一体化的生态在通用处理器领域，服务器、桌面和终端的生态是相互分离的不同生态环境。在服务器和桌面一侧，x86是目前主流的生态体系；而在终端等设备一侧，则是由ARM来主导。服务器及桌面系统和终端系统分别按

19、照两条不同的技术路线在发展。“万物互联”时代对数据的搜集、传输和处理提出了一体化需求。各类人工智能应用厂商如能在云、边、端三个领域进行协同开发和部署，将大幅节省开发成本和提升研发效率。从硬件及开发工具角度而言，低效、割裂的软硬件生态最终会被逐步淘汰，人工智能应用生态在云端、边缘端和终端将走向一体化。未来，单一产品形态的智能芯片企业会受到挑战，而同时具备云、边、端芯片产品和生态开发能力的智能芯片企业会获得更显著的协同优势。5、人工智能算法将持续演进人工智能技术的发展经历了“三波浪潮”，不同阶段有不同的流派的方法崛起。当前人工智能发展正处于第三波浪潮上，这波浪潮最大的特点就是与业务紧密结合的人工智

20、能应用场景逐渐落地，拥有先进算法和强大计算能力的企业成为了最主要的推动者。当前人工智能的主流技术路径是深度学习，但无论是产业界或学术界，都认为深度学习尚存在一些局限性，在机器感知类场景表现优异，但在机器认知类场景表现还有待提高。未来针对不同的人工智能应用类型和场景，将会有深度学习之外的新型算法脱颖而出，这就要求智能芯片的架构不能仅仅针对深度学习设计，也要适应不同类型的算法，同时兼顾能效和灵活性。二、 人工智能芯片行业未来发展趋势1、云计算、大数据、5G、IoT等新兴技术驱动云端智能芯片需求持续增长云计算分为IaaS（“云”的基础设施）、PaaS（“云”的操作系统）和SaaS（“云”的应用服务）

21、三层。IaaS公司提供场外服务器、存储和网络硬件，IoT提供了更多的数据收集端口，大大提升了数据量。大数据为人工智能提供了信息来源，云计算为人工智能提供了物理载体，5G降低了数据传输和处理的延时性。人工智能关键技术未来将在5G、IoT、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下取得突破性进展。根据中国信息通信研究院的统计数据，2017年全球公有云市场规模为1,110亿美元，2018年增长到1,392亿美元，同比增速高达25.41%。到2021年预计全球公有云市场规模将达到2,461亿美元，未来全球公有云市场发展前景广阔。2018年IaaS市场规模达到437亿美元，同比2017年实现了34.05%

22、的高速增长，云计算硬件市场空间巨大。云计算和人工智能算法关系密切，未来搭载智能芯片的云计算硬件比例将大幅提升，云端智能芯片需求持续增长。2、5G时代，边缘智能芯片需求将迅速增长在5G时代，无线网络具备高带宽、低延时以及支持海量设备接入等特点，大规模的数据流动增加了传输和云端的压力，使得边缘端的网络节点需要具备数据预处理和快速输出结果的能力，数据处理将进入分布式计算的新时代。同时，随着5G时代和人工智能的发展，越来越多的数据处理需求必须在边缘侧完成，例如工厂智能控制、智能家居。这些场景往往需要很强的实时性，对延时敏感，并且有很强的数据隐私性要求，相关生产数据不能上传到云端。边缘人工智能则很好地解

23、决了这个需求，通过在产线等边缘处直接部署智能计算设备，在无需将数据传出工厂的同时，实时地进行数据处理并对产线进行决策和控制。在边缘场景下，运算量依然很大、多样化场景要求具备多种算法的兼容性，边缘智能芯片的通用性和计算能力要求与云端相差不大，但对成本控制和功耗则提出了更高的要求。3、消费类电子和智能汽车是未来终端智能计算能力的重要载体除了云端和边缘端外，终端也有大量的智能计算能力需求。这些计算能力需求主要分为两类，一类是单芯片计算能力需求较小的，主要是一些物联网设备，如智能家居等；另外一类是移动计算平台，这些计算平台的特点是其设备往往处于移动中，无法用固定的边缘设备来支撑。这些设备未来主要有两类

24、，一类是以手机、平板为代表的消费类电子产品，另外一类是以自动驾驶为代表的车载计算平台。手机、平板电脑是当前数量最大的移动计算平台，也是总计算能力最大的计算平台。根据Gartner数据显示，2019年全球手机出货量达到了18.02亿台、平板电脑出货量达到了1.48亿台；其中，中国手机出货量为3.89亿台、平板电脑出货量为2,241万台。未来，随着智能算法和智能应用的进一步发展，手机、平板电脑等消费类电子产品对智能计算能力的需求会越来越大。另外，汽车也逐步成为未来重要的智能终端之一。一方面，汽车的操作和人机交互界面越来越智能化，未来汽车的中控系统会有大量的智能计算能力需求；另外一方面，随着智能算法

25、的成熟，自动驾驶将成为可能，而自动驾驶算法会消耗大量的计算能力，因此对于车载智能芯片的需求也会迅速扩大。终端智能依托于移动终端、智能家居、无人机、无人驾驶汽车等下游行业和应用的发展。特点在于成本控制、功耗控制，追求性能功耗比，未来待行业成熟后可能会出现人工智能专用芯片。4、智能芯片会形成云边端一体化的生态在通用处理器领域，服务器、桌面和终端的生态是相互分离的不同生态环境。在服务器和桌面一侧，x86是目前主流的生态体系；而在终端等设备一侧，则是由ARM来主导。服务器及桌面系统和终端系统分别按照两条不同的技术路线在发展。“万物互联”时代对数据的搜集、传输和处理提出了一体化需求。各类人工智能应用厂商

26、如能在云、边、端三个领域进行协同开发和部署，将大幅节省开发成本和提升研发效率。从硬件及开发工具角度而言，低效、割裂的软硬件生态最终会被逐步淘汰，人工智能应用生态在云端、边缘端和终端将走向一体化。未来，单一产品形态的智能芯片企业会受到挑战，而同时具备云、边、端芯片产品和生态开发能力的智能芯片企业会获得更显著的协同优势。5、人工智能算法将持续演进人工智能技术的发展经历了“三波浪潮”，不同阶段有不同的流派的方法崛起。当前人工智能发展正处于第三波浪潮上，这波浪潮最大的特点就是与业务紧密结合的人工智能应用场景逐渐落地，拥有先进算法和强大计算能力的企业成为了最主要的推动者。当前人工智能的主流技术路径是深度

27、学习，但无论是产业界或学术界，都认为深度学习尚存在一些局限性，在机器感知类场景表现优异，但在机器认知类场景表现还有待提高。未来针对不同的人工智能应用类型和场景，将会有深度学习之外的新型算法脱颖而出，这就要求智能芯片的架构不能仅仅针对深度学习设计，也要适应不同类型的算法，同时兼顾能效和灵活性。三、 人工智能相关芯片的市场规模1、全球市场规模（1）终端场景对人工智能芯片的需求采用专门为人工智能领域设计的处理器支撑人工智能应用是行业发展的必然趋势。理论上，利用终端中原有的通用CPU运行人工智能算法，也可在功能上实现相关应用。但对实时性要求高的场景（如智能驾驶等），对响应的延时极为敏感，基于CPU作人

28、工智能计算远不能满足实时性要求，必须引入专门的人工智能处理器；而在手机、平板电脑、音箱、AR/VR眼镜、机器人等对散热、能耗敏感的消费类电子终端场景，采用CPU支撑人工智能算法，不仅性能不理想，计算的能耗亦不能满足相关场景下的苛刻限制，同样需要采用专门的人工智能处理器提升性能降低能耗。智能手机经过多年硬件升级，屏幕、摄像头、机身材料等组件进一步提升空间有限，应用升级尤其是人工智能技术的应用成为助推智能手机发展的重要因素。人工智能相关应用虽然可以在传统的手机处理器芯片上运行，但在流畅度和能耗方面表现不够理想而且用户体验不佳，引入人工智能处理器增加手机芯片的运算能力逐渐成为主流。各大领先智能终端品

29、牌厂商相继推出搭载人工智能处理器的新款智能手机产品，提升了用户使用人工智能应用时的用户体验，促进了集成智能处理器的手机芯片的普及和推广。根据Gartner预测，搭载人工智能应用的智能手机出货量占比将从2017年的不到10%提升到2022年的80%，年销量超13亿部，带动终端人工智能芯片迎来高速增长。在消费电子行业中，除了智能手机之外，AR/VR、智能音箱、无人机、机器人等领域也是各厂商关注的重点，此类硬件终端均可与人工智能应用相结合，人工智能芯片的应用将加速推动下游消费电子行业的技术进步和产品体验优化。根据Gartner的预测，2020年人工智能芯片在消费电子终端市场的销售规模将超过25亿美元

30、。智能驾驶是集导航、环境感知、控制与决策、交互等多项功能于一体的综合汽车智能系统，也是人工智能的重要应用领域之一。传统汽车主要由机械部件组成，集成电路应用占比较低，汽车电子功能相对简单，在结构和性能的改善中主要起到辅助机械装置的作用；智能汽车能够为用户提供自动驾驶、影音娱乐、车辆互联等多样化服务，实现车辆行驶过程中完全自动化与智能化。据市场调研机构iiMediaResearch估计，2016年全球智能驾驶汽车市场规模为40.0亿美元，预计至2021年增长至70.3亿美元，复合增长率11.94%。智能驾驶系统的核心是芯片，汽车的新能源化和互联化进程必将要求底层硬件能够支撑高速运算的同时保持低功耗

31、与逻辑控制，未来人工智能芯片在车载领域具备广阔的市场空间。（2）云端场景对人工智能芯片的需求近年来，集成电路行业在经历了手机及消费电子驱动的周期后，迎来了数据中心引领发展的阶段，对于海量数据进行计算和处理将成为带动集成电路行业发展的新动能。大规模张量运算、矩阵运算是人工智能在计算层面的突出需求，高并行度的深度学习算法在视觉、语音和自然语言等方向上的广泛应用使得计算能力需求呈现指数型增长趋势。根据Cisco的预计，2016年至2021年全球数据中心负载任务量将成长近三倍，从2016年的不到250万个负载任务量增长到2021年的近570万个负载任务量。人工智能算法的不断普及和应用，和高性能计算能力

32、的需求增长导致全球范围内数据中心对于计算加速硬件的需求不断上升。Intel作为传统CPU芯片厂商，较早地实现了数据中心产品的大规模销售，收入由2015年的159.8亿美元增长到2019年的234.8亿美元，年均复合增长率为10.10%。作为GPU领域的代表性企业，Nvidia数据中心业务收入在2015年仅为3.4亿美元，自2016年起，Nvidia数据中心业务增长迅速，以72.23%的年均复合增长率实现了2019年29.8亿美元的收入，其增速远远超过了Nvidia其他板块业务的收入。Intel和Nvidia数据中心业务收入的快速增长体现了下游数据中心市场对于泛人工智能类芯片的旺盛需求。根据ID

33、C报告显示，云端推理和训练所产生的云端智能芯片市场需求，预计将从2017年的26亿美元增长到2022年的136亿美元，年均复合增长率39.22%。（3）边缘端场景对人工智能芯片的需求云端受限于延时性和安全性，不能满足部分对数据安全性和系统及时性要求较高的用户需求。这些用户的需求推动大量数据存储向边缘端转移。边缘计算是5G网络架构中的核心环节，在运营商边缘机房智能化改造的大背景下，能够解决5G网络对于低时延、高带宽、海量物联的部分要求，是运营商智能化战略的重要组成部分。边缘计算可以大幅提升生产效率，是智能制造的重要技术基础。根据Gartner预测，未来物联网将约有10%的数据需要在网络边缘进行存

34、储和分析，按照这一比例进行推测，2020年全球边缘计算的市场需求将达到411.40亿美元。边缘计算将在未来3-5年创造海量硬件价值，为大量行业创造新的机遇。与云端智能芯片相比，边缘智能芯片的使用场景更加丰富，同时单芯片售价并不昂贵。同时，在整个边缘计算市场的带动下，边缘智能芯片逐渐受到国内外芯片厂商的关注。根据ABIResearch预计，边缘智能芯片市场规模将从2019年的26亿美元增长到2024年的76亿美元。综合以上各方面来看，人工智能的各类应用场景，从云端溢出到边缘端，或下沉到终端，都离不开智能芯片对于“训练”与“推理”任务的高效支撑。当前人工智能应用越来越强调云、边、端的多方协同，对于

35、芯片厂商而言，仅仅提供某一类应用场景的人工智能芯片是难以满足用户的需求。因此，各芯片厂商的多样化布局与竞争将促使整个人工智能芯片行业在未来几年实现高速发展。根据市场调研公司Tractica的研究报告，人工智能芯片的市场规模将由2018年的51亿美元增长到2025年的726亿美元，年均复合增长率将达到46.14%。2、国内市场规模在经历了互联网和移动互联网的追赶之后，中国正成为一个重要的数据大国，IDC预计到2025年中国将拥有全球数据量的27.8%。另外，“中国制造2025”、“数字中国”等产业政策推动中国产业的信息化、智能化升级转型。这为我国人工智能芯片的发展提供了众多实际的应用场景。与全球

36、市场相似，中国人工智能芯片市场主要分为终端、云端和边缘端。在终端，近年来，在全球智能手机出货量增速放缓的情况下，国产品牌手机销量强势上涨，与苹果、三星等国外终端厂商的市场份额逐渐缩小。人工智能的发展和通信网络的升级推进着中国互联网的演变，同时也推动着智能终端的更新迭代。根据IDC对中国智能终端市场发展的预测，到2022年，40%的智能终端产品将拥有人工智能的相关功能。在国内头部智能终端厂商的带领下，人工智能芯片将成为智能手机等终端的标配，预计人工智能芯片在终端的应用将进入一个全新的普及阶段，渗透率将逐年提升。在云端，服务器及数据中心需要对大量原始数据进行运算处理，对于芯片等基础硬件的计算能力、

37、计算进度、数据存储和带宽等都有较高要求。传统数据中心存在着能耗较高、计算效率较低等诸多发展瓶颈，因此数据中心中服务器的智能化将是未来发展趋势。根据IDC数据，2018年中国智能服务器市场规模为13.05亿美金（约合人民币90亿元），同比增长131%，到2023年将达到43.26亿美金（约合人民币300亿元），整体市场年均复合增长率将达到27.08%。按照人工智能芯片占到人工智能服务器成本的30%-35%进行测算，未来中国服务器市场对于人工智能芯片的需求有望突破100亿元人民币。在边缘端，随着中国5G的快速商用落地，5G产业的各项配套产业将迎来快速发展的契机，车联网、工业互联网、物联网等应用行业

38、将逐步进入发展的新阶段。根据赛迪顾问预测，到2022年中国边缘计算市场规模将达到325.31亿元。放眼全球，人工智能领域的应用目前均处于技术和需求融合的高速发展阶段，未形成统一的生态，就人工智能芯片这一细分领域而言，国内芯片厂商与国外芯片巨头基本处于相似的发展阶段。而随着人工智能相关技术的进步，应用场景将更加多元化，中国人工智能芯片市场将得到进一步的发展。未来几年内，中国人工智能芯片市场规模将保持40%-50%的增长速度，到2024年，市场规模将达到785亿元。第三章 项目背景分析一、 全球集成电路行业概况集成电路为半导体核心产品，是全球信息产业的基础。历经60余年的发展，集成电路已成为现代日

39、常生活和未来科技进步中必不可少的组成部分。集成电路行业下游应用广泛，包括消费电子、互联网、数字图像、网络通信、云计算、大数据、人工智能等，是衡量一个国家或地区综合竞争力的重要标志。集成电路行业主要包括集成电路设计业、制造业和封装测试业，具有资本密集和技术密集的特征，业内企业间比拼的核心要素包括研发能力、资金实力、客户资源和产业链整合能力。根据全球半导体贸易统计组织（WSTS）的数据，2013年至2018年期间，全球集成电路行业呈现快速增长趋势，产业收入年均复合增长率为9.3%；2019年，受国际贸易摩擦冲击的影响，全球集成电路产业总收入为3,304亿美元，较2018年度下降16.0%。因贸易摩

40、擦各项问题有所进展，加上数据中心设备需求增加、5G商用带动各种服务扩大、车辆持续智能化等，WSTS预计2020年全球集成电路产业市场规模有望重回增长。从全球竞争格局的角度看，集成电路产业的头部效应较为明显，少数领军企业占据了市场的主导地位。目前，全球集成电路市场主要由美国、欧洲、日本、韩国的企业所占据，2019年全球前十大集成电路厂商中，5家为美国企业、2家为欧洲企业、2家为韩国企业、1家为日本企业。二、 面临的机遇与挑战1、行业机遇（1）国家政策大力扶持人工智能和集成电路产业发展我国一直大力支持人工智能和集成电路产业的发展。2014年，工信部发布国家集成电路产业发展推进纲要，提出到2020年

41、，集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小，全行业销售收入年均增速超过20%，企业可持续发展能力大幅增强。2016年，国务院印发关于印发“十三五”国家科技创新规划的通知（国发201643号），将“核高基”、集成电路装备等列为国家科技重大专项，发展关键核心技术，着力解决制约经济社会发展和事关国家安全的重大科技问题。2017年，国务院公布新一代人工智能发展规划，提出抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。近年以来，国家和各级地方政府不断通过产业政策、税收优惠政策、成立产业基金等方式支持人工智能和集成电路产业发展，有望带动行业技术水平和市场需

42、求不断提升。（2）新一代信息技术孕育了新的市场机会随着云计算、物联网、5G通信、人工智能等新技术的不断成熟，消费电子、视频处理、汽车电子等集成电路主要下游产业的产业升级速度不断加快，正处于高速发展的通道。下游市场的产业升级强劲带动了集成电路企业的增长。如人工智能模型的计算量持续增长，刺激了智能芯片的市场需求；汽车电子领域，相比于传统汽车，新能源汽车需要用到更多传感器与制动集成电路，就单车集成电路价值而言，新能源汽车将达到传统汽车的两倍；在物联网领域，根据Gartner的预测，全球联网设备将从2014年的37.5亿台上升到2020年的250亿台，将形成超过3,000亿美元的市场规模，其中MCU、

43、通信芯片和传感芯片三项占整体成本的比例高达60%-70%。随着新一代信息技术的高速发展，新兴科技产业将成为集成电路行业新的市场拉动力，并且随着国内高科技企业技术研发实力的不断增强，国内集成电路行业将会迎来发展的新契机。（3）集成电路产业重心转移促进产业链整体发展集成电路行业目前呈现专业分工深度细化、细分领域高度集中的特点。从历史进程看，全球半导体行业已经完成两次的半导体产业转移：第一次是20世纪70年代从美国转向日本，第二次是20世纪80年代半导体产业转向韩国与中国台湾。目前全球半导体行业正经历第三次产业转移，世界集成电路产业逐渐向中国大陆转移。产业转移是市场需求、国家产业政策和资本驱动的综合

44、结果。全球半导体产业历史上两次成功的转移都带来了产业发展方向的改变、分工方式的纵化、资源的重新配置，并给予了新参与者切入市场的机会，进而推动整个行业的革新与发展。目前，中国拥有全球最大且增速最快的集成电路消费市场。2018年，中国半导体产业产值达6,532亿元，比上年增长20.7%。巨大的下游市场配合积极的国家产业政策与活跃的社会资本，正在全方位、多角度地支持国内半导体行业发展。在这一趋势带动下，芯片制造业厂商如台积电、格罗方德、日月光等纷纷在大陆投资建厂和扩张生产线，下游晶圆加工工艺持续改进，国内封装测试企业技术水平达到国际先进水平，为集成电路设计企业提供了充足的产能基础，可以支撑具有先进性

45、的各类人工智能芯片的生产制造。（4）稳步增长的市场需求持续推动人工智能芯片发展集成电路产品的下游应用领域十分广泛，包括消费电子、汽车电子、工业控制、网络设备、移动通信等等，下游广阔的应用领域稳定支撑着集成电路设计行业的持续发展。随着人工智能算法的推广应用，云端服务器越来越多地被用于模型“训练”和“推理”任务，导致了对于大量云端训练芯片和推理芯片的市场需求。同时，随着终端向便携化、智能化、网络化方向发展，以及人工智能、云计算、智能家居、可穿戴设备、物联网等为代表的新兴产业崛起，边缘计算的需求逐步提升，催生大量边缘智能芯片的需求。人工智能逐步成为推动集成电路产业发展的新动力，为集成电路设计企业带来

46、新的发展机遇。（5）人工智能应用兴起给新兴芯片设计企业带来了发展机遇历史上，每一次新的应用浪潮都会有新的巨头公司崛起，Intel与ARM即分别抓住了个人电脑和移动终端两次行业变革式的发展。当前人工智能应用的兴起，则对处理器芯片提出了新的设计架构要求，给芯片设计行业带来了新的发展机遇。在这次变革中，传统芯片企业和新兴芯片设计企业站在了同一起跑线上，两者各具优势，都面临着广阔的市场机遇。传统芯片龙头公司的优势体现在资金、资源和经验壁垒上，它们往往在设计、工艺和制造层面拥有较深厚的积淀，各环节资源储备和资金实力较强。传统芯片龙头公司也意识到了人工智能相关应用的巨大潜力，通过并购方式收购了大量新兴的人

47、工智能芯片设计公司，例如Intel收购HabanaLabs、Nervana和Mobileye，Xilinx收购深鉴科技等。对于新兴人工智能芯片设计公司而言，这是一次崛起的好机会。新兴公司采用较为灵活的竞争策略，技术迭代时间短，产品研发时间快，更能够适应下游人工智能应用的不断升级。2、行业挑战（1）行业高端专业人才不足集成电路设计行业是典型的技术密集行业，企业的技术研发实力源于对专业人才的储备和培养。虽然近几年随着我国集成电路行业的发展，集成电路设计行业的从业人员逐步增多，但专业研发人才供不应求的情况依然普遍存在。而由于近几年市场对于集成电路设计人才的需求急剧增加，新进入企业聘用这些人才的成本已接近国际顶尖集成电路企业。未来一段时间，专业人才相对缺乏仍将成为制约行业发展的重要因素之一。（2）我国集成电路行业竞争力有待提升国际市场上主流的集成电路公司大都经历了数十年以上的发展。尽管我国政府已加大对集成电路产业的重视，但由于国内企业资金实力相对不足、技术发展存在滞后性，与国外领先企业依然存在技术差距，尤其是CPU、GPU等基础核心芯片的设计能力还存在显著不足。因此，我国集成电路产业环境有待进一步完善，整体研