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2021-2025年中国人工智能芯片行业深度分析及供需格局预测研究报告
2021-05-12
  • [报告ID] 152273
  • [关键词] 人工智能芯片行业深度分析
  • [报告名称] 2021-2025年中国人工智能芯片行业深度分析及供需格局预测研究报告
  • [交付方式] EMS特快专递 EMAIL
  • [完成日期] 2021/5/5
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报告简介

随着大数据的发展,计算能力的提升,人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。作为人工智能发展的核心重点,人工智能芯片却成为我国发展人工智能的短板。近年来在国家政策的大力支持下,我国人工智能芯片行业快速发展,“中国芯”正在崛起。

行业处于幼稚时期下游应用不断拓宽

人工智能芯片的定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片。但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其它机器学习算法。

人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。相关分类方式下的具体分类情况如下图所示:

当前,我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期,主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增长阶段,传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代,市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长,并且在这期间,国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片;

尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片,但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式,这样才能很好地抓住新客户的需求,除了当前的合作客户,拓展新客户合作开发产品是困难的,因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。

人工智能芯片产业链上游主要是为人工智能芯片企业提供算法和IP的行业,目前比较流行的算法有神经网络算法,其中提供算法的知名企业大部分为国外巨头,如谷歌、微软、亚马逊等;

人工智能芯片行业主要分为芯片设计和芯片制造两个子类,我国芯片设计企业在近几年发展较快,涌现了一大批像海思、寒武纪、比特大陆这样的优质企业。除此之外一些开发工具厂商与半导体封装与测试厂商也为人工智能芯片行业提供一些核心技术和零部件;

当前我国人工智能芯片行业的下游应用场景主要聚集在云端、自动驾驶、智能手机、无人机、智能、安防等领域。

国家政策大力支持 中国“芯”发展迅猛

芯片产业是整个信息产业的核心部件和基石,是国家信息安全的最后一道屏障,我国芯片高度依赖进口使得整个国家安全受到严重威胁。因此,近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展,相继发布一系列产业支持政策,为芯片行业建立了优良的政策环境,促进芯片行业的发展。

在政策大力支持下,国内人工智能芯片市场发展迅猛。艾媒数据显示,2019年我国人工智能芯片市场规模为115.5亿元,未来5G商用的普及将催生AI芯片在军用、民用等多个领域的应用需求,中国政府也有望趁5G的领先优势,倾注大量资源发展AI芯片,抢占科技战略制高点。

在政策、市场、技术等合力作用下,中国AI芯片行业将快速发展,在国际上的话语权也将持续加强,预计2023年市场规模将突破千亿元。

 

2018-2023年我国人工智能芯片市场规模

国内外企业差距大 英伟达领跑全行业

根据芯片技术结构分类来看,各个种类的人工智能芯片领域几乎都能看到国外半导体巨头的影子,反观国内的人工智能芯片企业,由于它们大部分是新创公司,所以在人工智能芯片领域的渗透率较低,这些企业主要聚集在ASIC和类脑,如寒武纪主打ASIC芯片,而近几年兴起的类脑芯片领域,西井科技有所涉足。

而从应用领域分类来看,英伟达一家独大全球云端训练芯片市场,TPU很难撼动英伟达GPU的垄断地位,目前英伟达的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案,除此之外还有第三方异构计算平台OpenCL+AMD GPU以及云计算服务商自研加速芯片这两种方案,全球各芯片厂商基于不同方案,都推出了针对于云端训练的人工智能芯片。

反观在全球云端推断芯片竞争格局方面,云端推断芯片百家争鸣,各有千秋。相比训练芯片,推断芯片考虑的因素更加综合:单位功耗算力、时延、成本等。初期推断也采用GPU进行加速,但由于应用场景的特殊性,依据具体神经网络算法优化会带来更高的效率,FPGA/ASIC 的表现可能更突出。

除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等传统芯片大厂涉足云端推断芯片以外,Wave computing、Groq等初创公司也加入竞争。中国公司里,寒武纪、比特大陆同样积极布局云端芯片业务。

根据Compass Intelligence发布的研究结果显示,2018年全球人工智能芯片企业排名前十企业均为国外企业,其中英伟达(Nvidia)登顶第一;国内厂商排名最高的为华为(海思),位列第12。

国内厂商不断发力 华为引领行业发展

受制于资金和技术上的缺陷,本土的芯片制造企业仍然数量少、规模小、产品落后,与国际领先企业英特尔、SK海力士、台积电相比,仍存在巨大差距。但是近年来,国内各类势力均在发力AI芯片,参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等,产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

现阶段我国的AI芯片技术发展越来越具有自主性,产业趋势向好,随着不同领域对AI专用芯片的需求增大,尤其以云平台、智能汽车、机器人等人工智能领域为代表,AI芯片的应用场景也将会越来越丰富。

2020年10月21日,德本咨询、eNet研究院以及互联网周刊联合评选出的“2020中国人工智能芯片企业TOP50”发布,前三分别是海思半导体、寒武纪科技和地平线,华为的海思半导体位列第一,引领国内人工智能芯片行业发展。

融资规模逐年增长 成熟企业更受青睐

资本推动是人工智能芯片高速发展的重要因素之一。近年来国内主要AI芯片生产研究参与者多次获得大额融资,大量的资本投入加速了AI芯片的研发过程,并进一步带动AI芯片市场拓展。

2015年之后,陆续涌现出一批AI芯片创业公司,还催生了部分独角兽企业。根据IT桔子数据显示,2012-2020年,中国人工智能芯片行业投资金额逐年增长,2020年投资金额达到58.96亿元,投资事件为18起。

目前我国人工智能芯片行业投资轮次主要集中在A轮,2020年A轮投资占比为44.4%。不过近几年随着人工智能芯片的发展,投资轮次也发生了变化。2018年,投资轮次主要为种子/天使轮和A轮,占比达到91.6%;到2020年,种子/天使轮投资减少,占比仅为11.1%,B轮、C轮、D轮占比上升。

可以看出,行业投资虽然仍以A轮的新兴企业为主,但投资重心从初创公司慢慢向有一定技术实力的成熟企业转变。

 “中国芯”正在崛起 企业整合并购加快

据工信部数据,2015年国内芯片设计企业只有736家,截至2020年12月份,这个数字已经暴增到了2218家。同时,在2019的“中国芯”征集中,共收到了来自125家芯片企业,累计187款芯片产品的报名材料,报名企业数量同比增长22.5%,征集产品数量同比增长21%。

其中企业报名“年度重大创新突破产品”21款、“优秀技术创新产品”100款、“优秀市场表现产品”47款、“优秀技术成果转化项目”19项。国产芯正在慢慢崛起。

2015年,长电科技吞并新加坡星科金朋,成为全球第三大封测厂。同时,紫光集团入股中国台湾南茂科技股份有限公司以及硅品精密工业股份有限公司。

此外,紫光集团旗下硬盘厂商西部数据宣布,将以约190亿美元收购存储芯片厂商SanDisk。2019年4月紫光集团收购法国智能芯片组件公司Linxens,作为法国知名的智能芯片组件制造商,Linxens主要业务集中在智能卡和电子阅读器通讯至关重要的连接器方面,另外在非接触支付、存取等应用方面有着很多的技术涉及和专利。自2019年之后,企业间的整合并购将会继续加快,催生更多有国际实力的龙头企业。

本公司出品的研究报告首先介绍了中国人工智能芯片行业市场发展环境、人工智能芯片行业整体运行态势等,接着分析了中国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行业市场竞争格局。随后,报告对人工智能芯片行业做了重点企业经营状况分析,最后分析了中国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行业产业有个系统的了解或者想投资中国人工智能芯片行业,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,商务部采集数据等人工智能芯片。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人工智能芯片及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测人工智能芯片。


报告目录
2021-2025年中国人工智能芯片行业深度分析及供需格局预测研究报告
第一章 人工智能芯片基本概述
第二章 人工智能芯片行业发展机遇分析
2.1 政策机遇
2.1.1 集成电路产业发展纲要发布
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 人工智能行业政策环境良好
2.1.5 人工智能发展规划强调AI芯片
2.2 产业机遇
2.2.1 人工智能步入黄金时期
2.2.2 人工智能技术科研加快
2.2.3 人工智能融资规模分析
2.2.4 国内人工智能市场规模
2.2.5 人工智能产业发展指数
2.2.6 人工智能应用前景广阔
2.3 应用机遇
2.3.1 知识专利研发水平
2.3.2 互联网普及率上升
2.3.3 智能产品逐步应用
2.4 技术机遇
2.4.1 芯片计算能力大幅上升
2.4.2 云计算逐步降低计算成本
2.4.3 深度学习对算法要求提高
2.4.4 移动终端应用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景产业——芯片行业
3.1 芯片上下游产业链分析
3.1.1 产业链结构
3.1.2 上下游企业
3.2 中国芯片市场运行状况
3.2.1 产业基本特征
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 企业规模状况
3.2.6 区域发展格局
3.2.7 市场应用需求
3.3 中国芯片国产化进程分析
3.3.1 芯片国产化发展背景
3.3.2 核心芯片的自给率低
3.3.3 芯片国产化进展分析
3.3.4 芯片国产化存在问题
3.3.5 芯片国产化未来展望
3.4 芯片材料行业发展分析
3.4.1 半导体材料基本概述
3.4.2 半导体材料发展进程
3.4.3 全球半导体材料市场规模
3.4.4 中国半导体材料市场规模
3.4.5 半导体材料市场竞争格局
3.4.6 第三代半导体材料应用加快
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 电源管理芯片
3.6 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 主要贸易国进出口情况分析
3.6.3 主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 市场垄断困境
3.7.2 过度依赖进口
3.7.3 技术短板问题
3.7.4 人才短缺问题
3.8 中国芯片产业应对策略分析
3.8.1 突破垄断策略
3.8.2 化解供给不足
3.8.3 加强自主创新
3.8.4 加大资源投入
第四章 2018-2020年人工智能芯片行业发展分析
4.1 人工智能芯片行业发展综况
4.1.1 全球人工智能芯片市场规模
4.1.2 全球人工智能芯片市场格局
4.1.3 中国人工智能芯片发展阶段
4.1.4 中国人工智能芯片市场规模
4.1.5 人工智能芯片产业化状况
4.2 人工智能芯片行业发展特点
4.2.1 主要发展态势
4.2.2 市场逐步成熟
4.2.3 区域分布特点
4.2.4 布局细分领域
4.2.5 重点应用领域
4.2.6 研发水平提升
4.3 企业加快人工智能芯片行业布局
4.3.1 人工智能芯片主要竞争阵营
4.3.2 国内人工智能芯片企业排名
4.3.3 中国人工智能芯片初创企业
4.3.4 人工智能芯片企业布局模式
4.4 科技巨头加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 腾讯
4.4.3 百度
4.5 人工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 应用层面的竞争
4.5.4 生态层面的竞争
4.6 人工智能芯片行业发展问题及对策
4.6.1 行业发展痛点
4.6.2 企业发展问题
4.6.3 行业发展对策
第五章 2018-2020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 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 国外企业布局GPU
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市场状况
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 专用定制芯片(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)
5.5.1 类脑芯片基本特点
5.5.2 类脑芯片发展基础
5.5.3 国外类脑芯片研发
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 类脑芯片前景可期
第六章 2018-2020年人工智能芯片重点应用领域分析
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芯片的手机应用状况
6.2.4 AI芯片的手机应用潜力
6.2.5 手机AI芯片竞争力排名
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 国内智能音箱销量
6.3.3 智能音箱竞争排名
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 芯片研发动态分析
6.3.6 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 全球机器人产业发展状况
6.4.3 中国机器人市场结构分析
6.4.4 AI芯片在机器人上的应用
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 国内智能汽车获得政策支持
6.5.2 汽车芯片市场发展状况分析
6.5.3 人工智能芯片应用于智能汽车
6.5.4 汽车AI芯片重点布局企业
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 安防智能化发展趋势分析
6.6.2 人工智能在安防领域的应用
6.6.3 人工智能安防芯片产品研发
6.6.4 安防AI芯片重点布局企业
6.7 其他领域
6.7.1 医疗健康领域
6.7.2 无人机领域
6.7.3 智能眼镜芯片
6.7.4 人脸识别芯片
第七章 2018-2020年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 AI芯片发展地位
7.1.4 AI芯片产业布局
7.1.5 AI芯片研发动态
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 芯片业务布局
7.2.4 AI芯片产业布局
7.2.5 产品研发动态
7.2.6 资本收购动态
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 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
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
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 企业财务状况
7.6.3 AI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 2017-2020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 AI芯片产品方案
8.1.3 合作伙伴分布
8.1.4 融资动态分析
8.1.5 未来发展规划
8.2 北京中科寒武纪科技有限公司
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 研发投入状况
8.2.3 企业融资动态
8.2.4 产品情况分析
8.2.5 企业经营情况
8.2.6 AI芯片产品研发
8.3 科大讯飞股份有限公司
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 主要业务分析
8.3.3 AI芯片布局
8.3.4 企业财务状况
8.3.5 核心竞争力分析
8.3.6 公司发展战略
8.3.7 未来前景展望
8.4 华为技术有限公司
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 财务运营状况
8.4.3 芯片研发实力
8.4.4 主要AI芯片产品
8.5 中星微电子有限公司
8.5.1 企业发展概况
8.5.2 核心优势分析
8.5.3 AI芯片布局
8.6 其他企业发展动态
8.6.1 西井科技
8.6.2 启英泰伦
8.6.3 瑞芯微
第九章 人工智能芯片行业投资前景及建议分析
9.1 人工智能芯片行业投资规模综况
9.1.1 AI芯片融资规模
9.1.2 AI芯片融资事件
9.2  中国人工智能芯片行业投资价值评估
9.2.1 投资价值评估
9.2.2 市场机会评估
9.2.3 发展动力评估
9.3  中国人工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  中国人工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 需求应用风险
9.4.5 人才流失风险
9.4.6 产品质量风险
9.5  人工智能芯片行业投资建议综述
9.5.1 进入时机分析
9.5.2 产业投资建议
第十章 中国人工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 项目基本情况
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 项目进度安排
10.2 AI云端推理芯片及系统项目
10.2.1 项目基本情况
10.2.2 项目建设内容
10.2.3 项目投资概算
10.2.4 项目环保情况
10.2.5 项目进度安排
10.3 边缘端AI芯片及系统项目
10.3.1 项目基本情况
10.3.2 项目建设内容
10.3.3 项目投资概算
10.3.4 项目环保情况
10.3.5 项目进度安排
10.4 AI可穿戴设备芯片研发项目
10.4.1 项目基本概况
10.4.2 项目投资概算
10.4.3 项目研发方向
10.4.4 项目实施必要性
10.4.5 项目实施可行性
10.4.6 实施主体及地点
10.4.7 项目经济效益
10.5 AI视频监控芯片研发项目
10.5.1 项目基本情况
10.5.2 项目实施必要性
10.5.3 项目实施的可行性
10.5.4 项目经济效益
10.5.5 项目审批事宜
10.6 AI边缘计算系列芯片项目
10.6.1 项目基本概述
10.6.2 项目必要性分析
10.6.3 项目可行性分析
10.6.4 项目投资概算
10.6.5 项目其他事项
第十一章 人工智能芯片行业发展前景及趋势预测
11.1 人工智能芯片行业发展机遇及前景
11.1.1 半导体产业向中国转移
11.1.2 中国AI芯片的发展机遇
11.1.3 AI芯片细分市场发展展望
11.1.4 2021-2025年中国人工智能芯片市场规模预测
11.2 人工智能芯片的发展路线及方向
11.2.1 人工智能芯片发展趋势
11.2.2 人工智能芯片发展路径
11.2.3 人工智能芯片产品趋势
11.3 人工智能芯片定制化趋势分析
11.3.1 AI芯片定制化发展背景
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

图表目录
图表1 深度学习训练和推断环节相关芯片
图表2 人工智能芯片的生态体系
图表3 人工智能定义
图表4 人工智能三个阶段
图表5 人工智能产业结构
图表6 人工智能产业结构具体说明
图表7 16位计算带来两倍的效率提升
图表8 2015-2020年国内人工智能产业主要政策梳理
图表9 人工智能历史发展阶段
图表10 人工智能行业技术分支分析情况
图表11 2000-2018年中国人工智能专利申请量统计情况
图表12 2018年和2019年人工智能融资数量与金额对比
图表13 2000-2019年人工智能企业单笔平均融资额
图表14 我国新一代人工智能产业规模及年增长率
图表15 2017-2019全国人工智能产业发展指数
图表16 2017-2019全国重点省市人工智能产业发展指数
图表17 2019年人工智能产业发展指数一级指标前十名
图表18 2009-2019年集成电路布图设计专利申请及发证数量
图表19 2017-2020年中国网民规模和互联网普及率
图表20 2017-2020年手机网民规模及其占网民比例
图表21 Intel芯片性能相比1971年第一款微处理器大幅提升
图表22 云计算形成了人工智能有力的廉价计算基础
图表23 芯片的产业链结构
图表24 国内外芯片产业链主要厂商梳理
图表25 2018-2020年中国集成电路产量趋势图
图表26 2018年全国集成电路产量数据
图表27 2018年主要省份集成电路产量占全国产量比重情况
图表28 2019年全国集成电路产量数据
图表29 2019年主要省份集成电路产量占全国产量比重情况
图表30 2020年全国集成电路产量数据
图表31 2020年主要省份集成电路产量占全国产量比重情况
图表32 2019年集成电路产量集中程度示意图
图表33 2013-2020年中国集成电路产业销售收入统计及增长情况预测
图表34 2010-2020年中国集成电路行业细分领域销售额占比统计情况
图表35 2015-2019年芯片相关企业注册量及注吊销量
图表36 2019-2020年芯片相关企业注册量
图表37 芯片相关企业行业分布情况
图表38 2018年全球芯片产品下游应用情况
图表39 2019年中国进口重点商品价值TOP10
图表40 核心芯片占有率状况
图表41 芯片行业部分国际公司在内地的布局情况
图表42 2011-2019年全球半导体材料行业市场规模及增长情况
图表43 2012-2019年中国半导体材料市场规模及占增长情况
图表44 全球半导体材料供应商
图表45 国内半导体材料相关公司
图表46 2001-2019年全球生物芯片相关专利公开(公告)数量
图表47 2011-2019年中国生物芯片专利申请数
图表48 2000-2019年公开投融资企业主营业务分析
图表49 2015-2020年中国电源管理芯片市场规模统计及预测
图表50 2018-2020年中国集成电路进出口总额
图表51 2018-2020年中国集成电路进出口结构
图表52 2018-2020年中国集成电路贸易逆差规模
图表53 2018-2019年中国集成电路进口区域分布
图表54 2018-2019年中国集成电路进口市场集中度(分国家)
图表55 2019年主要贸易国集成电路进口市场情况
图表56 2020年主要贸易国集成电路进口市场情况
图表57 2018-2019年中国集成电路出口区域分布
图表58 2018-2019年中国集成电路出口市场集中度(分国家)
图表59 2019年主要贸易国集成电路出口市场情况
图表60 2020年主要贸易国集成电路出口市场情况
图表61 2018-2019年主要省市集成电路进口市场集中度(分省市)
图表62 2019年主要省市集成电路进口情况
图表63 2020年主要省市集成电路进口情况
图表64 2018-2019年中国集成电路出口市场集中度(分省市)
图表65 2019年主要省市集成电路出口情况
图表66 2020年主要省市集成电路出口情况
图表67 2018年-2025年全球人工智能芯片市场规模
图表68 2018年全球AI芯片公司榜单
图表69 2018-2020年中国人工智能芯片市场规模
图表70 AI芯片发展的影响因素
图表71 2020中国人工智能芯片企业TOP50
图表72 2020中国人工智能芯片企业TOP50(续)
图表73 人工智能芯片的分类
图表74 目前深度学习领域常用的四大芯片特点及其芯片商
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1.客户确定购买意向
2.签订购买合同
3.客户支付款项
4.提交资料
5.款到快递发票