人工智能（AI）語音芯片行業(yè)研究分析報告

核心觀點

｜行業(yè)概覽

1、專用的人工智能芯片行業(yè)剛剛出現(xiàn)，正在進(jìn)入產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期，并且將長期保持快速增長。

人工智能是近三年來最受關(guān)注的核心基礎(chǔ)技術(shù)，將深刻的改造各個傳統(tǒng)行業(yè)。人工智能在圖像識別、語音識別領(lǐng)域的應(yīng)用自2017年來高速發(fā)展，是人工智能最熱點的兩項落地應(yīng)用。專用的人工智能芯片是該應(yīng)用的技術(shù)基礎(chǔ)與核心，也將隨之迎來高速發(fā)展。

2、人工智能算法公司已經(jīng)轉(zhuǎn)化為方案公司，大力推動商業(yè)化落地，將帶動對應(yīng)芯片行業(yè)的快速崛起。

谷歌、百度、阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及多家知名的風(fēng)險投資基金瘋狂涌入人工智能行業(yè)，大力推動了各初創(chuàng)算法（方案）公司在多個應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)化落地。算法公司對有效需求進(jìn)行篩選和培育后，落地成功的市場將實現(xiàn)高速乃至爆發(fā)性增長，為上游配套的芯片公司創(chuàng)造了明確而廣闊的市場空間。圖像（人臉）識別系統(tǒng)、智能音箱是近兩年比較明確的人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用。

3、人工智能芯片涉及算法、芯片設(shè)計技術(shù)及對應(yīng)用場景的綜合把握，具有很高的行業(yè)壁壘。

人工智能芯片行業(yè)是人工智能和集成電路的交叉產(chǎn)業(yè)，具有雙重壁壘。一是人工智能行業(yè)具有很高的算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景壁壘，二是芯片設(shè)計行業(yè)具有較高的人才、技術(shù)、經(jīng)驗和資金的綜合壁壘。近期多家算法公司及傳統(tǒng)芯片設(shè)計公司都推出了AI芯片，形成了新的產(chǎn)業(yè)及投資熱點。

｜投資機會

1、終端人工智能芯片短期將迎來多次爆發(fā)，云端通用人工智能芯片將保持長期穩(wěn)定增長。

中短期內(nèi)，近期蓬勃發(fā)展的“萬物互聯(lián)”+“萬物智能”生態(tài)將催生巨量的終端人工智能芯片需求，覆蓋智能監(jiān)控、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等多個熱點領(lǐng)域。每個熱點領(lǐng)域的爆發(fā)，都將帶來特定AI終端芯片的爆發(fā)式增長。長期來看，擁有強大的云端訓(xùn)練和推理能力的通用人工智能芯片將隨著應(yīng)用的逐步落地而保持長期穩(wěn)定的增長。由于云端芯片對性能的極致追求，將逐步成為芯片行業(yè)的技術(shù)制高點，并且由于其具有廣泛的通用性，甚至有可能孕育出因特爾、英偉達(dá)級別的新的云端領(lǐng)域的芯片巨頭。一般來說，終端芯片對成本、功耗等因素的要求更高，傳統(tǒng)芯片設(shè)計公司更有優(yōu)勢；云端芯片對算法、性能的要求更高，算法公司更有優(yōu)勢。

2、語音識別是人工智能技術(shù)迄今為止最明確的落地應(yīng)用之一，終端人工智能語音芯片將迎來高速增長。

多家算法公司大力推動語音識別技術(shù)的落地應(yīng)用，形成了算法、終端應(yīng)用方案一體化的產(chǎn)業(yè)格局，并逐步開始自研或與傳統(tǒng)芯片設(shè)計公司合作推出研發(fā)芯片，形成了語音算法和芯片設(shè)計公司既互補又競爭的格局。傳統(tǒng)芯片公司大規(guī)模進(jìn)入該行業(yè)，推動了低成本、低功耗專用語音識別芯片的實現(xiàn)，將進(jìn)一步積極推動各類語音應(yīng)用的迅速發(fā)展。

目錄

1、行業(yè)概況

1.1 行業(yè)簡介

1.2 發(fā)展歷程

1.3 產(chǎn)業(yè)鏈及核心環(huán)節(jié)

1.4 行業(yè)壁壘

2、AI芯片格局和主要公司

2.1 GPU和FPGA

2.2 ASIC

3、重點領(lǐng)域—AI語音識別市場

3.1 市場規(guī)模

3.2 競爭態(tài)勢

4、行業(yè)發(fā)展趨勢

01

行業(yè)概況

1.1 行業(yè)簡介

人工智能芯片（簡稱AI芯片）是指含有專門處理人工智能應(yīng)用中大量計算任務(wù)模塊的芯片，屬于集成電路和人工智能的交叉領(lǐng)域。自2016年以來，谷歌、百度、阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及多家知名的風(fēng)險投資基金瘋狂涌入人工智能行業(yè)，大力推動各初創(chuàng)算法（方案）公司在多個應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)化落地。隨著人工智能在視覺識別、語音識別等領(lǐng)域明確的商業(yè)化應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，人工智能算法及方案芯片化、硬件化的趨勢日益明顯，具有深度學(xué)習(xí)算法加速功能的芯片需求快速提升。

人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展，取決于對前沿算法的研究、落地應(yīng)用場景的積極探索及通過先進(jìn)的芯片設(shè)計、制造技術(shù)來滿足日益明確的商業(yè)需求三個關(guān)鍵因素。商湯科技、曠視科技、科大訊飛、思必馳、華為、寒武紀(jì)等多家中國公司對于前沿算法的研究已經(jīng)走在全球前列，與美國齊頭并進(jìn)。中國對于落地應(yīng)用的探索更是全球領(lǐng)先，已經(jīng)出現(xiàn)包括人臉識別、智能安防、智能音箱、智能家居等多個落地的商業(yè)場景。新一代的AI芯片創(chuàng)業(yè)公司結(jié)合應(yīng)用特點，采用了合理的先進(jìn)芯片設(shè)計、制造技術(shù)，與美國同類公司相比位于同一起跑線上。業(yè)界普遍認(rèn)為，AI芯片之爭是中美兩國公司間的競爭，中國目前暫時落后。但由于在應(yīng)用探索上更加積極，未來中國AI芯片有可能超越競爭對手，成為全球領(lǐng)軍力量。

AI芯片按照應(yīng)用場景可以分為云端芯片和終端芯片，按照功能可以分為訓(xùn)練芯片和推理芯片。云端指服務(wù)器端，終端指包括手機、電腦、監(jiān)控攝像頭、家電、消費電子等在內(nèi)的電子終端產(chǎn)品。訓(xùn)練指通過大量的數(shù)據(jù)輸入，運用增強學(xué)習(xí)等非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練出一個復(fù)雜深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程，其對芯片運算和存儲的綜合性能要求很高。推理指利用訓(xùn)練好的模型，使用新的數(shù)據(jù)去得出各種結(jié)論、完成各種任務(wù)的過程，其對芯片的速度、能耗、安全和硬件成本要求較高。

按照以上兩個維度，可以將AI芯片劃分至四個象限。其中，終端/嵌入式設(shè)備以推斷應(yīng)用為主，訓(xùn)練的需求尚不是很明確，但是，未來的終端設(shè)備將逐步具備訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的能力。

圖1：AI芯片按照兩個維度分類

資料來源：清華大學(xué)、北京未來芯片技術(shù)高精尖創(chuàng)新中心

1.2 發(fā)展歷程

自芯片誕生以來，人類對芯片設(shè)計、高純度硅工藝、超高精密設(shè)備、物理化學(xué)工藝的不斷探索，促進(jìn)了芯片技術(shù)的快速發(fā)展，芯片的計算能力呈指數(shù)形式增長，推動了個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)時代的誕生和發(fā)展。2006年，以深度學(xué)習(xí)算法為標(biāo)志的新一代人工智能誕生，2016和2017年，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)、運行于TPU（ASIC）上的Google人工智能AlphaGo相繼戰(zhàn)勝人類圍棋世界冠軍李世石、柯潔，引發(fā)新一輪人工智能發(fā)展熱潮，計算能力再次成為人工智能時代的核心驅(qū)動力。AI芯片則是計算能力提升的集中體現(xiàn)，成為人工智能“大腦”的基礎(chǔ)。

2010年至今，不同功能和定位的芯片均開始被研發(fā)用于深度學(xué)習(xí)算法，初步形成了GPU、FPGA、ASIC等繁榮共生的AI芯片行業(yè)。

1.3 產(chǎn)業(yè)鏈及核心環(huán)節(jié)

AI芯片的設(shè)計、制造流程與其他芯片類似，由設(shè)計、制造、封裝測試等環(huán)節(jié)組成。AI芯片設(shè)計公司下游為應(yīng)用方案公司，方案公司將其整體解決方案（包括運行于云端和終端的各類軟硬件）最終用于具體應(yīng)用場景。目前處于AI領(lǐng)域發(fā)展初期，中國的算法公司投入大量資金及精力探索落地應(yīng)用，算法公司與應(yīng)用方案公司實際上已經(jīng)合為一體。具體來看：

在下游應(yīng)用環(huán)節(jié)，算法及方案公司根據(jù)不同的應(yīng)用場景，制定云端和終端的芯片布局方案。其中，云端為應(yīng)用場景訓(xùn)練可靠的人工智能算法，并承擔(dān)大部分復(fù)雜的推理任務(wù)，終端直接為應(yīng)用場景輸出結(jié)果。目前，人工智能在安防、金融、醫(yī)療和教育等領(lǐng)域均獲得了快速落地并形成了可推廣的案例。

在上游環(huán)節(jié)，不同的人工智能算法對AI芯片的加速功能提出了不同要求，需要AI芯片設(shè)計公司根據(jù)算法特點，設(shè)計具有特定加速功能的芯片。按照推理和訓(xùn)練劃分來看，訓(xùn)練環(huán)節(jié)所需的運算包括前向計算和后向更新,推斷環(huán)節(jié)則主要是前向計算。前向計算包括矩陣相乘、卷積和循環(huán)層運算等，后向更新主要是梯度運算。所以，兩個環(huán)節(jié)運算特點不盡相同。云端側(cè)重訓(xùn)練，算法更加復(fù)雜和廣泛，對芯片的通用性和綜合性能要求更高；終端側(cè)重推理，算法更加高效可靠，對芯片的專用性和效率要求更高。同時，由于芯片具有一旦設(shè)計完成基本不可更改的硬件屬性，算法公司需要結(jié)合算法的發(fā)展現(xiàn)狀在現(xiàn)有AI芯片技術(shù)條件下選擇合適的芯片架構(gòu)及軟硬件功能劃分。

綜合來看，算法與AI芯片設(shè)計互相影響。作為AI芯片公司，需要充分了解和掌握算法規(guī)律，設(shè)計出符合發(fā)展需求的AI芯片；作為算法公司，需要在各類AI芯片，尤其是專用芯片的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)算法的演進(jìn)。

圖2：AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽?/p>

資料來源：九鼎投資整理

1.4 行業(yè)壁壘

AI芯片行業(yè)屬于人工智能和集成電路的交叉產(chǎn)業(yè)，具有雙重屬性，行業(yè)壁壘較高。

首先，人工智能行業(yè)存在兩道壁壘。第一道壁壘是算法，只有掌握深度學(xué)習(xí)算法并具備持續(xù)更新算法的能力，才算真正進(jìn)入人工智能的大門。第二道壁壘是對應(yīng)用場景的理解，只有將算法在具體應(yīng)用場景中落地，形成數(shù)據(jù)加算法的閉環(huán)，才能通過數(shù)據(jù)反哺算法，形成超越競爭對手的優(yōu)勢。

其次，芯片設(shè)計行業(yè)存在技術(shù)、人才、經(jīng)驗和資金的綜合壁壘。芯片設(shè)計產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)多，需要多方面、多層次、多梯度的人才及豐富的量產(chǎn)工程化經(jīng)驗。需要采用先進(jìn)制程的AI芯片，流片費用高達(dá)幾千萬，產(chǎn)品研發(fā)周期長達(dá)1-2年，新公司的進(jìn)入門檻很高。

02

AI芯片格局和主要公司

目前，在訓(xùn)練環(huán)節(jié)，由于需要更高效地進(jìn)行大規(guī)模并行計算，英偉達(dá)GPU占據(jù)壟斷性地位，因特爾CPU+FPGA、谷歌TPU和寒武紀(jì)MLU等ASIC方案也在加速追趕。在推理環(huán)節(jié)，不同的異構(gòu)芯片或?qū)Ｓ眯酒懔Ρ憩F(xiàn)處在發(fā)展變化的過程中。云端推理方面，Intel的CPU+FPGA架構(gòu)具有強大能力，英偉達(dá)也通過Volta架構(gòu)大大提升了其GPU的推理性能；終端推理方面，由于更接近最終應(yīng)用，不同的細(xì)分市場算法差別較大，ASIC由于專用性強、效率高、功耗低，成為主流選擇，F(xiàn)PGA則適合用于算法方案快速變化的終端領(lǐng)域。

綜合來看，未來可能呈現(xiàn)如下產(chǎn)業(yè)格局：GPU應(yīng)用于高端復(fù)雜算法、高性能計算和數(shù)據(jù)中心；ASIC在云端訓(xùn)練、推理及智能終端廣泛應(yīng)用；FPGA 應(yīng)用于變化較快的行業(yè)應(yīng)用和虛擬化云平臺。

表1：四類人工智能芯片對比

資料來源：九鼎投資整理

2.1 GPU和FPGA

1、GPU

GPU（Graphics Processing Unit）是一種進(jìn)行圖形運算工作的微處理器。隨著通用計算技術(shù)發(fā)展，GPU的功能已經(jīng)不再局限于圖形處理，在浮點運算、并行計算等高性能計算方面開始有廣泛的應(yīng)用。目前支持金融工程學(xué)、氣象及海洋建模、數(shù)據(jù)科學(xué)及分析、國防與情報、制造業(yè)（CAD制圖及CED）、成像與計算機視覺、醫(yī)學(xué)影像、電子設(shè)計自動化、計算化學(xué)等多個領(lǐng)域共150多種應(yīng)用程序的加速。但由于其功耗較高，主要用于云端計算。

GPU是目前深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的首選芯片，在該領(lǐng)域擁有最高的市占率。其擁有完備的人工智能計算軟件生態(tài)，越來越多的深度學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)庫支持基于GPU的深度學(xué)習(xí)加速。與CPU相比，GPU適用于密集型程序以及并行計算，而CPU擅長于邏輯運算和串行計算。

（1）英偉達(dá)（NVIDIA）

英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品主要包括PC端處理器GeForce、移動處理器Tegra和深度學(xué)習(xí)芯片Tesla。其中Tesla的核心產(chǎn)品包括基于PASCAL架構(gòu)和Volta架構(gòu)的系列芯片。

目前英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品主要應(yīng)用于各類計算平臺、數(shù)據(jù)中心加速和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，應(yīng)用領(lǐng)域包括醫(yī)療、汽車、智能家電、金融服務(wù)等?；赥egra系列處理器，英偉達(dá)發(fā)布了DRIVE PX開放式人工智能車輛計算平臺，可實現(xiàn)包括高速公路自動駕駛與高清制圖在內(nèi)的自動巡航功能，應(yīng)用的特斯拉ModelS已經(jīng)開始量產(chǎn)，百度、沃爾沃也跟英偉達(dá)達(dá)成了合作，他們都將生產(chǎn)搭載DRIVE PX的智能駕駛汽車。

英偉達(dá)2018年5月推出的Telsa V100浮點運算速度提高了1.5倍，深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度提高了12倍，推理速度提高了6倍。

（2）ATI（被AMD收購）

ATI是與英偉達(dá)齊名的顯卡制造商，2006年被AMD以54億美元收購。2017年8月，AMD搭載深度學(xué)習(xí)功能的新一代GPU正式發(fā)布，在各項測試和應(yīng)用中性能超過英偉達(dá)Pascal系列。2018年，AMD 公開展示了全球首款7納米制程的GPU芯片原型?？傮w而言，AMD在產(chǎn)品生態(tài)和市場份額方面不如英偉達(dá)，但仍是全球僅次于英偉達(dá)的GPU廠商。

（3）景嘉微

景嘉微是國內(nèi)唯一擁有自主知識產(chǎn)權(quán)和成熟產(chǎn)品的圖形處理芯片公司。公司創(chuàng)建于2006年4月，2016年3月在深圳證券交易所掛牌上市，現(xiàn)有員工400多人。公司創(chuàng)新的MPPA架構(gòu)提供單芯片超算解決方案，具有高性能、低功耗、實時性等特點，可以為視頻、網(wǎng)絡(luò)、電信、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的云計算應(yīng)用實現(xiàn)實時加速，還可以為航空航天、國防、汽車等領(lǐng)域的嵌入式應(yīng)用提供嵌入式高性能運算能力。但是，景嘉微與國外GPU巨頭技術(shù)差距較大，短期內(nèi)尚無可能影響人工智能GPU芯片的產(chǎn)業(yè)格局。

2、FPGA

FPGA為現(xiàn)場可編程門陣列。高密度計算、大吞吐量和低功耗的特點使其在各個行業(yè)領(lǐng)域有較大的發(fā)展空間。在通信領(lǐng)域，F(xiàn)PGA主要用在通信和無線設(shè)備系統(tǒng)，為數(shù)據(jù)中心提供更高的能源效率、更低的成本和更高的擴展性，還可以用于 5G 的可編程解決方案；在工業(yè)領(lǐng)域，F(xiàn)PGA可實現(xiàn)自動化、機器視覺和運動控制；在汽車領(lǐng)域，F(xiàn)PGA成為 ADAS 的主要處理平臺，提供實時圖像分析與智能傳輸。由于 FPGA 可編程，其在提供差異化產(chǎn)品和快速響應(yīng)上有著極大的優(yōu)勢。此外，CPU+FPGA 的混合結(jié)構(gòu)也可用于云服務(wù)計算。

FPGA的市場發(fā)展迅速，但技術(shù)門檻比較高，目前市場上主要由Xilinx（賽靈思）與 Altera（阿爾特拉）兩家公司主導(dǎo)，兩家市場份額合計達(dá)80%以上。

（1）賽靈思（Xilinx）

Xilinx是全球排名第一的可編程邏輯完整解決方案的供應(yīng)商。公司成立于1984年，Xilinx首創(chuàng)了現(xiàn)場可編程邏輯陣列(FPGA)這一技術(shù)，并于1985年首次推出商業(yè)化產(chǎn)品。Xilinx研發(fā)、制造并銷售多種類型的集成電路、軟件設(shè)計工具以及作為預(yù)定義系統(tǒng)級功能的IP(Intellectual Property)核。Xilinx產(chǎn)品已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于從移動通信基站到DVD播放機的數(shù)字電子應(yīng)用技術(shù)中。作為FPGA技術(shù)的發(fā)明者和產(chǎn)業(yè)龍頭型公司，Xilinx約占全球FPGA市場出貨量的50%，在高端FPGA市場（16nm、20nm、28nm）占有較大優(yōu)勢。公司在全世界擁有7500多家客戶，包括IBM、NEC、Samsung，Siemens、Sony等知名公司。

（2）阿爾特拉（Altera）

Altera在FPGA領(lǐng)域長期占據(jù)領(lǐng)先地位，是Xilinx之外另一家FPGA寡頭級企業(yè)。Altera公司的FPGA分為兩大類，一種側(cè)重低成本應(yīng)用，容量中等，性能可以滿足一般的邏輯設(shè)計要求，如Cyclone，CycloneII；還有一種側(cè)重于高性能應(yīng)用，容量大，能滿足各類高端應(yīng)用，如Stratix，StratixII等。Altera的FPGA產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于汽車、消費電子、軍事航空、醫(yī)療、無線通信等多個領(lǐng)域。

2015年末Intel斥資167億美元收購了Altera公司。Intel計劃將Altera的可定制芯片和自有的標(biāo)準(zhǔn)化半導(dǎo)體相整合，以針對網(wǎng)絡(luò)搜索、機器學(xué)習(xí)等特定任務(wù)打造更加高效的產(chǎn)品解決方案。

（3）深鑒科技（被Xilinx收購）

深鑒科技提供基于FPGA平臺的人工智能加速解決方案，2018年8月被賽靈思收購。深鑒科技在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮、指令集與計算架構(gòu)等領(lǐng)域具有技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢，其關(guān)于深度壓縮的論文與谷歌DeepMind的論文并列ICLR2016最佳論文。2016年Open Power峰會上全球最大FPGA廠商介紹深度學(xué)習(xí)處理器新方法中的技術(shù)部分大多來自深鑒科技。深鑒科技基于FPGA的DPU產(chǎn)品可為多行業(yè)提供深度學(xué)習(xí)加速解決方案。相對于CPU、GPU等通用化產(chǎn)品具有更高的能效，目前已經(jīng)應(yīng)用于安防、大數(shù)據(jù)等行業(yè)。

中國其他的FPGA芯片公司，包括京微齊力、高云、安路、智多晶等，普遍還未能量產(chǎn)高性能FPGA，短期內(nèi)尚無可能影響人工智能FPGA的產(chǎn)業(yè)格局。

2.2 ASIC

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）指針對特定需求而設(shè)計、制造的集成電路。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器是ASIC專用電路在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用形態(tài)。目前，國際龍頭芯片廠商在GPU和FPGA領(lǐng)域?qū)I芯片應(yīng)用競爭呈現(xiàn)白熱化，而隨著未來終端人工智能應(yīng)用的興起，為深度學(xué)習(xí)算法定制的ASIC芯片在計算速度和功耗上大大優(yōu)于GPU和FPGA，伴隨人工智能加速對行業(yè)滲透，未來在安防、智能終端、金融、車聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，ASIC將得到廣泛應(yīng)用，廣闊的市場空間使ASIC大規(guī)模應(yīng)用成為可能?？梢灶A(yù)見，專用AI芯片（ASIC）將成為新晉AI芯片領(lǐng)域廠商與傳統(tǒng)巨頭競爭的主戰(zhàn)場。同時，我國專用AI芯片公司與世界領(lǐng)先水平差距不大，某些領(lǐng)域位于世界前沿，ASIC將成為我國芯片行業(yè)彎道超車的關(guān)鍵。

當(dāng)前，國內(nèi)已經(jīng)出現(xiàn)了一些面向終端人工智能的ASIC芯片企業(yè)，大致可以劃分為四類：一是互聯(lián)網(wǎng)、通信類巨頭的芯片設(shè)計團隊；二是存在多年的成熟的芯片設(shè)計公司；三是新創(chuàng)立的AI芯片創(chuàng)業(yè)團隊/公司；四是延伸做AI芯片的算法公司，

1、互聯(lián)網(wǎng)、通信類巨頭

以華為、百度等為代表的巨頭公司，在算法、數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢，為了延伸實現(xiàn)AI應(yīng)用的落地，加快了芯片端的布局，但主要集中在云端芯片上。

（1）谷歌

谷歌的TPU(Tensor Processing Unit)是一種專用的加速器芯片，跟其深度學(xué)習(xí)軟件Tensor Flow 匹配。TPU 專門針對機器學(xué)習(xí)進(jìn)行裁減，運行單個操作時需要的晶體管更少，其研發(fā)目的是為了替代GPU，實現(xiàn)更高效率的深度學(xué)習(xí)。

TPU的設(shè)計不僅僅是針對某種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而是能夠在多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN、LSTM，以及大型全連接網(wǎng)絡(luò)模型等）中執(zhí)行CISC（復(fù)雜指令計算機）的指令。在TOPS / Watt（每瓦特性能）功耗效率測試中，TPU的性能要優(yōu)于常規(guī)的處理器30到80倍；而同傳統(tǒng)的GPU/CPU的計算組合相比，TPU的處理速度快15到30倍；更為關(guān)鍵的是，由于TPU的運用，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的代碼數(shù)量也大幅的減少。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)和算力要求快速提高的人工智能時代，谷歌的這一替代方案將為硬件大規(guī)模減負(fù)，進(jìn)一步降低人工智能的硬件成本。

（2）華為海思

華為海思作為我國芯片領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)之一，2017年發(fā)布了全球首款A(yù)I移動端芯片麒麟970，搶先一步占領(lǐng)AI芯片制高點，引起業(yè)界廣泛關(guān)注。麒麟970采用了行業(yè)高標(biāo)準(zhǔn)的TSMC 10nm工藝，集成了55億個晶體管，實現(xiàn)了1.2Gbps的峰值下載速率，創(chuàng)新性地集成了NPU專用硬件處理單元，并設(shè)計了HiAI移動計算架構(gòu)。

2018年9月，華為海思再次發(fā)布了新一代產(chǎn)品麒麟980。該產(chǎn)品基于CPU、GPU、NPU、ISP和DDR，實現(xiàn)了全系統(tǒng)融合優(yōu)化的異構(gòu)架構(gòu)，并創(chuàng)下了六項世界第一：首次使用領(lǐng)先的TSMC 7nm制造工藝，首次在移動端芯片搭載雙NPU，首先實現(xiàn)基于ARM Cortex-A76 CPU架構(gòu)進(jìn)行商業(yè)開發(fā)等。其中，搭載的寒武紀(jì)NPU采用雙核結(jié)構(gòu)，其圖像識別速度比麒麟970提升120%。

此外，華為海思在監(jiān)控SOC芯片領(lǐng)域市占率全球第一，其集成AI本地推斷功能的監(jiān)控SOC必將在市場中占據(jù)重要位置。

（3）百度

百度聯(lián)合硬件廠商推出DuerOS智慧芯片，是百度在人工智能與硬件設(shè)備一體化方面的新探索。DuerOS智慧芯片擁有低成本芯片和模組，可以以芯片嵌入的形式放到任何硬件中，能夠更加快速而廣泛地應(yīng)用到更多場景。可以看出，百度在利用“算法+芯片”的組合實現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化落地。

2018年7月，百度發(fā)布首款云端AI芯片“昆侖”，這是百度基于八年的CPU、GPU和FPGA的AI加速器研發(fā)經(jīng)驗，在中國大規(guī)模AI運算實踐中，經(jīng)過20多次迭代產(chǎn)生的芯片。相對于谷歌TPU擅長浮點計算，百度AI芯片更擅長混合精度計算，一些場景下計算性能強2-3倍，同時功耗更低，將應(yīng)用于未來的自動駕駛、圖像識別等領(lǐng)域。

2、傳統(tǒng)芯片公司

由于人工智能算法逐漸開源和普及，一些存在多年的成熟的芯片設(shè)計企業(yè)迅速完成了人工智能算法的吸收和研究，針對特定應(yīng)用領(lǐng)域推出了終端AI芯片。這些成熟的芯片設(shè)計公司在成本控制、芯片定義、客戶渠道方面具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢。

集成AI功能的音視頻SOC芯片系列可廣泛應(yīng)用于機頂盒、數(shù)字電視、智能音箱、平板電腦等家電及消費電子市場，應(yīng)用領(lǐng)域眾多，市場空間巨大，是消費電子的主戰(zhàn)場之一。中國音視頻SOC芯片的巨頭公司全部入場，未來競爭將十分激烈。

（1）杭州國芯

作為知名機頂盒SOC芯片設(shè)計公司的杭州國芯，針對語音識別領(lǐng)域， 2017年推出了集成NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的SOC級AI芯片，其針對人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的特點，將算法、軟件、硬件深度整合，是一顆具備高智慧、低功耗、全集成特點的全新語音交互AI芯片，能夠幫助終端產(chǎn)品實現(xiàn)本地離線、低功耗和可移動的語音識別，主要面向智能音箱、智能電視、智能玩具等熱點領(lǐng)域。

（2）瑞芯微

作為數(shù)字音視頻、移動多媒體芯片研發(fā)廠商，瑞芯微2018年推出了其首次采用CPU+GPU+NPU硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計的AI芯片，其特點是融合了瑞芯微在機器視覺、語音處理領(lǐng)域的多年經(jīng)驗，硬件性能高、平臺兼容性強。2019年初發(fā)布了定位于IoT領(lǐng)域的最新AI芯片，支持語音喚醒和識別、人臉檢測和識別等。目前，瑞芯微的AI芯片已經(jīng)用于喜馬拉雅智能音箱、阿里巴巴人臉支付產(chǎn)品上。

（3）晶晨半導(dǎo)體

晶晨半導(dǎo)體是一家OTT/IPTV機頂盒以及智能電視和智能家居芯片設(shè)計公司。目前，晶晨半導(dǎo)體提出將在鞏固智能電視技術(shù)和市場優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，融合人工智能的創(chuàng)新科技，積極開發(fā)含有嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的人工智能電視系列芯片，向萬物智能互聯(lián)生態(tài)邁進(jìn)。產(chǎn)品方面，晶晨推出了12nm 超高性能六核人工智能顯示芯片，內(nèi)置NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）處理器的半通用終端AI芯片，可用于智能攝像頭、智能音箱等智能家居領(lǐng)域。

（4）全志科技

全志科技是一家專注于智能終端應(yīng)用處理器SOC、高性能模擬器件和無線互聯(lián)芯片的設(shè)計公司。近期，全志科技在多個系列芯片產(chǎn)品中融合了語音識別、圖像識別的人工智能技術(shù)，具有視覺和語音算法加速模塊。

（5）聯(lián)發(fā)科

聯(lián)發(fā)科是全球知名的IC設(shè)計公司，專注于無線通訊及數(shù)字多媒體技術(shù)。2018年底，聯(lián)發(fā)科發(fā)布了內(nèi)建多核心人工智能處理器的芯片P70。2019年初，聯(lián)發(fā)科又將手機領(lǐng)域的AI專核（APU）策略引入到智能音箱及其他智能硬件中，支持終端側(cè)AI解決方案。

3、初創(chuàng)芯片公司

部分高校、科研院所和海歸團隊，基于AI算法及芯片的技術(shù)積累，創(chuàng)辦多家AI芯片公司，針對某些特定應(yīng)用領(lǐng)域的需求，推出定制化的AI芯片。

（1）寒武紀(jì)

寒武紀(jì)科技的前身是中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所下的一個課題組，早在2008年就開始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和芯片，并于2012年開始陸續(xù)發(fā)表研究成果，公司創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官陳天石教授是處理器架構(gòu)和人工智能領(lǐng)域享有國際盛譽的青年科學(xué)家。寒武紀(jì)主要產(chǎn)品是各類智能云服務(wù)器、智能終端以及智能機器人的核心處理器芯片。

2018年5月，寒武紀(jì)發(fā)布了首款云端AI芯片MLU100。該芯片采用了最新的 MLUv01架構(gòu)和TSMC 16nm 工藝，可工作在平衡模式（主頻 1Ghz）和高性能模式（1.3GHz）主頻下，等效理論峰值速度則分別可以達(dá)到 128 萬億次定點運算和166.4 萬億次定點運算，其功耗為 80w/110w。同時，寒武紀(jì)還發(fā)布了終端AI芯片1M，也是其第三代機器學(xué)習(xí)專用芯片，1M綜合性能是其前代產(chǎn)品十倍。

（2）地平線

地平線成立于2015年，創(chuàng)始人是前百度深度學(xué)習(xí)研究院負(fù)責(zé)人余凱。BPU(BrainProcessing Unit)是地平線機器人自主設(shè)計研發(fā)高效的人工智能處理器架構(gòu)IP，支持ARM/GPU/FPGA/ASIC，專注于自動駕駛、人臉圖像辨識等專用領(lǐng)域。地平線基于高斯架構(gòu)的嵌入式人工智能解決方案在智能駕駛、智能生活、公共安防三個領(lǐng)域開始進(jìn)行應(yīng)用，地平線的第一代BPU采用TSMC的40nm工藝，相對于傳統(tǒng)CPU/GPU,能效可以提升2~3個數(shù)量級(100~1,000倍左右)，目前處在量產(chǎn)前階段。

（3）比特大陸

比特大陸成立于2013年，是一家專注于高速、低功耗定制數(shù)字貨幣礦機芯片設(shè)計研發(fā)的公司。

比特大陸在2017世界人工智能大會上發(fā)布了面向人工智能應(yīng)用的專用定制芯片Sophon BM1680，深度學(xué)習(xí)加速卡SC1和SC1+，以及智能視頻分析服務(wù)器SS1，正式進(jìn)軍人工智能行業(yè)。2018年10月，比特大陸發(fā)布了新一代終端人工智能芯片BM1880，其比上一代產(chǎn)品性能提升5倍以上，一同發(fā)布的還有算豐智能服務(wù)器SA3、嵌入式AI迷你機SE3、3D人臉識別智能終端以及基于BM1880的開發(fā)板、AI模塊、算力棒等產(chǎn)品，開始全力向?qū)Ｓ媒K端AI芯片邁進(jìn)。

（4）嘉楠科技

嘉楠科技成立于2013年，是最早專注于數(shù)字區(qū)塊鏈計算設(shè)備的公司之一。目前推出了同時具備視覺識別和語音識別的人工智能終端芯片勘智@K210系列芯片。該芯片具備高速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（KPU）和音頻處理加速器（APU）,可靈活與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、軟件系統(tǒng)、云計算平臺等相關(guān)的基礎(chǔ)信息技術(shù)相結(jié)合，可廣泛應(yīng)用于廣告/大數(shù)據(jù)收集、安防監(jiān)控、物流檢測、無人商店、疲勞安全監(jiān)測、電力/電源控制、玩具及機器人等市場，并且已經(jīng)在智能家居、智慧工廠、人臉識別等多個領(lǐng)域有成功應(yīng)用案例。

（5）西井科技

西井科技成立于2015年5月，是一家開發(fā)“類腦AI芯片+算法”的科技公司，其芯片用FPGA電路模擬神經(jīng)元，成品有100億規(guī)模的仿真神經(jīng)元，以實現(xiàn)SNN的工作方式。其產(chǎn)品Deepsouth與 IBM的truenorth構(gòu)成競品。由于架構(gòu)特殊，這些芯片計算能力強，可用于基因測序、模擬大腦放電等醫(yī)療領(lǐng)域。同時，西井科技還有一款5000萬個神經(jīng)元的商用芯片，由于體積小、功耗低，可用于便攜式醫(yī)療設(shè)備。

（6）啟英泰倫

成都啟英泰倫科技有限公司成立于2015年11月，是一家專注于人工智能終端芯片設(shè)計及配套智能算法引擎開發(fā)的公司。2016年9月，推出了全球首款深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能語音識別芯片CI1006。CI1006芯片集成了啟英泰倫自主知識產(chǎn)權(quán)的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元BNPU，也采用了ARM最為先進(jìn)的MCU內(nèi)核Cortex-M4F，形成專用的SoC架構(gòu)，具備高性能、低功耗、高識別率、低成本等優(yōu)點，可以支持本地語音檢測、喚醒，以及數(shù)百條離線命令詞條的識別。

（7）ThinkForce

ThinkForce成立于2017年，是一家由依圖科技戰(zhàn)略投資的智能芯片研發(fā)商。依圖作為國內(nèi)四大CV（計算機視覺）獨角獸之一，擁有強大的AI算法能力和人臉數(shù)據(jù)庫。2019年5月，依圖召開發(fā)布會推出了與ThinkForce聯(lián)合開發(fā)的云端深度學(xué)習(xí)推理定制化SoC芯片“求索”?！扒笏鳌辈捎昧俗灾髦R產(chǎn)權(quán)的Many Core架構(gòu)，運用在依圖的云端和邊緣服務(wù)器上，針對視覺領(lǐng)域不同運算進(jìn)行加速，適用于人臉識別、車輛檢測、視頻結(jié)構(gòu)化分析、行人再識別等多種視覺推理任務(wù)。AI芯片的量產(chǎn)標(biāo)志著依圖完成了從算法到芯片的跳躍，形成了軟件到硬件的垂直整合能力及完善的人工智能軟硬件方案。

4、算法公司

部分AI算法公司苦于無法找到充分滿足算法需求的芯片，希望依靠自身能力提供完整的軟硬件解決方案，因此，開始根據(jù)自己的需求開發(fā)完全定制化的AI芯片。

隨著AI算法在視覺識別和語音識別領(lǐng)域的快速落地，相關(guān)算法公司意識到“算法+芯片+數(shù)據(jù)”的模式能夠有效實現(xiàn)規(guī)?；⒔档统杀尽Ｔ谡Z音識別領(lǐng)域，由于支持AI語音識別算法的終端ASIC的芯片復(fù)雜度相對較低，部分算法公司已經(jīng)研發(fā)出專用于語音識別的AI芯片。主要代表有云知聲、思必馳等。

圖3：我國AI芯片企業(yè)分布

資料來源：公開資料、九鼎投資整理

03

重點領(lǐng)域—AI語音識別市場

3.1 市場規(guī)模

語音語義識別是指通過語音信號處理和語義識別，使得計算機自動理解人類口述語言的技術(shù)。語音識別主要步驟為信號搜集、降噪、特征提取解碼三步，提取的特征在后臺由經(jīng)過語音大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的語音模型對其進(jìn)行解碼，最終把語音轉(zhuǎn)化為文本。語義識別則通過自然語言分析，理解人類語言表達(dá)的意思。

根據(jù)Research and Markets研究預(yù)測，全球智能語音市場將持續(xù)快速增長，到2020年市場規(guī)模將達(dá)到191.7億美元。目前階段，語音識別應(yīng)用市場主要為智能音箱、智能語音交互家電等領(lǐng)域，可以預(yù)見，智能語音識別還將在自動駕駛、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域得到深度應(yīng)用。語音語義識別的終極發(fā)展目標(biāo)為多語言自動翻譯技術(shù)及設(shè)備，一旦該最終目標(biāo)成為現(xiàn)實，將有可能徹底打破不同語言之間的交流障礙，重現(xiàn)“巴比倫之塔”，對人類社會產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。

1、智能音箱市場

智能音箱領(lǐng)域正在迎來爆發(fā)式增長。目前，包括亞馬遜、谷歌、阿里、小米、百度、京東、華為在內(nèi)的全球互聯(lián)網(wǎng)、手機巨頭陸續(xù)進(jìn)入智能音箱領(lǐng)域， 并將其提升到戰(zhàn)略產(chǎn)品的高度。一方面，智能音箱作為智能家居的入口，有望帶動其他硬件產(chǎn)品快速增長；另一方面，通過智能音箱作為家庭數(shù)據(jù)入口，各巨頭有望在未來拓展其它商業(yè)模式。

2018年全球市場智能音箱出貨量約為8620萬臺，同比增加170%，遠(yuǎn)超市場預(yù)期。2018年中國智能音箱累計出貨量超過2000萬臺。2018年第四季度達(dá)到860萬臺，阿里巴巴、小米和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭占據(jù)市場前列，市場份額分別為31%、29%和28%。

表2：主要智能語音音箱出貨量及采用芯片方案統(tǒng)計（單位：萬臺）

資料來源：公司官網(wǎng)、智東西、九鼎投資整理

2、智能語音交互家電市場

除了迅速增長的智能音箱領(lǐng)域，各大家電廠商也都在積極集成語音交互功能。語音交互既能為產(chǎn)品增加一個新穎獨特的功能，也能成為家庭語音入口并持續(xù)積累用戶行為信息。

1）智能電視市場

隨著以小米電視為代表的智能電視逐步普及，看電視的方式在過去三年間發(fā)生了巨大的變化，年輕一代的電視觀眾迅速完成了從被動收看直播到主動點播甚至搜索內(nèi)容的模式轉(zhuǎn)變。語音交互為智能電視的內(nèi)容搜索功能帶來了極大的便利，將有力地帶動高質(zhì)量付費內(nèi)容的收入增長。目前，創(chuàng)維、小米、暴風(fēng)、海爾等均已推出智能語音識別電視。

2017年，中國智能電視銷量達(dá)4736.5萬臺，同比增長13.8%，2018年智能電視銷量將突破5000萬臺。預(yù)計語音交互將迅速成為智能電視的標(biāo)準(zhǔn)配置，成為語音交互技術(shù)的另一個巨大市場。

2）智能語音空調(diào)

2017年，全國空調(diào)內(nèi)銷量8875.5萬臺,同比增長46.8%。近幾年，空調(diào)每年內(nèi)銷量保持在6000萬臺以上，美的、格力、海爾、奧克斯、長虹均已推出語音智能空調(diào)，具有智能語音交互功能的空調(diào)市場空間巨大。

3）其它語音交互市場

2018年以來，具備語音識別功能的兒童故事機（機器人）、自動晾衣架等產(chǎn)品的出貨量及增速均超過預(yù)期，帶來大量的智能語音識別芯片需求。根據(jù)最新的市場調(diào)研粗略估計，全國自動晾衣架年出貨量超過3000萬件，兒童故事機（機器人）年出貨量也有望達(dá)到4000萬臺。預(yù)計語音識別功能的滲透率將在未來3年超過50%。

3.2 發(fā)展態(tài)勢

1、終端語音識別芯片集成AI模塊趨勢明確，但是在集成方式、功能定位方面存在不同策略。

目前，運用于終端語音識別的AI芯片分為通用型、半通用型和專用型。通用型AI芯片類似CPU，AI算法直接在主控芯片的計算單元中加速，可以保證該芯片能適應(yīng)不同應(yīng)用場景需要，靈活性較強，但成本和功耗相對較高，例如應(yīng)用于天貓智能音箱的聯(lián)發(fā)科芯片。半通用型AI芯片采用異構(gòu)設(shè)計，常為CPU+NN模塊的方式，NN模塊專門加速AI算法，CPU作為補充，意圖在靈活性及成本、功耗取得折中，例如應(yīng)用在小米小愛同學(xué)智能音箱的晶晨芯片。專用型芯片是針對語音識別設(shè)計的AISC芯片，實現(xiàn)更低的成本及功耗，靈活性稍弱。由于語音識別應(yīng)用逐漸成熟，市場需求逐步明確，針對特定場景的高效率、低功耗專用型AI芯片將成為主流產(chǎn)品。

此外，目前上市的語音終端產(chǎn)品中，針對不同的應(yīng)用市場，部署的AI算法復(fù)雜程度各有不同。有的僅實現(xiàn)離線狀態(tài)下關(guān)鍵詞喚醒，如智能音箱；有的則實現(xiàn)了關(guān)鍵詞識別、離線對話等輕量級的語音語義識別，如智能家電；有的需要在離線狀態(tài)下依然支持全功能的語音語義識別，如車載場景?？梢酝茢?，由于AI算法尤其是訓(xùn)練算法的復(fù)雜性及不斷演進(jìn)，語音及語音識別仍將以云端運算為主。但同時，隨著語音算法的進(jìn)化和終端芯片的迭代升級，終端AI語音芯片將部署更多的AI算法加速模塊，以實現(xiàn)更快的響應(yīng)速度，滿足車載等多元化的場景需求，與云端訓(xùn)練和推理互補，提升用戶體驗。

2、傳統(tǒng)專業(yè)芯片設(shè)計公司的加入，加快了語音識別芯片的落地和量產(chǎn)。

國內(nèi)杭州國芯、啟英泰倫等AI芯片公司率先量產(chǎn)語音識別終端AI芯片，各音視頻SOC芯片巨頭公司聯(lián)發(fā)科、瑞芯微、全志、晶晨也逐步推出類似產(chǎn)品。專業(yè)芯片設(shè)計公司與算法公司合作，憑借自身成熟的芯片設(shè)計、產(chǎn)品定義和成本控制能力，推出了低成本、低功耗、可離線喚醒和語音識別功能的AI芯片，應(yīng)用于在智能音箱、智能家電等終端產(chǎn)品中，預(yù)計2019年出貨量將達(dá)到千萬級，未來3-5年將保持快速增長。

3、算法公司開始延伸至芯片設(shè)計環(huán)節(jié)，形成算法和芯片公司既互補又競爭的格局。

國內(nèi)語音識別算法公司中，科大訊飛占據(jù)主導(dǎo)地位，同時有云知聲、出門問問、思必馳、ROKID、依圖科技等知名的初創(chuàng)AI公司，形成一超多強的局面。各家在算法總體水平上相對接近，各有擅長的細(xì)分領(lǐng)域。為了更好的將算法方案落地并通過規(guī)?；档统杀荆糠终Z音算法公司開始自研AI芯片，推出能夠加速自有算法的AI專用型芯片，幫助其更快的在特定應(yīng)用領(lǐng)域形成落地應(yīng)用。部分算法公司通過合資設(shè)立芯片公司、與傳統(tǒng)芯片公司合作開發(fā)等多種方式進(jìn)入AI芯片領(lǐng)域。算法及方案公司開發(fā)芯片，可以更加準(zhǔn)確的把握其自身的功能需求，但其在產(chǎn)品定義、成本控制、研發(fā)周期、供應(yīng)鏈管理等多個環(huán)節(jié)的競爭力還有待時間檢驗。

（1）科大訊飛

科大訊飛是國內(nèi)語音識別領(lǐng)域唯一的上市公司，擁有全鏈路的語音識別技術(shù)，建立了開放的云平臺，利用AI算法技術(shù)和平臺級業(yè)務(wù)，將語音能力授權(quán)給第三方。目前，業(yè)務(wù)已從政府、教育領(lǐng)域拓展至醫(yī)療、車載和消費電子等領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，科大訊飛與商湯合作，推出圖像診斷加自動問診人工智能醫(yī)療平臺；在車載領(lǐng)域，全力推動前裝市場，替換傳統(tǒng)巨頭Nuance的市場份額；在智能音箱領(lǐng)域，與京東設(shè)立合資公司叮咚，但2018年合作終止，叮咚音箱成為京東子公司。科大訊飛內(nèi)部有一支專門研發(fā)AI芯片的團隊，取得了階段性成果。

（2）思必馳

思必馳從教育領(lǐng)域語音識別起家，擁有很強的本地語音識別技術(shù)。目前正全力進(jìn)入車載、家居語音行業(yè)。在智能音箱領(lǐng)域，為國內(nèi)一半以上產(chǎn)品提供語音識別算法和方案，合作方包括小米小愛、天貓精靈、華為和網(wǎng)易等；在家居方面，2019年開始推廣早教故事機等消費電子。2018年，思必馳聯(lián)合中芯國際成立的合資公司深聰智能推出語音終端AI芯片，將思必馳的算法和芯片架構(gòu)深度融合，推出低功耗終端AI語音芯片，目標(biāo)市場為智能家居領(lǐng)域包括音箱、電視、白色家電等。

（3）云知聲

云知聲具有全鏈路語音識別技術(shù)，主要布局物聯(lián)網(wǎng)語音識別，在家居和車載領(lǐng)域較為突出，客戶覆蓋格力、美的、長虹等，同時服務(wù)近100家車載語音識別方案和品牌商。目前，云知聲業(yè)務(wù)拓展至醫(yī)療、司法等領(lǐng)域。云知聲是最早成立芯片設(shè)計團隊的AI語音算法公司，2018年量產(chǎn)首款A(yù)I芯片，2019年將量產(chǎn)第二代面向物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的AI芯片，主要面向白色家電。

（4）出門問問

出門問問的策略是軟硬件一體化，通過智能音箱以及智能手表和耳機等可穿戴設(shè)備切入，逐步擴展到車載和家居場景。與戰(zhàn)略投資者谷歌深度合作，排名全球智能手表銷售量前四；與戰(zhàn)略投資者大眾汽車深度合作，已經(jīng)進(jìn)入車載前端市場，推出語音輸入導(dǎo)航、信息點搜索、即時通訊等功能的智能后視鏡。與杭州國芯合作推出了“問芯”AI語音模組。

（5）ROKID

ROKID在2017年攜手阿里推出全棧語音開放平臺，為業(yè)界提供一站式語音解決方案和開發(fā)者平臺，面向全行業(yè)開放語音識別、語音合成、語義理解、聲紋識別、麥克風(fēng)陣列、信號分析處理等多項技術(shù)。同時，ROKID也在2018年與杭州國芯合作推出自己的AI芯片KAMINO。

（6）其它

此外，由于語音識別在人工智能領(lǐng)域中較為成熟、落地最早，陸續(xù)有互聯(lián)網(wǎng)和算法公司開始進(jìn)入該領(lǐng)域。百度和搜狗主要以電腦和手機端的輸入法為技術(shù)基礎(chǔ)發(fā)展語音識別，在物聯(lián)網(wǎng)終端需要的聲音信號處理、多麥克風(fēng)陣列的噪聲控制、聲源識別等算法上積累較少。依圖科技作為計算機視覺識別領(lǐng)先企業(yè)，在2018年底發(fā)布了語音產(chǎn)品，在權(quán)威中文普通話數(shù)據(jù)集測試重表現(xiàn)較好。獵戶星空作為自主研發(fā)語音交互、圖像識別、視覺導(dǎo)航等全鏈條人工智能技術(shù)的初創(chuàng)公司，其搭建了數(shù)十名人員構(gòu)成的芯片開發(fā)團隊，與瑞芯微合作推出了語音識別AI芯片OS1000RK，目前用于喜馬拉雅音箱。

表3：五大語音識別公司對比

資料來源：企業(yè)公開資料、九鼎投資整理

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行業(yè)發(fā)展趨勢

1、目前，AI語音芯片處于發(fā)展初期，多家成熟芯片設(shè)計公司、算法及方案公司和初創(chuàng)芯片公司正陸續(xù)推出AI語音芯片。

當(dāng)前AI語音芯片企業(yè)可以大概劃分為四類：一是互聯(lián)網(wǎng)、通信類巨頭的芯片設(shè)計團隊；二是存在多年的成熟的芯片設(shè)計公司；三是新創(chuàng)立的AI芯片創(chuàng)業(yè)團隊/公司；四是延伸做AI芯片的算法及方案公司。

其中，互聯(lián)網(wǎng)和通信類巨頭在算法和數(shù)據(jù)方面具有一定優(yōu)勢；成熟芯片設(shè)計公司在成本控制、芯片定義、供應(yīng)鏈管理、客戶渠道方面具有優(yōu)勢；初創(chuàng)芯片公司在芯片前沿架構(gòu)和定制化方面具有優(yōu)勢；算法及方案公司在整合芯片下游算法和應(yīng)用方案上具有優(yōu)勢。如果算法和應(yīng)用方案持續(xù)快速演進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭及算法公司將占據(jù)一定優(yōu)勢；在市場需求趨于穩(wěn)定后，成熟的芯片設(shè)計公司將逐步獲取優(yōu)勢。

2、中短期內(nèi)，終端AI芯片受下游需求拉動，將快速發(fā)展。

第一，人工智能在很多場景已經(jīng)實現(xiàn)了商業(yè)化運用，大部分場景均需要本地化的推斷運算，因此終端AI芯片必不可少，且需求巨大。尤其在視頻監(jiān)控、智能家居、無人駕駛語音交互等領(lǐng)域，支持本地推斷功能的終端AI芯片將是實現(xiàn)人工智能落地的關(guān)鍵要素。

第二，終端AI芯片根據(jù)具體應(yīng)用場景深度定制，需求明確，芯片公司可以在設(shè)計架構(gòu)層面進(jìn)行算法實現(xiàn)的創(chuàng)新、壓縮和優(yōu)化，實現(xiàn)高效的輕量級人工智能，算法及芯片開發(fā)技術(shù)難度低于云端芯片。

3、近期，語音識別是終端AI芯片落地的重要領(lǐng)域，形成了算法和芯片公司既互補又競爭的格局。

由于傳統(tǒng)芯片設(shè)計公司和算法及方案公司的共同發(fā)力，具備語音識別AI算法加速功能的終端AI芯片逐漸成熟，尤其是傳統(tǒng)芯片公司的加入，推出了多款低成本、低功耗的AI語音芯片。雖然，目前各種語音識別終端AI芯片在集成方式、功能定位方面存在不同策略，但是在終端芯片集成AI語音識別功能的趨勢已經(jīng)很明確。能否更好的與云端互補，實現(xiàn)更強的AI算法加速能力，在性能、成本、功耗等多方面取得平衡，將考驗終端AI芯片廠商的綜合實力，也是未來行業(yè)內(nèi)公司最關(guān)鍵的競爭力體現(xiàn)。

4、長期來看，云端ASIC AI芯片發(fā)展?jié)摿薮?，是人工智能巨頭的戰(zhàn)略必爭之地。

由于云端訓(xùn)練算法十分復(fù)雜，并且還處于持續(xù)發(fā)展過程中，短期內(nèi)GPU/FPGA等靈活性較高的芯片依然將占據(jù)市場主流地位。待人工智能算法基本穩(wěn)定，且規(guī)?；斯ぶ悄軙r代到來后，云端ASIC AI芯片才會迎來爆發(fā)式增長。

未來隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展成熟，數(shù)據(jù)的處理能力將成為最重要的生產(chǎn)要素，開發(fā)擁有強大訓(xùn)練和推理能力的云端AI芯片是各大人工智能企業(yè)的關(guān)鍵目標(biāo)。因此，長期來看，云端ASIC形態(tài)的AI芯片將成為人工智能時代各巨頭的戰(zhàn)略必爭之地。由于云端人工智能芯片與信息安全關(guān)系緊密，該領(lǐng)域也將成為各國政府關(guān)注的焦點。