誰能引領國內人工智能芯片產業突圍?

未來因人工智能邊緣運算推理端和雲端推理(Inferencing)芯片及設備成本,性能，耗電,效率的考量,以及各種處理器的特性不同,我們預期特定用途集成電路(ASIC)或系統集成電路(SoC,systemonchip)未來將在設備，邊緣運算，及雲端推理市場和設備，邊緣運算，小部分雲端訓練市場遍地開花,百花齊放,根據產業鏈調查，我們認為中國在處理器/芯片領域的投資有加速的跡象，AI芯片的創業企業目前已達到40家左右。

而中國的人工智能半導體公司像華為海思(HiSilicon),寒武紀(Cambricon),地平線(HorizonRobotics),彼特大陸(Bitmain),耐能(Kneron),肇觀(NextVPU)，及大數據系統公司如百度，阿里巴巴及安防龍頭海康威視，大華將追隨國際大廠陸續推出人工智能特定用途集成電路和系統芯片,從過去的模仿和追趕模式改為提前佈局的思路,加上今年中國科創板融資平臺的加持,相信一定可以孵育出未來世界級的人工智能芯片設計龍頭公司。

但就未來2-3年來看，因為有強大的財物資源來支持10納米以下先進製程工藝的電子設計自動化軟件(EDAtool)，驗證(Verification)，光掩膜(PhotoMask)成本的躥高(請參考圖表)，最有實力的半導體設計團隊，及其對人工智能深入學習系統的知識及各種設備人工智能化的需求，我們預測華為海思將能引領國內人工智能芯片產業突圍;

而比特大陸因為深諳IP，芯片，模塊，到平臺或生態系的爭戰，我們不排除比特大陸反而領先其他一些一線設計公司率先推出些雲端人工智能的推理/訓練芯片及解決方案模塊;

當然，我們還是認為純算法及半導體設計公司寒武紀，目前有較佳的設計團隊及較充裕的估值融資能力來陸續推出邊緣運算端及雲端推理的人工智能芯片;

最後因為SAELevel4/5自動駕駛平臺成本過高及生態系組成龐大及複雜，目前我們對地平線在自動駕駛的解決方案方面的短期營運及獲利模式存疑。

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華為海思：後發先至

在供應全球智能手機第二大廠，中國智能手機第一大廠華為超過近六成的應用處理器及基頻芯片，及率先數月於高通及聯發科採用臺積電的7納米制程工藝推出的麒麟980芯片，讓華為的Mate20手機大賣，並讓華為整體智能手機在國內的市佔從2017年的20%，提高到2018年的27%，及2018年四季度的29%，預期這也將同時拉昇華為海思(HiSilicon)在全球無晶圓設計公司的市佔到6-7%或是在2019年成為前五大。

而7納米的麒麟980芯片是整合了寒武紀(Cambricon)設計的Cambricon-1M神經處理單元(NPU,NeuralProcessingUnit)專利區塊來讓攝像頭看得更全,更清,更快,更久,讓麥克風聽得更清,更廣,識別場景,推測用戶行為意圖,和適時處理高性能或高效率任務,根據華為公佈的資料,在人工智能性能比上，其NPU是一般CPU的25倍，GPU的6.25倍(25/4)，能效比上，NPU更是達到了CPU的50倍，GPU的6.25倍(50/8)。

但因為目前其邊緣運算端神經處理單元架構簡單,我們估計此專利區塊芯片應不超過整體芯片面積(基頻和應用處理器整合在一起的系統芯片面積)的10%。但因為我們預期採用臺積電7納米EUV製程工藝的華為海思麒麟990芯片，將使用海思自行設計的人工智能專利區塊AscendLiteSKU;

而蘋果(NeuralEngine,5TeraOPS)高通(NeuralProcessingEngineSDKSoftwareDevelopmentKit，<8TeraOPS)，聯發科(NeuroPilotSDK,AndroidNeuralNetworkNNAPI聯發科NeuroPilotSDK)也將陸續整合其人工智能專利區塊及軟件到其手機應用處理器(Applicationprocessor)中，這將對寒武紀及其他人工智能算法及芯片公司在智能手機及聯網物(IoT)設備端的芯片發展造成限制。

華為海思因為有這樣強大的財物資源來支持7納米以下先進製程工藝的電子設計自動化軟件(EDAtool)，驗證(Verification)，光掩膜(PhotoMask)成本的躥高，擁有國內最強的半導體設計團隊，及其龐大的系統知識及各種設備對人工智能化的需求，我們預測華為海思將後發先至引領國內人工智能芯片產業突圍。

華為海思今年將陸續問世的7納米昇騰Ascend-Max910ASIC(整合8顆芯片dies)，及1,024顆昇騰910芯片的AscendCluster(256PetaFLOPS)，使用12納米昇騰Ascend-mini(310),-Lite,-Tiny,-NanoASIC推出的Atlas200加速模塊,Atlas300加速卡,Atlas500智慧小站，Atlas800私有云解決方案一體機，MDC600移動數據中心(MobileDataCenter)。

我們預期這些AI芯片及系統，陸續將對英偉達，賽靈思，英特爾，谷歌在雲端及邊緣運算端人工智能芯片及平臺的地位，帶來挑戰，但特定用途IC的專用性缺點會讓華為海思切入像是外部安防等系統公司客戶時，碰到些安防公司系統知識領域不願意外洩的問題。

寒武紀：從設備端步入雲端

寒武紀(Cambricon)是於2016年在北京成立，核心成員陳天石及陳雲霽兄弟都曾在中科院計算所工作，專攻計算機處理器結構優化和人工智能。

而後來寒武紀在拿到中關村科技園區支持資金及上海市政府對神經網絡處理器，深度學習處理器IP核項目，智能處理器核項目等多項補助近6,000萬人民幣，加上多次拉高估值的融資，於2018年5月3日,發佈了使用TSMC7nm工藝IP的1M，每瓦速度達3.1-3.3兆次運算，為10納米1A智財權專利區塊的10倍左右，且超越英偉達V100的每瓦速度達0.4兆次運算，其8位運算效能比達5Tops/watt(每瓦5兆次運算)。

寒武紀提供了三種尺寸的處理器內核(2Tops/4Tops/8Tops)以滿足不同領域下，不同量級智能處理的需求(智能手機、智能音箱、攝像頭、自動駕駛)。

Cambricon也介紹以TSMC16nm工藝製程設計的MLU100及MLU200雲端服務器AI芯片，具有很高的通用性，可滿足計算機視覺、語音、自然語言處理和數據挖掘等多種雲端推理，甚至訓練的任務。

在發佈會上，聯想(ThinkSystemSR650)，中科曙光(Phaneron服務器)，科大訊飛(翻譯機2.0)都介紹了使用CambriconMLU100芯片相對應的雲端服務器。

此外，專為開發者打造的CambriconNeuWare人工智能軟件平臺，加上支持TensorFlow,Caffe,MXNet等主流機器學習框架(Framework)，讓寒武紀在尚未扭虧為盈的情況下(估計2017年虧損超過1,000萬人民幣以上)，2018年營收連1,000萬美金都達不到的狀況下(2016/2017年營收估計約400萬人民幣上下)，市值已被拉高到超過25億美元。

地平線：賣人工智能解決方案模塊

地平線(HorizonRobotics)創辦人是前百度深度學習研究院負責人餘凱、還有前華為芯片研發架構師周峰，地平線不是隻做芯片，在軟件方面，地平線已經研發出了自動駕駛的雨果神經網絡OS平臺及智能家居的安徒生平臺。

地平線的目標是做分支處理單元(BPU,Branchprocessingunit)的人工智能算法架構+嵌入式芯片的(EmbeddedARM,CPU,GPU,FPGA)自動駕駛(征程2.0處理器),智能城市,智能商業(旭日1.0處理器)的人工智能設備終端解決方案模塊(具有感知，識別，理解，控制的功能)給產品廠商。

地平線的整個流程是根據應用場景需求，設計算法模型，在大數據情況下做充分驗證，模型成熟以後，再開發一個芯片架構去實現，該芯片並不是通用的處理器，而是針對應用場景跟算法是結合在一起的人工智能算法處理器，得到芯片大小,執行,耗能(Area、Performance、Power)的綜合解決方案。

地平線BPU架構的解決方案只可以用在符合車規的FPGA或GPU等計算平臺上，下一步地平線會將自己的BPU處理器IP授權給國際廠商，讓他們生產車規級處理器。

智能駕駛方面，基於高斯架構研發的ADAS產品(征程1.0處理器)也會作為重點推進,SAEL3/L4的無人駕駛Matrix1.0平臺，也會持續落實與系統廠商像是博世的技術合作，計劃在年中實現特定道路的自動駕駛;

智能生活方面，除與美的的合作之外，地平線繼續在家電、玩具、服務機器人等領域發力;公共安防方面，地平線去年與英特爾在北美安防展上進行聯合展示。

類似於寒武紀，地平線於2018年11月27日獲得近10億美金的B輪融資，持續拉高其市值。

從挖礦機轉雲端人工智能推理模塊的比特大陸：

由CEO詹克團及創辦人吳忌寒於2013年聯合成立的挖礦機及芯片霸主比特大陸(BITMAIN)於2017年11月,正式介紹其AIASIC芯片品牌SOPHON(算豐)，宣佈全球首款雲端安防及大數據人工智能推理系列的張量加速計算芯片28nmBM1680的震撼面世，並展示了視頻圖像分析、人臉人體檢測的演示。

並同步發佈了SOPHON.AI官網，並將系列產品在官網中面向全球發售。

BITMAIN致力於通過強大的芯片工程、快速迭代和系統設計製造能力，提供最具性價比、最具性能功耗比的AI計算力，同時致力於為行業定製、優化全棧的硬件和系統方案，從而極大降低行業+AI的難度，促進AI普及。

BM1682在2017年12月已進入流片階段，並於2Q18量產。

12nm的BM1684是預計於1Q19量產及第四代的12納米芯片BM1686是預計於2H19量產。這兩款芯片會擁有6/9TeraFlops的能力和30W的功耗。

BM1880是比特大陸於2018年10月發佈的一款設備端AI芯片，將主要應用於安防、互聯網及園區等領域BM1880芯片可以作為深度學習推理加速的協處理器，也可以作為主處理器從以太網接口或USB接口接收視頻流、圖片或其它數據，執行推理和其他計算機視覺任務，其它主機也可以發送視頻流或圖片數據給BM1880，BM1880做推理並將結果返回主機。

比特大陸將於2019年推出第二代產品BM1882，以及2020年的BM1884，按照規劃，BM1882和BM1884的主要應用場景將是智能攝像機、智能機器人和智能家居等。雖然目前比特幣跌破4,000美元以下，佔比特大陸98%的礦機銷售，自營挖礦業務要是採用兩年折舊幾乎是無利可圖(除了於4Q18推出的7納米BM1391挖礦芯片及S15挖礦機應可獲利外)；

而AI芯片導入雲端系統又遙不可期，但不同於其他新興AI芯片設計公司大多缺乏現金，比特大陸在手現金(7-8億美元現金，4-5億美元的加密貨幣)應該還是有超過10億美元，芯片研發設計資源仍然豐厚，每一代芯片代與代之間的間隔是快於摩爾定律而達到9-12個月。

摩爾定律是指芯片行業每18到24個月的週期裡，計算能力能翻一倍，或者在相同的單位芯片面積裡，晶體管數量翻一倍。

耐能：專注於低功耗設備端的人工智能芯片

耐能(kneron)是由一群留美華人於2015年成立於聖地牙哥，CEO劉峻誠博士是畢業於UCLA，並於2018年7月延攬前高通多媒體研發部總監李湘村(前展訊，華為，VIVOVP)為其首席科學家，其餘團隊成員多有UCLA,清華大學，高通，三星電機，電子，計算機背景，並於2017年11月,耐能宣佈完成超過千萬美元的A輪融資，阿里創業者基金(AlibabaEntrepreneursFund)領投，奇景光電(HIMX,HimaxTechnologies，Inc.)、中華開發資本(CDIB)、高通、中科創達(Thundersoft)、紅杉資本(SequoiaCapital)的子基金Cloudatlas,與創業邦跟進投資,2018年5月由李嘉誠旗下維港投資(HorizonsVentures)領投的A1輪融資，還有最近一輪從Iconiqcapital(MarkZuckerberg’sprivatefund)拿到的融資。

耐能的定位是子系統設備端人工智能的技術提供廠商，現在主打低功耗、輕量級,可壓縮/重組(reconfigurable,靠軟件重組CNN，Pooling運算區塊的組合)的NPU(神經網絡處理單元)芯片，專注在智能手機的子系統(NPUIP-KDP300)、物聯網(IoT)、智能家居、智能安防(NPUIP-KDP500)設備端市場,機器人，無人機，安防(NPUIP-KDP700)能耗比可以做到100mw到300mw，最新的一款產品甚至可以到10mw以下，但在算力方面可以達到華為海思AscendLite系列的芯片等級，而納能另外與Cadence的TensilicaVisionP6DSP處理器整合的KDP720NPU處理器，主要是鎖定智能安防與監控。

有別於目前市場上主流的雲端人工智能，耐能提供創新的設備端人工智能解決方案，可將一部份的人工智能從雲端移轉到設備端上，進行實時識別與分析推斷，不用等到把所有數據經由網絡傳送至雲端後才能處理，並可大幅減輕網絡、雲端的負擔與成本。

耐能目前手機加OEM/ODM客戶可達6-8家，主要客戶有手機相關的高通，格力，奇景光電，互聯網的客戶包括搜狗，騰訊，鈺創，鈺立微，工業計算機客戶有研揚，安防客戶有大華，蘇州科達等。

格力已經使用其智財權區塊量產，目前一些芯片已經量產。

因擴大研發團隊及產品線，耐能從2017年的獲利扭贏轉到2018年虧損達400-500萬美元，但2019年將有二顆芯片流片(Tapeout)。

億智：有實力又低調的AI芯片公司

由前全志團隊組成的億智電子科技於2016年7月在珠海高新區註冊成立。

同年10月在北京設立人工智能(AI)算法研究團隊。億智核心團隊是中國最早一批進行SOC系統設計的專家，有20多年的行業經驗，目前億智在珠海的研發團隊已近100餘人。

億智電子科技已於2018年2月完成了數千萬元天使輪融資，並於2018年8月由北極光創投領投，達泰資本跟投。

億智的商業模式主要為代理商和大客戶提供整套的解決方案。

目前，億智解決方案主要聚焦在視像安防、智能硬件(家電)、汽車電子等方面。

2017年底第一顆TestChip首次流片即成功，2018年第四季度流片AI功能量產版系統級芯片，於2019年實現量產出貨。億智在珠海、北京、深圳均設有辦公地點，其中珠海為總部，負責芯片設計、算法研究、軟件開發等方向。

北京負責人工智能AI算法的研究。深圳負責方案開發、技術支持、市場與客戶拓展等。

億智成立至今，一直堅持AI加速、高清顯示、音視頻編解碼、高速數模混合等IP的自主研發，這樣可以實現更低帶寬、更低功耗、更低成本地落地應用產品。

特別是AI的IP的PPA指標均優於業界對手。目前已經成長為具備完全自主AISOC產品量產落地能力的人工智能芯片設計公司。

億智憑藉在音視頻編解碼以及AI視覺算法方面積累了超過10年的領先經驗，通過對人工智能需求市場的垂直化、場景化應用研究，在汽車電子應用方面，億智的產品線具有車牌識別、路牌識別、文字識別的能力，ADAS智能算法可實現4路全景拼接、全景泊車，行車記錄儀/智能後視鏡/智能中控車機等汽車電子產品應用。目前的夜視後視鏡產品，長焦夜視攝像頭、短焦行車攝像頭，顯示車輛油耗、車速、水溫等，信息全部手機互聯。

4G後視鏡提供在線導航、在線音樂、雲狗、行車記錄，ADAS安全駕駛輔助系統。億智的佔道抓拍產品，可進行車牌檢測，車牌識別，抓拍路段時間規劃、黑白名單管理、車輛軌跡顯示、後臺管理系統多車道實時識別，具備軟件能力，團隊表示目前的識別成功率達到95%。志在成為視像安防、汽車電子、智能硬件領域智能化(AI)賦能的全球領導者。（報告來源：國金證券／分析師：樊志遠、羅露）