人工智能行业分析报告：华为全球首款AI移动芯片，AI芯片产业链迎来投资大机遇

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1、2017 年 09 月 04 日 计计算机行业业华为华为 全球首款 AI 移动动芯片，AI 芯片产业产业 链链迎来投资资大机遇人工智能系列报报告 华为华为 发发布全球首款智能手机 AI 芯片，AI 芯片发发展史上里程碑事件 9 月 2 日华为公布全球第一款智能手机 AI 芯片麒麟 NPU（内臵于 麒麟 970 SoC） 。 华为提出 “端侧 AI+云侧 AI =移动 A （I On-Device AI + Cloud AI= Mobile AI） ” ，麒麟 NPU 将解决端侧 AI 挑战。 人工智能芯片为为什么崛起？ 人工智能计算需要对海量数据并行计算； 摩尔定律逐渐失效， 传统 CPU 执

2、行 AI 计算成本高、 效率低； CPU+AI 芯片的异构计算是完整 AI 计算实现 的主流途径。AI 芯片三条技术术路径：GPU、FPGA、ASIC 主流人工智能芯片技术路径包括 GPU、ASIC、FPGA。 （1）大规模并 行计算能力卓越，全球数据中心广泛采用，GPU 技术路径最先崛起。 （2） FPGA 可进行二次硬件开发， AI 计算性能出众； （3） 、ASIC 针对 AI 需求专 门开发，性能、功耗表现最为出众。 从云端和终终端看，CPU、FPGA、ASIC 机会何在？ （1）AI 芯片计算场景可分为云端和终端。 （2）AI 芯片应用场景包括安 防、 智能驾驶、消费电子、 可穿戴设

3、备、 智 能零售等。 （3）云端 AI 计算 GPU 是主流，FPGA 和 ASIC 也存在机会（4）终端应用要求低功耗，FPGA 和 ASIC 机会并存，ASIC 或是最佳选择。 人工智能芯片企业业群雄并立，寒武纪纪 ASIC 毫不逊逊色 （1）NVIDIA 产品向云端和终端全覆盖（2）AMD 快速追赶 NVIDIA（3） Google 推出两代 TPU，推断+训练能力兼备 （4）Intel 内生+并购打造 AI 芯 片产品组合： 内生方面 Xeon Phi； 外延方面， 收购 Nervana、 Altera、 Movidius、 Mobileye。 （5）Xilinx 的 FPGA 被应用

4、到云端和终端； （6）寒武纪 ASIC 广 受关注，华为第一款手机端 AI 芯片据新智元报道采用 寒武纪 IP：寒武纪的 发展方向包括智能终端和云端：其中智能终端机方面，以 IP 技术授权为主。 云端推出专用加速卡，将与中科曙光开展合作（Digitimes 报道） 。 （7）微软、 苹果、高通、IBM、地平线机器人、深鉴科技等都在 AI 芯片 有布局 重点标标的： “AI 芯片+”产业链 投资机遇大，AI 芯片是基础，基于 AI 芯片 的数据、场景应用前景极为广阔。华为发 布全球首款智能手机 AI 芯片，将 成为是 AI 芯片发展历史上里程碑的事件，将进一步推动基于 AI 芯片的下游 各种场

5、景的广泛应用，例如安防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能 零售，以及广阔的物联网领域。鉴于 A 股目前没有类国内英伟达、Google 等 AI 芯片企业，我们分别从 AI 芯片产业链上下游，从技术、数据、场景应 用等方面优 选个股重点推荐：中科曙光、浪潮信息、中科创创达、四维维图图 新、汉汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞讯飞 、海康威视视、大华华股份、同花 顺顺、东东方网力、思创创医惠；重点关注：拓尔思、浙大网新、工大高新、北部 湾旅、神思电电子、和 而泰、富瀚微等公司 风险风险 提示：AI 芯片技术及应用进展不及预期；竞争加剧毛利率下滑等敬请参阅最后一页免责声 明-1-2017-09

6、-04 计算机行业投资资要件关键键假设设1、社会智能化需求持续提升。2、AI 技术持续进步。 我们们区别别于市场场的观观点1、AI 芯片在安防、智能驾驶驾驶 、消费费电电子、可穿戴设备设备 、智能零售等领领域发发展 机 会广阔阔，GPU、FPGA 和 ASIC 在云端、终终端面临临不同的机会。深度学习的兴起 驱动了 AI 的快速发展，同时也产生了大规模并行计算的需求，传统 CPU 处理 AI 任务成 本高、效率低，AI 芯片应运而生。随着技术的发展和经济的发展，安防、 智能驾驶 、消费电子、可穿戴设备、智能零售等领域的智能化需求将为 AI 芯片带 来广阔的发 展机会。GPU、FPGA 和 AS

7、IC 在云端、终端面临不同的机会。2、终终端 AI 计计算将 AI 的推断（Inference）任务务本地化解决，提高处处理效率和 用 户户体验验，从终终端的 AI 芯片到相关应应用的发发展前景广阔阔。终端 AI 主要负责深度学 习 的推断任务， ASIC、FPGA 等芯片可实现高效率、低功耗的处理。本次华为发 布的 智能手机 AI 芯片是 AI 芯片发展历史上里程碑事件， 技术进步驱动催生新需求 背景下，预计未来从 AI 芯片到相关应用的发展前景广阔。3、云端 AI 计计算涵盖模型的训训练练（Training）和推断（Inference） ，GPU 是 主 流，FPGA 和 ASIC 同样样

8、存在发发展机会。云端方面覆盖 AI 模型的训练和推断。 训练方面，GPU 因其通用性、强大的浮点数处理能力优于其他芯片；AI 模型推断 方面对 浮点数的处理要求较低，FPGA 和 ASIC 等已经可以较好地满足需求，因此 在云端同 样存在机会。4、华为华为 、寒武纪纪中国企业业在 AI 芯片布局方面处处于世界第一梯队队，未来中国企 业业 在 AI 芯片及相关产产业链业链中前景广阔阔。华为本次发布的 AI 芯片神经网络处 理器 NPU 是全球第一款搭载在智能手机 SoC 中的 AI 芯片，而相关芯片 IP 由寒武纪科 技（新智 元报道）提供，此外，地平线机器人、深鉴科技等 AI 初创企业也在研发

9、 AI 芯片， 中 国企业在 AI 芯片领域的竞争中毫不逊色。 预计未来我国企业在 AI 芯片 及相关产业链中的前景广阔。催化因素1、重要 AI 产品发布、重要 AI 应用落地等标志性事件产生。2、AI 产品和服 务 获得关键用户的充分认可、或目标客户的广泛认可。 3、科技巨头在 AI 产业进 行重要布局。投资资建议议我们分别从 AI 芯片产业 链上下游，从技术、数据、场景应用等方面优选个股 重点推荐： 中科曙光、 浪潮信息、 中科创创达、 四维维图图新、 汉汉王科技、 佳都科技、 景嘉微、科大讯飞讯飞、海康威视视、大华华股份、同花顺顺、东东方网力、思创创医惠；重点关 注 ： 拓尔思、 浙大网

10、新、 工大高新、 北部湾旅、 神思电电子、 和而泰、 富瀚微等公司。投资资风风险险AI 芯片技术及应用进展不及预期；竞争加剧毛利率下滑等。敬请参阅最后一页免责声 明证券研究报 告-2-2017-09-04 计算机行业目录录1、 引言：华为发布全球首款智能手机 AI 芯片 4 2、 人工智能芯片为什么崛起？ 6 2.1、 人工智能计算需要对海量数据并行计算 6 2.2、 摩尔定律逐渐失效，传统 CPU 执行 AI 计算成本高、效率低 7 2.3、 CPU+AI 芯片的异构计算是完整 AI 计算实现的主流途径 8 3、 AI 芯片三条技术路径：GPU、FPGA、ASIC 9 3.1、 主流人工智能

11、芯片技术路径包括 GPU、ASIC、FPGA 9 3.2、 大规模并行计算能力卓越，GPU 技术路径最先崛起 9 3.3、 FPGA 可进行二次硬件开发， AI 计算性能出众 10 3.4、 ASIC 针对 AI 需求专门 开发，性能、功耗表现最为出众 11 4、 从云端和终端看，CPU、FPGA、ASIC 机会何在？ 13 4.1、 AI 芯片计算场景可分为云端和终端 13 4.2、 AI 芯片应用场景包括安防、智能驾驶、消费电子、可穿戴设备、智能零售等 14 4.3、 云端 AI 计算 GPU 是主流，FPGA 和 ASIC 也存在机会 15 4.4、 终端应用要求低功耗，FPGA 和 A

12、SIC 机会并存，ASIC 或是最佳选择 15 5、 人工智能芯片企业群雄并立，寒武纪 ASIC 毫不逊色 17 5.1、 NVIDIA 产品向云端和终端全覆盖 17 5.2、 AMD 在 AI 芯片布局方面快速追赶 NVIDIA 18 5.3、 Google 推出两代 TPU，Cloud TPU 推断+训练能力兼备 19 5.4、 Intel 内生+并购打造 AI 芯片产品组合 22 5.5、 Xilinx 的 FPGA 被应用到云端和终端 23 5.6、 寒武纪 ASIC 广受关注，华为第一款手机端 AI 芯片采用寒武纪 IP 24 5.7、 其他 IT 巨头和知名初创企业 AI 芯片布局

13、 256、 投资建议 26 图表目录 29敬请参阅最后一页免责声 明证券研究报 告-3-2017-09-04 计算机行业1、 引言：华为发华为发 布全球首款智能手机 AI 芯片9 月 2 日华华为为公布全球第一款智能手机 AI 芯片麒麟 NPU （内臵于麒麟 970 SoC） 。德国当地时间 9 月 2 日下午，华为消费者业务 CEO 余承东德国柏林国际 电 子消费品展览会（IFA）上正式公布了全球首款搭载神经网络处理器的 SoC 麒麟 970（Kirin 970） ，搭载该 芯片的 Mate 10 即将发布。麒麟 970 采用 10nm 制 程，搭 载 Cortex-A73（CPU） 、Ma

14、li-G72（GPU）和麒麟 NPU（神经网络处理单 元） 。其中 麒麟 NPU（神经经网络络处处理器，Neural-network Processing Unit）即负 责专责专 门门处处理 AI 计计算的处处理器。 据新智元报报道， 麒麟 NPU 采用了中科院寒武纪纪人工 智能 ASIC 的 IP。图图表1： 余承东东宣布华为华为推出全球首款搭载载 AI 芯片的 SoC 麒麟 970资料来源：DeepTech 深科技，新时代证券研究所华为华为 提出 “端侧侧 AI+云侧侧 AI =移动动 A （I On-Device AI + Cloud AI = Mobile AI） ” ， 麒麟 NP

15、U 将解决端侧侧 AI 挑战战。端侧 AI（名词来自华为 官方微博，意即设备终端 AI）将面临并解决智能感知、精准认知、安全系统、动力系统四大挑战。余承东在 本次大会指 出实时实时 计计算机视觉视觉 、低能耗 AR 和精确语语言理解方面是端侧 AI 创新的 三个重要方向。图图表2： 华华为为提出“On-Device AI + Cloud AI = Mobile AI”资料来源：DeepTech 深科技，新时代证券研究所敬请参阅最后一页免责声 明证券研究报 告-4-2017-09-04 计算机行业图图表3： 华华为为端侧侧 AI 面临临并解决四大挑 战战资料来源：华为官方微博，新时代证券研究所敬

16、请参阅最后一页免责声 明证券研究报 告-5-2017-09-04 计算机行业2、 人工智能芯片为为什么崛起？2.1、 人工智能计计算需要对对海量数据并行计计算深度学习习作为为机器学习习的分支，是当前人工智能研究和运用的主流方式。机器 学 习是人工智能的分支， 指的是使机器利用统计模型对历 史大量输入输出数据进行 学习 （训练，Training） ，在此基础上对新输入的变量做出智能推断（Inference） 。 而深度 学习习是当前最受关注的 AI 实现实现 方式，指的是利用深度神经经网络络（Deep Neural Network）进进行机器学习习。机器学习习运用的统统计计模型使用需要训训练练（Training）和推断（Inference） 。 深度学习习（Deep Learning）执执行训训练练和推断时时，都需要对对海量数据进进行大规规模并行计计算。深度学习采用的深层神经网络模型参数和数据量众多，执行训练和推 断的计算任务时，