人工智能芯片行业概况分析

人工智能芯片行业概况分析 一、 以利益相关者和社会整体利益为中心的观念 从20世纪70年代起，随着经济全球化、相关群体利益多元化、环境破坏、资源短缺、人口爆炸、通货膨胀和忽视社会服务等问题日益突出，要求企业顾及消费者和利益相关者的整体与长远利益，即社会整体利益的呼声越来越高。在西方市场营销学界提出了一系列新的观念，如人类观念、理智消费观念、生态准则观念、绩效营销观念等。其共同点是认为企业生产经营不仅要考虑消费者需要，而且要考虑消费者、利益相关者和整个社会的长远利益。这类观念可统称为全方位营销观念或社会营销观念。 全方位营销观念认为，所有事物都与营销相关，企业和组织应该以对营销项目、过程和活动的开发、设计及实施的范围和相关关系的了解为基础，实施更加整体化、更具一致性的策略，以维护与增进顾客和社会的福利。全方位营销主要包括关系营销、整合营销、内部营销和绩效营销四个部分。其中，关系营销要求企业与重要团体—一顾客、供应商、分销商和其他营销伙伴建立长期、互惠的满意关系，形成营销网络，以获得并保持长期的业绩和业务。整合营销要求通过设计营销活动并整合营销项目，使为顾客创造、传播和传递价值的能力最大化。内部营销要求成功地雇用、培训和激励有能力的员工，使之更好地为顾客服务。绩效营销要求审视营销获得的商业回报，并更广泛地关注营销对法律、伦理、社会和环境的影响和效应。 全方位营销观念是对市场营销观念的深化与发展。市场营销观念的中心是满足消费者的需求，进而实现企业的利润目标。但往往出现这样的现象，即在满足个人需求时，与社会公众的利益发生矛盾，企业的营销努力可能不自觉地造成社会的损失。市场营销观念虽也强调消费者的利益，不过它认为谋求消费者的利益必须符合企业的利润目标，当两者发生冲突时，保障企业的利润要放在第一位。全方位营销观念则强调，要以实现消费者满意以及企业内外经营者和社会公众的长期福利作为企业的根本目的与责任。理想的市场营销决策应同时考虑到：消费者的需求与愿望；消费者和社会的长远利益；企业及其营销伙伴的营销效益。 二、 树立并全面贯彻适应现代市场环境要求的新观念，包括营销观念和全方位营销观念，建立真正面向市场的企业，是企业成功经营的关键。行业技术水平发展情况 1、图像处理质量能力提升 图像处理主要包括图像去噪、图像增强、自动曝光控制、自动增益控制、自动色彩校正、祛除坏点等功能。当前视频监控芯片受到供给与需求的双层驱动。一方面，图像处理作为视频领域最为核心的技术之一，行业内主要竞争者均持续投入大量研发资金进行技术的迭代更新；另一方面，终端产品所支持的图像画质逐步提升，致使片源图像质量需要同步提升以适配终端产品的需求，最终传导至视频监控芯片，对其图像处理质量及能力提出更高要求。 2、AI技术高速升级 近年来，在算法、数据和算力的三重驱动下，人工智能的功能越来越贴近社会中的主流需求，智能分析整合、人脸识别、大数据分析等智能视频技术蓬勃发展，越来越多地被应用于实地场景，如在智能安防、视频对讲、智能车载等领域中得到普及推广。目前，结合AI技术的视频监控芯片在技术上已突破填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题。随着5G商用、高清4K时代的到来，视频处理信息量将迎来爆发式增长。AI技术升级可极大程度上帮助视频监控芯片提升视频信息处理效率、加快各模块之间的传输速度等，是未来发展的主要方向与趋势。 人工智能产品迭代发展亟需AI底层技术的支持，AI底层技术包括AI计算芯片、开源深度学习框架/平台、AI基础理论机器相关模型算法等。AI底层技术对硬件的发展形成了底层制约，国外大型科技企业也正在为AI基础架构设置生态门槛。因此在该大环境下，具备AI底层技术的公司方可更顺利地研发核心技术、掌握发展主动权。 3、视频压缩能力加强 在大多数系统中，视频采集处理与视频存储二者分布在物理分离的系统中，信息传输成本较高。压缩视频具有节省传输带宽、储存更多内容等优势，是各类终端视频产品的必备功能。当前市场正在由高清化向超清化逐步迈进，对分辨率、色彩空间、帧率、色彩编码的要求不断提高，同时不同格式码流的需求也成为标准配置。更高的图像显示性能指标要求高清视频监控芯片具备更好的视频压缩能力，同时，配套的编解码能力也需同步提升从而达到最佳的显示图像效果。 三、 集成电路行业 1、全球集成电路行业 集成电路是指利用特殊的制造和封装工艺，将晶体管、电阻、电容等元件及布线集成于一小块半导体晶片上的一组微型电子电路。集成电路行业是信息技术产业的核心，是支撑经济社会发展和保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业。 集成电路行业的发展与下游应用的发展密不可分。21世纪以来，随着计算机、液晶电视、手机、平板电脑等消费电子渗透率饱和，行业增长逐步放缓；但近年来随着AI、大数据、云计算、物联网等新兴应用领域的快速崛起，全球集成电路行业逐渐恢复增长。根据全球半导体贸易统计组织、Frost&Sullivan数据，2021年全球集成电路行业市场规模为4,629亿美元，2017-2021年复合增长率达7.8%。预计2021-2026年，全球集成电路行业将以8.6%的复合增长率进一步增长，至2026年达到7,007亿美元。 2、中国集成电路行业 随着中国经济的快速发展，中国已成为全球最大的集成电路消费市场，以及全球最具活力和发展前景的市场之一。近年来，随着消费电子、移动互联网、汽车电子、工业控制、医疗电子等市场需求的不断提升，以及国家支持政策的不断推出，中国集成电路行业发展快速。根据中国半导体行业协会、Frost&Sullivan数据，2021年中国集成电路行业销售额为10,458.3亿元，2017-2021年复合增长率达17.9%。预计2021-2026年，中国集成电路行业将以15.5%的复合增长率增长，至2026年市场规模将达21,542.0亿元。 四、 集成电路设计行业 近年来，在国家的大力推动下，我国集成电路设计行业快速发展。根据中国半导体行业协会、Frost&Sullivan数据，2021年中国集成电路设计行业市场规模为4,519.0亿元，同比增长17.6%，2017-2021年的复合增长率为21.5%。集成电路设计行业在集成电路行业中的比例从2017年的38.3%上升到2021年的43.2%，比例稳步上升。预计2021-2026年，中国集成电路设计行业市场规模将以19.5%的复合增长率增长，至2026年增至11,033.2亿元，在中国集成电路行业市场规模的占比将达到51.2%。 五、 行业未来发展趋势 1、视频监控芯片的新兴应用场景不断拓展 中国视频监控芯片市场需求全球领先，ToB和ToC端的应用场景广阔，近年来市场呈爆发态势。随着AI场景化持续落地，单摄技术已无法满足兼顾细节分析以及多目标轨迹关联等各类智能需求，由场景定义的多摄像头技术将成为趋势。多摄像头技术可兼顾不同视角、不同参数、不同功能的需求，在边缘节点端聚合多种专为复杂场景设计的深度学习算法，形成多场景数据融合分析能力。技术的升级将使处理海量视频数据更加高效，对行业产生变革性的影响，推动下游多种新兴应用场景的滋生和发展。 在“平安城市”、“智慧城市”和“平安乡村”等政策的推动下，公安、交通、金融、政府和企业大力配合实施安防工程，城市安防监控市场持续更新迭代。2015年后政府安防计划工作重点从城市中心区域向下沉区域渗透，包括一二线城市未覆盖区域以及三四线城市县级地区，乡镇和农村的安防监控市场从无到有释放出大量空间。视频监控在保障社会稳定和公共财产安全的刚需下将成为安防行业的主要产品；除了传统的安防监控市场之外，下游伴随视频监控智能化及其特征提取、内容理解方面的优势，涌现出视频会议、车载摄像等一系列新兴消费类应用市场。视频会议在全球疫情爆发的阶段广泛地被各类用户使用，视频会议产品迎来爆发式增长，发展前景乐观；车载摄像方面，在ADAS和自动驾驶快速发展的趋势下，车载摄像头的使用数量大幅提升，其功能要求亦大幅提高。同时，多项针对汽车前装产品的国标和要求的出台亦驱动车载摄像头加速放量。未来，一方面传统的安防监控市场的设备渗透率依然存在提升空间，同时伴随存量市场设备的高清化、智能化迭代更新，视频监控芯片增长可期；另一方面新兴的消费类应用市场需求日益旺盛，在视频会议、车载摄像等市场快速增长的驱动下，上游视频监控芯片市场规模将同步增长。 2、5G时代视频监控行业迎来重大发展机遇 2019年起全球逐步进入5G时代。5G技术的变革除了具有网络广覆盖、低延时、大宽带等特点外，也将快速升级物联网、车联网、工业互联网等平台。计算芯片和连接能力正在源源不断地内嵌在任何可以通电的设备上，带来了设备形态的变化、设备数量需求的提升、配套软件的升级、配套硬件的换代等激变的市场格局。万物互联和万物智能的市场环境正在加速到来。 5G在与AI的结合中通过AIoT硬件渗透至更广泛的应用中，同时还将改变传统储存和计算的模式，无线传输速度将大幅提升，数据传输延时将显著降低，视频清晰度将大幅提高，此前大量难以实现的功能将快速迭代并落地。在此背景下，硬件设备需要拥有更高的数据处理能力、承载更多的数据，这极大程度地促进了硬件设备的升级与数量的扩容，从而推动上游芯片需求量的快速增长，使视频监控芯片行业蓬勃发展。 3、视频技术和应用向智能化发展 视觉感知在学习、生产和各种知识传承中占据了主要作用。近年来视频技术在不断地发展，消费者越来越重视视觉体验，对清晰度的要求逐步提高，分辨率从576i提升至目前的4K，正在向8K演进。视频监控芯片作为视频技术的核心元器件在中国的发展伴随视频行业的技术变革经历了多段时期，从最早的模拟化演变至网络化，至目前的高清化，未来视频监控芯片将进一步向智能化迈进。 在智能化的趋势下，视频监控芯片与AI技术相结合，从而可以更加高效地处理大量非结构化的数据，使芯片对视频内容的理解更加透彻，实现视频的结构化处理，具备图像检测、人脸识别、车载影像、场景识别等功能，从而帮助传统视频监控实现从“看得清”到“看得懂”、“看得快”，实现从“事后查找”到“事前预防决策”、“事中报警”的智能化。 六、 人工智能芯片行业概况 1、基本介绍 人工智能是一种通过模拟人的智能而达到能以人类智能相似的方式做出反应效果的新技术，属于计算机科学的分支领域。在人工智能技术的加持下，机器逐渐被赋予了类似人类的智慧（如视觉、听觉等感知能力和对获取信息的分析能力等），从而拓展了产品能力的边界，能够处理和分析大量更加复杂的异构数据，辅助人们提高在日常生活或工作等场景中的效率。当前，人工智能已覆盖社会各层级的多方面需求，如安防领域的人脸识别、图像检测等分析需求，车载领域的自动驾驶、驾驶辅助等需求、工作领域的语音输入、自动翻译等提升工作效率的需求，以及日常生活中的照片美颜、智能修音等娱乐需求，极大程度上便利了人们的生活。 人工智能算法主流的两个技术阶段分别为“训练”和“推理”。其中，训练阶段主要是为了培养人工智能在复杂环境中处理问题的准确度（如图像识别、语音合成等），具体做法通常为给予人工智能的基层模型以大量的数据或素材对其参数进行配置及调整，最终在结果统计中获取各方较为均衡、识别率较高的一组参数值，形成最优的结果，从而完成整个训练过程。推理阶段为训练阶段完成后的下一阶段，此时人工智能模型已经建立完毕，需要产生对应的输出内容（如输出图像识别的结果），这一输入数据后的对应输出过程即为推理。虽然推理阶段的单个任务计算所需的算力不大，但一个复杂的数据处理需要多次运行训练完善后的模型进行结果输出，因此推理阶段的总计算量同样十分庞大。 当前，以“深度学习”为代表的人工智能神经网络算法因其具有高效处理大量非结构化数据的能力而快速崛起，可对于文本、视频、图像、语音等进行深度分析。因此，对芯片等承载了算法的硬件设施也提出了更高的要求。传统的芯片（如CPU、GPU、DSP、FPGA等）可通过灵活通用的指令集或可重构的硬件单元覆盖人工智能程序底层所需的基本运算操作