20170531-东方证券-电子行业深度报告：人工智能芯片AI巨轮的引擎.pdf

1、 HeaderTable_User 810267106 849307396 1013244114 1544659266 1361147007 HeaderTable_Industry 13020500 看好 investRatingChange.sa 173833581 深度报告 东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。有关分析师

2、的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。【行业证券研究报告】报告起因报告起因 近日，Google 公布其第二代 TPU 产品，Apple 也宣称正在研发一款名为“苹果神经引擎(Apple Neural Engine)”的 AI 专用芯片，人工智能芯片浪潮再起。乌镇围棋峰会，谷歌人工智能 AlphaGo 横扫柯洁等人类顶尖棋手，人工智能再度引发强烈关注。核心观点核心观点 人工智能芯片前景广阔：人工智能芯片前景广阔：随着下游领域智能化需求的拉动，以及软硬件技术不断取得突破，人工智能技术再次迎来黄金发展期，有望

3、引领新一轮技术革命。作为引领人工智能算法发展方向的深度学习技术，其中的核心环节在于采用 AI 芯片大幅提升计算能力，国内外各大科技巨头纷纷着力布局，人工智能芯片有望实现跨越式增长。各类各类 AI 芯片百花齐放：芯片百花齐放：人工智能芯片主要包括 GPU、FPGA、ASIC 以及类脑芯片等类别，在人工智能时代，他们发挥各自优势，呈现百花齐放的态势：GPU 并行计算能力突出，在深度学习训练环节具备优势；FPGA 高性能低功耗的特性适合于推理环节取代传统的 CPU；ASIC 芯片专门针对人工智能设计，有望未来成为主流；类脑芯片作为突破性技术路线，未来如实现突破也将推动人工智能产业长远发展。人工智能人

4、工智能芯片芯片在云端在云端与终端与终端领域领域携手共进：携手共进：芯片是人工智能技术的核心环节，当前各大科技巨头在云端 AI 芯片领域进步较快，通过“云端化”+“AI 芯片集群化”的模式高效为用户提供最大化便利；对于终端 AI 芯片领域，目前在汽车、机器人、家居等场景，人工智能技术已经开始得到应用，部分科技巨头也开始切入相应市场进行布局，终端 AI 芯片领域未来有望放量。投资投资建议与投资标的建议与投资标的 未来我国人工智能芯片领域有望得到迅猛发展，国内已经有部分企业在沿人工智能产业链进行布局，在核心芯片、大数据、生物识别、物联网、安防等领域，国内公司均已顺利切入并取得一定突破进展。结合公司整

5、体业务和人工智能芯片领域的状况，我们建议关注中科曙光、全志科技、景嘉微、通富微电、富瀚微、海康威视、大华股份。风险提示风险提示 人工智能芯片研发不及预期；下游需求不及预期 人工智能芯片：AI 巨轮的引擎 电子行业 行业评级 看好 中性 看淡(维持)国家/地区 中国/A 股 行业 电子 报告发布日期 2017 年 05 月 31 日 行业表现 资料来源：WIND 证券分析师 蒯剑蒯剑 021-63325888*8514 执业证书编号：S0860514050005 胡誉镜胡誉镜 021-63325888*7518 执业证书编号：S0860514080001 王芳王芳 021-63325888*60

6、68 执业证书编号：S0860516100001 联系人 王若擎王若擎 021-63325888-5023 马天翼马天翼 021-63325888*6115 -6%0%6%11%17%16/0616/0716/0816/0916/1016/1116/1217/0117/0217/0317/04电子沪深300 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 电子深度报告 人工智能芯片：AI巨轮的引擎 2 目 录 一、一、人工智能芯片前景广阔人工智能芯片前景广阔.

7、5 1.1.人工智能市场高速增长.5 1.2.深度学习引领人工智能算法发展方向.7 二、二、GPU：并：并行计算能力突出行计算能力突出.10 2.1.GPU 已获得广泛应用.10 2.2.GPU 的优势来自并行计算能力.11 2.3.Nvidia 垄断 GPU 市场，国内公司逐步突破.12 三、三、FPGA：低功耗场景凸显优势：低功耗场景凸显优势.14 3.1.FPGA 性能领先.15 3.2.双寡头垄断 FPGA 市场.17 3.3.国内 FPGA 产业孜孜求索.19 四、四、ASIC：有望成为主流趋势：有望成为主流趋势.20 五、五、类脑芯片：超越“冯类脑芯片：超越“冯 诺依曼”架构的新思

8、路诺依曼”架构的新思路.22 六、六、人人工智能芯片在云端与终端携手共进工智能芯片在云端与终端携手共进.25 6.1.云端 AI 芯片领域百家争鸣.25 6.2.终端 AI 芯片领域初露头角.31 投资建议投资建议.38 风险提示风险提示.40 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 电子深度报告 人工智能芯片：AI巨轮的引擎 3 图表目录 图 1：人工智能关键要素.5 图 2：全球人工智能市场规模（单位：亿美元）.6 图 3：中国人工智能市场规模（单

9、位：亿元）.6 图 4：全球人工智能主要公司.6 图 5：国际人工智能领域三巨头动作.6 图 6：国内人工智能主要企业.7 图 7：深度学习 VS 神经网络.8 图 8：深度学习市场规模.8 图 9：深度学习主要市场参与者及开源平台.9 图 10：各公司主要开源平台列表.9 图 11：主要深度学习平台性能比较.9 图 12：GPU 在深度学习领域应用广泛.10 图 13：使用 NVidia 加速计算 GPU 的企业数量快速增长.11 图 14：CPU 与 GPU 结构差异.11 图 15：GPU 在 3 年时间内性能提高 50 倍.12 图 16：GPU 每秒计算量远超 CPU.12 图 17

10、：GPU 是 Nvidia 的主要产品（2016 年报）.13 图 18：Nvidia 在 GPU 市场有绝对优势.13 图 19：NVidia 公司加速运算 GPU 及相关产品.13 图 20：Nvidia 近年来财务数据（单位：百万美元）.13 图 21：中国在 GPU 领域取得最新成就.14 图 22：FPGA 内部结构原理图.14 图 23：CPU、GPU 及 FPGA 单次迭代时间比较（单位：微秒）.15 图 24：CPU、GPU 及 FPGA 单次迭代能耗比较（单位：毫焦）.16 图 25：CPU、GPU 及 FPGA 三种芯片性能比较.16 图 26：全球 FPGA 市场规模保持

11、较快增长（单位：亿美元）.17 图 27：2016 年 FPGA 市场份额分布.17 图 28：英特尔 Lake Crest 架构.18 图 29：Canyon Bridge Capital Partners 拟收购 Lattice.19 图 30：谷歌 TPU 内部架构.21 图 31：寒武纪芯片.21 图 32：寒武纪 2 号 DaDianNao 版图.21 图 33：中星微 NPU 架构图.22 图 34：2022 年类脑芯片不同类型终端应用占比.23 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申

12、明。HeaderTable_TypeTitle 电子深度报告 人工智能芯片：AI巨轮的引擎 4 图 35：各国类脑计算研究项目列表.23 图 36：各科技巨头类脑芯片产品列表.24 图 37：IBM 第一代 TrueNorth 芯片.24 图 38：第一代 IBM TrueNorth 芯片与第二代比较.25 图 39：IBM 神经元计算机包含 16 颗 TrueNorth 芯片.25 图 40：全球云计算市场规模（亿美元）.26 图 41：云计算平台人工智能功能.26 图 42：2011 年 Watson 参加节目Jeopardy并取得冠军.26 图 43：Watson 产生答案流程.26 图

13、 44：IBM POWER 处理器发展路径.27 图 45：POWER8 架构图.27 图 46：微软 Azure 功能.28 图 47：2014 年亚马逊 AWS 市场份额占比遥遥领先.28 图 48：亚马逊 AWS 能够提供的服务.28 图 49：谷歌云计算平台.29 图 50：阿里云适用场景.30 图 51：阿里云新一代 HPC.30 图 52：百度与 Altera 合作建立 FPGA 集群.31 图 53：百度开放云功能.31 图 54：Nvidia Drive PX 车载计算平台.32 图 55：Nvidia Drive PX2 平台.32 图 56：Nvidia Xavier 芯片

14、.33 图 57：高通发布智能汽车芯片 602A.33 图 58：国内汽车电子芯片市场规模.34 图 59：飞思卡尔 Vybrid 处理器.35 图 60：赛灵思 FPGA 芯片.35 图 61：夏普机器人手机 RoBoHoN.35 图 62：亚马逊 Echo 音箱基本构造.36 图 63：Echo 音箱主板芯片构成.36 图 64：京东&科大讯飞叮咚音箱.37 图 65：叮咚音箱主板构造.37 图 66：人工智能芯片及应用.37 图 67：A 股上市公司切入人工智能领域情况.38 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券

15、研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 电子深度报告 人工智能芯片：AI巨轮的引擎 5 一、一、人工智能人工智能芯片前景广阔芯片前景广阔 人工智能（AI，Artificial Intelligence）是用于开发和研究用于模拟甚至扩展人的智能的技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的目标是对人意识和思维过程的模拟，让机器做到像人一样思考，甚至超过人的智能，从而使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。当前实现人工智能的主要途径是软件算法。目前算法主要可以分为工程学方法和模拟法两种，工程学方法利用大量数据处理经验，运用传统的编程技术使系统呈现智能效果，

16、该方法已经在文字识别等领域有所建树；模拟法则在运算结果和实现方法两个维度模仿人类或其他生物机理，从而提升算法性能，遗传算法（GA）及神经网络（ANN）均属于此类算法。人工智能算法不同于常规算法，需要用到大量的卷积等特定运算，常规处理器芯片在进行这些运算时效率较低，人工智能算法需要特殊的芯片。目前主流芯片为 GPU 并行计算神经网络，而 FPGA 和 ASIC 也将成为推动人工智能进步的强大动力。图 1：人工智能关键要素 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 1.1.人工智能市场高速增长 在人工智能超过 60 年的发展历程中，经历了漫长的历史演进和技术更迭，并曾两次陷入低谷。近几年随着工业 4.0、智能生活、“互联网+”等领域的快速进步，加之深度学习算法在语音和视觉识别上取得突破，人工智能技术开始渗透至工业、医疗、教育、安全等多个领域，尤其是近两年来，由 DeepMind 公司开发的人工智能机器人 AlphaGo 接连击败李世石、柯洁等著名围棋选手，人工智能受到了全球大范围关注，迎来了第三个黄金发展时期。根据艾瑞咨询的报告，2015 年全球人工智能市场规模为 74.5 亿美元，而到 202