电子行业深度报告人工智能芯片AI巨轮的引擎20170531东方证券43页

HeaderTable_User810267106849307396101324411415446592661361147007HeaderTable_Industry13020500看好investRatingChange.same173833581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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(AppleNeuralEngine)”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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AI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。人工智能芯片在云端与终端领域携手共进：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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021-63325888*[e-mail]执业证书编号：S0860514050005胡誉镜021-63325888*[e-mail]执业证书编号：S0860514080001王芳021-63325888*[e-mail]执业证书编号：S0860516100001联系人王若擎[e-mail]马天翼021-63325888*[e-mail]-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、人工智能芯片前景广阔.....................................................................51.1.人工智能市场高速增长..........................................................................................51.2.深度学习引领人工智能算法发展方向.....................................................................7二、GPU：并行计算能力突出...............................................................102.1.GPU已获得广泛应用...........................................................................................102.2.GPU的优势来自并行计算能力............................................................................112.3.Nvidia垄断GPU市场，国内公司逐步突破.........................................................12三、FPGA：低功耗场景凸显优势.........................................................143.1.FPGA性能领先...................................................................................................153.2.双寡头垄断FPGA市场........................................................................................173.3.国内FPGA产业孜孜求索....................................................................................19四、ASIC：有望成为主流趋势..............................................................20五、类脑芯片：超越“冯•诺依曼”架构的新思路.................................22六、人工智能芯片在云端与终端携手共进..............................................256.1.云端AI芯片领域百家争鸣...................................................................................256.2.终端AI芯片领域初露头角...................................................................................31投资建议......................................................................................................38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....................