和舰芯片主要从事12英寸及8英寸晶圆研发制造业务，其中：公司本部主要从事8英寸晶圆研发制造业务，涵盖0.11m、0.13m、0.18m、0.25m、0.35m、0.5m等制程；公司子公司厦门联芯主要从事12英寸晶圆研发制造业务，涵盖28nm、40nm、90nm等制程；公司子公司山东联暻主要从事IC设计服务业务。公司为全球知名芯片设计公司提供中高端芯片研发制造服务，产品主要应用于通讯、计算机、消费电子、汽车电子等领域。

目录具体根据应用场景与部署位置，包含云端训练、基于云端、边缘和终端推断的四大产品形态以及IP技术。又依据行业应用，在端侧根据垂直应用场景具体分为：通用类，智能驾驶，安防、机器人、车载，手机和语音五类。AIIA希望通过“AI芯片选型目录”的工作，一方面提供选型参考，希望收入AI芯片目录的产品信息可以作为用户选型依据之一；另一方面是帮助芯片企业宣传产品，同时通过测试验证以及依托AIIA DNN benchmark项目，来切实反映当前AI芯片的真实性能。

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段，但随着政府和产业界的积极推动，人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进，在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新，这些成果未必能即时商业化，但对未来科技的影响深远。为了更好地厘清当前AI芯片领域的发展态势，进一步明确AI芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景，北京未来芯片技术高精尖创新中心根据学术界和工业界的最新实践，邀请国内外AI芯片领域的顶尖研究力量，共同开展《人工智能芯片技术白皮书》的编制工作。

人工智能芯片按照目前的应用场景来看，主要分为训练和推断两类，按部署位置又可分为云端、边缘和终端。本文具体根据应用场景与部署位置，包含云端训练、基于云端、边缘和终端推断的四大产品形态以及IP技术。又依据行业应用，在端侧根据垂直应用场景具体分为：通用类，智能驾驶，安防、机器人、车载，手机和语音五类。

当前随着人工智能理论和技术的日益成熟，应用范围不断扩大，目前已广泛应用于计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。算力作为承载人工智能应用的平台和基础，其发展推动了整个人工智能系统的进步和快速演进，是人工智能最核心的要素之一。以人工智能应用为主要任务的，面向智能计算的处理器的相关设计方法与技术已成为国内外工业界和学术界共同角逐的热点，国内外企业纷纷布局AI芯片。AI芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外，AI芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。为了进一步促进供需对接，为AI芯片供应商和需求商提供交流的平台，中国人工智能产业发展联盟(以下简称“AIIA”或联盟)计算架构与芯片推进组启动“AI芯片技术选型目录”(以下简称“选型目录”)的工作，希望为AI芯片的可持续发展，服务和促进相关产业发展壮大贡献一份力量。

软件定义汽车时代，车规级 AI 芯片黄金赛道 汽车由分布式架构向域控制/中央集中式架构方向发展的过程中，AI 芯 片作为计算的载体逐渐成为智能汽车时代的核心。集成更多 AI 单元是 智能芯片技术发展大趋势，AI 芯片通过添加神经网络单元实现 AI 运算 的更高效。经我们测算，我国汽车 AI 芯片市场规模由 2019 年的 9 亿美 元提升到 2025 年的 92 亿美元，复合增速 45.0%;到 2030 年将达 181 亿 美元，十年复合增速 28.8%。特斯拉 FSD 引领产业发展，AI 芯片格局逐渐清晰 特斯拉 FSD 自研自用，引领产业发展，属于独立一级。全球 GPU 领域 AI 龙头英伟达具备最完善的软件工具链和应用生态，背靠英特尔的Mobileye 客户资源丰富且已量产验证，同属于第一阵列。高通从智能座舱域切向自动驾驶域，快速打通汽车智能化两大关键环节；华为 AI芯片云边端领域全覆盖，技术实力雄厚，面向 L2+及以上市场。华为和高通均在通信领域具备技术积累，结合智能驾驶布局有望迅速完善汽车智 能化生态。地平线对标 Mobileye，有望实现国产化替代。汽车 AI 芯片赛道长坡厚雪，孕育独角兽地平线 地平线战略聚焦于车规级智能驾驶 AI 芯片+AIoT 边缘 AI 芯片的研发 和产业落地，对外主要提供解决方案类产品（芯片+软件算法）。公司主 要优势：1）作为中立第三方，芯片和算法可分开销售或一体式解决方 案，受客户信任；2）国产芯片，国内优选；3）技术团队实力雄厚。公 司核心技术骨干来自百度等科技巨头。4）产业资源丰富。成立以来累 积 10 轮融资，也吸引比亚迪、长城汽车、舜宇光学、星宇股份等多家 汽车产业链上下游企业投资。  Mobileye 背靠英特尔，是 ADAS 市场 AI 芯片龙头 截至 2020 年底，Mobileye 累计售出约 7330 万枚芯片，从 ADAS 到 L2+ 方案的市场占有率约为 70%。EYE Q 系列芯片出货量由 2014 年的 270 万片提升至 2020 年的 1930 万片，CAGR 为 38.8%。同时，Mobileye 营 收持续快速增长，2014-2020 年总营收 CAGR 为 37.4%。高通是智能座舱芯片王者，四大方向全面布局汽车智能化 座舱的功能属性类似于手机，高通凭借在手机领域的优势，在汽车座舱 领域竞争力优势继续保持领先。此外，高通依托丰富的座舱芯片客户， 继续深耕汽车智能化领域，主要包括四个方面：智能座舱、ADAS/自动 驾驶、车联网和车对云平台。行业观点： 我们看好“5G/AI 技术进步+特斯拉催化”带来的新一轮自动驾驶行情。 区别于 2015-2016 年，这轮行情三大不同点：1）软件取代硬件定义汽 车，E/E 架构升级成为关键已是行业共识；2）用户版 L3 级 ADAS 功能 渗透率快速提升从而带来单车价值量上升；3）AI 芯片作为未来汽车产 业链基石，发展先行。我们看好汽车 AI 芯片板块，全球主要的自动驾 驶芯片厂商包括 Mobileye、英伟达、高通、华为、地平线、黑芝麻等。

汽车智能化升级趋势下，单车半导体价值量正显著提升。根据McKinsey数据预计，2030年国内仅L3及以上的高阶自动驾驶汽车的半导体规模即可达到130亿美元。根据半导体在智能汽车上应用领域的不同，我们将其分为计算及控制芯片（CPU/GPU等）、存储芯片（DRAM/FLASH等）、传感器芯片（ISP/CIS等）、通信芯片（PHY等）以及能源供给芯片（IGBT/MOSFET）。同时，当前车载半导体行业由外资厂商高度垄断，而在行业“缺芯”事件的催化下，进口替代趋势将加速，国内千亿车载半导体市场未来可期。本文将重点探讨前四类芯片，也即因汽车智能化升级所带来的汽车半导体产业链变革。

在报告中，分析师从技术层面研究、分析了AI芯片的运行机理，与传统计算芯片的不同及关系，AI芯片存在的必要性及应用场景，分析师进一步探讨了不同场景中对于AI芯片的需求及AI芯片技术发展痛点。分析师从行业和公司角度探讨了AI芯片产业链、芯片制造流程及制造成本、商业模式，以及行业发展所处阶段等，并最终对AI芯片行业给出了一定的发展预判。

2010年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。本报告在此背景下，对人工智能芯片的发展现状进行了简单梳理，包括以下内容。

云端训练芯片2018年，云端训练芯片市场在中国AI芯片市场占比最大，规模达到41.5亿元，占比达51.3%。AI安防芯片AI芯片作为安防AI应用的大脑，引发了传统芯片设计企业、AI芯片初创企业、安防系统集成商纷纷布局，AI安防芯片迎来新的发展机遇。ASIC芯片ASIC芯片具有高性能低消耗的特点，随着人工智能应用的普及，人工智能算法复杂度加强，基于人工智能算法定制的ASIC芯片市场被看好。

本文对光通信芯片产业进行了阐述，分析了通信芯片的产业链构成、市场空间及竞争格局，解析了其投资机会。

5G.物联网等底层技术的不断成熟将驱动下游细分领域的电动化、智能化不断发展，从而持续推动全球芯片行业需求稳步增长。

新一代移动通信技术（5G）作为新基建的核心，正在逐步渗透到人们社会生活的方方面面，为科技创新、经济发展和社会进步注入新活力，带来新机遇。2019年是全球5G商用元年，2019年6月我国工信部发放5G商用牌照，全球5G发展全面进入商用部署阶段，并在2020年迎来了5G加速发展的关键阶段。5G第一版国际标准（3GPPNRR15版本）于2018年9月正式冻结，可满足5G愿景中移动增强宽带、超高可靠低时延和海量连接的基础指标要求，因而成为了当前全球5G网络部署的基础版本。但为了能够提供更高质量的服务，满足与垂直行业的深度融合，5G标准和技术还在进一步的增强演进。NRR16版本被称为5G第二阶段，在R15版本的基础上进行了全面增强，包括对传统eMBB业务增强和垂直行业扩展，该版本于2020年6月正式冻结，即刻成为业界广泛关注和讨论的热点。本报告旨在从运营商角度，着眼于未来1-2年面向消费类（ToC）和行业类（ToB）场景发布5G终端芯片的新功能需求及技术演进的关键特性，引导5G芯片及终端技术持续发展。本报告第二章主要介绍了5G芯片产业发展历程及产业现状，第三章着重介绍了面向消费类市场智能终端芯片引入的新需求，第四章重点介绍了面向垂直行业终端的芯片关键特性需求，最后进行总结与展望。对于本报告中提出的新需求和关键特性，后续会进行相应的芯片功能和性能评估，形成完整闭环以持续推进5G芯片及终端产业成熟，满足5G商用需求。

雷达传感器是无人驾驶汽车的“眼睛”，包括超声波雷达,毫米波雷达及激光雷达。芯片是雷达传感器的核心组件，对雷达传感器的性能起到决定性作用。雷达传感器用芯片由主芯片（MCU,DSP,FPGA）,雷达芯片（如MMIC,ASIC）和其他辅助芯片（如PMI,ADC）构成。中国雷达传感器用芯片高度依赖进口，其中，超声波雷达的芯片进口依赖程度约为90%，毫米波雷达和激光雷达用芯片则100%为进口产品。但在国家利好政策和自动驾驶发展进程加快等因素推动下，预计2018年至2023年中国雷达传感器用芯片年复合增长率将达到43.0%，2023年中国雷达传感器用芯片市场规模将达到100.5亿元。

供需失衡导致汽车芯片短缺，预计会在2021年Q3逐步恢复正常。全球汽车行业复苏超预期，同时芯片供应短期有压力带来了汽车芯片短缺问题，会对2021年H1全球汽车产销量带来影响，其中Q2影响更大。但在提价以及巨头博弈下供给端将逐步改善，预计汽车芯片短期问题会在Q3逐步消除，全球汽车行业将在H2继续复苏。具备汽车芯片供应能力的整车厂以及供应商短期受益，推荐标的比亚迪，受益标的斯达半导。

这场危机凸显了汽车制造商、一级供应商、半导体供应商及其晶圆代工厂之间调整产能和采购模式的必要性。从短期来看，只有全行业合作才能减少这种影响。半导体短缺危机对汽车行业造成冲击之际，正值该行业生产水平在受疫情影响放缓后开始温和复苏。在汽车行业对芯片的需求开始上升之时，消费电子行业对芯片（用于5G手机和基础设施、新一代游戏平台和IT设备）的巨大需求已经令芯片供应链吃紧。由于半导体制造是个复杂漫长的生产过程，这使得新的产能建设变成一项投资巨大且耗时的工作，因此无法轻易解决产能限制问题。短缺预计将持续至2021年第三季度，届时半导体代工厂将重新分配产能并且消费电子产品需求可能有所降温，应该能ᨀ供更大的供应安全。

本文分析了5G芯片的发展概况及背景、全球和中国的5G芯片市场、5G芯片领先企业及5G芯片的趋势前景及建议。