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文档简介
2025年中国AISOC行业市场全景评估及未来投资趋势预测报告(智研咨询)内容概要:AISoC是专门为AI任务优化的SoC,通常涉及矩阵运算、卷积神经网络等AI任务,提供高效率的并行计算能力。AISoC在传统SoC的基础上,集成了专为AI计算设计的功能模块,特别适合机器学习、深度学习等高计算密度任务。AI加速器(通常是NPU)是区别AISoC和传统SoC的关键组件。大语言模型和多模态模型的进步引发了端边侧推理需求的爆发式增长,从而带动对端边侧AISoC的需求增长。端边侧AI应用的快速普及加速算力架构向CPU+GPU+NPU+DSP(数字信号处理器)异构算力发展,推动AISoC普及率提升。AISoC通过集成NPU、结合算法芯片协同优化,突破传统处理器的能效瓶颈,实现功耗、性能、面积的三维优化,可有效释放端边侧的实时推理与决策能力,是AI在端侧普及的重要基础设施。全球AISoC出货量由2020年的9.49亿颗增长至2024年的15.65亿颗,期间实现年复合增长13.3%。视觉AISOC为其重要组成部分,所占比重不断提升。2024年全球视觉AISOC出货量达2.46亿颗,同比增长52.9%,占AISOC出货量的比重达15.7%,较2020年提升了10个百分点。中国市场,在人工智能技术加速渗透各行各业的背景下,端侧AI成为重要发展方向,而端侧AISOC作为终端设备实现高效能、低功耗智能化处理的核心硬件,其行业价值与市场潜力持续凸显。目前,国内已有许多企业布局AISOC芯片领域,AISOC芯片行业细分赛道众多,不同企业基于技术积累与市场定位,形成了差异化的发展路径。如瑞芯微聚焦于AIoT
SoC芯片设计领域,星宸科技则在安防领域占据较大优势,晶晨股份是全球多媒体智能终端SOC领域的领军企业之一。上市企业:晶晨股份(688099)、北京君正(300223)、瑞芯微(603893)、星宸科技(301536)、全志科技(300458)、富瀚微(300613)、乐鑫科技(688018)等相关企业:海思技术有限公司、高通(中国)控股有限公司、英特尔(中国)有限公司、安霸半导体技术(上海)有限公司、上海为旌科技有限公司、联发科技股份有限公司、亿智电子科技有限公司、南京宇都通讯科技有限公司、飞凌微(上海)电子科技有限公司关键词:AISOC产业链、AISOC发展背景、AISOC出货量、AISOC相关企业、AISOC发展趋势一、AISOC行业相关概述SoC(SystemonChip)称为系统级芯片,也称片上系统,即在一块芯片上集成一整个信息处理系统,简单来说SoC芯片是在中央处理器CPU的基础上扩展音视频功能和专用接口的超大规模集成电路,是智能设备的“大脑”。SoC技术始于20世纪90年代中期,是集成电路(IC)向集成系统(IS)转变的大方向下产生的,是集成电路技术发展到一定程度的必然产物。1994年Motorola发布的FlexCore系统和1995年LSILogic公司为Sony公司设计的SoC,是基于IP核完成SoC设计的最早报导。典型的SoC包括以下部分:(1)一个或多个处理器内核,可以是MCU、MPU、数字信号处理器或专用指令集处理器内核;(2)存储器:可以是RAM、ROM、EEPROM或闪存;(3)用于提供时间脉冲信号的振荡器和锁相环电路;(4)由计数器和计时器、电源电路组成的外设;(5)不同标准的连线接口,如USB、火线、以太网、通用异步收发;(6)用于在数字信号和模拟信号之间转换的ADC/DAC;(7)电压调理电路及稳压器。典型的SoC组成结构AISoC是专门为AI任务优化的SoC,通常涉及矩阵运算、卷积神经网络等AI任务,提供高效率的并行计算能力。AISoC在传统SoC的基础上,集成了专为AI计算设计的功能模块,特别适合机器学习、深度学习等高计算密度任务。AI加速器(通常是NPU)是区别AISoC和传统SoC的关键组件。从产业链来看,AISoC行业上游由软件供应商、IP供应商、原材料供应商及设备供应商组成,IP提供商提供可重复利用的IP模块,如处理器核心、各种接口模块等。缺少自研IP模块能力的SoC提供商通常高度依赖第三方IP供应商。中游为AISoC设计、制造、封测。下游为AISoC应用领域,AISoC广泛应用于消费电子、汽车、工业等领域。AISOC行业产业链相关报告:智研咨询发布的《中国AISOC行业市场研究分析及发展前景研判报告》二、AISOC行业发展背景人工智能是引领未来的新兴战略性技术,是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。人工智能自1956年诞生以来,相关理论和技术持续演进。直到近十年,得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累,人工智能才得以真正大范围地从实验室研究走向产业实践。产业发展和赋能的过程中,一方面,大量的实践场景均能看到从“可用”到“好用”的发展路径,这离不开技术自身的持续迭代,工程实现的不断优化,以及管理体系的支撑保障。另一方面,随着人工智能应用暴露出各种风险和挑战,以及人们对人工智能认识的不断深入,人工智能治理已经成为全球各界高度关注的议题,对可信安全的呼声不断增多。人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。自2016年起,各个国家和地区纷纷将推动人工智能发展上升到国家战略高度。近两年来,越来越多的国家认识到,人工智能对于提升全球竞争力具有关键作用,不断深化人工智能战略。IDC数据显示,2024年全球人工智能IT总投资规模为3159亿美元,并有望在2029年增至12619亿美元,五年复合增长率为31.9%。2021-2024年全球人工智能IT总投资当前,我国人工智能产业已进入全球第一梯队。2024年,中国人工智能核心产业规模已突破7000亿元,标志着这一战略性新兴产业进入高速发展的关键阶段。作为推动新质生产力的核心引擎,人工智能正通过技术创新与产业落地的双轮驱动,深度融入经济社会发展的各个领域。在此背景下,中国深入实施“人工智能+”行动,以政策引导、技术突破和场景应用为三大支柱,加速人工智能与实体经济的深度融合,推动传统产业转型升级,培育新质生产力。2021-2024年中国人工智能核心产业规模三、AISOC行业市场现状1、全球市场大语言模型和多模态模型的进步引发了端边侧推理需求的爆发式增长,从而带动对端边侧AISoC的需求增长。端边侧AI应用的快速普及加速算力架构向CPU+GPU+NPU+DSP(数字信号处理器)异构算力发展,推动AISoC普及率提升。AISoC通过集成NPU、结合算法芯片协同优化,突破传统处理器的能效瓶颈,实现功耗、性能、面积的三维优化,可有效释放端边侧的实时推理与决策能力,是AI在端侧普及的重要基础设施。全球AISoC出货量由2020年的9.49亿颗增长至2024年的15.65亿颗,期间实现年复合增长13.3%。2020-2024年全球AISOC出货量视觉AISOC为其重要组成部分,所占比重不断提升。视觉AISoC是专门为视觉相关AI任务优化的一类AISoC,集成了NPU,能够高效处理图像和视频相关的AI计算任务。相比其他类型的AISoC,视觉AISoC更专注于视觉数据处理,适合实时、低延迟推理,广泛应用于多类场景的端边侧设备,包括摄像头、视频存储及分析设备(如NVR、NAS等)、机器人、消费级无人机、运动相机、AI眼镜、智能车载等领域,支持实时图像处理、物体识别、场景分析等功能。受益于下游行业不断发展,2024年全球视觉AISOC出货量达2.46亿颗,同比增长52.9%,占AISOC出货量的比重达15.7%,较2020年提升了10个百分点。2020-2024年全球视觉AISOC出货量从视觉AISOC应用领域来看,安防为最大应用场景,2024年安防领域出货量达1.37亿颗,占比55.8%。其次为汽车领域,占比31.3%。移动影像设备、机器人分别占比4.1%、2.8%。2024年全球视觉AISOC出货量应用分布2、中国市场中国市场,在人工智能技术加速渗透各行各业的背景下,端侧AI成为重要发展方向,而端侧AISOC作为终端设备实现高效能、低功耗智能化处理的核心硬件,其行业价值与市场潜力持续凸显。数据显示,2024年中国AISOC出货量约为2.8亿颗。2025年8月,国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确提出“到2027年,率先实现人工智能与新一代智能终端、制造业、农业、医疗健康、教育、交通等6大重点领域的广泛深度融合,其中新一代智能终端、智能体等应用普及率需超过70%”。这一政策不仅为端侧AI技术的落地划定了明确目标,更直接为端侧SOC芯片行业注入强心剂,未来AISOC将迎来更广阔的发展空间。2020-2024年中国AISOC出货量目前,国内已有许多企业布局AISOC芯片领域,AISOC芯片行业细分赛道众多,不同企业基于技术积累与市场定位,形成了差异化的发展路径。如瑞芯微聚焦于AIoT
SoC芯片设计领域,星宸科技则在安防领域占据较大优势,晶晨股份是全球多媒体智能终端SOC领域的领军企业之一。中国AISOC行业相关企业四、AISOC行业发展趋势1、AISOC出货量将继续保持增长态势随着端边侧设备智能化水平不断提升,其对高性能计算、AI推理能力、多功能集成以及复杂软件运行环境的需求日益增强。传统的微控制单元(MCU)性能瓶颈逐渐显现。因此,在许多对智能与连接水平有更高要求的应用场景中,SoC正逐步替代MCU,成为设备架构升级的核心选择。预计随着端边侧设备需求持续提升,SoC将在端边侧智能化进程中发挥主导作用,并构建新的产业竞争格局。未来AISOC出货量将继续保持增长态势,预计到2030年全球AISOC出货量将超45亿颗。2025-2031年全球AISOC出货量预测2、产品品类更加丰富围绕核心设备呈网状发散,SoC是最重要一环。AISoC通过NPU等技术升级,将更加聚焦AI处理能力,端侧硬件的重要性进一步提升。未来,AI生态下不同设备的地位导致其对SoC需求的侧重点不同,功耗、性能、速度等指标不可兼得时,市场上将出现更多品类的差异化产品。以上数据及
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