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《2018上半年中国人工智能市场数据分析及预测》

  • 来源专题：北京市经济和信息化委员会监测服务平台
  • 编译者： zhangmin
  • 发布时间：2018-09-04

  • 2018年上半年，我国人工智能政策不断落地，技术应用商业化进程加快。十八大以来我国的信息化水平大幅提升，互联网用户数量跃居世界第一，信息领域核心技术步深刻改变了人们生活的诸多方面，而人工智能技术和应用飞速发展，带来更为持久深刻的思维与变革。政策层面，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。在我国国家战略规划中，人工智能已超越技术概念，上升为国内产业转升级、国际竞争力提升的发展立足点和新机遇;行业应用层面，巨大的行业应用需求场景、研发能力积累与海量的数据资源、开放的市场宏观环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势，依靠应用市场广阔前景，推动技术革新，形成技术和市场共同驱动。预计2018年中国人工智能市场规模将达到238.2亿元。

    在中国人工智能企业方面，数据显示，中国人工智能企业超900家，达到922家，其中2016年新成立人工智能企业数量达到顶峰，为192家，2017年新成立企业数量为84家。

    中国人工智能企业地域分布情况中，北京企业数量最多，企业数量为368家，其次为广东，人工智能企业数量为185家，排名第三的是上海，数量为131家。

    近年来，中国私募市场中人工智能企业投资频数持续攀升，数据显示，2017年人工智能企业投资数量有352件，投资金额为754亿元。

  • 原文来源：http://www.cnii.com.cn/gyhxxh/2018-08/30/content_2098719.htm
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    • “芯片国产化”是国家未来长期重要发展战略。十九大报告提出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。半导体行业正加快转型升级步伐，呈现出诸多新的趋势和变化。 近几年全球半导体领域发生了多起并购，其中不乏中国资本的参与，集成电路产业向中国大陆转移已成业界共识。预计今年全球集成电路市场规模将达到5000亿美元，作为全球规模最大、增速最快的中国集成电路市场规模也将达到2万亿元人民币。 随着中国集成电路产业发展取得长足进步，产业链框架搭建基本完成，产业结构不断完善，产业氛围也更加浓厚。围绕存储器芯片、化合物半导体、人工智能、物联网等相关的产业集群纷纷落地。中国半导体产业强势崛起将会带动更多商机，同时本土设备及材料厂商也会在这波发展浪潮中同步受益。 一、电子产业和半导体产业在全球GDP里面的地位 2017年，全球GDP总额约为83万亿美金，其中电子相关的产业贡献约1.5万亿美金，大概占全球GDP的1.8%。这个比例跟我们平时的感觉比较像，一个年收入100万的家庭，一年大概花费1-2万购买各种电子设备，包括手机、电脑、电视、电冰箱等。未来，随着我们在电子设备上花费越来越多，这个比例将会越来越大，这也是电子产业和半导体产业的增长速度一直快于全球GDP增长速度的原因之一。 电子产业里面半导体产业占比约为1/3，2017年半导体产业总值约为4300多亿美金，2018年产值4700亿美金。半导体产业总值从1996年的1400多亿美金增长到今天的不到5000亿美金，年复合增长率平均在6%左右。 而5000亿美金的半导体销售额中的1/3要花在成本上。主要包括两部分，其中资本支出包括买设备和建厂每年大概花费1100亿美金;另外购买生产芯片的原材料在2016年花费400亿美金，2017年花费481亿美金，2018年预计为500亿美金。 超过4700亿美金的半导体销售额主要来自哪些企业呢? 我们看一下全球前15大半导体公司，其中最大的半导体厂商三星在整个销售额中占比约为20%，2018年的产值预计为800多亿美金，第2名英特尔约为700亿美金。英特尔占据半导体榜首的位置大概二三十年的时间，直到2017年才被三星超过，2018年由于内存涨价的原因英特尔落后三星比较多。 据统计，全球前15名的半导体厂商大概占整个行业的80%，所以半导体是一个集中度非常高的行业。当前，全球前15大半导体厂商里面没有一家中国公司，所以我们追赶的路还很长。如果按照应用划分，5000亿美金的销售额中1000多亿是存储产品，其中DRAM内存就贡献了1100亿美金，NAND闪存销售额大概为600多亿美金，接下来是数字芯片、模拟芯片等。 2018世界前10大半导体厂商的门槛大概在120亿美金左右，中国华为海思有望进入2019年全球前10大半导体厂商。如果从增长率的角度看，2018年主要的增长还是来自存储产品，存储公司不管是三星、SK海力士还是美光，其增长速度都远超行业平均增速，包括东芝还能实现高成长也是因为存储，上半年很多数字货币、人工智能公司会买东芝显卡做加速，所以其上半年增速比较快，但下半年增速就慢下来了。 全球存储市场份额是怎么划分的呢?1400亿美金的市场中DRAM和Flash占了大部分。从增长率上看，经过2017年的疯狂增长以后，2018年的速度仍然很快。值得注意的是，这一波的增长主要是来自于涨价，而不是来自于出货量的大幅度提升。所以近几年半导体的高速成长里，部分原因是涨价造成的泡沫。从储存应用上看，主要还是电脑和通信市场，最直观的感受是我们的手机从最早的10多G存储到了今天200多G，硬盘产品也慢慢地被SSD产品所替代。 看完销售再看资本支出，这个指标是很重要预测未来2~3年半导体产业景气程度的预警。从2017年开始，半导体行业的资本支出开始快速地上升，全球前5大半导体公司2018年的资本支出比2017年增加了16%，而2017年的资本支出已经比2017年年初预期高了35%。全球前3大半导体厂商(三星、英特尔、台积电)中的三星2017年的资本支出达到了250亿美金，2018年也达到了200多亿美金，这个数字是非常吓人的，要知道中国大陆的半导体销售额才300多亿美金，全部销售额拿出来给三星做资本支出和原材料采购可能都不够。资本支出里面终于有了中国大陆厂商，就是中芯国际。中芯国际每年大概会花20多亿美金的资本去建新厂和购置新设备。目前全球半导体产业的资本支出也是非常集中的，前5大厂商就占了整个资本支出的65%左右，三星一家大概占20%-25%。 投资这么大,厂商得到了什么呢?投资多的公司，如英特尔、三星、台积电的工艺发展速度非常快，投资少的公司自然开发进度就会慢，想追上这些先进的工艺并不容易。当前中国半导体的资本支出已经等于欧洲、日本的总和。2014年，中国半导体资本支出大概不到它们的1/4。四年后的2018年，中国的支出已经超过了欧洲和日本的总和。所以，中国半导体的投资速度在增长，整个产业也在进行转移。
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  • 《中国人工智能芯片市场分析和展望》
    • 来源专题：北京市经济和信息化委员会监测服务平台
    • 编译者：zhangmin
    • 发布时间：2018-04-25
    •   技术的进步是历次工业革命的驱动力，而人类社会正在人工智能技术的进步下进入智能化社会，即所谓的“第三次工业革命”。而作为人工智能核心技术之一的人工智能芯片，其发展状况如何，未来的走向又是如何，这是本文希望共同探讨的话题。   人工智能发展的历史和驱动因素   Donella H. Meadows在她的《系统之美》一书中指出，“面对问题，善于系统思考的人要做的第一件事就是寻找数据，了解系统的历史及其行为随时间变化的趋势图。”因此，对于当前火热的人工智能的发展，也很有必要先回顾下其今世前身以及背后的驱动因素。笔者总结了以下人工智能的发展历史及其未来的发展趋势。   纵观人工智能的发展历史，以下因素在人工智能的“三次两落”中起到了关键的作用：   算法(A-Algorithm)：当前这一波人工智能的崛起，很大的一个原因就是深度学习算法的崛起，尤其是在图像和语音等方面的出色表现。算法是人工智能发展的引擎。大数据(B-Big Data)：当前这一波的人工智能，更多运用了统计分析的方法，因此，谁拥有了数据，谁就有可能站在这波人工智能的前沿。数据将成为未来企业的核心资产和生产资料之一，它是人工智能发展的新能源。计算能力(C-Computing Power)：基于大数据统计分析的算法和基于并行计算的深度学习需要强大的计算能力，而摩尔定律的数十年发展让计算能力有了长足的进步，有效支撑了这波人工智能的发展。应用场景（S-Scenarios）：人工智能的长期发展必须能反哺给行业并带来实际的经济价值，而随着物联网的发展以及物理世界的数字化浪潮，为人工智能的应用提供了许多实际可行的应用场景，这将进一步加速人工智能的发展。   因此， ABCs因素的组合正推动这波人工智能的第三次崛起，并相信会让这一波持续的时间更长，带来的社会和经济影响也将更为深远，“人工智能最终会像电力一样渗透到社会的各行各业”。   中国人工智能的市场分析   我们可以将以上的ABCs模型映射到中国人工智能市场的分析上去。在经历了互联网和移动互联网的追赶之后，中国正成为一个重要的数据大国，预计到2020年中国将拥有全球数据量的20%-25%。而推动这一波人工智能发展的最重要的因素之一就是数据。另外，中国政府正通过《中国制造2025》、数字中国等政策推动中国产业的信息化智能化升级转型，这为人工智能的发展提供了很多实际的应用场景。因此在这一波人工智能的大潮中，中国正站在一个非常有利的地位。   创新的重要来源之一就是对市场的精准分段。而中国的人工智能市场，可以大致分成数据中心/云端训练和推理、边缘(雾)计算推理(和训练)以及设备端的推理等三个大类四个小类。数据中心/云端训练和推理的市场机会已被业界广泛接受，并随着人工智能的实际应用而进一步迎来爆发式增长。由于在云端，尤其是训练部分需要更大的灵活度来迎合不可预期的应用和数据增长，预计英特尔CPU+AI加速卡的计算平台将进一步发展，其中推理部分的计算平台，尤其是在应用场景比较明确的情况下，将CPU和低功耗AI加速芯片的多芯片合封的MCP(Multiple-chip Package)将是未来的一个选择。在设备端侧推理部分，由于要求较好的功耗控制、尺寸大小以及性价比，预计集成AI加速IP的SoC将最终是一个趋势。在市场层面，一些大的领导企业如苹果、华为等正研发类似方案应用到他们最新的智能手机产品上。由于市场趋势相对明确但应用模式仍需要时间去创新和推广，该市场段仍处于成长阶段。 对于边缘(雾)计算，随着物联网的发展，尤其是实时性要求高的应用场景，如自动驾驶、智能制造等，该市场正成长为一个正在兴起的新市场机会，但还处于市场的起始阶段。该市场段具有相对复杂的应用场景，其相应的人工智能计算平台也将呈现多样化方案。   中国人工智能芯片的发展和趋势   在政府和市场资本的双重推动下，中国的人工智能芯片行业正引来一个高潮，而其中的参与者，主要来源于以下几个方面：   新型创业型公司：该类公司的领军人物一般具有较强的人工智能背景，在商业意识和技术研发方面有较好的平衡，如地平线(Horizon)、上海熠知(ThinkForce)、探境科技(IntEngine)等。目前，这批参与者的数量正在快速成长。大型的市场领导者/互联网公司：以TAB(Tencent、Alibaba、Baidu)+华为等为主导。由于拥有自己的数据集、算法和应用场景，他们计划开发更适合的人工智能芯片来优化他们的算法和业务。由于具有雄厚的财力、研发能力和数据/应用场景，预计该类参与者将成为中国甚至全球人工智能芯片市场的重要力量。老牌的芯片公司：这类公司以华为海思、瑞芯微等为代表。他们具有非常好的SoC设计经验和客户，正研发集成了人工智能加速IP的SoC芯片。高校/研究院背景的创业型公司：由于高校在过去的数十年一直坚持人工智能的芯片设计的基础研究，积累了相当的技术，当前正和产业资本相结合推动其技术的产业转化，如寒武纪(Cambricon)、深鉴科技(DeepHi)、清华大学微电子所等。   结合本文提出的市场模型，根据相关公开资料，在此对中国本土人工智能的芯片做了分析。从图中可以看出，中国当前本土芯片公司的产品分布了人工智能的整个市场段。在数据中心/云端训练和推理芯片部分，以Baidu、Alibaba、华为、Cambricon、BitMain和ThinkForce等为代表，但除了Bitmain的推理芯片，其他的芯片都还在研发中。考虑到TAB+华为强大的研发能力和全球化的资源配置，相信他们最终将会在数据中心/云端推理芯片方面获取一定的地位。而在设备端的推理芯片部分，创业芯片公司较为集中，其性能和功耗都和海外同类产品可以匹配，但预期该市场段未来竞争将较为激烈，并最终处于领先地位。   总结和建议   当前的人工智能正处于产业化的早期阶段，所有的国家都站在了同一条起跑线上。而中国政府从上至下给予了人工智能高度的关注，完成了一系列政策层面的顶层设计。而拥有大量的数据并对数据主权的管理以及应用场景的本土化，也必将进一步助力中国本地芯片公司的崛起。而作为扎根中国的外资企业们，也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中，在技术、市场和人才等方面和本土公司开展共赢合作，共同助力中国人工智能产业的发展和壮大。  
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