科技行业研究报告

智能硬件终端发展历程久、变革速度快每个时代都有属于自己的“智能时代”，17-19世纪中到19世纪末，“蒸汽时代”的到来，改变了工业和交通方式，推动人类产业的变革，19世纪末和20世纪初是“电气时代”，发电机和内燃机的诞生成为动力新能源，解决了交通工具的发动机问题，20世纪四五十年代开始是“信息时代”，以知识经济为代表的新型经济成为各国综合国力竞争成败的关键。电子计算迅速发展和广泛应用，21世纪以来全球进入“智能时代”，以人工智能、5G 通信、光电芯片、大数据等为代表的智能化技术趋向成熟，人工智能将进一步解放人类的双手甚至大脑。“智能时代”的特征就是世界是个物物相连的互联网，智能硬件终端等同于应用在各个场景中的智能机器人，智能机器人的脑、眼、耳、口、手、腿分别对应相应的技术支撑，且智能硬件终端的发展正在逐渐打破产品边界，由内而外形成功能融合、数据融合、生态融合。智能硬件终端领域正处于高速发展的时期2019年我国智能硬件终端行业进入高速发展阶段，以小米、华为为代表的行业大厂凭借自身软件开发能力、用户基数以及完善的产业链多重优势，其各自运营的生态大局已初具规模，以小米MIUI系统和华为手机为控制核心的智能硬件终端产品线规模扩展迅速。初创型的智能硬件终端企业逐渐壮大，资本市场出现一些新的上市公司，像科大讯飞、京东方、智米科技、华米科技等，这些企业既包含了技术研发又有丰富的智能硬件终端产品体系，还有部分企业背靠互联网基因的母公司，培养了良好的用户生态，比如猎户星空、小米生态链企业。当下，智能硬件终端企业的商业模式相对比较明晰，盈利途径相对多元，企业发展进入相对稳定的时期。从投资角度来看，现阶段及未来十年都属于相对安全阶段。智能硬件终端的市场规模上万亿智能硬件终端的领域包含的范围甚广，现阶段智能家居设备、智能机器人、智能车载设备、智能医疗设备、智能可穿戴设备、智能大屏设备、智能安防设备等细分场景领域都有较好的落地和应用，每个领域的产品品类都很丰富。有数据显示，“万物智能”时代的物联网将拥有10万亿美元的市场空间，按照硬件占比20%-30%来计算，智能硬件设备的潜在市场空间约2~3万亿美元。本篇报告主要研究的内容有：智能硬件终端领域的发展演进过程智能硬件终端领域的发展驱动力智能硬件终端领域的市场规模及投融资情况智能硬件终端领域的产业链分析智能硬件终端领域的细分领域分析概述智能硬件终端领域的未来发展趋势及风险痛点以下为《物联网“向死而生”，智能硬件“以梦为马”》36氪智能硬件终端行业研究报告全文。点击报告下载全文，提取码：2u33关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师： 李晓晓 lixiaoxiao@36kr.com Wechat:15011504594 ； 关注泛人工智能、文娱消费领域

中国物流科技行业发展概况从采购、生产到销售，物流环节贯穿商品流通全过程成长期的中国物流，机遇挑战相伴左右中国物流业的发展历史悠久，舟、车、常平仓、广惠仓、驿站等运输和仓储要素齐全，更开辟了丝绸之路、京杭大运河等著名商贸交流之路，为现代化物流的诞生奠定基础。但古代物流仅是单一环节的管理，我国真正意义上的运仓配一体的标准化现代物流模式起步于20世纪90年代：邓小平的南巡讲话进一步深化了改革开放，给我国物流业发展带来蓬勃活力。加上90年代末东南亚金融危机的爆发，使得我们对物流业发展重要性有了切身体会，开始由理论转向实战，探索实际的运行操作。进入21世纪，政策环境利好，运力网络大规模覆盖、信息平台建设迅速推进，我国物流进入了飞速发展的成长期，也即意味着，机遇与挑战并存将是贯穿这一时期的鲜明主题。物流需求稳中向好，16年总额达230亿据国家统计局数据显示，2016年我国社会物流总额229.7万亿元，比上年增长6.1个百分点，增速小幅回升。其中工业品物流需求仍占主导地位，达到93.2%。具体到不同的工业品种类来看，采矿业、高耗能行业物流需求增速回落，采矿业物流需求由上年增长2.7%转为下降1%。装备制造业、高技术产业物流需求增速持续加快，分别比上年增长9.5%和10.8%，呈现出经济结构持续优化、新旧动能转换加快的特点。运行质量有所提升，但相比其他国家仍旧存在差距2016年，社会物流总费用为11.1万亿元，同比增长2.9%，继续保持低速增长。社会物流总费用与GDP的比率为14.9%，比上年下降1.1个百分点，经济运行中的物流成本有所下降，运行的质量有所提升。但与其他国家相比，仍存在一定差距。2016年我国物流费用与GDP的比率高出全球平均水平3%，高出美国6个百分点。与同样属于发展中的人口大国-印度相比，我国的比率同样处于较高水平。降本增效，提高物流运行质量是现阶段国内物流业发展的关键任务。中国物流科技行业转型与升级从企业到产业，从体制到体系，全面推进物流发展降本增效物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。物流业整体运行质量的提升不仅需要从单个企业层面入手，以头部企业的示范效应带动整体行业向上发展，更关乎产业结构、体系、政策等更宏观范围的改革和转型。现阶段，从实施难度来看，企业层面的升级可行性更大，操作性上也更容易实现。现实阻碍反作用力+直接推力=升级之路运、仓、配多点渗透，全面开启智能化作业流程仓储作业已经在自动化层面发展多年，未来要提高智能化水平，根据商品的件型、重量、销量、交付时效等属性，设计不同的作业流程，并采用相匹配的物流智能化系统进行操作。运输、分拣和派送环节的辅助驾驶、编队运输、自动化及机器人分拣、智能终端已经实现应用。随着购物场景的碎片化以及交付地点的动态化，未来在实现无人化作业的同时，会基于实时定位的应用，在消费者日常的某个动态节点实现交付，与消费者的工作和生活完美融合。中国物流科技行业产业链图谱中国物流科技行业发展现状16年车货匹配平台规模1.3万亿元，物流智能装备347亿元公路货运占整个物流运输的比重最大，进一步可细分为整车、零担和快递三个部分。零担和快递的行业集中度相对整车市场较高，相应运营效率较好。剩下的整车领域，行业分散，一个人一辆货车就可以做起整车生意。但也因此可优化的空间和市场潜力广阔。2013年前后，以运满满为代表的一大批车货匹配平台涌入到整车行业，利用信息技术改善车源和货源的双向匹配效率，给行业带来了变革。16年全年车货匹配平台的市场规模超过万亿元，并继续保持稳定增长。除了信息化平台的建设，智能装备的应用也在蓬勃发展，16年市场规模接近347亿元，较之上一年增长29.8个百分比。典型企业用户量对比应用｜运输｜车货匹配配货时间缩短2天以上，日均行驶里程提升33.3%目前，我国的公路物流货运量占到了整体货运量的80%，干线物流在整个公路物流中占比最大，但是行业整体运作效率不高，我国货车日均有效行驶里程300km/天，美国则可以达到1000km/天。国内2000多万货车，空驶率40%。造成资源错配、效率低下的原因主要在于信息的不对称性，车货匹配平台利用信息技术将线下信息进行整合，发布信息并进行精准匹配，可以优化供应链下游的货物与司机的资源分配，降低空驶率，进而节约运输成本。市场竞争激烈，融资能力差距逐渐拉开车货匹配市场从2016年初开始到今年9月之间，融资数量超过20次，但大部分集中在A轮及以前阶段，且融资金额较小。目前，少数企业在融资能力上开始逐渐拉开差距，平台的技术研发能力、运力基础、体验、诚信保障、以及可延展的业务及盈利空间，均是资本关注的重点。应用｜运输｜新能源车电耗代替油耗，年运营成本平均下降超过300%2017年最新出台的新能源车补贴政策，对新能源客车以动力电池为补贴核心，以电池的生产成本和技术进步水平为核算依据，并进一步完善新能源货车和专用车的补贴标准，按提供驱动动力的电池电量的分档累退方式核定。同时设定中央和地方补贴上限，其中地方（地方各级财政补贴总和）不得超过中央财政单车补贴额的50%。除燃料电池汽车外，各类车型2019-2020年中央及地方补贴标准和上限，在现行标准基础上回落20%。但对比传统燃油车，新能源纯电动车的运营和维护成本仍大幅降低，加上清洁，无污染，将在物流运输中大规模普及。动力电池是核心零部件，其性能直接影响整车品质伴随着新能源汽车的高速发展，动力电池投资热度只增不减。作为技术核心的电池，目前成本占到了整车成本的1/3至1/2，意味着整车厂可能需要把一辆车一半的收入分给电池厂。目前我国电池企业在技术和生产方面有了明显提升，但和松下、三星、LG相比还是有一定差距。电池的重要性，除了体现在车辆续航能力等方面，整车的管理系统等其他成本也会下降。应用｜运输｜无人驾驶无人驾驶商业化进程加快，降低物流行业运输成本随着物联网、大数据、云计算等技术纷纷向汽车业渗透，汽车制造业迈向了智能化的时代，无人驾驶的实现备受期待。无人驾驶不仅可以为驾驶出行提供更多的安全保障，在商用的货物配送领域发挥空间更大。根据驾驶系统的自动化程度，无人驾驶从无自动驾驶阶段到完全自动驾驶共6个阶段。现阶段的发展应用还处于辅助驾驶向完全自动驾驶的过渡阶段，距离无人驾驶的大规模商用还有相当长的一段时间。互联网巨头 PK 老牌车企，技术研发和生态发展全面竞争目前无人驾驶领域入局者主要有两方：一是谷歌、百度等互联网巨头以及英尔特等软硬件提供商，从自动驾驶算法切入，实现跨越式发展；二是奔驰、福田、一汽等传统老牌车企，以整车控制集成为切入点，借助高级辅助驾驶（ADAS）经验继续深入；双方的竞争从技术层面延伸至上下游的生态体系构建。目前共享出行理念的诞生和需求增加，分时租赁、网约车等形式也成为布局的重点。无人驾驶技术加上用户场景的建立，将会颠覆整个交通运输行业。应用｜仓储｜无人仓整体无人仓亮相，从入库到装车打造现代化智能仓储仓储行业正在变得更加自动化和智能化，自动化可以刚性提高效率，智能化可以满足差异化、个性化需求，增强供应链柔性。商品的入库、储存、拣选、分拣、出库等一系列流程，在无人仓中都可以用相应的自动化设备或者机器人替代。常见的有AGV机器人，根据不同用途又分为搬运、拣选和分拣等不同类型，以及专业从事码垛工作的码垛机器人。另外，RFID标签、立体仓库的应用等均显著减少成本费用，提高了作业效率。AGV的关键在于调度，码垛机器人的控制系统有待提高从单个AGV机器人来看，核心技术主要在定位、导航、避障等操作方面。但实际在无人仓中运作时，通常一个大型仓库需要配备几十甚至上百个机器人，如何通盘的调配和统筹安排，把集体效用发挥到最好才是考验技术实力的核心指标。针对码垛机器人，国内外的差距主要体现在控制系统上，国外一般采用的伺服控制，精度和响应速度远好于国内的变频器。应用｜仓储｜ＡＧＶ｜拣选货到人的智能拣选，均效提高3-5倍，节约人力70%仓储物流的拣选一般有人到货和货到人两种方式。人到货方式中，当前应用最广的是PDA人工拣选，语音拣选、AR眼镜拣选等新兴技术尚未在国内普及。货到人方式中，主要有穿梭车和拣选机器人两种解决办法，都是根据拣货员指令，将所需的商品送到作业人员面前，节约行走和寻找时间。但前者设备投资大，柔性小。后者更加灵活，可根据实际需求，自主规划，相对于人工拣选，机器人操作均效提高3-5倍，节约人力70%。应用｜仓储｜ＡＧＶ｜分拣提高分拣效率30%，节约人力70%分拣环节的机器人应用能够节约70%左右的人力。2017年8月，京东物流昆山无人分拣中心正式亮相，昆山无人分拣中心最大的特点是从供包到装车，全流程无人操作。目前，该中心已经实现自动供包并对包裹进行六面扫描，保证面单信息被快速识别，由分拣系统获取使用，进而实现即时有效的分拣。申通的快递分拣机器人“小黄人”可以24小时不间断分拣，扫码、称重、分拣功能“三合一”，能够实现快递面单信息识别，以最优路线投递。应用｜配送｜送货机器人/无人机无人送货时代即将到来，机器人上岗取代快递小哥应用｜配送 | 对比送货机器人技术尚未成熟，无人机只欠政策东风物流精细化运营后，末端配送的成本和效率成为优化重点，物流公司不约而同将最后一公里的物流配送寄托在机器人身上，阿里和京东相继推出自主研发的送货机器人。无人机方面，顺丰、京东、邮政等也纷纷加快布局动作。就实际应用来看，送货机器人技术尚未成熟，最大难点在于城市道路的极其复杂，加上承载量较小，目前各家投入比例相对小于无人机领域。而无人机技术已经相当成熟，目前最大的阻碍来自政策监管，一旦政策放开后，大规模的商用将会迅速普及。应用｜配送｜智能快递柜丰鸟之争点燃快递柜终端大战，三方势力角逐高下2017年6月，顺丰和菜鸟双方互相关闭数据接口，一时间引起业内广泛关注。虽然在国家邮政局的协调下，双方同意从6月3日12时起，全面恢复业务合作和数据传输，但丰鸟之争实质上是数据、用户等的竞争。丰巢在智能快递柜的布局力度和速度在2017年1月份25亿元的融资后表现得更加强劲，可能对菜鸟形成了一定压力，菜鸟迅速入股速递易的举动，也被看成是和顺丰的正面较量。目前智能快递柜市场入局者主要分为三类：京东、苏宁等电商系；丰巢、邮政易邮柜等快递系；速递易、日日顺、云柜等第三方，各有优势。随着国家队和阿里站队速递易、阿里投资的苏宁和日日顺也将逐渐统一阵营，丰巢背后则有顺丰、腾讯、京东等的支持，三方势力逐渐演化为两大阵营的对峙。集成物联网、无线通讯等技术，解决最后100米交付痛点智能快递柜结构分为储物终端、平台管理系统，可以智能存件、智能取件、远程监控、信息管理、信息发布等。内嵌固定式条码扫描头，可读一维、二维条码及手机屏幕条码信息。取件时，用户可凭手机上的收到的取件码，在智能物流柜的扫描窗口刷取，验证成功即可取件。核心技术在于物联网、智能识别、无线通讯等。中国物流科技行业趋势与展望政企合作布局物流大数据，重塑供应链智能化模式智造时代，工业机器人发展前景广阔自2013年来，我国已成为全球最大的机器人消费国，但国产机器人的份额仅占约三成的份额，且处于行业低端，高端机器人主要依赖进口，具有自主研发能力，可以生产关键零部件或机器人产品的企业仅百家左右。随着人工智能技术的成熟，机器人产业的重要性日益提高，国家相继发布《关于推进工业机器人产业发展指导意见》、《中国制造2025》、《关于推进工业机器人产业发展指导意见》等多部政策，明确了十三五期间的发展目标，预示工业机器人即将迎来广阔发展前景。自2013年来，我国已成为全球最大的机器人消费国，但国产机器人的份额仅占约三成的份额，且处于行业低端，高端机器人主要依赖进口，具有自主研发能力，可以生产关键零部件或机器人产品的企业仅百家左右。随着人工智能技术的成熟，机器人产业的重要性日益提高，国家相继发布《关于推进工业机器人产业发展指导意见》、《中国制造2025》、《关于推进工业机器人产业发展指导意见》等多部政策，明确了十三五期间的发展目标，预示工业机器人即将迎来广阔发展前景。科技创新，催生商业新模式物流科技的创新将给传统的商业模式带来升级和变革。未来，大数据、云计算等技术的成熟和应用，可以更灵活的调整物流结构，由传统先订单后物流的模式，转变为分析消费数据，提前将一部分商品前置，或是生产符合客户需求的定制化产品，精准地配置库存，降低成本。另外，自动化设备方面，由于投资规模大，回报周期长，且改动成本高，一般要求对业务不要具有太多的变化，但目前国内商业发展活跃，变化快，因此10年内一般不会实行仓库全自动化，但自动化程度会逐渐提高，较好的兼顾供应链柔性。因此，一些大规模有实力的物流公司很有可能会凭借其自动化、智能化的供应链体系优势，打造社会化运力平台，惠及更多中小型企业。由于机器人价格昂贵，一些智能装备制造商也正开拓代运营业务，企业在成本允许范围内，能享受到更加先进的仓储管理服务。

“无论是金融机构还是金融科技公司，都必须深刻理解科技给金融业带来的全面变革以及变革背后蕴含的机遇和挑战，才能把握时势，走向金融科技发展的‘浪潮之巅’。”在亿欧智库近日发布的《变中求进—2020年金融科技十大关键词》研究报告（“报告”）中，天阳科技作为优秀的“技术服务方—传统IT软件及解决方案服务商”入围亿欧智库金融科技产业图谱。目前，金融科技行业正迎来“强监管”时代，行业各类机构在探索创新与合规的平衡中不断前行，开启深耕金融科技的积淀之路。天阳科技作为行业一员，历经十余年发展，在零售金融、全面风险管理、大数据营销、信贷、交易银行、供应链金融等领域积累了丰富的行业领先实践经验，用先进的科技为300余家金融行业客户的金融服务持续赋能，并实现科技创新、降本增效，已逐步发展成为行业领导者之一。天阳科技产品和解决方案总览根据报告，从单点服务走向协作共赢的金融科技生态圈正在兴起。金融机构、金融科技公司、场景流量平台、监管机构及其他利益相关者之间相互合作、优势互补，以满足各自所服务用户多样化、个性化、低成本、高价值的需求。天阳科技始终将产业协同、技术融合作为生态建设的目标，目前已与人工智能、区块链、云计算、大数据、5G等十余个行业领域的数十家国内外企业实现产业技术融合，共同致力于建设基于多方合作、共赢共生的理念，围绕用户和企业在场景中的金融服务需求以及金融机构在场景中提供金融服务时产生的科技赋能需求的以“聚合融入、客群转移”为特点的金融科技生态圈。同力同行·共生共衍：天阳科技生态圈天阳科技此次作为优秀的“技术服务方—传统IT软件及解决方案服务商”入围亿欧智库2020年金融科技行业研究报告产业图谱是业务、品牌、口碑等综合实力使然，公司行业影响力正在迅速提升，对业界的卓越贡献也得到越来越多的认可。无论是业务赋能、科技创新还是生态建设，天阳科技都始终秉持“服务金融，普惠社会”的企业使命，以科技赋能金融，以服务提质增效，在新基建浪潮下，持续推动金融科技行业的全面数字化转型。

今年4月，建设银行的“无人银行”在上海开业。它采用带有人脸识别功能的智能摄像头和闸机取代了安保人员，用迎宾机器人取代了原本的大堂经理，用智能柜员机取代了银行柜员，客户在进入银行之后，由机器人引导通过自助或远程的方式完成业务办理。“无人银行”引起了人们的无限遐想，未来的银行业会发展成什么样子？《Bank3.0》作者Brett King曾预言，“未来的银行将不再是一个地方，而是一种行为”。在经历了以物理网点、网络银行为主导的两代后，银行将变为：随时随地，无处不在的金融。Banking Anywhere，Banking Anytime！将“人”置于银行服务的中心位置，让传统的银行服务彻底摆脱物理网点和机具的限制，实现人们所到之处、所需之时、实时拥有便捷的金融服务。在今天，这样的畅想并不是空穴来风，伴随着科技的进步和互联网金融的冲击，银行业的智能化变革正如火如荼地展开，智慧银行时代，悄然来临。什么是智慧银行？智慧银行有哪些特征？智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。有哪些因素驱动了银行的智慧化变革？技术、数据、场景和市场是主要的驱动力。技术方面，随着人工智能等技术的逐渐成熟，其商业应用场景逐渐受到行业的重视，银行业因数据量大，应用场景众多而成为各项技术争相落地的沃土；数据方面，金融业大量的数据沉淀对数据处理工作提出了更高的要求，也为大数据、人工智能等技术的应用提供了数据基础；场景方面，银行业务场景多样且呈精细化运营的趋势，针对各个环节的服务创新有助于提升效率，优化服务；市场方面，互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。我国智慧银行的发展现状传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智慧银行的发展趋势回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。注：本报告PDF版本可点击链接下载关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师：杜玉(yu100，yu@36kr.com)，关注人工智能、金融科技领域。

近日，艾瑞咨询发布了《2020中国零售科技产业研究报告》，该报告指出，今年疫情影响下，零售业线上线下融合加速，零售科技成为业内创新经营、重构效率与消费者体验的利器。其中一体化智能零售服务商慧策（原旺店通）作为唯一一家入选典型案例的垂直零售领域的服务商，与阿里妈妈、有赞等知名企业一齐选入零售科技产业图谱。图：慧策登入零售科技产业图谱据艾瑞报告显示，受疫情影响，67.4%的用户认为其在网上购物的频次增加，消费方式转移线上成为新常态。这种转变催生了零售企业业务模式的质变，也促使企业提高了对零售科技的认知。在对企业未来调整方向调研中，83%的企业将发展线上销售渠道，68%的企业将进行数字化生态建设。零售企业认识到，提高科技含量、加速智能化转型，可对“人、货、场”进行数字化重构，减轻疫情冲击。作为零售科技的主力军，零售服务商受到广泛关注。这其中，技术驱动型的一体化智能零售服务商慧策，堪称是零售企业智能化升级的首选。慧策最早以ERP切入市场时便绽放锋芒，凭借运行速度、稳定性、数据准确和安全性等技术优势，迅速揽获中粮、强生、周黑鸭等众多领军企业。经过多年发展，头部客户已持续形成其占位市场的专属优势。高质量客户的占有率，决定了慧策的行业地位。通过头部客户的背书和口碑，足以证明慧策的产品和服务拥有绝对优势，大大增强业内对慧策实力的信赖，客户体量也因此迅速扩大。截止2019年，慧策已服务了超41万商家，涵盖众多世界500强、上市企业、知名品牌和TOP商家，客户续费率高达91.3%。不仅如此，客户优势赋予的前瞻性市场洞察和沉淀多年的产品及业务场景能力，造就了慧策的可持续性先发优势。2019年6月的品牌升级发布会上，慧策便率先提出行业首个一体化智能零售解决方案，以助力零售企业的数字化智能化升级。从技术、产品、到功能、甚至服务，慧策均为行业领先。另一方面，艾瑞报告显示，随着DT时代发展，数据成为企业经营的重要资产，尤其“人、货、场”重构后，零售企业对于掌握消费者精准信息更加迫切，此时，各环节数据资产收集成为零售企业数据驱动转型的重要基础。但因以往各业务线之间数据复杂度高、存在信息孤岛，企业智能化转型困难。而慧策旗下的一体化智能零售解决方案，其核心解决的便是数据智能问题。以店+小程序、数智门店POS、卡米全渠道、旺店通ERP、旺店通WMS、客优CRM、云筹大数据等涵盖电商经营链路的产品布局为基础，慧策打通从前端、中台到后端的底层业务数据，实现数据融合，构建出大而多维的企业经营大数据。同时，结合云计算、大数据、AI等技术进行精准的数据分析，发现问题并及时解决，甚至能够预测问题消除隐患，最终助力企业管理者制定更有智慧的经营策略，以数据驱动企业的智能化转型。此外，艾瑞报告认为，零售企业的升级可结合自身营业收入、信息化程度等实际情况进行切入。而慧策旗下一体化解决方案的产品体系，以旺店通ERP为核心，多个产品线可灵活组建不同类型的解决方案，能够适配不同发展阶段零售企业的业务需求，并带来优良的经济效益。正如慧策产品负责人胡涛所说：“我们每个产品的开发，都以技术为硬核打造功能的优越性，同时以业务场景考虑产品的可持续性，通过高灵活、高性能、高扩展的系统架构，去匹配不同阶段和不同业务目标的企业需求，实现全规模、全场景的覆盖。”RECOMMEND

近日，第二届财税科技产业峰会（TTIS）在深圳召开，国内知名互联网数据第三方机构艾瑞咨询发布2020《中国财税科技企业发展研究报告》（以下简称“报告”）， 明确了“财税科技”的定义，并从行业发展现状、应用场景、积极意义和发展趋势四个方面对财税科技进行了全方位的解读。该报告称，财税科技是以业财税智能化融合为目标，通过结合互联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等科技手段，帮助政府、企业、个人三方解决业务协作，持续提升财税运转效率，以及提升行业数字化、智能化水平的商业应用技术。报告显示，传统财税管理数字化程度低，大量工作仍依靠传统人力资源支撑，难以避免出现财务效率低、业财税割裂、信息价值弱、合规风险高等问题。体系之间出现信息墙，无法为企业未来发展决策提供策略支撑。而科技赋能下的财税管理，对此提供了有效解决方案。据介绍，从电子发票OFD电子文件格式推行，到数字化基础设施逐步完善，财税科技目前已经从数字化、自动化阶段，发展到智能化应用阶段，近几年在政策及技术加持下，发展势头迅猛。数据显示，自2016年至今，中国财税科技行业发展规模从233亿元上涨到1032亿元，预期2021年行业规模将达1265亿元，未来仍具有较大的增长空间。报告显示，在成本控制方面，纸质发票平均每天能开具的数量不超过2000张，而同等量级电子发票不到1分钟即可完成开具，极大降低了成本，其中行政费用降低了10倍。风险控制方面，财税科技数字化票据建立规范财税记录，能够规避虚开增值税发票的处罚风险，提升企业自身税务合规性，实时监控企业运营风险。运营优化方面，财税科技还深挖财务数据，进行实时更新，保障数据的时效性，减少财税工作滞后性，助力企业管理重心向业务端迁移，提升整体财务数据价值，为企业创造更多的营收。该报告由高灯科技联手艾瑞咨询共同发布。高灯科技于2017年由腾讯投资成立，2018年，高灯联合腾讯、深圳市税务局开出全国首张区块链电子发票。高灯科技董事长兼CEO高峡表示，数字经济时代已经到来，面对新的机遇和挑战，财税行业如何用科技驱动发展，用技术引领未来，真正实现让交易更真实，让竞争更公平，让信任更简单，是高灯科技一直在思考的问题。（中国日报深圳记者站）来源：中国日报网

　核心观点中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。以下为报告节选内容AI芯片行业相关概念介绍芯片是集成电路(Integrated circuit)的简称，由半导体材料以及电容、电阻等器件集成并封装得到，是半导体元件产品的主要构成部分。AI芯片是用于人工智能应用领域的专用集成电路。人工智能技术落地驱动AI芯片行业发展人工智能(Artificial Intelligence，AI)，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。AI芯片行业仍处在发展起步阶段AI芯片技术架构分类继“软件定义芯片”的定制化AI芯片被愈发重视后，“存算一体化”架构成为AI芯片技术架构的新发展方向。中国数字经济比重持续上升，新型基础设施是引擎随着数字化转型不断深入，中国数字经济规模持续增加。2019年中国数字经济规模达35.8万亿元，占GDP比重为36.2%。艾媒咨询分析师认为，数字经济蓬勃发展是大势所趋，人工智能、云计算、5G 等新型基础设施构成推动数字经济发展新引擎。AI芯片作为人工智能的核心关键，受益于数字经济发展浪潮，拥有广阔前景。国家大力扶植集成电路产业，政策资金多重利好持续落地面对芯片产业核心技术受限于外国的现状，近几年中央出台多项重大产业政策扶持集成电路、人工智能等产业发展，各省市同时积极跟进，利好政策全方面密集落地，从税收减免、创新鼓励、基础设施建设到资金支持等多角度为AI芯片行业发展营造良好政策环境。中国集成电路企业积极研发，夯实AI芯片行业发展基础数据显示，2020上半年，中国集成电路企业登记申请的集成电路布图设计数量达5176件，同比增长78.2%，其中广东、江苏、上海为数量排名靠前的三大地区，贡献了六成以上的总数。艾媒咨询分析师认为，中国集成电路企业积极研发，一方面是国内下游市场需求广阔，另一方面是受中美贸易影响。企业主动或被动式研发都将夯实AI芯片行业发展基础，推动中国集成电路行业实现赶超。全球集成电路市场规模波动上升，AI芯片是新方向数据显示，2019年全球集成电路市场规模达3304亿美元，较2018年出现回落。艾媒咨询分析师认为，随着产业信息化、智能化的深入，集成电路市场规模将迎来新一轮上升趋势，其中AI芯片将成为引领产业增长的主流技术方向。未来五年全球AI芯片市场将保持高速增长态势数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。半导体产业向中国转移，国产AI芯片迎来新机遇AI芯片产业链图谱芯片制造资金技术壁垒高，技术变革助力国产芯片赶超芯片设计由IDM企业和Fabless企业负责，其中分工模式(Fabless-Foundry)的出现主要由于芯片制程工艺的发展，研发费用和生产线投资费用大幅上涨。芯片设计和制造环节，均涉及大量的技术和资金投入，资金壁垒和技术壁垒高，产业链条长。芯片产业链技术迭代快速，人工智能的发展加速了芯片行业技术变革。产业链转移叠加万物智联时代的到来，为基础相对薄弱的国产芯片，提供了换道超车的机会。中国AI芯片发展机遇(一)：制程工艺演进，驱动芯片迭代制程工艺升级可以提升芯片集成密度，随之而来的是芯片性能的提升和功耗的降低，这也使得工艺升级成为芯片制造巨头比拼的关键。当集成密度逼近物理架构的上限，芯片性能升级效用变弱，开辟新路径、新方法升级芯片性能将成为必要之举，进而为AI 芯片行业发展注入新动能。中国AI芯片发展机遇(二)：应用场景广，产品需求多元目前AI技术及应用场景大多体现在图像识别、语音识别等弱AI上，随着场景的广泛覆盖以及AI技术的进一步发展，AI芯片产品也将更加细分多元。艾媒咨询分析师认为，AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局，对于行业新老玩家而言是挑战，更是机遇。　中国AI芯片发展机遇(三)：突破存储瓶颈，下游强力驱动AI芯片主要运用在云端和终端(包括边缘端)，不同场景的应用对AI芯片的性能提出了不同要求。在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限，同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。　中国AI芯片行业市场规模有望持续快速增长iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元。艾媒咨询分析师认为，5G商用的普及将催生AI芯片在军用、民用等多个领域的应用需求，中国政府也有望趁5G的领先优势，倾注大量资源发展AI芯片，抢占科技战略制高点。在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也将持续加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。中国AI芯片需求场景发展不平衡特征明显AI芯片作为人工智能产业的发展核心，需求场景分布广泛，但发展速度并不均衡。云计算、消费电子、智能家居、智能安防是目前市场渗透度较高、发展速度相对领先的场景，而机器人、自动驾驶、智能制造和智慧医疗等应用领域发展相对缓慢，具有较大潜力。中国AI芯片主要需求场景(一)：云计算iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年全球云计算市场规模近2000亿美元，随着全球数字化的深入发展，云计算市场规模将持续增长，预计2023年全球云计算市场规模将超过3000亿美元。艾媒咨询分析师认为，一方面传统数据中心能耗高、运算效率低的特点亟需改善，另一方面新增的云计算需求催生了多元化的AI芯片产品，吸引不少新玩家进入云端芯片领域，推动了AI芯片行业的发展。　中国AI芯片主要需求场景(二)：智能安防安防领域是终端AI芯片典型的应用场景，因图像识别技术以及大数据技术发展较为成熟，智能安防的发展和普及相对较快。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国安防行业市场规模达到8260亿元，并且在过去五年保持不低于10%的增长速度。艾媒咨询分析师认为，在一系列政府项目如“平安城市”、“雪亮工程”的推动下，智能安防将成为中短期内AI芯片落地的最佳场景。中国AI芯片主要需求场景(四)：机器人iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，全球机器人出货量逐年走高，预计2023年将突破2000万个。目前的AI技术仍是弱AI阶段，不具备自主推理能力，与市场期待存在一定距离。艾媒咨询分析师认为，机器人的智能化程度将在技术和市场的双向驱动下逐步增强，AI芯片需求爆发性增长还需时日，但市场潜力巨大。寒武纪：企业介绍寒武纪成立于2016年，目前已在A股科创板上市。公司以云服务器、智能边缘设备、智能终端设备的核心处理器芯片的研发、设计、销售为主营业务。凭借过硬的技术和产品，公司得到了市场和资本的广泛认可。寒武纪：产品情况公司自研的AI芯片产品已经实现了云、边、端三大领域的全覆盖，部分产品已经实现量产出货。艾媒咨询分析师认为，寒武纪的AI芯片产品群，拥有研发的协同优势，在国产替代日趋强烈的背景下，技术和产品的商用进程将会提升，有助于巩固和强化公司的先发优势。寒武纪：经营情况过去三年，寒武纪收入增长快速，至2019年总收入达4.44亿元，2020年上半年总收入为0.87亿元，同比下降11.01%，主要系终端智能处理器IP授权业务收入大幅下降造成。艾媒咨询分析师认为，寒武纪技术及产品商业化能力虽已处国内芯片行业前列，但对大客户的严重依赖以及巨大研发投入导致的盈利问题尚未得到有效解决，未来仍需进一步优化业务及产品结构，以降低经营风险。寒武纪：舆情表现艾媒商情舆情数据监测系统显示，系统监测期间“寒武纪”网络口碑数值为47.4，整体舆论偏正向;网络关注度地域分布较广。艾媒咨询分析师认为，寒武纪作为中国AI芯片行业龙头，受到广泛关注，虽然面临股价波动与亏损的争议，但基于公司较强的科研实力以及民众对国产芯片崛起的殷切期待，市场普遍看好其发展前景。　知存科技：企业介绍知存科技成立于2017年，专注于模拟存算一体的终端智能芯片设计，主要运用于智能物联网终端应用场景。公司的模拟存算一体芯片能够有效提升AI运算效率，降低成本，2019年已推出国际首个存算一体的AI芯片。艾媒咨询分析师认为，知存科技的技术和产品，能够满足下游应用场景对芯片效率和算力日益提升的要求，符合行业未来发展方向，拥有极大的商业化价值。持续的融资进一步验证了资本市场看好其发展前景。知存科技：产品情况知存科技创新地使用eFlash存储器完成神经网络存储和运算一体化，突破了AI的存储墙问题。其存算一体芯片产品，相比于基于冯诺依曼架构的AI芯片，更契合终端应用场景对高算力、低功耗、低成本、低时延的要求。艾媒咨询分析师认为，5G、大数据、云计算等新型基础设施建设的进一步完善，将加速万物智联时代的到来，对高运算力、低功耗的存算一体AI芯片产品需求将日益强烈。知存科技自主研发的产品不仅在技术上实现了引领，还有望走在量产商用的前列。知存科技：核心竞争力艾媒咨询分析师认为，知存科技具有领先的技术优势和轻量化运营特点，集中资源深耕智能终端，有利于强化其技术和价格优势，进而巩固和提升产品竞争力，未来发展潜力巨大。知存科技：舆情表现艾媒商情舆情数据监测系统显示，系统监测期间“知存科技”网络口碑数值为52.9;网络关注度主要集中在中部和东部。艾媒咨询分析师认为，由于存算一体芯片领域在全球范围内仍处于发展初期，因知存科技是国际上首个推出存算一体芯片产品的企业，网络口碑表现较佳。随着产品应用落地加速，其品牌影响力将进一步提升。中国AI芯片行业发展趋势分析芯片行业政策利好不断，芯片全面国产化进程提速芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场，芯片自给率不足，严重依赖进口。为发展国产芯片，实现进口替代，近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。今年7月份，利好政策再度加码，国务院发文表示将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等8个方面进行扶持，以加快集成电路和软件产业发展。艾媒咨询分析师认为，国家重磅利好政策的陆续出台，将推动芯片国产化进程提速，芯片行业将获得广阔的国产替代空间。数字经济时代加速到来，芯片行业迎来新一轮高速增长数字经济正在成为全球经济增长的新动能，为抢占数字经济制高点，中国加速推进5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设。艾媒咨询分析师认为，数字经济时代的到来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，驱动国产芯片行业创新发展。受益于存量需求替代以及增量需求释放，芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。半导体产业与人工智能产业融合驱动，AI芯片行业进入发展“快车道”芯片行业具有较高的技术、资金、人才等进入壁垒，半导体垂直分工模式降低了芯片行业的准入门槛，此外，以AI芯片为代表的高端芯片前景广阔。细分环节较低的准入门槛以及全新的芯片赛道，吸引了人工智能领域的新玩家入局，传统芯片企业也在加速研发适用于AI应用场景的芯片。艾媒咨询分析师认为，在半导体产业和人工智能产业的融合驱动作用下，AI芯片行业将进入发展“快车道”。AI芯片架构由通用向专用发展，存算一体AI芯片是未来趋势新型基数设施的完善，推动了人工智能技术在消费领域以及工业生产领域的应用，落地场景趋向细分化、垂直化。艾媒咨询分析师认为，下游应用驱动AI芯片由通用架构向专用架构变革，急剧增长的数据量对AI芯片的算力和功耗提出了更高要求。存算一体技术不仅能够使AI设备性能得到提升，还能降低成本。在下游应用的强驱动下，存算一体AI芯片将成为未来主流发展方向。本文部分数据及图片内容节选自艾媒研究院发布的《2020上半年中国人工智能芯片行业研究报告》。

01云计算发展概述1、 云计算概念和特点随着互联网信息技术的高速发展以及网络带宽的日益提高，不同用户群体，从个人、企业到政府机构乃至国家层面，对计算资源的需求越来越大，即需要更快的计算速度和更大的存储空间。云计算技术通过统一管理和调度使用网络连接的大量计算资源，构成向用户按需服务的计算资源池，满足了用户灵活切换资源匹配所需应用以及特殊业务阶段对IT资源需求激增的诉求。云计算技术具有较强的灵活性和扩展性，能更好的实现多商业化场景的应用需求。2011年，美国国家标准与技术研究院(以下简称“NIST”)结合业内各方主流观点，将云计算定义为：云计算是一种通过网络接入虚拟资源池从而实现对可配置计算资源按需访问的模型，用户可以根据自己的需求对网络、服务器、存储、应用和服务等计算资源进行配置，实现较少管理成本和服务供应商干预的快速获取和发布。云计算的主要特点包括庞大的服务器规模、虚拟化的分布、较低的使用成本、可按需选择的应用服务和共享化的资源池。云计算的主要特点包括庞大的服务器规模、虚拟化的分布、较低的使用成本、可按需选择的应用服务和共享化的资源池。在部署方式上，可分为私有云、公有云、社区云和混合云。不同的部署方式可面向不同的用户群体，提供不同规模和应用等差异化的服务，满足不同企业、机构等群体的使用需求。服务模式上，当前业内普遍接受的为IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）三种模式。2、云计算发展驱动因素（1）政策持续利好，推动云计算发展我国云计算行业发展至今已经历10年时间，在此期间，国家出台了一系列政策，对云计算的行业化标准体系框架建设到商业化实现都给予重要支持。图表1：2010-2020年云计算主要政策数据来源：融中研究（2）云计算可实现企业降本增效的需求云计算的普及将极大地缓解创业者的压力，降低中小企业创业初期的IT技术成本。随着云计算的普及，云计算服务商提供的IT资源价格下降，中小企业可根据自身的发展按需购买算力，将更多的精力放在业务扩张上，并有效地控制成本的投入。云计算可帮助企业提升业务的稳定性，让企业根据业务所需实现算力资源的无缝对接，并为企业提供多元化的IT技术服务，解决用户技术更新迭代的难题。（3）疫情加速数字化转型，刺激云市场新一轮爆发2020 年突发疫情加速了国内企业“数字化”转型的进程，进一步推动我国云计算行业发展。疫情期间，企业被迫停工停产，生存遭受巨大挑战。以制造业为例，我国大部分中小企业生产制造的自动化、数字化程度较低，对人力的依赖程度大，疫情期间，中小制造业企业出现了物资供应短缺、生产响应延迟等问题。而一些已经完成了数字化转型的头部大企业，凭借企业上云和智慧工厂的建设，在疫情开始后不久便恢复了生产。疫情凸显企业数字化程度低下问题，生存压力倒逼企业数字化转型，大企业的成功经验则让中小企业看到了希望，也为中小企业数字化转型提供借鉴。整体而言，疫情的出现加速了国内企业数字化转型的进程。02云计算产业链分析1.产业链构成云计算是一系列IT技术结合的总称，其背后是庞大的运算与服务资源所形成的产业生态链。云计算产业链由三个环节构成：（1）上游：云计算设备制造商云计算设备制造商主要为整个产业提供基础设施，主要包括提供服务器、储存等硬件设备的厂商以及提供网络基础设施的网络设备商和电信运营商。按照提供设备类型的不同，上游企业主要可分为三类：以华为、思科代表的网络设备商，以IBM、戴尔为代表的服务器设备商，以浪潮云、中科曙光等为代表的存储设备商。（2）中游：云服务供应商云服务供应商，主要为下游用户提供云服务。按照提供云服务类型的不同，中游企业可分为三类：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）三类厂商。其中，IaaS（基础设施即服务）厂商为用户提供完整的IT基础设施资源服务。PaaS（平台即服务）厂商为用户提供基础设施资源与相应的系统环境、开发工具整合的平台服务。SaaS（软件即服务）则是在IaaS和PaaS的基础上，直接为用户提供可访问的通用或定制化应用程序。（3）下游：政府或企业等终端用户云计算下游终端用户主要包括政府、大中小型企业以及一些个人用户。下游用户比较分散，分布在互联网、金融、工业制造、医疗、政府等多领域。由于领域分散，用户对云计算服务需求的差异化非常明显。在满足不同用户需求的同时，产业链中游的服务商开始逐渐向上下游业务扩展，使得原本定位于IaaS、PaaS和SaaS的三类服务商的业务边界越来越模糊。2、产业链布局云计算产业链最核心的价值体现在中游环节。（1）IaaS层（底层）自2015年开始，我国IaaS市场进入高速发展阶段，相关技术不断成熟。当前，我国IaaS厂商主要分为几大类：首先，是以阿里云、腾讯云、金山云、百度云等为代表的互联网企业，这类企业通过多年技术和基础设施的积累，在服务内容、供销渠道以及用户群体建立了极大的优势；其次，是以华为云、浪潮科技、紫光股份、太极股份等为代表的传统IT巨头企业，包括传统IDC、IT运营商、系统集成商等，这类企业具有丰富的硬件设备以及成熟完整的销售渠道；第三类，是以中国电信、中国联通、中国移动为代表的三大运营商企业，这类企业拥有带宽和通信资源的积累优势；第四类，是以青云科技、优刻得、云轴科技等为代表的新兴企业，该类企业主要靠先进的技术方案来驱动用户数量的增长，并在垂直领域建立较强的技术壁垒。据不完全统计，当前我国IaaS市场格局整体趋于稳定，市场中TOP5的厂商，阿里云、腾讯云、华为云、天翼云和金山云，共占据了市场73.8%的份额，。（2）PaaS层（中层）单独提供PaaS服务的厂商比较少，PaaS服务多数由部分底层的IaaS厂商以及上层的SaaS厂商同时提供。IaaS厂商与SaaS厂商将其产品与服务向PaaS层领域延伸的初衷还是为了满足客户对云计算服务的多元需求，同时，也为了提升综合业务实力。由IaaS向PaaS延伸的厂商主要包括三大运营商、互联网企业、传统IT巨头等头部企业，由SaaS向PaaS延伸的厂商主要包括两类：1）以三一重工、GE、西门子等为代表的工业制造类企业；2）以基本立子、普奥云、机智云、涂鸦智能、寄云等为代表的新兴创业企业。（3）SaaS层（上层）当前，我国SaaS层厂商主要分为两大阵营，通用型SaaS服务商和垂直型SaaS服务商。通用型SaaS针对企业特定业务环节，提供相应的SaaS产品，其服务按业务可细分为ERP、CRM、人力资源、协同办公、财税报销、云存储等；通用型SaaS企业中CRM系统开发商数量占比最高达到36.93%，协同办公系统开发商数量紧随其后，占比21.22%。而财税报销系统开发商数量占比最少，仅为1.64%，未来仍有较大投资潜力。垂直型SaaS为特定行业提供SaaS服务，主要多为特定垂直领域中的软件服务商或者行业解决方案服务商，其服务按行业可细分为金融、教育、工业、电商、餐饮、物流等。垂直型SaaS企业中，开发商主要分布于物流、金融及餐饮三大行业，企业数量占比分别为30.2%、18.58%、16.5%。03云计算市场规模2019年，中国云计算市场增长稳定，总规模达到1,335亿元，较2018年增长38.72%。其中，公有云市场规模达到689亿元，同比增长57.67%，私有云市场达到645.2亿元，同比增长22.8%。2020年，受新冠疫情影响，预计中国云计算市场规模增速将大幅减缓，总规模预计为1782亿元。疫情中，各行业对远程办公的需求持续增长，预计此后公有云服务的相关细分市场规模将显著提升，到2022年前后总规模将突破3,000亿元人民币，2023年总规模将达到3,754亿元人民币。图表2：2015-2023年中国云计算市场规模（单位：亿元）数据来源：中国信息通讯研究院，融中研究2019年，我国公有云市场发展规模首次超过私有云市场，总规模689亿元，占云计算市场总规模的51.63%。相较于全球云计算市场主要集中于SaaS相关服务，我国云计算行业市场的增长多集中于IaaS相关的基础设施服务建设中。2019年中国公有云市场中，IaaS层市场总规模为452.6亿元，占比65.66%，相较于2018年增长67.38%，预计2022年将达突破1,200亿人民币。PaaS层市场总规模41.9亿元，占比6.08%，相较于2018年增长92.2%，预计2020年到2023年平均增速54.11%。2019年，SaaS层市场总规模194.8亿元，占比28.26%，相较于2018年增长34.16%。随着我国企业数字化转型加速，企业对SaaS服务的需求或将井喷式增长。图表3：2015-2023年中国公有云市场规模（单位：亿元）数据来源：中国信息通讯研究院，融中研究04云计算行业投融资分析行业投融资分析投资金额规模上，2009到2019年，国内云计算行业投资规模整体呈现上升态势，投资金额从2009年的55.9亿上升到2019年的911.2亿元，年均复合增长率（CAGR）为32.20%，其中2017年达到1092.6亿元的历史峰值。投资事件数量上，从2009年到2016年，投资事件数量呈上升发展态势，年均复合增长率（CAGR）为52.75%，其中，2014年到2015年投资事件数量成倍大幅增长，主要是因为，2015年开始，国家陆续出台云计算发展相关利好政策，同时，云计算产业链逐步完善、应用落地发展加速，带动产业投资发展加速。2016年，行业投资事件数量达到1009笔的历史高位，随后3年时间，投资事件数量持续下降，回落到略高于2014年的水平。图表4：2009-2020上半年中国云计算行业投资规模数据来源：IT 桔子，融中研究投资地域分布上，国内云计算行业投资事件数量的地域分布与中国省市经济发展水平分布较为一致。2009年至2020上半年，累计投资笔数位居前三的省份为北京、上海和广东：其中北京累计投资笔数遥遥领先，投资笔数1730笔，占总投资笔数的比重超过3成；上海累计投资笔数1018笔，占总投资笔数的比重近2成；广东累计投资笔数797笔，占总投资笔数的比重近15%。图表5：2009-2020年上半年中国云计算投资地域分布数据来源：融中研究05云计算行业发展趋势在未来十年，云计算将进入普惠发展阶段。随着新基建的不断推进，云计算应用落地进程将加快；同时，云计算将助推企业数字化转型，会有越来越多的企业选择上云。受新冠疫情影响，SaaS市场需求持续增加，推动云计算产业加速发展。云计算主要发展趋势如下：1、企业上云成为普遍趋势，混合云发展前景广阔随着数字化、智能化发展趋势不断加快，大中小型企业纷纷将企业“上云”提上日程，推动企业数字化转型。根据中国信通院数据，2019年，中国已开始应用云计算技术的企业占66.10%，同比增长7.5%。超过半数中国企业已开始将业务转向云端，其中应用公有云的企业占主流，占比41.6%；采用私有云占比14.7%；采用混合云占比9.8%。混合云有巨大的发展潜力。混合云通过结合外部公有云和内部私有云的方式，使企业能够应用更广泛的IT服务组合。这种兼顾公有云和私有云优势的部署方式，正在成为越来越多企业的云部署选择。根据RightScale2019年云状态报告，全球范围内混合云已成为企业上云最希望采用的形式，有84%的受访企业采用了多云战略。其中，使用混合云的企业比例继续提高，由2018年的51%增长到2019年的58%。从国内市场来看，企业应用混合云的比例仍处于较低水平。据中国信息通信研究院调查统计，2018年我国企业应用云计算的比例接近6成，其中采用混合云比例为14%，相比2017年小幅上升。而据Marketsand Markets预测，到2021年，在混合云上的年成本支出将会增长约22.5%。在混合云的强劲需求助推下，处于初步发展阶段的国内混合云未来发展前景广阔。2、容器技术有望推动我国PaaS快速发展随着新兴技术的不断发展，云计算产业的发展将会迎来更加广阔的空间。根据中国信通院数据显示，云计算技术在不断向应用层靠近。中国超40%企业开始使用容器技术；超过70%企业使用微服务的技术。新兴技术的注入，使资源调度的颗粒性、业务耦合性、管理效率和效能利用率都得到了极大地提高。容器技术为PaaS带来变革。容器是指以镜像形式储存的、虚拟的、被隔离的运行时环境。容器技术通过跨容器共享操作系统架构，只需构建简单的文件及代码库即可运行应用，相比服务器虚拟化技术，容器技术大大提升数据可迁移性及其安全性，用户可以更快、更便捷的获取并高效使用第三方数据。而PaaS市场主要问题在于企业在不同的PaaS平台间迁移应用的难度大，且私有云无法满足各类应用的上云要求，容器技术有望解决这些问题。在容器技术应用的推动下，中国PaaS市场有望进入快速发展期。3、SaaS市场将持续高速发展据Gartner调查显示，SaaS是全球云计算中最大的细分领域，占比超60%。国内SaaS还处于高速发展的初步阶段，市场成熟度远远低于美国。不过，国内SaaS经过15年的发展，SaaS应用已普遍被市场认可和接受。2020年新冠疫情加快企业数字化转型进程，带动云端服务需求上升，促进SaaS行业提速发展。在线教育、远程医疗、线上消费等细分领域对SaaS应用服务的依赖提升。同时，SaaS具有低成本、付费灵活、管理便捷、快速迭代等诸多优势，其应用场景越来越广，预测SaaS市场未来仍将持续高速发展。4、云原生为信息安全市场带来新机遇在云计算应用不断拓展的同时，安全问题同样备受关注，云原生安全能力将直接影响到企业下一代安全架构，原生云安全的理念应运而生。原生云安全是指平台安全的原生化和云安全产品的原生化。Gartner相关报告显示，相比于传统IT，公共云的安全能力可减少企业60%左右的安全事件，增强企业安全防控。原生云安全平台将安全能力逐步从外部生产向内部测试及开发方向深入；原生安全产品也将逐步从原本的外挂转为内嵌。现有的安全监测主要通过平台中的数据从外部感知数据安全，未来将逐步实现安全前置，通过把安全和管理的理念嵌入到开发设计，真正做到安全和云深入的融合，促进云服务商提供更加安全的云平台，带动云安全市场的发展。

5G商用落地加速了人工智能产业发展进程，AI芯片作为人工智能的基础硬件，需求加速释放。与此同时，国家政策也持续加码发展集成电路产业，芯片国产化进程全面提速。在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也有望加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。今天转载分享艾媒咨询发布的《2020上半年中国人工智能芯片行业研究报告》。报告完整目录一、2020上半年中国AI芯片基础概念介绍1. AI芯片行业相关概念介绍2. 人工智能技术落地驱动AI芯片行业发展3. AI芯片是制约人工智能发展的关键要素之一4. AI芯片行业仍处在发展起步阶段5. AI芯片的功能和部署位置介绍6.AI芯片技术架构分类二、2020上半年中国AI芯片行业宏观背景分析1. 中国经济增速放缓，逐步迈入技术驱动产业发展阶段2. 中国数字经济比重持续上升，新型基础设施是引擎3. 中国半导体产业链基础薄弱，集成电路对外依存度高4. 国家大力扶植集成电路产业，政策资金多重利好持续落地5. 多省市出台人工智能产业规划，推动行业发展步入新阶段6. 中国集成电路企业积极研发，夯实AI芯片行业发展基础7. 中国人工智能发展备受期待，社会普遍看好产业前景三、2020上半年中国AI芯片行业发展现状1. 全球集成电路市场规模波动上升，AI芯片是新方向2. 全球人工智能市场增长迅猛，加速释放AI芯片需求3. 未来五年全球AI芯片市场将保持高速增长态势4. 半导体产业向中国转移，国产AI芯片迎来新机遇5. AI芯片产业链图谱6. 芯片制造资金技术壁垒高，技术变革助力国产芯片赶超7. 中国AI芯片发展机遇(一)：制程工艺演进，驱动芯片迭代8. 中国AI芯片发展机遇(二)：应用场景广，产品需求多元9. 中国AI芯片发展机遇(三)：突破存储瓶颈，下游强力驱动10. 中国AI芯片行业市场规模有望持续快速增长四、2020上半年中国AI芯片主要需求场景分析1. 中国AI芯片需求场景发展不平衡特征明显2. 中国AI芯片主要需求场景(一)：云计算3. 中国AI芯片主要需求场景(二)：智能安防4. 中国AI芯片主要需求场景(三)：消费电子5. 中国AI芯片主要需求场景(四)：机器人6. 中国AI芯片主要需求场景(五)：自动驾驶五、2020上半年中国AI芯片行业标杆企业案例分析1. 寒武纪：企业介绍2. 寒武纪：产品情况3. 寒武纪：经营情况4. 寒武纪：舆情表现5. 知存科技：企业介绍6. 知存科技：产品情况7. 知存科技：核心竞争力8. 知存科技：舆情表现六、2020上半年中国AI芯片行业趋势分析1. 中国AI芯片行业发展趋势分析(一)2. 中国AI芯片行业发展趋势分析(二)3. 中国AI芯片行业发展趋势分析(三)图表目录图表1：2010-2020上半年中国第二/三产业增加值及增长率图表2：2015-2019年中国数字经济总体规模及占GDP比重图表3：2013-2020年8月中国集成电路进口数量及金额规模图表4：2019年国家集成电路产业投资基金(二期)募资规模图表5：2020年中国人工智能产业排名前十省市目标规模图表6：2020上半年中国集成电路布图设计登记申请数量图表7：2020年中国受访者对人工智能发展前景预期分布图表8：2020年中国“人工智能”网络口碑图表9：2013-2020年全球集成电路产业市场规模及预测(亿美元)图表10：2015-2024年全球人工智能市场收入规模及预测(十亿美元)图表11：2019-2025年全球人工智能芯片市场规模及预测(亿美元)图表12：2011-2020年全球六大芯片制造企业制程工艺演进图表13：2018-2023年中国人工智能芯片市场规模及预测(亿元)图表14：2018-2023年全球云计算市场规模及预测(亿美元)图表15：2015-2019年中国安防行业市场规模图表16：2020年1-8月中国5G手机累计出货量及占比图表17：2015-2020年中国智能可穿戴设备整体市场规模及预测图表18：2016-2023年全球机器人出货量及预测图表19：2019年中国网民使用无人驾驶汽车意愿分布图表20：2016-2020年寒武纪融资情况图表21：2017-2020 上半年寒武纪营业收入及利润图表22：2020 上半年寒武纪营业收入结构图表23：2020上半年“寒武纪”网络口碑图表24：2020上半年“寒武纪”网络关注度地域分布图表25：2017-2020知存科技融资情况图表26：2020上半年“知存科技”网络口碑图表27：2020上半年“知存科技”网络关注度地域分布本报告研究涉及企业/品牌/案例寒武纪、知存科技核心观点中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元。5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。报告节选内容AI芯片行业相关概念介绍芯片是集成电路(Integrated circuit)的简称，由半导体材料以及电容、电阻等器件集成并封装得到，是半导体元件产品的主要构成部分。AI芯片是用于人工智能应用领域的专用集成电路。人工智能技术落地驱动AI芯片行业发展人工智能(Artificial Intelligence，AI)，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。AI芯片行业仍处在发展起步阶段AI芯片技术架构分类继“软件定义芯片”的定制化AI芯片被愈发重视后，“存算一体化”架构成为AI芯片技术架构的新发展方向。中国数字经济比重持续上升，新型基础设施是引擎随着数字化转型不断深入，中国数字经济规模持续增加。2019年中国数字经济规模达35.8万亿元，占GDP比重为36.2%。艾媒咨询分析师认为，数字经济蓬勃发展是大势所趋，人工智能、云计算、5G 等新型基础设施构成推动数字经济发展新引擎。AI芯片作为人工智能的核心关键，受益于数字经济发展浪潮，拥有广阔前景。国家大力扶植集成电路产业，政策资金多重利好持续落地面对芯片产业核心技术受限于外国的现状，近几年中央出台多项重大产业政策扶持集成电路、人工智能等产业发展，各省市同时积极跟进，利好政策全方面密集落地，从税收减免、创新鼓励、基础设施建设到资金支持等多角度为AI芯片行业发展营造良好政策环境。中国集成电路企业积极研发，夯实AI芯片行业发展基础数据显示，2020上半年，中国集成电路企业登记申请的集成电路布图设计数量达5176件，同比增长78.2%，其中广东、江苏、上海为数量排名靠前的三大地区，贡献了六成以上的总数。艾媒咨询分析师认为，中国集成电路企业积极研发，一方面是国内下游市场需求广阔，另一方面是受中美贸易影响。企业主动或被动式研发都将夯实AI芯片行业发展基础，推动中国集成电路行业实现赶超。全球集成电路市场规模波动上升，AI芯片是新方向数据显示，2019年全球集成电路市场规模达3304亿美元，较2018年出现回落。艾媒咨询分析师认为，随着产业信息化、智能化的深入，集成电路市场规模将迎来新一轮上升趋势，其中AI芯片将成为引领产业增长的主流技术方向。未来五年全球AI芯片市场将保持高速增长态势数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。半导体产业向中国转移，国产AI芯片迎来新机遇AI芯片产业链图谱芯片制造资金技术壁垒高，技术变革助力国产芯片赶超芯片设计由IDM企业和Fabless企业负责，其中分工模式(Fabless-Foundry)的出现主要由于芯片制程工艺的发展，研发费用和生产线投资费用大幅上涨。芯片设计和制造环节，均涉及大量的技术和资金投入，资金壁垒和技术壁垒高，产业链条长。芯片产业链技术迭代快速，人工智能的发展加速了芯片行业技术变革。产业链转移叠加万物智联时代的到来，为基础相对薄弱的国产芯片，提供了换道超车的机会。中国AI芯片发展机遇(一)：制程工艺演进，驱动芯片迭代制程工艺升级可以提升芯片集成密度，随之而来的是芯片性能的提升和功耗的降低，这也使得工艺升级成为芯片制造巨头比拼的关键。当集成密度逼近物理架构的上限，芯片性能升级效用变弱，开辟新路径、新方法升级芯片性能将成为必要之举，进而为AI 芯片行业发展注入新动能。中国AI芯片发展机遇(二)：应用场景广，产品需求多元目前AI技术及应用场景大多体现在图像识别、语音识别等弱AI上，随着场景的广泛覆盖以及AI技术的进一步发展，AI芯片产品也将更加细分多元。艾媒咨询分析师认为，AI芯片商用前景广阔，但落地困难的局面导致行业并未形成稳定的市场格局，对于行业新老玩家而言是挑战，更是机遇。中国AI芯片发展机遇(三)：突破存储瓶颈，下游强力驱动AI芯片主要运用在云端和终端(包括边缘端)，不同场景的应用对AI芯片的性能提出了不同要求。在以传统冯诺依曼架构方式为主的AI芯片市场中，当运算能力发展到一定程度，存储部件就决定了AI芯片的性能上限，同等条件下，“存算一体”架构能够有效降低AI芯片能耗和成本，突破“存储墙”难题，是AI芯片未来发展主流方向。中国AI芯片行业市场规模有望持续快速增长iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元。艾媒咨询分析师认为，5G商用的普及将催生AI芯片在军用、民用等多个领域的应用需求，中国政府也有望趁5G的领先优势，倾注大量资源发展AI芯片，抢占科技战略制高点。在政策、市场、技术等合力作用下，中国AI芯片行业将快速发展，在国际上的话语权也将持续加强，预计2023年市场规模将突破千亿元。中国AI芯片需求场景发展不平衡特征明显AI芯片作为人工智能产业的发展核心，需求场景分布广泛，但发展速度并不均衡。云计算、消费电子、智能家居、智能安防是目前市场渗透度较高、发展速度相对领先的场景，而机器人、自动驾驶、智能制造和智慧医疗等应用领域发展相对缓慢，具有较大潜力。中国AI芯片主要需求场景(一)：云计算iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年全球云计算市场规模近2000亿美元，随着全球数字化的深入发展，云计算市场规模将持续增长，预计2023年全球云计算市场规模将超过3000亿美元。艾媒咨询分析师认为，一方面传统数据中心能耗高、运算效率低的特点亟需改善，另一方面新增的云计算需求催生了多元化的AI芯片产品，吸引不少新玩家进入云端芯片领域，推动了AI芯片行业的发展。中国AI芯片主要需求场景(二)：智能安防安防领域是终端AI芯片典型的应用场景，因图像识别技术以及大数据技术发展较为成熟，智能安防的发展和普及相对较快。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国安防行业市场规模达到8260亿元，并且在过去五年保持不低于10%的增长速度。艾媒咨询分析师认为，在一系列政府项目如“平安城市”、“雪亮工程”的推动下，智能安防将成为中短期内AI芯片落地的最佳场景。中国AI芯片主要需求场景(四)：机器人iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，全球机器人出货量逐年走高，预计2023年将突破2000万个。目前的AI技术仍是弱AI阶段，不具备自主推理能力，与市场期待存在一定距离。艾媒咨询分析师认为，机器人的智能化程度将在技术和市场的双向驱动下逐步增强，AI芯片需求爆发性增长还需时日，但市场潜力巨大。寒武纪：企业介绍寒武纪成立于2016年，目前已在A股科创板上市。公司以云服务器、智能边缘设备、智能终端设备的核心处理器芯片的研发、设计、销售为主营业务。凭借过硬的技术和产品，公司得到了市场和资本的广泛认可。寒武纪：产品情况公司自研的AI芯片产品已经实现了云、边、端三大领域的全覆盖，部分产品已经实现量产出货。艾媒咨询分析师认为，寒武纪的AI芯片产品群，拥有研发的协同优势，在国产替代日趋强烈的背景下，技术和产品的商用进程将会提升，有助于巩固和强化公司的先发优势。寒武纪：经营情况过去三年，寒武纪收入增长快速，至2019年总收入达4.44亿元，2020年上半年总收入为0.87亿元，同比下降11.01%，主要系终端智能处理器IP授权业务收入大幅下降造成。艾媒咨询分析师认为，寒武纪技术及产品商业化能力虽已处国内芯片行业前列，但对大客户的严重依赖以及巨大研发投入导致的盈利问题尚未得到有效解决，未来仍需进一步优化业务及产品结构，以降低经营风险。寒武纪：舆情表现艾媒商情舆情数据监测系统显示，系统监测期间“寒武纪”网络口碑数值为47.4，整体舆论偏正向;网络关注度地域分布较广。艾媒咨询分析师认为，寒武纪作为中国AI芯片行业龙头，受到广泛关注，虽然面临股价波动与亏损的争议，但基于公司较强的科研实力以及民众对国产芯片崛起的殷切期待，市场普遍看好其发展前景。知存科技：企业介绍知存科技成立于2017年，专注于模拟存算一体的终端智能芯片设计，主要运用于智能物联网终端应用场景。公司的模拟存算一体芯片能够有效提升AI运算效率，降低成本，2019年已推出国际首个存算一体的AI芯片。艾媒咨询分析师认为，知存科技的技术和产品，能够满足下游应用场景对芯片效率和算力日益提升的要求，符合行业未来发展方向，拥有极大的商业化价值。持续的融资进一步验证了资本市场看好其发展前景。知存科技：产品情况知存科技创新地使用eFlash存储器完成神经网络存储和运算一体化，突破了AI的存储墙问题。其存算一体芯片产品，相比于基于冯诺依曼架构的AI芯片，更契合终端应用场景对高算力、低功耗、低成本、低时延的要求。艾媒咨询分析师认为，5G、大数据、云计算等新型基础设施建设的进一步完善，将加速万物智联时代的到来，对高运算力、低功耗的存算一体AI芯片产品需求将日益强烈。知存科技自主研发的产品不仅在技术上实现了引领，还有望走在量产商用的前列。知存科技：核心竞争力艾媒咨询分析师认为，知存科技具有领先的技术优势和轻量化运营特点，集中资源深耕智能终端，有利于强化其技术和价格优势，进而巩固和提升产品竞争力，未来发展潜力巨大。知存科技：舆情表现艾媒商情舆情数据监测系统显示，系统监测期间“知存科技”网络口碑数值为52.9;网络关注度主要集中在中部和东部。艾媒咨询分析师认为，由于存算一体芯片领域在全球范围内仍处于发展初期，因知存科技是国际上首个推出存算一体芯片产品的企业，网络口碑表现较佳。随着产品应用落地加速，其品牌影响力将进一步提升。中国AI芯片行业发展趋势分析芯片行业政策利好不断，芯片全面国产化进程提速芯片是信息化时代、数字化时代的基石。中国作为全球最大的半导体消费市场，芯片自给率不足，严重依赖进口。为发展国产芯片，实现进口替代，近年来政府出台了一系列政策支持国产芯片行业发展。今年7月份，利好政策再度加码，国务院发文表示将从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等8个方面进行扶持，以加快集成电路和软件产业发展。艾媒咨询分析师认为，国家重磅利好政策的陆续出台，将推动芯片国产化进程提速，芯片行业将获得广阔的国产替代空间。数字经济时代加速到来，芯片行业迎来新一轮高速增长数字经济正在成为全球经济增长的新动能，为抢占数字经济制高点，中国加速推进5G基站、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设。艾媒咨询分析师认为，数字经济时代的到来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，驱动国产芯片行业创新发展。受益于存量需求替代以及增量需求释放，芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。半导体产业与人工智能产业融合驱动，AI芯片行业进入发展“快车道”芯片行业具有较高的技术、资金、人才等进入壁垒，半导体垂直分工模式降低了芯片行业的准入门槛，此外，以AI芯片为代表的高端芯片前景广阔。细分环节较低的准入门槛以及全新的芯片赛道，吸引了人工智能领域的新玩家入局，传统芯片企业也在加速研发适用于AI应用场景的芯片。艾媒咨询分析师认为，在半导体产业和人工智能产业的融合驱动作用下，AI芯片行业将进入发展“快车道”。AI芯片架构由通用向专用发展，存算一体AI芯片是未来趋势新型基数设施的完善，推动了人工智能技术在消费领域以及工业生产领域的应用，落地场景趋向细分化、垂直化。艾媒咨询分析师认为，下游应用驱动AI芯片由通用架构向专用架构变革，急剧增长的数据量对AI芯片的算力和功耗提出了更高要求。存算一体技术不仅能够使AI设备性能得到提升，还能降低成本。在下游应用的强驱动下，存算一体AI芯片将成为未来主流发展方向。（若要下载完整版《2020上半年中国人工智能芯片行业研究报告》，请移步艾媒咨询官网下载。）