2017-人工智能行业：移动AI芯片来袭，嵌入式人工智能大有可为_17页-2mb

文档总结：移动AI芯片与嵌入式人工智能发展分析

核心内容

本报告聚焦于移动AI芯片和嵌入式人工智能的发展趋势，重点分析华为发布全球首款移动端AI芯片麒麟970的意义，并探讨NPU（神经网络处理单元）作为嵌入式AI核心的技术路径。报告还梳理了A股相关公司，提出投资建议。

主要观点

• 嵌入式人工智能是AI落地的最后一公里解决方案，尤其在移动终端等前端场景中具有不可替代的优势。
• 云端AI虽在计算能力和精度方面表现优异，但存在延迟、安全性、隐私性等问题，限制了其在某些实时性要求高的应用场景中的使用。
• NPU芯片是满足深度学习算法需求的核心硬件，有GPU、FPGA、ASIC三种实现路径，各有侧重和优势。
• 华为麒麟970作为全球首款集成NPU的移动芯片，标志着移动AI时代的开启，具备强大的AI计算能力，支持多种AI应用场景。
• 移动计算厂商正在加快布局嵌入式AI，包括ARM、Intel、NVIDIA、中星微、微软、苹果等公司均在AI芯片领域有所投入。
• AI芯片技术的发展将推动人工智能在自动驾驶、智能家居、智能机器人、智能手机等领域的应用。

关键信息

华为麒麟970

• 全球首款移动端AI芯片，集成独立NPU。
• 采用10nm先进工艺，支持语音识别、人脸识别、场景识别等AI功能。
• 在不联网情况下实现实时环境感知和决策控制。
• 与云AI协同，提升设备端的AI性能。

NPU技术路径

• GPU：擅长并行计算，广泛用于云端AI，但功耗高。
• FPGA：可编程，适合定制化AI应用，功耗低，但更新速度慢。
• ASIC：专用芯片，功耗低、性能高，适合移动端AI。

嵌入式AI优势

• 实时性、安全性、私密性。
• 能耗低，适合移动设备。
• 降低数据传输成本，提升用户体验。

应用场景

• 自动驾驶：需实时处理路况信息，嵌入式AI可提供毫秒级响应。
• 智能家居：如语音助手、图像识别等，依赖本地计算。
• 智能机器人：需要快速的AI决策能力，嵌入式AI是关键。
• 视频监控：通过本地处理实现数据清洗、去重，减少传输压力。

A股相关公司

• 中科创达：AI智能终端应用研发龙头，与ARM等建立AI OPENLAB。
• 全志科技：国内应用处理芯片龙头，专注于低功耗AI芯片。
• 富瀚微：专注于视频监控芯片，已推出内嵌海康威视AI技术的IPC芯片。
• 中科曙光：与寒武纪战略合作，研发人工智能专用芯片，推动AI应用发展。

投资建议

• 看好嵌入式AI的发展前景，认为其将率先在自动驾驶、智能机器人、智能家居等领域落地。
• 建议关注布局嵌入式AI芯片产业链的公司，如中科创达、全志科技、富瀚微、中科曙光等。
• 投资评级为“看好”，行业指数若在6个月内上涨10%以上，视为看好。

投资风险

• AI芯片技术发展不及预期：技术突破可能滞后于预期。
• 终端产品落地不及预期：市场接受度或产品性能可能未达预期。

结论

嵌入式人工智能是推动AI在移动终端落地的关键技术，其发展将改变AI的计算模式，从云端向终端转移。NPU作为核心组件，正在成为AI芯片研发的重点方向。随着技术的不断成熟，AI芯片将在多个领域实现广泛应用，推动行业整体发展。