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自2019年6月科創板開板以來，半導體IC二級市場企業數量增勢顯著，尤其在IC設計環節企業增勢明顯。一級資本市場經歷熱情高漲期，2021年迎來新一輪投融資高潮，資本偏愛“短回報周期”環節，IC設計與設備企業進入投資者視野。在中國芯片對外依存度高、芯片自給率仍亟待提升的產業背景下，國家支持力度不斷加大，半導體IC產業基礎性、先導性、戰略性持續凸顯。2021年中國集成電路產業規模達到10458億元，其中，IC設計為4519億元、IC制造為3176億元、IC封測為2763億元。

集成電路產業鏈條可分為上游軟硬件材料及設備層、中游IC設計與生產層及下游IC產品與應用層。半導體IC產業環節進程不一，按規模與增量可劃分不同賽道∶半導體設備、IC制造與IC設計環節歸類于快速發展賽道，半導體材料與IC封測環節歸類于平穩發展賽道；EDA工具與IP授權環節歸類于戰略發展賽道。對比國內外頭部企業經營現況可知，產業鏈上游EDA工具、材料、設備國內上市企業盈利能力與頭部國際企業無明顯差距，技術服務（主要為IP授權）廠商毛利率與凈利率大幅度低于頭部國際企業，產業鏈中游設計、制造、封測環節國內企業盈利能力整體不及頭部國際企業。半導體IC產業鏈生態建設仍待加強，達到上下協同的規模經濟尚需時日。

集成電路產品可分為數字電路與模擬電路產品，全球規模占比分別穩定在85%與15%上下。數字電路負責處理離散數字信號，產品壁壘因技術生態不一而有所差異，未來數據中心、新能源汽車等需求漸漲帶來可觀增量，但國內高端產品技術與性能差距仍存，把握發展機遇需要循序漸進；模擬電路負責處理連續模擬信號，貿易摩擦與缺芯潮打破模擬電路產業的封閉供應鏈，為國內企業帶來發展的黃金窗口期。國內企業將以提升精度、速度、穩定性為策略進軍高端產品市場。此外，半導體襯底材料歷經三個發展階段，以碳化硅（SiC）和氮化鎵（GaN）為代表的第三代半導體嶄露頭角，其中，第三代半導體功率器件具有高耐壓、高功率、高頻率特性，是最能體現寬禁帶材料優勢的半導體器件，下游新能源汽車、光伏發電等應用需求強勁，市場空間廣闊。

政府側，各級政府引入半導體IC產業需因地制宜、整體規劃、長期經營，產業落地是一件體系化的地方行動，不可追求短期效益，也不可唯KPI論；資本側，中國半導體市場的資本與技術仍然存在錯位，資本化進程的加速難以快速催熟企業，未來資本投資將會更看重標的企業的產品力與長久發展能力；廠商側，隨著制程工藝微縮至10nm以內，摩爾定律正在逼近物理、技術和成本的極限。半導體IC企業需嘗試以延續、擴展（Chiplet-SiP）、超越（自組裝技術、自旋電子器件、硅光子技術）摩爾定律以獲得更多發展機會。未來中國半導體IC產業需政府側、資本側、廠商側多方努力，把握住第三次半導體產業轉移浪潮。此外，艾瑞判斷，缺芯潮將逐漸由全面短缺轉向新能源汽車、工業控制、高性能計算等特定領域，中高端芯片缺貨仍將持續。隨著芯片自主化浪潮的持續演進，跨界造芯成為半導體IC行業潮流，終端應用廠商紛紛入局，共同促進半導體IC行業生態融合。

來源：艾瑞咨詢

內容摘要

隨著5G、人工智能、智能網聯汽車等新興技術應用的興起，新場景、新技術催的“芯”需求勢不可擋

以光伏和風電為代表的新能源發電的裝機量大幅增長，太陽能發電中DC-DC直流轉換器和光伏逆變器均需要用到IGBT作為功率開關。其中逆變器的效率很大程度上取決于設計使用的元器件，元器件的性能可以由功率損耗來衡量，功率損耗分為導通損耗和開關損耗。在雙碳政策下，光伏、風電新能源領域對功率半導體的需求激增。

通信領域包括通信基礎設施和通信終端,其中基礎設施包括接入網(有線/無線)、傳輸網和數據中心等,一套完整的通信系統包含了從信號鏈到電源管理的多種模擬芯片。隨著我國在5G通訊領域進行新基站的建設，以及衛星通信、各種雷達和新型通訊設備的出現，對芯片半導體的需求也會增多。

國內各主要IT產品仍將保持旺盛的市場需求，筆記本電腦、顯示器、打印機、電視機、組合音響、激光視盤機等傳統產品以及新興汽車電子均將在未來保持平穩增長。隨著空調、節能電機等電子產品產能向大陸轉移，功率半導體的需求也將成倍地增加。

汽車交通是電源芯片的重要應用領域之一。隨著汽車電子化程度越來越高，汽車搭載的電子產品也越來越多，所需的芯片半導體也就越多。有專業機構進行過測算，平均每輛新能源車，需搭載搭載半導體數量約為1600個，從應用的角度來看，汽車上的整車控制器、自動駕駛域控制器，都離不開各式各樣的芯片。 報告內容

中國網絡安全行業概況

　　未來5年，中國網絡安全產業將依托云計算技術，在端點安全、移動安全、云原生安全領域實現強勢增長。

　　預計2022年，中國網絡安全產業軟件市場規模約達145.2億元，硬件市場規模約達295.2億元，安全服務市場規模約達258.43億元云安全市場規模約達155億元。

　　相對硬件部署模式時期，未來，中國網絡安全產品將以軟件和云端為主流部署模式，逐漸呈現出競爭集中、收并購加碼的發展態勢。

　　相關法規升級和實施催生大量網安服務采購需求，為網絡安全行業營造規范的發展環境。

　集成電路是半導體的主要組成部分，占半導體產品80%以上的市場份額

　　中國集成電路行業起步較晚，2018年美國貿易制裁后中國出臺各項政策努力追趕

　　中國集成電路需求旺盛，國內產量無法自給，對外依賴度較高，貿易逆差龐大

　　全球集成電路市場增速將低于中國市場，預計2026年將達到7478.82億美元

　　集成電路產業鏈EDA、IP、材料、設備、設計、制造等關鍵環節參與者主要為國外企業，國產化率極低 　

頭豹研究院謹此發布《2022年中國DPU行業白皮書》。本報告旨在分析DPU發展現狀、產品特點、技術動向及發展趨勢，并識別中國芯片廠商與海外芯片廠商的差異，從而判斷中國DPU行業的現狀與發展機遇。基于全文的論述，本報告在最后分享了作者對于行業未來發展理解與思考，旨在倡導行業內外各方加強合作，從而推動中國DPU行業與中國芯片行業整體發展。

　　本報告所有圖、表、文字中的數據均源自弗若斯特沙利文咨詢（中國）及頭豹研究院調查，數據均采用四舍五入，小數計一位。

**　　DPU將成為繼CPU、GPU的“第三塊主力芯片”**

　　DPU具備高度靈活可編程性，其功能可通過軟件定義向網絡、存儲、安全等應用進行延伸。通過靈活地運用DPU的功能，在滿足不同應用場景對于釋放算力、提高數據處理效率需求的同時，還具有貼合具體應用場景需求的能力，如助力形成信息安全解決方案等。因此，DPU具有滲透眾多應用場景的潛力。

**　　產品概念逐步具象化，蓄力延伸眾多領域**

　　不斷改進產品弓應用場景的貼合度，打磨DPU產品在錨定應用領域的商業化能力是現階段發展的重點，DPU概念在這發展過程中將逐步具象化，行業外部對DPU認知也將逐漸加強。基于現階段所積累的技術與應用場景理解，芯片廠商將持續擴大DPU所能覆蓋的應用場景。

**　　海外與中國芯片龍頭廠商發展進度相近**

　　海外芯片龍頭廠商基于自身影響力率先打開市場，中國芯片龍頭廠商也緊步跟上，產品將逐步落地應用。在行業發展初期，雙方皆處于接受終端應用驗證的階段，發展進度相近。

**　　打造生態是中國芯片廠商把握機遇的關鍵**

　　在打磨DPU大規模商業化的階段，擁有較強適配性并釋放客戶開發能力的產品更具有競爭優勢，軟件生態則是形成這一競爭優勢的關鍵。此外，中國芯片廠商還可以打造產業鏈生態以及橫向的協同生態，提高研發效率、打造多樣化產品，從而把握行業發展的機遇。以DPU為中心，聯合芯片行業各方協同發展，將有望推動中國芯片行業整體發展。

來自“億歐智庫”

人工智能芯片作為人工智能及相關應用的基礎與核心，必將迎來光明的未來。

本報告對 AI 芯片主流類型進行拆解分析，展現中國人工智能芯片的發展現況，探究其發展的困境和機遇，希望能為廣大從業者和各方關注人士提供有益的幫助。

核心觀點匯總

• 政策扶持和市場需求仍是人工智能芯片發展的主要驅動力。據億歐智庫測算，2025年，中國人工智能核心產業市場規模將達到4000億元，其中基礎層芯片及相關技術的市場規模約1740億元。

• 四大類人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片)及系統級智能芯片在國內的發展進度層次不齊。用于云端的訓練、推斷等大算力通用 芯片發展較為落后;適用于更多垂直行業的終端應用芯片如自動駕駛、智能安防、機器人等專用芯片發展較快。超過80%中國人工智能產業鏈企 業也集中在應用層。

• **未來，**中國人工智能芯片行業挑戰與機遇并存。技術上，由于基礎理論、關鍵設備等仍落后與國際一流水平，瓶頸較難突破，因此芯片制造環 節仍有所差距，但垂直行業應用的芯片設計及相關企業的數量上，中國仍占據較為優勢的地位;在算法上，除了創新計算范式的研發，“數據孤島”問題也將在政策的指導下得到解決，為AI算法提供更大量、更準確的數據集進行學習與訓練;應用上，消費電子、自動駕駛、智慧安防、機 器人等仍是較為主流的應用方向，政策指導使產業獲得更好的聯動性，同時，人工智能逐步橫向往媒體、醫療、教育等行業滲透與拓展。

總體來看，人工智能芯片的發展仍需基礎科學積累和沉淀，因此，產學研融合不失為一種有效的途徑。充分利用企業、高校、科研機構等多種 不同的教育環境與教育資源，將理論知識傳授與產業工程實踐、科研實踐相結合，培養并積累人工智能領域優質人才，維持中國人工智能及芯片 行業的可持續發展。

部分內容如下：

全球新一輪科技革命和產業革命孕育興起，以新一代信息技術為代表的數字產業正在成為實現創新驅動和財富驅動發展的重要力量，更是實現全球經濟社會發展的主要變革力量。尤其在新冠肺炎疫情后，以互聯網、大數據、云計算、AI等數字產業不斷推動傳統產業加速向數字化、網絡化和智能化轉型升級。同時，伴隨著量子技術、下一代通信等數字技術的持續深入發展，若干領域將實現重大突破，推動社會生產力發生新的質的飛躍，在更廣范圍、更高層次、更深程度上提升人類認識世界、改造世界的能力，進一步推動經濟社會向更高質量發展方向邁進。

近年來，以美歐為代表的發達國家和以中國為代表的新興經濟體國家，對數字產業戰略規劃和部署的重視程度不斷加大。各國/地區圍繞目標計劃紛紛加大了對數字產業的戰略的部署進程，如美國加大 AI、量子、半導體等部署，確保全球領導地位和技術領先;歐盟發布《2030數字羅盤》等系列戰略文件，堅定實現"數字主權"及監管創新;德國推動高科技戰略，強化突破性創新和核心工業競爭力;日本聚焦"社會5.0"推進科技創新等。在此基礎上，全球整體數字產業戰略布局主要呈現出四大態勢。人工智能、量子技術等成為全球數字產業戰略部署的重點方向;各國/地區數字產業科技研發投入規模持續增加;各國/地區不斷加大對高端科技人才的戰略儲備與培養;各國/地區數字產業領域的國際合作程度不斷增強。

未來，全球各國和地區將從戰略、研發、競合及治理等層面深耕數字產業戰略布局，即數字戰略更趨智能化、綠色化和可持續化;數字研發投入在基礎和應用領域在國際戰略態勢中尋求競爭優勢平衡;數字產業的競爭格局可能加大"數字鴻溝";數字治理規則在國際合作中日益廣泛化。全球各國將在對數字產業戰略的加速布局和創新驅動中，不斷推動經濟社會的高質量發展，向共同富裕目標邁進!

日前，“2021中國產業互聯網與鄉村振興發展論壇暨中國中小企業協會產業互聯網專業委員會成立大會”在北京國家會議中心成功召開。會上，清華長三角研究院產業互聯網研究中心發布了《2021產業互聯網白皮書》。白皮書聚焦于方法論與實踐指導特別是運營落地的經驗總結上，為處在產業互聯網轉型過程中的政府領導、產業龍頭企業家、行業協會組織者、投資人和廣大中小企業提供有價值的參考。 產業互聯網是數字時代各垂直產業的新型基礎設施，由產業中的骨干企業牽頭建設，以共享經濟方式提供給產業生態中廣大從業者使用。產業互聯網通過從整個產業鏈角度的資源整合和價值鏈優化，降低整體產業運營成本，提高運營質量與效率，并通過新的產業生態為客戶創造更好體驗和社會價值。 2020年以來，為支持受疫情影響的中小微企業發展，國家先后出臺了支持貿易企業平臺化、產業互聯網、供應鏈創新和供應鏈金融的相關支持政策，助推了產業互聯網的發展。與產業互聯網3.0時代不同，目前產業鏈上更多環節正在實現數字化，為全產業鏈推動產業互聯網服務創造了條件，再加上區塊鏈、AI、大數據等新技術應用，讓服務更加智能為產業互聯網生態發展創造了條件。 白皮書認為，目前互聯網發展的主戰場已從消費互聯網轉向產業互聯網，這既是國家政策的指引，又是各傳統產業發展受困必須轉型的現實迫切需求。近年來各垂直產業的產業互聯網平臺陸續涌現，尤其在農糧、生鮮、鋼鐵、能源、化工、工業品、汽車汽配等領域。 白皮書指出，通過大量產業互聯網的案例研究，所有產業互聯網成功實踐的背后都有一些共性的經驗總結： 產業升級不會帶來競爭加劇，而是融合發展與協同共贏。 產業升級的難點不在于技術創新，而在于機制創新。 產業大數據應用將成為產業互聯網平臺的核心能力。 產業互聯網轉型是系統工程，專業綜合服務或將成為標配。 產業互聯網不會形成寡頭壟斷，但領先者具有先發優勢。 產業互聯網的特性，決定混合所有制平臺公司成為其首選的生 產關系。 產業互聯網發展不能急功近利，要有戰略定力。 產業互聯網的共享價值觀與行業治理規則的建立是產業互聯網 始終如一的目標。

日前，在“2020 AIoT產業年終盛典”上，物聯網智庫正式發布全新升級版的《2021中國AIoT產業全景圖譜報告》（以下簡稱“報告”）。據悉，這是物聯網智庫連續第五年推出“中國AIoT產業全景圖譜”，繼續通過近距離觀察AIoT產業及主要參與者，梳理產業現狀，并分析、預測市場發展趨勢，幫助讀者把握產業發展脈絡。

報告指出，AIoT產業是多種技術融合，賦能各行業的產業，整體市場潛在空間超十萬億元。艾瑞咨詢數據顯示，2019年中國AIoT產業總產值為3808億元，預計2020年達5815億元，同比增長52.7%，高增長主要得益于5G等新技術規劃化商用和AIoT應用在消費和公共事業等領域大規模落地。未來三年，在消費端和政策驅動端應用市場的繼續推動下，AIoT產業仍將保持高速增長。長期來看，產業驅動應用市場潛力巨大，將成為遠期增長點。

本報告依舊分為端、邊、管、云、用、產業服務六大板塊。整體來看，邊板塊下沉，更加貼近端側。同時，因為IoT和AI的進一步融合，AI相關內容在整個圖譜中將被更充分地體現。報告將從產業全貌和上述六大板塊來介紹產業現狀及趨勢，勾勒產業全景，并將通過優秀的案例，來展示AIoT產業發展成果及應用落地情況。

“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。 “邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。 “管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。 “云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。 “用”指的是AIoT產業應用行業。從核心驅動要素來看，可分為消費驅動型、政府驅動型和產業驅動型行業。 “產業服務”板塊主要包括AIoT產業相關的各類聯盟、協會、機構、媒體、投資基金等，這些組織為產業提供包括檢測、標準制定、媒體、咨詢、投融資等服務，是推動產業發展的重要力量。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。