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45家国产AI芯片厂商调研分析报告

时间:2022-04-26 13:32:19 作者:顾正书 阅读:
AspenCore声明:感谢安谋科技、合见工软与瀚博半导体在AI芯片报告的调研和撰写过程中提供专业的技术指导、应用案例分析和行业洞察。我们将邀请来自这三家公司的技术专家参与EE直播间在线讲座:Fabless技术和应用系列-AI芯片的设计挑战与应用市场分析。
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AspenCore声明:感谢安谋科技合见工软瀚博半导体在本报告的调研和撰写过程中提供专业的技术指导、应用案例分析和行业洞察。我们将邀请来自这三家公司的技术专家参与EE直播间在线讲座:Fabless技术和应用系列-AI芯片的设计挑战与应用市场分析

国内外调研机构、行业专业人士和媒体对AI及AI芯片的技术发展趋势和应用场景都已经做了全面和深入的分析,本报告就不再赘述了。AspenCore分析师团队主要从以下几个方面对AI芯片产品及国产AI芯片厂商进行深入分析(每个部分单独成篇,请点击浏览相应内容)。

45家AI芯片厂商详细信息

下面我们将从核心技术、代表产品、典型应用场景和竞争优势等方面对这45家公司逐一分析。

瀚博半导体

  • 核心技术:高性能通用AI处理架构
  • 代表产品:SV100系列AI推理芯片、VA系列通用AI推理加速卡
  • 应用场景:计算机视觉、智能视频处理应用、自然语言处理、云端和边缘计算应用
  • 竞争优势:引入阿里巴巴和快手两家战略投资,在云端和边缘AI推理和视频处理方面已经落地。目前拥有超过400人的研发团队。

燧原科技

  • 核心技术:面向数据中心的云端AI训练和推理计算芯片、原始创新的“驭算”计算及编程平台
  • 代表产品:邃思2.0云端AI训练芯片、邃思2.5云端AI推理芯片、云燧T20 AI训练加速卡、云燧T21 AI训练加速模组、云燧i20云端推理加速卡
  • 应用场景:面向数据中心的高性能云端训练和云端推理,针对泛互联网、传统行业如金融,交通,能源,医疗,以及智慧城市新基建等三大业务方向和应用场景。
  • 竞争优势:2021年1月获18亿人民币C轮融资,国内首家同时拥有第二代高性能云端训练和云端推理产品线的公司。

灵汐科技

  • 核心技术:类脑芯片领启® KA200采用异构融合、众核并行、存算一体的架构技术,支持计算机科学和神经科学的神经网络模型,并支持两者融合的混合神经网络计算模型。
  • 代表产品:类脑芯片领启® KA200、基于 KA200的类脑计算板卡和服务器、软件工具链和系统软件。
  • 应用场景:脑科学及脑仿真领域、拓展新的人工智能应用市场。
  • 竞争优势:集成30个类脑计算核,各核可独立运行,支持矢量图计算。大规模片上分布式存储,计算存储融合,高带宽,算传并行。支持深度学习模型(DNN)、类脑计算模型(SNN)以及二者融合的异构模型,融合计算机科学的高精度和类脑计算的高能效优点。采用众核预编译模式,支持数据驱动的众核控制模式和自动化物理映射,支持条件跳转、分支合并、事件触发等流水调度模式。

墨芯

  • 核心技术:双稀疏算法技术
  • 代表产品:ANTOUM英腾处理器及疏云AI计算卡
  • 应用场景:加速计算机视觉、自然语言处理、智能推荐、语音识别与合成、知识图谱等诸多云端推理场景。
  • 竞争优势:ANTOUM可以支持高达32X稀疏率。相比于目前的行业旗舰产品,英腾处理器(ANTOUM)能效比提高了1个数量级,单卡算力提高了5-10倍。同时它支持目前市场主流的开发框架及广泛的AI算子库和模型,可编译通过的神经网络模型超200个。

时擎科技

  • 核心技术:RISC-V端侧智能处理器Timesformer
  • 代表产品:AT1611端侧智能处理芯片
  • 应用场景:全向麦克风,如会议宝、拾音器;语音对讲,如无线门铃、对讲机;语音识别和控制等。
  • 竞争优势:时擎科技AT1611端侧智能处理芯片是一款全部基于RISC-V指令集的人工智能语音芯片,基于自研创新的TIMESFORMER智能计算架构和DSA处理器,从落地场景出发进行芯片架构层面的定制与优化,具有待机功耗低(约10uA)、唤醒时间短 (百ms级别)的特点,芯片能效比、性价比突出,能以接近MCU的成本、功耗完成应用处理器级别的应用性能。

深聪智能

  • 核心技术:人工智能语音专用芯片
  • 代表产品:“算法+芯片”一体化解决方案。其中,太行一代芯片TH1520 是公司第一代人工智能语音芯片产品,高性能、全链路语音算法以及低功耗的优势,可满足各种IOT产品多设备协同的场景需求。
  • 应用场景:智能家居,智能车载,智能办公等。主要客户包括美的,海信,小米,松下,海尔,华为盯盯拍,雅迪集团等。
  • 竞争优势:软硬一体化,即“算法+芯片”软硬融合解决方案。

埃瓦科技

  • 核心技术:3D视觉技术、AI芯片
  • 代表产品:追萤3D AI芯片、3D人脸识别模组、深度相机
  • 应用场景:机器人、扫地机、3D人脸识别门锁、刷脸支付、AR/VR等
  • 竞争优势:自主研发3D+AI融合芯片,为客户提供高性价比的3D人脸识别和3D机器视觉解决方案。

沐曦集成电路

  • 核心技术:高性能通用计算GPU芯片架构
  • 主要产品:高性能GPU芯片及解决方案
  • 关键应用:AI训练、AI 推理、数据中心、科学计算、云游戏和元宇宙等多个前沿领域
  • 竞争力:沐曦拥有顶配全建制团队,丰富GPU量产经验,完整软件生态能力和大量自主创新专利等四大核心竞争优势。

锐思智芯

  • 核心技术:融合传统CIS和仿生传感器的Hybrid Vision技术
  • 主要产品:机器视觉传感芯片ALPIX
  • 目标市场:汽车、机器人、AR/VR、工业监测、消费电子等。

深思创芯

  • 核心技术:神经元状态共享技术、多模态感知和神经拟态计算、智能无线技术
  • 代表产品:神经拟态芯片DeepBrain SS3301、深度学习芯片Abacus Vi SS6500F、AI Analog系列芯片
  • 应用场景:图像识别、智能控制、机器人等领域
  • 竞争优势:该公司在计算机视觉、智能无线以及神经形态芯片等多个领域均有完备的技术积累和成熟的定制方案。

千芯科技

  • 核心技术:可重构存算一体计算技术
  • 代表产品:存算一体AI芯片、AI计算IP核、CloudCard AI 推断/训练计算卡、EdgeCard边缘AI计算板卡
  • 应用场景:自然语言处理、医药计算、工业视觉、自动驾驶、智慧城市等
  • 竞争优势:千芯科技通过自研存算一体技术,可提供能效比超过10-100TOPS/W,优于其他类型AI芯片10-40倍的算力支持。

芯擎科技

  • 核心技术:智能座舱核心自研技术
  • 代表产品:“龍鹰一号”智能座舱芯片SE1000
  • 应用场景:智能驾驶、智能座舱
  • 竞争优势:吉利汽车和一汽战略投资,从智能座舱芯片切入智能驾驶市场,产品线将覆盖智能汽车应用全场景,包括“智能座舱芯片、自动驾驶芯片、车载中央处理器芯片”三条产品线。

芯驰科技

  • 核心技术:智能驾驶、域控制器网关和微处理器
  • 代表产品:智能座舱芯片X9;域控制器网关芯片G9;自动驾驶芯片V9;车规级MCU E3
  • 应用场景:智能驾驶、汽车电子
  • 竞争优势:产品覆盖智能座舱、自动驾驶、网关和MCU,涵盖了未来汽车电子电气架构最核心的芯片类别。获得ISO 26262功能安全流程认证、AEC-Q100可靠性认证、ISO26262功能安全产品认证以及国密认证。

后摩智能

  • 核心技术:SRAM-CIM技术
  • 代表产品:存算一体大算力AI芯片
  • 应用场景:智能驾驶、泛机器人、无人车等边缘AI应用场景
  • 竞争优势:与传统冯·诺依曼架构下的大算力芯片相比,后摩智能的存算一体芯片在算力、能效比和成本等方面,都能体现出显著的优势。该公司最近又完成数亿人民币Pre-A+轮融资。

物奇微

  • 核心技术:人脸识别和3D深度成像技术
  • 代表产品:AI能效管理SoC芯片、3D人脸识别SoC芯片
  • 应用场景:可穿戴设备、智能安防终端应用
  • 竞争优势:融合有线和无线通信技术,面向物联网和智能终端产品。

中星微

  • 核心技术:边缘多维智能协同感知技术
  • 代表产品:星光智能一号VC0718、星光智能二号VC0718P、星光智能三号VC0768
  • 应用场景:智能安防摄像机、机器视觉AIOT应用
  • 竞争优势:主导开发公共安全SVAC国家标准,针对边缘智能的协同感知机器视觉编解码标准,参与星光中国芯工程及一系列智能安防视频应用方案。

聆思智能

  • 核心技术:MCU+DSP+NPU的多核异构芯片架构、BT+BLE+WIFI三合一无线通讯单元设计、多级感知音频处理专用芯片电路设计
  • 代表产品:CSK系列芯片 已推出CSK3000、CSK4000两款芯片;CSK6000系列芯片将于今年Q2正式发售
  • 应用场景:围绕家电家居、办公教育、车载等多领域定制化研发配套算法库,打造软硬一体解决方案。目前已有空调、冰箱、扫描笔、会议宝、头盔、车载等数十种解决方案。
  • 竞争优势:软硬协同的智能算法库设计,与行业领先的科大讯飞深度合作,实现“芯片+算法”集成优化,为芯片提供配套的智能算法库。

爱芯元智

  • 核心技术:混和精度NPU、AI-ISP
  • 代表产品:AX630A、AX620A。其中AX620A 是一款高算力、高能效比、低功耗的AI SoC芯片,集成了四核Cortex A7 CPU,14.4TOPs@INT4 或3.6TOPs@INT8 的高算力NPU,支持4K@30fps的ISP,以及支持H.264、H.265编码的VPU。
  • 应用场景:智慧城市、智能家居等领域,尤其在智能网络摄像机、智能工业相机、门禁设备、运动相机、快速唤醒类产品范畴
  • 竞争优势:拥有混和精度NPU和AI-ISP两大自研核心技术,具备高算力、高能效比的技术特点,可有效提高芯片产品的能效比,获得更优的画质效果。

九天睿芯

  • 核心技术:模拟预处理与模数混合信号存内计算技术
  • 代表产品:ADA200 是基于感存算一体芯片架构的多传感器芯片融合处理芯片,可在超低功耗下(低于1mW)下进行声音、视觉,以及其他时序信号类传感器的融合处理,可广泛应用于智能手机,可穿戴,智能家居,工业,医疗等一系列对低功耗、高能效比有需求的应用场景。
  • 应用场景:工业领域 -- AON 唤醒下的声音异常触发;安防领域 -- AON 下的人形检测触发;消费类领域 -- 个人设备(手机,手表)的人脸唤醒,图像识别;XR眼动追踪,视觉辨识;机器人、自动驾驶领域:视觉辅助系统。
  • 竞争优势:九天睿芯自主创新的“感存算一体”芯片架构是由ASP(模拟特征预处理)+ADA(基于6T SRAM 的模数混合信号存内计算)两部分组成。ASP类似DSP(数字信号处理)模拟版本,可以在模拟信号端直接进行信号的特征分析和提取;这样可以在ADC 之前,有效提取有效信号,去除掉冗余信号;大大降低ADC 的工作负载,从而实现低功耗,高效率的计算工作。ADA基于6T SRAM 的模数混合信号存内计算AI 加速器,可实现超高能效比。

时识科技

  • 核心技术:事件驱动的神经形态动态视觉处理、基于脉冲神经网络(SNN)的低功耗语音信号处理、身体信号实时检测处理,横跨类脑感知与计算
  • 代表产品:SynSense时识科技“感算一体”动态视觉智能SoC—Speck,以单SoC芯片集成独有的DYNAP-CNN动态视觉专用处理器+DVS传感器阵列,基于类脑感知及计算、纯异步数字电路设计,对像素级大规模动态数据流实时处理,为针对设备端应用的亚毫瓦级、实时视觉边缘运算解决方案。
  • 应用场景:针对端侧感知及计算,适用于手势控制、行为检测、跌倒检测、高速避障等场景,主要可应用于智能家居、智能玩具、智慧交通、智能座舱、无人机等领域。
  • 竞争优势:SynSense时识科技仿生类脑智能,实现架构与算法的双重突破,视觉、语音类产品矩阵基于仿生神经网络优势,将响应延迟降低10-100倍,功耗降低100-1000倍,成本降低10倍。

清微智能

  • 核心技术:可重构计算(CGRA)
  • 代表产品:TX510面向边缘计算的超低功耗视觉处理芯片,以可重构计算架构实现高性能计算,低功率消耗,能效比达国际知名企业同类芯片的3-5倍,灵活支持多种目标识别、人脸识别、3D视觉等算法,支持丰富的扩展应用(在一些垂直领域,市场占有率达到60%以上)。
  • 应用场景:智能安防、智能家居、机器人、航空航天等。
  • 竞争优势:清微智能的可重构智能芯片是基于可重构数据流/控制流计算架构的AI芯片类型,具有按需即时重构、高能效、低功耗、通用性特点,可重构计算是后摩尔时代的颠覆性技术之一,清微是第一家将该技术大规模商用的公司。

华夏芯

  • 核心技术:Unity 指令集架构
  • 代表产品:GPTX1/GPTX2 CPU内核IP、GP3600 DSP芯片、GP8300 AI处理器
  • 应用场景:嵌入式应用、辅助驾驶(ADAS)、智能监控、机器人、边缘计算等应用。
  • 竞争优势:多核异构计算处理器IP。

平头哥

  • 核心技术:自研NPU架构
  • 代表产品:含光800 AI芯片
  • 应用场景:阿里云平台、电商智能搜索
  • 竞争优势:依托阿里平台,为阿里云提供AI计算能力。

昆仑芯科技

  • 核心技术:自研XPU-R架构
  • 代表产品:昆仑芯1代和2代芯片、K100/K200 AI加速卡、R200 AI加速卡、R480 -X8 AI加速器组
  • 应用场景:互联网、智慧城市、智算中心、智慧工业、智慧应急、智慧交通、智慧金融等“智慧+”产业。
  • 竞争优势:大规模落地验证、工程化经验积累;深刻的场景理解、全方位的产品视角;稳定的核心团队、全面的技术沉淀;自研核心架构、顶尖互联网公司软件栈水准。

华为海思

  • 核心技术:自研华为达芬奇架构NPU、3D Cube技术;
  • 代表产品:昇腾(Ascend)310是一款高能效、灵活可编程的人工智能处理器,在典型配置下可以输出16TOPS@INT8、8TOPS@FP16,功耗仅为8W。昇腾310采用华为自研达芬奇架构NPU,以高性能3D Cube计算引擎为基础,大幅提高单位功耗下的AI算力。全AI业务流程加速,大幅提高AI全系统的性能,有效降低部署成本。
  • 昇腾(Ascend)910是海思系列中算力最强的AI处理器,基于自研华为达芬奇架构3D Cube技术,实现最佳AI性能与能效平衡,架构灵活伸缩,支持云边端全栈全场景应用。在算力方面,昇腾910在八位整数精度(INT8)下的算力达到640 TOPS,16位浮点数(FP16)下的算力达到320 TFLOPS,最大功耗仅为310W。
  • 应用场景:海思以全场景AI芯片昇腾系列助力AI从中心侧向边缘侧延伸,面向数字中心、边缘、消费终端和IoT场景,可为平安城市、自动驾驶、云业务和IT智能、智能制造、机器人等应用场景提供完整的AI解决方案。

紫光展锐

  • 核心技术:异构双核NPU架构、自研API
  • 代表产品:虎贲T710采用异构双核NPU架构,支持业界主流AI训练框架,自研API可提高算法效率。性能:4 x A75 @ 2.0GHz + 4 x A55 @ 1.8GHz;影像:4800万(4in1)摄像头、4K@30fps编解码、超级夜景、防抖等功能。
  • 应用场景:适用工业、商业、医疗、家居、教育等场景。

地平线

  • 核心技术:人工智能专用计算架构 BPU
  • 代表产品:车规级AI芯片征程2/3/5;AIoT边缘AI芯片平台旭日2/3。
  • 应用场景:汽车ADAS/自动驾驶、AIoT边缘计算。地平线自主研发兼具极致效能与高效灵活的边缘人工智能芯片及解决方案,可面向智能驾驶以及更广泛的智能物联网领域,提供包括边缘 AI 芯片、丰富算法 IP、开放工具链等在内的全方位赋能服务。
  • 竞争优势:中国唯一实现车规级AI芯片前装量产的企业。地平线第三代车规级产品征程5是遵循ISO 26262 功能安全认证流程开发,并通过ASIL-B 认证的车规级AI芯片;征程系列AI芯片出货量已经超过百万,与众多主机厂实现前装量产合作。

寒武纪

  • 核心技术:智能处理器架构MLUarch03和MLUv02架构、Cambricon NeuWare、推理加速引擎 MagicMind
  • 代表产品:思元290/270/370/220系列AI芯片;终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及基础系统软件平台。
  • 应用场景:通用型云端训练和边缘/终端推理AI方案。
  • 竞争优势:AI核心技术和人才团队优势;同时为云端、边缘端、终端提供全品类系列化智能芯片和处理器产品的能力。

比特大陆

  • 核心技术:自主研发TPU架构
  • 代表产品:智算边缘AI芯片BM1682和BM1684,终端AI视觉处理器;智算卡和服务器
  • 应用场景:视频分析、机器视觉、高性能计算环境
  • 竞争优势:硬件和软件生态。

云天励飞

  • 核心技术:算法+芯片+大数据,构建全栈AI
  • 代表产品:DeepEye 2000、DeepEdge 10/50/100
  • 应用场景:智能安防、新商业、智慧交通、智能制造、智慧仓储、智能家居、机器人、智能超算等多个行业及领域应用。

全志科技

  • 核心技术:高清音视频编解码技术、高清数字电视信号解调技术
  • 代表产品:V535是全志科技研发的新一代智能行车专用处理器,是集图像视频处理和AI视觉于一体的高性能、高集成度、高稳定性的工业级芯片;V535针对客户需求实现多项突破性创新设计及优化,可在多路图像实时编解码同时具备AI(如:车、人)检测识别等功能。
  • 应用场景:智能行车记录和驾驶行为检测类产品,包括车载全盲区AI监测预警仪、驾驶员行为检测仪等。

瑞芯微

  • 核心技术:应用处理器技术
  • 代表产品: RK3588是瑞芯微新一代旗舰级高端处理器,具有高算力、低功耗、超强多媒体、丰富数据接口等特点。搭载四核A76+四核A55的八核CPU和ARM G610MP4 GPU,内置6 TOPs算力的NPU。其它产品还包括智能应用处理器芯片、智能物联应用处理器芯片、电源管理芯片等。
  • 应用场景:平板/笔记本、智能物联硬件、AIoT行业类应用。

鲲云科技

  • 核心技术:自主研发推出定制数据流CAISA架构和编译工具链RainBuilder
  • 代表产品:数据流AI芯片CAISA搭载了四个CAISA 3.0引擎,峰值性能可达 10.9TOPs,具有超过1.6万个MAC(乘累加)单元以及所有辅助逻辑。为支持较高的硬件资源利用率,同时设计了分布式数据流缓存,为每个CAISA引擎提供超过340Gbps的带宽,可实现最高95.4%的芯片利用率;CAISA引擎本身基于对常用神经网络模型的计算量统计进行优化,其不仅为常见的神经网络计算(如Pooling,ReLU等)实现了专用的硬件计算模块,且与卷积计算的比例经过平衡,可在常用AI算法中实现最佳性能,满足不断增长的边缘侧和IDC算力需求,为客户提供更高的算力性价比。
  • 应用场景:基于CAISA芯片,鲲云科技推出面向边缘端、数据中心进行深度学习推断的AI专用计算加速的星空加速卡X3,定位于高性能AI推断加速,星空加速卡兼容TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX(MXNet) 等主流框架,可简单快速实现AI算法模型到硬件上的无缝迁移,充分体现其高算力性价比、高通用性和高软件易用性。目前星空加速卡X3已应用于航空航天、智慧城市、安防、安全生产、电力、工业等领域。

依图科技

  • 核心技术:计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言理解技术
  • 代表产品:求索AI芯片,以及基于求索芯片的原石系列服务器、前沿系列边缘计算设备。
  • 应用场景:人脸识别、语音识别、医疗等。
  • 竞争优势:以人工智能芯片技术和算法技术为核心,研发及销售包含人工智能算力硬件和软件在内的人工智能解决方案。解决方案的形态主要包括软件、硬件、软硬件组合以及 SaaS 服务等。

启英泰伦

  • 核心技术:脑神经网络处理器核(BNPU)、语音识别、声纹识别、自然语言处理、麦克风降噪增强技术
  • 代表产品:CI100X系列、CI110X系列、CI112X系列。二代语音芯片CI110X系列(CI1102/CI1103)性能较一代芯片有了很大提升,增加了声纹识别、波束形成、语音定向、离在线识别、本地命令词学习等更丰富的功能,成本也下降了很多,功耗甚至降到1/3。成本更低的升级版语音芯片CI1122,在算法方面,5dB信噪比噪声环境下识别率可以达到85%以上,意味着像油烟机这种高噪声设备都可以轻松进行语音控制。
  • 应用场景:智能语音、智能家居。

知存科技

  • 核心技术:存算一体中最高效的存内计算技术,具备高算力、多应用、全面领先的优势特点。代表产品:WTM2101国际首个存算一体SoC芯片,基于存算一体技术,高算力与低功耗可兼得,50Gops 8-bit AI算力,5uA-3mA,同时实现NN VAD、上百条命令词连续识别、AI通话降噪、实时健康监测,WLCSP(2.6mmx3.2mm) 极小封装尺寸。
  • 应用场景:智能语音、智能视觉、可穿戴设备、移动设备等。
  • 竞争优势:WTM2101的存内计算单元可以运行几十Mops到几Gops的不同类型深度学习算法,功耗低至亚毫安。可同时运行多个深度学习算法,应用在语音识别、语音增强、健康监测、环境识别、远场唤醒、事件检测等多个应用场景。与主流数字NPU、DSP相比,WTM2101可提高算力数十倍。2022年3月,WTM2101已正式量产并推向市场。

亿智电子

  • 核心技术:NPU、多场景AI算法、数模混合类IP设计、操作系统及软件技术
  • 代表产品:SV823系列AI芯片集成自研NPU、具备高性能的图像处理和编解码能力,主要应用于智能安防场景。该系列芯片采用智能H.265+编码技术,可降低编码码率,有效节省硬盘空间;并集成专业安防级别的ISP,支持2~3帧宽动态融合技术和自适应降噪技术,在逆光和低照度环境下表现出色,让摄像机看清丰富细节。
  • 主要应用:SV系列芯片主要应用于视像安防领域,如:如前端智能摄像机、智慧门禁机等产品;SA系列芯片主要应用于汽车电子,如:DMS+BSD,智能DVR等;SH系列芯片主要应用于智能硬件,如:智能家电,教育类智能硬件等。
  • 竞争优势:以SoC级的芯片整合设计和AI算法为核心的整体交付服务。IP高度自主研发,面向端侧AI场景可精准设计SoC芯片产品矩阵。

黑芝麻智能

  • 核心技术:两大核心自研IP——NeuralIQISP 图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎。
  • 代表产品:黑芝麻智能基于两大自研IP发布了多款芯片产品。华山二号A1000自动驾驶计算芯片算力达58-116TOPS,处于量产状态,今年量产上车,A1000已经完成所有车规级认证,是算力最大、性能最强的自动驾驶芯片,同时也将是首个量产的符合车规、单芯片支持行泊一体域控制器的国产芯片平台。
  • 应用场景:黑芝麻智能能够提供完整的自动驾驶、车路协同解决方案,包括基于车规级设计、学习型图像处理、低功耗精准感知的自动驾驶感知计算芯片和自动驾驶计算平台,支撑自动驾驶产业链相关产品方案的快速产业化落地。
  • 竞争优势:黑芝麻智能已经建立起完善的客户赋能体系,包含芯片、算法、数据、软件和工具,全维度赋能车厂安全、快速地实现产品落地。

肇观电子

  • 核心技术:人工智能计算机视觉处理技术
  • 代表产品:N系列、D系列、V系列芯片。N系列芯片是针对超高清AI智能摄像头产品开发的低功耗高性能SoC芯片,分别提供8M/4M/2M像素级别图像采集处理能力,最高算力可达到2.4TOPS。支持高质量的ISP处理,内置3D降噪和动态对比度提升模块,并集成了HDR专利技术。D163A芯片是针对机器人和3D视觉智能摄像头产品开发的一款低功耗高性能SoC芯片。在N163芯片的基础上,增加了高性能的双目深度视觉处理的独立硬件IP,能够实时输出深度图像。同时,提供了更加丰富的外围接口,以适用机器人等智能终端的开发需求。V163A 芯片在D163的基础上,性能更进一步, 已通过AEC-Q100 Grade 2 标准。
  • 可用于ADAS辅助驾驶等专业车载应用。
  • 应用场景:专业安防、辅助驾驶、机器人、家用摄像、人脸识别等领域。

探境科技

  • 核心技术:存储优先的芯片架构SFA (Storage First Architecture ),以存储驱动计算打破存储墙针对AI计算“高差异、高并发、高耦合”特性。
  • 代表产品:语音芯片第一代产品VOI611,具备识别好、功耗低、易集成等特点
  • 语音芯片第二代产品,在集成度、功耗和低BOM成本都实现了新的突破,并支持离在线一体化设计,共包括经典版VOI311(可实现20字以内的语音命令)、升级版VOI621(第一代的继承版,可做更多的语音前端处理)和增强版VOI721(算力大幅提升,可进行动态的数据压缩,并支持高端的自然语义理解算法)三款芯片。
  • 应用场景: 边缘计算、智能家居。

嘉楠科技

  • 核心技术:基于RISC-V架构的边缘智能计算、神经网络加速器
  • 代表产品:第一代AI芯片勘智K210,基于RISC-V架构自主知识产权商用边缘AI芯片;第二代芯片勘智K510比一代芯片提升了3倍的算力,主要针对端侧进行多路高清视频的处理。应用场景:AI STEAM教育、机器人、智能家居和辅助驾驶等领域。

云知声

  • 核心技术:语音感知、认知和表达、超算平台与图像、机器翻译等多模态人工智能硬核技术。
  • 代表产品:蜂鸟芯片是专为智能家居设计的异构SoC,是最新一代专门为离在线远场语音交互场景设计的高性能、高集成度、低成本的语音智能IoT芯片,主要面对智能家电、小家电、灯具、智能插座等产品领域。其特性如下:VAD+DSP+NPU+CPU 异步低功耗架构;前端信号处理DSP,性能是 HiFi4 的两倍;提供更好的降噪,增强,BF等功能;高效神经网络处理器提供更快速和准确语音识别;内置1.5MB SRAM;支持安全启动;支持100条本地离线指令识别;RTOS轻量系统;丰富的外围接口;芯片正常工作功耗 100mW。
  • 应用场景:提供跨硬件平台、跨应用场景,端云一体的人工智能整体解决方案,广泛应用于家居、医疗、金融、教育、交通、汽车、地产等领域。

酷芯微

  • 核心技术:智能感知、智能计算、智能传输三大核心技术
  • 代表产品:AR9341采用CPU+DSP+NPU的异构运算,集成了酷芯微电子自研的第二代HiFi-ISP技术,在2D降噪、3D降噪、HDR、去雾、边缘增强等各方面达到行业极高的水平,同时内部集成红外热成像图像增强的技术,具有更加广泛的适应性。
  • 应用场景:高端智能IPC、车载辅助驾驶、边缘计算盒子、智能机器人等。

杭州国芯

  • 核心技术:神经网络处理器gxNPU技术、数字电视、IoT AI
  • 代表产品:GX8002 超低功耗AI语音芯片;GX8010 物联网人工智能芯片;GX8009 AI语音SoC芯片;GX8008 AI语音处理芯片;GX8001 YOC芯片。AI产品采用多核异构,有NPU、ARM、C-Sky、DSP等架构,低功耗语音唤醒算法,双麦阵列降噪算法,VAD检测算法,离线ASR算法,神经网络压缩算法。
  • 应用场景:智能车载、智能音箱、智能家居、智能穿戴等多个应用领域。已和阿里巴巴、京东、百度、360、Rokid、出门问问、科大讯飞、声智、思必驰、创维、TCL、海尔等公司达成深入合作。

北京君正

  • 专业级视觉AI应用协处理器T02拥有高达8T的计算能力,全速运行情况下功耗仅需1.5W,可以搭配各大平台实现视频结构化——车牌、车型、人脸、人形,一颗芯片完成人形、车辆、非机动车检测及人脸识别、车牌识别、人车属性分析。搭载T02协处理器的产品已经广泛应用于平安城市、电力、学校等多种安防项目中。
  • 最新一代智能视频SoC芯片T31系列采用22纳米工艺,拥有高达1.8G的主频,最高支持500万25帧,并有BGA和QFN两种封装方式。T31系列芯片包括T31L和T31A,可在设备端集成北京君正的系列深度学习算法,包括深度学习的人形、人脸、车牌的检测和识别。相较于传统的CV算法,北京君正深度学习算法更高效,在复杂环境如遮挡、大角度等场景下更准确,解决了CV算法的痛点,从容赋能端级AI。

结语

AI在数据中心和云计算、边缘计算,以及各种智能终端领域的应用为AI芯片带来了巨大的发展机会。在新兴的AI芯片细分市场,国产厂商与国际芯片巨头几乎在同一起跑线上,尤其是边缘和端侧应用场景。尽管国产AI芯片公司在高性能和先进工艺AI芯片的设计方面还面临诸多挑战,而且在AI芯片价值链的EDA和IP环节上还有不小的差距,但中国AI市场的体量和快速迭代发展仍然为众多国产AI芯片厂商提供了丰富的试验基地和应用设计机会,接下来的3-5年将是国产AI芯片厂商加速AI应用落地和大规模部署的快速发展时期

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责编:Steve
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顾正书
ASPENCORE资深产业分析师。以深圳为坐标原点,扫描全球电子和半导体行业。专注于China Fabless和SoC设计细分市场的分析和学习,欢迎交流。
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