AI进入爆发期，千亿芯片市场空间

苹果："Bionic神经引擎"助力苹果迎来新一轮技术革新。苹果在当地时间9月12日发布了本年度最重量级的产品——iPhone X(iPhone 10）。iPhone X 最引人关注的是其引入了Face ID解锁功能，手机可通过对人面部识别实现瞬间解锁。iPhone X集成了众多传感器，面部识别采集点达三万个，采集完的脸部信息由神经网络进行建模处理。为此，苹果专门打造了专用神经网络处理芯片A11"Bionic神经引擎"。该神经引擎使用双核设计，每秒运算6000亿次，面部信息数据都由A11引擎处理，不会送到云端。该芯片旨在将主处理器（CPU）和图像处理器(GPU)巨大的计算量分开，把面部识别、语音识别等 AI 相关的任务卸载到 AI 专用模块(ASIC)上处理，以提升 AI 算法效率，并延长电池寿命，并且最新发布的三款手机中所带有的Siri 语音助手及增强现实(AR)功能都将利用"Bionic神经引擎"进行实时处理。A11 Bionic芯片内部的AI处理器和CPU、GPU等一起，让新一代iPhone具备了更先进的AI能力，同时进一步降低AI处理任务对电池寿命的影响，AI元素助力苹果迎来新一轮技术革新。

华为：引入AI芯片，差异化竞争优势突出。2017年9月2日，在德国柏林举行的 IFA 2017 展会上，华为正式发布了全球首款移动端 AI 芯片麒麟970，并将运用于即将发布的华为Mate10手机中。这是业内第一次在手机芯片中出现了专门用于进行人工智能方面计算的处理单元，它早于苹果于9月12日发布的A11 Bionic中的 NeuralEngine。在麒麟 970 芯片的设计过程中，华为与寒武纪进行了深度合作，集成了专门用于神经网络任务处理的 NPU，并且其面积仅有10×10毫米。相信随着人工智能的兴起，手机芯片中是否集成人工智能处理器，将会成为手机芯片，甚至是智能手机差异化竞争的关键点。

高通：即将发布AI移动芯片抢占AI手机高地。高通一直在和Yann LeCun在Facebook AI研究机构的团队保持合作，共同开发用于实时推理的新型手机芯片。近日消息称，高通即将发布人工智能专用移动芯片，抢占人工智能手机领域高地。

三星：收购AI系列公司意欲布局手机AI。2016年10月，有消息称三星准备收购AI助手系统VivLabs公司，VivLabs的创始人也正是苹果Siri的创造者，这一举措，也证实了三星意欲布局人工智能手机领域。

3.3 智能音响：GPU目前占据主流，ASIC方案是未来

随着人工智能以及物联网的不断发展，智能家居越来越受到人们的欢迎。目前，亚马逊、谷歌、苹果等科技巨头纷纷开始布局智能家居市场。其中亚马逊推出智能音箱 Echo，在支持音箱功能的同时，更支持语音搜索、购物、提醒等多项操作。其主要芯片包括德州仪器的 DSP 和集成电源管理 IC，三星的 RAM， SanDisk 的 4GB 闪存和高通的 Wi-Fi、蓝牙模块。国内京东与国内最大语音技术公司科大讯飞联合开发叮咚音箱，能够在为用户提供音箱功能的同时，支持语音控制，并致力于在未来成为智能家居的集中控制中心，音箱主芯片采用全志四核 Cortex-A7CPU，并内置Mali400 GPU，旨在发挥其计算及音频处理功能。除此之外，国内阿里、腾讯、百度、小米都纷纷推出智能音响产品。虽然目前市面上的智能音响解决方案或者是运用GPU或者是通过云端进行计算。但考虑到成本等因素，未来智能音响中ASIC将是必然方案。

3.4 无人机、VR/AR：ASIC将是必然选择

英特尔于2016年11月完成对Movidius的收购，Movidius的Myriad 2视觉处理单元拥有相当于第一代产品20倍的超强性能，它专注于图像处理，是一种领先的视觉处理芯片。该芯片功耗很低，能够在0.5瓦的超低功耗下提供浮点运算性能，并且使用20纳米工艺制造。全球著名的无人机公司大疆在其智能无人机Phantom4以及最新推出的Mavic产品上均采用了Movidius公司的芯片。Movidius的芯片目前广泛用于VR/AR头显，室内导航，360°全景视频等场景。因为GPU与FPGA的量产成本都相对较高，并且都具有较大的能耗，因此ASIC将成为消费电子庞大蓝海的必然选择。

终端AI未来：成本效能优化，作为协处理器内嵌

1.成本效益优化，终极形态向ASIC进化

GPU和FPGA不能满足终端大规模、低成本应用需求。目前GPU和FPGA在终端虽然落地较快，但实现成本高、功耗大，不满足大规模终端应用低功耗、低成本的场景要求。比如在安防领域，海康威视深眸双目人脸智能摄像机目前方案采用GPU模块，实现成本估算为几百元甚至高达千元，大大增加了安防摄像头成本，阻碍了AI摄像头的普及速度。如果采用FPGA方案，目前单路摄像头实现成本也需要百元以上，成本较GPU低但依旧昂贵。

从成本和