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                概述
                調研大綱

                  概述

                  計算機視覺是目前人工智能發展最為成熟、應用落地最廣泛的領域之一,已在智能家居、工業、智能家居、自動駕駛、機器人、泛安防等領域實現了規模化應用落地。而計算機視覺高速發展的背后,離不開視覺AI芯片提供的底層算力支持。

                  隨著計算機視覺算法模型的不斷演進,和應用場景的不斷深化,對視覺AI芯片也提出了更高的要求。一款好的視覺AI芯片,不僅要為計算機視覺算法提供充足的算力支持,還要針對不同算法模型的結構特點進行架構設計、優化以提升計算效率,又要提供完整的開發工具鏈,降低算法部署門檻。

                  本報告研究全球與中國市場AI視覺芯片的發展現狀及未來趨勢,分別從生產和消費的角度分析AI視覺芯片的主要生產地區、主要消費地區以及主要的生產商。重點分析全球與中國市場的主要廠商產品特點、產品規格、產品價格、銷量、銷售額及全球和中國市場主要生產商的市場份額。主要生產商包括:

                  Ambarella

                  Nextchi

                  愛芯元智

                  國科微電子

                  海思

                  中星微技術

                  肇觀電子

                  全志科技

                  元橡科技

                  瀚博半導體

                  瑞芯微

                  君正

                  靈犀視覺

                  針對AI視覺芯片的制程,本報告可以將AI視覺芯片分為下面幾類,主要分析這幾類產品的價格、銷量、市場份額及增長趨勢。主要包括

                  12nm

                  14nm

                  22nm

                  28nm

                  其他

                  針對AI視覺芯片的主要應用領域,本報告提供主要領域的詳細分析、每種領域的主要客戶(買家)及每個領域的購買AI視覺芯片的規模、市場份額及增長率。主要應用領域包括

                  安防

                  汽車

                  智能家居

                  其他

                  AI視覺芯片行業當前正處于快速發展期。從行業整體規模和增速來看,全球AI視覺芯片行業總銷量由2019年的1.4億片增加到2023年的4.46億片,總市場規模更是從279億增加到635億元,市場規模過去幾年的CAGR約為22.79%。中國AI視覺芯片行業總銷量由2019年的4375萬片增加到2023年的1.75億片,總規模由95億元增加到244億元,復合增長率高達26.80%。

                  從下游應用結構來看,AI視覺芯片的下游應用領域主要是安防、汽車、智能家居等。其中安防是最大的應用領域。2023年全球安防領域共消費AI視覺芯片1.95億片,總銷售規模約為197億元。過去該領域大部分為非智能化產品,2020年開始智能IPC占比急劇上升。預計未來該領域都會轉換為智能化設備。除了傳統安防領域,智能家居對視覺AI芯片的需求快速上升,主要是無人機、掃地機器人等智能硬件設備,以及一些家用監控攝像頭,現在很多廠商都在推這種帶攝像頭的智能硬件產品。此外車載領域是增速最快的市場,現在不管是家用車還是商用車,新出車型基本都會裝備一個到多個攝像頭,我們預計車載市場的增速將會超過其他幾個市場。

                  從供給端情況來看,北美占有最大市場份額,這主要是因為AI視覺芯片技術在北美較為成熟,企業投入相關產品研發和生產的時間也早于其他國家,產品專利多、技術封鎖能力強,在研發生產方面處于國際領先地位。

                  從需求端來看,中國占有最大市場,AI視覺芯片行業主要驅動力為智慧+行業滲透率不斷提升,中國作為消費大國,下游消費市場回魔廣闊,加之新能源汽車市場不斷增大,對AI視覺芯片需求不斷提升。

                  從AI視覺芯片行業競爭格局來看,全球AI視覺芯片生產商中,排名前五的企業有國科微電子、君正、Ambarella、華為海思和全志科技。2023年全球TOP 5企業的銷量占比為10.58%,行業集中度較低。

                  1、高清化

                  4K/8K(超高清以上)帶來行業多領域升級,夜間監控、大視角監控、智能監控獲得發展。安防監控行業越來越重視夜間低照度或者零照度的監控效果,超高清技術的應用,可以讓ED(低折射率高色散系數)玻璃較好地校正色差,提高日夜成像的共焦能力和像質。

                  超高清解決公共場所大視角監控問題。對于機場、火車站等大面積、人員集中的公共場所來說,大視角技術的運用越來越得到重視。在這類場所中,由于需要監控的人員多、需要監控的角度大,目前大多采用球機或兩個半球機來達成無死角的監控。然而這樣監控受制于視場角問題,能大角度監控的分辨率就較低,分辨率較高的又無法完成全景監控。

                  超高清是遠距離AI智能技術應用的基礎。智能技術的人臉識別、步態識別等生物識別技術受制于分辨率的限制。而超清技術的加盟可以大大縮小這一領域的缺陷,隨著H.265、H.266新一代編解碼標準的商用,4K技術在傳輸、成像技術的突破,特別是對于傳感器性能的優化將很大程度上解決這一問題。

                  2、智能化

                  AI芯片提供算力保障。在前端,攝像機通過AI芯片具備足夠算力,為前端智能算法和應用提供了高效的運行環境。同時在邊緣和中心,AI芯片也為海量視頻、圖片、數據的深度解析和大數據碰撞、檢索提供算力保障。從而形成端邊云全網智能化的算力基礎。

                  AI+安防應用廣泛,消除了傳統上下游的界限。視頻監視是AI部署的熱門領域,AI為安防添上了“智能”的翅膀,技術發生了翻天覆地的變化,落地應用萬千,物聯網、智能硬件、自動駕駛、ADAS等領域均需求旺盛。AI+安防產業鏈與傳統安防的最大差異在于,上下游的關系并非涇渭分明,未來將形成AI公司、安防廠商、集成商、云服務商并立共存的格局。

                圖:AI視覺芯片產業鏈圖

                AI視覺芯片行業產業鏈分析

                  AI視覺芯片產業鏈上游包括各類半導體材料和半導體設備;中游為AI視覺芯片制造過程,包括芯片設計、晶圓制造、封裝測試;下游廣泛應用于安防、汽車、智能家居、物聯網、無人機、機器人等領域。

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