人工智能产业链深度解读
近几年来，人工智能行业飞速发展。麦肯锡预测人工智能可在未来十年为全球GDP增长贡献1.2个百分点，为全球经济活动增加13万亿美元产值，其贡献率可以与历史上第一次“工业革命”中蒸汽机等变革技术的引入相媲美。
从产业链来看，人工智能可以分为技术支撑层、基础应用层和产品层,各层面环环相扣，基础层和支撑层提供技术运算的平台、资源、算法，应用层的发展离不开基础层和技术的应用。
人工智能产业产业链全景梳理：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能产业链
资料来源：凯联资本投研部
基础层分为硬件和软件。硬件即具备储存、运算能力的芯片，以及获取外部数据信息的传感器；软件则为用以计算的大数据。这里我们着重分析硬件部分的智能芯片。
按技术架构来看，智能芯片可分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片（IBMTureNorth）。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本高、功耗高、体积大、速度慢，难以接受。因此以CPU、GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片为代表的计算芯片以高性能计算能力被引入深度学习。
AI半导体分类
资料来源：谷歌，凯联资本投研部
2017年各AI企业公开芯片数据
资料来源：中国科学院自动化研究所，凯联资本投研部
按技术架构来看，智能芯片可分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片（IBMTureNorth）。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本高、功耗高、体积大、速度慢，难以接受。因此以CPU、GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片为代表的计算芯片以高性能计算能力被引入深度学习。
1）CPU
按技术架构来看，智能芯片可分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片（IBMTureNorth）。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本高、功耗高、体积大、速度慢，难以接受。因此以CPU、GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片为代表的计算芯片以高性能计算能力被引入深度学习。
AI半导体分类
资料来源：谷歌，凯联资本投研部
人工智能产业产业链区域热力地图：四大都市圈最集中
继国家出台《新一代人工智能发展规划》之后，各省市自治区纷纷响应，制定了各自的人工智能发展规划、实施意见和行动方案。地方政府的政策不仅在针对国家战略作出响应，还在对当地智能企业和产业发展需求的作出响应。
目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强，长三角位列第二，珠三角位列第三。
从人工智能行业代表性企业的所属地分布来看，北京、深圳市人工智能代表性企业的集中地。
人工智能产业产业园区分布图：东部沿海地区分布较多
截至目前中国新一代人工智能创新发展实验区已经获批的地区主要集中在东部沿海地区，主要围绕北京、杭州、深圳展开。已经获批的地区有北京、天津、济南、苏州、安徽、上海、杭州、德清县、西安、武汉、长沙、深圳、广州、成都、重庆。
人工智能产业代表性企业产品情况
从人工智能企业的核心技术布局来看，百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局了多项AI技术;而像平安科技、京东、小米等融合性公司，其技术布局主要针对应用层，针对性较强。
人工智能产业代表性企业最新投资动向
2020年以来，人工智能产业代表性企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资人工智能生产基地项目。人工智能产业代表性企业最新投资动向如下：
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