端侧AI芯片行业梳理：SoC芯片...
- 短线-小怪兽
- 2025-02-07 11:06:13
端侧AI芯片行业梳理：SoC芯片——AI应用的关键支撑
在AI技术蓬勃发展的当下，无论AI应用于自动驾驶、智能家居、安防监控，还是机器人、医疗设备、智慧课堂等领域，都离不开一个关键的核心部件——SOC芯片。它堪称是AI应用的“卖铲子者”，在整个产业链中发挥着举足轻重的作用，尤其是其中的佼佼者，被称为SOC三杰的芯片，更是行业的焦点所在。
一、SoC芯片：智能终端的核心大脑
SoC（System-on-Chip，片上系统）是一种高度集成的集成电路，能将一个系统所需的所有组件压缩到一块硅片上，相当于智能终端设备的大脑，也是边缘算力的核心。它可以分为高性能应用处理器、通用应用处理器、人工智能视觉处理器、智能语音处理器、车载处理器、流媒体处理器等多种类型。这些处理器一般内置中央处理器（CPU），并依据使用场景的需求，增加图形处理器（GPU）、图像信号处理器（ISP）、神经网络处理器（NPU）及多媒体视频编解码器等处理内核。芯片内部设置高速总线，负责各个处理器和外部接口的数据传输，同时配备闪存接口、动态存储器接口、显示接口、网络接口以及各种高速、低速外部设备接口。
SoC的关键技术涉及多个领域，包括总线架构技术、IP核可复用技术、软硬件协同设计技术、SoC验证技术、可测性设计技术、低功耗设计技术、超深亚微米电路实现技术，以及嵌入式软件移植、开发研究等，是一门跨学科的研究领域。SoC的出现，克服了多芯片板级集成设计复杂、可靠性差、性能低等问题，在减小尺寸、降低成本、降低功耗、易于开发等方面优势显著。但与此同时，它对研发设计、制造工艺以及软硬件协同开发技术的要求也较高，体现在芯片验证和测试难度增大，IP复用、混合电路设计的困难增加。任何SoC的设计都需要在性能、功耗、稳定性、工艺难度几方面进行平衡。一套完整的SoC系统解决方案，不仅要提供硬件参考设计，还需要提供系统级的软件参考设计，涵盖驱动软件、大型OS（Linux、Android、ChromeOS、国产OS等）的移植、针对性的算法、中间件和上层应用软件的适配等，并通过严格的可靠性、兼容性测试。
二、端侧AI算法部署对SoC芯片的巨大需求
AI作为重要的生产力工具，正与各行各业深度结合，赋能产业发展，在自动驾驶、智能家居等新兴行业中，人工智能的技术创新和应用落地是行业智能化的重要推手。而且，AI交互、AI创作等应用场景也在迅速发展，如自然语言处理工具ChatGPT的问世，进一步推动了行业智能化程度的提升。
AI技术包含算法、数据、算力三大要素。在过去，AI领域主要的算力载体以国外芯片厂商提供的GPU设备为主，多用于云端产品。而如今，端侧嵌入式AI算力载体从CPU、GPU、DSP发展到ASIC架构，促进了基于深度学习的语音识别、人脸识别、图文识别、AIGC、目标检测、超分辨率、ADAS等技术的广泛应用。随着模型算法架构的持续迭代，Transformer神经网络结构逐渐成为自然语言处理领域的主流，各算法厂商开始尝试将其应用到端侧产品，这对端侧算力性能提出了更高的要求。从AI算法模型到端侧AI部署应用的落地，需要解决模型转换、量化、推理框架、算子融合、算子适配（自定义算子开发）等诸多技术问题，不仅需要性能优越的算法模型和可靠的高性能低消耗（低带宽低内存低功耗）硬件加速器，还需要通过AI编译器把算法模型转化成硬件设备能识别的表达式进行算法部署，以满足用户在具体应用场景中的体验需求。
在各类处理器中，NPU（神经网络处理器）在AI机器学习方面优势明显。与CPU和GPU相比，NPU针对AI计算进行了专门优化，具有更高的计算性能；在执行AI任务时更加节能，能效更高；设计紧凑，面积效率高，能在有限的空间内提供高效的计算能力；通常包含专门的硬件加速器，如张量加速器和卷积加速器，能够显著提高AI任务的处理速度。在智能手机、电视、相机、智能家居设备等众多终端设备中，NPU都发挥着重要作用，英特尔、AMD和高通等主要厂商均将NPU集成到其最新处理器中。
三、边缘算力SoC行业投资建议
随着AI新浪潮的到来，海量IoT设备的边缘算力需求将不断提升。在AIoT时代，拥有海量IoT终端，“智能”将成为物联网时代最核心的生产力，AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面，与IoT设备深度融合。在训练方面，SoC中的NPU提取视觉和语音的特征数据，为云端AI提供大数据支撑；在推理层面，各类带有NPU的边缘侧芯片SoC将提供丰富的AI算力，经过压缩的轻量级AI模型可以在音箱、摄像头等边缘侧部署。
光大证券建议关注恒玄科技、翱捷科技、中科蓝讯、全志科技、瑞芯微、晶晨股份、富瀚微、芯原股份、炬芯科技、国科微等企业。以恒玄科技为例，其主营业务为无线超低功耗计算SoC芯片的研发、设计与销售，产品涵盖无线音频芯片、智能可穿戴芯片、智能家居芯片和无线连接芯片等。公司芯片集成多核CPU、DSP、NPU、图像和视觉系统、声学和音频系统、Wi-Fi/BT基带和射频、电源管理和存储等多个功能模块，是无线超低功耗智能终端的主控平台芯片，广泛应用于智能可穿戴和智能家居领域的各类低功耗智能终端。
综上所述，端侧AI芯片行业中，SoC芯片凭借其独特的地位和优势，在AI应用的发展中扮演着不可或缺的角色。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，SoC芯片市场有望迎来更广阔的发展空间，相关企业也值得投资者持续关注。
在AI技术蓬勃发展的当下，无论AI应用于自动驾驶、智能家居、安防监控，还是机器人、医疗设备、智慧课堂等领域，都离不开一个关键的核心部件——SOC芯片。它堪称是AI应用的“卖铲子者”，在整个产业链中发挥着举足轻重的作用，尤其是其中的佼佼者，被称为SOC三杰的芯片，更是行业的焦点所在。
一、SoC芯片：智能终端的核心大脑
SoC（System-on-Chip，片上系统）是一种高度集成的集成电路，能将一个系统所需的所有组件压缩到一块硅片上，相当于智能终端设备的大脑，也是边缘算力的核心。它可以分为高性能应用处理器、通用应用处理器、人工智能视觉处理器、智能语音处理器、车载处理器、流媒体处理器等多种类型。这些处理器一般内置中央处理器（CPU），并依据使用场景的需求，增加图形处理器（GPU）、图像信号处理器（ISP）、神经网络处理器（NPU）及多媒体视频编解码器等处理内核。芯片内部设置高速总线，负责各个处理器和外部接口的数据传输，同时配备闪存接口、动态存储器接口、显示接口、网络接口以及各种高速、低速外部设备接口。
SoC的关键技术涉及多个领域，包括总线架构技术、IP核可复用技术、软硬件协同设计技术、SoC验证技术、可测性设计技术、低功耗设计技术、超深亚微米电路实现技术，以及嵌入式软件移植、开发研究等，是一门跨学科的研究领域。SoC的出现，克服了多芯片板级集成设计复杂、可靠性差、性能低等问题，在减小尺寸、降低成本、降低功耗、易于开发等方面优势显著。但与此同时，它对研发设计、制造工艺以及软硬件协同开发技术的要求也较高，体现在芯片验证和测试难度增大，IP复用、混合电路设计的困难增加。任何SoC的设计都需要在性能、功耗、稳定性、工艺难度几方面进行平衡。一套完整的SoC系统解决方案，不仅要提供硬件参考设计，还需要提供系统级的软件参考设计，涵盖驱动软件、大型OS（Linux、Android、ChromeOS、国产OS等）的移植、针对性的算法、中间件和上层应用软件的适配等，并通过严格的可靠性、兼容性测试。
二、端侧AI算法部署对SoC芯片的巨大需求
AI作为重要的生产力工具，正与各行各业深度结合，赋能产业发展，在自动驾驶、智能家居等新兴行业中，人工智能的技术创新和应用落地是行业智能化的重要推手。而且，AI交互、AI创作等应用场景也在迅速发展，如自然语言处理工具ChatGPT的问世，进一步推动了行业智能化程度的提升。
AI技术包含算法、数据、算力三大要素。在过去，AI领域主要的算力载体以国外芯片厂商提供的GPU设备为主，多用于云端产品。而如今，端侧嵌入式AI算力载体从CPU、GPU、DSP发展到ASIC架构，促进了基于深度学习的语音识别、人脸识别、图文识别、AIGC、目标检测、超分辨率、ADAS等技术的广泛应用。随着模型算法架构的持续迭代，Transformer神经网络结构逐渐成为自然语言处理领域的主流，各算法厂商开始尝试将其应用到端侧产品，这对端侧算力性能提出了更高的要求。从AI算法模型到端侧AI部署应用的落地，需要解决模型转换、量化、推理框架、算子融合、算子适配（自定义算子开发）等诸多技术问题，不仅需要性能优越的算法模型和可靠的高性能低消耗（低带宽低内存低功耗）硬件加速器，还需要通过AI编译器把算法模型转化成硬件设备能识别的表达式进行算法部署，以满足用户在具体应用场景中的体验需求。
在各类处理器中，NPU（神经网络处理器）在AI机器学习方面优势明显。与CPU和GPU相比，NPU针对AI计算进行了专门优化，具有更高的计算性能；在执行AI任务时更加节能，能效更高；设计紧凑，面积效率高，能在有限的空间内提供高效的计算能力；通常包含专门的硬件加速器，如张量加速器和卷积加速器，能够显著提高AI任务的处理速度。在智能手机、电视、相机、智能家居设备等众多终端设备中，NPU都发挥着重要作用，英特尔、AMD和高通等主要厂商均将NPU集成到其最新处理器中。
三、边缘算力SoC行业投资建议
随着AI新浪潮的到来，海量IoT设备的边缘算力需求将不断提升。在AIoT时代，拥有海量IoT终端，“智能”将成为物联网时代最核心的生产力，AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面，与IoT设备深度融合。在训练方面，SoC中的NPU提取视觉和语音的特征数据，为云端AI提供大数据支撑；在推理层面，各类带有NPU的边缘侧芯片SoC将提供丰富的AI算力，经过压缩的轻量级AI模型可以在音箱、摄像头等边缘侧部署。
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综上所述，端侧AI芯片行业中，SoC芯片凭借其独特的地位和优势，在AI应用的发展中扮演着不可或缺的角色。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，SoC芯片市场有望迎来更广阔的发展空间，相关企业也值得投资者持续关注。
