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PU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

PGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片，可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后，其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前，ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片?平台?应用”的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然语言处理）。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前，国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的DMTK等， 美国仍是该领域发展水平的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐渐趋于饱和，新的应用场景尚在探索，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内企业和研究院包揽前五名，中国技术。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用层以底层技术能力为主导，切入不同场景和应用，提供产品和解决方案。受益于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展，人工智能已广泛地渗透和应用于诸多垂直领域，产品形式也趋向多样化。近年来，关注度较高的应用场景主要包括安防、金融、教育、医疗、交通、广告营销等。从融合深度上，由于场景复杂度、技术成熟度和数据公开水平的不同，而导致各场景应用成熟度不同。例如，政策导向和海量数据助推下，AI+安防、金融和客服领域有较为深入的应用，医疗和教育领域是产品或服务单点式切入，尚未形成完整的解决方案。而由于基础设施复杂和数据获取难度大，AI+制造业处于边缘化。此外，AI+农业国内尚未产生成熟产品。