联想a500软件文章列表:

• 1、GTC22 | 新款 NVIDIA RTX GPU 可处理要求严苛的专业工作流和混合工作
• 2、小米造车再加速：领投自动驾驶芯片独角兽黑芝麻智能，估值近129亿元
• 3、半导体行业专题报告：云计算开启国产CPU和AI芯片的腾飞之路
• 4、IT历史连载38-平板电脑的起起伏伏这些年
• 5、社长快评丨该怎么看待爱玛造车

GTC22 | 新款 NVIDIA RTX GPU 可处理要求严苛的专业工作流和混合工作

远程办公和混合工作空间已成为许多行业专业人士的新常态。团队成员分散于世界各个地方，期望在保持出色工作效率和性能的同时进行创作和协作。

通过使用 NVIDIA RTX 平台，企业可以帮助员工随时随地处理要求严苛的工作负载。今天，NVIDIA 新推七款适用于笔记本电脑和台式电脑的 NVIDIA Ampere 架构 GPU，扩展了 RTX 产品系列。

新的 NVIDIA RTX A500、RTX A1000、RTX A2000 8GB、RTX A3000 12GB、RTX A4500 和 RTX A5500 笔记本电脑 GPU 提供了获取 AI 和光线追踪技术的更多途径，无论您在何处工作，都可获享突破性性能。笔记本电脑采用最新的 RTX 和 Max-Q 技术，让专业人士能够将工作流提升至更高水平。

新的 NVIDIA RTX A5500 台式电脑 GPU 将新一代 RT Core、Tensor Core 和 CUDA Core 核心与 24GB 显存整合，提供令人惊叹的渲染、AI、图形和计算性能。其光线追踪渲染速度比上一代产品快 2 倍，动态模糊渲染性能提升高达 9 倍。

借助新的 NVIDIA RTX GPU，艺术家可以打造逼真的沉浸式数字体验，科学家可以实现新的突破性发现，工程师可以开发创新技术，助力我们开拓未来。

客户采用情况

M4 Engineering 是一家专注于飞机概念设计、分析和开发的先进航空航天工程公司，属于 NVIDIA RTX A5500 的早期使用者。

M4 Engineering 高级工程师 Brian Rotty 说：“我们在 M4 使用的多应用产品开发工作流由 NVIDIA RTX A5500 及其 24GB 显存提供强大支持。我的团队可以处理比之前更大的 CAD 和 CAE 数据集，而且，至关重要的是，我们可以利用这款新显卡的额外 GPU 显存空间和计算能力，同时与这些更大的数据集交互并进行迭代。”

AS GG Architecture 设计技术专家 Hiram Rodriguez 说：“NVIDIA RTX A5500 为我们提供了非凡的性能。过去，我们的激光点云处理时间过长，导致当前现场条件的设计和分析遇到瓶颈。借助 NVIDIA RTX A5500，我们可以在 20 分钟内将经过全面处理、定位、分类的激光点云集成到 3D 模型。”

Sony Pictures Animation 技术执行董事 Yiotis Katsambas 表示：“新 NVIDIA RTX A5500 让我们能够加载高度精细的环境，同时保持较高帧率和平稳摄像头运动，以探索和开发场景。通过将 A5500 与 Omniverse Enterprise 及我们自己的 FlixiVerse 软件相结合，我们的艺术家和导演可以沉浸于虚拟世界并实时协作。”

新一代 RTX 技术

新款 NVIDIA RTX GPU 采用最新一代 NVIDIA RTX 技术，可以加速图形、AI 和光线追踪性能。

这些 GPU 是 NVIDIA RTX 综合性平台的组成部分，该平台包含 NVIDIA GPU 加速的软件开发套件、工具包、框架和企业管理工具。

这些 GPU 还利用 NVIDIA Studio 平台提供的加速（包括优化），在 75 个出色创意应用、专用工具（例如 NVIDIA Broadcast 和 Canvas）以及先进的实时 3D 设计和协作平台 NVIDIA Omniverse 中使用 RTX 硬件。

NVIDIA RTX GPU 已由独立软件供应商在 50 多款专业应用中进行认证。认证通过测试和开发为用户提供非常可靠的图形和计算体验。

NVIDIA RTX 笔记本电脑 GPU 包括：

最新 NVIDIA RTX 技术：第二代 RT Core、第三代 Tensor Core 和 NVIDIA Ampere 架构流多处理器，提供比上一代架构高 2 倍的吞吐量，可以随时随地应对要求严苛的渲染、光线追踪和 AI 工作流。

NVIDIA Max-Q 技术：借助 Dynamic Boost 动态增强、CPU Optimizer CPU 智能协作、Rapid Core Scaling 智能核心优化、WhisperMode 智能降噪、Battery Boost 续航增强、Resizable BAR 解锁显存访问限制和 NVIDIA DLSS 技术，基于 AI 的系统优化使轻薄型笔记本电脑能更安静、更快速、更高效地运行。

高达 16GB 的 GPU 显存：适用于大型模型、场景和组件。与上一代产品相比，RTX A2000 8GB、RTX A3000 12GB 和 RTX A4500 现在配备 2 倍的显存，可以处理更大的模型、数据集和多应用工作流。

丰富的 NVIDIA 软件技术套件：借助各种软件工具（包括 NVIDIA CloudXR、NVIDIA Omniverse、NVIDIA Canvas、NVIDIA Broadcast、NVIDIA NGC、NVIDIA RTX Experience 等），用户可以充分利用从无线 VR 到协作式 3D 设计的独特优势。

NVIDIA RTX A5500 采用 NVIDIA Ampere 架构中的最新技术：

第二代 RT Core：吞吐量高达第一代的 2 倍，能够执行并行光线追踪、着色或降噪任务。

第三代 Tensor Core：训练吞吐量高达上一代的 12 倍，支持新的 TF32 和 Bfloat16 数据格式。

CUDA Core 核心：单精度浮点吞吐量高达上一代的 3 倍。

高达 48GB 的 GPU 显存：RTX A5500 具备 24GB 的 GDDR6 显存，支持 ECC（纠错码）。RTX A5500 通过 NVIDIA NVLink 连接两个 GPU，显存最多可以扩展到 48GB。

虚拟化：RTX A5500 支持 NVIDIA RTX 虚拟工作站 (vWS) 软件，实现多个高性能虚拟工作站实例，从而让远程用户能够分享资源，助力高端设计、AI 和计算工作负载的处理。

PCIe 4.0：带宽是上一代的两倍，可加快数据密集型任务（如 AI、数据科学和创建 3D 模型）的数据传输速度。

获取途径

新款 NVIDIA RTX A5500 台式电脑 GPU 现已通过渠道合作伙伴发售，从第 2 季度开始将通过全球系统组装商发售。

从今年春天开始，新款 NVIDIA RTX 笔记本电脑 GPU 将在全球 OEM 合作伙伴（包括宏碁、华硕、BOXX Technologies、Dell Technologies、惠普、联想和 MSI）的移动工作站中提供。请与这些合作伙伴联系，了解具体的系统配置详情和供货情况。

小米造车再加速：领投自动驾驶芯片独角兽黑芝麻智能，估值近129亿元

记者 | 李京亚

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国内自动驾驶芯片初创公司正在崛起。

9月22日，自动驾驶计算芯片公司黑芝麻智能宣布完成数亿美元的战略轮及C轮两轮融资。战略轮由小米长江产业基金，富赛汽车等国内产业龙头企业参与投资；C轮融资由小米长江产业基金领投，闻泰战投、武岳峰资本、天际资本、元禾璞华、联想创投等跟投。战略轮及C轮融资投后估值近20亿美元（约合129亿元人民币）。

一汽集团、富奥汽车和德赛西威共同成立的富赛汽车在本轮投资之外，还计划深化与黑芝麻智能在资本和商业领域的合作。

本轮融资之后，黑芝麻智能正式步入了超级独角兽行列，与地平线、芯驰科技一道处在国产自动驾驶芯片创业公司的第一梯队。推动产品的大规模量产落地、获得更多智能汽车芯片的前装量产订单、在新旧造车势力之间通过算力占据更大话语权，是黑芝麻下一阶段的重点任务。

引人关注的是，小米系的小米长江产业基金两轮加码黑芝麻智能。这是小米宣布造车以来，在自动驾驶芯片领域的第一笔投资。

小米长江产业基金成立于2017年，由小米科技、湖北省长江经济带产业引导基金合伙企业共同发起，总规模120亿元人民币，基金主要用于支持小米及小米生态链企业的业务拓展。成立之后，小米长江产业基金投资了40余家半导体企业，包括格科微、芯原微、恒玄科技、翱捷科技，其中格科微、芯原微等都已在科创板上市。

资料显示，黑芝麻智能成立于2016年，是一家视觉感知核心技术开发与应用提供商，主要研发人工智能系统级计算芯片（SoC），核心技术包括图像/视频处理和感知理解算法等。2016年，黑芝麻智能获得了北极光创投的A轮融资，2018年完成了近亿人民币A 轮战略融资。

成立五年来，基于两大核心自研IP——NeuralIQISP图像信号处理器及高性能深度神经网络算法平台DynamAI NN引擎，黑芝麻智能已发布多款芯片产品。

2019年8月，黑芝麻智能首颗车规级智能驾驶芯片华山一号A500在国内首发，算力高达10TOPS。

2020年6月，第二代芯片华山二号A1000发布，是首款可支持L2 自动驾驶的国产芯片，算力可达116TOPS。

2020年年底，黑芝麻智能发布了基于A1000芯片开发的智能驾驶“大脑”FAD（Full Autonomous Driving）全自动驾驶计算平台，对标特斯拉FSD。这款基于两颗华山二号A1000芯片的级联方案打造的计算平台，算力可达80TOPS-140TOPS，具备感知、定位、传感器融合、路径规划以及车辆控制功能，可以满足完整L2 /L3级智能驾驶场景的需求。

2021年4月，黑芝麻智能发布了华山二号A1000 Pro。A1000 Pro于同年7月流片成功，算力再次升级，最高达到196TOPS。

作为对比，特斯拉已经使用的完全自动驾驶FSD HW 3.0计算平台最高算力为144TOPS，而行业标杆英伟达发布的DRIVE Atlan拥有算力达1000TOPS。

自动驾驶的出现，使汽车供应链的层级开始变得模糊。业内认为，自动驾驶加上全球缺芯或导致一直占据产业链话语权的车厂一级供应商Tier 1地位不保。对于自身的定位，黑芝麻智能的CEO单记章曾表示，黑芝麻是处在汽车电子产业链的中上游的Tier 2元件供应商，位于车厂一级供应商Tier 1之后。但黑芝麻智能不只提供芯片，也会直接和车厂探讨整车解决方案，然后交给一级供应商生产。

值得一提的是，同在国产自动驾驶芯片第一梯队的地平线，此前也一再强调要与整车厂直接对话，但保持Tier 2身份，不谋求做Tier 1。

目前，黑芝麻智能已经拥有一汽、上汽等强势的朋友圈生态。一汽集团不但参与了黑芝麻智能的融资，也与后者基于L3级自动驾驶展开深入合作。值得注意的是，一汽集团与小米的合作也正在高调推进之中。

近日，小米集团CEO雷军正在带队与一众车企洽谈，一汽集团、北京现代汽车集团、长城、宝沃、比亚迪等都曾与小米传出过不同层面的“绯闻”，随即也都引发了外界对小米汽车选址问题的猜想。

相比扑朔迷离的小米汽车工厂拍档，小米造车的产品布局日渐清晰。

小米官宣造车的170天内，投资布局都围绕自动驾驶和电池领域展开，

6月，小米长江产业基金领投了自动驾驶公司纵目科技的D轮和激光雷达公司禾赛科技；7月，小米集团投资了江西赣锋电池科技有限公司以及蜂巢能源；8月，小米基金斥资7737万美元收购了自动驾驶公司深动科技。9月1日，小米汽车有限公司正式完成工商注册。

小米较高的资金利用效率可见一斑。

在此期间，就曾传出小米试图投资黑芝麻智能。据《汽车之心》 报道，小米早在2021年3月初就完成了对黑芝麻智能的投资决策。

在疫情引发的全球缺芯潮下，地平线、黑芝麻、芯驰科技等自动驾驶芯片初创公司迎来了巨大的发展机会。据德勤估计，到2022年，每辆汽车将平均拥有价值600美元的芯片。

但这并不意味着拥有算力的初创芯片企业已能真正立足。《车东西》此前报道了高通CEO对新老竞争对手入局车载智能芯片的看法。高通CEO安蒙认为，英伟达与英特尔为PC和服务器提供芯片多年，芯片算力强劲，相比地平线、黑芝麻这些新竞争对手，芯片企业体系化的综合能力，才能够确保实现非常高能效的车载计算能力。“比如说你不可能把一台服务器直接安装在汽车的后备箱里提供计算能力。”

在自动驾驶算力略显激进扩张的同时，自动驾驶系统的升级却面临着重重问题。

界面新闻曾经报道，日前，特斯拉准备对其有争议的FSD测试软件进行更大规模的推送。同时，Plainsite网站公布了特斯拉和加州车管所之间的备忘录和其他信件。在他们的通信中，特斯拉将他们最新的FSD测试版功能定性为二级驾驶辅助系统，而不是完全的无人驾驶技术。

业内猜测，2024年小米汽车才会面世，在这个过程里，国产自动驾驶芯片公司的故事也会陆续更新。

半导体行业专题报告：云计算开启国产CPU和AI芯片的腾飞之路

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看好服务器处理器市场增长及相关处理器国产化进程

算力成为新的生产力

信息技术革命以来，计算机产业和性能飞速提升，人类生产力发展已经进入算力时期，计 算能力成为这个时期的新型生产力。随着社会经济的发展，人均算力随之水涨船高，我们 看到算力与人均 GDP 之间具有高度相关性。算力是数字经济发展的核心动力，但即便是美 国等高算力国家，仍处于智能社会的起步阶段。算力提升是全球未来多年发展的重点之一， 而处理器核心技术的发展是提升算力的关键。

算力基础设施是“新基建”重要组成部分。2020 年 4 月 20 日，国家发改委在新闻发布会上首次明确新型基础设施的范围，把以数据中心、 智能计算中心为代表的算力基础设施明确纳入新型基础设施范围。随着政策的稳步推进和 数据中心等算力基础设施的建设，我们预计国内对服务器处理器芯片需求快速增长，为国 产处理器带来广阔的市场机遇。

服务器用处理器芯片是未来主要增长点

处理器及控制器为集成电路的重要组成部分，主要分为 MPU（Microprocessor，微处理器） 和 MCU（Microcontroller，微控制器），2019 年全球市场规模约 1,280 亿美元，占半导体行 业终端 4,100 亿美元销售额比重达到 31%。处理器芯片在电子产品中应用广泛，且主要分 为四类：

► 桌面 CPU GPU：主要应用在台式机/笔记本中，2019 年全球市场规模约 380 亿美元；

► 服务器处理器芯片：主要应用于云服务器和数据中心，2019 年全球市场规模约 250 亿 美元；

► 移动端 SoC：主要应用于智能手机和基站等无线通信设备，2019 年全球市场规模约 450 亿美元；

► 嵌入式 MCU：主要应用于嵌入式场景，2019 年全球市场规模约 200 亿美元。

服务器和数据中心用处理器芯片以 CPU 为主，GPU 和 AI 专用芯片快速增长。根据我们的 测算，受益于全球范围内云计算和数据中心服务的快速增长，2019 年全球服务器级处理器 市场规模约 247 亿美元，预计 2024 年达到 577 亿美元，年复合增长率达到 18%。其中，服 务器 CPU 是市场主要需求，目前占据 85%市场份额，在未来五年预计保持 14%的年复合增 长率。而在 AI、HPC 等新兴需求的推动下，异构计算需求不断增长，我们认为数据中心对 并行、专用的计算能力需求增长将更为快速。据我们测算，目前服务器 GPU 占据服务器级 处理器市场 13%的市场份额，预期未来五年 CAGR 为 27%，2024 年市占率上升至 19%；云 端 AI 专用芯片将迎来爆发期，预计未来五年 CAGR 为 66%，从目前的 2%的市占率提高至 2024 年的 10%。

我们认为，受益于数据中心业务的发展，计算芯片的传统厂商 Intel、NVIDIA、AMD 的服务 器芯片业务收入预计迎来增长。随着数据中心的硬件需求向并行计算的倾斜，GPU 市场增 长率将超过 CPU 市场，拥有 GPU 业务的 NVIDIA 和 AMD 增长速度将超过 Intel。

看好服务器 CPU 及 AI 芯片的进口替代机会

根据我们的测算，2019 年，中国服务器市场规模达到 204 亿美元，预计未来五年 CAGR 为 17%；服务器市场中约 30%为服务器计算芯片，服务器芯片市场 2019 年规模达到 60 亿美 元，预计未来五年 CAGR 为 20%；其中云端 AI 芯片市场规模 12 亿美元，受益于数据中心的 建设，云端 AI 芯片市场加速增长，预计未来五年 CAGR 为 35%；除传统 CPU、GPU 外的云 端 AI 专用芯片市场规模 1.4 亿美元，由于数据中心厂商对芯片的定制化需求，云端 AI 专用 芯片是云端芯片的主要增长动力之一，预计未来五年 CAGR 为 59%。

目前消费级 CPU 和服务器 CPU 的国产化率均不足 1%。服务器软硬件架构呈“正金字塔” 结构，单机 CPU 个数多，并可配备加速卡，上层软件数量少，单一软件用户数多；而消费 级终端（PC 及笔记本）则呈“倒金字塔结构”，单机 CPU 个数少，不配备加速卡，更需要 单一 CPU 适配上层多个软件。我们更加看好国产 CPU 及 AI 芯片在服务器市场的替代机会， 原因如下：

► 由于需要更通用的处理能力，单一 CPU 需要支持海量软件。由于历史原因，过去几十 年的发展过程中，所有的消费级软件几乎都基于 Windows 平台研发，因此消费市场被 “X86 Windows Intel”生态垄断，除 Intel 和 AMD 外厂商几乎没有出货量。在现有生 态已经充分建立的情况下，国产 CPU 获得 X86 授权不易，绕过 X86 生态又较困难，除 兆芯 CPU 落地比较顺利外，采用其余架构的 CPU 在 PC 侧突破之路仍然艰辛。

► 而对于服务器处理器来讲，第一，存在仅运行少量专用软件的政企服务器等场景，X86 以外架构对于软件数少、而单一用户数相对较多的应用做适配性价比高，我们认为国 产 CPU 易于从该场景切入市场，获得用户数和软件生态的原始积累，并在未来持续巩 固这一过程；第二，在云计算蓬勃发展的同时，异构计算市场也乘风得到了长足的发 展。对芯片设计企业而言，过去进入服务器计算芯片市场只有通过有竞争力的 X86 CPU， 而现在 GPU/FPGA/AI 芯片/各类架构 CPU 等多种计算芯片均在服务器中得到广泛应用， 服务器计算芯片市场进入壁垒大幅降低，为创业企业提供了发展机遇。

国产 CPU 生态链

国产 CPU 的发展是一个系统工程，由于涉及了 CPU 架构的变化，因此需要产业链生态的全 面支持。目前各类 CPU 均已经实现了一定批量的发货，形成了初步生态。我们总结产业链 核心公司如下。

► 服务器

浪潮信息（000977.SZ）是全球领先的服务器供应商。根据 Gartner，2019 年浪潮 x86 服务器市占率超 10%，蝉联全球第三，成为全球前五排名中增速最高的服务器厂商， 且在全球市场收缩的背景下依然实现增长。在中国市场，浪潮 x86服务器市占率超 34%。 浪潮信息拥有 2000 余人的研发团队，是国内主流云计算厂商的最重要的服务器合作伙 伴。同时其兄弟公司浪潮云支持国产 CPU 的发展，不断推出各类基于国产 CPU 的云服 务。

中科曙光（603019.SH）主要经营高性能计算系统，根据 2009-2019 年《中国高性能计 算机性能 TOP100 排行榜》，曙光十次蝉联数量份额第一名。曙光积极投入国产 CPU 研 发和应用：参股子公司天津海光与 AMD 合作推出 x86 架构的海光系列 CPU，并成功应 用到曙光服务器中；曙光从龙芯中科采购龙芯 CPU 及其主板配件，2020 年预计采购额 达到 3 亿元。曙光在国产 CPU 服务器将保持出货量的快速增长，增强公司高性能计算 的龙头地位。

华为成立了 Cloud&AI BG，推出华为云服务，自推出以来份额快速提升至国内前三。公 司自 2004 年起不断构建自身的多样计算能力，推出鲲鹏生态 ARM 计算芯片和 ARM 平 台的泰山服务器、AI 平台的 Atlas 产品系列和 X86 平台的 FusionServer。2019 年计算产 品发货量达到 96.3 万套，同比增长 8%。未来公司将持续投入 ARM 架构的鲲鹏系列服 务器芯片研发与迭代升级，与下游厂商合作规划鲲鹏计算产业计划，目标形成全行业、 全场景的鲲鹏产业体系。

联想集团（0992.HK）是全球前五服务器供应商，在收购 IBM 服务器业务后能力进一步 提升，在国内的政企市场和海外云计算市场保持较高份额，服务包括微软等大型云计 算厂商。联想积极参与服务器产业链国产化进程，采用龙芯、兆芯、申威、飞腾等多 种国产 CPU 开发出国产服务器整机，和下游操作系统、数据库等国产厂商积极合作， 推动国产软硬件的落地应用。

► 云服务

国内的云计算市场从 IaaS、PaaS 到 SaaS，主要基于 X86 Intel 架构实现。云计算的架构 需要虚拟化技术支持，而目前非 X86 平台的虚拟化技术仍较为初期。基于 X86 平台的 云服务市场较高的份额厂商包括阿里云、腾讯云、华为云、金山云（KC US）、Ucloud （688158 CN）等。

目前提供龙芯云计算服务的云厂商包括浪潮云、希云等，阿里云、腾讯云、曙光的龙 芯云服务正在搭建中。另外龙芯支持以 Spice 协议和 QXL 虚拟图形为基础的云桌面应 用，硬件厂商星网锐捷基于龙芯做了云桌面的适配。华为 ARM 和飞腾也都可以提供云 服务。其中华为云上线了 ARM 服务器服务；飞腾同腾讯云、浪潮云、中科曙光等平台 实现对接。兆芯和海光作为 X86 架构本身对云计算支持较好。

► 操作系统

由于开源 Linux 系统对 RISC 指令集进行了支持，因此基于 Linux 的操作系统和 RISC CPU 可以实现适配。最为典型的操作系统适配为 ARM 和安卓系统的适配，目前拥有最好的 生态。Linux 在国内的发行版中，麒麟和 Deepin 是国内较成熟的版本。

中国软件（600536 CH）整合了中标软件和天津麒麟，设立了新的操作系统公司。两家 子公司共同获得了 2018 年国家科技进步一等奖，麒麟操作系统同时支持包括飞腾、龙 芯、兆芯、申威、海光、鲲鹏在内的主流国产芯片。麒麟软件是国产系统的标杆，近 期发布了“傲天”计划，未来将实现百亿级资金投入，打造万人规模的自主操作系统团 队，打造桌面与服务器操作系统、云操作系统和嵌入式操作系统三大类产品。

诚迈科技（300598 CH）子公司统信软件的产品 Deepin 和 UOS 目前在国内市占率较高。 统信软件由国内领先的操作系统厂商 2019 年联合成立，支持国产 CPU 的发展，同时 与国内外主流整机厂商和数百家国内外软件厂商展开全方位合作，力争十年内成为全 球领先的基础软件供应商。

►数据库

全球数据库主要公司如 Oracle、SAP HANA、微软、IBM 等主要支持 X86 架构。国产关 系型数据库大多数参考开源 MySQL、PostgreSQL 数据库及其变种；大数据平台，多源 自或直接整合开源大数据生态组件；纯自研的国产数据库较少。但国产数据库对国内 CPU 的支持力度较强。主要厂商包括：

武汉达梦成立于 2000 年，为中国电子旗下基础软件企业，先后完成近 60 项国家级或 省部级科研开发项目，产品成功应用于金融、电力等三十多个行业领域。

人大金仓成立于 1999 年，是我国最早一批开发数据库的公司之一，先后承担了多项国 家重大专项，产品广泛应用于二十多个重点行业，完成装机部署超过 50 万套，遍布全 国近 3000 个县市。

南大通用成立于 2004 年，经过多年发展，已经形成了在大规模、高性能、分布式、高 安全的数据存储、管理和应用方面的技术储备，拥有来自金融、电信、政务、国防、 企事业等领域的上万家客户。

阿里巴巴集团从云计算出发，推出过多款世界级数据库产品。在国际处理性能委员会 TPC 的 TPC-C 测试中，蚂蚁金服自研的金融级数据库 OceanBase 性能数据达到 7.07 亿 tpmC，保持世界第一的地位；在 TPC 的另一项测试 TPC-DS 中，阿里云自研云原生数 据仓库 AnalyticDB 以 1489 万的性能指标刷新了世界纪录，比第二名提升近 30%以上； 2020 年 6 月，阿里云推出新一代云原生数据库 PolarDB-X，可支持千万级并发规模和 100PB 量级的海量存储，稳定支撑天猫双十一活动顺利进行。

华为已推出的企业级 AI-Native分布式数据库 GaussDB，支持 PB级别数据量的处理能力， 可以用于金融、政府、电信、大企业等行业业务；华为另一款可大规模横向扩展的智 能分布式存储产品 FusionStorage，深度适配优化鲲鹏系列处理器，单集群横向扩展最大可达 4096 个节点，支持千万级 IOPS，时延响应低至 0.5 毫秒，提供 99.9999%的方 案级可靠性，可应用于金融互联网服务、运营商云服务、政务云、城市云等。

中兴通讯推出的自研金融级交易型分布式数据 GoldenDB，在 2019 年成功应用于中信 银行的核心系统，是中国国内唯一一个完成在大型银行核心业务商用的数据库产品。

►中间件

中间件位于操作系统、网络和数据库的上层、应用软件的下层，为上层应用软件提供 运行与开发环境。根据 CCW Research 的研究，IBM 和 Oracle 分别占据了 22.2%和 16.2% 的中国市场，本土中间件厂商市场规模占比仅为 35%左右。但国产中间件市场分散， 主要玩家包括东方通、保兰德、金蝶天燕、中创股份等。

东方通是国产中间件的开拓者和领导者，以政府、电信运营商、金融、交 通等领域客户为主，2019 年电信和政府行业占营收 83%。东方通是华为鲲鹏计算产业 的深度合作伙伴，与华为在鲲鹏计算产业中合作共赢，推进国产化中间件在金融、交 通等市场中突破 IBM、Oracle 的垄断格局。

宝兰德以电信行业起步，长期深耕电信核心客户，经过多年的潜心发展， 公司产品已在中国移动 12 个省份的核心业务系统实现对 IBM、Oracle 产品的替代。

中创软件成立于 2002 年，面向网络应用提供国产中间件基础软件产品及服务，已在物 联网、云计算、大数据、移动互联网等领域研发出具有自主知识产权的解决方案和软 件产品。中创软件中间件产品作为国家科技重大专项成果，在金融、交通、能源、电 信、工业、教育等重点行业和关键领域，得到推广应用。

国产 CPU 的发展现状

指令集架构是 CPU 设计的上游，不同的指令集架构授权壁垒和生态环境差异很大。但通常 来说，生态环境越好的架构，专利和授权壁垒越高，而相对开放的指令集，缺乏完善的生 态配备。目前市场主流架构可分为四类：具有复杂指令集的 x86 架构、精简指令集的 ARM 架构、新推出的 RISC-V 架构，以及其他 RISC 类 MIPS/Power/Alpha/SPARC 等架构。

X86 架构（海光、兆芯）：专利授权壁垒高但生态完备，国产芯片与海外相比仍有差距

受历史发展因素影响，X86 架构应用最为广泛，系统和软件支持种类最多，生态较为完备。 目前市场上绝大部分台式机和笔记本、以及超过 90%的服务器均使用 X86 架构 CPU，市场 基本被 Wintel 联盟垄断。根据我们的产业链调研，英特尔和 AMD 拥有绝大多数 X86 的技 术专利，占比分别为 70%和 30%左右，两家公司也存在大量的交叉授权，而几乎不对外授 权。我们认为国产 CPU 若采用 X86 架构进行进口替代，需要通过与海外拥有授权的企业建 立合资公司来使用 X86 授权生产芯片。目前我国的兆芯（桌面 CPU）、海光（服务器 CPU） 两品牌产品已经量产出货，并获得了规模性客户认可。

► 兆芯是上海联合投资（持股比例 85%，上海市国资委全资子公司）以及台湾威盛（即 VIA，直接和简介持股比例合计 15%）的合资企业。兆芯通过 VIA 使用 X86 架构的授权， 基于 VIA 版本的 X86 指令集自主研发扩展升级，开发桌面 CPU。与英特尔 2017 年推出 的第七代 i5-7400 中端处理器对照，兆芯目前推出的最新 KX6880 CPU 单核性能相比持 平，多核性能更强。

► 海光 CPU 由成都海光集成电路设计有限公司设计，交由 GlobalFoundries 代工。成都海 光股东为天津海光（持股 49%）及 AMD（持股 51%），其中天津海光是中科曙光控股36%的子公司。成都海光通过与 AMD 合作使用 x86 的 Zen1 架构的授权设计芯片，并 正基于 Zen1 架构展开自研指令集工作。海光处理器主要面向商用服务器市场，2020 年公司最新推出的 C86 3185 处理器拥有 8 个核心，单核性能与 2017 年 AMD 推出的中 端处理器锐龙 5-1400 接近。根据中科曙光年报披露，其向海光采购的 CPU 金额在 2019 年达到 2.4 亿元，海光 CPU 未来发展市场可期。

ARM 架构（华为鲲鹏、飞腾）：充分适应服务器多核心高并发场景，但生态环境仍需完善

ARM 架构主要应用在移动端和服务器市场。由于 ARM 架构高并发、低功耗、高集成的特点， 移动端和 IoT 市场为 ARM 所垄断。高通、海思、苹果等移动端处理器全部基于 ARM 架构开 发，移动互联网的海量软件也大多基于 ARM 开发。云端数据中心的兴起，产生了对服务器 CPU 高并发、分布式和低能耗的需求，数据中心与移动端维持架构相同也能实现应用开发、 部署和运行的无缝协同，大幅降低开发者的难度。除 X86 架构外，ARM 占据服务器 CPU 市 场份额最大，我们预计未来 ARM 的服务器市场份额将进一步提升。ARM 相比 X86 授权更为 开放，已经在服务器市场提供正式公版授权，更有利于 CPU 厂商进行投资和适配工作，但 未来仍有限制国产厂商的可能性。华为和飞腾均获得 ARM V8 永久授权，二者均已推出相 应的服务器 CPU。

ARM 服务器的生态环境已初步建立，Linux、Windows Server 等大型操作系统，docker、VMware、 KVM、Kubernetes 等容器化和虚拟化工具，CUDA、Java 等平台都已支持 ARM 架构，但仍有 海量适配工作需要完成，ARM 服务器应用场景的拓展仍需大量投入。我国本土的华为和飞 腾积极布局 ARM 服务器生态，分别推出鲲鹏计算产业计划和 PK 体系，建设基于 ARM 架构 的国产服务器生态环境。

► 华为鲲鹏系列芯片由全其全资子公司海思半导体全自主设计，目前最新的 CPU 产品为 基于 ARM V8 架构授权研发的鲲鹏 920 芯片。鲲鹏 920 采用台积电 7nm 工艺打造，内 建 64 个内核，主频达到 2.6GHz，配备 8 通道 DDR4 内存。在鲲鹏 920 发布同时，华为 也发布了内置鲲鹏 920 芯片的泰山系列服务器作为打入市场的配套产品。

生态方面，华为公司聚焦于发展基于 ARM 架构的鲲鹏处理器的核心能力，通过战略性、 长周期的研发投入，吸纳全球计算产业的优秀人才和先进技术，借助鲲鹏计算产业打 造“新基建”底座。为完成从关键行业试点到全行业建设目标，华为计划将鲲鹏计算 产业计划分成三个阶段，最终形成全行业、全场景的产业体系。

► 飞腾 CPU 由天津飞腾信息技术有限公司设计。天津飞腾主要股东包括中国长城 （000066.SZ，持股比例 31.5%，控股股东为中国电子）以及天津先进技术研究院（持 股比例 30%）。公司通过购买 ARM V8 授权来设计 CPU，其最新产品为 FT-2000/4，主要 面向轻量级服务器和桌面、便携终端等应用场景，相比上一代 FT-1500 产品性能提升 一倍，功耗降低 33%。我们认为，公司目前主要用户是政府及企业客户。借助中国电 子旗下的长城品牌与服务器及 PC 捆绑销售，飞腾 CPU 逐渐开始获得特定客户群认可。 根据中国长城公告披露，2018 年天津飞腾实现收入 6,369 万元人民币，净利润 170 万 元人民币。

在生态上，飞腾处理器与麒麟操作系统同为中国电子集团旗下产品，两者深度适配， 组成“PK”（Phytium Kylin）国产体系。目前中国电子集团已推出基于办公和事务处理 场景的 PK 体系 1.0 标准，并有多种应用落地。基于最新型飞腾处理器的 PK 2.0 体系在 第六届世界互联网大会上首次被提出，该体系贯通 PC 互联网、移动互联网、物联网，将在移动、云、虚拟化、大数据、物联网、人工智能等领域构建自主、安全、可靠的 “中国体系”。

RISC-V（阿里平头哥）：全新开源指令集，IoT 切入市场，生态尚需构建

RISC-V 是 2010 年新出现的开源精简指令集架构，架构设计上没有历史包袱，采用的理念和 方法较为先进。和主流架构 x86/ARM 相比，RISC-V 架构架构篇幅更少，基本指令集更少， 支持模块化和拓展性，开源免费，满足差异化和定制化的需求。但 RISC-V 架构出现时间晚， 适配软件和工具方面沉淀不足，生态环境尚需构建。目前国内芯片厂商中，阿里平头哥基 于 RISC-V 架构推出了数据中心和嵌入式 IoT 芯片产品。

相比于移动端、PC 等消费终端应用，IoT 应用场景繁多，对处理器的需求较为碎片化，同 时对功耗有着较高要求。我们认为，兼具精简和灵活的 RISC-V 架构，满足 IoT 对处理器的 需求，能够从 IoT 市场切入，从而不断扩大市场份额。随着 RISC-V 基金会成员的快速增长， 配套软件工具等生态环境不断完善，RISC-V 已经开始加速落地。

► 平头哥半导体有限公司是阿里全资的半导体芯片业务主体，主要针对下一代云端一体 芯片新型架构开发数据中心和嵌入式 IoT 芯片产品，拥有面向行业应用以 CPU、芯片 平台、OS 及算法为核心的全栈技术。目前发布产品包括玄铁系列 RISC-V 处理器、无剑 SoC 芯片设计平台、含光 AI 芯片等，在以下六大行业领域得到应用。

► 无线接入：平头哥解决方案集成低功耗 RF 芯片、AliOS、安全技术，为 IoT 智能硬件的 数据接入提供支持。

► 语音识别：广泛应用在医疗、教育、家居等领域。平头哥解决方案由语音增强处理器、 AliOS 和语音应用框架组成，为语音智能硬件提供从芯片设计到终端产品研发的全栈技 术。

► 智能视觉：广泛应用于智慧交通、自动驾驶、公共安全等领域。平头哥解决方案打造 低功耗轻量级视觉、终端实时计算和边缘计算等多层次芯片和应用方案。

► 智能家电：平头哥解决方案基于低功耗 MCU 芯片和电机控制算法，结合无线接入、语 音/视觉 AI 技术，为智能化家居落地提供服务。

► 工业控制：平头哥解决方案基于实时处理器、可靠芯片平台、操作系统和组件化控制 模块，支持多种实时现场，为工业控制系统可靠运行保驾护航。

► 物联网安全：平头哥物联网安全解决方案在芯片架构、操作系统和云服务技术链路上 提供存储加扰、数据加密、可信引导等安全基础设施，为芯片企业和终端厂家提供快 速的安全能力。

MIPS（龙芯）：架构更新较慢，生态由国产厂商龙芯继承

MIPS 架构曾在移动市场拥有一定份额，但目前更新较缓慢。在国内厂商中，龙芯获得了 MIPS 的永久授权，继承了其既有生态，并基于 MIPS 发布了拥有自主版权的 LoongISA 指令 集架构和 IP 内核。从自研的指令集架构出发，龙芯推出了面向不同应用场景的龙芯系列处 理器。在面向桌面和服务器的龙芯 3 号 64 位多核系列 CPU 的基础上，龙芯积极参与国际开 源软件社区建设，与下游客户深度合作，形成了较为完整的的服务器产业链，各基础软硬 件产品均有国内厂商推出适配产品。龙芯处理器配套产品在主要信息技术领域形成突破， 已获得许多要求国产自主和信息安全的终端客户认可。目前公司最新产品 3A4000/3B4000 的性能与 AMD 28nm 工艺的最末代产品相当，财务状况方面，龙芯董事长胡伟武指出，公 司 2019 销售收入相比 2018 年实现 2.2 倍增长，净利润超过 1 亿元。

X86 替代最先落地，看好未来大厂推动下 ARM/RISC-V 架构处理器的国产化机会

我们对国产 CPU 市场发展的主要观点汇总如下。

第一，按架构来看：

► X86 架构目前拥有较为成熟的生态，尽管在授权方面受到一些限制，但短期内 X86 是 国产 CPU 替代落地相对顺利的路径；

► ARM 和 RISC-V 架构同为不断更新且持续迭代的精简指令集，适应未来服务器多核心、 高并发、低功耗的计算应用场景。ARM 架构开放公版授权，RISC-V 架构开源且自由使 用，相关国内企业可以持续的获得最新的 IP，不断优化学习曲线加速追赶垄断厂商；

第二，按企业来看：

► 海光通过 AMD 的 Zen 1 架构授权设计服务器 CPU 产品，在 Dhyana 处理器量产后，迅 速借助现有的完善生态获得下游客户认可。通过我们对近期运营商服务器公开招标数 据整理，目前只有海光及鲲鹏 CPU 入围，且海光份额更胜一筹。例如，2019 年 10 月， 中国移动公布的共计 80,676 台服务器中标情况中，在第 6 标包“均衡性服务器 3 档” （12,240 台）中，中科可控系列服务器中标份额达 50%。；2020 年 5 月，根据中国电 信公告的服务器集采项目情况，其中将集采 11,185 台装备 CPU 类型为鲲鹏 920 系列 处理器或海光 Dhyana 系列处理器。我们认为，即便 X86 架构授权存在较高的壁垒， 但相关国产 CPU 产品仍然近期是进口替代的主力军之一。

► 华为通过海思半导体推行 ARM 架构的芯片多年，有强大的研发团队支持，硬件性能相 对可靠。同时我们认为，在鲲鹏计算产业链的生态环境初步建立的情况下，大厂更容 易获得政府支持及市场信任，能以更低成本、更快捷的方式获得更多软件的适配。在 终端数量不断提升的情境下，我们认为将会有越来越多的软件厂商有意愿去适配鲲鹏 处理器，新的 CPU 生态有望在正向循环的状态下建立。发展现状来看，如上文所述， 在近一年内中移动、中国电信的大规模服务器集采中，采用华为鲲鹏系列的产品已经 实现一定规模的中标。

► 阿里旗下的阿里云是国内最大的云服务商，在云端已经有丰富的应用生态资源，但阿 里云服务的核心硬件仍然是从英特尔、NVIDIA 和 ARM 外购为主，而新应用的蓬勃发展 让数据中心有更多定制化需求，阿里云研发定制自己的数据中心处理器是必然趋势。 阿里旗下平头哥专注于服务器的硬件 AI 算力提升，顺势推出了 RISC-V 架构 CPU 及云 端加速卡芯片。从深度参与基础云服务开始，平头哥利用阿里云中积累的中上层技术 为底层硬件产品不断拓展应用空间，我们认为平头哥芯片未来有望成为阿里云生态的 核心基础，打造丰富的生态体系。

AI 芯片市场发展情况更新

通用型处理器为了满足更广泛的应用场景，内部有大量复杂的处理逻辑，这些逻辑在特定 场景下能效、性价比不高。随着人工智能的快速发展和场景落地，具有海量并行计算能力、 能够加速 AI 计算的专业化 AI 芯片应运而生。AI 芯片按产业链可分为 IP 授权商、AI 芯片设 计公司和晶圆代工厂。

► 以承担任务的不同划分，可分为利用大数据构建复杂的人工智能模型的训练芯片，以 及利用构建好的模型和新数据进行预测的推断芯片。

► 训练芯片注重绝对的算力，目前以及未来很长一段时间内，一般只部署在云端。而推 断芯片更注重综合指标，能耗、延时、成本等都要考虑在内。推断芯片多部署在终端， 如安防、手机、IoT 的边缘推断芯片和汽车的自动驾驶推断芯片。

► AI 芯片对单位算力的功耗有很高要求，一般采用 14nm/16nm 以下先进工艺生产。 NVIDIA、Xilinx 等多家芯片厂商与台积电合作，已推出多款基于 7nm 工艺的 AI 芯片。

云端 AI 芯片市场未来五年预期 4.7 倍增长，2024 年达到 214 亿美元规模。目前，已有数家 上市公司参与 AI 芯片市场，芯片的市场渗透率也在不断提升。据此，我们估算 2019 年云 端 AI 芯片市场达到 46 亿美元，未来五年将保持 36%的年化增长率。云端训练芯片当前占 据 50%以上的市场规模，但随着终端应用的加速落地，云端推断芯片市场规模预计将于 2021 年超过训练芯片。我们对细分市场的预测如下：

► 云端训练芯片市场规模在 2024 年将达到 88 亿美元，CAGR~26%。2019 年市场 90%以 上份额由 NVIDIA 占据，Google、Intel、AMD 等国际厂商正在试图挑战 NVIDIA 的市场 地位，预计未来五年 NVIDIA 的市场份额将有所下降。训练芯片强调绝对计算能力，同 时对可拓展性和快速读写也有较高要求，市场门槛较高。

► 云端推断芯片市场规模在 2024 年将达到 126 亿美元，CAGR~48%。NVIDIA 仍是推断芯 片市场的领导者，但 2019 年市场份额只有 19%，Google、Intel、AMD 和一些初创公司 抢占了剩余市场份额。推断芯片需要考虑功耗、尺寸、散热等综合性能，定制化程度 高，我们认为推断芯片市场更适合初创公司进入。

云端 AI 芯片：产品综合能力要求突出，行业竞争格局开始清晰

云端 AI 芯片实际产品化过程中，对公司的硬件、软件、通信与接口等各方面综合实力有较 高要求，壁垒较高。

► 硬件：训练芯片须支持具有较长字长的浮点数或定点数，以满足其高精度的要求，同 时要求高性能、可拓展性强。推断芯片因应用场景的多样性，其需求和约束呈现出多 样化的特点，高能效、低时延、高吞吐、安全和硬件成本等是推断芯片最重要的考虑 因素，而模型的准确度和数据精度则可以依具体情况适当降低。

► 软件：通常需要自建软件平台，平台要求支持 TensorFlow、PyTorch、MXNet、ONNX、 Caffe 等主流深度学习框架。

► 通信与接口：对于云端 AI 训练芯片而言，单芯片除了强大的计算能力还要有良好的扩 展性，存储器部分需要支持快速读写，同时对内存数量、访问内存的带宽和内存管理 方法的要求也很高。

云端 AI 芯片行业开始洗牌，已出现公司破产倒闭（Wave Computing），三类玩家的竞争格 局开始清晰。

► 传统的计算芯片巨头：NVIDIA、Intel、高通；

► 云厂商自研或扶持的厂商：阿里（含光 800）、亚马逊（Graviton）、腾讯（投资燧原科 技）、百度（昆仑）、Google（TPU）、华为海思（昇腾 910）；

► 独立第三方。

边缘 AI 芯片：各类应用百花齐放，竞争格局分散

边缘 AI 芯片落地加速，各类应用场景丰富多样，不同细分市场下的竞争格局较分散。

手机 AI 芯片在相机模组、语音助手、电池管理等方面提供硬件加速支持。我们认为，手机 AI 芯片的主要作用是提升芯片附加价值与产品单价。苹果、华为、三星等传统手机厂商采 用芯片 整机垂直商业模式，加入 AI 芯片后手机整机售价走高，贡献更多营收。高通、联 发科等独立芯片供应商则受益于芯片自身 ASP 的提升。

安防边缘推断芯片实现监控系统中视频流结构化数据提取，减轻云端压力，提高工作效率。 针对不同的应用场景需求，传统视频解码芯片厂商华为海思、安霸已推出多款支持 AI 的安防边缘推断芯片，NVIDIA 和 Intel 旗下的 Movidius 也已发布多款安防 AI 芯片。我们认为， 虽然安防 AI 芯片市场格局相对稳定，现有供应商与下游客户达成了长期稳定合作，但在中 美贸易摩擦的背景下，初创公司或正面临新的历史机遇。

车载推断芯片是自动驾驶技术不可或缺的一部分，为环境感知、避障规划等应用提供硬件 支持。传统车载半导体供应商 TI、NXP、Mobileye（被 Intel 收购）和传统硬件厂商 NVIDIA 纷纷涉足自动驾驶业务，推出各自的自动驾驶平台。国内公司中，地平线的征程二代（支 持 ADAS）已经在长安 UNI-T 实现前装量产，黑芝麻的华山二号（支持 L3）已成功流片并给 客户送样。我们认为，虽然高等级自动驾驶的落地已经没有明确的时间表，但 L2/L2 级自 动驾驶系统，将在 2020 年加速渗透量产乘用车，提供 AEB、ACC、LKA、DMS 等功能，智能 汽车芯片企业或将受益。我们看到，中国本土车企正积极拥抱自动驾驶，这也给地平线、 黑芝麻等深入自动驾驶场景、软硬件结合能力突出的中国智能驾驶芯片企业带来了发展机 遇。

IoT 边缘推断芯片推动人机交互模式的变革。在 AIoT 时代，每个设备都需要配备 AIoT 芯片， 具备一定的感知、推断以及决策功能。我们认为，AIoT 芯片需求较大，但市场差异化明显。 相比绝对的算力和性能，芯片客户更强调对应用场景的深入理解，芯片厂商需要针对实际 场景进行深度迭代优化，因此 AIoT 市场最适合初创公司。国内 AI 芯片初创公司多从 AIoT 入场，如以语音识别技术见长的云知声和思必驰专注于 IoT 设备的语音交互系统，以芯片 设计起家的瑞芯微和嘉楠科技注重自研芯片在智能家居和智能零售领域的应用。

主要国产 AI 芯片企业介绍

地平线：专注边缘 AI 芯片，提供性能功耗领先的智能驾驶芯片

地平线成立于 2015 年，是一家专注于边缘 AI 芯片和相关算法的初创公司，主要面向智能 驾驶和 AIoT 两大应用场景，提供软硬件产品和解决方案。地平线主要合作伙伴包括长安、 红旗、奥迪、上汽、广汽、比亚迪等多家 Tier 1 汽车厂商。与国际领先的智能驾驶芯片厂 商相比，地平线采用创新的自研先进架构，在处理器的性能效率和迭代速度上保持领先。

2019 年 9 月，地平线发布征程二代 AI 芯片，征程二代可提供超过 4 TOPS 的等效算力，实 现最大 30fps 4K 的输入分辨率，典型功耗仅 2W，并且通过了汽车电子可靠性标准 AEC-Q100 认证，成为国内首款车规级 AI 芯片，可满足 L3 级别以上的智能驾驶。征程二代已经成功 流片，并在高等级自动驾驶、辅助驾驶、多模交互等方向获得 5 个国家的客户的前装定点。 2020 年，地平线与长安汽车合作，实现车规级 AI 芯片的前装量产。

燧原科技：专注云端 AI 训练芯片，与腾讯云服务深度合作

燧原科技于 2018 年 3 月在上海成立，主要产品是云端人工智能训练芯片以及配套软件。公 司研发团队的主要成员都拥有 15 年以上的高端芯片及相关软件生态系统的开发及量产经 验，有着丰富的工程和产品化实战经历，成功开发并量产过多颗大型芯片。2019 年 12 月， 公司发布了首款面向云端数据中心的 AI 训练芯片“邃思”、加速卡“云燧 T10”及计算和编 程平台“驭算”。邃思芯片面向数据中心，其 FP32 算力达 22 TFLOPS，国内率先支持 BF16 精度，算力达 86 TFLOPS；云邃 T10 加速卡功耗 225W，FP32 算力达 20 TFLOPS，BF16 算力 达 80 TFLOPS，每瓦算力达 0.09 TFLOPS/W；驭算平台针对邃思芯片深度优化，支持主流深 度学习框架，包括常用的算子数据库和高效灵活的调度机制，可提供视觉、自动驾驶、大 数据、高性能计算等多领域的解决方案。

产品落地方面，腾讯作为国内第二大云服务厂商和燧原科技的战略投资方，为燧原科技提 供了广泛的应用场景。目前燧原正与腾讯一起针对 AI 的多种应用场景进行深度合作。未来 规划上，燧原科技有三大目标市场，一是云服务提供商，包括公有云、私有云、混合云等， 这类企业有大量的流量和数据，需要训练算法加速 AI 相关应用；二是专注于金融、保险、 医疗、交通等领域的行业服务商；三是 AI 超算中心和智慧城市等领域。

黑芝麻：致力于 AI 自动驾驶计算平台，与多家一线车企合作

黑芝麻智能科技成立于 2016 年 8 月，致力于开发全球领先的人工智能自动驾驶计算平台， 目前已发布并量产了“华山一号”自动驾驶芯片 A500，支持 L2/2.5 级别自动驾驶，面向 L3 及以上级别的 AI 车规级芯片“华山二号”也已也成功流片并给客户送样。

黑芝麻目前已与博世签署战略合作框架协议，在智能网联汽车及自动驾驶领域展开合作。 国内一线厂方面，黑芝麻同上汽、一汽、比亚迪、蔚来等已开展业务合作，其车端图像感 知产品将应用于今年数个量产车型。同时，黑芝麻于 2018 年加入中国智能网联汽车产业创 新联盟，提供五大平台中的智能网联基础计算平台。

嘉楠科技：ASIC 区块链计算设备与 RISC-V 架构边缘 AI 芯片

嘉楠科技成立于 2013 年，主要产品为 AI 芯片和比特币矿机。

► 嘉楠是全球比特币矿机的第二大厂商。截止 2019 年 6 月，嘉楠出售的比特币矿机占全 球出售的所有比特币矿机的总算力的 22％。

► 公司在 ASIC设计方面拥有先进技术积累，包括算法开发和优化，标准单元设计和优化， 低电压和高能效操作，高性能设计系统和散热等技术，截止 2019 年 9 月，已累计生产 了 1.5 亿片 ASIC。

► 2018 年，嘉楠交付基于 RISC-V 架构的第一款商用边缘 AI 芯片勘智 K210。该芯片具有 机器视觉和机器听觉两大功能，可应用于智能家居、智能能耗、智能零售和智能驾驶 等多种场景。

……

（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：中金公司）

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IT历史连载38-平板电脑的起起伏伏这些年

IT历史连载38-平板电脑的起起伏伏这些年

1964年：美国著名的兰德公司推出真正意义的世界首款平板电脑-RAND Tablet：10*10英寸 无键盘设计 数字触笔。用户使用触笔在中间的电子触板进行菜单选择、图表制作、编写软件等操作。1800美元的过高售价，使用范围不广泛。

1968年：电影《2001太空漫游》上映。出现太空使用IBM logo的平板电脑，太空飞船发现者号工作人员的随身工具，屏幕11英寸左右。它接受地球的电视信号，并没有任何交互操作，估计那个年代还无法做到真机交互操作。

1968年：来自施乐帕洛阿尔托研究中心的艾伦·凯（Alan·Kay）提出“Dynabook” 的概念：一台可以带着跑的电脑，主要功能是帮助小孩学习。艾伦发明Smalltalk编程语言，发展图形使用接口。中心没有支持这个构想。Dynabook模型如下图：

1979年：Graphics Tablet平板是首款针对美国市场发布的平板电脑，售价650美元。它会影响到电视信号，因此并没有获得FCC通过。

1982年：美国Elographics公司和德国西门子合作多年后，终于完成世界首个完全透明的触摸屏的开发。采用的电阻屏技术也成为20多年内触摸屏的主流方案。

1984年：KoalaPad绘图板-首款在消费者平板市场获得成功的产品，小孩利用触笔或者手尖在家庭电脑的屏幕上画画，售价195美元。只能算是电脑外设

1987年：第一款手写识别平板电脑Linus Write-Top

1987年：苹果CEO斯卡利的自传《远征：从百事可乐到苹果》描述了“知识领航员”（Knowledge Navigator）的概念产品，苹果公司拍摄了一段宣传影片。“知识领航员”是可以像书本一样打开的平板电脑，用户通过触摸屏或基于语音输入的虚拟数字助理进行操控，与iPad以及iPhone Siri语音控制功能十分接近

1989年9月：GRiD Systems公司第一台商业化平板电脑GRiD Pad 1900：Intel 80386SL处理器 40M内存 可选120M硬盘 10英寸VGA黑白液晶显示屏 有线手写笔 基于MS-DOS的操作系统 尺寸292*236*37mm 重量2kg 外接键盘和调制解调器，售价2370美元

1991年：go公司平板电脑momenta pentop。重3.2千克，价格5000美元

1991年：go推出世界上第一款基于手写笔的图形操作系统操作系统PenPoint OS。1992年，PenPoint OS上市，很快成为了各种平板电脑的标配

1991年：NCR推出平板电脑NCR System 3125

1991年：富士通平板电脑PoqetPad。次年首款内置无线网卡的PoqetPad Plus

1992年：康柏推出Compaq Concerto

1992年：4月IBM发布Thinkpad 2521，10月上市（后改名为700T，IBM Thinkpad T系列的开山之作）

1992年：GridPad Convertible上市，增加的键盘和变形机构使得这款电脑重达4.4kg，增强了功能性,丧失平板电脑的便携性

1992年：微软推出Windows for Pen Computing，Windows 3.1系统的一个套件。

1992年：三星平板电脑PenMaster

1992年：Sun公司设计推出彩色触摸屏的Star7

1993年：美国AT&T销售的EO Communicator 440平板电脑，定价1599美元

1993年：IBM Thinkpad 730TE，被认为具备"笔记本电脑型"平板的所有特征。

1996年：Palm掌上电脑Palm Pilot 1000：Palm OS 1.0系统 256K内存

1996年：日本富士第一款平板电脑Stylistic 1000。2年后的Stylistic 2300

1998年：Vadem设计、DEC发售的Clio。9.4英寸彩色触控显示屏安装在键盘两边的支架上，可以180度旋转。可当小型桌面电脑、笔记本电脑、脱离键盘成为平板。成为明星产品

2001年：微软CEO比尔•盖茨第2次提出平板电脑概念，并展示首款Tablet PC平板电脑的原型机，还表示平板电脑将在五年内成为最受欢迎的PC产品。

2001年：英特尔推出Web tablet

2001年：诺基亚第一代平板Nokia M510 WebTablet诞生：10英寸单色LCD触控屏 Wi-Fi USB 塞班 电子邮件/日历/Opera。比苹果第一代iPad早九年！诺基亚领导层放弃，未上市。

2002年11月：微软正式公布Windows XP Tablet PC Edition。盖茨认为，这将是继个人电脑出现以来，电脑业的“第二次革命”。随后几年，三星Q1、惠普TouchSmart TX2、华硕EeePC T91等采用英特尔处理器 微软Windows系统组合的平板电脑相继问世，平板电脑（Tablet PC）渐渐流行起来。

2003年：富士T3010：屏幕上翻盖可以整体180度翻转，从而变成屏幕直接压在键盘上方的平板造型。东芝的Portegè 3500

2004年：惠普经典平板电脑TC1100

2005年：Motion Computing平板电脑LS800，8.4 寸屏 价格2167美元

2005年：联想Thinkpad品牌发布新款平板电脑X41 Table

2005年：诺基亚第二代平板电脑：搭载开源系统的无线上网终端Nokia N770。论坛、博客中都是极客玩家的刷机教程，甚至刷入Windows系统。

2006年：富士通T4215 Table pc

2007年：诺基亚第三代平板Nokia N800。十个月后第四代平板Nokia N810

2007年：联想ThinkPad X41T

2007年：Axiotron公司将MacBook改装成平板电脑，发布Modbook

2009年2月：戴尔推出业界第一款多触点屏幕的平板电脑Latitude XT2

2009年：平板电脑的全球出货量100万台，而便携式电脑销量1.62亿台

2010年1月7日：微软与惠普合作的平板电脑HP Slate PC，8.9英寸 Windows 7

2010年1月27日：旧金山苹果春季新品发布会，苹果CEO史蒂夫·乔布斯捧起第一代iPad。乔布斯认为，智能手机和笔记本电脑之间应该有一个属于新设备类别的空间，而iPad是新设备类别的具体产品，乔布斯称赞它是一种神奇而革命性的设备，一台可以捧在手心的电脑。

2010年4月3日：第一代iPad正式上市。仅一天就售出30万台。2010年销量近1500万台。第一代iPad发布10个季度的出货量累计超1亿台。

2010年6月：思科推出Cius平板电脑：安卓 7英寸屏 企业用户

2010年：戴尔第一款平板电脑Streak

2010年9月：黑莓首款平板电脑Play Book。上市后的三个季度，各季度销量分别为50万、25万、15万台。

2010年9月：三星Galaxy Tab，7英寸 600美元，上市首月销量突破60万台

IDC数据：2010年全球平板电脑出货量1700万台

2011年1月：摩托罗拉首款平板电脑XOOM，首款采用Android 3.0的平板。

2011年1月：CES大展，华硕Eee Slate EP121、Eee Pad Slider、“变形金刚”Eee Pad Transformer发布

2011年2月：宏碁发布Iconia Tab A100、A500和W500

2011年2月：Google正式发布Android 3.0版平板电脑系统，别名蜂巢

2011年2月：惠普首款web os系统平板电脑Touch pad

2011年3月：苹果第二代iPad，正面和背面均增加了一颗摄像头，弥补了第一代没有摄像头的缺憾。

2011年：索尼S2，翻盖外观设计 5.5英寸显示屏

2011年9月：亚马逊第一款Kindle Fire平板电脑，7英寸 售价199美元

2011年：富士通LIFEBOOK T731/T901/T580、STYLISTIC Q550

2011年12月：IDC数据显示：

苹果iPad第三季度在全球平板电脑市场处于领先，占据61%的市场份额。

Android平板电脑的全球市场份额从第二季度的33.2%下降至第三季度的32.4%；出货量从360万台增长至600万台。

第三季度，各家Android厂商的平板电脑均表现不佳。三星电子份额5.6%，出货量100万台。惠普TouchPad份额 5%，出货量90.3万台。RIM的PlayBook平板电脑出货量19.9万台，份额1.1%。

2012年：IDC数据：富士通个人电脑成为全球Windows系统专业平板电脑出货量第一的品牌。从1991年的Fujitsu PoqetPad到2011年推出平板电脑30代。

2012年6月19日：微软推出平板电脑-第一代Surface：搭载Windows RT操作系统的Surface RT。不支持x86应用，只支持Windows应用商店，结果惨败。

2012年6月：谷歌首款自有品牌平板Nexus7，7英寸屏，华硕代工。随后推出Nexus10，10.1英寸屏，三星代工。

2012年9月：亚马逊升级版Kindle Fire和Kindle Fire HD

2012年10月：苹果iPad 4和第一代小屏iPad：iPad mini

2013年1月：索尼Xperia Tablet Z：6.9mm最薄平板 首款民用三防平板

2013年2月9日：微软发布第一代Surface Pro，搭载Win8操作系统。

2013年7月：谷歌Nexus 7 (第二代)平板。Nexus 7系列全球销量超1000万台。

2013年9月：三星发布2014年款Galaxy Note 10.1平板电脑

2013年10月：苹果推出全新的iPad Air。相比iPad 4的9.4mm厚度和652克重量，第一代iPad Air仅7.5mm厚，重量469克。

2013年10月22日：被微软收购后一个月，诺基亚第一款真正意义的平板电脑：Lumia 2520

2014年6月：三星最强平板电脑GalaxyTab S

2014年11月18日：诺基亚平板电脑Nokia N1

2015年：谷歌推出Pixel C平板

2015年9月：苹果第一代iPad Pro

2015年10月：微软Surface Pro 4

2010-2016年：Gartner和IDC的平板电脑销量数据：

2010年：销量1760万台；

2011年：销量6000万台，相比上一年增加240.9%；

2012年：销量1亿1630万台，相比上一年增加93.8%；

2013年：销量1亿9540万台，相比上一年增加68%。Android设备1.21亿部销量占据62%份额，首次取代苹果iPad系列.

2014年：销量2亿3010万台。相比上一年增加10.5%

2015年：销量2亿680万台，同比下降10.1%

2016年：销量1亿7480万台，同比下降15.6%

2017年：负增长继续。IDC统计：苹果iPad连续13个季度下滑。平板电脑会灭亡的说法一度猖獗，此后几年，全球平板电脑市场规模持续萎缩。

2018年3月：Google公布新的Acer Chromebook Tab 10平板电脑-首款搭载Chrome OS操作系统的平板电脑，主打教育。

2018年10月：Google发布二合一平板电脑Pixel Slate

2018年11月：2018款iPad Pro：直角边框设计 全面屏设计 3D人脸识别

2019年6月21日：Google宣布停止平板产品线

2019年10月：微软公布“Surface Neo”平板电脑：史上第一款双屏设计 全新Windows 10X系统 业界首款采用“大小核”CPU设计的PC处理器

2019年10月：亚马逊Kindle Fire HD 10

2020年第二季度：新冠肺炎疫情全面爆发，受线上教学和移动办公需求的影响，平板电脑出货量转向正增长。

2021年：iPad Pro 2021、iPad 2021和iPad mini 6

2021年9月22日：微软新一代二合一轻薄笔记本Surface Pro 8

2021年10月：HMD Global发布Android 平板电脑-诺基亚 T20。

2022年3月：华为首款墨水屏平板MatePad Paper

2022年5月：Canalys公布2022年第一季度全球平板电脑出货量：

平板电脑出货量相比去年同期下降3%，总量达3860万台

前五名：苹果、三星、亚马逊、联想和华为。

2022年5月：Google官宣重返平板电脑市场，2023年推出Pixel Tablet平板。

2022年8月5日：市场调研机构Canalys数据：2022年第二季度，平板电脑出货量连续四个季度下跌，同比下降11%，全球出货量3480万台。由于教育市场的需求持续疲软，Chromebook也出现连续四个季度的下降，出货量下降57%至510万台。

社长快评丨该怎么看待爱玛造车

最近全行业都在探讨“爱玛造车”的问题。社长也不例外，还专门跟公社小伙伴开了个会来探讨“造车”，结果大家更多知道的是“XX造车”、“PPT造车”这些虚无缥缈的东西，皆属于典型的“吃瓜小编”。

社长不禁在想，连有点专业素养的电动车小编们都搞不懂“啥是造车”，那么这个行业里又有多少人能够真正理解“造车”一词的含义？

带着这样的疑惑，社长在过去几天打给了一些相熟的经销商和车友，但得到的答案几乎如出一辙：不清楚，麻烦社长给我们普及一下。

好嘛，看来谈“爱玛造车”之前，还要先从“啥是造车”开始扫盲。

啥是造车？

提到“造车”，有人可能会快速想到各种互联网造车的报道，也有不少人会联想到那个充满讽刺意义的“闭门造车”。但事实上，“闭门造车”一词诞生之初，是代表着古人对制造工艺标准化和精密度的赞美。

宋代大思想家朱熹在《中庸或问》里写到：“古语所谓‘闭门造车，出门合辙’，盖言其法之同也。”意思就是：虽然是关起门来在家里制造的车子，但拿出去使用的时候，却能够和车辙完全适合。这是因为有一定的规格、尺寸做标准的缘故。所以叫做“闭门造车，出门合辙”。

由此可见，在古人在数百年前就已经意识到了标准化制造的重要性。而结合当下的工业制造环境来说，“造车”意味着标准化、流程化、平台化的产品研发和制造体系，这恰恰是当下处于拼车阶段的电动车行业却欠缺的。

在超级发布会现场，爱玛首席执行官任勇曾经多次强调，未来爱玛将全面转向“从用户出发的正向造车逻辑”，并打造了行业首款“以汽车的正向开发流程制造的电动车”爱玛A500。最近很多媒体都在重点援引这个口径，那什么又是“正向造车逻辑”？

行业首款“正向造车”的爱玛A500

都经历了什么？

有做汽车媒体的兄弟，在喝完了三杯星巴克后终于给社长完成了“正向造车流程”的初级扫盲：

不同汽车企业的研发流程不尽相同，但正向开发的流程大都分为市场调研、概念设计（包含总体布置、造型设计、制作油泥模型）、工程设计（包含总布置设计、车身造型数据、发动机工程设计、白车身工程设计、底盘工程设计、内外饰工程设计、电器工程设计）、样车试验（包含风洞实验、试验场测试、道路测试、碰撞测试、），最终进入到小批量生产阶段。

小批量生产阶段，则意味着从研发转向制造，企业的配套供应体系和制造体系的将面临一个不断磨合的过程。比如对故障率和成本的控制等，这需要工人与管理者不断的总结和改进，甚至可能会涉及到流程的设计优化问题，最终磨合出一款在品质、性能、成本控制上都相对成熟的产品，并经过3个月无重大问题的试产后方可进行量产上市。

也就是说，采用“汽车级正向开发流程”制造的爱玛A500，应该除了在工程设计阶段是遵循着电动两轮车品类研发设计逻辑外，基本都是按照上述流程研发生产出来的。相信懂行的人都能够一眼看出，这的确比传统的电动车产研模式“复杂”了不少，不仅意味着研发周期拉长、前期成本的猛增，也意味着产品研发和制造的严谨性。

拼车不仅存在于电动两轮车行业

向“正向造车”说Respect

用短短的几百字浓缩出的“正向造车”，看似是走流程的简单事儿，但真的要做起来确是难上加难。汽车媒体的兄弟表示，事实上国内很多汽车厂商都在采用以Copy和Change为主的逆向流程。

而放到早期的电动汽车来说，堪称是妥妥的“拼车时代”。在传统燃油汽车基础上做电气化改造，用电池替代发动机成为了很多彼时“造车新势力”的通用模板。这种“拼车”的方式，要比电动两轮车的“拼车”要更加恶劣，不仅忽悠消费者，还要骗国家的补贴。

那在反观电动两轮车的拼车时代，十数年前刚进行业曾经听过这样一个说法：“骑个三轮车去天津的电动车配件批发市场走一圈，回来就能生产电动车了。”这就是电动车行业产研制造方面长期以来相对真实的写照。通过粗暴的配件搭配与堆砌，一辆辆电动车被“造”了出来，但往往这种产品都很“不抗造”，尤其是一些采用劣质翻新配件的黑心商家，更是然电动车在用户层面背了多年的品质黑锅。

电动车新国标的出台，就是从根本上荡涤产业糟粕的利器。往大了说，就是对国家推动供给侧改革和实现高质量发展的响应；对用户而言，就是电动车品类面对消费升级做出的改变。爱玛身为行业龙头，在这样的大背景下站出来首倡“正向造车”，不仅是对其企业本身的一次关键性的转型升级，也是其产业担当的一种体现。

“每个真正致力于自主研发设计制造的企业，都值得被Respect。”

Respect的背后，是爱玛中央研究院、工程研究院、智能化中心、CMF中心的建设，联合大学和科研机构建立三大高水平联合实验室，从汽车、电子、电器行业引入大量领军人才，建立两家博士后流动站等持续的投入和努力，试问行业又有几人可做到？

对企业而言，“正向造车”是流程更是态度；而用户而言，则是厚重的承诺。

爱玛造车

一次超越自我的制造跨界

从拼车时代，到造车时代。

在社长看来，爱玛宣布“造车”是其超越自我的一次制造跨界，也是其多年以来持续深耕电动车产业、品类、渠道以及用户需求的积淀展现，是一次从“量”的领先到“质”的领先的超越，这与近年来屡屡风闻的“造车颠覆者”们有着本质的不同。

说的直白一点，就是爱玛更“理解”电动车。而首款被“造”出来的爱玛A500就代表着爱玛最深刻的理解：搭载以力矩控制为核心策略的动力、能源管理系统“引擎MAX能量聚核系统”，实现了150KM 的实际骑行续航里程，不断拓宽电动车的使用边界。同时也突破了传统电动车牛龟鹰造型设定，采用业界首创的悬浮式设计，整个车身看不到一颗碍眼的螺丝钉，更加符合年轻人的审美。

结语

“拼车是为红利时代而生的捷径，造车是潮水散去后回归制造初心的远途。”

从目前终端市场“一车难求”的情况来看，爱玛A500不仅戳在了电动车行业的痛点上，也踩到了消费升级时代下的用户需求点上，几乎已经提前预定了2021年度的畅销旗舰车型。

对爱玛来说，A500只是其造车路上的起点。以技术平台化为出发点，重新定义电动车产品制造流程、工艺、品质和智能化应用等，这些都是致力于成为全球领先便捷出行科技公司的爱玛正在持续探索的。