▲智能手机 SoC 市占率分析（ 2017 ）
对这些厂商来说，中金公司认为 AI 化的主要作用是提升芯片附加价值与产品单价 。根据 IHS的数据，随着硬件性能的增强及针对于 AI 的运算结构不断渗透，苹果 A11 芯片的成本已达到 27.5 美元 。
芯片成本持续上涨有望带动垂直模式厂商整机售价走高，在出货量相同的情况下为现有芯片厂商贡献更多的营业收入 。高通、联发科、展锐等独立芯片供应商则会受益于芯片本身 ASP 的提升 。
安防边缘推断芯片：四方鼎立
视频监控行业在过去十几年主要经历了“高清化”、“网络化”的两次换代，而随着 2016年以来 AI 在视频分析领域的突破，目前视频监控行业正处于第三次重要升级周期——“智能化”的开始阶段 。
前端摄像头装备终端推断芯片，可以实时对视频数据进行结构化处理，“云+ 边缘”的边缘计算解决方案逐渐渗透 。中金公司预计，应用安防摄像头的推断芯片市场规模，将从 2017 年的 3.3 亿美元，增长至 2022 年的 18 亿美元，CAGR~41% 。
边缘推断芯片 在安防端的主要应用，基于将视频流在本地转化为结构化数据 。这样既节省云端存储空间，也提升系统工作效率 。因此，积极布局智能安防的除了英伟达、Movidius（计算机视觉创企），还有传统视频解码芯片厂商 。业内，海思、安霸与 Nvidia 、Movidius形成有力竞争 。
▲安防 AI 芯片对比
中金公司认为，目前整个 安防 AI 芯片市场竞争格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智能化的升级，属于新进入者的市场空间有限 。
安防 AI 芯片下游客户稳定，为海康威视、大华股份等视频监控解决方案提供商 。客户与传统视频解码芯片厂商的长期合作具有粘性，同样推出新产品，初创公司的竞争优势弱一些，尤其是在安防 AI 芯片性能差异化很难做到很大的情况下 。
自动驾驶边缘推断芯片：一片蓝海
除了智能手机，安防外，自动驾驶汽车也是人工智能的落地场景之一 。
车用半导体强大需求已经使供给端产能开始吃紧，而用于自动驾驶的推断芯片需求，同样有望在未来 5 年内实现高速增长 。中金公司预计，其市场规模将从 2017 年的 8.5 亿美元，增长至 2022 年的 52 亿美元，CAGR~44% 。
▲自动驾驶算力需求加速芯片升级
若想使车辆实现真正的自动驾驶，要经历在感知-建模-决策三个阶段，每个阶段都离不开终端推断芯片的计算 。不管是环境感知还是避障规划，自动驾驶都对芯片算力提出了很高的要求 。而受限于时延及可靠性，有关自动驾驶的计算不能在云端进行，因此边缘推断芯片升级势在必行 。
根据丰田公司的统计数据，实现 L5 级完全自动驾驶，至少需要 12TOPS 的推断算力，按现行先进的 Nvidia PX2 自动驾驶平台测算，差不多需要 15 块 PX2 车载计算机，才能满足完全自动驾驶的需求 。
▲自动驾驶平台对比
近些年来，各传统车载半导体供应商纷纷涉猎自动驾驶业务，推出了各自的自动驾驶，或辅助驾驶平台；但下一代产品，中金公司预计 Mobileye 和新秀 Nvidia 有望实现领先 。
▲下一代自动驾驶 AI 芯片流片及投产时间预估
自动驾驶芯片市场仍处于初期起步阶段，对比其他终端应用场景，自动驾驶不仅计算复杂程度最高，车规级要求也为芯片设立了更高的准入门槛，其硬件升级落地相对缓慢 。
目前各厂商下一代的自动驾驶平台最早计划于 2019 年量产，现今上市平台中，芯片大多只支持 L2/3 级 。
虽然 NXP 等传统半导体厂商深耕于汽车电子多年，获得了一定的客户粘性，但在自动驾驶业务上，整个市场还未形成非常明显的竞争格局 。客户也在不断测试芯片厂商的产品，来实现最优选择 。
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