1.1 人工智能芯片的相关介绍
1.1.1 芯片的定义及分类
1.1.2 人工智能芯片的内涵
1.1.3 人工智能芯片的要素
1.2 人工智能芯片与人工智能的关系
1.2.1 人工智能的内涵
1.2.2 人工智能对芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成为战略高点

2.1 产业机遇
2.1.1 人工智能步入黄金时期
2.1.2 人工智能投资规模上升
2.1.3 人工智能应用前景广阔
2.2 技术机遇
2.2.1 芯片计算能力大幅上升
2.2.2 云计算逐步降低计算成本
2.2.3 深度学习对算法要求提高
2.2.4 移动终端应用提出新要求
2.3 政策机遇
2.3.1 集成电路产业发展纲要发布
2.3.2 人工智能行动实施方案发布
2.3.3 人工智能发展规划强调AI芯片

3.1 芯片专利申请状况
3.2 芯片市场运行分析
3.2.1 国际市场依赖性强
3.2.2 芯片市场发展提速
3.2.3 芯片产业运行现状
3.2.4 企业运营动态分析
3.2.5 芯片产业发展态势
3.2.6 存储芯片发展机遇
3.3 芯片材料行业发展分析
3.3.1 半导体材料市场回顾
3.3.2 半导体材料市场现状
3.3.3 半导体材料研发动态
3.3.4 半导体产业发展趋势
3.4 芯片材料应用市场分析
3.4.1 芯片应用市场分析
3.4.2 家电芯片行业分析
3.4.3 手机芯片市场分析
3.4.4 LED芯片市场状况
3.4.5 车用芯片市场分析
3.5 2025年集成电路贸易分析
3.5.1 2025年中国集成电路进出口总量数据分析
3.5.2 2025年主要贸易国集成电路进出口情况分析
3.5.3 2025年主要省市集成电路进出口情况分析
3.6 国内芯片产业发展的问题及对策
3.6.1 国产芯片产业的差距
3.6.2 国产芯片落后的原因
3.6.3 国产芯片发展的建议
3.6.4 产业持续发展的对策

4.1 人工智能芯片行业发展分析
4.1.1 人工智能芯片发展阶段
4.1.2 人工智能芯片市场规模
4.1.3 人工智能芯片产业化状况
4.2 企业加快人工智能芯片行业布局
4.2.1 互联网公司布局AI芯片市场
4.2.2 百度发布Duer OS智慧芯片
4.2.3 高通旗舰芯片正式发布
4.2.4 三星注资AI芯片制造公司
4.3 科技巨头打造“平台+芯片”模式
4.3.1 阿里云
4.3.2 百度开放云
4.4 中美人工智能芯片行业实力对比
4.4.1 技术实力对比
4.4.2 企业实力对比
4.4.3 人才实力对比
4.5 人工智能芯片行业发展问题及对策
4.5.1 发展问题
4.5.2 发展对策

5.1 人工智能芯片的主要类型及对比
5.1.1 人工智能芯片主要类型
5.1.2 人工智能芯片对比分析
5.2 GPU芯片分析
5.2.1 GPU芯片简介
5.2.2 GPU芯片特点
5.2.3 国外企业布局GPU
5.2.4 国内GPU产业分析
5.3 FPGA芯片分析
5.3.1 GPU芯片简介
5.3.2 GPU芯片特点
5.3.3 全球FPGA市场规模
5.3.4 国内FPGA行业分析
5.4 ASIC芯片分析
5.4.1 ASIC芯片简介
5.4.2 ASIC芯片特点
5.4.3 ASI应用领域
5.4.4 国际企业布局ASIC
5.4.5 国内ASIC行业分析
5.5 类脑芯片（人脑芯片）分析
5.5.1 类脑芯片简介
5.5.2 类脑芯片最新成果
5.5.3 国外类脑芯片研发
5.5.4 国内类脑芯片研发
5.5.5 类脑芯片典型代表
5.5.6 类脑芯片前景可期

6.1人工智能芯片应用状况分析
6.1.1 AI芯片的应用场景
6.1.2 AI芯片的应用潜力
6.1.3 AI芯片的应用空间
6.2 智能手机行业
6.2.1 全球智能手机出货规模
6.2.2 中国智能手机市场动态
6.2.3 手机企业加快AI芯片布局
6.2.4 手机AI应用芯片研发加快
6.2.5 AI芯片或应用于苹果手机
6.3 智能音箱行业
6.3.1 智能音箱市场概况
6.3.2 智能音箱销售规模
6.3.3 企业加快行业布局
6.3.4 芯片厂商积极布局
6.3.5 典型AI芯片应用案例
6.4 机器人行业
6.4.1 市场需求及机会领域分析
6.4.2 智能机器人市场规模状况
6.4.3 机器人领域投资状况分析
6.4.4 FPGA在机器人上的应用
6.4.5 企业布局机器人驱动芯片
6.5 智能汽车行业
6.5.1 国际企业加快车用AI芯片研发
6.5.2 国内智能汽车行业发展状况
6.5.3 国内无人驾驶实现规范化发展
6.5.4 AI芯片将应用于智能汽车领域
6.6 其他领域
6.6.1 无人机高性能芯片
6.6.2 智能家电芯片
6.6.3 智能穿戴芯片
6.6.4 智能眼镜芯片
6.6.5 人脸识别芯片

7.1 Nvidia（英伟达）
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 财务运营状况
7.1.3 市场份额分析
7.1.4 AI芯片产业地位
7.1.5 AI芯片产业布局
7.2 Intel（英特尔）
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 AI芯片产品介绍
7.2.4 AI芯片产业布局
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 财务运营状况
7.3.3 AI芯片产业布局
7.3.4 AI芯片研发动态
7.4 IBM
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
7.4.3 AI芯片产品研发
7.4.4 AI芯片研发动态
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财务状况
7.5.3 AI芯片产业布局
7.5.4 云端AI芯片发布
7.6 Microsoft（微软）
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财务状况
7.6.3 AI芯片产业布局
7.6.4 AI芯片研发动态
7.7 其他企业分析
7.7.1 苹果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM

8.1 地平线机器人公司
8.1.1 企业发展概况
8.1.2 企业融资状况
8.1.3 发展实力分析
8.1.4 AI芯片产业布局
8.1.5 AI芯片研发动态
8.2 中科寒武纪
8.2.1 企业发展概况
8.2.2 企业合作动态
8.2.3 企业融资动态
8.2.4 AI芯片产品研发
8.3 中兴
8.3.1 企业发展概况
8.3.2 运营状况分析
8.3.3 芯片发展实力
8.3.4 AI芯片发展布局
8.4 华为
8.4.1 企业发展概况
8.4.2 技术研发实力
8.4.3 AI芯片产品发布
8.4.4 AI芯片产业布局
8.5 其他企业发展动态
8.5.1 科大讯飞
8.5.2 中星微电子
8.5.3 BAT企业

9.1 人工智能芯片行业进入壁垒分析
9.1.1 专利技术壁垒
9.1.2 市场竞争壁垒
9.1.3 投资周期漫长
9.2 人工智能芯片行业发展前景
9.2.1 人工智能软件市场展望
9.2.2 国内AI芯片将加快发展
9.2.3 AI芯片细分市场发展展望
9.3 人工智能芯片的发展路线及方向
9.3.1 人工智能芯片发展态势
9.3.2 人工智能芯片发展路径
9.3.3 人工智能芯片技术趋势
9.4 人工智能芯片定制化趋势分析
9.4.1 AI芯片定制化发展背景
9.4.2 半定制AI芯片布局加快
9.4.3 全定制AI芯片典型代表

10.1 人工智能芯片行业投资现状
10.1.1 投资布局
10.1.2 投资机会
10.1.3 投资趋势
10.2 人工智能芯片行业投资风险
10.2.1 技术升级风险
10.2.2 投资周期长
10.2.3 企业管理风险
10.2.4 人力资源风险
10.3 人工智能芯片专项的目标及任务
10.3.1 人工智能芯片专项的目标
10.3.2 人工智能芯片专项的任务
10.4 人工智能芯片行业未来发展前景趋势分析
10.4.1 行业发展潜力分析
10.4.2 行业发展前景展望
10.4.3 行业未来发展趋势

11.1 人工智能芯片企业发展战略规划背景意义
11.1.1 企业转型升级的需要
11.1.2 企业做强做大的需要
11.1.3 企业可持续发展需要
11.2 人工智能芯片企业战略规划制定依据
11.2.1 国家产业政策
11.2.2 行业发展规律
11.2.3 企业资源与能力
11.2.4 可预期的战略定位
11.3 人工智能芯片企业战略规划策略
11.3.1 战略综合规划
11.3.2 技术开发战略
11.3.3 区域战略规划
11.3.4 产业战略规划
11.3.5 营销品牌战略
11.3.6 竞争战略规划

12.1 人工智能芯片行业研究结论
12.2 人工智能芯片行业投资价值评估
12.3 人工智能芯片行业投资建议
12.3.1 行业发展策略建议
12.3.2 行业投资方向建议
12.3.3 行业投资方式建议