1.1 人工智能芯片的相關介紹
1.1.1 芯片的定義及分類
1.1.2 人工智能芯片的內涵
1.1.3 人工智能芯片的要素
1.2 人工智能芯片與人工智能的關系
1.2.1 人工智能的內涵
1.2.2 人工智能對芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成為戰略高點

2.1 產業機遇
2.1.1 人工智能步入黃金時期
2.1.2 人工智能投資規模上升
2.1.3 人工智能應用前景廣闊
2.2 技術機遇
2.2.1 芯片計算能力大幅上升
2.2.2 云計算逐步降低計算成本
2.2.3 深度學習對算法要求提高
2.2.4 移動終端應用提出新要求
2.3 政策機遇
2.3.1 集成電路產業發展綱要發布
2.3.2 人工智能行動實施方案發布
2.3.3 人工智能發展規劃強調AI芯片

3.1 芯片專利申請狀況
3.2 芯片市場運行分析
3.2.1 國際市場依賴性強
3.2.2 芯片市場發展提速
3.2.3 芯片產業運行現狀
3.2.4 企業運營動態分析
3.2.5 芯片產業發展態勢
3.2.6 存儲芯片發展機遇
3.3 芯片材料行業發展分析
3.3.1 半導體材料市場回顧
3.3.2 半導體材料市場現狀
3.3.3 半導體材料研發動態
3.3.4 半導體產業發展趨勢
3.4 芯片材料應用市場分析
3.4.1 芯片應用市場分析
3.4.2 家電芯片行業分析
3.4.3 手機芯片市場分析
3.4.4 LED芯片市場狀況
3.4.5 車用芯片市場分析
3.5 2025年集成電路貿易分析
3.5.1 2025年中國集成電路進出口總量數據分析
3.5.2 2025年主要貿易國集成電路進出口情況分析
3.5.3 2025年主要省市集成電路進出口情況分析
3.6 國內芯片產業發展的問題及對策
3.6.1 國產芯片產業的差距
3.6.2 國產芯片落后的原因
3.6.3 國產芯片發展的建議
3.6.4 產業持續發展的對策

4.1 人工智能芯片行業發展分析
4.1.1 人工智能芯片發展階段
4.1.2 人工智能芯片市場規模
4.1.3 人工智能芯片產業化狀況
4.2 企業加快人工智能芯片行業布局
4.2.1 互聯網公司布局AI芯片市場
4.2.2 百度發布Duer OS智慧芯片
4.2.3 高通旗艦芯片正式發布
4.2.4 三星注資AI芯片制造公司
4.3 科技巨頭打造“平臺+芯片”模式
4.3.1 阿里云
4.3.2 百度開放云
4.4 中美人工智能芯片行業實力對比
4.4.1 技術實力對比
4.4.2 企業實力對比
4.4.3 人才實力對比
4.5 人工智能芯片行業發展問題及對策
4.5.1 發展問題
4.5.2 發展對策

5.1 人工智能芯片的主要類型及對比
5.1.1 人工智能芯片主要類型
5.1.2 人工智能芯片對比分析
5.2 GPU芯片分析
5.2.1 GPU芯片簡介
5.2.2 GPU芯片特點
5.2.3 國外企業布局GPU
5.2.4 國內GPU產業分析
5.3 FPGA芯片分析
5.3.1 GPU芯片簡介
5.3.2 GPU芯片特點
5.3.3 全球FPGA市場規模
5.3.4 國內FPGA行業分析
5.4 ASIC芯片分析
5.4.1 ASIC芯片簡介
5.4.2 ASIC芯片特點
5.4.3 ASI應用領域
5.4.4 國際企業布局ASIC
5.4.5 國內ASIC行業分析
5.5 類腦芯片（人腦芯片）分析
5.5.1 類腦芯片簡介
5.5.2 類腦芯片最新成果
5.5.3 國外類腦芯片研發
5.5.4 國內類腦芯片研發
5.5.5 類腦芯片典型代表
5.5.6 類腦芯片前景可期

6.1人工智能芯片應用狀況分析
6.1.1 AI芯片的應用場景
6.1.2 AI芯片的應用潛力
6.1.3 AI芯片的應用空間
6.2 智能手機行業
6.2.1 全球智能手機出貨規模
6.2.2 中國智能手機市場動態
6.2.3 手機企業加快AI芯片布局
6.2.4 手機AI應用芯片研發加快
6.2.5 AI芯片或應用于蘋果手機
6.3 智能音箱行業
6.3.1 智能音箱市場概況
6.3.2 智能音箱銷售規模
6.3.3 企業加快行業布局
6.3.4 芯片廠商積極布局
6.3.5 典型AI芯片應用案例
6.4 機器人行業
6.4.1 市場需求及機會領域分析
6.4.2 智能機器人市場規模狀況
6.4.3 機器人領域投資狀況分析
6.4.4 FPGA在機器人上的應用
6.4.5 企業布局機器人驅動芯片
6.5 智能汽車行業
6.5.1 國際企業加快車用AI芯片研發
6.5.2 國內智能汽車行業發展狀況
6.5.3 國內無人駕駛實現規范化發展
6.5.4 AI芯片將應用于智能汽車領域
6.6 其他領域
6.6.1 無人機高性能芯片
6.6.2 智能家電芯片
6.6.3 智能穿戴芯片
6.6.4 智能眼鏡芯片
6.6.5 人臉識別芯片

7.1 Nvidia（英偉達）
7.1.1 企業發展概況
7.1.2 財務運營狀況
7.1.3 市場份額分析
7.1.4 AI芯片產業地位
7.1.5 AI芯片產業布局
7.2 Intel（英特爾）
7.2.1 企業發展概況
7.2.2 企業財務狀況
7.2.3 AI芯片產品介紹
7.2.4 AI芯片產業布局
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企業發展概況
7.3.2 財務運營狀況
7.3.3 AI芯片產業布局
7.3.4 AI芯片研發動態
7.4 IBM
7.4.1 企業發展概況
7.4.2 企業財務狀況
7.4.3 AI芯片產品研發
7.4.4 AI芯片研發動態
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企業發展概況
7.5.2 企業財務狀況
7.5.3 AI芯片產業布局
7.5.4 云端AI芯片發布
7.6 Microsoft（微軟）
7.6.1 企業發展概況
7.6.2 企業財務狀況
7.6.3 AI芯片產業布局
7.6.4 AI芯片研發動態
7.7 其他企業分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 CEVA
7.7.4 ARM

8.1 地平線機器人公司
8.1.1 企業發展概況
8.1.2 企業融資狀況
8.1.3 發展實力分析
8.1.4 AI芯片產業布局
8.1.5 AI芯片研發動態
8.2 中科寒武紀
8.2.1 企業發展概況
8.2.2 企業合作動態
8.2.3 企業融資動態
8.2.4 AI芯片產品研發
8.3 中興
8.3.1 企業發展概況
8.3.2 運營狀況分析
8.3.3 芯片發展實力
8.3.4 AI芯片發展布局
8.4 華為
8.4.1 企業發展概況
8.4.2 技術研發實力
8.4.3 AI芯片產品發布
8.4.4 AI芯片產業布局
8.5 其他企業發展動態
8.5.1 科大訊飛
8.5.2 中星微電子
8.5.3 BAT企業

9.1 人工智能芯片行業進入壁壘分析
9.1.1 專利技術壁壘
9.1.2 市場競爭壁壘
9.1.3 投資周期漫長
9.2 人工智能芯片行業發展前景
9.2.1 人工智能軟件市場展望
9.2.2 國內AI芯片將加快發展
9.2.3 AI芯片細分市場發展展望
9.3 人工智能芯片的發展路線及方向
9.3.1 人工智能芯片發展態勢
9.3.2 人工智能芯片發展路徑
9.3.3 人工智能芯片技術趨勢
9.4 人工智能芯片定制化趨勢分析
9.4.1 AI芯片定制化發展背景
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 人工智能芯片行業投資現狀
10.1.1 投資布局
10.1.2 投資機會
10.1.3 投資趨勢
10.2 人工智能芯片行業投資風險
10.2.1 技術升級風險
10.2.2 投資周期長
10.2.3 企業管理風險
10.2.4 人力資源風險
10.3 人工智能芯片專項的目標及任務
10.3.1 人工智能芯片專項的目標
10.3.2 人工智能芯片專項的任務
10.4 人工智能芯片行業未來發展前景趨勢分析
10.4.1 行業發展潛力分析
10.4.2 行業發展前景展望
10.4.3 行業未來發展趨勢

11.1 人工智能芯片企業發展戰略規劃背景意義
11.1.1 企業轉型升級的需要
11.1.2 企業做強做大的需要
11.1.3 企業可持續發展需要
11.2 人工智能芯片企業戰略規劃制定依據
11.2.1 國家產業政策
11.2.2 行業發展規律
11.2.3 企業資源與能力
11.2.4 可預期的戰略定位
11.3 人工智能芯片企業戰略規劃策略
11.3.1 戰略綜合規劃
11.3.2 技術開發戰略
11.3.3 區域戰略規劃
11.3.4 產業戰略規劃
11.3.5 營銷品牌戰略
11.3.6 競爭戰略規劃

12.1 人工智能芯片行業研究結論
12.2 人工智能芯片行業投資價值評估
12.3 人工智能芯片行業投資建議
12.3.1 行業發展策略建議
12.3.2 行業投資方向建議
12.3.3 行業投資方式建議