【电子】边缘算力SoC：AIoT智能终端的大脑，端侧算法部署的核心——半导体行业跟踪报告之二十（刘凯/孙啸/黄筱茜）

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报告摘要

SoC是智能终端设备的大脑，边缘算力的核心

SoC对研发设计、制造工艺以及软硬件协同开发技术的要求较高，主要体现在芯片验证和测试难度的提高，以及IP复用、混合电路设计的困难加大。任何SoC的设计都是性能、功耗、稳定性、工艺难度几方面的平衡。完整的SoC系统解决方案，除了提供硬件参考设计外，还需要提供系统级的软件参考设计，包括驱动软件、大型OS（Linux、Android、ChromeOS、国产OS等）的移植、针对性的算法、中间件和上层应用软件的适配等，并通过严格的可靠性、兼容性测试。

边缘算力应用和端侧AI算法部署需求巨大

AI技术必须具备三个要素：算法、数据、算力。CPU是线性、串行任务（指令）执行，效率较低，通用性较高；GPU是并行处理和专用图形并行处理，效率更高；而NPU则是“并行认知处理”，在AI机器学习方面，效率更高。随着英特尔（Intel）、AMD 和高通（Qualcomm）等主要厂商将NPU集成到其最新处理器中。

AI浪潮未来将提升海量IoT设备的边缘算力需求

AIoT时代拥有海量IoT终端。“智能”将是物联网时代最核心的生产力，AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面，与IoT设备进行深度融合。在训练方面，AI模型的训练需要海量数据（维权）支持，SoC中的NPU提取视觉和语音的特征数据，为云端AI提供大数据支撑。在推理层面，各类带有NPU的边缘侧芯片SoC将提供丰富的AI算力，经过压缩的轻量级AI模型可以在音箱、摄像头等边缘侧部署。

风险提示：下游需求不及预期；商业化进展不及预期；技术突破不及预期；中美贸易摩擦反复风险。

发布日期：2024-10-08

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