華為創辦人任正非今年7月初接受《英國金融時報》訪問時表示，華為正積極制訂工業物聯網行業標準，並同時預測美中的下一個戰場就在物聯網；OFweek電子工程網亦報導，物聯網近幾年來已被公認為是繼計算機、互聯網之後，全球產業的第三次技術革命。

在物聯網產業蓬勃發展趨勢帶動下，包括安全芯片、移動支付、通訊射頻及身份識別等所謂IoT芯片市場規模也獲得巨大增長，並且隨物聯網時代的來臨，大陸已有海思及展訊等躋身成為全球十大物聯網芯片廠商，相關領域的龍頭企業亦不落人後，大舉進軍物聯網芯片市場。

一、何謂AIoT芯片

今年5月23日在深圳舉行的2019國際電子產業鏈資源對接大會上，芯之聯科技副總劉佔領演講時指出，近來人們已不再像從前那樣單獨分別提及AI（人工智能）和IoT（物聯網），而是將其融合在一起，AIoT已成為科技行業的新熱詞。

聯發科智能設備事業群總經理游傑則指出，AIoT時代必須要有物聯網市場碎片化的新思維；因為不同的設備需要不同的能力，面對不同的應用場景與不同的設備供電情況，芯片也需要不同的功耗與算力。AIoT設備與PC及手機等強調「產業標準化」等這類傳統3C設備不一樣，AIoT設備各式各樣，面對的場景應用也各不相同，因此對AI演算力的要求當然也會有很大的差別。因此，AIoT芯片必須從IoT的各不同應用場景角度出發，去設計出「定制化」的芯片架構，才能在大幅提升芯片性能的同時、又能同時降低功耗與成本，這種能同時滿足AI算力與跨設備形態需求的定製化芯片就是所謂的AIoT芯片。

一般說來，AIoT芯片並不是一個獨立的芯片個體，目前市場上的AIoT芯片都是結合CPU、GPU、FPGA和DSP等核心零部件組合而成；誠所謂青出於藍而勝於藍，AIoT芯片與傳統芯片相較，AI芯片可以利用更低的主頻、更小的面積來完成AI所需的高速運算任務，但又能做到更低的成本與功耗。當前的AIoT芯片種類繁多，可大致分為：語音AIoT芯片（以AI語音識別功能為主，如百度的鴻鵠AI語音芯片、專用AIoT芯片（專為AIoT設備打造，可同時進行AI語音與AI視覺識別，如聯發科的i700 AIoT平台）及AI賦能的傳統IoT芯片（如華米黃山1號的智能手錶AI處理器等）。

二、全球83％AI芯片賦能IoT裝置

IDC最新報告預測，全球物聯網支出於2022年正式突破1兆美元大關。

IDC最新報告預測，2019年全球物聯網支出7,450億美元，相較於去年的6,460億美元，同比增長15.4％；2017年至2022年五年期間，全球物聯網支出均將維持兩位數增長，並於2022年正式突破1兆美元大關。

2022年中國大陸物聯網市場規模2,552.3億美元，占當年全球市場24.3％，僅次於美國的25.2％，高居全球第二；硬體裝置雖仍為目前大陸物聯網市場最大支出項目，但預計至2021年止，中國大陸物聯網的軟體服務支出將正式超過硬體裝置，成為物聯網市場的第一大支出項目，而服務支出的增長，主要來自於物聯網維護服務及軟體客製化開發等領域。

今年4月KPMG一份針對全球149家半導體企業領導者進行的調查報告顯示，64％的受訪者認為，由智慧家電、穿戴式裝置與智慧城市所形成的物聯網（IoT）將取代無線通訊成為2020年推動半導體營收成長的最重要應用。

一般認為，未來五至十年內，物聯網系統的應用將吸納全球絕大部分的AI芯片供應，AIoT芯片將被廣泛部署在無人駕駛及智能城市等領域，5G技術也將直接融入各種物聯網裝置應用中。金融媒體The Motley Fool也樂觀認為，到了2023年，全球將有83％的AI芯片賦能在各種物聯網裝置上，如汽車、智能音箱、智能手錶及農業設備等。反之，人工智能市場也能拜各式物聯網場景應用之賜而得以飛躍增長，預估2030年人工智能將為全球經濟帶來15.7萬億美元的增值。

三、BA＋小米

BAT雖在互聯網領域共享三巨頭美譽，但騰訊在AIoT芯片領域裡的著墨卻不多；2018年5月的深圳科技峰會上，馬化騰坦言：騰訊介入芯片研發並不擅長；因此騰訊只透過投資布局相關芯片業務；去年8月，專注於人工智能領域神經網絡解決方案的燧原科技宣布獲得由騰訊領投Pre-A輪融資的人民幣3.4億資金；反倒是小米挾生態鏈優勢，積極布局AIoT芯片的雄心絲毫不減。

（一）小米挾生態鏈優勢跨足AIoT芯片
小米很早就開始進軍智能家居領域，藉由小米生態鏈優勢，AIoT早已成為小米最重要戰略方向，理所當然小米也一定會布局AIoT芯片。2014年，小米與大唐電信旗下的聯芯科技聯合發起成立松果電子；2017年2月松果推出自主研發的第一顆手機芯片澎湃S1、讓小米成為全球第四家具備手機SoC芯片研發能力的手機品牌企業。另小米旗下的華米科技也曾發布全球可穿戴領域裡的第一顆AI芯片「黃山1號」，在不聯網情況下仍可繼續進行數據運算和處理。

雷軍宣布將啟動「手機＋AIoT」雙引擎戰略。

今年元月雷軍在小米年會上宣布將正式啟動「手機＋AIoT」雙引擎戰略，並以之為小米未來五年核心戰略；計劃未來五年內，在AIoT領域投入至少人民幣100億元。根據今年4月1日小米對外披露的組織結構調整文件顯示，為配合公司AIoT戰略、加速推動AIoT芯片研發業務，旗下的松果電子團隊將進行重組；其中部分團隊分拆組建新公司南京大魚半導體，經此調整後，小米持有南京大魚半導體25％股權，大魚團隊持股75％；此後，南京大魚半導體將專注AIoT芯片與解決方案的技術研發，松果電子則仍持續專注於手機SoC芯片和AI芯片的研發。

（二）百度鴻鵠語音識別芯片初試啼聲
去年的百度AI開發者大會上，百度推出雲端AI芯片崑崙，並號稱是當時業內算力最高的AI芯片，採用三星14nm工藝；今年7月3日，百度在北京舉行的Baidu Create 2019 AI開發者大會上，創始人、董事長兼CEO李彥宏在開場演講中表示，人工智能正在喚醒萬物，催生萬千產業智能化；大會上同時還推出百度首款語音AIoT芯片鴻鵠，瞄準超低功耗語音識別市場，產業鏈人士透露，鴻鵠AIoT芯片從設計到流片只用了約四個月的時間，目前已投片量產，開始搭載在下一代的小度AI音箱中。

鴻鵠AIoT芯片除應用於智能言箱的語音識別外，還採取了車規標準設計，在未來汽車智能語音應用上留有非常大的想像空間。據了解，鴻鵠芯片平均功耗僅100mW，可應用在車載語音交互及智能傢俱等場景；有鑒於百度和吉利汽車已經在智能網聯、智能駕駛、智能家居及電子商務等領域達成戰略合作，因此，市場猜測鴻鵠芯片也可望搭載在吉利汽車的車載系統上。

（三）阿里廣發英雄帖讓芯片發展更普惠
中天微成立於2001年，是一家致力於32位元高性能低功耗嵌入式CPU研發的IC設計公司，並以芯片架構授權為其主要核心業務，同時被視為是大陸唯一一家可大規模量產自主嵌入式CPU IP Core的公司。

2018年4月中天微被阿里巴巴集團全資收購，成為阿里建構從芯片到雲端整體IoT生態鏈非常重要的一個環節；同年7月4日，中天微在深圳舉行的中天微系統物聯網芯生態峰會上，發布了兩款面向AIoT領域的全新CPU IP和智能語音SoC解決方案。中天微新推出的CPU IP，從高性能的計算、語音識別、計算視覺以及神經網絡的加速實現上，都可以滿足AIoT芯片的應用要求；終端設備廠商採用中天微的智能雲音平台可大幅降低功耗與成本。

中天微高級設計經理勞懋元認為，智能音箱只是智能語音市場的冰山一角，「萬物語音」的新紀元已正式拉開序幕，而智能語音識別技術正滲透到我們身邊的每個角落。今年7月25日的雲棲上海峰會上，阿里對外披露了雲＋智能戰略，旗下的芯片公司平頭哥更發布了首款AIoT芯片玄鐵910；玄鐵910主要應用於5G、人工智能以及自動駕駛等領域，使用的是新的RISC-V架構，瞄準的是比個人電腦和手機市場更大的物聯網（AIoT）市場。

平頭哥更發布了首款AIoT芯片玄鐵910。

阿里相關負責人更進一步介紹，玄鐵910將大大降低高性能芯片的設計製造成本，未來在5G、人工智能、網絡通信及自動駕駛等領域，使用該處理器可使芯片性能提高一倍以上，而芯片成本則可降低一半以上。另為進一步降低芯片設計門檻，平頭哥還廣發英雄帖，對外宣布了「普惠芯片」計畫，採開源、開放態度，廣邀有量產能力的企業和高校科研機構共同打造標桿項目，讓芯片設計可以更普惠，讓碎片化的AIoT芯片可以分別滿足各種不同應用場景需求。

四、各路英雄紛紛搶進AIoT芯片市場

就在今年7月25日，阿里平頭哥宣布推出首款RISC-V AIoT處理器玄鐵910的隔一天，榮耀宣布其智能產品「榮耀智慧屏」亦將搭載海思的鴻鵠818智慧顯示芯片與海思的麒麟AI芯片；美的集團的IoT公司總經理佘尚鋒亦向媒體表示，美的已經有做好AI和IoT芯片設計的完整計劃。

榮耀總裁趙明在2019全球移動網際網路大會上宣布，榮耀智慧屏將搭載海思最新的AIoT芯片鴻鵠818，該芯片擁有頂級的畫質優化技術，可以為榮耀智慧屏帶來極致的畫質表現；在視頻解碼上，鴻鵠818智慧芯片支持8K超強的6,400萬畫素（遠遠超過目前手機拍照的最高畫素）視頻解碼能力；同時，還集成了Histen音質優化技術，通過聲場擴展、瞬態失真矯正及智能低音等技術，創造出大屏幕的現場音質體驗優勢。另一家大陸IC設計龍頭紫光展銳則是於今年7月9日舉行的Arm PSA安全架構技術研討會上，與外界分享展銳的安全AIoT芯片解決方案。

今年的CES2019消費電子展上，福州瑞芯微發布旗下內置高能效NPU的AIoT芯片解決方案RK1808；RK1808AIoT具備極低功耗、超強AI運算能力與豐富的AIoT應用接口及易於開發等特性。最後，還有雲知聲公司於去年上半年推出首款AIoT芯片UniOne；UniOne採用雲知聲自主研發的AI指令集，可將語音AI的並行運算性能發揮到極致，更且可以在更低成本和更低功耗的前提下提供更高的運算力。