一、主营业务

公司作为业内领先的人工智能企业，以人工智能算法、芯片技术为核心，为 客户提供算法软件、芯片等自研核心产品，并可根据客户需求，将自身核心产品， 外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等打包以解决方案的形式交付客 户。

公司执行云端和终端产品及服务高效协同的技术路线，核心技术平台包括算 法技术平台、智能芯片技术平台。公司的算法技术覆盖计算机视觉等领域，融合 对场景的理解和工程化经验，以云端软件等形式提供至下游客户；公司的智能芯 片技术，基于对算法技术特点及行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令 集、处理器架构及工具链的协同设计，优化算法与芯片技术的适配性，在公司的 终端和边缘端产品中应用并对外独立进行销售。

软硬件产品和解决方案销售为公司报告期内实现核心技术落地、获取营业收 入的主要手段。公司的人工智能技术已在深圳、上海、成都、青岛、杭州等数十 个大中型城市和诸多项目中以智能软硬件产品和解决方案形式得到应用，服务数 字城市运营管理和人居生活智慧化升级的多个细分场景，实现销售收入的持续增 长。

（二）发行人主要产品情况

公司当前主营业务收入主要来源于公司在数字城市运营管理及人居生活智 慧化升级各应用场景中，基于自研的算法软件、芯片等核心产品，搭配外购的定 制化或标准化硬件产品、安装施工服务等，根据客户需求交付相应软硬件产品或 解决方案。其中，公司自研的核心软件产品以算法和大数据分析技术为基础；自 研的核心硬件产品为公司的芯片及相关产品，但公司自研芯片于 2018 年底实现 流片，报告期内尚未实现大规模内部应用和外部销售；外购的定制化或标准化硬 件产品主要包括摄像头、服务器等；根据客户需求提供的解决方案系公司将自研 的核心软硬件产品、外购的定制化或标准化硬件产品、安装施工服务等进行有效整合，通过云端与终端的产品和服务的协作，以及基于过往项目经验的方案工程 化设计，满足客户需求，解决行业痛点问题。

发行人的核心技术在具体解决方案中发挥作用的基本原理如下图：

发行人的解决方案中，通过终端的智能摄像头等设备或边缘端的智能设备实 现视频、图像数据的采集和简单结构化处理，通过光纤等介质将视频或图像数据 传输至云端系统，进行数据的目标属性分析、目标检索、视频结构化分析、数据 存储和挖掘等，最终输出结果至政府、公安、园区、社区、商业用户等最终用户。

根据下游应用场景的不同，公司的主营业务聚焦的服务场景分为数字城市运 营管理和人居生活智慧化升级两大业务场景，以数字城市场景为主，逐步向人居 生活场景拓展。发行人面向数字城市和人居生活场景提供的解决方案及在具体场 景下使用的公司核心人工智能软硬件产品具体情况如下：

1、数字城市场景的 AI 解决方案

数字城市是一种利用先进的智能化、数字化技术，支撑城市的规划、建设、 运营、治理与服务，提高城市管理效率、节约资源，促进城市可持续发展的系统 工程。基于数字城市的城市运营和管理涉及到巨量的人员、设备、数据及行为的 管理，AI 技术是数字城市的核心能力，为城市提供全要素、全状态、全过程的 场景洞察和事件感知能力，促进城市高效运行，提升城市治理现代化水平。

公司提供的―端云协同‖人工智能产品及解决方案目前主要用于智慧安防、城 市治理、疫情应急响应等领域，通过对数字城市各主要需求领域的 AI 赋能，提 升政府对城市安全防控、交通监管调度、突发事件响应等领域的运营管理效率， 提升城市精细化、数字化治理水平。公司在数字城市领域提供的 AI 产品及解决 方案当前主要应用在智慧安防场景，在城市治理、疫情防控等场景亦有项目落地， 上述场景中的解决方案简介如下：

（1）智慧安防 AI 解决方案

公司提供的智慧安防 AI 解决方案曾经成功服务了 2016 年杭州 G20 峰会、 全国双创周主会场、2018 年博鳌论坛、青岛上合组织峰会、中国国际进口博览 会等大型国家级重要活动。目前，该解决方案已部署到深圳、东莞、青岛、成都、 杭州、上海、北京等城市，产品已在多个省级公安单位得到应用。

其方案架构和功能具体如下：

1）解决方案架构

发行人智慧安防 AI 解决方案主要运用了如下云端、终端和边缘端产品：

解决方案的架构图如下：

2）解决方案实现功能

该解决方案可通过前端智能感知及后端大数据分析实现公共区域的人像识 别、搜索、布控和数据挖掘，从而达到立体式管控，实现―事前预警‖、―事中干 预‖、―事后追溯‖，助力城市智慧安防及精细化管理。

（2）城市治理 AI 解决方案

AI 赋能城市治理，是利用 AI 技术，助力城市管理部门提升城市治理效率的 系列解决方案。公司在智慧安防领域取得成功的基础上，已将 AI 视觉分析业务 的成功经验向城市治理涉及的相关领域进行复制，并研发完善面向城市治理的 AI 算法，赋能数字城市更多细分场景，其方案架构和功能如下：

1）解决方案架构

发行人城市治理 AI 解决方案主要运用了如下云端、终端和边缘端产品：

解决方案的架构图如下：

2）解决方案实现功能

目前，公司已形成了包括智慧交通枢纽、智慧卫监、智慧口岸等系列解决方 案，旨在通过 AI 技术提升城市治理各领域的服务水平与管控效率。在城市治理 场景中，公司报告期内收入来源以智慧交通枢纽为主。以智慧交通枢纽为例，公 司在该领域提供的 AI 解决方案与机场、地铁等交通枢纽场景业务需求相结合，重点聚焦提升交通枢纽的立体化防控水平，及时发现潜在风险隐患，提升交通服 务水平，优化交通参与者出行效率。

（3）突发疫情防控 AI 解决方案

2020 年新冠疫情突然爆发，公司结合防疫需求推出突发疫情防控 AI 解决方 案，其方案架构和功能如下：

1）解决方案架构

发行人突发疫情防控 AI 解决方案主要运用了如下云端、终端和边缘端产品：

解决方案的架构图如下：

2）解决方案实现功能

该解决方案可通过测温设备实时检测发现潜在异常体温人员，并可实现对涉 疫人员轨迹的追踪，挖掘密切接触人员，提升防控效率。

2、人居生活场景的 AI 解决方案

公司在城市数字化运营管理 AI 解决方案的基础上，将公司产品及解决方案 进一步渗透至数字化城市中涉及居住、生活等各微观场景，通过 AI 赋能提升居 住、生活等各方面的安全性、便利性及体验感。公司在人居生活智慧化升级的应 用场景主要以智慧社区、智慧园区以及智慧泛商业为主，上述面向人居生活场景 的解决方案简介如下：

（1）智慧社区解决方案

智慧社区解决方案，系基于公司自研的终端、边缘端、云端产品打造，以居 民服务和精细化治理为导向，融合社区安防、网格采集、物业服务、安全生产、 应急事件管理、社区党建、居委会管理、商业服务等社区需求的智慧社区综合解 决方案。

1）解决方案架构

发行人智慧社区 AI 解决方案主要运用了如下云端、终端和边缘端产品：

2）解决方案实现功能

方案综合运用人工智能、数据分析技术，构建基于终端与云端结合的视觉感 知与数据挖掘架构体系的智慧社区系统，实现对社区以人为核心的房、车、事、 情的全时空感知，挖掘社区规律，形成面向社区服务与管理的知识图谱，系统性 全局性的统筹规划社区各项职能，优化提升社区资源效能，提升社区服务水平， 增强居民群众的安全感、获得感和幸福感。

智慧社区解决方案核心功能如下图所示：

（2）智慧园区 AI 解决方案

1）解决方案架构

发行人智慧园区 AI 解决方案主要针对泛园区形态的封闭场景，如生产型园 区、会展管理和智慧校园，运用了如下云端、终端和边缘端产品：

2）解决方案实现功能

该解决方案为工业园区、政府机关、写字楼等城市微单元提供了行政管理系 统、安防管理系统、信息宣发系统和刷脸消费系统等智慧化管理服务，以及通行 管理、考勤管理、会议管理、刷脸消费等核心模块。

智慧园区解决方案核心功能如下图所示：

（3）智慧泛商业 AI 解决方案

1）解决方案架构

发行人智慧泛商业 AI 解决方案主要运用了如下云端、终端和边缘端产品：

解决方案的架构图如下：

2）解决方案实现功能

该方案可满足购物中心、大型超市和品牌连锁店等场景需求，围绕―人‖、 ―货‖、―场‖中的―人‖，实现客户管理、客流量分析等，辅助支持客户商业决策， 并最终促进客户的销售额提升。

该方案对客流量与销售额数据进行深度挖掘、对形成销售额的多因子进行统 计分析，探索客流与销售额周期性变化的内在规律，可对消费者的群体属性进行 分析，商业体运营者可以实时掌握区域内客流及销售情况，及时调整销售策略， 合理引导客流流向，改善购物环境。

3、公司面向场景的解决方案中提供的核心 AI 产品和服务

公司在上述各场景提供的解决方案中融合了公司核心软硬件产品，同时还包 括公司对外采购的定制化或标准化硬件产品等。根据该等产品的部署位置区分， 可以分为云端产品、终端和边缘端产品。其中终端产品及边缘端产品主要实现解 决方案中的视频和图像数据的采集、初步处理和前端交互功能。终端产品主要用 于数据采集，根据智能化程度差异，又可分为智能化终端和非智能化终端，对于 非智能化终端产品，主要实现固定类别的数据采集功能；对于智能化终端产品特 别是使用发行人自研芯片的可重定义智能化终端，一方面，可通过对芯片的重定 义，自定义数据采集种类，另一方面其产品本身也具备数据初步处理和交互反馈 的功能，可通过与云端交互协同，根据云端需求，对数据进行初步处理。边缘端 产品一般不具备数据采集功能，在“云-边-端”架构中，作为数据处理边缘节点， 主要完成数据的汇聚、处理分析和通信传输，可满足低时延场景业务的处理时效 要求和用于云端数据深度分析的数据初步处理要求。云端产品及服务主要实现对 视频和图像数据的深度处理、多维大数据分析和用户需求功能的实现，该等产品 和服务既可以单独实现对用户的交付，也可以“端云协同”解决方案的形式整体 交付客户。

终端、边缘端产品和云端产品的一般关系如下图所示：

发行人在解决方案中运用的终端、边缘端和云端产品，以及产品与解决方案 间的关系具体如下：

（1）终端及边缘端产品

公司提供的终端产品及服务中搭载的算法、芯片等核心软硬件系公司自主研 发设计，应用于公司 AI 解决方案终端侧的核心软硬件产品如下：

1）自研核心产品

①端侧智能芯片

2017 年，公司第一代具有自主知识产权的神经网络处理器采用 FPGA 实现， 依托―深目‖系统，已经在云天励飞 DeepEye200 PCIe FPGA 加速卡上以及 IFBOX 边缘计算盒子上应用，主要用于目标识别特征提取。

2018 年，公司第二代具有自主知识产权的神经网络处理器芯片采用 22nm 工 艺投片，该芯片主要面向嵌入式前端和边缘计算应用，具备高性能、低功耗、低 成本的优点，通过算法芯片化能力，定义了高效、灵活的神经网络指令集、处理 器计算架构和工具链，并兼顾了业界算法的通用性。该芯片搭载于终端和边缘端 设备，可实现视频数据的结构化处理，从而降低网络带宽要求，提高数据处理的 质量和效率，减少后台处理成本。该芯片获得 2018 年度中国行业信息化融合发 展论坛―中国芯片最佳技术创新奖‖等奖项。

公司的第二代芯片与其他类型芯片比，所具备的优势如下：

目前，公司第二代芯片以搭载在自主研发的端侧和边缘侧产品、对外直接销 售、对外 IP 授权等方式得到应用，其应用方向主要如下：

基于该芯片积累的技术能力，公司承担了国家发改委 2019 人工智能芯片重 大专项―自主指令集的异构芯片‖、科技部 2019 新一代人工智能重大专项―神经网 络处理器关键标准和验证芯片‖，获得了工信部 2019 年度战略新兴产业专项资金 新兴产业扶持计划第二批资助项目。

报告期内，公司自主研发的芯片于 2018 年底流片，2019 年底开始独立对外 销售实现商用，2019 年、2020 年和 2021 年，芯片独立对外商用产生的收入分别 为 0.29 万元、268.61 万元和 2,472.93 万元。

2022 年，公司第三代芯片 Deep Edge10 实现流片，预计在 2022 年底最终完 成流片，2023 年量产投入使用。Deep Edge10 可广泛应用于 AIoT 边缘视频、移 动机器人等场景。针对末端配送机器人、商用清洁机器人、迎宾导览机器人等 场景，提供 12 Tops 算力，覆盖视觉感知 AI 算力要求。同时，Edge 10 采取 8 核 CPU 设计，包含 CV 硬件加速单元，可满足 SLAM、路径规划的算力要求，计划支 持各类方案厂商基于该芯片研发相关场景的解决方案。

②人工智能算法 SDK

公司的人工智能算法可以软件开发工具包（SDK）的形式提供给客户使用。 该 SDK 模块可实现目标检测、跟踪、特征值提取和比对等功能，各行业客户的 产品和服务可以利用公司的算法快速实现计算机视觉的功能。该等 SDK 一般应 用在终端摄像机或边缘端设备中，既可以在发行人自研产品中使用，也可以提供 至第三方产品使用。

2）外购的定制化或标准化硬件

①基于自研智能芯片的可重定义端侧设备等终端设备

通过将公司的人工智能芯片和端侧设备结合，公司已经形成了以自研技术为 核心的智能终端设备布局，通过终端植入公司的人工智能处理器芯片可实现与公 司自研算法、软件的高度适配，并可实现云端算法对终端设备的可重定义和编辑， 真正实现 SDC（软件定义摄像头）。

②运用公司算法技术的标准化端侧设备

公司自研的算法 SDK 可提供至海康威视等端侧设备生产厂商，用于生产除 上述摄像头设备外，面向商业场景应用的系列终端设备，例如用于商业客流分析 的专用摄像机设备，以及面向商业信息推送场景的 AI 交互屏、AI 迎宾屏、面向 楼宇、园区疫情防控的测温考勤机等。

③运用公司算法或芯片技术的边缘计算设备

公司研发了面向边缘计算的系列设备，该系列设备可针对已建高清视频监控 设备进行智能化改造，可完成基于视频流取流的目标检测、跟踪、选优、结构化 属性提取、特征值生成和搜索比对的全过程运算。根据不同的业务和场景需求， 公司基于自研算法技术结合外部厂商的标准化硬件方案形成了人像识别边缘计 算设备、人车非边缘计算 NVR 设备、交通 OD 分析边缘计算设备，同时基于自 研的芯片技术开发完成了用于边缘推理计算的 mini-PCIE 卡。

（2）云端产品

公司基于自研的底层算法技术，研发形成了云端的数据分析服务，与外购的 定制化或标准化服务器等算力硬件解耦成云端业务应用系统，形成公司为用户提 供 AI 解决方案的云端架构，最终面向具体场景业务需求，通过协调终端和云端 软硬件产品和服务，实现特定功能。云端业务应用系统在解决方案中发挥中枢指 挥的作用，并能够实现满足用户需求的最终业务功能。

发行人主要云端业务应用系统如下表所示：

公司云端业务应用系统融合了云端结构化服务器及配套硬件和云端数据分 析产品，其中云端结构化服务器主要发挥数据传输至云端后的批量结构化处理等 功能，数据分析产品主要发挥数据经过结构化处理后进行搜索、融合关联、聚类 分析、数据标注等功能，简介如下：

1）基于公司自研算法的数据分析产品

该等产品以视图数据的分析应用为核心，为各类视觉分析业务系统提供搜 索、融合关联、聚类分析和数据标注及算法训练等数据服务。

2）外购的定制化或标准化服务器及配套硬件

面向云端的结构化服务器及配套硬件，是公司基于自研视觉识别技术和高效 的计算架构定制化设计和采购，或根据客户需求向业内知名品牌商采购可高效适 配公司算法的标准化产品，还包括公司基于自研 DeepEye1000 芯片研发的视觉 计算加速卡产品（尚未规模销售）。该等产品主要针对视频或图片流进行大规模 并行结构化计算处理，实现视觉目标特征属性和特征值的高效提取。

（3）云端、终端、边缘端产品与解决方案间具体对应关系

发行人的解决方案和云端、终端、边缘端产品的对应关系请见下图：

4、营业收入的主要构成

（1）主营业务收入分应用场景情况

公司产品主要应用于数字城市运营管理及人居生活智慧化升级两大板块，报 告期各期，各板块收入情况如下：

二、发行人所处行业基本情况

（一）行业管理及行业政策

1、发行人所处行业分类

根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017），公司所属行业为―I65 软件 和信息技术服务业‖中的―I6513 应用软件开发‖。根据中国证监会颁布的《上市 公司行业分类指引》（2012 年修订），公司所属行业为―信息传输、软件和信息 技术服务业－软件和信息技术服务业‖，行业代码为―I65‖。

三、行业情况

1、人工智能行业总体发展情况

（1）人工智能行业市场规模

人工智能利用机器学习和数据分析，对人的意识和思维过程进行模拟、延伸 和拓展，赋予机器类人的能力。人工智能将重塑实体经济，提升社会劳动生产率， 特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类 的生产和生活带来革命性的转变。

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。经历了从技术到产 品、从产品到场景的快速发展过程，人工智能正逐步作为一种变革力量与产业深 度融合，并成为目前新型基础设施建设的重要一环，面临广阔的发展空间。据 Sage 预测，至 2030 年人工智能的出现将为全球 GDP 带来额外 14%的提升，相 当于 15.7 万亿美元的增长。

中国市场丰富的应用场景和庞大的数据量同样刺激人工智能市场的快速扩 张，将从 2019 年的 28.06 亿美元增长至 2023 年的 119.25 亿美元，复合增长率高 达 43.58%。政府行业、金融业、互联网行业在经过近年的应用实践后将全面推 广 AI 的应用，而新零售、新制造、医疗领域也将成为 AI 市场的新增长点。IDC 预计未来这六大行业应用 AI 的 3 年复合增长率将超过 30%。

（2）人工智能行业产业链与国内产业链分析

从产业链上来看，人工智能行业的基础层主要提供数据和算力支持，其中包 括硬件设施、系统平台和数据资源三个维度；技术层为感知和认知能力，包括算 法模型、基础框架和通用技术；应用层即场景和产品，主要包括各类型的智能产 品和应用平台。同时，智能产品端即众多物联网化的终端和边缘端设备是数据资 源的重要来源，形成了对基础层底层数据的持续补充，进而带动技术层的演进和 迭代，从而构成完整的闭环。

在人工智能应用技术方面，主要可分为计算机视觉、智能语音、自然语言处 理三个主要方向。其中，计算机视觉主要研究计算机代替人眼对目标进行识别、 跟踪和测量等相关课题，解决机器―看得清、看得懂‖的问题。智能语音识别技术 主要研究人际之间语音信息的处理问题，即实现计算机、智能设备、家用电器等 通过对语音的分析、理解和合成，实现―能听会说‖，具备自然语言交流的能力。 自然语言处理技术主要研究计算机处理人类语言，是机器理解并解释人类写作、 说话方式的能力，也是人工智能最初发展的切入点和目前的研究焦点。

目前，国内的人工智能企业集中于应用层，基础层则较为薄弱。在中国新一 代人工智能发展战略研究院 2019 年的统计中，产业链基础层、技术层和应用层 的企业数量分别占总数的 2.8%、22%和 75.2%。由于对技术和资金的要求较高， 基础层的底层技术由少数国际巨头垄断，国内行业结构稍显―头重脚轻‖，国内企 业在算法和硬件算力领域仍然任重道远。近年来，国家就相关领域的政策正在经 历由侧重技术应用到全产业链系统发展的方向转变，未来就基础层的发展，可预见更多资本和人才的政策倾斜，基础层也将成为未来人工智能整体市场的核心增 长引擎。

目前，计算机视觉技术是人工智能市场中的应用最为广泛的技术，在 2020 年上半年贡献了整体市场中超过 48%的收入，其次为语音语义技术和机器学习开 发平台技术。随着计算机视觉的应用落地走向成熟，应用场景不断拓展，计算机 视觉技术的市场份额将持续保持较高水平。

（3）AI 解决方案市场容量

1）智慧安防市场

智慧安防解决方案运用人工智能技术处理安防监控活动中产生的海量数据， 并逐渐完成部分自主决策响应任务，实现事前积极预防、事中实时感知和快速响 应，以及事后的快速调查，其典型应用包括政府主导建设的雪亮工程、天网工程 等。随着我国数字城市、智慧城市建设步伐持续加快，安防需求已全面从政府主 导的城市公共安全管理向更为私有化、场景个性化的方向发展，智能安防的市场 边界将进一步扩展，智能安防产业规模预计将保持高位增长。沙利文预计至 2023 年，中国智慧安防人工智能产业市场规模将高达 1,301.6 亿元，2018 年至 2023 年的年复合增长率将达到 47.7%。

2）城市治理市场

城市治理解决方案运用人工智能技术，帮助政府统筹推进智慧城市的建设、 运营和管理，并基于特定场景制订个性化解决方案，有效提高工作效率和立体化 防控水平。以智慧交通枢纽为例，传统交通系统中存在各交通参与模块相互割裂、 缺乏协调等问题，城市阻塞问题随之加剧。智慧交通枢纽整合交通资源与流量信 息，实现交通元素之间的彼此协调、优化配置和高效使用。随着各地对城市运营 精细化管理的需求不断增强，下游应用场景的不断拓展将持续加速城市治理市场的扩张。仅就智慧交通人工智能领域，沙利文预计 2023 年该领域市场规模将达 到 345.7 亿元。

3）智慧园区市场

缺乏信息化管理平台的传统园区随着入驻企业和员工访客的不断增加，存在 管理效率低下、资源配置不合理等问题。智慧园区则可以通过云计算和人工智能 等技术，实现园区的网络设施协同化、运营管理智能化，有效降低园区的运营成 本。目前，我国共有超过 15,000 个产业园区，智能园区改造的渗透率仍然较低， 未来有较大的市场增长空间。预计至 2023 年，中国智慧园区人工智能市场规模 将达 76.3 亿元。

4）智慧泛商业市场

计算机视觉技术通过识别分析消费者行为和商品信息，可对门店经营、消费 者游逛行为等进行数据量化，对销售额进行多因子分析，是精准营销、智能化运 营、门店管理等环节应用的必要基础。在此基础上机器学习技术则应用于数据建 模及辅助决策，共同提高泛商业各场景的智能化水平。随着人工智能技术向更广 泛的商业领域进行渗透，智慧泛商业的市场扩张将伴随着零售、市场营销等行业 的转型升级得到进一步的加速。其中，AI+零售市场将保持 50%以上的年复合增 长率，规模将在 2022 年达到 26.7 亿元。

2、视觉人工智能行业

（1）视觉人工智能技术发展历程

1）计算机视觉的定义

计算机视觉技术赋予计算机人类双眼所拥有的分割、分类、识别、跟踪、判 别等功能，通过构造多层的神经网络，识别不同层级的图像特征并在顶层做出判 断和分类。

2）计算机视觉的发展历程

如上表所示，计算机视觉主要经历了以上三个发展阶段。伴随着同期互联网 海量数据的爆发，各类数据集成为计算机视觉技术发展的土壤，而深度学习和深 层神经网络理论最终带来最新一次的技术变革。2015 年，视觉人工智能系统识 别项目 ImageNet 比赛中，ResNet 以 3.57%的识别错误率首次超越人类视觉的 5.1%。目前人脸识别准确率已经提升至 97%以上。

3）计算机视觉实现的主要功能

根据中科院《2019 年人工智能发展白皮书》，计算机视觉系统的主要功能 包括：

（2）视觉人工智能产业链简介

与人工智能市场的产业链相似，视觉人工智能市场的产业链同样分为基础 层、技术层与应用层。其中，基础层主要包括提供算力的芯片与提供信息采集功 能的前端设备组成的硬件支持、相关底层技术支持，与海量信息数据；技术层则 主要包括基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台；应用层则包 括了各类视觉人工智能的应用场景。

（3）视觉人工智能行业市场规模与行业构成

作为人工智能产业中应用最为广泛的技术之一，计算机视觉技术拥有前景广 阔的庞大市场。在 2017 年的爆发式增长后，我国计算机视觉市场近几年的增长 趋缓，但仍处于较高水平。根据高工产研机器人研究所的数据，2019 年中国计算机视觉应用市场达 14.56 亿美元。而根据沙利文咨询出具的研究，2019 年中国 计算机视觉市场规模达到 219.6 亿元。

目前，视觉人工智能被广泛应用于各个行业，包括安防、零售、营销、医疗 等等。其中，根据亿欧数据的研究，2018 年中国计算机人脸识别市场中安防场 景的应用占 61.2%，根据前瞻研究院数据，2020 年中国计算机视觉应用层份额中， 安防影像分析占 67.9%，国内明确的应用场景和强大的客户需求让 AI 技术在安 防行业快速落地。在安防行业，视觉人工智能的应用场景包括门禁、智能摄像头 等，依托人像识别技术，安防排查和管理效率得到显著提升。

同时，根据中科院发布的《2019 年人工智能发展白皮书》等，目前计算机 视觉技术除了安防之外，较为典型的应用场景还包括：

1）自动驾驶

自动驾驶汽车需要使用计算机视觉技术。特斯拉等汽车制造商已经通过摄像 头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，研发自动驾驶汽车来探 测目标、车道标志和交通信号，从而安全驾驶。

2）医疗

由于 90％的医疗数据都是基于图像的，因此医学中的计算机视觉有很多用 途。比如启用新的医疗诊断方法，分析 X 射线，X 光检查，AI 诊疗等。

3）制造业

计算机视觉技术可以帮助工业制造商更安全、更智能、更有效地运行，比如 预测性维护设备故障，对包装和产品质量进行监控，并通过计算机视觉技术识别 和减少不合格产品。

4）翻译

传统翻译采用人工查词的方式，不但耗时长，而且错误率高。图像识别技术 的出现大幅提升了翻译的效率和准确度，用户通过简单的拍照、截图或划线就能 得到准确的翻译结果。

（4）视觉人工智能技术的场景应用举例

视觉人工智能目前被广泛应用于多个行业，其功能和应用涉及到数据采集端 ——终端，数据传输，数据存储、处理和输出端——云端，通过云端和终端的密 切配合，最终实现有效结果的输出。以安防场景为例，在一个完整的端云架构中， 终端 IoT 设备主要用于数据采集，例如摄像机通过拍摄视频来采集数据，然后终 端设备通过传播介质将数据传输至云端，再由云端进行批量的分析处理，最后输 出分析结果。由于终端设备需要更多地考虑功耗和成本，过去在端侧仅部署较小 的算力，更依靠云侧算力的支持。在数据呈现指数级增长的今天，一方面终端的 视频流数据快速增长加重了传输渠道的负载，导致原有带宽无法支撑数据的及 时、有效传输，进而影响了云端算力的科学调度；另一方面，数据量的指数级增 长大幅提高了云端对并行运算数据峰值的要求，云侧的部署成本随着数据处理需 求的极值增长而显著提高，但在数据处理的―平峰期‖，云端算力将存在无法得到 充分、有效运用的情形。

为了更好地平衡云侧和端侧的算力分布，实现整体效率的最大化，目前通过 提升端侧和边缘侧的智能化水平和算力，实现整体算力分布的前置成为行业的新 趋势。通过将部分算力和分析程序前置到终端设备，终端可以实现对数据的预处 理，仅需将部分特征数据传至云端，甚至在本地完成对数据的完整分析。通过分 布式算力部署，端侧设备形成的数据处理集群逐步向云侧设备融合。随着系统架 构的不断优化，一方面这将增加有效算力，缓解带宽压力，减少设备的成本投入， 另一方面数据的本地处理也能有效规避云侧分析带来的数据安全、隐私保护等风 险。随着端侧芯片能够灵活支持更多算法，在云端集中的算力部署也将更加合理， 最终实现―端云协同‖的协同效应，即架构内算力、成本、时延、功耗的最优平衡。 为实现这一效果，端侧对芯片的兼容性和灵活性有更高的要求，在控制成本和功 耗的同时提升算力，从而实现云端部署和应用场景的灵活适配。

3、人工智能芯片行业

人工智能芯片指应用在人工智能算法加速，主要实现大规模并行计算的芯 片。而在更广泛的概念下，任何应用在人工智能领域的芯片都可被称为人工智能 芯片。

（1）人工智能芯片以场景和功能分类

人工智能芯片可根据场景和功能分为云端训练、云端推理、终端训练和终端 推理四个类别：

（2）人工智能芯片以技术路线分类

深度学习架构下的人工智能芯片以技术路线进行划分，主要包括 GPU、 FPGA、ASIC、ASIP 等类别：

GPU 使用 SIMD 让多个执行单元同时处理不同的数据，其离散化和分布式 的特征，以及用矩阵运算替代布尔运算的设计使之适合处理深度学习所需要的非 线性离散数据。与同样基于冯·诺依曼架构的 CPU 不同的是，在传统的冯·诺依曼 结构中，CPU 每执行一条指令都需要存储读取、指令分析、分支跳转才能进行 运算，从而限制了处理器的性能；而 GPU 大部分的晶体管可以组成各类专用电 路、多条流水线，运算单元明显增多，适合大规模的并行计算。如下图的结构对 比图所示，GPU 拥有更多的 ALU 用于数据处理，这样的结构适合对密集型数据 进行并行处理，获得高于 CPU 几十倍甚至上千倍的运行速度。在云端，通用 GPU， 被广泛应用于深度神经网络训练和推理。但是，GPU 并非专门针对 AI 算法，在 执行算法中能耗相对较高、效率相对较低，有一定的时延问题。

FPGA 利用门电路直接运算，而用户可以自由定义这些门电路和存储器之间 的布线，改变执行方案。其基本原理是集成大量的基本门电路以及存储器，通过 大量的可编程逻辑单元实现针对性的算法设计，即实现以硬件定义软件。FPGA 通过可编程逻辑综合，在并行计算上能够获得和 GPU 接近的并行计算性能，相 比 CPU，有明显的性能提升，同时在功耗上优势明显在深度学习算法仍处于高 速迭代的状态下，FPGA 因其可重构特性而具有显著优势。FPGA 市场化的阻碍 主要在于高昂的硬件和开发成本，编程相对复杂，为实现重构而降低了计算资源 占比，整体运算能力受到影响。

ASIC 则为专用定制芯片的统称，在架构、设计、成本等方面存在更大的多 样性，其中 VPU 是为图像处理和视觉处理设计的定制芯片。ASIC 的架构相对简 单，性能和功耗与通用型产品相比更低。由于不需要包含 FPGA 用于实现重构的 可配置片上路由与连线，相同工艺的 ASIC 计算芯片可以拥有 FPGA5-10 倍的运 算速度，实现 PPA 最优化设计。ASIC 针对场景的定制化设计使其更适合终端推 理场景，而如今它的主要劣势在于初期设计的资金投入和研发周期，且针对性设 计限制了芯片的通用性。

ASIP 是一种新型的定制化指令集的处理器芯片，它为某个或某一类型应用 而专门设计，通过权衡速度、功耗、成本、灵活性等多个方面的设计约束，设计 者可以定制 ASIP 以达到最好的平衡点，从而适应嵌入式系统的需要。ASIP 集合 了 FPGA 和 ASIC 各自的优点，不仅可以提供 ASIC 级别的高性能和低功耗，还 能提供处理器级别的指令集灵活性，实现可重新编程，更适用于需求尚未被明确定义、需要芯片具备一定通用性和可编程性的应用场景，从而满足 AI 算法快速 更新迭代的需求，并延长芯片的使用生命周期。

未来，类脑芯片的神经拟态计算将带来更大的想象空间，其内存、CPU 和 通信部件将集成为一体，信息处理可以在本地进行。类脑芯片的设计目的也将不 局限于加速深度学习算法，而是在芯片结构甚至器件层面上改变设计，开发出全 新的类脑计算机体系结构。目前此项技术还尚未得到大规模应用，但很有可能成 为行业内长期发展的路径和方向。

（3）人工智能芯片行业市场规模与行业构成

市场规模方面，AI 芯片的需求正在快速扩大，根据艾媒咨询的预测，全球 AI 芯片市场规模将在未来五年内飙升，预计将从 2019 年的 110 亿美元增长至 2025年的726亿美元。赛迪顾问则预测中国AI 芯片市场规模将从2019年的124.1 亿元增长至 2021 年的 305.7 亿元，预计未来几年仍将以超过 50%的速度快速增 长。

根据赛迪数据报告，从行业结构分布来看，在 2021 年安防行业是 AI 芯片落 地应用的最大市场，市场规模达到 51.1 亿元，占比 16.72%。其余用途比较广泛 的场景还包括零售、医疗、教育、制造、金融、物流、交通等领域。

根据应用场景，AI 芯片可分为云端芯片、边缘端芯片和终端芯片，再根据 功能可分为训练芯片和推断芯片。近年来，宏观政策的大力支持和人工智能的普 遍应用促进了 AI 芯片市场的高速扩张。赛迪顾问预测，2021 年我国 AI 芯片市 场规模将达到 305.7 亿元，2019 至 2021 年市场规模的年化增长率均超过 50%。 尤其对于终端推断芯片市场，随着人工智能应用生态的逐步建立，AI 应用将被 更为广泛地部署在终端设备，其市场规模年化增长率将保持在 60%以上。

而根据甲子光年的统计，2020 年中国云端 AI 芯片的市场规模可以达到 111.7 亿元，边缘与终端芯片为 39 亿元。但人工智能在安防、家居、商业等应用领域 的大规模落地为边缘与终端芯片带来了更大的市场契机，该市场 2018 至 2023 年 复合增长率将达到 62.2%。

四、竞争对手

（一）发行人市场地位

公司当前专注于视觉 AI 领域，公司的竞争力来源于自研的算法、芯片技术、 自研技术间的高效适配，以及大型解决方案的实施经验和系统落地工程能力。

在 AI 算法层面，公司算法技术达到业内领先水平，公司的―云天励飞智能终 端人脸识别系统‖作为工信部的国家人工智能重点任务揭榜，公司因该项目获评 为工信部“第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位”。2018 年，公司获得被誉 为“中国智能科学技术最高奖”的―吴文俊人工智能科学技术奖‖。公司的“面向 智慧城市的大规模动态人像识别和实时检索系统”获得 2018 年度深圳市科技进 步（技术开发类）一等奖。此外，公司还获评第二十一届中国专利奖。

在 AI 芯片领域，公司是业内少数基于对人工智能算法技术特点的深度分解 及对行业场景计算需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，自主研发芯片并已实现流片、量产及市场化销售的公司之一。公司自 研芯片 DeepEye1000 已于 2019 年起实现独立商用，目前已与海康威视、阿里巴 巴平头哥等建立了业务合作关系。同时，公司多次获得国家级奖项及承担国家级 项目，公司获得 2018 年度中国行业信息化融合发展论坛―中国芯片最佳技术创新 奖‖；获得 2020 年―吴文俊人工智能专项奖芯片项目一等奖‖；作为工信部 2019 年新一代人工智能产业创新重点任务的揭榜单位，开展“面向智能安防及机器人 视觉应用的终端神经网络芯片”项目，公司因该项目获评为工信部“第一期人工 智能产业创新揭榜优胜单位”；承担国家发改委 2019 人工智能芯片专项―自主指 令集的异构芯片‖重大专项；承担科技部 2019 新一代人工智能重大专项―神经网 络处理器关键标准和验证芯片‖重大专项。由于公司的 DeepEye1000 芯片于 2019 年度完成研发，公司新一代芯片 DeepEdge 10 预计于 2022 年完成流片。报告期 内公司芯片尚未形成大规模销售，发行人芯片的市场份额尚无法可靠评估，但总 体市场份额仍较低。相较于 NVIDIA 等业内知名 AI 芯片厂商，公司 AI 芯片产 品种类仍较少，业内知名度仍待提升。

在 AI 解决方案层面，公司具备提供 AI 解决方案能力并已经实现多个大型项 目成功落地。发行人在第三届中国人工智能安防峰会上，与商汤科技、大华股份、 依图科技、佳都科技并列为“五大城市代表企业奖”。公司自成立以来，已经在 深圳、东莞、青岛、成都、杭州、上海、北京等诸多城市落地多个重点项目，参 与建设了深圳多区域的智慧安防解决方案、深圳常态疫情监测与大数据分析平 台、深圳南园智慧社区、万科印力智慧商业、深圳 AI 书城、深圳国际会展中心 一脸通解决方案、深圳富士康 AI 智慧园区、港珠澳大桥智能通关系统、深圳元 平智慧校园等公共设施或项目，并成功服务了 2016 年杭州 G20 峰会、全国双创 周主会场、2018 年博鳌论坛、青岛上合组织峰会、中国国际进口博览会等大型 国家级重要活动。2022 年，公司与中国科学技术大学联合完成的“大规模视频 结构化关键技术研发及产业化”项目荣获第十一届吴文俊人工智能科学技术奖一 等奖。此外，公司的 AI 疫情防控设备、“深目”系统、“天图”系统三款产品 入选中国电子技术标准化研究院发布的国家人工智能标准化总体组推荐方案。从 AI 解决方案整体市场份额方面，由于公司属于行业内的初创企业，在 AI 解决方 案市场份额尚小，根据沙利文咨询的统计预测，2019 年中国计算机视觉行业市场规模约为 219.64 亿元人民币，按此规模测算，公司的计算机视觉解决方案市 场份额预计在 1-1.5%之间；根据沙利文咨询的预测数据，2020 年中国计算机视 觉行业市场规模为 406.3 亿元，按此规模测算，公司 2020 年的计算机视觉解决 方案市场份额预计仍在 1-1.5%之间，在各细分场景下，发行人的 AI 解决方案市 场份额总体在 1%左右或以内，占比仍较低。相较于华为、海康威视等大型厂商， 公司的市场份额仍较低，业务与技术的竞争力尚待进一步提升。

公司多次受邀参与人工智能国家级行业标准的制定，参与由国家人工智能标 准化总体组、中国电子技术标准化研究院发起的《人工智能标准化白皮书（2020 版）》编撰工作，参与起草由中国电子工业标准化技术协会发布的《信息技术 人 工智能 机器学习模型及系统的质量要素和测试方法》《信息技术 人工智能 面 向机器学习的系统框架和功能要求》《信息技术 人工智能 面向机器学习的数据 标注规程》等多项标准，并于 2020 年入选全国信息技术标准化技术委员会人工 智能分技术委员会（首届人工智能国家标准化组织）单位委员名单并当选全国信 息技术标准化技术委员会可信赖研究组副组长。

3、行业内的主要企业

由于发行人主营业务为提供视觉 AI 软硬件产品及解决方案，同时发行人自 研的 AI 芯片亦开始独立实现商用，其同行业公司可主要分为两类：视觉人工智 能解决方案提供商以及人工智能芯片研发商。

视觉人工智能作为国内应用最为广泛的人工智能技术之一，在各领域技术输 出规模不断增大，尤其广泛地被运用在安防、消费电子等行业。随着产业的进一 步成熟，训练数据、研发投入、客户资源等核心壁垒逐渐清晰。除云天励飞外，业内的中国企业包括商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技等，上述企业都 拥有相对成熟的 AI 赋能解决方案，而云天励飞全产业链的服务能力和丰富的项 目落地经验与之产生了差异化的竞争优势。

人工智能芯片市场在国内尚处于发展初期，业内企业以国外的 NVIDIA、 Graphcore，国内的寒武纪、地平线、华为海思等为主，聚焦多种芯片产品形成 差异化竞争。云天励飞的芯片研发在国内市场起步较早，相比于专注芯片研发的 企业，云天励飞产业链中下游丰富的算法基础研发和场景应用为芯片研发提供了 多样化的数据和启发，形成全产业链的良性循环。

同时，行业参与者呈现多元化特点。以智慧安防行业为例，除上述人工智能 算法、芯片同行业厂商外，海康威视、大华股份、宇视科技等传统安防厂商，华 为等 ICT 与综合服务商，基于其硬件能力和场景业务能力优势，也开始涉足人工 智能安防产业链。一方面，发行人作为行业内以提供人工智能技术为主的初创企 业之一在拓展市场份额、提升自身竞争力等方面面临较大竞争压力；另一方面， 由于产业链所处定位与既有业务布局的不同，AI 企业、传统安防厂商以及 ICT 与行业综合服务商呈现出竞争优势的差异化，如下表所示：

以安防行业为例，在相对传统和成熟的设备和集成等市场领域海康威视与华 为等巨头占据着较高的市场份额，集中度相对较高，而依托 AI 技术的智能安防 是安防行业中高速扩张的新兴细分市场，Omdia 预测 AI 摄像头的渗透率将从 2019 年的 10%增长至 2024 年的 63%，该细分市场容量将持续扩张， AI 技术最 终将成为安防行业的主流配置。当前智能安防领域的竞争仍处于较为分散的形 态，虽然传统安防行业的巨头企业仍有渠道优势等，但该细分市场的竞争格局尚 未最终确立，各厂商分别有其深耕的业务领域，分散在产业链的各个环节中，在 增量市场发行人通过聚焦在 AI 技术和产品方面进行持续研发、通过实践项目落 地持续深化对各应用场景的认知等方式有机会争取到更大的市场份额。

4、发行人与同行业可比公司比较

（1）商汤科技

商汤科技成立于 2014 年，已建立自主研发的深度学习平台和超算中心，并 研发了一系列 AI 技术。商汤科技的主要产品包括人脸识别、图像识别、文本识 别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等视觉算法，产品主要应用于安 防、金融服务、手机、移动应用等领域。

（2）旷视科技

旷视科技成立于 2011 年，是一家以人工智能技术为核心的行业物联 AI 解决 方案提供商，为广泛的行业用户提供人工智能算法和 AI 解决方案，构建智能物 联网系统。旷视科技产品主要包括人脸识别技术，图像识别技术，智能视频云产 品，智能传感器产品等，产品主要应用于金融、手机、安防、物流、零售等领域。

（3）依图科技

依图科技成立于 2012 年，是视觉人工智能领域技术领先的企业之一，其人 工智能技术的应用领域包括：智能安防、智慧医疗、智慧金融、智慧城市、智能 算力硬件等。依图科技的视觉人工智能技术应用最早从安防起步，逐步拓展至金 融、医疗、商业等更多行业方向，面向客户提供服务多个场景的公共安全 AI 解 决方案，医疗智能 AI 解决方案和综合性的智慧城市 AI 解决方案等。

（4）云从科技

云从科技设立于 2015 年，孵化自中科院重庆研究院，拥有较强的技术研发 实力，是视觉人工智能领域领先的企业之一。云从科技的视觉人工智能技术在金 融行业得到了广泛的应用，其后业务拓展至安防、民航、地产等多个领域。

（5）MM Solution

公司成立于 2001 年，是一家领先的移动和工业图形图像技术企业，具有先 进的图像处理算法开发、优化和集成能力，一直致力于为高端图形影像产品提供 一站式解决方案，公司目前业务方向主要集中在消费电子和工业电子，涉及手机、 物联网和汽车的嵌入式图像和计算机视觉领域。

（6）NVIDIA

NVIDIA 创立于 1993 年 1 月，是全球视觉计算技术的行业龙头及 GPU 的发 明者，也是全球图形技术和数字媒体处理器行业领导厂商，其专注于打造能够增 强个人和专业计算平台的人机交互体验的产品。NVIDIA 生产的 GPU 广泛正应 用于数据中心、自动驾驶、物联网等众多领域，是人工智能算力发展的重要推动 者。

（7）Graphcore

Graphcore 成立于 2016 年，其总部位于英国布里斯托，是一家快速成长的人 工智能芯片领域企业，目前该公司的估值已经超过 17 亿美金。Graphcore 致力于 开发用于人工智能和机器智能的全新处理器和软件，且产品 IPU 受到了广泛的关 注和认可，性能参数亦有良好表现，目前已经获得包括微软在内的众多优质产业 投资人的投资。

（8）寒武纪

寒武纪成立于 2016 年，是一家人工智能芯片研发商，致力于打造各类智能 云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片，同时还为用户提供 IP 授权、芯片服务、智能子卡和智能平台等服务。

（9）地平线

地平线成立于 2015 年，是国内领先的一家人工智能算法和芯片设计企业， 为用户提供边缘人工智能芯片及 AI 解决方案，面向智能驾驶和 AIoT 提供边缘 AI 芯片、工具链、算法模型和赋能服务。

五、发行人报告期的主要财务数据及财务指标

                                           2022                                                                                     2021

营业总收入(元)                 5.46亿                                                                                    5.66亿    

净利润(元)                       -4.36亿                                                                                    -3.90亿

扣非净利润(元)                -5.17亿                                                                                    -4.43亿

发行股数 不超过过8,878.3430万股

发行后总股本 不超过35,513.3720万股

行业市盈率:55倍(2023.3.19数据)

同行业可比公司静态市销率估值(不扣非):20.17(云从科技)、68.34(寒武纪)去除极值44.26

同行业可比公司动态市销率估值(不扣非):35.69(云从科技)、139.97(寒武纪)去除极值35.69

公司EPS静态不扣非:-

公司EPS静态扣非:-

公司EPS动态不扣非:-

公司EPS动态扣非:-

主营业务收入动态:5.46亿

主营业务收入静态:5.66亿

拟募集资金300,000.00万元,募集资金需要发行价33.79元,实际募集资金:38.99亿元.

募集资金用途: 1城市 AI 计算中枢及智慧应用研发项目2面向场景的下一代 AI 技术研发项目3基于神经网络处理器的视觉计算 AI 芯片项目4补充流动资金项目

3月发行新股数量18支。2月发行新股数量19支。

计算机 -- IT服务Ⅱ -- IT服务Ⅲ

所属地域：广东省

主营业务：从事人工智能算法研究及应用,面向客户提供人机协同操作系统和人工智能解决方案。   产品名称：人机协同操作系统技术架构  、人机协同操作系统应用产品  、智慧金融综合解决方案  、智慧治理综合解决方案  、智慧出行综合解决方案  、智慧商业综合解决方案     

控股股东：常州云从信息科技有限公司 (持有云从科技集团股份有限公司股份比例：19.78%）

实际控制人：周曦 (持有云从科技集团股份有限公司股份比例：19.76%）

(科创板)

行业市盈率预估发行价:-元，可比公司预估市销率发行价静态:70.54元,可比公司预估市销率发行价动态:56.88元.

实际发行价:43.92​元,发行流通市值:38.99亿,发行总市值:155.97亿

价格区间54.87元,最高54.87元,最低54.87元.是否有炒作价值:无

上市首日市销率:28.57倍。

同行业可比公司动态市销率估值(不扣非):35.69(云从科技)、139.97(寒武纪)去除极值35.69

是否建议申购:   市销率不高。这东西，刚好有AI芯片，申购应该是肉之，而且不小？

你是否有战略配售:  本次发行最终战略配售数量为 868.3968 万股，约占发行总数量 的 9.78%。

股是否有保荐公司跟投: 本次获配股数 227.6867 万股。

预计一季报业绩：净利润-1.409亿元至-1.303亿元，增长幅度为3.38%至10.63% EPS-pe-

1、人工智能行业总体发展情况（1）人工智能行业市场规模（2）人工智能行业产业链与国内产业链分析（3）AI 解决方案市场容量 

2、视觉人工智能行业（1）视觉人工智能技术发展历程（2）视觉人工智能产业链简介（3）视觉人工智能行业市场规模与行业构成（4）视觉人工智能技术的场景应用举例

3、人工智能芯片行业（1）人工智能芯片以场景和功能分类（2）人工智能芯片以技术路线分类（3）人工智能芯片行业市场规模与行业构成

上市首日开盘价,溢价率%,流通市值,开盘价估值

关键字:1、数字城市场景的 AI 解决方案 2、人居生活场景的 AI 解决方案 3、公司面向场景的解决方案中提供的核心 AI 产品和服务 

1、数字城市场景的 AI 解决方案 （1）智慧安防 AI 解决方案 （2）城市治理 AI 解决方案 （3）突发疫情防控 AI 解决方案 

2、人居生活场景的 AI 解决方案 （1）智慧社区解决方案（2）智慧园区 AI 解决方案 （3）智慧泛商业 AI 解决方案

3、公司面向场景的解决方案中提供的核心 AI 产品和服务 （1）终端及边缘端产品（2）云端产品（3）云端、终端、边缘端产品与解决方案间具体对应关系

发行公告可比公司:云天励飞、寒武纪-U、商汤-W、当虹科技、虹软科技、科大讯飞、云从科技-UW。

视觉人工智能解决方案提供商领域竞争对手:云天励飞、商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技。

人工智能芯片研发商领域竞争对手:云天励飞、NVIDIA、Graphcore、寒武纪、地平线、华为海思。

 IT服务Ⅲ三级行业:124家。

人工智能行业四级行业:云天励飞、格灵深瞳、云从科技。

疑似概念:人脸识别、人工智能、AI芯片、

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