總結總結低，但運算效率逐步提高。FPGA作為專用集活躍在市場的國產FPGA產品中，多以中低密度產品為主，對于國內大部分的中高低密?風險提示：半導體周期持續下行，貿易摩擦拉長周期下行的時間；行業競爭環境加?。恢圃爝^程中核心設備它是作為專用集成電路領域中的一種半定制電路而出現的，既解決了定制北方華創華大九天微思微紀ARM芯ysVAGraphics微電晶晶光光賽靈思電電數據來源：各公司官網產品列表，方正證券芯片特性編程設計難度大編程設計難度大并行計算效率高數字信號處理/數學計算方向深度學習方向應用市場自動駕駛數據中心應用市場自動駕駛數據中心工業互聯網無線通信景是需要隨時升級的，與FPGA相比，ASIC的靈夠，無法跟上算法的迭代更新。因此選擇FPG自2019年開始來自“推斷”（包括數據中心和邊緣端）架構無法充分滿足人工智能高性能并行計算的需求，全球FPGA市場規模：17年67.5億輯技術、知識產權(IP)和技術服務,合計占87%的市場份額；Xilinx（賽靈思）AlteraMicrosemi資料來源：芯智訊，中國產業信息，方正證券研究所整理2019年全球FPGAXilinx（賽靈思）AlteraMicrosemi資料來源：芯智訊，中國產業信息，方正證券研究所整理2019年全球FPGA的競爭格局格局產品工藝廣泛的高級集成電路，軟件設計工具，以及作為預定義系統級功能的IP核/5G無線，數據中心，汽車，無線通信，AI智能，工業，消費電子，醫療與科學等全世界有7500多家客戶，包20.925可編程邏輯器件，帶有軟件工具消費電子，軍事航空，醫療，無線通信等在世界范圍內為14000多個客戶包括百度，艾睿，駿龍，貿澤，現場可編程系統芯片，復雜的可編程邏輯器件，可編程混合信號產品，可編程數字互連器件等高性能高可靠性模擬與射頻器件，混合信號與射頻集成電路，Soc解決方案等消費品市場，通訊、計算汽車、衛星、通訊等從上世紀90年代開始，國產FPGA已經經歷了從反向設計走向開始正向設計的時代。目市場的國產FPGA產品中，多以中低密度產品為主，對于國內大部分的中高低構都逃不開LUT+布線的概念，具體到產品，各自側重的技術、I有針對性。如果從這個角度看來，國產廠商在中高密度FPGA的技術水平與國際領先廠商相比，紫光國微復旦微電子高云半導體京微雅格安路科技AGM北京上海廣東北京上海上海紫光國微民用拳頭產品TitanPGT30G已量產，該系列可編程芯片邏輯器件采用完全自主產權的體系結構和主流先進制造工藝，帶有DDR3和PCIe接口，是國內少有的千萬門級FPGA。另外采用了臺灣聯華UMC代工先進的40nm制程，在國內領先。公司目前再次研制出新一代自主知識產權億門級FPGA產品，其各類指標均已達國際同類產品先進水平，填補了國內超大規模億門級FPGA的空白。高云半導體是以國產現場可編程邏輯芯片研發與產業化為核心，產品主要分成晨熙家族和小蜜蜂家族，2016年第一季度有順利推出國內首顆55nm嵌入式Flash+SRAM的非易失性采用SoCFPGA的戰略，片上整合了DSP、Memory、MCU等單元的CME-GM7系列，試圖通過整合的優勢打破FPGA市場的壁壘。該公司有兩條產品線:1.自身從頭研發的，面向低端市場的金山系列；2.收購美國Cswitch的產品線，面向高速通信市場。安路當前已經形成了從小規模的CPLD到二百萬門FPGA的系列器件，以及一顆已經實際應用的千萬門級FPGAIP核。EG4是“獵鷹”系列產品，具有低功耗、低成本、高性能等特點。ELF1系列CPLD產品，定位低成本、低功耗、可編程CPLD市場AGM首家得到國內商用市場認可的國產FPGA供應商，并通過三星供應商認證的產品。萊迪思、美高森美FPGA圖示在芯片內集成大量的數字電路基本門電路，存儲器以及互連），PGA的優勢FPGA限制因素FPGA限制因素實現同樣邏EQ\*jc3\*hps47\o\al(\s\up14(輯的),本將)EQ\*jc3\*hps47\o\al(\s\up14(G),A)EQ\*jc3\*hps47\o\al(\s\up14(A),SI)EQ\*jc3\*hps47\o\al(\s\up14(成),C)的10倍以上芯片面積比ASIC更大需要采用的專用工具進行HDL編譯，再錄至FPGA中，其技術門檻非常高ASIC有強大的調度、管理、協調能力。應用范圍廣。開發方便且靈活。更適合執行復雜的數學和幾何計算剛好與包含大量的并行運算的人工智能可以通過硬件編程實現功能；在密集處理和高并發上能力上占優，而且功定制芯片成本最低，功耗低，而且適在大量數據處理上沒有GPU專業，相對運算量低，但功應用過程中無法充分發揮并行計算優勢；硬件結構固定不具備可編程性；運行深度學習算法能效遠低于基本單元的計算能力有限；速度和功耗相對專用定制芯片（ASIC）仍然存在不小差距；價格較為昂貴。其研發成本（開模成本）高昂，開發周期和驗證周期長。數據來源：ZONE畫派，賽迪顧問，方正證券研究所數據來源：ZONE畫派，賽迪顧問，方正證券研究所應用優勢：FPGA應用優勢：FPGA設計Vs.傳統設計系統升級利用微控制器、定制ASIC和體積龐大的電線束來引進和控制電子系統，不能滿足汽車升級、性能提升、上系統升級防篡改威脅技術汽車黑客通過調整各種汽車電子提升汽車性能，會破壞地區或國家的防篡改威脅技術安全性系統入侵會破壞收費服務產品的授權機制；共享信息和車內通訊使用的增加，也使汽車容易受到黑客攻安全性理想的解決方案之一是將駕駛室內系統轉移到汽車上，FPGA是可以靈活低成本橋接元件、或用各種定制功能粘合邏輯器件；同時，可采用相同系統為每位汽車如反熔絲FPGA一旦完成，他人便無法讀回其中的設計內容，或者改變任何編程狀態來調整功能，更不可能改變重要的引擎控制系統。保護、加密加速器、高級加密標準（AES）、安全散列算法（SHA）、篡改檢測器、物理不可復制功能）：成長期（2007-未來5年）：工藝進步降低研發成本，以及性能得到極大改善，對ASIC形成成熟期（未來5-10年）：高性能FPGA商業模式趨于成熟，同時新型ASIC對其形成衰退期（之后由于新產品和大量替代品出現，某些廠商產業轉移資金，導數據來源：EE，方正證券研究所整理利用FPGA這個平臺搭建的一個嵌入式系統的底利用FPGA這個平臺搭建的一個嵌入式系統的底推動在深度學習中的應用向向可編程邏輯器件應用市場細分80%70%60%40%20%20142018數據來源：ICInsights，方正證券研究所整理萊迪思、美高森美A數據來源：方正證券研究所人工智能的定義人工智能的定義達特茅斯會議1956年的達特茅斯會議首次達特茅斯會議1956年的達特茅斯會議首次提出人工智能的定義：使一部機器的反應方式像一個人在行人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的學人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智專注于且只能解決單個特定領域問題的人工智能，存在功能上的局限能夠勝任人類所有工作的人工智能，擁有推理、知識表示、規劃、學習、使用自然語言溝通和整合實現既定目力、智能和社交能力等每一個方面都比最強人類大腦聰明的人工智能，目前尚無從技術角度探討其特點的可能性人工智能發展階段人工智能發展階段當前人工智能當前人工智能世界處于弱人工智能時代在科學創造在科學創造資料來源：《人工智能》（李開復和王詠剛，201），人工智能的三駕馬車算法、算力和數據人工智能的三駕馬車算法、算力和數據數據數據算法算法算法算力數據AI芯片算力人工智能的發展高度依賴海量的數據，由于大數據產業的發展，數據量呈現爆炸性增長態勢，積累了海量、多維度數據，為深度學習提供從傳統邏輯到機器學習再到深度學習，算法的演變極大的提高了人工視頻圖像類：人臉識別、目標檢測、圖像生成等聲音語音類：語音識別、語音合成、語音喚醒等文本類：文本分析、語言翻譯、人機對話等神經網絡互聯結構：多層感知機、卷積神經網絡等神經網絡算法：應用需求驅動理論創新驅動機器學習算法：K近鄰、貝葉斯、決策樹等應用需求驅動理論創新驅動算法優化芯片：效能優化，低功耗優化，高速優化等神經形態芯片：芯片系統級結構：多核、眾核、SIMD、等開發工具鏈：編譯器、仿真器、優化器（量化、裁剪）等高速互聯：SerDes，光互聯通信仿生器件（人工突觸，人工神經元憶阻器新型計算器件：模擬計算，內存計算當前的AI技術是多層面的，貫穿了應用、算法機理、芯片、工具鏈、器件、工藝和材料等技術層一方面，應用和算法的快速發展，尤其是深度學習、卷積神經網絡對AI芯片提出了2-3個數量級的性能優化需求，引發了近年來AI片研發的熱潮。另一方面，新型材料、工藝和器件的迅速發展，例如3D堆疊內存，工藝演進等也為AI芯片提供了顯著提升性能和降低功耗的可行性。這兩類技術進步共未來在激光雷達、無人機、無人駕駛、智能機器人等終端設備方面對計算能力此作為人工智能的底層計算能力（芯片）存在著大機會。其中，FPGA是可重新AI芯片市場劃分AI基礎資源AI芯片市場劃分AI基礎資源云端終端云端終端FPGA:Intel,XilinxASIC:Google工程學方法模擬法工程學方法模擬法IPA/FPGA:賽靈思（深鑒科技）/ASIC:寒武紀，地平線，華為海思，高通深度學習訓練階段深度學習訓練階段AI訓練過程是指在已有數據中學深度學習推斷階段深度學習推斷階段Gocgle推斷過程則是指對新的數據，GocgleAI計算規模龐大，涉及到大量訓練包括大量的矩陣運算，但相比較訓練環節數據和復雜的深度神經網絡，目計算量較少，不僅CPU或GPU可以進行運前應用最多的主要還是GPU。算，也可使用FPGA以及ASIC。的要求高，FPGA是低功耗異構芯片，開發智能高性能并行計算的需求，需要FPGA等全球AI市場規模及預測（十億美元）4002000201720192021202320252027中國AI芯片市場產品結構預測（億元）2500201920202021部署；AI與智慧城市建設協同發展以及在AI服過自2019年開始來自“推斷”（包括數據中求增長將會逐漸放緩，并趨于停滯。到2021高速度低延遲5G將實現的應用：高速度低延遲5G將實現的應用：快的移動網絡快10到20倍。從社交媒體帖子和點播電影到視頻通信和安全監控攝像頭，各類視Index預測，到2020年，移動視頻流量將占所有移動數據流量數據來源：Qorvo，方正證券研究所整理l大規模物聯網應用通常由低成本、低功耗的傳感器和設備組成，可提供良好的端到端覆蓋l任務關鍵型服務定義的網絡切片為超可靠低延遲(uRLLC)。除無人駕駛汽車外，任務關鍵型使用案例還包括自主公共和大眾交通系統、無人機和其他無人駕駛飛行器、工業自動化、遠程醫療更快的服務和更好的覆蓋。eMBB使用案例為密集城市、農村、高流動性環境以及室內環境提供極高的吞吐量。用戶將能夠在幾秒鐘內下載3D視頻等數千兆字節的數據，增強現實和虛擬現實應用將成為現實。數據來源：Qorvo，方正證券研究所整理數據來源：lattice官網，方正證券研FPGA作為RRU主芯片，站可以集中放置在中心機房內，BBU射頻拉遠單元大多采用專用芯片BBU）：響應5G通信RRU產品所需新特性。功能：RRU是無線基站的核心子系統，FPGA高度現場可編程性解決方案的突出優勢FPGA加速5G產品上市時間的分立結構加要求可通過FPGA在軟件一、通信信號處理需求的增加對算力提出新要求一、通信信號處理需求的增加對算力提出新要求2019-2028年中國及全球5G基站（無線主設備）投資規模預測（億元）國內市場空間全球市場空間0載需求大幅提升，預計主設備投資仍有30%增長空間，未來市場空間約6000億。綜合保守預測5G總投資規模約為1.1萬億，同口徑下比4G增長40慮收益覆蓋成本的原則，如果數量較少的話，則不會替換；好的選擇；程度，才會發生替換，而此時FPGA已經在市場上應用2-3年了，并且技術是不斷更新的，又互聯網FPGA在工業互聯網的應用領域聚焦在五個方面：工業網絡通信，機器視覺，工業機器人，邊緣計算，工業云。這五個方面跨越了從設備終端，到工業網關，到所謂算，再到工業云計算的多個應用場景，FPGA在每個場景所體現的具體價值或許有所差別，但它們有一個共性：對延時敏感，對計算性能要求高?？梢灶A見，FPGA將成為構建工業互互聯網互聯網算方面的價值，而FPGA對工業應用的傳統互聯網換，I/O擴展，運動控制，人機界面控制，全球工業互聯網平臺市場規模（億元）0全球工業互聯網產業規模（億美元）4000數據來源：前瞻產業研究院，Market互聯網制智能傳感器控制器控制器控制（機器人）數據中心是全球協作的特定設備網絡，AI芯片或硬件加速芯片在數據中心的部微軟腦波項目數據中心與終端設備的良性循環數據中心加速主要途徑比較FPGA與CPU單位功耗性能數據來源：賽靈思，方正證券研究所整理全球數據中心及機架數量情況及預測4954904854804754704544434241402015201620172018E2019E2020E數據中心數量（萬個）機架數量（萬架）2010年以來，全球數據中心平穩增長，從2017年開始，伴隨著大型化、集約化的發展，全球數據中心數量開始縮減。截至2017年底，全球數據中心有44.4萬個，預計2020年將減少至從部署機架來看，單機架功率快速提升，機架數小幅增長，2017年底全球部署機架數達到493.3萬架，安裝服務器超過5500萬臺，預計2020年機架數將超過498萬，服務器超過數據流量大增促進IDC需求不斷增加，進而拉動全球IDC投資規模的大幅上漲，至2017年全球數據中心的投資規模為240億美元，較上年同比增加211.69%。目前，全球IDC行業的發展形成了以谷歌、亞馬遜等為代表的IDC發展布局，推動了全球數據中心業務的發展。至2017年全球IDC市場在云計算業務的帶動下繼續保持較穩定增長，整體市場份額達到534.7億美元，增速為18.3%。預計2018年全球IDC規模將維持穩定的上升趨勢，規模約為626億美元。全球IDC市場規模預測及同比增長40016%201320142015201620172018E2019E全球IDC市場規模（億美元）同比增長被賽靈思收購的深鑒的業務領域主要集中在安防和大數據領域，這個領在賽靈思開發者論壇（XDF）上，推出的ACAP采用異構計算，不同賽靈思還推出的Alveo是一種用于數據中心服務器的加速卡產品組XilinxAlveo產品智能駕駛KPI需求智能駕駛KPI需求2020s’2030s’谷歌定義自動駕駛三要素率/車(谷歌定義自動駕駛三要素率/車(Mbps)傳輸時延(ms)程度典型系統傳輸時延(ms)程度典型系統100-駕駛輔100-駕駛輔助部分自動化’自動制動、緊急避險20-1002G/3G/4G’自動制動、緊急避險20-100條件自動化高級自動化/全條件自動化高級自動化/全自動化智能駕駛高度自動化及全自動化駕駛基于無線/有線的安全駕駛V2V,V2I,V2P(V2X)V2V,V2I,V2P(V2X)駕駛員輔助及部分自動化可靠性>99.999%可靠性<可靠性>99.999%可靠性<5~10ms端到端時延保證信息化、在線導航、遠程信息化、在線導航、遠程路邊通信端到端時延保證路邊通信WasFoundedinMunich,September,2016在攝像頭方面，賽靈思通過Zynq7000（在全屏顯示，駕駛員監控、拖車影像等領域，還有雙目攝像頭、環視系統等都可以找到賽靈思的產品應用方針對當今大部分汽車雷達僅能確定目的距離和方位的局限性，賽靈思也在努力研發4D成像雷達。4D雷達需要大量使用同步處理流水線，賽靈思可編程架構中可實現。同時由于4D雷達能充分感知周圍環境數據，無人在ADAS激光雷達領域，賽靈思目前占到了90%份額以上。當設計在變的時候，FPGA本身硬件和軟件都在自動駕駛信號處理鏈自動駕駛信號處理鏈預處理和分處理器系統復雜性促進賽靈思解決方案普及針對新興汽車市場領域，作為FPGA與SoC器件的領導者，賽靈思擁有顯著優勢的高性能、高度靈活應變的可深鑒科技CNN解決方案概覽先進架構可擴展性全棧SDK先進架構可擴展性全棧SDK如今在中國市場，賽靈思的FPGA自動駕駛解決方案已經被多家構包括專為CNN設計的ISA，以及功能強大的PE陣列和靈活的數據控制流，通用于各類神經網絡且具有擴展性，支持不同尺寸的賽靈自動駕駛電路板會集成兩顆TeslaFSD芯片，執行雙神經網絡每顆芯片有兩個NNP，其中每個NNP有一個96x96個MAC的矩陣，32MBSRAM，工作在2GHz。所以一數據來源：eeNews，wikichip,方正證券研究所整理萊迪思、美高森美元）元）格局4242020002000800400404643400布局數量位于全球第一，涉及1875件專利；日本位于不管是從市場角度還是專利角度，FPGA技術幾乎都被格局格局產品工藝廣泛的高級集成電路，軟件可編程邏輯器件，帶有軟件工具設計工具，以及作為預定義的可編程邏輯技術、知識產權7nm/16nm/20nm/28nm/10nm/14nm/20nm/28nm/445nm0nm/65nm/90nm/130nm現場可編程系統芯片，復雜的可編程邏輯器件，可編程混合信號產品，可編程數字互連器件等高性能高可靠性模擬與射頻器件，混合信號與射頻集成電路，Soc解決方案等5G無線，數據中心，汽車，消費品市場，通訊、計算應用領域無線通信，AI智能，工業，消費電子，軍事航空，醫療，無消費電子，醫療與科學等線通信等全世界有60000多家客戶，在世界范圍內為14000多個客戶包括百度，艾睿，駿龍，貿澤，賽靈思賽靈思技術，通過靈活應變的計算技術實現著行業的數據來源：賽靈思官網，方正證券研究所整理開發者工具開發板器件開發者工具開發板器件公司產品公司產品系統級模塊(SOM)AI推斷VersalACAP頂層概念圖賽靈思個完全支持軟件編程的異構計算平臺，將標量引廣泛的應用，包括AI推斷、機器視覺、機器視覺賽靈思為單位的比特流的動態倒換，讓硬件具有軟件ACAP架構下推出兩款新產品ACAP架構下推出兩款新產品VersalPrime系列VersalPrime系列應用于100G到200G的網絡設備、數據中心的網絡與存儲加速、通信測試適用于動態工作負載的云計算計算引擎的類型異構集成三種類型的可編程引擎賽靈思標量引擎：對于密集的計算任務，能夠嵌入實時標量引擎：對于密集的計算任務，能夠嵌入實時結構，在幾毫秒內即可完成動態重新配置。理；集成DSP引擎能夠實現浮點運算和復雜的MAC工作。矢量處理單元:（例如DSP、GPU）在一組更窄的可并行計算函數集上效率更高，由于存儲器層級結構不靈活，會受時延和效率的影響?？删幊踢壿?（例如FPGA）可以精確地根據特定的計算功能定制，這使它們在時延關鍵型實時應用、和不規則數據結構（、方面表現最佳，但算法的更改傳統上要花幾個小時來編譯，而不是幾分鐘。賽靈思賽靈思測試&測量與仿真 數據來源： 數據來源：賽靈思軟件堆棧開發環境賽靈思軟件堆棧開發環境賽靈思不斷擴大的數據中心計算生態系統應用、工具應用、工具與社區云端開發與部署（FPGA即服務，FaaS）技術與系統賽靈思賽靈思賽靈思FY20收入增長（千美元）賽靈思數據來源：賽靈思官網，方正證券研究所整理賽靈思賽靈思（TME）收入趨勢提供更大的透明度將達到140億美金，通信、數據中心、汽車等賽靈思數據中心市場擴張動力AI/ML與傳統工作負載相交，放大了在硬件和軟件級別進行調整的需要指數數據增長推動了對計算存儲/內存的需求通信市場擴張動力爆炸帶寬需求網絡變得更加智能化移動邊緣計算和電信云工業市場擴張動力IIoT工業互聯網的發展工業市場擴張動力全球國防預算增加現有的防御計劃仍在繼續汽車市場擴張動力全球對安全和自動化的需求推動了高級駕駛輔助系統（ADAS）對低延遲，高功效邊緣計算的需求日益增加汽車、廣播和消費類汽車、廣播和消費類加速器卡加速器卡UltraScale+系列UltraScale+系列摩爾定律失效，異構計算興起UltraScale系列摩爾定律失效，異構計算興起Virtex類FPGA下一時代的計算越來越多地需要異構性的系統，不再像以往只需要單一的一個CPU，它還會需要很多的加速技術，單一的架構已經無法滿足針對各種不同應用進行優化的需求。數據來源：賽靈思官網，方正證券研究所整理賽靈思賽靈思uz8nma20nuz8nma20nmu16nma7nm新的更大的潛在市場范圍主要是由數據中新的更大的潛在市場范圍主要是由數據中賽靈思l收購事件2017年7月17日，全2017年7月17日，全l收購動因1.為了更好地應對AI時代的挑戰，實現賽靈思在AI時代的三大戰略布局：從終端到云端的推理平臺。 賽靈思賽靈思0基于GoogleNet-V1網絡，采用深鑒科技剪枝技術的低時延CNN推斷性能是未采用該技術的1.3倍。賽靈思賽靈思英特爾英特爾公司成立于1968年，是全球最大的個人計算機零件和CPU制造商，具有52年產英特爾英特爾公司成立于1968年，是全球最大的個人計算機零件和CPU制造商，具有52年產隨著個人電腦普及，英特爾公司成為世界上最大設計和生算機工業提供建筑模塊，包括微處理器、芯片組、板卡、系統及軟件等。這些產的組成部分。英特爾公司的具體研究領域包括音頻/視頻信號處理和基于PC的英特爾2014-2019年Intel英特爾2014-2019年Intel營收及同比增速8000070000600005000040000300002000007.28%5.68%-0.92%2018201920142015201620182019英特爾營業收入（百萬美元）12%10%8%6%4%2%0%-2%2500020000500002014-2019年2014-2019年Intel凈利潤及同比增速20182019201420152016201720182019120%100%80%60%40%20%0%-20%％；％；英特爾l2019年英特爾拓展了?可編程加速卡（英特爾?PAC）和英特爾英特爾爾超級通道互聯，英特爾傲騰技術和加速軟件l利用英特爾工程能力并與客戶和合作伙伴合作，在性能，電池壽命，l作為英特爾業務的一個重要方面，PSG部門正在加速英特爾平臺的關鍵運算和提供高度定制化的軟硬件解決方案，并從250020000英特爾英特爾PSG部門收入及同比增速-5%-5%2016201720182019-10%20202020H1PSG占英特爾營收比例大力發展數據中心、人工智能、汽車等領域；繼續發掘原有無線、工英特爾2018年4月，英特爾旗下的大力發展數據中心、人工智能、汽車等領域；繼續發掘原有無線、工英特爾英特爾FPGA可幫助OEM數據廠商大幅度提升性能和速度服務器集成了英特爾?富士通即將發布的也采用了英特爾FGPA的?制程--先進的封裝解決方案在三維空間中擴展晶體管密度，將帶來指數級提升計算密度的能力。?架構--通過先進的封裝和系統集成技術，把多樣化的標量、矢量、矩陣和空間計算架構組合部署到CPU、GPU、加速器和FPGA芯片中，并通過可擴展的軟件堆棧釋放強大的能力。?內存--通過將閃存和傲騰技術相結合，可填補內存層級中的空白，從而在更靠近硅芯片的地方提供帶寬。?超微互連--提供全面的領先互連產品，實現大規模的異構計算?安全--提供安全技術，幫助實現端到端的全面提升，并讓安全性成為關鍵的差異化因素。?軟件—提供英特爾芯片的通用工具集，使得性能指數級擴展。英特爾將推出全新專門面向5G無線接入和邊緣計算的、基于10nm工藝的網絡系統芯片，研發代號"SnowRidge";使用多模5GLTE架構的IntelXMM5G調制解調器支持全部3個毫米波頻段和6GHz以下頻段，將在2019年下半年交付給合作伙伴，并在2020年初l收購動因英特爾l收購事件EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(為),頻)英EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(特爾許多最重要客戶值得信賴的合作伙伴),視覺和AI推理應用提供領先的FPGA解決方)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(共),案)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(同為英特爾F),，加快現有客)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(PG),戶)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(A),的)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(上),上)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(的),市)EQ\*jc3\*hps54\o\al(\s\up16(視),速)爾公司宣布收購2.英特爾正在轉型，爭奪擴大的300億美元的市場機會，可編程解決方案Omnitek，Omnitek市場估計有80億美元的機會。英特爾的許多云服務提供商，企業和嵌入式是優化視頻和視覺客戶都在視頻和視覺相關應用中使用FPGA。先供應商。OmnitekFPGA客戶的上市時間，并在基于FP英特爾關于Omnitek使用使用FPGA技術代替其他技術有很大的優勢：英特爾英特爾常適合機器學習應用，算法重新配置邏輯和DPU可以配置為CNN，未知算法和創新優化英特爾英特爾?與上一代FPGA和SoC相比，功耗降低40%?通過集成節省電路板空間?使用英特爾?Quartus?Prime軟件提高工作效率并縮短英特爾英特爾能和降低功耗?！碑悩?DSiP技術，將模擬、內存、自首款完全由英特爾獨立設計的FPGAAgilexFPGA首款完全由英特爾獨立設計的FPGAAgilexFPGA英特爾英特爾萊迪思萊迪思半導體公司于1983年在俄勒岡州成立，1985年在特拉華州重組。提萊迪思萊迪思半導體公司于1983年在俄勒岡州成立，1985年在特拉華州重組。提可編程門陣列（FPGA）、可編程邏輯器件（PLD（FPSC）、復雜的可編程邏輯器件（CPLD）,可編程混合信號產品（ispPAC?)和可編程數字互連器件（ispGDX?)。為全球消費，通信，工業，計算和汽車市場提供低功耗FPGA，視頻ASSPpanasonic人臉識別、關鍵詞檢測人臉識別、關鍵詞檢測智能家居、智慧城市神經網絡編譯器神經網絡編譯器19922003萊迪思萊迪思從營收結構看，通信和計算領域、手機和消費電子以及工業和汽車共占營收的90%以 按應用領域劃分的產品營收按地理區域劃分的產品營收2014至2020年營收（千美元）2014至2020年凈利潤（千美元）萊迪思2014至2020年營收（千美元）2014至2020年凈利潤（千美元）萊迪思 2014年至2020年毛利率和凈利率2014年至2020年研發費用及其占比800006000040%15%4000010%200005%02014201520162017201820192020研發費用（千美元）研發費用收入占比美高森美在業內久負盛名，因為該公司是美國國防軍工FPGA器件頂級供應商，每ARMCortex-M3，安全性經過驗證美高森美營收近年來呈上升趨勢，主要由微控制器、存儲設備和科技授權 2014年至2020年營收（百萬美元）2014年至2020年營收（百萬美元）2014年至2020年毛利率和凈利率2014至2020年扣非后歸母凈利潤（百萬美元）2014至2020年扣非后歸母凈利潤（百萬美元）2014年至2020年研發費用及其占比900800400018%16%14%12%10%8%6%4%2%0%2014201520162017201820192020研發費用（百萬美元）研發費用收入占比萊迪思、美高森美國產FPGA國產FPGA公司概覽()安全與識別芯片；非揮發存儲器；智能電表芯片；FPGA芯片；件低成本功耗可編程CPLD市國產FPGA國產FPGA公司概覽（二）主要產品公司特點布局領域提供集設計軟件、IP核、參照設計、開發板、定編譯軟件開始，兼容切入現有FPGA軟件的生場技術門檻：FPGA開發難度大，需要最先進的制造封測工藝，國內低制程與國外相差懸殊，且I替代化市場空間：2018年全球FPGA市場約60億美元，替代化2013-2025年全球FPGA市場規模（百萬美元）激勵：伴隨政策扶持，中國應用領域需求、新興基礎設施積極展開，同時，國內研發人才2013-2025年全球FPGA市場規模（百萬美元）40000數據來源：MRFR，電子發燒友，方正證券復旦微是一家從事超大規模集成電路的設計、開發、測試，并為客電子證照、移動支付、防偽溯源、智能手機、安防監控、工業控制安全識別芯片智能電表芯片非揮發性存儲器安全識別芯片智能電表芯片非揮發性存儲器專用模擬電路北斗導航?智能電表專用MCU、低功耗MCU、電力線載波等?EEPROM、SPINORFlash、專用NVM存儲器等?漏電保護器專用電路、電話機通話電路、照明汽摩電子電路等?北斗實時時鐘電路芯片JFM7202等數據來源：上海復旦微公司官網，方正證券研究所整理復旦微是國內FPGA領域技術較為領先的公司之一，目前已可提供千萬門級FPGA芯片、FPGA芯片以及嵌入式可編程器件（PSoC）共三個系列的產品。復旦微的億門級FP于28nm工藝制程，采用業內先進的CMOS工藝，是國內最早研制成功的億門級FP億門級FPGA系列億門級FPGA系列采用了全新的億門級FPGA創新架構，并集成了專用超高速串并轉換模塊、高靈活可配置模塊、專用數字信號處理模塊高速內部存儲模塊、可配置時鐘模塊等適用億門FPGA應用的模填補國內超大規模億門級FPGA的空白，可滿足我國對國防、航空、航天、通信、醫療等領域FPGA器件的迫切需求。主要面向5G通信、視頻圖像處理、工業控制以及各類消費電子市場等的需求。支持安全性更高的位流加配套開發EDA軟件PROCISETM全過程自主研發數據來源：上海復旦微公司官網，方正證券研究所整理可編程PSoC產品，該產品采用28nm工藝制程，內嵌大容量自有eFPGA模塊，并配置APU和多個AI加速引擎，可廣泛用于高速通信、信號處理、圖像處理、工業控制等應用領域。億門級芯片產品和PSoC芯片產品的成功研發加速提升了我國高性能、高性價比可編程器數據來源：上海復旦微公司招股說明書，方正證券研究所整理公司所處集成電路行業的產業鏈由集成電路設計、晶圓制造封裝測試等環節構成晶圓生產線及封裝測試生產線分為兩種經營模式：IDM模式和垂直分工模式。上海案，而將晶圓制造、封裝測試環節等交由專業的外協廠商完成。由于只專注于公司整體業務流程IC產業鏈經營模式公司整體業務流程只負責芯片的電路設計與銷售；將生產、測試、封裝等環節外包。資產較輕，初始投資規模小，創業難度相對較小；企業運行費用較低，轉型相對靈活。數據來源：上海復旦微公司招股說明書，方正證券研究2018年增長4,361.71萬元，主要系公司在智能電表芯片市場實現了較高收占比看，近五年中國大陸營收占比均在85%以上，有輕微升降；海外營收較2017-2020H1分地區營收2017-2020H1主營業務營收2017-2020H1分地區營收8642020172018設計及銷售集成電路（億元20172018設計及銷售集成電路（億元)集成電路測試服務（億元）86420201920192020Half其他地區（億元）中國大陸及香港（億元）數據來源：上海復旦微公司招股說明書，方正證券研究公司研發費用占營業收入的比例高于同行業可比公司均值，主要由于：1）公司作為集成電路研發都將增加公司的研發投入；3）公司技術儲備強，一直以來承接國家各類專項課2017-2020H1公司毛利率情況2017-2020H1研發費用情況與同行業可比公司相比，公司注重產品技術研發，憑借公司長期積累的關鍵良好的性能，獲得高端用戶的認可，取得了較好的品牌溢價，使2017-2020H1公司毛利率情況2017-2020H1研發費用情況90%80%70%60%50%40%30%20%10%2020Half2017主營業務毛利率20182020Half2017主營業務毛利率綜合毛利率其他業務毛利率綜合毛利率654321020172018研發費用（億元）2019202020172018研發費用（億元）占營業收入的比例數據來源：上海復旦微公司招股說明書，方正證券研45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%公司專注于集成電路芯片設計開發業務，是國內領先的集成電路芯片產品和解智能安全芯片、高穩定存儲器芯片、安全自主FPGA、功率半導體器件、超穩晶體頻率器件等核心智能安全芯片業務特種集成電路業務?特種微處理器、特種可編程器件、特種存儲器存儲器芯片業務?存儲器芯片業務?DRAM存儲器芯片等半導體功率器件業務?半導體功率器件業務?500V-1200V高壓超結MOSFET、IGTO、SIC等可重構系統芯片業務晶體器件業務?可重構系統芯片業務晶體器件業務?Titan系列FPGA、Logos系列FPGA等??石英晶體元器件需求的推動下，我國集成電路行業面臨良好發展機遇，紫光國微近兩年來發展勢頭相當迅猛，2015至2019營收（億元）2015-2019年歸母凈利潤及增速數據來源：紫光國微公司年報，方正證券研研發經驗，承接了多項FPGA領域國家科技重大專項“核高基”課題，擁有近20流先進制造工藝，帶有DDR3和PCIe接口，是國內少有的千萬門級FPGA。另外采用了臺灣紫光同創公司成立北京分公司成立中國誕生了第一款自主知識產權300萬門級Titan系列PGT30G發布公司正式更名為深圳市紫光同創電子有限公司最具潛質獎”被認定為國家高新技術布；公司通過ISO9001:2015質量管理體系認證聯合國內知名的FPGA方電子）共同推出國產入Titan系列是中國第一款國產自主產權千萬門通信網絡、信息安全、數據中心、工業控制等領域。適用領域：產品特性：算術處理單元（APM）數據來源：紫光同創官網，方正證券研究所整理