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我国NPU行业分析:机器人、智驾、AI算力渗透率提升下市场需求爆发

1、NPU能提高AI算法运行效率

根据观研报告网发布的《中国NPU行业现状深度分析与投资前景研究报告(2025-2032)》显示,NPU即神经网络处理单元,采用专门优化的神经网络计算架构,来处理特定的任务,主要被用于加速计算。通过对NPU硬件层面优化,能高效处理神经网络算法中矩阵乘法、卷积等数学运算。相较于GPU和CPU,NPU在AI计算上性能和能效有了明显提升,用来提高AI算法运行效率。

NPUGPU区别

特性

NPU

GPU

设计初衷

专用于神经网络计算

最初用于图形渲染,现广泛用于通用计算

计算能力

高效的神经网络推理

强大的并行计算能力,主要用于云端

灵活性

专用硬件,较低的灵活性

通用性高,可以编程实现各种计算任务

能效比

相对较低

典型应用

深度学习推理,边缘计算,实时处理

图形渲染,深度学习训练和推理,科学计算

资料来源:观研天下整理

2、AI算力提升带来NPU行业需求端爆发

NPU专用于AI运算,核心是矩阵乘法运算,CNN是主要算法之一,本质上由大量的乘法累加计算组成。随新AI应用、模型与需求的发展,NPU有望快速上量。根据数据,2020-2024年我国AI算力规模由134.2 EFLOPS增长至725.3 EFLOPS,CAGR为52.5%。

数据来源:观研天下整理

同时,在智能手机上运行端侧生成式AI的AI算力门槛约为30TOPS,旗舰智能机在2021-2022年逐步达到这一标准、且仍在进步,预计2025年将达到60TOPS以上。而生成式AI应用的繁荣,将驱动所需算力的实质性增长。根据相关资料,每天基于生成式AI的搜索查询超过100亿次,其中移动端占比超过60%;智能手机基于精准的端侧用户画像,与大模型结合,伴随对话功能的不断改进,将逐步成为真正的个人助手。

手机厂商内嵌AI大模型概况

手机厂商

大模型研发

应用进展

苹果

与中国多厂商测试大模型

iOS18发布Apple Intelligence大模型(端侧30亿),并积极与OPENAI和谷歌接触

宣布年内国行机引入通义大模型

华为

HarmonyOS4接入盘古大模型

HarmonyOSNEXT搭载盘古大模型5.0(端侧15-70亿)

小艺接入DeepSeek

三星

自研大模型Gauss

GalaxyZ系列首次引入谷歌GeminiNano大模型(端侧约30亿)

推出自有生成式多模态AI模型Gauss2Bixby接入智谱智能AI

OPPO

ColorOS14搭载AndesGPT大模型

大模型升级为AndesGPT-2.0(端侧70亿)

宣布折叠旗舰OPPO Find N5接入DeepSeek-R1

vivo

OriginOS4搭载蓝心大模型

OriginOS5搭载全新蓝心大模型矩阵(最高端侧跑通130亿参数)

OriginOS官宣将深度融合满血版DeepSeek

荣耀

逐步开始引入

MagicOS9.0支持30亿参数的端侧大语言模型

YOYO智能体商店上线DeepSeek-R1尝鲜版

资料来源:观研天下整理

3、智驾渗透率提升,驱动更高算力需求,我国NPU行业需求将持续释放

而在智能驾驶方面,以高通智驾系统为例,其感知软件栈和驾驶策略软件栈需始终于本地运行,所以智驾对时延的要求极其严苛,云端无法针对此类工作负载发挥任何作用。高通在2024年末发布的座舱与智驾芯片,应用增强的Hexagon NPU,较此前一代AI算力有大幅提升,且后期可继续通过外挂NPU的方式继续扩展算力。

高通车载NPU芯片参数

类别

型号

发布年份

制程

核心数

场景

座舱

骁龙Cockpit Elite8397

2024

4nm

-

配对Ride Elite

骁龙SA8295

2023

5nm

8

/

骁龙SA8155

2021

7nm

8

/

智驾

骁龙RideElite8797)(舱驾一体)

2024

4nm

-

针对L2+L3

骁龙8650

2023

4nm

8

已应用于零跑、大疆车载“成行平台”,本田、通用、大众、宝马等预计25-26年逐步搭载。

骁龙8540

2023

5nm

16

未量产

资料来源:观研天下整理

由此可见,随着智驾解决方案支持GenAI模型,汽车对端侧算力的要求将进一步提升,并且伴随越来越多车企布局智能驾驶市场,我国NPU行业在该领域的需求将持续释放。

各车企智能驾驶布局情况一览

车企

产品

是否依赖高精地图

感知算法/大模型

端到端规划

城市NOA开城进展(需陆续OTA)

特斯拉

FSD12

无需高精地图

首个端到端自动驾驶系统

(已推送北美所有内部员工)FSDV12可用于北美全地区道路

/

蔚来

NAD

不依赖高精地图

BEV Transformer大模型:0ccupany占用网络

实现数据驱动(端到端前置能力)的规划网络

覆盖726

理想

ADMax3.0

不依赖高精地图

BEV大模型:0ccupancy占用网络

规划算法逐步切换为时空联合规划算法;模块化架构提升为大模型为主的端到端架构

覆盖全国

小鹏

XNGP

不依赖高精地图

基于BEV TransformerXnet(24Xnet2.0具备0ccupancy)

2024XNGP+有望实现端到端

覆盖全国

华为

ADS2.0

不依赖高精地图

Bev Transformer大模型:基于0ccupancyGOD2.0

-

覆盖全国

资料来源:观研天下整理

4、机器人产业进入快速发展期,市场需求驱动NPU行业爆发

NPU在机器人使用广泛,有加速计算、降低系统功耗、实现实时交互和决策等优势。在机器人进行深度学习任务,如语音识别、图像分类、目标跟踪时,NPU能显著加快计算速度,比传统CPU和GPU更高效地处理大量数据。进入2025年,国内多家人形机器人企业相继宣布各自的量产消息,市场需求驱动NPU行业爆发。2025年1月17日,乐聚(深圳)机器人技术有限公司在北汽越野车公司举行了乐聚第100台全尺寸人形机器人交付仪式。该公司表示,乐聚人形机器人已迈入批量交付新阶段。未来如果技术加速突破、成本快速下降,我国人形机器人规模展望千亿元甚至万亿元市场,预计2030年有望达约8700亿元。

NPU在机器人使用广泛,有加速计算、降低系统功耗、实现实时交互和决策等优势。在机器人进行深度学习任务,如语音识别、图像分类、目标跟踪时,NPU能显著加快计算速度,比传统CPU和GPU更高效地处理大量数据。进入2025年,国内多家人形机器人企业相继宣布各自的量产消息,市场需求驱动NPU行业爆发。2025年1月17日,乐聚(深圳)机器人技术有限公司在北汽越野车公司举行了乐聚第100台全尺寸人形机器人交付仪式。该公司表示,乐聚人形机器人已迈入批量交付新阶段。未来如果技术加速突破、成本快速下降,我国人形机器人规模展望千亿元甚至万亿元市场,预计2030年有望达约8700亿元。

数据来源:观研天下整理(WYD)

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