力源信息 (300184): 回答：AI运算通常在云端，利用GPU、CPU、FPGA等芯片进行机器训练、推理，ChatGPT、国内百度、阿里加紧推出的大模型就是使用以GPU为代表的AI芯片训练模型不断迭代。AI如果只是局限在云端，用大模型解疑答惑、写论文、视频图画艺术处理渲染、提升办公效率等，那不足以称之为一场新的工业革命。新的技术应用一定需要从云端逐渐向边缘端发展，也就是为万千硬件设备赋能，从云端走向边缘端，就类比5G基站是云端，和万亿级别的智能手机和APP这些边缘端共同打造了整体的移动互联网，这种边缘端的AI芯片或者称之为边缘算力芯片，MCU+AI很有可能成为一种主流的解决方案，目前公司技术团队正为此加紧进行技术论证。在新的应用场景下，设备端的机器学习ML（Machine Learning）既在云又在端，就是部分机器学习内容在边缘端进行ML的处理，这可以提高本地的设备响应速度，提升本地数据的个性化、隐私性和安全性，同时减少云端上传的数据带宽。边缘端的设备通常是用MCU作为主控芯片，MCU是一种嵌入式设计架构，添加特定的算力加速器可以大幅提升整体的算力，添加人工智能算法后就将AI强大的处理能力与MCU低功耗、低成本、实时性和稳定性、广阔的市场覆盖率相结合，MCU+AI更有利于终端产品的智能化和普及化。其中MCU搭配脑神经处理器NPU就是终端设备在机器图像识别和语音处理的重要应用方向，这种机器视觉（人脸识别、物体识别）和语音唤醒词和语音识别、声音分类中需要的卷积神经网络和循环神经网络应用将会逐渐走向人们的生活。在医疗和工业应用方向，机器学习可以利用震动来分析信号，比如人类活动识别、监控健康状况，工业异常侦测、预测故障、马达控制、感测器融合等侦测健康异常和工业维护情况。公司认识到通过MCU来完成一些AI运算，将会成为未来的重要趋势之一，公司自研的MCU芯片已有完整的产品规划路线图Roadmap，遵循先易后难的路径，32位Cortex-M0+为不断丰富产品类别和型号的在售产品，Cortex-M4为在研产品，MCU+AI及Cortex-M7为规划中的预研产品。Cortex-M0+的核心架构为ARMv6m，工作主频在48-64MHZ、运算能力50DMIPS上下，特点是低功耗、低成本应用，如需要长时间待机的传感器、物联网、家庭自控等方向。公司在研的下一代产品Cortex-M4向下兼容M3系列，与M0+的基础款相比，增加了浮点处理单元FPU，数字信号处理器DSP、并行计算，更多的嵌入式功能单元以及更丰富的指令集，工作主频150-180MHZ，运算能力提高到200DMIPS上下，适用于控制和信号处理功能混合的数字信号控制市场，如电机控制适用于机械臂、机器人关节控制、汽车电子、电源管理单元、嵌入式音频、智能制造、工业自动化市场等。公司目前规划论证的MCU+AI及Cortex-M7产品属于预研产品，M7属于M4的性能升级版，增加更多的功能单元，工作主频可高达550MHZ，运算能力可大幅提升到1300DMIPS以上，M7+AI具有更明显的算力优势和处理能力。公司产品在工艺制程方面会不断进行迭代，从目前主流的8寸晶圆起步，逐渐过渡到12寸晶圆，制程工艺从国内常规过渡到国际在MCU产品的最先进制程，更大的晶圆面积和更小的栅极引线宽度意味着更高的晶圆出芯率，也就是成本可以更大幅度的降低，产品更具竞争力。上游流片方面，在售及在研产品合作方为华虹半导体，预研产品合作方计划委托台积电，并已开始与台积电进行前期接触。坚持从芯片代理走向芯片自研，代理自研双轮驱动、相互协同扶持是公司转型的坚定策略。公司在售自研产品目前竞争环境比较激烈，销售占比也较小，中端及高端的在研产品及预研产品尚未面市，存在产品不及预期及市场应用环境变化的风险，敬请广大投资者谨慎决策，注意投资风险，谢谢！

2023-06-14 16:42:08