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——綜述篇——
第1章：存算一體產業綜述及數據來源說明
1.1 存算一體概念界定
1.1.1 存算一體的定義/概念形成
1.1.2 存算一體的優勢及市場驅動力
1.1.3 存算一體所處行業
1.1.4 存算一體市場監管
1.1.5 存算一體標準建設
1.2 本報告數據來源及統計標準說明
1.2.1 本報告研究范圍界定
1.2.2 本報告權威數據來源
1.2.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章：存算一體技術架構及產業畫像
2.1 發展背景：AI快速發展催生算力需求爆發
2.2 發展趨勢：AI算力架構演進趨勢
2.2.1 演進趨勢：CPU→GPU→存算一體
2.2.2 馮諾依曼架構存在的“存儲墻”和“功耗墻”問題
2.2.3 非馮·諾依曼架構VS馮·諾依曼架構
2.2.3 存算一體的基本架構和原理
2.3 發展歷程：存算一體發展歷程
2.4 技術路線：存算一體技術類型及演進趨勢
2.4.1 存算一體技術演進趨勢
2.4.2 查存計算（Processing With Memory）
2.4.3 近存計算（PNM）
2.4.4 存內處理（PIM）
2.4.5 存內計算（CIM）
1、模擬存內計算（小算力可靠性要求低的民用場景）
2、數字存內計算（大算力高能效的商用場景）
2.4.6 數字存算一體VS模擬存算一體
2.4.7 主要企業的技術路線布局
2.5 產業全景：存算一體產業鏈結構梳理
2.5.1 AI產業鏈結構梳理
2.5.2 存算一體產業鏈結構梳理
2.6 產業全景：存算一體產業生態全景圖譜
2.7 基礎硬件：存算一體存儲介質發展現狀
2.7.1 易失性存儲類型
1、靜態RAM（SRAM）
2、動態內存（DRAM）
2.7.2 非易失性存儲類型
1、NOR Flash
2、阻變隨機存儲器（RRAM）
3、磁性隨機存儲器（MRAM）
4、相變存儲器（PCM）
2.7.3 存算一體存儲器綜合對比
2.7.4 目前可用于存算一體的成熟工藝存儲器
2.7.5 目前可用于存算一體的新型存儲器
2.7.6 主要企業的存儲器類型布局
2.8 應用場景：存算一體的應用場景概述
2.8.1 端側應用場景（小算力）
2.8.2 邊側應用場景
2.8.3 云側應用場景（大算力）
2.8.4 主要企業的應用場景布局
2.9 面臨挑戰：存算一體的技術挑戰
2.10 發展趨勢：存算一體技術發展趨勢
2.11 影響因素：存算一體技術大規模商用影響因素
第3章：存算一體芯片及算法發展現狀
3.1 AI芯片發展現狀
3.1.1 AI芯片概述
3.1.2 AI芯片發展現狀
3.1.3 AI芯片供應商格局
3.1.4 主要AI芯片類型
1、通用芯片（GPU）
（1）GPU概述
（2）市場供給分析
（3）市場規模分析
2、可編程芯片（FPGA）
（1）FPGA概述
（2）競爭格局分析
（3）市場規模分析
3、專用定制化芯片（ASIC）
（1）ASIC概述
（2）市場發展現狀
4、類腦芯片
（1）類腦芯片概述
（2）市場發展現狀
3.2 AI芯片技術架構類型
3.2.1 現階段AI芯片的技術架構
3.2.2 存算一體芯片基本架構
3.3 存算一體芯片VS傳統芯片
3.4 存算一體芯片發展歷程
3.4 存算一體芯片發展路線圖
3.5 存算一體芯片投融資態勢
3.5.1 存算一體芯片主要資金來源
3.5.2 存算一體芯片企業融資動態
3.5.3 存算一體芯片企業兼并重組
3.6 存算一體芯片企業賽道布局
3.7 存算一體芯片企業名單
3.6.1 云和邊緣大算力為主的企業名單
3.6.2 端側小算力為主的企業名單
3.7 存算一體芯片產品及解決方案梳理
3.8 國內外存算一體商業化進展存在一定差距
3.9 存算一體芯片市場容量分析
3.10 存算一體芯片面臨的挑戰
3.10.1 存算一體對于芯片前端設計和驗證的挑戰
3.10.2 存算一體技術對芯片后端的挑戰
第4章：AI一體機發展現狀及市場空間
4.1 中國AI一體機發展歷程
4.2 中國AI一體機市場參與者類型
4.3 中國AI一體機企業入場方式
4.4 中國AI一體機企業/產品
4.4.1 AI一體機關鍵業務分析
4.4.2 AI一體機研發生產模式
4.4.3 AI一體機企業名單
4.4.4 AI一體機產品名稱及發布時間
4.5 中國AI一體機采購/價格
4.5.1 AI一體機客戶細分群體
4.5.2 AI一體機市場需求特征
4.5.3 AI一體機企業渠道體系
4.5.4 AI一體機采購及中標情況
4.5.5 AI一體機市場價格走勢
4.6 中國AI一體機市場容量
4.7 中國AI一體機發展面臨的挑戰
第5章：存算一體技術應用場景需求分析
5.1 存算一體技術應用場景分布
5.2 存算一體技術應用場景：AI訓練和推理（深度學習）
5.2.1 AI訓練和推理概述
5.2.2 AI訓練和推理市場概況
5.2.3 AI訓練和推理企業格局
5.2.4 AI訓練和推理算力需求
5.2.5 AI訓練和推理存算一體探索現狀
5.3 存算一體技術應用場景：AI大規模深度學習模型（大模型）
5.3.1 AI大模型概述
5.3.2 AI大模型市場概況
5.3.3 AI大模型企業格局
5.3.4 AI大模型算力需求
5.3.5 AI大模型存算一體探索現狀
5.4 存算一體技術應用場景：AIoT（人工智能物聯網）
5.4.1 AIoT概述
5.4.2 AIoT市場概況
5.4.3 AIoT企業格局
5.4.4 AIoT算力需求
5.4.5 AIoT存算一體探索現狀
5.5 存算一體技術應用場景：AIGC（生成式人工智能）
5.5.1 AIGC（生成式人工智能）概述
5.5.2 AIGC（生成式人工智能）市場概況
5.5.3 AIGC（生成式人工智能）企業格局
5.5.4 AIGC（生成式人工智能）算力需求
5.5.5 AIGC（生成式人工智能）存算一體探索現狀
5.6 存算一體技術應用場景：感存算一體
5.6.1 感存算一體概述
5.6.2 感存算一體發展現狀
5.6.3 感存算一體發展潛力
5.7 存算一體技術應用市場戰略地位分析
第6章：存算一體垂直行業應用需求分析
6.1 存算一體垂直行業應用領域分布
6.2 存算一體垂直行業應用：自動駕駛
6.2.1 自動駕駛概述
6.2.2 自動駕駛市場概況
6.2.3 自動駕駛企業布局
6.2.4 自動駕駛發展趨勢
6.2.5 自動駕駛算力需求分析
6.2.6 自動駕駛算力匹配現狀
6.2.7 自動駕駛算存一體布局現狀
6.3 存算一體垂直行業應用：工業制造
6.3.1 工業制造概述
6.3.2 工業制造市場概況
6.3.3 工業制造企業布局
6.3.4 工業制造發展趨勢
6.3.5 AI在工業制造領域的應用
1、智能生產
2、產品和服務
3、企業運營管理
4、供應鏈
5、業務模式決策
6.3.6 工業制造算力需求分析
6.3.7 工業制造算力匹配現狀
6.3.8 工業制造算存一體布局現狀
6.4 存算一體垂直行業應用：醫療健康
6.4.1 醫療健康概述
6.4.2 醫療健康市場概況
6.4.3 醫療健康企業布局
6.4.4 醫療健康發展趨勢
6.4.5 AI在醫療健康領域的應用
1、人工智能藥物研發（AIDD）
2、AI醫學影像
3、AI制藥
6.4.6 醫療健康算力需求分析
6.4.7 醫療健康算力匹配現狀
6.4.8 醫療健康算存一體布局現狀
6.5 存算一體垂直行業應用：智慧城市
6.5.1 智慧城市概述
6.5.2 智慧城市市場概況
6.5.3 智慧城市企業布局
6.5.4 智慧城市發展趨勢
6.5.5 智慧城市算力需求分析
6.5.6 智慧城市算力匹配現狀
6.5.7 智慧城市算存一體布局現狀
6.6 存算一體垂直行業應用：數據中心
6.6.1 數據中心概述
6.6.2 數據中心市場概況
6.6.3 數據中心企業布局
6.6.4 數據中心發展趨勢
6.6.5 數據中心算力需求分析
6.6.6 數據中心算力匹配現狀
6.6.7 數據中心算存一體布局現狀
6.6 存算一體產業細分市場戰略地位分析
第7章：全球及中國存算一體企業案例解析
7.1 全球及中國存算一體企業梳理與對比
7.2 全球存算一體企業案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 三星電子
1、企業基本信息
2、企業經營情況
3、存算一體產業業務布局
4、存算一體產業在華布局
7.2.2 英特爾
1、企業基本信息
2、企業經營情況
3、存算一體產業業務布局
4、存算一體產業在華布局
7.2.3 IBM
1、企業基本信息
2、企業經營情況
3、存算一體產業業務布局
4、存算一體產業在華布局
7.2.4 特斯拉
1、企業基本信息
2、企業經營情況
3、存算一體產業業務布局
4、存算一體產業在華布局
7.2.5 英偉達
1、企業基本信息
2、企業經營情況
3、存算一體產業業務布局
4、存算一體產業在華布局
7.3 中國存算一體企業案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 阿里巴巴達摩院（杭州）科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.2 華為技術有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.3 科大訊飛股份有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.4 北京知存科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.5 南京后摩智能科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.6 蘇州億鑄智能科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.7 千芯科技（北京）有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.8 深圳市九天睿芯科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.9 云從科技集團股份有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
7.3.10 北京智譜華章科技有限公司
1、企業基本信息
（1）發展歷程
（2）基本信息
（3）經營范圍及主營業務
2、企業經營情況
3、企業資質能力
4、存算一體專利技術
5、存算一體產品布局
6、存算一體應用場景
7、企業業務布局戰略&優劣勢
——展望篇——
第8章：中國存算一體產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 存算一體政策匯總解讀
8.1.1 國家層面存算一體政策匯總
8.1.2 國家層面存算一體發展規劃
8.1.3 存算一體重點政策影響分析
1、國家“十四五”規劃對存算一體發展的影響
2、“碳達峰、碳中和”戰略對存算一體發展的影響
8.2 存算一體PEST分析圖
8.3 存算一體SWOT分析圖
8.4 存算一體發展潛力評估
8.5 存算一體未來關鍵增長點
8.6 存算一體發展前景預測（未來5年預測）
8.7 存算一體發展趨勢洞悉
8.7.1 整體發展趨勢
8.7.2 監管規范趨勢
8.7.3 技術創新趨勢
1、更高精度
2、更高算力
3、更高能效
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
8.7.6 市場供需趨勢
第9章：中國存算一體產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 存算一體投資風險預警
9.1.1 存算一體投資風險預警
1、周期性風險
2、成長性風險
3、產業關聯度風險
4、市場集中度風險
5、行業壁壘風險
6、宏觀政策風險
9.1.2 存算一體投資風險應對
9.2 存算一體投資機會分析
9.2.1 存算一體鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 存算一體細分領域投資機會
9.2.3 存算一體區域市場投資機會
9.2.4 存算一體空白點投資機會
9.3 存算一體投資價值評估
9.4 存算一體投資策略建議
9.5 存算一體可持續發展建議
圖表目錄
圖表1：存算一體的定義/概念形成
圖表2：存算一體的優勢
圖表3：存算一體的商業驅動力
圖表4：存算一體近義術語辨析
圖表5：本報告研究領域所處行業（一）
圖表6：本報告研究領域所處行業（二）
圖表7：存算一體監管體系
圖表8：存算一體標準建設進程
圖表9：存算一體國際標準
圖表10：存算一體中國標準
圖表11：本報告研究范圍界定
圖表12：本報告權威數據來源
圖表13：本報告研究方法及統計標準
圖表14：AI快速發展催生算力需求爆發
圖表15：AI算力架構演進趨勢CPU→GPU→存算一體
圖表16：馮諾依曼架構存在的“存儲墻”和“功耗墻”問題
圖表17：AI算力架構演進趨勢
圖表18：存算一體的基本架構和原理
圖表19：存算一體發展史
圖表20：存算一體技術演進趨勢
圖表21：存算一體技術類型
圖表22：主要企業的技術路線布局
圖表23：AI產業鏈結構梳理
圖表24：存算一體產業鏈結構梳理
圖表25：存算一體產業生態全景圖譜
圖表26：存算一體技術演進歷程
圖表27：存算一體存儲器綜合對比
圖表28：可用于存算一體的成熟工藝存儲器
圖表29：可用于存算一體的新型存儲器
圖表30主要企業的存儲器類型布局
圖表30：存算一體的應用場景概述
圖表31：存算一體技術端側應用場景
圖表32：存算一體技術邊側應用場景
圖表33：存算一體技術云側應用場景
圖表34：主要企業的應用場景布局
圖表35：存算一體的技術挑戰
圖表36：存算一體技術發展趨勢
圖表37：存算一體技術大規模商用的影響因素
圖表38：人工智能芯片分類
圖表39：2025-2030年中國人工智能芯片行業市場規模（單位：億元）
圖表40：中國人工智能芯片行業代表性企業產品及應用情況
圖表41：2024年中國人工智能芯片企業TOP10
圖表42：GPU結構圖示
圖表43：2024年中國GPU芯片行業本土供給情況（單位：%）
圖表44：中國部分通用芯片（GPU）廠商布局進展
圖表45：2020-2024年中國GPU芯片行業市場規模（單位：億美元）
圖表46：FPGA結構圖示
圖表47：2024年全球FPGA市場競爭格局-按收入口徑（單位：%）
圖表48：2020-2024年中國FPGA芯片市場規模情況（單位：億元，%）
圖表49：全球AI芯片代表性企業在ASIC芯片領域的部分產品情況
圖表50：靈汐科技領啟KA200芯片架構
圖表51：中國類腦芯片研究大事記
圖表52：存算一體芯片基本架構
圖表53：存算一體芯片基本架構
圖表54：存算一體芯片VS傳統芯片
圖表55：存算一體芯片發展歷程
圖表56：存算一體芯片發展路線圖
圖表57：存算一體芯片投融資動態
圖表58：存算一體芯片主要資金來源
圖表59：存算一體芯片融資事件
圖表60：存算一體芯片融資規模
圖表61：存算一體芯片熱門融資賽道
圖表62：中國存算一體芯片兼并重組動態
圖表63：中國存算一體芯片兼并重組分析
圖表64：存算一體芯片企業主賽道布局
圖表65：云和邊緣大算力為主的企業名單
圖表66：端側小算力為主的企業名單
圖表67：存算一體芯片產品及解決方案梳理
圖表68：國內外存算一體的商業化進展存在一定差距
圖表69：中國存算一體芯片市場容量分析
圖表70：中國存算一體芯片面臨的挑戰
圖表71：中國AI一體機發展歷程
圖表72：中國AI一體機市場參與者類型
圖表73：中國AI一體機企業入場方式
圖表74：中國AI一體機企業/產品
圖表75：中國AI一體機關鍵業務分析
圖表76：中國AI一體機研發生產模式
圖表77：中國AI一體機企業數量
圖表78：AI一體機產品名稱及發布時間
圖表79：中國AI一體機采購/價格
圖表80：中國AI一體機客戶細分群體
圖表81：中國AI一體機市場需求特征分析
圖表82：中國AI一體機企業渠道體系
圖表83：中國AI一體機采購及中標情況
圖表84：中國AI一體機招投標分析
圖表85：中國AI一體機市場價格走勢分析
圖表86：中國AI一體機市場容量
圖表87：中國AI一體機發展面臨的挑戰
圖表88：存算一體技術應用場景分布
圖表89：AI訓練和推理概述
圖表90：AI訓練和推理市場概況
圖表91：AI訓練和推理企業格局
圖表92：AI訓練和推理算力需求
圖表93：AI訓練和推理存算一體探索現狀
圖表94：AI大模型市場概況
圖表95：AI大模型企業格局
圖表96：2025-2030年全球訓練側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表97：2025-2030年全球推理側算力需求測算（單位：個，億元，天，%）
圖表98：AI大模型概述
圖表99：AI大模型算力需求
圖表100：AI大模型存算一體探索現狀
圖表101：AIoT市場概況
圖表102：AIoT企業格局
圖表103：AIoT概述
圖表104：AIoT算力需求
圖表105：AIoT存算一體探索現狀
圖表106：AIGC（生成式人工智能）市場概況
圖表107：AIGC（生成式人工智能）企業格局
圖表108：AIGC（生成式人工智能）概述
圖表109：AIGC（生成式人工智能）算力需求
圖表110：AIGC（生成式人工智能）存算一體探索現狀
圖表111：存算一體技術應用市場戰略地位分析
圖表112：存算一體行業應用分布
圖表113：自動駕駛概述
圖表114：自動駕駛市場概況
圖表115：自動駕駛企業布局
圖表116：自動駕駛發展趨勢
圖表117：自動駕駛算力需求分析
圖表118：自動駕駛算力匹配現狀
圖表119：自動駕駛算存一體布局現狀
圖表120：工業制造概述

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