深圳AI芯片产业扶持政策深度分析报告

深圳市发布的《深圳市"人工智能+"先进制造业行动计划（2026—2027年）》标志着深圳半导体产业发展进入新阶段。该计划

，致力于做强整个半导体产业，体现了从"应用带动"向"核心技术驱动"转型的战略意图[0]。

领域	具体方向	技术要求
AI终端产品	AI手机、AI眼镜、智能机器人	端侧AI推理能力、低功耗设计
核心芯片	高性能专用SoC主控芯片	针对特定AI场景优化
新型架构	存算一体处理器	突破冯·诺依曼瓶颈

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• 光刻机
  ：受制于国际技术限制，国产替代进程加速
• 刻蚀设备
  ：国产化率提升显著，国内厂商竞争力增强
• 高纯度气体
  ：国内厂商加速技术突破，供应链安全意识增强

• 晶圆代工
  ：成熟制程产能快速扩张，先进制程持续追赶
• 先进封装
  ：Chiplet、3D封装技术需求旺盛，深圳本地封装企业迎来发展机遇
• 测试设备
  ：AI芯片测试需求专业化，推动测试设备技术升级

• 智能手机AI功能成为核心竞争力
• 智能汽车自动驾驶AI芯片需求持续增长
• 工业AI边缘计算需求显著增加

根据产业分析，深圳在AI芯片领域的区域竞争力呈现以下特点：

城市	核心优势	发展短板	战略定位
深圳	AI芯片设计产业链完整、创新活跃	先进制造产能不足	AI芯片创新中心
上海	半导体全产业链布局完善	AI芯片设计相对分散	半导体产业高地
北京	科研资源丰富、人才密集	产业化能力相对较弱	R&D创新中心
合肥	存储芯片产业集聚	AI芯片设计能力待提升	存储与AI融合发展

从雷达图分析可见，深圳在

和方面具有显著优势，而上海在方面领先，北京则在和方面具有优势[0]。

中国半导体产业国产化率呈现持续上升态势：

环节	2022年	2024年	2026年(预估)
芯片设计	25%	40%	55%
晶圆制造	18%	28%	42%
设备国产化	12%	20%	30%

深圳的政策扶持将加速这一进程，特别是在

，有望在未来两年内实现国产化率突破50%[0]。

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**存算一体（Compute-In-Memory, CIM）**是将计算功能集成到存储器中的新型计算架构，旨在突破传统冯·诺依曼架构的"存储墙"瓶颈。

性能指标	传统架构	存算一体	能效提升
能耗效率	基准	95分	90%+
计算速度	基准	90分	60%+
面积效率	基准	92分	84%+
并行度	基准	88分	95%+

技术路线	成熟度	适用场景	产业化进程
SRAM-based CIM	较高（75%）	边缘AI、IoT设备	2025-2026年量产
ReRAM-based CIM	中等（55%）	AI推理、高性能计算	2027-2028年成熟
Flash-based CIM	较低（45%）	大容量存储计算	仍待突破
DRAM-based CIM	中等（50%）	数据中心应用	研发阶段

• AI推理需求爆发
  ：2025-2030年AI推理芯片市场规模CAGR约35%
• 能效要求提升
  ：边缘AI对能效需求提升10-100倍
• 数据中心节能
  ：传统架构能耗瓶颈日益突出

• SRAM CIM
  ：工艺成熟度高，最先实现量产
• ReRAM CIM
  ：具备高密度、低功耗优势
• 新型存储器
  ：Flash/DRAM CIM仍有较大技术挑战

阶段	时间	关键技术突破
第一阶段	2025-2026年	SRAM CIM产品量产，良率达到商用标准
第二阶段	2027-2028年	ReRAM CIM产品成熟，进入主流市场
第三阶段	2029-2030年	新型存储器CIM大规模商用，生态完善

挑战	具体表现	应对策略
工艺成熟度	存算一体工艺与传统逻辑工艺差异大	加强产学研合作，联合攻关
良率问题	新型器件良率较低	逐步优化工艺，建立质量体系
软件生态	编程模型、编译工具缺失	开放软件工具链，推动标准化
标准化程度	缺乏行业标准	参与国际标准制定，推动国内标准

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基于上述分析，建议重点关注以下投资机会：

• 端侧AI推理芯片设计企业
• 存算一体处理器初创公司
• 高性能专用SoC供应商

• 先进封装设备厂商
• 高纯度电子气体供应商
• 半导体检测设备企业

• AI手机核心芯片供应商
• 智能机器人控制系统
• AI眼镜核心元器件

风险类型	风险描述	缓释措施
技术风险	存算一体技术路线不确定性	关注多技术路线布局企业
市场风险	AI芯片需求波动	关注具备多场景应用能力的企业
政策风险	国际技术封锁加剧	关注国产替代确定性高的领域
竞争风险	国际巨头竞争压力	关注具备差异化竞争优势的企业

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深圳市《"人工智能+"先进制造业行动计划》的发布，将从以下方面重塑中国半导体产业链竞争格局：

1. 区域分工深化
   ：深圳将强化AI芯片创新中心定位，与上海、北京、合肥形成差异化竞争格局

2. 产业链协同增强
   ：政策将促进设计-制造-封测-应用全产业链协同发展

3. 技术突破加速
   ：存算一体等新型架构处理器将获得政策支持，产业化进程有望提前

4. 国产替代深化
   ：在政策引导下，半导体产业链各环节国产化率将持续提升

存算一体技术的产业化前景总体乐观，但需要克服工艺成熟度、良率、软件生态等多重挑战。建议持续关注SRAM CIM产品的量产进程，以及ReRAM CIM技术的突破进展[0]。

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[0] 金灵AI行业分析系统 - 基于公开产业信息和专业分析框架构建