ob欧宝2021年，全球疫情仍在持续，对整个半导体行业的冲击依旧存在。尽管如此，公司管理层和全体员工始终秉持着“客户、质量、速度、创新、热情”的价值观，在产品研发、市场拓展、生态建设等方面都实现了稳步推进，全方位保障了公司2021年度的稳健发展。公司营业收入高速增长，2021年全年实现营业收入7.21亿元，比2020年同期增长57.12%。主要工作体现在以下几个方面：报告期内，公司持续加大产品研发力度。硬件方面，公司发布了基于第四代智能处理器微架构（MLUarch03）的推训一体思元370智能芯片及加速卡。软件方面，公司投入了大量的资源优化基础系统软件平台，统一的软件平台日臻完善。同时，新一代产品及智能驾驶芯片的研发也在有序进行，公司“云边端车”协同发展的战略得到了全面推进。思元370是寒武纪第三代云端产品，采用台积电7nm先进制程工艺，是寒武纪首款采用Chipet（芯粒）技术的人工智能芯片。思元370智能芯片最大算力高达256TOPS(INT8)，是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。同时，思元370芯片支持LPDDR5内存，内存带宽是思元270的3倍，可在板卡有限的功耗范围内给人工智能芯片分配更多的能源，输出更高的算力。思元370智能芯片采用了先进的Chipet芯粒技术，支持芯粒间的灵活组合，仅用单次流片就达成了多款智能加速卡产品的商用。公司目前已推出3款加速卡：MLU370-S4、MLU370-X4、MLU370-X8，已与国内主流互联网厂商开展深入的应用适配。MLU370-S4智能加速卡的功耗为75W，体积小巧、能效出色，可在服务器中实现高密度部署。具体而言，实测性能方面，MLU370-S4加速卡的性能平均接近市场主流70WGPU的2倍；能效方面，相较于同尺寸市场主流GPU，MLU370-S4处理相同人工智能任务的用电量可减少50%以上，将有力地帮助用户实现“双碳”目标。此外，MLU370-S4加速卡在视频编解码方面具有较强竞争力，相较于同尺寸GPU，可提供3倍的视频解码能力和1.5倍的视频编码能力。MLU370-X4智能加速卡为单槽位150W全尺寸加速卡。该加速卡的优势表现为高性能，可提供256TOPS(INT8)推理算力和24TFLOPS(FP32)训练算力，同时提供FP16、BF16等多种训练精度，配合全新的寒武纪基础系统软件平台，可充分满足推训一体人工智能任务需求。MLU370-X8则定位为训练加速卡，支持卡内和卡间的MLU-Link互联，大幅提升多卡训练时的性能。与市场主流同尺寸GPU相比，思元370系列加速卡在实测性能和能效方面均有一定优势，尤其在视觉、语音等场景的性能表现较为出色。报告期内，公司发布了全新推理加速引擎MagicMind。MagicMind支持跨编程框架的模型解析、自动后端代码生成及优化。MagicMind依托寒武纪基础系统软件平台上下游组件，完善了调试和优化工具链，在开放优化、调试能力上进行了持续完善。在MLU、GPU、CPU训练好的算法模型上，借助MagicMind，用户仅需投入极少的开发成本，即可将推理业务部署到寒武纪全系列产品，并获得颇具竞争力的性能。为解决人工智能业务场景灵活多变和极致性能的需求ob欧宝，公司进一步扩展了高性能计算库对图像处理以及自然语言处理的支持。基于第三代MLU硬件平台，全新一代推理软件平台能够在保障通用的前提下，在人工智能推理业务上获得更佳的性能。公司积极拥抱开源生态，研发了兼具高性能和通用性的训练软件栈，原生支持业界的开源框架Pytorch和Tensorfow，对两个框架都提供了完善的基础设施支持，包括原生Profier和原生的分布式训练支持，用户基于开源框架的模型代码可以快速完成迁移。公司针对常见人工智能应用场景，开发了高度优化的常用算子库，充分利用硬件的特性，例如流水优化，多核拆分策略等方式，以保证所有计算单元都能充分利用。在分布式系统领域，公司研发了多机多卡交互加速库CNCL，并在Pytorch和Tensorfow等开源训练框架上进行了深度适配，支持常规网络的数据并行训练，NLP大模型并行训练等业务。公司在该方向上掌握了细粒度流水优化、片上内存远程直接访问等关键技术，可以最有效利用存储、链路等资源；片上内存的远程直接访问实现了卡间数据的低延迟交互。深度适配CNCL的Pytorch和Tensorfow框架能够在不修改训练代码的情况下实现百卡大规模数据并行训练的亚线性加速，实现百亿级别网络的并行训练，可充分发挥大集群算力以完成大规模的训练业务。报告期内，公司设立控股子公司行歌科技，开展智能驾驶芯片的研发和产品化工作。行歌科技进行了独立融资，引入了蔚来、上汽及宁德时代300750）旗下基金等战略投资人。截至2021年12月31日，行歌科技已有超80名员工，约90%为研发人员。行歌科技根据汽车市场对人工智能算力差异化的需求，规划不同档位的车载芯片产品。规划中面向高阶智能驾驶的车载芯片将采用寒武纪在研的第五代智能处理器架构和指令集，支持寒武纪统一的基础系统软件平台。行歌科技依托寒武纪在智能芯片领域的技术积累和产品经验，在应用场景上与公司既有的云边端产品线紧密联动，有望成为车载智能芯片领域的重要厂商。报告期内，公司全体员工进一步加强市场开拓力度，深耕行业客户，加速场景落地。2021全年，公司营业收入达到7.21亿元，较上年同期增长57.12%，综合毛利率为62.39%，较上年同期基本持平。营业收入中，智能芯片及加速卡业务贡献收入2.15亿元，同比上年增长101.01%。在云端，公司始终紧跟芯片前沿技术，以点带面推动云端产品在更多标志性应用场景落地；在边缘端，公司抓住人工智能技术开始进入各传统行业的战略机遇期，通过高质量的产品和优质的服务取得了突破。报告期内，公司的云端产品线与互联网行业、金融领域及多个行业客户展开了合作，入围了国内头部通信运营商人工智能服务器集采名单，向上百家客户销售了产品。在互联网行业，公司与阿里巴巴等头部互联网企业的多个业务部门进行了深入合作。公司的云端产品思元370芯片及加速卡（MLU370-S4/X4/X8）在视觉、语音、图文识别等场景的适配性能表现超出客户预期，部分场景已经进入小批量销售环节。在金融领域，公司与多家头部银行进行了导入和适配。其中，MLU370-X4在招商银行多个业务场景的实测性能超过竞品，能够大幅提升客户的效率。此外，公司联合服务器厂商入围头部通信运营商2021年至2022年人工智能通用计算设备集中采购项目，迈出了向通信运营商行业拓展的第一步。在其他行业客户方面，公司持续发力拓展，加速场景落地，实现传统行业的AI赋能。截至目前，已经与智慧轨交行业、智慧畜牧行业、科研教育行业的头部企业开展紧密的合作，向上百家客户销售了产品。报告期内，公司的思元220智能芯片及加速卡实现出货量快速增长，实现收入1.75亿元，较上年同期显著增长741.10%，公司的思元220智能芯片及加速卡广泛运用于多家头部企业，成为了公司第一款年度出货量近百万片的产品。公司积极参与并成功中标昆山智能计算中心等项目，实现收入4.56亿元，较上年同期增长39.91%。近年来，公司已经陆续在西安沣东、珠海横琴、江苏南京、江苏昆山拓展了智能计算集群系统业务，国内的市场占有率处在第一梯队，过往项目经验对公司今后拓展其他区域的智能计算集群系统业务起到了良好的标杆作用。报告期内，随着公司产品销量的持续提升，更多用户使用公司的软硬件平台进行开发，公司生态建设初见成效。凭借过硬的技术能力，良好的服务意识，公司品牌的影响力持续增强。此外，公司重视产学合作，目前已有近百所高校开设了基于寒武纪软硬件平台的人工智能课程，助力生态建设进一步发展。报告期内，公司团队继续壮大，超过200名资深专家和年轻同事加入寒武纪，公司团队的战斗力得到显著提升。为吸引和留住优秀人才，公司通过实施《2021年限制性股票激励计划》，向641名符合授予条件的激励对象授予720万股限制性股票。相较于2020年实施的股权激励，本次激励计划覆盖面积更广，激励股份数量更充足，有效地将员工的切身利益与公司的发展进行捆绑，有利于提升核心团队的凝聚力与战斗力，为公司健康、持续、高质量发展提供强劲动力。公司自成立以来一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，以及为客户提供丰富的芯片产品与系统软件解决方案。目前，公司的主要产品线包括云端产品线、边缘产品线、云端产品线云端产品线目前包括云端智能芯片、加速卡及训练整机。其中，云端智能芯片及加速卡是云服务器、数据中心等进行人工智能处理的核心器件，其主要作用是为云计算和数据中心场景下的人工智能应用程序提供高性能、高计算密度、高能效的硬件计算资源，支撑该类场景下复杂度和数据吞吐量高速增长的人工智能处理任务。公司的训练整机是由公司自研云端智能芯片及加速卡提供核心计算能力，且整机亦由公司自研的训练服务器产品。公司的训练整机产品与智能计算集群系统业务的区别在于训练整机主要提供计算集群中的单体训练服务器，而不提供全集群搭建和管理服务，主要面向有一定技术基础的商业客户群体。边缘计算是近年来兴起的一种新型计算范式，在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力，一方面可有效弥补终端设备计算能力不足的劣势，另一方面可缓解云计算场景下数据隐私、带宽与延时等潜在问题。边缘计算范式和人工智能技术的结合将推动智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网等众多领域的高速发展。该产品线包括IP授权和基础系统软件平台。IP授权是将公司研发的智能处理器IP等知识产权授权给客户在其产品中使用。基础系统软件平台是公司为云边端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件（包含软件开发工具链等），打破了不同场景之间的软件开发壁垒，兼具高性能、灵活性和可扩展性的优势，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。从产业模式来看，集成电路企业主要包括IDM（垂直整合制造）、Fabess（无晶圆厂）、Foundry（代工厂）以及封装测试企业（OSAT），集成电路设计行业运营模式主要为其中的IDM模式和Fabess模式。公司自成立以来的经营模式均为Fabess模式，未曾发生变化，并将长期持续。公司专注于智能芯片的设计和销售，而将晶圆制造、封装测试等其余环节委托给晶圆制造企业、封装测试企业及其他加工厂商代工完成。公司主要通过向客户提供芯片及加速卡产品、训练整机、智能计算集群系统、IP授权及软件获取业务收入。根据中国证监会《上市公司行业分类指引》，公司属于“制造业”中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”，行业代码为“C39”。根据国民经济行业分类与代码（GB/T4754-2017），公司所处行业属于“软件和信息技术服务业”中的“集成电路设计”。随着当前人工智能技术普遍应用于日常生活和传统产业，对于底层芯片计算能力的需求一直在飞速增长，其增速已经大幅超过了摩尔定律的速度。例如在2021年，由Googe提出的SwitchTransformer网络及Facebook提出的DLRM12T网络，分别是2017年Googe提出的Transformer网络模型大小的7,600倍和57,000倍。人工智能运算常常具有大运算量、高并发度、访存频繁的特点，且不同子领域（如视觉、语音与自然语言处理）所涉及的运算模式具有高度多样性，对于芯片的微架构、指令集、制造工艺甚至配套系统软件都提出了巨大的挑战。公司的主营业务是各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品为云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器IP以及上述产品的配套软件开发平台。公司所研发的通用型智能芯片产品，具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，技术壁垒高但应用面广，可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景（如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习等）。与CPU、GPU等传统型芯片相比，通用型智能芯片能够更好地匹配和支持人工智能算法中的关键运算操作，在性能和功耗上存在显著优势。随着人工智能市场需求潜力逐步释放，通用型人工智能芯片未来将成为该市场的主流产品。根据市场调研公司Tractica的研究报告，人工智能芯片的市场规模将由2018年的51亿美元增长到2025年的726亿美元，年均复合增长率将达到46.14%。集成电路设计行业属于技术密集型行业，而智能芯片作为集成电路领域新兴的方向，在集成电路和人工智能方面有着双重技术门槛。通用型智能芯片及其基础系统软件的研发需要全面掌握核心芯片与系统软件的大量关键技术，技术难度高、涉及方向广，是一个极端复杂的系统工程。寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司，能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。公司凭借领先的核心技术，较早实现了多项技术的产品化。公司通过技术创新和设计优化，持续提升产品的性能、能效和易用性，推动产品竞争力不断提升。在报告期内，公司发布了基于第四代智能处理器微架构（MLUarch03）的推训一体思元370智能芯片及加速卡。与市场主流同尺寸GPU相比，思元370系列加速卡在实测性能和能效方面表现出一定优势，尤其在视觉、语音等场景的性能表现较为出色。此外，公司的基础系统软件平台相比前期版本也进行了优化和迭代。报告期内，公司发布了全新推理加速引擎MagicMind，该加速引擎支持跨编程框架的模型解析、自动后端代码生成及优化。MagicMind依托寒武纪基础系统软件平台上下游组件，完善了调试和优化工具链，在开放优化、调试能力上进行了持续完善。在MLU、GPU、CPU训练好的算法模型上，借助MagicMind，用户仅需投入极少的开发成本，即可将推理业务部署到寒武纪全系列产品，并获得颇具竞争力的性能。同时，在训练软件平台方面，公司研发了兼具高性能和通用性的训练软件栈，原生支持业界的开源框架Pytorch和Tensorfow，对两个框架都提供了完善的基础设施支持，包括原生Profier和原生的分布式训练支持，用户基于开源框架的模型代码可以快速完成迁移。公司通过不断的技术创新和设计优化，实现了产品的多次迭代更新。同时，产品性能的持续升级推动了公司核心竞争力的不断提升。自2016年3月成立以来，公司快速实现了技术的产业化输出，先后推出了用于终端场景的寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M系列智能处理器；基于思元100、思元270、思元290芯片和思元370的云端智能加速卡系列产品；基于思元220芯片的边缘智能加速卡。其中，寒武纪智能处理器IP产品已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中，思元系列产品也已应用于浪潮、联想等多家服务器厂商的产品中。此外，思元270芯片、思元290芯片还分别获得第六届世界互联网大会、世界人工智能大会颁布的奖项。思元220自发布以来，累计销量突破百万片。报告期内，公司与互联网、金融、运营商等多个行业客户展开了深入合作，边缘端产品得到了市场的认可。随着公司云边端产品线的日益完善，商业场景的逐步落地，公司口碑的不断积累，公司的市场地位迈上新台阶。随着公司近年来的快速发展，公司迭代推出多款智能芯片、处理器IP产品，通过提供优秀的产品性能、可靠的产品质量、完善的技术支持积累了良好的市场口碑，在业内的知名度不断提升。公司成立至今共获得多项荣誉：2017年12月，公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2018年全球人工智能企业100强”奖项；2018年11月，于深圳举办的第二十届中国国际高新技术成果交易会上，寒武纪1M处理器、思元100智能芯片、思元100加速卡三款产品连续斩获高交会组委会颁发的“优秀创新产品奖”；同月，公司上榜由美国著名权威半导体杂志《EETimes》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon60of2018）”榜单；2019年6月，公司入选《福布斯》杂志中文版颁布的“2019福布斯中国最具创新力企业榜”；2019年10月，思元270芯片获得第六届乌镇世界互联网大会“世界互联网领先科技成果奖”；2020年4月，公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2020ICDESIGNChina”奖项；2020年6月，公司获得胡润研究院“2020胡润中国芯片设计10强民营企业”荣誉称号；2020年6月，公司上榜《EETimes》评选的“2020年全球100家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon100）”榜单。2021年3月，公司上榜《EETimes》评选的“AI芯片公司(AICHIP)TOP10”榜单；2021年7月，公司的思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能加速器获得了由世界人工智能大会组委会颁发的SAIL之星奖。3.报告期内新技术、新产业300832）、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势近期，“东数西算”全面启动，将整合优化国内算力资源，为数字经济提供直接动力。根据中金公司601995）的研究报告，智能计算中心聚焦训练任务、强算力、低延时的特性与计算枢纽的功能定位切合，有望成为“东数西算”的重要组成部分，智能芯片作为智能计算中心的重要组成部分将迎来广阔的市场空间。云计算分为IaaS（“云”的基础设施）、PaaS（“云”的操作系统）和SaaS（“云”的应用服务）三层。IaaS公司提供存储、服务器、网络硬件，IoT提供了大量的端口用于数据收集。人工智能的信息来源由大数据来提供，物理载体通过云计算提供，5G降低了数据传输和处理的延时性。在5G、IoT、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下，无论数据储存在云端还是边缘，未来搭载智能芯片的计算载体数量都会迅速增长。近年来，基于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等技术的元宇宙受到业界重视，越来越多的高科技企业投入到元宇宙产业中。元宇宙连接了现实世界和虚拟世界，其中需要大量的智能算力用于生成逼真的虚拟场景和内容。在未来，随着元宇宙产业的进一步爆发，智能芯片作为元宇宙的重要计算平台，在云端、边缘还和终端都将快速增长。各类人工智能应用厂商如能在云、边、端三个领域进行协同开发和部署，将大幅节省开发成本并提升研发效率。从硬件及开发工具角度而言，低效的软硬件生态最终会被逐步淘汰，人工智能软件生态在云端、边缘端和终端将走向一体化，同时具备云、边、端芯片产品和生态开发能力的智能芯片企业会获得更显著的协同优势。随着人工智能与新能源汽车技术的发展，智能网联汽车行业正在快速崛起，汽车将逐渐演变成日常生活中常用的智能移动终端，需要搭载智能芯片来实现自动驾驶等智能化功能。在云端，智能计算集群将处理车端收集的海量数据603138），训练更高效的自动驾驶模型，再部署至车端。在边缘端，各类路侧单元通过各类传感器将采集到的数据推送到车端，帮助车辆获取更全面的周边环境信息。而在车端，高性能车载智能芯片基于车身传感器和路侧单元提供的数据，利用云端训练的高精度模型进行推理，帮助车辆进行实时的感知、融合、预测和规划控制，以实现更可靠、更安全的智能驾驶。未来，围绕着智能驾驶的云端、边缘和车端智能算力需求都将持续快速增长，云边端车也将互相促进，互相融合，并形成统一的生态。寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司，能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。产品得到了多个行业客户的认可。公司不直接从事人工智能最终应用产品的开发和销售，但对各类人工智能算法和应用场景有着深入的研究和理解，能面向市场需求研发和销售性能优越、能效出色、易于使用的智能芯片及配套系统软件产品，支撑客户便捷地开展智能算法基础研究、开发各类人工智能应用产品。通用型智能芯片及其基础系统软件的研发需要全面掌握核心芯片与系统软件的大量关键技术，技术难度大、涉及方向广，是一个极端复杂的系统工程，其中处理器微架构与指令集两大类技术属于最底层的核心技术。公司在智能芯片领域掌握了智能处理器微架构、智能处理器指令集、SoC芯片设计、处理器芯片功能验证、先进工艺物理设计、芯片封装设计与量产测试、硬件系统设计等七大类核心技术；在基础系统软件技术领域掌握了编程框架适配与优化、智能芯片编程语言、智能芯片编译器、智能芯片高性能数学库、智能芯片虚拟化软件、智能芯片核心驱动、云边端一体化开发环境等七大类核心技术。报告期内，公司在智能处理器微架构、智能处理器指令集方面取得了进一步升级，此次架构升级除了在编程灵活性、性能、功耗、面积等方面大幅提升了产品竞争力之外，针对新兴的智能算法重点应用领域，比如广告推荐系统、新兴自然语言处理算法等进行了重点优化，大幅提升了产品在相关领域性能的竞争力。同时，公司的基础系统软件平台相比前期版本也进行了优化和迭代。报告期内，公司发布了全新推理加速引擎MagicMind，该加速引擎支持跨编程框架的模型解析、自动后端代码生成及优化。MagicMind依托寒武纪基础系统软件平台上下游组件，完善了调试和优化工具链，在开放优化、调试能力上进行了持续完善。在MLU、GPU、CPU训练好的算法模型上，借助MagicMind，用户仅需投入极少的开发成本，即可将推理业务部署到寒武纪全系列产品，并获得颇具竞争力的性能。在训练软件平台方面，公司研发了兼具高性能和通用性的训练软件栈，原生支持业界的开源框架Pytorch和Tensorfow，对两个框架都提供了完善的基础设施支持，包括原生Profier和原生的分布式训练支持，用户基于开源框架的模型代码可以快速完成迁移。智能处理器微架构智能处理器指令集SoC芯片设计处理器芯片功能验证先进工艺物理设计芯片封装设计与量产测试硬件系统设计公司能为云端、边缘端、终端提供全品类系列化智能芯片和处理器产品，是同时具备人工智能推理和训练智能芯片产品的企业，也是国内少数具有先进集成电路工艺（7nm）下复杂芯片设计经验的企业之一。公司研发的寒武纪1A处理器是全球首款商用终端智能处理器IP产品，思元100（MLU100）芯片是中国首款高峰值云端智能芯片。思元290（MLU290）芯片是寒武纪首款云端训练智能芯片，采用了先进的台积电7nm工艺，在4位和8位定点运算下，理论峰值性分别高达1024TOPS、512TOPS。思元370（MLU370）芯片是寒武纪首款采用Chipet（芯粒）技术的人工智能芯片，是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。公司在智能芯片设计领域各项核心技术的先进性具体如下：公司自成立以来长期开展智能芯片架构研发工作，报告期内，公司基于前期技术积累，对智能处理器微架构进一步升级优化，公司推出了第四代智能处理器微架构（MLUacrh03），是国内外在该技术方向积累最深厚的企业之一。具体特点如下：①在计算单元方面，公司拥有32/16/8/4/1位定点、32/16位浮点（FP32/FP16）及类浮点等固定精度或混合精度的高能效运算器技术以及稀疏化运算器技术，可在严苛的功耗约束下，高效支持人工智能训练和推理任务中使用的二维/三维/高维卷积运算及各类矩阵张量运算；早在2017年，公司在国际上首次将稀疏运算器实用于大规模量产的商用智能处理器（寒武纪1A），引领行业的技术革新。在报告期内，公司针对基于人工智能领域等新兴的智能算法和应用场景，进一步优化了计算单元的处理效率，在不增加面积功耗开销的前提下，大幅提升了智能处理器的性能竞争力。②在访存优化方面，公司针对人工智能应用负载的数据特征和访存模式发展了一系列软件无感的访存带宽压缩技术；拥有混合式多级片上存储/片上缓存技术，能显著降低智能芯片访问DRAM的带宽需求、延迟和功耗；并且根据广告推荐系统等重点应用领域的访存特征进行了定制化优化，大幅提升了智能处理器在相关领域的访存效率。③在指令执行方面，公司掌握了标量、向量、矩阵、张量混合式指令流水线技术，拥有以变长张量为基本操作单元的计算访存分离式执行技术和计算访存低延迟同步技术。④在多核处理方面，公司掌握了适用于人工智能应用负载的多工通信片上网络技术，可同时支持多核间广播、多播、聚合和邻域交互，提升数据在多核间的复用性；并掌握了多核低延迟高并发协同技术，使多核/众核智能芯片在大规模人工智能计算任务上具有近线）智能处理器指令集指令集是处理器芯片生态的基石。公司是国际上最早开展智能处理器指令集研发的少数几家企业之一，报告期内，公司推出了第四代商用智能处理器指令集（MLUv03）。公司在云端、边缘端、终端三条产品线的所有智能芯片和处理器核IP产品以及基础系统软件均构建于公司自研的MLU指令集基础之上。MLU智能处理器指令集的技术特点如下：①包含控制指令、计算指令（标量、向量、矩阵和张量运算）、访存指令和通信指令等四大类数百条指令，全面覆盖主流智能算法的底层计算特征，针对人工智能应用负载的访存特征降低数据搬运的延迟和功耗，支持多个处理器核之间高效并发协作。②兼顾了硬件开销、计算访存能效和可编程性：易于在芯片硬件上实现，可充分发挥智能处理器高能效的优势，并同时具备出色的易用性和可编程性，方便程序员开发基础系统软件和上层应用软件。③全面支持机器视觉、语音处理、自然语言处理、推荐系统以及传统机器学习方法等高度多样化的人工智能处理任务，支持视觉、语音和自然语言处理相互协作融合的多模态人工智能任务，具备卓越的通用性和灵活性。④同一套指令集能够同时支持人工智能训练和推理任务，适用于云端、边缘端、终端不同场景不同类型的智能芯片，支撑公司构建云边端一体化、训练推理融合的基础系统软件平台和具有寒武纪特色的人工智能新生态。①在SoC架构方面，可根据芯片应用场景灵活搭配不同数量的智能处理器核和各类异构模块，并根据物理约束确定合适的片上互联结构；存储系统、控制处理器与智能处理器核紧密配合，从底层硬件角度支持云边端统一的编程模型、支撑云端智能芯片的虚拟化；通过成熟的QoS设计技术保障数据流量优先级和带宽均衡。②在访存接口方面，公司掌握多种DRAM协议接口的集成设计技术；通过多通道访存、数据包调度排序，预取缓存等相关技术，显著提升人工智能应用负载的有效访存带宽，降低访存延迟。③在高速片间互联方面，公司掌握高速串并收发器（SerDes）的集成设计技术，并针对多芯片互联场景设计寒武纪片间互联协议（CCLINK），大幅提升智能计算集群的可扩展性。④在SoC测试方面，掌握完整的可测试性设计（DFT）技术，包括扫描、内建自测试（MBIST）、良率分析、诊断等，在芯片设计阶段即为芯片的硅后测试和顺利量产打下坚实的基础。公司拥有成熟先进的处理器和SoC芯片功能验证平台，确保了智能处理器和SoC芯片逻辑设计按时高质量交付，有效保障了多款芯片产品的流片成功。具体技术特点如下：①在验证环境方面，公司拥有基于公共组件技术的图形化EDA验证环境自动生成器，以及跨EDA/FPGA/EMU平台的联合仿真技术。②在验证工程化管理方面，公司拥有完备的EDA验证管理平台，确保了大规模团队工程化交付管理的高效性。③在验证激励生成方面，公司研发了多核智能处理器随机指令发生器，可为智能处理器核以及SoC芯片的指令级验证自动生成并行度高、功能覆盖完备的指令流。④在验证参考模型设计方面，公司研发了多核智能处理器指令集模拟器，提供了功能级和可定制的时序级多核智能处理器访存和运算模拟，为智能处理器核以及SoC芯片的功能验证提供了合适的参考模型。公司是国内少数有7nm先进工艺下复杂芯片物理设计成功经验的企业之一，掌握了如下几个方面的关键技术：①在布局布线方面，公司拥有的切分层次技术和多模块复用技术可降低复杂模块物理设计难度，提升可支持的芯片设计规模。②在顶层时钟树设计方面，公司研发了专用算法，能准确平衡时钟绕线，提升芯片频率。③在快速时序收敛方面，公司研发的技术能调整物理设计各步骤之间的时序一致性，减少时序迭代次数，加速物理设计进程。④在能效优化方面，公司掌握的全局能效比提升优化技术能通过前后端的仿真迭代，针对各种芯片应用场景进行针对性的功耗优化。⑤在芯片良率优化方面，公司掌握了大型芯片电源网络可靠性的分析优化技术，有助于提高芯片产品的寿命。公司针对云端、边缘端和终端不同品类的芯片产品，积累并掌握了封装设计与量产测试的多项关键技术，有效支撑了思元100、思元220、思元270、思元290、思元370等多款处理器芯片的研发。主要核心技术包括：①在封装设计方面，公司针对云端芯片产品，掌握了多芯片封装设计和2.5D芯片封装设计技术，可大幅提升芯片集成度和内存带宽；针对终端与边缘端芯片产品，掌握了裸芯倒装焊芯片级封装设计技术，可提升芯片散热性能。②在量产测试方面，公司拥有完备的自动化量产测试硬件设计和仿真技术，掌握了晶片级和封装级的可靠性测试和失效分析能力，具备全流程的大规模量产管控能力、良率优化能力等。公司拥有成熟、全面的硬件系统设计能力，支撑基于自研芯片研发模组/智能加速卡、整机、集群等多样化的产品形态，具体技术特点如下：①在高速接口方面，公司拥有高速串行数据的系统级信号完整性设计和仿真技术，实现了高速SerDes信号在板级和系统间的可靠稳定传递。②在内存接口方面，公司拥有多种类型内存接口的系统级信号完整性设计和仿真技术，大幅提升了单个板卡系统具备的内存总线数量和速率。③在电源设计方面，公司拥有大功率供电的系统级电源完整性设计和仿真技术，保证硬件系统在各种业务模式下都能给予智能芯片充分的供电。公司能为自研云端、边缘端、终端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件和编程接口，公司自研的基础系统软件平台彻底打破了云边端之间的开发壁垒，兼具高性能、灵活性和可扩展性的优势，仅需简单移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片/处理器产品之上。公司在基础系统软件方面各项核心技术的先进性具体如下：公司在自有智能芯片产品之上研发的基础系统软件可支持各主流人工智能编程框架，包括TensorFow、PyTorch、Caffe、MXNet等。开发者可直接基于主流编程框架为公司云端、边缘端、终端各款智能芯片和处理器产品方便地编写应用，这显著降低了遗产代码迁移的成本，提升了人工智能应用开发的速度，是公司云边端一体化生态体系的核心保障。为了高效支撑各类人工智能编程框架，并针对公司芯片产品的特性拓展和优化已有的编程框架，公司掌握了如下关键技术：①该技术解决了编程框架高层算子和智能芯片底层MLU指令集间的语义匹配问题。其中，计算图融合技术通过基于规则的子图匹配融合多种不同类型的计算，能有效提升智能芯片对存储资源的利用率。②计算图并行技术通过算子间及算子内并行等方式充分利用智能芯片中充裕的并行计算单元。③数据布局优化技术能从软件视角有效缓解智能芯片的访存带宽压力，提升整体处理效率。④定点化训练技术通过自适应位宽量化机制实现了基于定点数据处理的人工智能训练，突破了传统浮点训练的性能瓶颈，可大幅提升智能芯片用于训练任务时的性能。公司是全球范围内最早研发智能芯片编程语言及其产品级编译器的企业之一。公司研发的BANG语言不仅支撑已有的以C/C++语言编写的智能应用到智能芯片的快速移植，还通过语言扩展进一步具备了对智能芯片的硬件特性进行精确描述的能力。具体而言，BANG语言通过提供多种存储类型来描述智能芯片的存储资源；通过提供同步及并行等操作来描述智能芯片的控制资源；通过提供多种数据类型以及计算原语来描述智能芯片的计算资源。BANG语言充分利用了智能芯片的硬件架构特性以显著提升智能算法执行时的性能，并可在不改变用户编程习惯的前提下适应未来新出现的智能算法，从系统软件角度赋予寒武纪系列智能芯片卓越的前瞻性和通用性。同时，基于BANG语言开发的算子及应用能在公司云端、边缘端、终端各款智能芯片和处理器产品方便地进行迁移，有力地支撑了寒武纪云边端一体化生态体系。公司研发了可将以BANG语言编写的程序编译成智能芯片底层指令集（MLU指令集）机器码的智能芯片编译器。公司在该方向上掌握了片内存储分配、自动软件流水、全局指令调度等一系列关键技术：片内存储分配实现了对片内各类存储资源的高效重复利用；自动软件流水实现了对并行计算资源的充分利用；全局指令调度实现了对存储和计算资源的均衡利用。优化后的编译器自动生成的机器码在性能上接近专家手工优化的代码，且开发效率提升了一个数量级以上，可大幅降低在智能芯片上做应用开发的门槛。人工智能领域常见的推理和训练任务可以解构并归纳抽象为数百个基本数学算子（如向量运算、卷积等）。公司在自有智能芯片上将这些基本数学算子预先作了高效实现ob欧宝，形成了一套覆盖面广、性能优异的高性能数学库。目前，公司开发的高性能数学库已经伴随着公司的处理器和芯片产品服务于过亿台智能终端和服务器设备。公司在该方向上掌握了自动模板匹配、算子深度融合、静态片上存储管理及多核架构自适应等一系列关键技术。其中，自动模板匹配实现了对复杂手工优化指令模板的精准匹配，提升了处理效率；算子深度融合实现了多类复杂算子的片上数据驻留与融合，大幅度降低了对片外访存带宽的需求；静态片上存储管理实现了对变长片上存储访问的最优分配，能够显著提升对片上存储空间的利用率；多核架构自适应使高性能数学库能快速适应硬件架构的多核扩展。基于上述关键技术，公司研发的高性能数学库具有较高的访存有效利用率及最终运行效率。公司针对寒武纪系列智能芯片研发的虚拟化软件，可以将物理上的单个智能芯片虚拟化为数量可配、规模可选且具有良好安全性和隔离性的虚拟智能芯片，以供多个虚拟机或容器同时使用。公司在该方向上掌握了异构资源共享、热迁移及容器支持等系列关键技术。其中，异构资源共享支持智能芯片上的计算、存储和编解码等多种异构资源的共享，可以有效提升资源利用率；热迁移可以突破传统虚拟化的瓶颈以支持灵活高效的任务迁移；容器支持则为数据中心提供了轻量级部署和集群管理方案的支撑。基于上述关键技术，公司所研发的虚拟化软件不仅能提供良好安全性和隔离性，还能保证服务质量，在各类人工智能应用负载上具有良好的虚拟化性能。公司研发的核心驱动程序是保证智能芯片在操作系统中高效运行的底层基础组件。公司在该方向上掌握了多内存模型管理、异步任务调度及高效数据拷贝等一系列关键技术。其中，多内存模型管理技术可以提升复杂异构架构下的内存访问效率；异步任务调度可以提升多任务处理的吞吐率；高效数据拷贝可以提升主机/设备间数据传输效率。基于上述关键技术的突破，公司研发的核心驱动可以支撑不同计算和存储架构下数据的高效传输和多任务的高效运行，以统一的用户接口支撑多种型号的智能芯片/处理器和各类型操作系统。公司研发的云边端一体化开发环境，为公司云边端系列芯片提供统一的软件开发工具链，支持程序员实现跨云边端硬件平台的人工智能应用开发，以“一处开发、处处运行”的模式大幅提升跨平台开发效率和部署速度。公司在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。截至2021年12月31日，公司累计申请的专利为2,526项，按照专利地域可分为：境内专利申请1,648项，境外专利申请636项，PCT专利申请242项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,463项，实用新型专利申请32项，外观设计专利申请31项。公司累计已获授权的专利为573项，按照专利地域可分为：境内专利448项，境外专利125项；按照类型可分为：发明专利514项、实用新型专利27项、外观设计专利32项。本期研发投入总额113,574.06万元，较上年同期增加36,746.03万元，同比增长47.83%。主要原因系：（1）职工薪酬增加：本期末研发人员数量由上期末的978人增加到1,213人，增幅24.03%；同时，因芯片设计人才稀缺，为吸引行业高端人才，稳定研发人才队伍，本年研发人员平均薪酬较上年同期也有所提升；（2）无形资产摊销及固定资产折旧增加：公司根据研发需求购置IP、EDA等无形资产以及研发设备等，导致无形资产摊销费用及固定资产折旧费用较上年同期增加。寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司，能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片高性能数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。公司在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。截至2021年12月31日，公司累计申请的专利为2,526项，按照专利地域可分为：境内专利申请1,648项，境外专利申请636项，PCT专利申请242项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,463项，实用新型专利申请32项，外观设计专利申请31项。公司累计已获授权的专利为573项，按照专利地域可分为：境内专利448项，境外专利125项；按照类型可分为：发明专利514项、实用新型专利27项、外观设计专利32项。公司董事长、总经理陈天石博士曾在中科院计算所担任研究员（正高级职称）、博士生导师，在人工智能和处理器芯片等相关领域从事基础科研工作十余年，积累了坚实的理论功底和丰富的研发经验，创办并领导公司在智能芯片方向快速跻身全球初创公司前列。公司在技术研发、供应链、产品销售等方面均建立了成熟团队，核心骨干均有多年从业经验。公司核心研发人员多毕业于著名高校或科研院所，拥有计算机、微电子等相关专业的学历背景，多名骨干成员拥有知名半导体公司多年的工作经历。公司员工中有81.03%为研发人员，77.00%的研发人员拥有硕士及以上学位，研发队伍结构合理、技能全面，有力支撑了公司的技术创新和产品研发。目前，公司已推出的产品体系覆盖了云端、边缘端的智能芯片及其加速卡、训练整机、处理器IP及软件，可满足云、边、端不同规模的人工智能计算需求。公司的智能芯片和处理器产品可高效支持机器视觉（图像和视频的智能处理）、语音处理（语音识别与合成）、自然语言处理以及推荐系统等多样化的人工智能任务，高效支持视觉、语音和自然语言处理等技术相互协作融合的多模态人工智能任务，可辐射智慧互联网、智能制造、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧医疗等“智能+”产业。基于前期的技术积累和产品优势，公司成立了控股子公司行歌科技，研发车载智能芯片。智能驾驶是一个复杂的系统性任务，除了车载智能芯片外，还需要在云端处理复杂的训练及推理任务，也需要边缘端智能芯片在路侧实时处理车路协同相关任务，在统一的基础软件协同下，能够实现更高的效率。公司是行业内少数能为智能驾驶场景提供“云边端车”系列产品的企业之一，有望在智能驾驶领域实现规模应用。公司凭借领先的研发能力、可靠的产品质量和优秀的客户服务水平，在国内外积累了良好的品牌认知和优质的客户资源。目前公司产品广泛服务于知名芯片设计公司、服务器厂商和产业公司，辐射互联网、云计算、能源、教育、金融、电信、医疗等行业的智能化升级，支撑人工智能行业快速发展。借助运营积累的客户基础，公司进一步提升了品牌认可度和市场影响力，上述优质客户的品牌效应也有助于公司进一步开拓其他客户的合作机会。同时，丰富的现有客户资源也为公司新产品的市场开拓提供了便利，可以实现多类产品的销售协同，产品的推出、升级和更新换代更易被市场接受，为公司的业务拓展和收入增长打下了良好的基础。随着公司近年来的快速发展，公司迭代推出多款智能芯片、处理器IP产品，通过提供优秀的产品性能、可靠的产品质量、完善的技术支持积累了良好的市场口碑，在业内的知名度不断提升。公司成立至今共获得多项荣誉：2017年12月，公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2018年全球人工智能企业100强”奖项；2018年11月，于深圳举办的第二十届中国国际高新技术成果交易会上，寒武纪1M处理器、思元100智能芯片、思元100加速卡三款产品连续斩获高交会组委会颁发的“优秀创新产品奖”；同月，公司上榜由美国著名权威半导体杂志《EETimes》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon60of2018）”榜单；2019年6月，公司入选《福布斯》杂志中文版颁布的“2019福布斯中国最具创新力企业榜”；2019年10月，思元270芯片获得第六届乌镇世界互联网大会“世界互联网领先科技成果奖”；2020年4月，公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2020ICDESIGNChina”奖项；2020年6月，公司获得胡润研究院“2020胡润中国芯片设计10强民营企业”荣誉称号；2020年6月，公司上榜《EETimes》评选的“2020年全球100家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon100）”榜单。2021年3月，公司上榜《EETimes》评选的“AI芯片公司(AICHIP)TOP10”榜单；2021年7月，公司的思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能加速器获得了由世界人工智能大会组委会颁发的“SAIL之星”奖。(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施报告期内，公司归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别为-82,494.94万元、-111,074.96万元，均为负值。截至2021年12月31日，公司经审计的母公司报表未分配利润为-133,454.88万元，合并报表中未分配利润为-211,585.71万元，母公司报表可供股东分配的利润为负值。公司尚未盈利主要是由于公司设计的复杂计算芯片需要持续大量的研发投入所致。公司为确保智能芯片产品及基础系统软件平台的高质量迭代，在竞争激烈的市场中保持技术领先优势，持续加大研发投入，积极引进优秀人才、保持公司研发团队稳定，报告期内研发费用增长幅度较大。同时，公司2020年底及2021年实施的股权激励计划，导致本报告期按归属期分摊的股份支付费用显著增加。此外，由于智能芯片的市场及下游应用场景正处于高速发展阶段，公司积极发力市场推广及生态建设，向客户提供高质量的服务，积聚品牌效应，销售费用有一定程度的增加。虽然公司尚未盈利且存在累计未弥补亏损，预计未来仍可能持续亏损，将存在短期内无法向股东现金分红的风险，将对股东的投资收益造成不利影响。但是，研发投入和对人才的股权激励是立足于企业长远发展而进行的投入，是支撑企业未来发展的基石。本报告期内，公司在市场开拓方面也取得了一定成绩，报告期内毛利总额为44,989.46万元，同比上一年度增长49.94%。未来，公司将进一步增强市场开拓力度，深耕行业客户，加速场景落地，以期尽快实现盈利。报告期内，公司实现营业收入72,104.53万元，相对于2020年度营业收入实现明显增长57.12%，尤其是边缘产品线产品、智能计算集群系统业务营收明显增长。公司未来能否保持持续增长，将受公司内外部因素的综合影响。外部方面，将可能受到宏观经济、行业发展及竞争态势、上下游产业发展等方面的影响。内部方面，将可能受到公司技术研发、市场推广、生态建设等方面的影响。公司管理层将结合最新行业发展和竞争态势，把握最新技术方向，提高技术研发及公司运营的效率，加大市场推广力度，夯实生态建设，以应对和降低相关风险。此外，由于公司的智能芯片研发需要大量投入以及股份支付在未来几年的摊销，未来一段时间，公司将存在持续亏损的风险。公司所处行业为技术密集型行业。公司掌握的核心技术及公司研发水平将严重影响公司的核心竞争力。公司是目前行业内少数全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司掌握的核心技术具有一定技术壁垒，关键核心技术处于行业的领先水平。但随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。未来，公司将不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的快速迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。（1）公司运营时间较短，业务结构和商业模式仍处于发展变化中，公司持续经营和未来发展前景存在不确定性的风险人工智能芯片技术处于发展的早期阶段，公司的业务结构、商业模式尚处于发展变化中，报告期内，公司边缘端产品思元220芯片及加速卡实现了近百万片销量的突破，云端产品线和智能计算集群系统业务同比上年也有较为稳定的收入贡献及增长，未来公司仍将推出新产品和新业务以适应人工智能应用和场景的不断变化。因此，公司未来在产品结构、客户结构、业务结构、商业模式等方面仍有可能发生较大变化。公司业务拓展及收入增长受到行业政策、国际政治经济环境、国内宏观经济形势、公司的市场开拓、市场竞争、新产品推出节奏、新产品比较优势、在手订单执行情况等多种因素的影响。如果上述因素发生不利变动，公司可能会面临累计未弥补亏损进一步扩大的情况，将对公司业务拓展、收入增长和公司持续经营及未来发展前景带来不利影响。2019年、2020年和2021年，公司前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为95.44%、82.11%和88.60%，客户集中度较高。若公司主要客户对公司产品的采购量大幅降低或者公司未能继续维持与主要客户的合作关系，将给公司业绩带来显著不利影响。此外，公司面临着新客户拓展的业务开发压力，如果新客户拓展情况未达到预期，亦会对公司盈利水平造成一定不利影响。公司将丰富产品矩阵以适应更多商业客户对智能计算的差异化需求，同时抓住人工智能技术开始进入各传统行业的战略机遇期，加大市场拓展力度，以逐步降低客户集中度。2021年，公司智能计算集群系统业务收入主要来源于昆山中标的智能计算中心项目，该项目占2021年公司营业收入的63.19%，较上年同期显著增长39.91%。公司智能计算集群系统业务的核心是公司自主研发的云端智能芯片和软件系统，具有较强的竞争优势。公司将依托“东数西算”的产业背景，借助前期集群业务的优良口碑，积极拓展市场以应对智能计算集群系统业务的可持续性增长风险。公司采用Fabess模式经营，供应商包括IP授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。2021年，公司向供应商采购芯片IP、EDA工具、晶圆及其他电子元器件等，公司与主要供应商保持了稳定的合作关系。其中，晶圆主要向台积电采购，芯片IP及EDA工具主要向Cadence、Synopsys和ARM等采购，封装测试服务主要向日月光、Amkor等采购，采购相对集中。由于集成电路领域专业化分工程度及技术门槛较高，部分供应商的产品具有稀缺性和独占性，如不能与其保持合作关系，公司短时间内难以低成本切换至新供应商。目前公司与主要供应商保持稳定、良好合作关系。公司将加强与产业链上下游厂商的合作，保持良好的沟通与互动，从而持续获取更好的服务支持。报告期内公司研发投入为113,574.06万元，比上年同期增长47.83%，占报告期内营业收入的157.51%，研发投入超过报告期的营业收入。为保持技术先进性和市场竞争力，公司将持续研发投入，可能将对公司的盈利产生较大影响。进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司进行了多次员工股权激励，2020年及2021年度公司分别发生股份支付费用1,185.81万元和20,988.61万元。报告期内，公司的综合毛利率处于较高水平，主营业务综合毛利率为62.39%，较上年减少3.03个百分点。主要由于：（1）为快速导入头部企业占领市场，边缘产品线毛利率低于其他产品线）本报告期边缘产品线销售规模迅速提升，收入占比较高。智能芯片行业的综合毛利将与国家政策调整、市场竞争加剧、全球供应链高度相关，未来，公司毛利率也存在下降的风险。公司主要产品毛利率主要受公司拓展新业务、产品售价、原材料及封装测试成本、供应商工艺水平及公司设计能力等多种因素的影响，若上述因素发生不利变动，可能导致公司毛利率下降，并进而影响公司的盈利能力及业绩表现。报告期末，公司应收账款账面净值为47,803.51万元，占当期末资产总额的比例为6.84%，比上年同期增长130.22%。随着公司业务规模的扩大，应收账款可能继续增加，若下游客户财务状况出现恶化，可能存在应收账款无法回收的风险，进而对公司未来业绩造成不利影响。近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。总体来看，人工智能芯片技术仍处于发展的初期阶段，技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。目前ob欧宝，英伟达在人工智能芯片领域仍占有绝对优势。当前，除寒武纪之外，在云端智能计算市场和边缘智能计算市场中，目前市场份额主要由英伟达等企业所占据；在智能计算集群系统市场，基于英伟达GPU产品的集群占据市场优势地位。与英伟达等集成电路行业巨头相比，公司存在一定竞争劣势。在产业链生态架构方面，公司自主研发的基础系统软件平台的生态完善程度与英伟达相比仍有一定差距；在产品落地能力方面，公司的销售网络尚未全面铺开，业务覆盖规模及客户覆盖领域需进一步拓展。公司采购部分境外IP、软件，主要通过美元进行结算。公司自签订采购合同至收付汇具有一定周期。随着公司经营规模的不断扩大，未来若人民币与美元汇率发生大幅波动，公司未能准确判断汇率走势，或未能及时实现结汇导致期末外币资金余额较高，将可能产生汇兑损失，对公司的财务状况及经营业绩造成不利影响。2021年全年，公司实现营业收入72,104.53万元，较上年同期增长57.12%。公司实现归属于母公司所有者的净利润为-82,494.94万元，亏损金额较上年同期扩大89.86%；归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润为-111,074.96万元，亏损金额较上年同期扩大68.61%。公司以“为客户创造价值，成为持续创新的智能时代领导者”为使命，以“让机器更好地理解和服务人类”为愿景，聚焦于人工智能芯片领域，为客户提供系列化的人工智能芯片产品与技术支持服务。未来公司将围绕自身的核心优势、提升核心技术，结合内外部资源，以自主创新为驱动，不断推动企业发展，围绕人工智能核心驱动力——计算能力，坚持“云边端车”一体化，坚持软硬件协同，为智能云计算、智能边缘、智能终端、智能驾驶等场景提供芯片及加速卡产品，矢志成为国际领先的人工智能芯片设计公司，服务全球客户。鉴于集成电路设计行业是人才、技术和资金密集型的行业，行业的发展受研发、技术和管理能力驱动，公司将密切关注中国及全球市场智能芯片需求，从产品定义、研发规划、资源整合、委外合作以及产业链协同等方面制定发展战略，进一步提升公司的核心研发能力、产品设计能力和市场地位，实现高速发展。公司管理层将在董事会的领导下，落实公司发展战略和规划，保持主营业务持续发展，继续加强研发创新投入力度，升级迭代新一代“云边端车”产品提升市场份额，加强生态建设。同时，重视人才引进与人才培养，优化人才结构，稳步提升公司核心竞争力。2022年，公司将继续增强市场开拓力度，深耕行业客户，加速场景落地。一方面，公司将依托“东数西算”等产业背景，并借助前期人工智能集群业务的优良口碑，积极拓展智能计算集群系统业务。另一方面，公司将持续推进云端产品在互联网客户、头部行业客户的销售，在赋能传统业务的同时，实现市场份额的突破。在边缘端，公司将稳固思元220芯片及加速卡在2021年取得的商业化成就，丰富不同场景的产品类型，抓住人工智能技术开始进入各传统行业的战略机遇期，通过研发技术和产品设计上的长期积累，以优质的产品、高质量的服务在边缘计算市场中再创佳绩。2022年，公司将持续研发投入。在硬件上，公司一方面将在原有技术之上升级迭代新一代智能芯片产品，丰富公司产品矩阵，以适应不同的人工智能应用场景；另一方面，控股子公司行歌科技将继续开展智能驾驶芯片的研发和产品化工作，以期在应用场景上与公司既有的云边端产品线紧密联动，在全球汽车市场电动化、智能化的深刻变革之中赢得一席之地。在软件上，公司将继续优化、迭代基础系统软件平台，加强“云边端车”软件生态的协同，减少客户的学习成本、开发成本和迁移成本，实现更广泛的编译环境，为客户提供跨平台、通用、易用的硬件产品做好全方位支持。从设立至今，公司一直将构建和完善生态建设和品牌形象作为公司长期的战略规划。2022年，公司将继续完善寒武纪开发者社区，陆续更新相关在线课程、应用方案、解决方案，调动开发者积极性，实现整个生态系统的健康持续发展。同时，公司将会继续加强与高校、科研单位的合作，助力人工智能人才的培养，分享人工智能应用开发和赋能的技术。此外，公司将通过向客户提供“云边端车”体系化的智能芯片和处理器产品以及完全统一的基础系统软件平台，以加速实现人工智能应用在各场景的落地，进而持续构建公司生态，树立公司品牌形象。2022年，公司仍将继续推动人才体系的健全和公司组织架构的优化。在人才体系的建设上，公司将坚持“以人为本”的人力资源管理理念，不断完善各项人力资源管理制度，稳定研发团队。同时，完善招聘渠道，持续引进顶尖研发人才加入公司，为实现公司的可持续发展奠定坚实的人才基础。同时，公司将根据具体情况对核心人才实施股权激励，将公司利益、个人利益与股东利益相结合，有效地激励核心人才。此外，公司将在组织架构和运行效率方面不断优化和提升。公司初步建立以目标导向、结果导向、效率导向的组织架构。明晰对市场、研发、销售等部门间的协作和分工，为公司战略目标的有效达成提供充分保障。
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