VPU，即 Video Processing Unit，视频处理单元，是专门面向 AI 场景优化设计的视频加速器 ，也是视频处理的 “超级大脑”。它内置视频编码加速专用功能模块，专为高效处理视频数据而生。与传统的 CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）不同，VPU 就像是一位专精视频处理的工匠，在视频编解码、视频流处理等方面展现出独特的优势。
从工作原理上看，VPU 的核心任务是视频编解码。编码，是将原始视频数据按照特定的编码格式（如 H.264、H.265/HEVC、VP8 等）进行压缩，把庞大的视频数据变小，方便存储和传输。解码则相反，是把压缩后的视频数据还原成可以播放的视频画面。例如，我们日常在手机上观看的在线视频，从视频网站服务器传输到手机的过程中，就经过了编码压缩；而在手机上播放时，VPU 负责快速解码，让我们正真看到流畅的视频内容。
在视频处理流程中，VPU 承担着关键的角色。当视频数据进入设备后，VPU 首先对其进行解码，将压缩的视频流转换为可处理的原始视频帧。接着，根据不同的应用需求，对这些视频帧进行一系列处理，如视频缩放、帧率转换、图像增强（去噪、去块效应、色彩调整等）。处理完成后，再根据自身的需求进行编码，以便存储或传输到别的设备。以视频监控系统为例，摄像头采集的视频数据实时传输到后端设备，VPU 迅速对其进行编码压缩，减少存储空间和传输带宽；当需要查看监控画面时，VPU 又快速解码，呈现出清晰的视频图像。
VPU 编解码芯片市场展现出强劲的发展势头，其规模持续扩张，增长态势十分显著。据 VMResearch最新调研多个方面数据显示，2023 年中国 VPU 编解码芯片市场出售的收益达到了 7456 万元 ，而预计到 2030 年，这一数字将飙升至 29006 万元，在 2024-2030 期间，年复合增长率（CAGR）高达 18.09%。从销量来看，2023 年中国 VPU 编解码芯片市场销量为 68800 颗，预计 2030 年将达到 383680 颗，2024-2030 年复合增长率（CAGR）为 27.19%。
如此迅猛的增长，背后有着诸多关键驱动因素。从技术革新角度而言，4K、8K 视频的普及浪潮，极大地提升了视频质量需求。这就要求 VPU 编解码芯片必须支持更高分辨率和更复杂的视频编解码格式，如 H.265、AV1 等。以 8K 视频为例，其分辨率高达 7680×4320 像素，是传统 1080P 视频像素数量的 16 倍，数据量呈几何倍数增长，只有性能强劲的 VPU 编解码芯片才能实现高效的编解码处理，确保流畅播放。
在应用场景拓展方面，短视频、直播、云游戏、AR/VR 等新兴应用场景如雨后春笋般涌现，对实时视频处理技术的需求呈现爆发式增长。以云游戏为例，玩家的操作指令需要实时反馈，游戏画面要以超低延迟传输到玩家设备上，这就依赖 VPU 编解码芯片快速处理视频数据，保障游戏的流畅性和实时交互性。倘若芯片性能不足，就会出现画面卡顿、延迟过高的问题，极度影响玩家体验。
在视频流媒体平台领域，VPU 编解码芯片堪称幕后英雄。以 YouTube 为例，每分钟有超过 500 小时的视频被上传 ，如此庞大的视频数据量，若采用传统的 CPU 软件转码，不仅效率低下，还会消耗大量的服务器资源，导致高昂的成本。而 VPU 编解码芯片的应用，使得转码效率大幅度的提高。谷歌自研的 Argos VCU 芯片，被大规模用于 YouTube 的视频转码处理任务中，相比传统服务器上经过优化的软件转码方案，带来了 20 到 33 倍的计算效率提升 。
这一效率提升背后，是成本的显著降低。在视频编码环节，VPU 芯片支持 H.265、VP9 和 AV1 等高效编码格式。这些格式相较于传统的 H.264 编码，能在相同视频质量下，将码率降低 30% - 50% 。这在某种程度上预示着更低的带宽需求，由此减少了流媒体平台的带宽租赁成本。同时，VPU 芯片的高性能、低功耗特性，使得服务器的能耗降低，进一步节约了经营成本。据估算，使用 VPU 芯片进行视频转码，能为流媒体平台节省约 30% - 50% 的成本。
对于使用者真实的体验的优化，VPU 芯片同样功不可没。在视频播放时，它能快速解码，实现流畅的播放体验，避免了卡顿和加载缓慢的问题。无论是在 4G 网络环境下观看高清视频，还是在 5G 网络下享受 8K 超高清视频，VPU 芯片都能确保视频的快速加载和流畅播放，让用户沉浸在精彩的视频内容中。
在远程医疗和在线教育领域，VPU 编解码芯片发挥着至关重要的作用。以远程医疗为例，在进行远程手术指导时，医生需要实时、高清地观看手术画面，以便准确地给出指导意见。VPU 编解码芯片的实时视频解决能力，能够保障低延迟和高分辨率的视频传输。它可以将手术现场的 4K 甚至 8K 高清视频，以极低的延迟传输到远程医生的设备上，使医生仿佛身临其境，能够清晰地看到手术的每一个细节，从而做出准确的判断和指导。
在在线教育场景中，VPU 芯片同样表现出色。在课堂直播时，老师的授课画面和声音需要稳定、流畅地传输给学生。VPU 芯片能快速处理视频数据，确保直播画面的清晰度以及流畅性，让学生能够专注地学习。同时，结合 AI 技术，VPU 芯片还能实现教育内容的智能化处理。例如，通过图像识别技术，自动识别老师书写的板书内容，并转化为电子文档，方便学生课后复习；利用语音识别技术，将老师的讲解转化为文字，为听力障碍的学生提供便利。
在安防领域，VPU 编解码芯片是智能监控系统的核心组件。安防摄像头需要 24 小时不间断地采集视频数据，并且要保证视频的清晰度以及流畅性。VPU 芯片可支持多通道高清视频的高效编解码，满足低功耗和长时间运行的需求。在一个大型商场的安防监控系统中，可能部署着成百上千个摄像头，这些摄像头每天产生的视频数据量巨大。VPU 芯片能快速对这些视频数据来进行编码压缩，将其存储在有限的存储空间中，同时确保在需要查看监控录像时，能快速解码，呈现出清晰的画面。
结合 AI 技术，VPU 芯片让安防监控实现了智能化飞跃。通过人脸识别技术，VPU 芯片可以实时识别监控画面中的人员身份，与数据库中的信息进行比对，一经发现可疑人员，立即发出警报。行为分析功能则可以对人员的行为进行监测，如检测到有人在禁止区域停留、奔跑等异常行为时，及时通知安保人员。据统计，采用 VPU 芯片的智能安防系统，能够将安防事件的响应时间缩短 50% 以上，大幅度的提升了安防监控的效率和准确性。
在游戏行业，尤其是云游戏领域，VPU 编解码芯片是实现低延迟高质量视频传输的关键。云游戏的原理是将游戏运行在云端服务器上，服务器将游戏画面编码成视频流，传输到玩家的设备上，玩家的操作指令再利用互联网传输回服务器。在这样的一个过程中，视频流的传输延迟直接影响玩家的游戏体验。VPU 编解码芯片以超低延迟支持高质量视频内容的实时传输，确保玩家享受流畅的游戏体验。
面对 4K、8K 等高分辨率画质需求，VPU 芯片优化了视频传输效率，减少带宽消耗。在玩一款大型 3A 云游戏时，若采用传统的视频解决方法，在大多数情况下要较高的网络带宽才可能正真的保证游戏画面的流畅性，而 VPU 芯片能够在较低的带宽下，实现同样的游戏画面质量，降低了玩家对网络带宽的要求。同时，VPU 芯片还帮助云游戏平台更好地分配和利用数据中心资源，提高了服务器的并发解决能力，使得更多的玩家可以同时在线畅玩游戏。
中国 VPU 编解码芯片市场目前呈现出较高的市场集中度，同时竞争也日益激烈。2023 年，中国市场前三大厂商 NETINT Technologies（镕铭微电子）、英特尔、AMD 占有大约 93.20% 的市场份额 。
NETINT Technologies（镕铭微电子）作为全球最早开始研发 VPU 芯片及其解决方案的公司之一，具有深厚的技术积累。其第一代 VPU 芯片 Logan 于 2019 年发布并量产，单芯片性能相当于 25 颗高端 X86 服务器 CPU 的解决能力，可大范围的应用于直播、安防监控、云桌面等高算力场景 。2022 年推出的第二代 VPU 芯片 Quadra，更是世界首款支持 AV1 编码格式的数据中心级硬件编码芯片，性能相当于 100 颗高端 X86 服务器 CPU，并与内置人工智能引擎结合，每秒可执行 18 万亿次 AI 计算操作，适用于 AI、VR、AR 和 AIGC 等视频场景，逐步提升了视频处理的智能化与效率。镕铭微电子的产品已在全球头部客户处大规模验证和应用部署，截至目前，已成功商业化部署数十万颗芯片，累计处理超一万亿分钟视频流。
英特尔凭借其在芯片领域的强大品牌影响力和研发技术实力，在 VPU 编解码芯片市场也占了重要地位。英特尔的芯片产品大范围的应用于各类计算机设备和数据中心，其在视频处理技术方面也不停地改进革新，能够为用户更好的提供稳定、高效的编解码解决方案。在服务器市场，英特尔的芯片被众多企业采用，用于视频流媒体平台的视频转码和处理，满足大规模视频数据的处理需求。
AMD 同样是行业内的重要参与者。AMD 在图形处理和计算领域拥有丰富的技术经验，其推出的 VPU 编解码芯片在性能和功耗方面表现出色。在游戏主机和高性能计算领域，AMD 的芯片为视频处理提供了强大的支持，助力游戏画面的高质量渲染和流畅播放。
随着市场的持续不断的发展，预计未来几年中国 VPU 编解码芯片行业竞争将更激烈。一方面，现有厂商会不断加大研发投入，推出性能更优、功能更强的产品。镕铭微电子正在研发第三代 VPU 芯片，芯片的性能、画质、AI 解决能力将会大幅度的提高 。另一方面，新兴企业和网络公司也可能凭借自身的技术优势和创造新兴事物的能力进入市场，如腾讯、字节跳动等网络公司都已着手自研视频处理芯片，这将进一步加剧市场竞争。
随着 4K、8K 视频的普及浪潮席卷而来，视频质量需求持续攀升，这无疑成为推动 VPU 编解码芯片技术升级的强大动力。4K 视频的分辨率高达 3840×2160 像素，8K 视频更是达到了 7680×4320 像素，如此高分辨率的视频，数据量呈几何倍数增长。为实现这些高清视频的流畅播放和高效传输，VPU 编解码芯片一定要具有支持更高分辨率和更复杂视频编解码格式的能力。
以 H.265 编码格式为例，相较于传统的 H.264，H.265 在相同视频质量下，码率可降低 30% - 50%，这在某种程度上预示着更低的带宽需求和存储成本。而 AV1 编码格式则是一种更为先进的开源编码格式，它在压缩效率上比 VP9 又提高了 30% - 40% ，能够在更低的码率下提供更高质量的视频。这些新型编码格式对 VPU 编解码芯片的性能提出了极高的要求，促使芯片厂商不断投入研发，提升芯片的解决能力和效率。
在实际应用中，视频流媒体平台是高清视频需求的重要推动者。像 Netflix 这样的全球知名流媒体平台，大量提供 4K 甚至 8K 分辨率的影视内容。为满足用户对高清视频的观看需求，Netflix 需要依靠高性能的 VPU 编解码芯片，对海量的视频内容做高效的转码和处理，确保在不同网络环境下，用户都能享受到流畅、高清的视频播放体验。
将深度学习、自然语言处理等 AI 技术与视频编解码相结合，正成为 VPU 编解码芯片技术发展的重要趋势，这一融合明显提升了视频处理的智能化水平。在视频编码过程中，借助 AI 技术，VPU 编解码芯片能够智能调节转码参数。通过对视频内容的分析，识别出画面中的关键元素，如人物、场景等，从而依据这一些元素的特点，动态调整编码参数，在保证视频质量的前提下，实现更高效的压缩，减少数据量。
AI 技术还能优化视频元数据处理。通过图像识别和自然语言处理技术，自动提取视频中的关键信息，如视频标题、描述、标签等，这些元数据对于视频的分类、检索和推荐至关重要。以抖音等短视频平台为例，VPU 编解码芯片结合 AI 技术，能快速分析视频内容，为每个视频生成准确的标签和描述，然后按照每个用户的兴趣和行为，精准推荐相关视频，极大地提升了使用者真实的体验和平台的运营效率。
多模态整合趋势也日益显现。VPU 编解码芯片开始与 AI 绘画、AI 写作等技术相结合，为用户更好的提供全新的内容生成与处理体验。在一些视频创作工具中，用户都能够通过输入文字描述，利用 AI 绘画技术生成相应的视频画面，再由 VPU 编解码芯片进行高效的编码处理，快速生成独特的视频内容。这种多模态整合的应用，打破了传统视频创作的局限，为内容创作带来了更多的可能性和创意空间。
在当今的技术发展的新趋势下，低延时和低功耗已成为 VPU 编解码芯片行业的核心需求，尤其在终端侧应用中，轻量化、高效能的 VPU 编解码芯片更具优势。以安防摄像头为例，它们常常要长时间不间断运行，并且对功耗有着严格的限制。低功耗的 VPU 编解码芯片能够降低摄像头的能耗，延长设备的常规使用的寿命，同时减少散热需求，降低设备的体积和成本。在一些电池供电的移动电子设备中，如无人机、智能巡检设备等，低功耗的 VPU 编解码芯片更是保证设备长时间稳定运行的关键。
边缘计算与云端视频处理的协同发展，为 VPU 编解码芯片开辟了更多的应用场景。在工业制造领域，通过在生产现场部署带有 VPU 编解码芯片的边缘设备，能够实时处理和分析生产线上的视频数据，如检测产品质量、监测设备正常运行状态等。这些边缘设备能快速对视频中的不正常的情况做出响应，如发现产品缺陷时，立即发出警报并停止生产线，避免大量次品的产生。同时，边缘设备还可以将处理后的关键数据上传到云端，进行进一步的分析和存储，实现生产数据的全生命周期管理。
VPU 芯片的开发之路布满荆棘，技术壁垒高耸林立。它需要高度专业化的芯片设计能力，这涉及到多个复杂且关键的技术层面。在编解码算法方面，随视频格式的一直更新和视频质量发展要求的持续提高，如从传统的 H.264 到更先进的 H.265、AV1 等编码格式，算法的复杂度呈指数级增长。AV1 编码格式在追求更高压缩效率的同时，对算法的优化和创新提出了前所未有的挑战，需要研发人员深入研究和不断探索。
高效硬件架构设计同样至关重要。要设计出能够高效处理海量视频数据的硬件架构，需要考虑数据处理速度、功耗、芯片面积等多方面因素。在数据处理速度上，要确保芯片能够在极短的时间内完成大量视频数据的编解码任务，满足实时性要求；在功耗方面，需降低能耗，以适应长时间运行和移动电子设备的需求；芯片面积则影响着成本和设备的集成度。
软件和硬件的深度协同优化也是难点之一。软件算法需要与硬件架构紧密配合，才能发挥出芯片的最佳性能。这要求软件研发人员和硬件设计人员密切合作，进行大量的调试和优化工作。以一款新的 VPU 芯片研发为例，在大多数情况下要花费数年时间，投入大量的人力和物力，不断攻克技术难题，才能实现技术的突破和产品的成功推出。
高性能 VPU 芯片的研发是一场资金与人才的 “豪赌”，需要大量的资产金额的投入和雄厚的技术人才储备。从资金角度来看，研发一款先进的 VPU 芯片，所需资金动辄数亿甚至数十亿。这些资金大多数都用在多个关键环节，设备购置方面，需要购买高精度的芯片制造设备，如光刻机、刻蚀机等，这些设备价格昂贵，一台高端光刻机的价格可能高达数亿美元。研发投入也是巨大的，包括研发人员的薪酬、研发材料费用、测试费用等。人才引进同样需要大量资金，为吸引行业内的顶尖人才，企业往往需要出示高额的薪资和优厚的福利待遇。
芯片行业对人才的依赖程度极高，核心人才的短缺成为制约行业发展的重要的条件之一。VPU 芯片研发需要的是既懂物理、化学，又精通电子工程、计算机科学等多学科知识的复合型人才。这些人才不仅要具备扎实的理论基础，还需要有丰富的实践经验。然而，目前这类高品质人才供不应求，人才市场之间的竞争激烈。未解决人才问题，企业一方面需要加强与高校、科研机构的合作，建立人才教育培训机制，提前储备人才；另一方面，要提供良好的工作环境和发展空间，吸引和留住人才。一些企业通过设立高额的人才奖励基金，对有突出贡献的研发人员给予重奖，以激励人才的创新和发展。
在全球科技竞争日益激烈的大背景下，中国政府格外的重视集成电路产业的发展，将其视为国家战略的重要组成部分，出台了一系列强有力的政策措施，为 VPU 编解码芯片行业的国产化进程提供了坚实的政策支持和广阔的发展机遇。
《新时期促进集成电路产业和软件产业高水平发展的若干政策》明确聚焦高端芯片、集成电路装备和工艺技术等关键核心研发技术，积极探索构建社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型制。这一政策的出台，为 VPU 编解码芯片行业指明了发展趋势，鼓励企业加大研发投入，突破技术瓶颈。《超高清视频产业高质量发展行动计划（2019 - 2022 年）》则着重支持面向超高清视频的 SoC 核心芯片、音视频处理芯片、编解码芯片等的开发和量产，为 VPU 编解码芯片在超高清视频领域的应用和发展提供了有力的政策保障。
这些政策涵盖了财税、投融资、研究开发等多个角度。在财税政策上，对合乎条件的集成电路企业给予税收减免优惠，如国家鼓励的集成电路线 纳米 (含)，且经营期在 15 年以上的集成电路生产企业或项目，第一年至第十年免征企业所得税 。这非常大程度上减轻了企业的负担，增加了企业的资金流动性，使其能够将更多的资金投入到研发和生产中。
投融资政策方面，国家大力支持重要的软件和集成电路项目建设，对合乎条件的集成电路企业技术进步和技术改造项目，中央预算内投资给予适当支持。同时，鼓励软件企业和集成电路企业加强产业资源整合，通过现有的创业投资引导基金等资金和政策渠道，引导社会资本设立创业投资基金，支持中小软件企业和集成电路企业创业。这为 VPU 编解码芯片企业的发展提供了多元化的资产金额来源，促进了企业的规模化发展。
在研究开发政策上，充分的利用多种资金渠道，加大对科学技术创新的支持力度，发挥国家科技重大专项的引导作用，全力支持软件和集成电路重大关键技术的研发。这激发了企业的创新活力，推动了 VPU 编解码芯片技术的慢慢的提升和创新。
在政策的全力支持下，中国 VPU 编解码芯片企业迎来了国产化的黄金机遇。企业纷纷加大研发投入，提升自主创造新兴事物的能力，努力推出具有自主知识产权的 VPU 芯片，降低对国外技术的依赖。一些企业在研发技术上取得了显著进展，如镕铭微电子的第二代 VPU 芯片 Quadra，变成全球首款支持 AV1 编码格式的数据中心级硬件编码芯片，展现了中国企业在 VPU 编解码芯片领域的技术实力和创造新兴事物的能力。随着国产化进程的加速，国内 VPU 编解码芯片的生态系统也在逐步完善，包括 Android/Linux 驱动兼容及产业链上下游整合等方面都取得了积极进展，为行业的可持续发展奠定了坚实的基础。
本报告关注全球与中国市场VPU编解码芯片的产能、产出、销量、销售额、价格和发展前途。主要探讨全球和中国市场上主要竞争者的产品特性、规格、价格、销量、销售收益以及他们在全球和中国市场的占有率。历史数据覆盖2020至2024年，预测数据则涵盖2025至2031年。
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