目 录
一、关于主营业务…………………………………………………… 第 1—7 页
二、关于融资必要性…………………………………………………第 7—19 页
三、关于研发支出资本化………………………………………… 第 19—53 页
四、关于存货……………………………………………………… 第 53—73 页
关于中科寒武纪科技股份有限公司
向特定对象发行股票申请文件的第二轮
审核问询函中有关财务事项的说明
天健函〔2022〕1870 号
上海证券交易所：
由中信证券股份有限公司转来的《关于中科寒武纪科技股份有限公司向特定
对象发行股票申请文件的第二轮审核问询函》（上证科审（再融资）〔2022〕278
号，以下简称审核问询函）奉悉。我们已对审核问询函所提及的中科寒武纪科技
股份有限公司（以下简称寒武纪公司或公司）财务事项进行了审慎核查，现汇报
如下。本说明中所列数据可能因四舍五入原因而与数据直接相加之和存在尾数差
异。
一、关于主营业务
根据首轮问询回复，(1)报告期内，公司各业务板块的收入和客户结构均发
生较大变化，客户集中度较高。(2)2022 年 1-9 月，公司边缘产品线的收入大幅
下降，边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化，公司短期内对边缘产品线的第
一大客户存在依赖。(3)报告期各期，公司智能计算集群系统的收入逐年增加，
主要来自 1-2 个规模较大的城市智能计算中心，较少存在单一客户持续建设智
能计算集群而连续大额采购的情况。(4)智能计算集群系统业务形成的应收账款
金额较大，且回款周期较长。截至报告期末，发行人对江苏昆山高新技术产业投
资发展有限公司的应收账款账面余额为 33,347.00 万元，已发生逾期。发行人
对无锡数据湖信息技术有限公司的应收账款存在逾期并单项计提坏账损失的情
形。
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请发行人说明：……(4)结合客户特点、对部分客户的应收账款已出现逾期
的情况等，分析智能计算集群系统业务应收账款的整体回款情况及回款风险，并
结合上述情况分析智能计算集群系统业务对发行人资产质量的影响；(5)对江苏
昆山高新技术产业投资发展有限公司应收账款的付款安排、信用政策及结算方
式，相关应收账款截至目前的回款情况，坏账计提是否充分。
请发行人结合上述问题进行针对性风险提示。请保荐机构核查并发表明确意
见。请申报会计师对(4)和(5)核查并发表明确意见。（审核问询函问题 1 第（4）、
（5）点）
(一) 结合客户特点、对部分客户的应收账款已出现逾期的情况等，分析智
能计算集群系统业务应收账款的整体回款情况及回款风险，并结合上述情况分
析智能计算集群系统业务对发行人资产质量的影响
(1) 应收账款整体回款情况
报告期各期末，智能计算集群系统业务形成的应收账款（含合同资产款项）
整体回款情况如下：
单位：万元
截至 2022 截至 2022 其中未回款部分
业务发 销售金额
客户名称 年 9 月末已 年 9 月末未 属于正常 属于逾期
生年月 （含税）
回款金额 回款金额 质保金 货款
江苏昆山高新技术产 2021 年
业投资发展有限公司 12 月
南京市科技创新投资 2020 年
有限责任公司 12 月
无锡数据湖信息技术 2020 年
有限公司 9月
珠海市横琴新区管理 2019 年
委员会商务局 12 月
西安沣东仪享科技服 2019 年
务有限公司 12 月
其他项目[注] - 3,677.97 2,748.87 929.10 19.92 -
合 计 - 123,091.79 79,823.23 43,268.56 3,772.95 38,586.43
[注] 其他项目中有 909.18 万元货款处于信用期内，且已于期后收回 57.34 万元
由上表可知，截至 2022 年 9 月末，报告期内公司智能计算集群系统业务形
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成的应收账款除无锡数据湖信息技术有限公司、江苏昆山高新技术产业投资发展
有限公司、西安沣东仪享科技服务有限公司等客户货款存在逾期未收回外，其他
项目主要货款均已收妥或仍处于信用期内。
(2) 逾期应收账款回款风险
截至 2022 年 9 月末，智能计算集群系统业务形成的已逾期应收账款回款风
险说明如下：
单位：万元
客户名称 客户特点 逾期金额 未回款原因 回款风险情况
江苏昆山高 该客户回款受当地
江苏昆山当
新技术产业 地方财政资金安排 其资金主要为当地财政资
地政府背景 33,347.00
投资发展有 影响，受疫情等因素 金，具有还款能力
企业
限公司 回款有所延迟
上市公司易
结合易华录披露的数据湖
无锡数据湖 华录与无锡 受宏观经济及疫情
项目公司运营风险，以及
信息技术有 当地政府共 5,174.63 等因素影响，该款项
公司与客户的多次沟通，
限公司 同成立的企 尚未如期支付
还款能力具有一定风险
业
公司与客户进行持续沟
西安沣东仪 西安西咸新 受宏观经济及疫情
通，积极推动款项回收，
享科技服务 区政府下设 64.80 等因素影响，该款项
预计应收账款无法收回的
有限公司 企业 尚未如期支付
风险较小
以上客户中，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司及无锡数据湖信息技
术有限公司应收账款预期金额较大。其中公司已与江苏昆山高新技术产业投资发
展有限公司就逾期货款支付安排多次沟通，根据访谈结果，江苏昆山高新技术产
业投资发展有限公司今年由于疫情因素，相关工作受到影响，同时付款受财政预
算和拨款计划影响，其需要收到财政拨款后进行支付，应收账款无法收回的风险
较小。无锡数据湖信息技术有限公司因运营风险存在一定的回款风险，公司已对
该笔应收账款按单项计提的方式计提 60%坏账损失。
(1) 对公司 2022 年 9 月末资产质量的影响情况
公司已按各逾期客户的实际情况对逾期应收账款计提了相应的坏账准备，具
体情况如下：
单位：万元
客户名称 2022 年 9 坏账准备 2022 年 9 月 坏账准备占
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月末逾期 计提方法 末已计提坏 2022 年 9 月
金额 账准备 末资产比
江苏昆山高新技
账龄 1 年以内，按照账龄组
术产业投资发展 33,347.00 1,667.35 0.28%
合 5%的比例计提了坏账准备
有限公司
无锡数据湖信息 账龄 2-3 年，按照单项计提
技术有限公司 60%的比例计提了坏账准备
西安沣东仪享科 账龄 1-2 年，按照账龄组合
技服务有限公司 10%的比例计提了坏账准备
合 计 38,586.43 - 4,778.61 0.80%
由上表可知，已逾期应收账款目前所计提的坏账准备占 2022 年 9 月末公司
总资产比重为 0.80%，对公司总资产质量影响较小。
(2) 对公司未来资产质量的影响评估
公司对资产账龄超过 1 年且同时满足单个交易主体单项应收账款余额超过
例超过 10%时，考虑对该等应收款项单项计提预期信用损失，具体计提比例为 1-2
年按 15%计提，2-3 年按 60%计提，3 年以上按 100%计提。
假设江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司货款逾期 1-2 年未收回（即假
设在未来 1 年内未收回）、逾期 2-3 年未收回（即假设在未来 2 年内未收回）、
逾期 3 年以上未收回（即假设在未来 3 年内未收回），无锡数据湖信息技术有限
公司逾期 3 年以上仍未收回（即假设未来 1 年未收回），西安沣东仪享科技服务
有限公司因金额较小暂不考虑其对公司资产的影响，模拟测算各逾期状态下应计
提的坏账准备以及占 2022 年 9 月末资产总额比情况如下：
单位：万元
未来 1 年未回 未来 2 年未回 未来 3 年未回
客户名称 款应计提的坏 款应计提的坏 款应计提的坏
末逾期金额
账准备 账准备 账准备
江苏昆山高新技术产业
投资发展有限公司
无锡数据湖信息技术有
限公司
合 计 38,521.63 10,176.68 25,182.83 38,521.63
占 2022 年 9 月末资产比 6.41% 1.69% 4.19% 6.41%
由上表可知，假设已逾期的智能计算集群系统业务形成的应收账款在未来 1
年内、2 年内及 3 年内未收回的情形下将使公司资产分别减少 1.69%、4.19%、6.41%，
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该应收账款未能及时收回对公司资产将造成一定影响。
(3) 对公司现金流的影响
使得公司经营活动产生的现金流量净额减少了 38,521.63 万元，而 2022 年 1-9
月期间公司经营活动产生的现金流量净额为-115,763.70 万元，由此可见上述货
款未能及时回款对公司经营活动产生的现金流造成了一定的影响。
综上所述，截至 2022 年 9 月末，报告期内公司智能计算集群系统业务形成
的应收账款除无锡数据湖信息技术有限公司、江苏昆山高新技术产业投资发展有
限公司、西安沣东仪享科技服务有限公司等客户货款存在逾期未收回外，其他项
目主要货款均已收妥或仍处于信用期内。已逾期的客户中除无锡数据湖信息技术
有限公司存在一定的回款风险外，其他客户逾期货款无法收回的风险较小。已逾
期应收账款截至 2022 年 9 月末所计提的坏账准备占 2022 年 9 月末公司总资产比
为 0.87%，对公司总资产质量影响较小，但未来如货款未能及时收回，对公司资
产及经营活动现金流将造成一定影响。
(二) 对江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司应收账款的付款安排、信
用政策及结算方式，相关应收账款截至目前的回款情况，坏账计提是否充分
截至本回复报告出具之日，公司已与江苏昆山高新技术产业投资发展有限公
司就逾期货款支付安排多次沟通，根据访谈结果，江苏昆山高新技术产业投资发
展有限公司今年由于疫情因素，相关工作受到影响，同时付款受财政预算和拨款
计划影响，其需要收到财政拨款后进行支付。
式，相关应收账款截至目前的回款情况
根据销售合同，双方有关信用政策及结算方式约定如下：
(1) 合同签订后 7 日内，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司应向寒武
纪支付合同总价款的 30%，即 15,267.47 万元；
(2) 产品验收合格后 90 日内，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司应
向寒武纪支付合同总价款的 65%，即 33,079.53 万元；
(3) 合同总价款的 5%，即 2,544.58 万元，作为尾款，江苏昆山高新技术产
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业投资发展有限公司应于产品质保期满后 7 日内向寒武纪支付。质保期为交付之
日起 40 个月。
截至本回复报告出具之日，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司已回款
所延迟。公司已与江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司已就逾期货款支付安
排多次沟通，根据访谈结果，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司今年由于
疫情因素，相关工作受到影响，同时付款受财政预算和拨款计划影响，其需要收
到财政拨款后进行支付。
提情况
江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司系当地政府背景企业，该客户回款
受当地地方财政资金安排、疫情等因素影响回款有所延迟（佳华科技、浪潮软件
等上市公司同样披露了因疫情等原因造成政府项目回款放缓）。公司已与江苏昆
山高新技术产业投资发展有限公司就逾期货款支付安排多次沟通，根据访谈结果，
江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司今年由于疫情因素，相关工作受到影响，
同时付款受财政预算和拨款计划影响，其需要收到财政拨款后进行支付。考虑该
部分货款账龄在 1 年以内以及客户特点和还款资金来源，公司根据坏账计提政策
按 3-12 个月 5%的比例计提了相应的坏账准备，坏账准备计提充分。
公司后续将及时关注该客户剩余款项的支付情况，结合当地财政资金安排情
况、实际收款金额、逾期金额以及逾期时间等综合评估该应收账款发生坏账的可
能性。如 2022 年末及期后未能获得回款，公司年底将按单项计提坏账损失的方
式对该笔应收账款计提坏账准备。
(三) 核查程序及核查意见
(1) 取得报告期各期公司智能计算集群系统业务的项目清单，了解各客户的
特点、付款信用期、实际回款金额以及已逾期的货款清单；
(2) 向管理层访谈了解部分客户的应收账款已出现逾期的具体原因以及回
款可能存在的风险情况；
(3) 按公司应收款项单项计提预期信用损失政策，模拟测算货款未能及时收
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回的情形下对公司资产质量的影响情况；
(4) 取得公司与江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司签署的销售合同，
了解双方的信用政策及结算方式、已回款金额，并对江苏昆山高新技术产业投资
发展有限公司相关人员进行了访谈；
(5) 了解江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司背景、货款逾期的原因及
逾期时间、剩余款项的支付情况，并根据公司应收账款坏账准备计提政策评估坏
账准备计提是否充分。
经核查，我们认为：
(1) 截至 2022 年 9 月末，报告期内公司智能计算集群系统业务形成的应收
账款除无锡数据湖信息技术有限公司、江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司、
西安沣东仪享科技服务有限公司等客户货款存在逾期未收回外，其他项目主要货
款均已收妥或仍处于信用期内。已逾期的客户中除无锡数据湖信息技术有限公司
存在一定的回款风险外，其他客户逾期货款无法收回的风险较小。已逾期应收账
款截至 2022 年 9 月末所计提的坏账准备占 2022 年 9 月末公司总资产比为 0.87%，
对公司总资产质量影响较小，但未来如货款未能及时收回，对公司资产及经营活
动现金流将造成一定影响；
(2) 公司已与江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司就逾期货款支付安
排多次沟通，根据访谈结果，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司今年由于
疫情因素，相关工作受到影响，同时付款受财政预算和拨款计划影响，其需要收
到财政拨款后进行支付，考虑该部分货款账龄在 1 年以内以及客户特点和还款资
金来源，公司根据坏账计提政策按 3-12 个月 5%的比例计提了相应的坏账准备，
坏账准备计提充分。如 2022 年末及期后未能获得回款，公司年底将按单项计提
坏账损失的方式对该笔应收账款计提坏账准备。
二、关于融资必要性
根据首轮问询回复，(1)报告期末，发行人货币资金余额为 229,835.92 万
元，银行理财为 160,708.31 万元。(2)上述资金具有明确用途，包括在研项目、
软件生态项目、拟年内立项的其他研发项目、在建工程(科研楼)、云端训练芯
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片产品额外备货、待执行股份回购所需资金、补充流动资金等。(3)不考虑本次
募投项目，公司目前仍有资金缺口 1,129.01 万元。
请发行人说明：(1)上述资金用途的具体内容、使用计划、测算依据，并结
合目前募投外相关项目相较于本次募投项目对发行人生产经营的重要性，分析
上述资金用途的必要性和紧迫性；(2)发行人在持有大额货币资金及银行理财的
情况下，本次融资的合理性和必要性。
请保荐机构及申报会计师核查并发表明确意见。（审核问询函问题 2）
(一) 上述资金用途的具体内容、使用计划、测算依据，并结合目前募投外
相关项目相较于本次募投项目对发行人生产经营的重要性，分析上述资金用途
的必要性和紧迫性
公司研发投入较大且目前仍处于亏损状态，现有货币资金及银行理财已有明
确的用途或使用计划。截至报告期末，公司货币资金余额情况以及相关资金使用
情况或预计使用情况详见下表：
单位：万元
项目 金额
货币资金余额 229,835.92
加：银行理财 160,708.31
减：已有明确用途的首发募集资金余额 73,596.98
新一代云端训练芯片及系统项目 25,871.55
新一代云端推理芯片及系统项目 19,498.28
新一代边缘端人工智能芯片及系统项目 28,227.15
减：在研项目投入资金 57,563.71
减：软件生态项目预计投入资金 63,180.00
减：拟年内立项的其他研发项目预计投入资金 43,000.00
减：在建工程（科研楼）预计投入资金 14,337.80
减：已认缴但尚未实缴的拟投入产业基金的资金 16,333.42
减：云端训练芯片产品额外备货预计所需资金 51,928.13
减：待执行股份回购所需资金 6,268.83
结余小计 64,335.36
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减：补充流动资金 63,991.33
结余总计 344.03
其中对于云端训练芯片产品额外备货所需资金，经谨慎测算，预计金额为
建工程（科研楼）、云端训练芯片产品额外备货、待执行股份回购所需资金、补
充流动资金等项目中资金使用情况及具体用途进行详细说明如下：
(1) 资金用途的具体内容
上表中的在研项目主要为面向高等级智能驾驶应用场景设计、研发高等级车
载智能芯片。该车载智能芯片将采用公司的第五代智能处理器架构和指令集，支
持公司统一的基础系统软件平台，并符合车规级芯片的高可靠性。该芯片可满足
未来智能汽车自动驾驶对较高能效智能计算能力的需求，实时处理多路车载传感
器数据，并基于感知结果进行建图定位、行为预测和路径规划。
(2) 资金的使用计划和测算依据
该 车载 类 芯 片项 目 在 研项 目预 计总 投 入 83,331.61 万 元， 目 前 已投 入
该项目的预计投入资金主要用于研发资产投入、产品开发费及其他研发相关
费用。其中，资产投资主要为服务器、仿真加速器以及各类研发生产过程中用于
辅助测试的硬件设备等设备的采购费用和 IP/EDA 的采购费用，系根据项目的实
际需求数量及市场平均采购价格估算；产品开发费主要为人员工资和产品试制费，
其中人员工资主要通过估算该项目实施期间内的全部研发人员投入数量以及平
均员工薪酬计算得出；产品试制费主要为公司产品的流片费用、相关材料费用及
封测费用。同时，考虑到项目研发进度和研发成本情况，公司会将个别非核心模
块的研发工作委托外部进行研发，相关支出以合同谈判价格为准。
未来本项目公司预计投入科目及对应的预计投入金额详见下表：
单位：万元
预计投入科目 预计投入金额
资产投入 16,587.10
人员工资 26,626.45
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产品试制费 11,885.93
委外设计费 2,047.88
其他 416.35
合 计 57,563.71
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
司当前主营业务持续良好发展的重要举措
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，车载智能芯片相关业务的
开展在应用场景上可以与公司既有的云边端产品线紧密联动，形成对既有业务的
有益补充，有利于拓展、完善公司产品生态，有助于公司云端产品在自动驾驶“车
云协同”应用场景的拓展。
市场的战略机遇，扩大在该领域的市场份额
随着智能网联汽车行业的快速崛起，目前已有多家国内外芯片设计企业加入
智能驾驶领域的市场竞争，既包括在行业内实现完整产品线布局的英伟达等行业
龙头公司，也包括国内新兴初创芯片设计公司或互联网企业等。部分企业已推出
相应的车载智能芯片，但普遍智能算力不足、软件通用性不强，无法支撑未来智
能驾驶在通用性和能效方面的需求。
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，
在该领域具备较强的技术实力和竞争优势。公司需要在智能驾驶芯片领域尚未形
成稳定市场格局的情形下，依托自身的技术优势，前瞻性地在车载智能芯片领域
进行布局。
(1) 资金用途的具体内容
公司作为芯片公司，软件平台生态的打造至关重要，公司从成立之日起就对
软件平台生态进行持续研发投入，有效支撑了公司“云边端”三条产品线各款产
品的客户交付和商业应用，已为开发者在公司芯片产品上开智能应用提供了功能
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较完整、普适性较好的软件开发平台，并形成了一定的开发者影响力。上表中的
软件生态项目为公司未来三年在已有软件平台生态基础上的持续投入。预计投入
资金系公司为各产品线迭代研发统一的软件开发平台，以及拓展软件开发平台影
响力所需的资金投入，其目标是为公司各产品线芯片产品的客户提供功能完备、
开发便捷、易于使用的统一软件开发平台，并通过不断迭代升级持续扩展其功能、
效率、易用性以及对新兴人工智能应用的良好支持，增加软件开发平台的用户粘
性，最终促进公司芯片产品市场份额的巩固和提升。统一软件开发平台由一系列
关键共性软件组件和模块（例如图编译引擎、算子库等）构成，可适配公司不同
产品线的芯片产品，帮助开发者便捷地在公司不同产品上开发各类人工智能应用。
由于人工智能领域的原创性算法和技术仍然在不断涌现，人工智能行业的应用场
景仍在不断推陈出新，公司芯片产品及其架构和指令集仍在持续提升扩展，公司
需要对统一软件开发平台进行长期持续的迭代研发和优化升级，才能让程序员、
开发者更高效便捷地在公司各款芯片产品之上开发人工智能应用、降低人工智能
应用开发的技术门槛，才能不断提升公司软件生态在人工智能开发者社区的影响
力，缩小与英伟达 CUDA 软件生态的差距，促进公司芯片产品获得更大的市场份
额。
(2) 资金的使用计划和测算依据
因软件生态项目主要为迭代研发软件开发平台所需的人员投入，参照公司预
计研发人员平均薪酬 70.2 万元/人年（基于 2021 年研发人员平均薪酬 60.88 万
元/人/年，取 65 万元/人/年作为基数，工资年增长率按 8%计算）和预期未来 3
年投入人数 300 人进行估算。
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
促进产品线协同发展的重要手段
公司软件生态的关键是各产品线统一的软件开发平台。体验良好的软件开发
平台可以降低人工智能应用的开发门槛，增强对开发者的粘性，对于人工智能芯
片的发展至关重要。统一的开发平台能进一步降低开发者的学习开销和开发代价，
实现在公司不同芯片之间的“触类旁通”，实现应用程序代码在公司不同芯片之
间的继承、复用和共享，扩大开发者社区影响力，构建以公司芯片产品为基础的
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软件生态。因此，除了保持业内领先的芯片研发迭代速度外，公司需要在统一软
件开发平台上长期投入，持续进行平台的迭代升级，不断完善公司一体化软件生
态，让客户可以更便捷高效地使用公司芯片产品。同时，公司不同产品线间的协
同高度依赖统一的软件生态。例如在智能汽车方向，车载自动驾驶芯片需要在汽
车上支撑高效实时的智能处理任务，而其中所必需的自动驾驶模型却是由云端芯
片在数据中心中训练而来；割裂的软件生态会急剧地增大自动驾驶模型在研发和
部署两个阶段之间所需的迁移开销，而统一的软件生态与芯片指令集体系却能避
免这类迁移开销。统一的软件生态使得不同芯片产品线之间“相得益彰”式的深
刻协同成为可能，这种协同将逐渐成为公司的核心竞争力，最终将促进公司在相
关市场获取更大的份额。
司软件生态，缩小竞争差距
英伟达是智能计算领域的领先者，其竞争优势不仅来自于优秀的芯片产品本
身，也来自于其成熟完善的 CUDA 软件平台生态。开发者在长期使用英伟达芯片
和 CUDA 软件平台的过程中逐步累积的开发经验、开发习惯和历史代码，以及开
源社区基于 CUDA 平台的众多开源代码资源，使得英伟达产品对于开发者具有相
当程度的粘性，在市场中占据了主要的份额，也为竞争者的市场拓展增加了难度。
CUDA 软件平台生态已成为英伟达公司在全球智能计算芯片市场的护城河，目前
仍在不断迭代升级。作为行业的后起之秀，公司必须高度重视和长期坚持对软件
开发平台的迭代研发和优化升级，缩小与 CUDA 软件平台生态的差距，才能获得
更多开发者的认可，逐渐积累出熟悉公司软硬件产品的开发者群体，为公司拓展
更多的客户资源。从公司多次优化升级软件开发平台的效果来看，客户进行智能
应用开发、迁移和调优的效率和效果均有显著提升，大幅提升了开发部署效率，
对于公司产品销售、业务拓展起到推动作用。
(1) 资金用途的具体内容
拟年内立项的其他研发项目为中档车载芯片研发项目。该项目是目前在研的
高档车载芯片项目向中档智能驾驶领域的扩展。目前，该项目已完成市场调研和
概念开发等工作，具体包括市场分析、规格定义、竞争力分析、成本分析、营收
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分析等，形成了立项报告，并拟于近日正式立项。立项后将具体开展芯片工程实
现。
(2) 资金的使用计划和测算依据
该车载类芯片项目预计总投入约 43,000 万元。资金的使用计划及资金的具
体用途详见下表：
单位：万元
预计投入科目 预计投入金额
资产投入 15,358.00
人员工资 16,986.00
产品试制费 9,676.00
委外设计费 500.00
其他 480.00
合计 43,000.00
项目投入资金主要用于研发资产投入、产品开发费及其他研发相关费用。其
中，资产投资主要为服务器、仿真加速器以及各类研发生产过程中用于辅助测试
的硬件设备等设备采购费用和 IP/EDA 采购费用，系根据项目的实际需求数量及
市场平均采购价格估算。产品开发费主要为人员工资和产品试制费，其中人员工
资主要通过估算该项目实施期间内的全部研发人员投入数量以及平均员工薪酬
计算得出。产品试制费主要为公司产品的流片费用、相关材料费用及封测费用。
同时，考虑到项目研发进度和研发成本情况，公司会将个别非核心模块的研发工
作委托外部进行研发，相关支出以合同谈判价格为准。
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
根据北京、上海、广州等主要城市的智能网联汽车发展规划，到 2025 年上
述城市全年新车产出中将有 70-80%的比例具备 L2 及以上的自动驾驶功能。公司
在行业调研中观察到，汽车厂商近期对面向 L2 至 L3 级别之间的中档自动驾驶功
能的中档车载芯片需求较为强烈，公司需要在较短的时间窗内开展中档车载芯片
的研发，抢占相关市场空间，完善公司“云边端车”布局。关于“云边端车”战
略，参见本题“1.在研项目资金使用情况及预计投入资金情况”中“（3）资金
用途的必要性和紧迫性”的回复。
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(1) 资金用途的具体内容
在建工程（科研楼）为公司目前在建的生态总部办公楼，主要为支持公司后
续技术和产品的研发工作。
(2) 资金的使用计划和测算依据
本在建工程项目公司预计总投资额为 17,222.26 万元，已投入金额 2,884.46
万元，待投入资金 14,337.80 万元。
具体投入情况如下：
单位：万元
项目 预计总投入金额 已投入金额 待投入金额
土地出让款 2,258.42 2,258.42 -
规划设计费 239.63 214.05 25.59
技术服务费 222.98 52.39 170.59
建安工程费 14,501.23 359.61 14,141.63
合计 17,222.26 2,884.46 14,337.80
注：在建工程总投资额仅为土地出让和毛坯楼的建设费用，不含楼体建成后的装修和设
备采购投入
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
该在建工程符合公司长期持续发展战略，目前该生态总部正处于建设进程中，
对资金需求较强，按预算计划预留资金份额是确保该项目的顺利推进以及实现公
司后续发展计划的重要保障。
(1) 资金用途的具体内容
寒武纪是智能芯片研发公司，产业生态对于智能芯片产品的商业化应用至关
重要，对公司产业链上下游进行投资是推广产业生态的重要手段。涌铧投资作为
知名的投资机构，且作为公司早期投资人之一，对于科技领域的投资有丰富的经
验，公司的全资子公司南京显生股权投资管理有限公司与其一起设立南京寒武纪
涌铧股权投资管理有限公司（以下简称“寒武纪涌铧”）。公司与寒武纪涌铧及
其他投资人，共同出资设立南京三叶虫创业投资合伙企业（有限合伙）（以下简
称“三叶虫创投”），并由上海涌铧投资管理有限公司担任基金管理人。
(2) 资金的使用计划和测算依据
第 14 页 共 73 页
三叶虫创投设立规模为 7 亿元，公司作为有限合伙人认缴三叶虫创投财产份
额的 2.98 亿元，占比 42.57%，因投资计划安排，截至 2022 年 9 月 30 日，实缴
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
三叶虫创投基金主要投向与寒武纪生态相关的项目或基金管理人判断有较
高财务回报预期的项目，助力公司的生态建设，增强公司的竞争优势。该资金为
公司对三叶虫创投已认缴尚未实缴的份额，未来公司需要根据三叶虫创投基金的
对外投资安排，向三叶虫创投增加实缴出资。
(1) 资金用途的具体内容
公司云端训练芯片产品额外备货主要为公司应对供应链产能紧张、产品交期
较长所制定的备货计划。
(2) 资金的使用计划和测算依据
未来三年公司流动资金需求测算金额为基于公司历史数据进行推算的金额，
考虑公司规划，额外备货金额为 51,928.13 万元。
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
上述资金主要用于公司云端训练产品未来 1-2 年内备货计划。
由于芯片生产制造的周期较长，且受全球产能紧张和供应链不稳定的影响，
公司需要提前备货确保及时向客户交付产品。云端训练芯片的生产制造涉及多个
外部供应链环节，如晶圆代工、封装测试等，每个环节都可能受供应链产能紧张
影响存在显著的交期波动。公司预期相关产品从预约产能到收到成品周期较长，
如遇供应链产能因素影响可能长至 12 个月。随着以互联网、自动驾驶为代表的
智能应用场景的持续发展，公司预期云端训练芯片和加速卡、智能计算集群等产
品在未来三年存在较大市场需求。考虑到互联网、自动驾驶、城市基础设施等行
业客户对于产品交期要求较高，公司应提前备货以确保及时向客户交付产品。
(1) 资金用途的具体内容
根据公司于 2022 年 4 月 9 日披露的《关于以集中竞价交易方式回购公司股
份方案的公告》（公告编号：2022-017），经公司第一届董事会第三十次会议审
第 15 页 共 73 页
议通过，同意公司使用自有资金通过集中竞价交易方式进行股份回购。
(2) 资金的使用计划和测算依据
本次回购资金总额不低于人民币 10,000 万元（含），不超过人民币 20,000
万元（含），回购期限为自董事会审议通过本次回购方案之日（2022 年 4 月 8
日）起 12 个月内。公司若按照回购方案下限 1 亿元进行回购，截至目前，公司
已累计回购股份使用资金 3,731.17 万元，待回购股份所需资金 6,268.83 万元。
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
公司本次回购方案回购的股份将全部用于员工持股计划或股权激励，未来公
司将根据实际情况在合适时机对员工进行股权激励。公司本次回购股份的实施，
有利于维护公司和股东利益，有利于建立完善公司长效激励机制，充分调动公司
员工的积极性，是公司吸引、留住优秀人才的有利手段，有利于促进公司健康可
持续发展。
(1) 资金用途的具体内容
公司尚处于计算芯片设计企业的发展初期，流动资金占用金额较大、占比较
高。随着存货和应收账款金额的提升，公司为保证研发投入的持续性和日常经营
的稳定性，需要对未来三年的流动资金缺口进行测算。
(2) 资金的使用计划和测算依据
补充流动资金测算的假设具体如下：收入方面，参考公司 2019 年至 2021 年
营业收入复合增长率 27.44%，假设未来三年收入年增长率为 25.00%，并以 2021
年营业收入为基准预测未来三年收入情况；经营性流动资产及经营性流动负债方
面，通过假设公司未来三年各项经营性流动资产及经营性流动负债占营业收入比
例与 2021 年一致进行预测。
单位：万元
占营业收 2022 年预 2023 年预 2024 年预
分类 项目 2021 年
入比例 计 计 计
营业收入 72,104.53 100.00% 90,130.66 112,663.33 140,829.16
应收票据及应收
账款
资产
预付账款 8,521.55 11.82% 10,651.94 13,314.92 16,643.65
存货 28,702.98 39.81% 35,878.73 44,848.41 56,060.51
第 16 页 共 73 页
合同资产 3,600.94 4.99% 4,501.18 5,626.47 7,033.09
经营性流动资产
合计
应付票据及应付
账款
预收账款 0.00 0.00% 0.00 0.00 0.00
负债 合同负债 23.00 0.03% 28.75 35.94 44.92
其他流动负债 0.06 0.00% 0.08 0.09 0.12
经营性流动负债
合计
流动资金占用额 67,138.44 - 83,923.05 104,903.81 131,129.77
流动资金需求增加额 - - 16,784.61 37,765.37 63,991.33
(3) 资金投入的必要性和紧迫性
芯片设计行业具有研发投入前置的特点，芯片设计公司往往需要充足的资金
确保技术和产品持续迭代升级以及核心团队的稳定。补充流动资金主要用于公司
日常运营管理，是公司业务持续稳定发展强有力的资金保障。
(二) 发行人在持有大额货币资金及银行理财的情况下，本次融资的合理性
和必要性
公司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。公司坚持“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优质芯片及加速卡产品。目前公司是
一家具备软硬件全栈系统能力的芯片设计公司，在前期积累了领先的核心技术优
势和研发实力，是极少数有能力、有潜力设计研发多产品线智能芯片并构建统一
软件生态的厂商。
构建和完善公司统一的软件生态是提升核心竞争优势、实现差异化竞争的重
要因素。只有基于更加完善、成熟的软件生态，公司才能缩小与行业领先企业的
差距，公司产品竞争力及市场份额提升才能实现更高的突破，因此公司将持续投
入资源为公司芯片产品打造更成熟、更具影响力的软件生态。车载智能芯片的开
展是对公司既有主营业务的有益补充，可以形成“云边端车”各业务线间的紧密
联动。一方面，车载智能芯片业务需要公司云端、边缘端产品的协同合作，进而
推动云端、边缘端产品的市场拓展；另一方面公司云端、边缘端产品优势和技术
能力又可以帮助车载智能芯片的研发和产品化工作。建设更成熟的软件生态、研
第 17 页 共 73 页
发车载智能芯片均是围绕公司主营业务所实施的必要且紧迫的项目，一旦错过发
展战略机遇期，公司可能需要花费更多时间、人力、资金等成本投入，而且面临
的市场竞争和生态竞争将更为激烈。
公司所处的人工智能芯片行业具有资金、技术和人才高度密集的特征。本次
募投项目是对公司既有主营业务的进一步演化，是站位于公司长期可持续发展角
度的必要之举。公司尚处于人工智能芯片企业发展初期，英伟达等竞争对手在产
品落地、软件生态等方面存在明显的竞争优势，每年在产品及技术研发方面投入
大量资金。公司在研发资金储备方面与英伟达等竞争对手有显著差距，且仍需在
芯片产品和软件生态方面保持投入以持续提升技术先进性及创新能力。根据测算，
公司目前资金规模不足以支持后续的大规模产品研发。公司需通过本次募集资金，
来解决未来对先进工艺下的云端芯片、稳定工艺下的边缘端芯片，及面向新兴应
用场景的通用智能处理器技术研发项目的资金需求，从而提升公司产品的工艺制
程及产品能效、开拓产品的应用场景，针对人工智能领域的新兴应用场景增加技
术储备。本次募集资金具有必要性及合理性。
(三) 核查程序及核查意见
(1) 查阅公司在研项目立项报告和拟年内立项研发项目的立项报告；查阅公
司定期报告和公告，核实公司在建工程项目情况和待执行股份回购所需资金情况；
验算公司云端训练芯片产品额外备货情况和补充流动资金测算过程；
(2) 查阅公司定期报告，了解公司中长期战略规划；向公司管理层和财务人
员了解公司日常运营资金需求，现有货币资金余额及使用安排等情况；查阅同行
业可比公司披露文件，了解同行业可比公司业务发展情况和产品研发情况。
经核查，我们认为：
(1) 公司现有货币资金及银行理财具有明确的资金使用用途和使用计划，相
关项目预计投入资金的测算过程合理、准确，均围绕公司主营业务展开，与本次
募投项目均对公司生产经营具有重要影响，上述资金用途具有必要性和紧要性；
(2) 公司研发投入较大且目前仍处于亏损状态，现有货币资金及银行理财已
有明确的用途或使用计划。公司尚处于人工智能芯片行业发展初期，仍需在产品
第 18 页 共 73 页
和软件生态方面投入大量研发以保持技术先进性及创新能力。公司需通过本次募
集资金，来解决未来对先进工艺下的云端芯片、稳定工艺下的边缘端芯片，及面
向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目的资金需求，从而提升公司产品
的工艺制程及产品能效、开拓产品的应用场景，针对人工智能领域的新兴应用场
景增加技术储备。本次募集资金具有必要性及合理性。
三、关于研发支出资本化
根据首轮问询回复，本次募投项目中的稳定工艺平台芯片项目预计资本化金
额为 70,852.62 万元。(1)研发支出资本化时点为 TR4 评审环节，该时点由项目
评审专家进行评审，表明项目已完成芯片的前端逻辑设计和后端物理设计，且完
成了产品的所有功能模块的前后端仿真验证，产品功能、性能、功耗等指标达到
项目预期，可以进入下一步流片及验证阶段。(2)该项目预计满足研发支出资本
化的五个条件。针对“完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行
性”，发行人认为项目系公司已有边缘产品思元 220 和报告期内已开始资本化
的边缘智能芯片研发项目 A 研发的边缘产品的升级和迭代。针对“无形资产产生
经济利益的方式”，发行人认为基于公司已有边缘产品出货量超百万片的市场表
现，该项目产品的市场空间及市场认可预期明确。(3)除边缘智能芯片研发项目
A 在 2022 年三季度进行研发支出资本化 1,452.89 万元外，发行人报告期内研发
投入全部费用化。(4)报告期内，公司研发费用分别为 54,304.54 万元、76,828.03
万元、113,574.06 万元和 94,909.66 万元，呈上升趋势。
请发行人说明：(1)报告期各期，研发投入的具体用途，是否形成研发成果，
是否应用于相关产品并形成收入；(2)项目 A、本次募投中的稳定工艺平台是否
为公司首次基于成熟技术及工艺形成的产品，与其他项目的研发支出资本化情
况存在差异的原因；(3)结合产品升级迭代的具体情况，说明本项目是否满足“具
有技术可行性”的资本化条件；(4)结合预计产品收入及销量情况，说明本项目
的研发成果的经济利益能否实现，是否满足“无形资产产生经济利益的方式”的
资本化条件，相关无形资产形成后是否存在减值风险；(5)发行人的研发支出资
本化时点及认定条件是否符合行业惯例。
请保荐机构及申报会计师核查并发表明确意见。（审核问询函问题 3）
第 19 页 共 73 页
(一)报告期各期，研发投入的具体用途，是否形成研发成果，是否应用于相
关产品并形成收入
公司的产品研发是高度复杂的系统工程，包含处理器架构、芯片、软件、硬
件板卡等一系列不可或缺的关键研发内容，并涉及共性基础技术的平台化研发以
及前后代技术的继承和扩展，因此公司的研发费用是按照基础共性技术（智能处
理器架构）、软件（基础软件软件-推理、基础系统软件-训练）、芯片（按不同
品类芯片划分）、硬件板卡（调试和使用芯片不可或缺的硬件载体）划分。每个
研发项目每年的研发成果不仅可以应用于同期的产品中，也可积累沉淀并应用于
更新的产品中。以智能处理器架构研发为例，公司 2019 年研发的第三代智能处
理器架构，应用于公司于 2019 年及 2020 年推出的思元 270、思元 220 及思元 290
产品中，同时又作为第四代智能处理器架构的研发基础。公司的新产品研发均充
分继承和利用了前代产品中积累的基础技术。
第 20 页 共 73 页
报告期各期，研发投入的具体用途，形成的研发成果，应用的相关产品情况如下：
形成的专
研发项目 研发目标 研发投入
主要研发成果 已应用的产品 是否形成收入 利、软件
（万元）
著作权
第二代云端训练
完善并推出了第五代智能处理器架构
持续提高智能处理器架构的先 芯片（研发中）、
和指令集，包含了能效更高的计算单元
智能处理器 进性，提高智能处理器的性能 第 四 代 云 端 推 理 否，未来量产后将
架构 和能效，为公司各产品线提供 芯片（研发中）、 形成收入
了系统访存效率和能效；形成了第五代
核心竞争力支撑 第一代车载智能
智能处理器基础技术群
芯片（研发中）
研发高档的云端芯片，芯片具
高档云端智 积累了新一代 CoWoS 封装设计技术，可 第二代云端训练 否，未来量产后将
备较高能效，适用于多样化的 20,046.57
能芯片 支持更大内存容量 芯片（研发中） 形成收入
人工智能训练任务 专 利 196
研发中档的云端芯片，芯片适 件 、软 件
中档云端智 用于多样化的人工智能推理应 研发了 GDDR6 集成设计技术，积累了相 第四代云端推理 否，未来量产后将 著作权 5
能芯片 用或者轻量级的训练任务，芯 应的 SI/PI 分析技术 芯片（研发中） 形成收入 件
片的能效具有竞争力
面向边缘智能处理低延时、低
完成了多异构处理器的边缘智能芯片
边缘智能芯 功耗以及部署环境的小尺寸要 第二代边缘智能 否，未来量产后将
片 求，研发低功耗、小尺寸的边 芯片（研发中） 形成收入
模块，提升能效、降低功耗
缘智能芯片
研发用于人工智能训练的加速 新款训练整机（研
硬件平台 测试新款训练整机并完善设计，进一步 否，未来量产后将
卡或训练整机，兼容业界主流 2,331.62 发中），也可用于
（训练） 积累了相应的 SI/PI 分析经验 形成收入
训练服务器板卡接口 智能计算集群
第 21 页 共 73 页
提供云边端一体化的推理应用 作为智能芯片及加
完成了推理引擎与人工智能编程框架
开发环境，支持跨云边端硬件 推理芯片和加速 速卡产品的不可缺
的集成；算子库算子数量持续增加，进
基础系统软 平台的应用开发；支持业界主 卡配套的基础系 少的配套组件，支
件（推理） 流人工智能编程框架，提供完 统软件（持续优 持智能芯片及加速
的算子；提升了推理引擎的软件成熟
备的开发、调试、性能调优工 化） 卡的应用、推广和
度，满足多领域多场景的商业应用需求
具链 销售
为 人 工智 能 训 练 任务 提 供 高 作为智能芯片及加
效、灵活的应用开发平台，提 研发了新一代训练软件平台，扩展了 训练芯片、加速卡 速卡产品的不可缺
基础系统软 升系统的效率；支持业界主流 FP19 等数据表示类型，支持训练算子 和整机配套的基 少的配套组件，支
件（训练） 人工智能编程框架，提供完备 融合，支持图编译优化技术、支持 IO 础系统软件（持续 持智能芯片及加速
的开发、调试、性能调优工具 融合，进一步提升了训练效率 优化） 卡的应用、推广和
链 销售
面向不同功耗规格、接口标准、
第二代云端训练
PCIe 加 速 部署场景，研发硬件加速卡， 否，未来量产后将
卡硬件产品 符合 PCIe 或其他业界主流标 形成收入
发中）
准，兼容主流服务器
研发车载智能芯片；芯片支持
研发了支持 ISO26262 标准的智能处理
各类智能驾驶算法及各类车载
车载智能芯 器技术，支持等级可达 ASIL-B；研发 第一代车载智能 否，未来量产后将
智能驾驶应用接口；芯片符合 17,438.42
片 了满足 AEC-Q100 车规级可靠性的封装 芯片（研发中） 形成收入
车规要求；在性能功耗等关键
技术，支持等级可达 Grade2
指标上具有竞争力
合计 96,362.54 / / /
研发项目 研发目标 2021 年
第 22 页 共 73 页
形成的专
研发投入
主要研发成果 已应用的产品 是否形成收入 利、软件
（万元）
著作权
持续提高智能处理器架构的先 完善并推出了第四代智能处理器架构 第三代云端推理
及指令集；进一步提升了能效；研发了
智能处理器 进性，提高智能处理器的性能 芯片思元 370、第 是，具体产品收入
架构 和能效，为公司各产品线提供 二代边缘智能芯 见下表
大幅减少算子执行时间；形成了第四代
核心竞争力支撑 智能处理器基础技术群 片（研发中）
研发高档的云端芯片，芯片具
高档云端智 研发了第二代云端训练芯片架构，可提 第二代云端训练 否，未来量产后将
备较高能效，适用于多样化的 22,555.93
能芯片 升主流训练任务运行时的计算效率 芯片（研发中） 形成收入
人工智能训练任务
研发中档的云端芯片，芯片适 专 利 279
实测验证了芯粒（Chiplet）技术，支
中档云端智 用于多样化的人工智能推理应 第三代云端推理 是，具体产品收入 件 、软 件
能芯片 用或者轻量级的训练任务，芯 芯片 见下表 著作权 2
第三代云端推理芯片思元 370
片的能效具有竞争力 件
研发了边缘双芯互联技术，支持在封装
面向边缘智能处理低延时、低
内或者板级将两个小算力的边缘智能
边缘智能芯 功耗以及部署环境的小尺寸要 第二代边缘智能 否，未来量产后将
片 求，研发低功耗、小尺寸的边 芯片（研发中） 形成收入
芯片，支持统一编址；研发 SoC 芯片的
缘智能芯片
多个关键组件模块
研发用于人工智能训练的加速 新款训练整机（研
硬件平台 设计了新款训练整机方案，单机可支持 否，未来量产后将
卡或训练整机，兼容业界主流 1,874.07 发中），也可用于
（训练） 数量更多的加速卡 形成收入
训练服务器板卡接口 智能计算集群
第 23 页 共 73 页
提供云边端一体化的推理应用 作为智能芯片及加
研发基于图编译技术的新一代推理引
开发环境，支持跨云边端硬件 推理芯片和加速 速卡产品的不可缺
擎 MagicMind，研发基于 MagicMind 推
基础系统软 平台的应用开发；支持业界主 卡配套的基础系 少的配套组件，支
件（推理） 流人工智能编程框架，提供完 统软件（持续优 持智能芯片及加速
具；算子库算子数量进一步增加，可支
备的开发、调试、性能调优工 化） 卡的应用、推广和
持自然语言处理模型的相关算子
具链 销售
为 人 工智 能 训 练 任务 提 供 高 作为智能芯片及加
提升训练算子库中的算子数量，显著提
效、灵活的应用开发平台，提 训练芯片、加速卡 速卡产品的不可缺
升了可支持的模型数量；算子库同时支
基础系统软 升系统的效率；支持业界主流 和整机配套的基 少的配套组件，支
件（训练） 人工智能编程框架，提供完备 础系统软件（持续 持智能芯片及加速
个 功 能 算 子 ， 可 支 持 PyTorch 和
的开发、调试、性能调优工具 优化） 卡的应用、推广和
TensorFlow 框架
链 销售
研发了单卡多芯的板卡设计和仿真技
面向不同功耗规格、接口标准、
术，单块 PCIE 板卡上支持多于一颗智 第三代云端推理
PCIe 加 速 部署场景，研发硬件加速卡， 是，具体产品收入
卡硬件产品 符合 PCIe 或其他业界主流标 见下表
形成了第三代云端推理芯片思元 370 列加速卡
准，兼容主流服务器
的系列加速卡
研发车载智能芯片；芯片支持
各类智能驾驶算法及各类车载
车载智能芯 完成了市场调研、产品规格定义；开展 第一代车载智能 否，未来量产后将
智能驾驶应用接口；芯片符合 1,952.66
片 产品立项和前期预研 芯片 形成收入
车规要求；在性能功耗等关键
指标上具有竞争力
合计 113,574.06 / / / /
研发项目 研发目标 2020 年
第 24 页 共 73 页
形成的专
研发投入
主要研发成果 已应用的产品 是否形成收入 利、软件
（万元）
著作权
依托思元 290 对第三代智能处理器架
持续提高智能处理器架构的先 第一代云端训练
构的扩展版本进行了实测，验证了扩展
智能处理器 进性，提高智能处理器的性能 芯片思元 290、第 是，具体产品收入
架构 和能效，为公司各产品线提供 三代云端推理芯 见下表
场景，开展第四代智能处理器架构及指
核心竞争力支撑 片思元 370
令集的性能分析，完成架构的初步设计
研发高档的云端芯片，芯片具
高档云端智 首次验证 2.5D CoWoS 封装技术；形成 第一代云端训练 是，具体产品收入
备较高能效，适用于多样化的 7,721.80
能芯片 了公司首颗云端训练芯片思元 290 芯片思元 290 见下表
人工智能训练任务
专 利 245
研发中档的云端芯片，芯片适
研发新一代片上总线，实现了片内数据 件 、软 件
中档云端智 用于多样化的人工智能推理应 第三代云端推理 是，具体产品收入
能芯片 用或者轻量级的训练任务，芯 芯片思元 370 见下表
术，支持双 Die 合封 件
片的能效具有竞争力
面向边缘智能处理低延时、低
研发了多异构处理器模块的 SoC 架构
边缘智能芯 功耗以及部署环境的小尺寸要 第二代边缘智能 否，未来量产后将
片 求，研发低功耗、小尺寸的边 芯片（研发中） 形成收入
网络技术
缘智能芯片
研发用于人工智能训练的加速 首款训练整机，也
硬件平台 积累了训练整机底板的 SI/PI 分析技 是，具体产品收入
卡或训练整机，兼容业界主流 2,523.15 可用于智能计算
（训练） 术；形成了首款云端训练整机 见下表
训练服务器板卡接口 集群
第 25 页 共 73 页
提供云边端一体化的推理应用 作为智能芯片及加
进一步迭代和优化了算子库，支撑了相
开发环境，支持跨云边端硬件 推理芯片和加速 速卡产品的不可缺
关的商业应用和实际部署；开展基于图
基础系统软 平台的应用开发；支持业界主 卡配套的基础系 少的配套组件，支
件（推理） 流人工智能编程框架，提供完 统软件（持续优 持智能芯片及加速
领域经典模型在公司芯片上的运行；算
备的开发、调试、性能调优工 化） 卡的应用、推广和
子库算子数量显著增加
具链 销售
为 人 工智 能 训 练 任务 提 供 高 作为智能芯片及加
效、灵活的应用开发平台，提 研发了第一代训练软件平台，基于算子 训练芯片、加速卡 速卡产品的不可缺
基础系统软 升系统的效率；支持业界主流 库、框架和数据交互等多模块解耦架 和整机配套的基 少的配套组件，支
件（训练） 人工智能编程框架，提供完备 构，获得了较好的软件栈通用性；研发 础系统软件（持续 持智能芯片及加速
的开发、调试、性能调优工具 了自适应精度的定点量化训练技术 优化） 卡的应用、推广和
链 销售
面向不同功耗规格、接口标准、
积累了相关板卡的 SI/PI 分析技术；形 第一代云端训练
PCIe 加 速 部署场景，研发硬件加速卡， 是，具体产品收入
卡硬件产品 符合 PCIe 或其他业界主流标 见下表
加速卡 速卡
准，兼容主流服务器
合计 76,828.03 / / / /
形成的专
研发项目 研发目标 研发投入
主要研发成果 已应用的产品 是否形成收入 利、软件
（万元）
著作权
第 26 页 共 73 页
第一代云端训练
芯片思元 290（基
持续提高智能处理器架构的先 完善并推出了第三代智能处理器架构
于扩展的第三代
智能处理器 进性，提高智能处理器的性能 和指令集，支持了自适应精度数据表示 是，具体产品收入
架构 和能效，为公司各产品线提供 类型，实现在同等算力下，功耗更低； 见下表
端推理芯片思元
核心竞争力支撑 形成了第三代智能处理器基础技术群
智能芯片思元 220
研发高档的云端芯片，芯片具
高档云端智 研发了公司首代云端训练芯片架构；积 第一代云端训练 是，具体产品收入
备较高能效，适用于多样化的 11,095.13
能芯片 累了 7nm 工艺制程物理设计经验 芯片思元 290 见下表 专 利 41
人工智能训练任务
件 、软 件
研发中档的云端芯片，芯片适 研发了多处理器核点对点数据交互和
著作权 26
中档云端智 用于多样化的人工智能推理应 广播技术，提升了芯片内部数据交互效 第二代云端推理 是，具体产品收入
能芯片 用或者轻量级的训练任务，芯 率；形成了第二代云端推理芯片思元 芯片思元 270 见下表
片的能效具有竞争力 270
面向边缘智能处理低延时、低 研发边缘 SoC 芯片架构技术，支持更多
边缘智能芯 功耗以及部署环境的小尺寸要 类型的外围接口；研发了 FC-CSP 的封 第一代边缘智能 是，具体产品收入
片 求，研发低功耗、小尺寸的边 装设计技术；形成了公司第一代边缘智 芯片思元 220 见下表
缘智能芯片 能芯片思元 220
研发用于人工智能训练的加速 首款训练整机，也
硬件平台 搭建了训练整机研发平台，包括原理图 是，具体产品收入
卡或训练整机，兼容业界主流 1,253.61 可用于智能计算
（训练） 设计平台、SI/PI 仿真平台等 见下表
训练服务器板卡接口 集群
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提供云边端一体化的推理应用 完成了人工智能编程框架与公司芯片 作为智能芯片及加
开发环境，支持跨云边端硬件 产品的后端适配；开发了视觉领域常用 推理芯片和加速 速卡产品的不可缺
基础系统软 平台的应用开发；支持业界主 算子；优化了算子库的性能，在部分模 卡配套的基础系 少的配套组件，支
件（推理） 流人工智能编程框架，提供完 型上取得了相比优化前数倍的性能加 统软件（持续优 持智能芯片及加速
备的开发、调试、性能调优工 速；进一步完善人工智能编译器和编程 化） 卡的应用、推广和
具链 语言 BANG 销售
为 人 工智 能 训 练 任务 提 供 高 作为智能芯片及加
效、灵活的应用开发平台，提 研发了分布式系统相关技术，在公司早 训练芯片、加速卡 速卡产品的不可缺
基础系统软 升系统的效率；支持业界主流 期产品型号上开展了前期验证；在框架 和整机配套的基 少的配套组件，支
件（训练） 人工智能编程框架，提供完备 方面，进行了 TensorFlow 和 PyTorch 础系统软件（持续 持智能芯片及加速
的开发、调试、性能调优工具 框架的初步适配验证工作 优化） 卡的应用、推广和
链 销售
面向不同功耗规格、接口标准、
掌握了高密度计算板卡的设计、仿真技 第二代云端推理
PCIe 加 速 部署场景，研发硬件加速卡， 是，具体产品收入
卡硬件产品 符合 PCIe 或其他业界主流标 见下表
准，兼容主流服务器
合计 54,304.54 / / / /
截至 2022 年 9 月末，公司商业化成果销售收入情况如下：
单位：万元
产品线 产品系列 2022 年 1-9 月 2021 年 2020 年 2019 年 累计收入
思元 100 - 865.68 1,395.16 7,915.40 10,176.24
云端产品线 思元 270 656.94 3,629.66 18,666.43 12,712.86 35,665.89
思元 290 9,102.20 27,217.95 7,869.03 - 44,189.18
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思元 370 11,691.98 11,316.94 - - 23,008.92
边缘产品线 思元 220 3,355.37 17,513.25 2,082.44 - 22,951.06
IP 及软件 IP 及软件 103.54 2,913.01 4,429.40 10,212.78 17,658.73
总计 24,910.02 63,456.50 34,442.46 30,841.04 153,650.02
注：因智能计算集群业务核心产品为公司云端产品线产品及相关平台软件，故将智能计算集群收入中该部分收入拆分后并入相应
云端产品线和 IP 及软件收入中，以直观体现商业化成果的收入情况
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(二)项目 A、本次募投中的稳定工艺平台是否为公司首次基于成熟技术及工
艺形成的产品，与其他项目的研发支出资本化情况存在差异的原因
封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺的项目
行资本化处理。研发项目 A 与拟建设的本次募投项目中“稳定工艺平台芯片项目”
均针对边缘智能芯片产品，其均为在前一代产品基础上进行升级迭代，其中项目
A 在思元 220 基础上进行升级迭代，稳定工艺平台芯片项目拟在思元 220 和项目
A 基础上进行升级迭代。
项目 A 与本次募投中的稳定工艺平台芯片项目是公司首次在架构、工艺、封
装、软件等方面均为在已成熟技术框架下的优化项目，不存在从零开始首次搭建
或研发的情况，不存在具有重大不确定性的重大技术突破或升级。
(1) 项目 A 在架构、工艺、封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺
项目 A 在架构方面采用成熟的第四代智能处理器指令集和微架构（公司于
因此本次项目 A 应用的处理器和芯片 SOC 架构均成熟稳定，不存在重大升级；在
工艺方面，项目采用的工艺制程为 12nm，公司此前已掌握和 12nm 属同一技术代
际的 16nm 工艺的设计能力，并成功应用于思元 100、思元 270、思元 220 产品，
同时公司亦掌握了更先进的 7nm 制程的设计能力，并已成功应用于思元 290、思
元 370 产品中，因此本次工艺为公司已经掌握的制程或者代际落后于已经掌握的
制程；在封装方面，项目采用的 FC-BGA 芯片封装设计技术为公司已掌握的成熟
技术，该技术此前已应用于思元 100、思元 270 产品；在软件方面，项目支持公
司已经有适配经验的 Pytorch、Tensorflow、Caffe 等框架，并基于公司成熟的
智能芯片编程语言 BANG、智能芯片编译器 BANG 编译器、智能芯片数学库 CNNL、
智能芯片核心驱动 CNDRV、云边端一体化开发环境等软件组件，针对边缘推理场
景进行优化适配，上述软件技术此前已成功应用于公司思元 220 等产品中，因此
项目 A 不存在软件从零首次搭建的情况。
(2) 本次募投中的稳定工艺平台芯片项目在架构、工艺、封装、软件等方面
均基于成熟技术及工艺
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本次募投中的稳定工艺平台芯片项目系公司基于成熟技术和工艺开展产品
在稳定制程下的工程实现。项目在架构方面，将采用成熟的第五代处理器架构和
指令集（公司于 2022 年研发出第五代架构和指令集并已应用于新一代云端产品，
该产品尚未发布），同时 SoC 芯片设计、处理器芯片功能验证相关技术均基于现
有的技术和平台进行迭代优化，不存在重大升级；在工艺方面，本次拟使用 7nm
至 28nm 的工艺技术，公司此前已掌握更先进的 16nm 和 7nm 制程工艺，并分别成
功应用于思元 100、思元 270、思元 220 产品以及思元 290、思元 370 产品中，
因此本次拟采用的工艺技术为公司已经掌握的成熟制程或者代际落后于已经掌
握的工艺；在封装方面，项目拟采用的 FC-BGA、FC-CSP 等成熟封装技术均为公
司掌握，并已分别成功应用于此前产品思元 100、思元 270 及思元 220 的技术；
在软件方面，项目拟使用的智能编程框架适配与优化、智能芯片编程语言、智能
芯片编译器、智能芯片数学库、智能芯片核心驱动、云边端一体化开发环境等技
术均已落地于公司之前的思元 100、思元 270、思元 220、思元 370 产品中，不
存在从零开始首次搭建的情况。因此本次募投中的稳定工艺平台芯片项目在架构、
工艺、封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺，不存在从零开始首次搭建或研
发的情况，不存在具有重大不确定性的重大技术突破或升级。
化情况存在差异的原因
项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目与其他项目的研发支出资本化
情况存在差异，主要体现为是否满足研发支出资本化条件“完成该无形资产以使
其能够使用或出售在技术上具有可行性”和“无形资产产生经济利益的方式，包
括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形
资产将在内部使用的，能证明其有用性”。
(1) 技术可行性
在判断研发项目对“完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可
行性”条件的满足性时，对于智能芯片项目，公司主要考虑关键技术是否成熟，
是否为技术的首次实现或者重大升级，具体包括：1)架构方面，考量项目的处理
器或者芯片 SOC 架构是否为公司首次研发；2)工艺方面，考量项目的工艺制程是
否比公司已采用过的工艺制程在代际上更为复杂先进；3)封装方面，考量项目的
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封装技术是否比公司已采用过的封装技术在代际上更为复杂先进；4)软件方面，
考量项目的主要软件平台是否由公司从零开始首次搭建。如上述条件均为否定，
则公司判断满足条件。
具体而言，项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目为公司在架构、工
艺、封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺的项目。而公司历史研发项目主要
为公司前期初代产品的研发和探索，具有一定不确定性，其在架构、工艺、封装、
软件等的一个或几个方面存在首次研发或使用的情况，如智能处理器架构是公司
首创、或芯片架构为公司首次研发，或先进封装为公司首次使用，或采用当时还
处于最前沿工艺制程、或软件栈从初始阶段搭建等，因此该等项目的研发最终效
果存在一定的不确定性。对比如下：
项目 架构 工艺 封装 软件
采用公司已经掌握且 采用公司已经掌握且
采 用 此 前 已 应 用 于思
此前已应用于思元 此前已应用于思元
元 370 产品中的第四代
项目 A 100、思元 270、思元 100、思元 270 等产品
智 能 处 理 器 指 令 集和
微架构，技术成熟稳定
制程 设计技术
公 司 已 掌 握 7nm 等
系列 FinFET 工艺下
开展复杂芯片物理
项目支持公司已经有
设计的一系列关键
采用公司已经掌握且 适配经验的 Pytorch、
技术。本项目拟采用
本次募投中 采 用 此 前 已 应 用 于新 此前已应用于思元 Tensorflow、Caffe 等
的稳定工艺 一 代 云 端 产 品 中 的第 100、思元 270、思元 框架，并基于公司成熟
术，其与之前思元
平台芯片项 五代架构和指令集，技 220 等 产 品 的 的智能芯片编程语言
目 术成熟稳定 FC-BGA、FC-CSP 芯片 BANG、智能芯片编译器
元 290、思元 370 等
封装设计技术 BANG 编译器、智能芯片
产品应用的工艺技
数学库 CNNL、智能芯片
术相同或者属于同
核心驱动 CNDRV、云边
一水平，或者更成
端一体化开发环境等
熟，相关风险较低
软件组件，上述软件技
采用第四代架构，基于 采用公司已经掌握且
公司首颗量产的使用 术成功应用于公司多
已 经 成 熟 的 第 三 代进 此前已应用于思元
思元 370 Chiplet 封装技术的 代产品中
行迭代，增强了数据表 290 产品的 7nm 工艺
芯片
示类型的支持。 制程
采 用 此 前 已 应 用 于思
公司首颗量产的使用
元 270 产品中的第三代 公司首颗使用 7nm 工
思元 290 CoWoS 封装技术的芯
处理器架构，技术成熟 艺制程的芯片
片
稳定
公司首颗边缘计算 SoC 采用公司已经掌握且 公 司 首 次 采 用
思元 220
芯片，在架构上也是公 此前已应用于思元 FC-CSP 封装技术
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司首颗采用 lpddr 内存 220、思元 270 产品的
接口的芯片，并首次提 16nm 工艺制程
供 较 为 丰 富 的 外 设接
口
公 司 首 次 采 用 支 持自 采用公司已经掌握且 采用公司已经掌握且
适应精度（支持自适应 此前已应用于思元 此前已应用于思元
思元 270
的 INT8、INT16 等精度） 100 产品的 16nm 工艺 100 产品的 FC-BGA 芯
架构的产品 制程 片封装设计技术
研发了智能芯片编程
语言 BANG、智能芯片编
公 司 首 颗 云 端 智 能芯 公司首颗量产的使用
公司首颗量产的使用 译器 BANG 编译器、智
思元 100 片，其 SoC 和片上网络 FC-BGA 封 装 技 术 的
架构属于首次研发。 芯片
能芯片核心驱动 CNDRV
等基础系统软件平台
因此，项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目满足“完成该无形资产
以使其能够使用或出售在技术上具有可行性”条件，而公司前期其他研发项目不
满足该条件。
(2) 无形资产产生经济利益的方式
在判断研发项目对“无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无
形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，
能证明其有用性”条件的满足性时，公司主要考量项目应用产品的市场空间是否
广阔，且是否明确得到市场认可的预期。如项目的应用空间广阔，公司类似产品
已获市场或预测项目产品将被市场广泛应用，则公司预期通过产品销售，能够获
取明确的经济利益，即公司判断项目满足条件。
具体而言，项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目均为对边缘智能芯
片产品的升级迭代。项目 A 研发的产品主要面向智能物联网等领域的中小算力市
场。该市场与思元 220 均面向智能物联网领域，鉴于思元 220 产品已实现规模出
货，累计出货量超百万片，产品已获得市场头部客户的验证与认可，因而项目 A
研发的产品在该等客户处的导入具有较强确定性，预计产品面向市场可实现规模
化销售，从而为公司带来收入利益。
本次募投中的稳定工艺平台芯片项目研发将应用于迭代优化的边缘智能芯
片产品，产品主要面向边缘服务器、工控机、机器人、智能电视等市场，相关领
域具有稳定且广阔的市场容量，具体见本题回复之“（四）1.结合预计产品收入
及销量情况，本项目的研发成果的经济利益能够实现，满足“无形资产产生经济
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利益的方式”的资本化条件”。在市场拓展上，公司基于现有边缘产品，采用外
挂智能芯片或加速卡的方案，已成功导入了边缘服务器、工控机等相关领域的行
业客户中，例如在边缘服务器方面，公司的智能芯片已经应用于国家电网、铁路
总公司等国内相关领域的关键客户；在智能工控领域，公司基于现有的加速卡产
品，已经与包括宁德时代在内的智能制造产业链客户开展深度适配；在机器人、
智能电视等领域，公司亦与相关上下游企业建立了联系，基于对相关需求的深入
调研形成了初步的方案。因此稳定工艺平台芯片项目产品推出后，预计可面向市
场实现规模化销售，从而为公司带来收入。
在公司历史上其他研发项目中，研发的产品具有前瞻性强的技术特征，产品
的应用市场也处于早期阶段，尚无产品大规模出货的成熟市场经验，客户开拓处
于探索过程，项目研发的产品在市场中的预计应用程度和出货情况难以确定，实
现收入情况具有不确定性，因而产生经济利益的方式具有不确定性。
因此，项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目满足“无形资产产生经
济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自
身存在市场，无形资产将在内部使用的，能证明其有用性”条件，而公司前期其
他研发项目不满足该条件。
(三)结合产品升级迭代的具体情况，说明本项目是否满足“具有技术可行性”
的资本化条件
思元 220 是公司首颗边缘计算 SoC 芯片，采用异构多处理器架构，首次采用
lpddr 内存接口，并集成多个复杂接口，相比公司之前的芯片存在较大升级；在
封装技术方面，思元 220 首次采用 FC-CSP 封装技术，亦是较为重要的技术突破。
在市场方向上，思元 220 是公司面向边缘智能芯片市场推出的首款产品，项目研
发阶段在技术适配和市场导入存在一定不确定性。思元 220 在推出市场后，产品
性能逐步得到市场认可，2021 年以来广泛运用于多家智能物联网领域头部企业，
实现较大规模出货，出货量已超百万片。
公司正处于研发阶段的边缘智能芯片研发项目 A 在架构、工艺、封装、软件
等方面均基于成熟技术及工艺，不存在从零开始首次搭建或研发的情况，不存在
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具有重大不确定性的重大技术突破或升级，详见本题回复之“（二）1.（1）项
目 A 在架构、工艺、封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺”。
项目 A 是在思元 220 基础上进行的升级迭代，主要为产品能力的进一步增强。
项目 A 在技术上较现有技术不存在重大突破。具体而言，产品较思元 220 集成度
更高，即产品集成了更多扩展功能和接口，能够拓展公司在边缘计算领域可触达
的应用场景，并有效降低客户的系统 BOM 成本，从而产品具有更强的市场竞争力。
TR4 评审报告，表明项目已完成芯片的前端逻辑设计和后端物理设计，且完成了
产品的所有功能模块的前后端仿真验证，产品功能、性能、功耗等指标达到项目
预期，项目执行风险可控，可以进入下一步流片及验证阶段。因公司业务具有技
术与研发投入密集、更新迭代速度快等特点，为避免泄露商业秘密，公司项目评
审专家主要为内部人员，未聘请外部专家参与公司内部评审工作。基于项目 A 已
通过 TR4 评审且满足研发支出五个资本化条件，公司对其后的研发支出进行资本
化处理。
综上，项目 A 已满足“完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有
可行性”的条件。项目 A 对应芯片产品已于 2022 年 10 月回片，测试工作进展顺
利。
公司本次募投项目稳定工艺平台芯片项目拟在思元 220 和项目 A 基础上进行
边缘芯片产品的升级迭代。稳定工艺平台芯片项目在架构、工艺、封装、软件等
方面均基于成熟技术及工艺，不存在从零开始首次搭建或研发的情况，不存在具
有重大不确定性的重大技术突破或升级，详见本题回复之“（二）1.（2）本次
募投中的稳定工艺平台芯片项目在架构、工艺、封装、软件等方面均基于成熟技
术及工艺”。
本次募投项目稳定工艺平台芯片项目与公司以往产品在技术上不存在重大
突破，区别主要体现在算力和面向的细分市场方面。例如思元 220 和项目 A 的产
品的智能算力为 16TOPS 或以下，而稳定工艺平台芯片项目产品分为三档，算力
范围分别为 10～30TOPS、30～50TOPS、和大于 50TOPS，因此较历史项目拥有更
大的算力和更广的范围。在面向的细分市场方面，基于产品的算力能力，思元
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缘服务器、工控机、机器人、智能电视等多个对算力要求更高的边缘芯片应用市
场。
因此，本次募投项目稳定工艺平台芯片项目预计满足“完成该无形资产以使
其能够使用或出售在技术上具有可行性”的条件。
(四)结合预计产品收入及销量情况，说明本项目的研发成果的经济利益能否
实现，是否满足“无形资产产生经济利益的方式”的资本化条件，相关无形资产
形成后是否存在减值风险
满足“无形资产产生经济利益的方式”的资本化条件
当前，边缘智能计算需求旺盛且保持持续增长，本项目的研发成果形成的产
品预计具备较强的竞争力，公司在下游市场领域积累了客户和渠道，预计稳定工
艺平台芯片项目的产品的经济利益能够实现，满足“无形资产产生经济利益的方
式”的资本化条件。主要分析如下：
(1) 本项目产品面向的应用市场空间广阔
本项目产品拟面向边缘服务器、工控机、机器人、智能电视等多个对算力要
求较高的边缘芯片应用市场。根据 ABI Research 预计，全球边缘智能芯片市场
规模将从 2019 年的 26 亿美元增长到 2024 年的 76 亿美元，年化复合增长率达到
在此市场中，随着人工智能在各行各业的渗透率进一步增加，边缘服务器、工控
机、机器人、智能电视等领域对边缘智能算力的需求将持续增长，并预计占整个
边缘计算市场的主要部分。
具体各细分领域设备市场而言，在边缘服务器方面，根据 IDC 数据，2021
年中国边缘计算服务器整体市场规模达到 33.1 亿美元，较 2020 年增长 23.9%。
预计 2020-2025 年中国边缘计算服务器整体市场规模年复合增长率将达到 22.2%，
按此增速，国内边缘计算服务器市场 2026 年将超过 90 亿美元。
在工控机方面，根据 Markets and Markets 数据，全球工业计算机市场规模
预计将从 2021 年的 46 亿美元增长到 2026 年的 61 亿美元，复合年增长率为 5.8%。
根据工控网数据，2019 年我国工业计算机市场规模达到 94 亿元左右，2015 年至
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内工控机 2026 年可增长到 187 亿元。
在机器人方面，根据中国电子学会数据，2022 年预计全球机器人市场规模
将达到 513 亿美元，其中我国机器人市场规模将达到 174 亿美元，预计 2024 年，
我国机器人市场将超过 244 亿美元。
在智能电视方面，根据华经产业研究院数据，2021 年我国智能电视销量为
视发展前景可观。
综上，本项目研发产品面向的应用市场空间广阔，产品拥有较为明确的市场
应用前景。
(2) 本项目产品能够满足下游应用需求，具有较强市场竞争力
边缘服务器、工控机、机器人、智能电视等应用领域对于边缘计算芯片智能
算力拥有较高的需求，例如在边缘服务器领域，需要智能算力将非结构化数据进
行结构化，以便进行进一步的数据分析和数据价值挖掘；在工控机领域，当各类
传感器采集了大量的工业数据后，工控设备需要借助边缘智能计算能力对数据进
行实时分析，如液晶面板企业采用智能工控机进行实时面板缺陷检测，电池制造
企业采用智能工控机对电池极耳翻转进行检测等；在机器人领域，越来越多的机
器人集成了图像、语音、深度等多种传感器，该等数据处理对智能算力提出了更
高的要求；在智能电视方面，智能电视能够集影音、娱乐、数据等多种功能于一
体，且可实现人机交互，该等功能对应用芯片的智能算力提出了较高需求。
当前为了解决上述应用领域的智能算力需求，行业往往采用原有芯片配合外
挂智能芯片或加速卡的方案，该等方案集成度较低，客户的总体物料成本较高，
且系统功耗和延时处理也较难以满足应用需求。公司本项目研发的边缘计算芯片
能够同时集成充裕的 CPU 核和智能处理器核，并配备丰富外设接口，从而以单颗
芯片替代原来多颗芯片的方案，产品集成度更高，能够实现更低的成本和更高的
功效，因而产品在成本、散热、尺寸等方面均能够满足下游应用需求，且具有较
强的市场竞争力。
(3) 公司已在本项目产品的应用领域拥有渠道与客户积累
在市场拓展方面，针对本项目产品将应用的边缘服务器、工控机等应用场景，
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公司现有边缘智能芯片产品或智能加速卡已成功导入国内相关领域的上下游客
户。在边缘服务器方面，基于外挂加速卡的方案，公司的智能芯片已经应用于国
家电网、铁路总公司等国内相关领域的关键客户，在相关应用领域具有明确的客
户渠道；在工控机领域，公司基于现有的加速卡产品，已经与包括宁德时代在内
的智能制造产业链客户开展深度适配，积累了良好的客户渠道和方案能力；在机
器人、智能电视等领域，公司亦与相关产业链企业建立了良好联系，对相关需求
进行了深入的调研，并形成初步方案，后续客户合作具有较强确定性。
(4) 预计本项目产品收入及销量较为明确
本项目研发周期为三年，计划甲、乙、丙三档芯片产品在研发完成的次年开
始实现销售，将产品生命周期按照三年作为预测基础，本项目产品各年度预计收
入以产品预计销量乘以预计单价测算得出。
根据项目产品的算力能力及应用场景规划，本项目甲档芯片主要面向边缘服
务器、工控机等领域，乙档芯片主要面向机器人等市场，丙档芯片主要面向智能
电视等市场。
在甲档芯片面向的边缘服务器和工控机市场中，目前市场相关方案的主芯片
（CPU+AI 芯片）的价格约为 300 至 700 美元；在乙档芯片面向的机器人等市场
中，相关方案芯片（如英伟达 Xavier 或其他 CPU+AI 芯片方案）价格超过 150 美
元；在丙档芯片面向的智能电视等市场中，当前主流支持超分或体感的高端电视
主芯片（电视芯片+外挂 AI 芯片）等的价格超过 50 美元。考虑本项目产品的市
场推广策略，公司在前述目前同市场可比产品或方案的基础上，基于谨慎性原则
进行产品定价测算，即甲、乙、丙档产品价格预计为 400 美元、100 美元、40 美
元。
甲档芯片产品主要场景为边缘服务器和工控机。在产品销量预测方面，根据
IDC 对边缘服务器的市场预测，国内边缘计算服务器市场 2026 年将超过 90 亿美
元，根据 Markets and Markets 和工控网对工控机的市场预测，预计国内工控机
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及工控机的价格情况，谨慎预估相关市场每年容量将超过 700 万台，由于一般而
言每台设备对应一颗主芯片，因此相关主芯片每年容量亦将超过 700 万片。参考
公司目前边缘智能芯片产品在相关市场的占有率（在整个智能物联网领域约占
时销量超过每年 28 万片。公司预计甲档芯片主要销售生命周期为三年，考虑首
年存在量产导入周期，销售会受到一定影响，保守估计销量可达 17.5 万片，预
计于量产后第二年实现规模化销售，保守估计销量将达 30 万片，同时由于智能
领域迭代升级较快，随着新产品的不断推出，预计甲档芯片量产后第三年销量逐
步降低，保守估计销量仍可达 12.5 万片。因此预测甲档量产后三年年销量分别
为 17.5 万、30 万、12.5 万。
在乙档芯片产品销量方面，乙档芯片主要面向机器人等领域。根据中国电子
学会对机器人市场的预测，预计 2024 年我国机器人市场将超过 244 亿美元。根
据市场上机器人的价格情况，预估包括机器人等在内的类似算力需求场景的芯片
市场容量在 2024 年将超过 2,000 万片，考虑相关市场将持续增长，且公司乙档
产品研发周期为三年，因此预估包括机器人等在内的类似算力需求场景的芯片市
场容量在公司乙档产品量产后，每年将超过 2,000 万片。参考公司目前边缘智能
芯片产品在相关市场的占有率（在智能物联网领域约占 4.5%），公司保守预计
产品在销售周期内的高峰市场占有率可超过 4%，即高峰时销量超过每年 80 万片。
公司预计乙档芯片主要销售生命周期为三年，考虑首年存在量产导入周期，销售
会受到一定影响，保守估计销量可达 60 万片，预计于量产后第二年实现规模化
销售，保守估计销量将达 85 万片，同时由于智能领域迭代升级较快，随着新产
品的不断推出，预计乙档芯片量产后第三年销量逐步降低，保守估计销量仍可达
在丙档芯片产品销量方面，丙档芯片主要面向智能电视等领域。根据华经产
业研究院对智能电视的市场预测，预计 2025 年智能电视发货量将超过 4,000 万
台。而具备类似智能算力的其他消费电子市场容量甚至将数倍于此。考虑到相关
市场将持续增长，且公司丙档产品研发周期为三年，预估在丙档芯片产品量产后，
包括智能电视等消费电子产品等在内的类似算力需求场景的芯片市场容量每年
将超过 7,000 万片。参考公司目前边缘智能芯片产品在相关市场的占有率（在整
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个智能物联网领域约占 4.5%），考虑智能电视领域为较成熟的应用领域，公司
保守预计产品在销售周期内的高峰市场占有率可超过 2.5%，即高峰时销量超过
每年 175 万片。公司预计丙档芯片主要销售生命周期为三年，考虑首年存在量产
导入周期，销售会受到一定影响，保守估计销量可达 100 万片，预计于量产后第
二年实现规模化销售，保守估计销量将达 200 万片，同时由于智能领域迭代升级
较快，随着新产品的不断推出，预计丙档芯片量产后第三年销量逐步降低，保守
估计销量仍可达 75 万片。因此预测丙档量产后三年年销量分别为 100 万、200
万、75 万。
根据上述测算，公司本项目产品单价、预计销量和预计收入情况如下：
预估单价 预计销量（万片） 预计收入（万美元）
项目
（美元） T+1 年 T+2 年 T+3 年 T+1 年 T+2 年 T+3 年
甲档 400.00 17.5 30 12.5 7,000.00 12,000.00 5,000.00
乙档 100.00 60 85 40 6,000.00 8,500.00 4,000.00
丙档 40.00 100 200 75 4,000.00 8,000.00 3,000.00
合计 177.5 315 127.5 17,000.00 28,500.00 12,000.00
根据项目规划时当月的人民币与美元平均汇率计算，稳定工艺平台芯片项目
预计将于量产后 T+1 年、T+2 年、T+3 年实现 11.39 亿元、19.10 亿元和 8.04 亿
元的收入，具体如下：
单位：万元
项目 T+1 年 T+2 年 T+3 年
甲档 46,900.00 80,400.00 33,500.00
乙档 40,200.00 56,950.00 26,800.00
丙档 26,800.00 53,600.00 20,100.00
合计 113,900.00 190,950.00 80,400.00
综上所述，基于广阔的市场空间和公司产品的技术优势，公司可通过稳定工
艺平台芯片项目三款芯片产品的量产和销售取得收入，实现公司经济利益，故本
项目预计满足“无形资产产生经济利益的方式”的资本化条件。
执行
(1) 相关无形资产形成后减值风险较小
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如上所述，本项目产品面向的应用市场空间广阔，产品能够满足下游应用需
求，具有较强市场竞争力，且公司已在相关应用领域拥有渠道与客户积累，预计
产品实现销量和产品收入较为明确，资本化形成的无形资产均能够有效的应用于
公司的生产经营，预计能为公司持续创造可靠流入的经济利益，预计相关无形资
产形成后的减值风险较小。
(2) 公司研发相关内控制度健全且被有效执行
公司建立了包括《财务管理制度》《财务报销及借款管理制度》《研发费用
管理制度》等在内的研发相关内控制度，且已得到有效执行，具体表现如下：
展情况，并合理评估技术上的可行性
公司建立了系统的技术研发体系，实现从产品需求到研发交付的全流程项目
跟踪管理。公司将研发划分为概念阶段、计划阶段、开发阶段、样品阶段和发布
阶段等，根据研发项目的不同阶段进行监督和跟踪管理。技术开发过程中，公司
建立了研发管理体系，相关技术开发活动都有明确的结构化流程作为指导。公司
通过相关信息系统对研发项目从立项到结项进行跟踪、监控及记录，对项目支出
审批及入账、人工成本归集入账、项目费用化处理等方面对研发业务及财务核算
进行了严格的管理和控制，实现了研发工作流程化管理，提高了研发协同效率。
公司建立了研发支出审批程序与研发项目对应的人财物管理机制。在研发人
员管理方面，研发人员入职等需经研发部门负责人审批后进入员工名册，人事专
员负责对研发人员名册进行核对；研发人员对工时进行记录；会计根据经审批后
的研发人员工资计入相应研发核算项目。在物料管理方面，研发用物料需通过
OA 管理系统进行审批后通过供应链领料出库，并同步在 SAP 系统核算。
公司制定了《财务管理制度》《财务报销及借款管理制度》《研发费用管理
制度》等，明确了研发支出的范围以及分类，包括研发人员薪酬、物料消耗、折
旧及摊销费、测试化验加工费、产品试制费、委托研发费等，规定了研发支出的
审批权限和审批额度，明确研发费用能够按照公司的制度得到有效执行。
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在将与研发无关的支出在研发支出中核算的情形
公司研发开支主要包括研发人员薪酬、物料消耗、折旧及摊销费、测试化验
加工费、产品试制费、委托研发费等。研发人员薪酬指从事研发活动的相关人员
的薪酬；物料消耗系研发活动直接领用的材料费用，包括测试物料、低值易耗品、
样品等；折旧及摊销费主要系研发专用的设备、IP 及软件的折旧及摊销等。公
司已建立研发项目管理相关内控制度，对研发项目从立项到结项的各阶段进行监
控。研发支出通过立项后的项目进行核算，不存在与研发无关的费用在研发支出
中核算的情形。
公司已建立了研发支出逐级审批程序，研发支出发生时需通过研发部门、财
务部门和分管领导的审批。
综上所述，公司研发相关内控制度健全且被有效执行。
(五)发行人的研发支出资本化时点及认定条件是否符合行业惯例
通过查询存在研发支出资本化的可比公司海光信息、北京君正、龙芯中科，
以及同行业公司国科微、力合微、韦尔股份披露的信息，公司与前述公司资本化
时点情况如下：
公司 上市板块 资本化时点
研发支出在项目通过 TR4 评审，且满足研发支出资本化五个条
件时开始进行资本化。其中 TR4 评审为项目成果和执行风险可
控性的关键评审环节，通过 TR4 评审的项目即认定项目已完成
芯片的前端逻辑设计和后端物理设计，且完成了产品的所有功
能模块的前后端仿真验证，产品功能、性能、功耗等指标达到
寒武纪 科创板
项目预期，可以进入下一步流片及样品阶段。通过 TR4 评审仅
是公司对项目成果技术状态的判断，是项目满足资本化条件的
必要条件。公司需同时比照研发支出资本化的五个条件，在判
断项目满足资本化条件时，财务部门将对该项目后续发生的支
出予以资本化处理
对于技术成熟度等级达到 TRL5 级及以上的开发类项目，以《资
本化评审报告》评审结论显示项目通过资本化评审作为资本化
时点，其中技术成熟度等级达到 TRL5 级的标准为“芯片大部
海光信息 科创板 分功能模块都能通过软硬件协同验证”。“技术成熟度达到
TRL5 及以上级别”仅为对项目成果的技术状态的判断，最终
海光信息以《资本化评审报告》显示项目通过资本化评审作为
资本化时点开始条件
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对每项在研发产品，市场部、技术部、设计部、测试部等通过
每月例行的产品规划会议共同讨论及审核评估，以判断产品是
否达到公司内部的设计需求，是否在技术上具有可行性，以及
北京矽成
北京矽成是否有完成开发并出售产品的意图。满足上述条件即
（北京君正全 创业板
认为产品已达到可送往指定的晶圆代工厂试生产的阶段。财务
资子公司）
部根据相关文件判断每个项目是否满足企业会计准则对研发
支出资本化时点等的要求，通常认为达到可送往指定的晶圆代
工厂试生产的标准即满足资本化条件
对部分关键核心技术研发进行资本化，其由科研管理部门召集
并组织专家组对项目研究阶段的成果进行评审，并对项目在技
术可行性、商业用途、预计可否形成无形资产、无形资产的可
龙芯中科 科创板 用性、技术及财务支持、项目内部管理和费用核算等角度进行
评估，判断是否满足转开发阶段并资本化的要求，形成《研发
项目转阶段评审确认表》并经专家组评审通过，通过后，相关
项目即进入开发阶段，项目研发支出开始资本化
以投片评审通过，进入流片阶段（BCP2）的时点作为资本化开
始的具体时点。BCP2 投片评审即公司召开投片评审会，经总
经理、技术总监以及财务总监的集体讨论，主要讨论项目当前
国科微 创业板
执行情况、投片量，重新评估项目关键里程碑、目标客户分析
与策略、后续资源需求，风险分析、问题及困难等，通过评审
后，开始投片测试阶段，并开始开发支出的资本化
资本化起始时点为系统方案设计评审通过。在系统方案设计评
审这个时点上，公司研发项目前期相关算法研究与系统建模、
仿真验证工作已完成，经过项目组评估与分析论证后输出《系
力合微 科创板 统仿真报告》《性能评估分析报告》提交评审委员会。评审委
员会对芯片仿真验证结果进行评估，如果达到项目评审预期
值，则认为该芯片设计从技术层面上可行，可以进入后续开发
阶段工作，并最终实现产业化
集成电路设计完成后，将电路图转化为芯片的试生产过程为
“流片”，因此试生产阶段也称为流片阶段。豪威科技在产品
进入试生产阶段时，开始进行研发费用资本化，并计入开发支
出。对于判断产品是否达到试生产阶段，针对每项在研发产品，
豪威科技
设计部门、流程部门、应用部门、运营部门、质监部门、运维
（韦尔股份子 主板
部门、市场部门及工程部门共同对其是否达到试生产阶段进行
公司）
会议讨论及审核评估，即产品是否达到公司内部的产品设计需
求，产品是否在技术上具有可行性，以及豪威科技是否有完成
开发并出售产品的意图，满足上述条件即认为产品已达到试生
产阶段
如上表所示，公司的研发支出资本化时点为通过 TR4 评审，即可以进入下一
步流片及样品阶段，且满足研发支出资本化五个条件；海光信息的资本化时点为
技术成熟度达到 TRL5 及以上级别且通过资本化评审；北京君正全资子公司北京
矽成为资本化时点通常为产品达到可送往指定的晶圆代工厂试生产的标准；国科
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微以投片评审通过，进入流片阶段（BCP2）的时点作为资本化开始的具体时点；
力合微以系统方案设计评审通过作为资本化开始时点；韦尔股份子公司豪威科技
在产品进入试生产阶段即流片时，开始进行研发费用资本化。
综上，由于各公司在产品类型、技术基础、研发流程等方面存在一定差异，
各公司对于研发支出资本化时点有所不同。公司与海光信息、北京君正全资子公
司北京矽成、国科微、韦尔股份子公司豪威科技均在流片前或流片阶段、或产品
可进入指定的晶圆代工厂进行试生产前开始资本化，资本化时点不存在实质性差
异。根据披露信息，龙芯中科在流片前需基于研究阶段形成的技术成果，进行电
路图、逻辑设计或指令系统的开发，并形成设计文档、验证文档、签核文档等工
作，而其资本化评审处于电路图、逻辑设计或指令系统的开发前的阶段。力合微
在流片前需完成电路设计、仿真与验证、芯片后端设计等工作，而其系统方案设
计评审通过即资本化时点在电路设计等环节之前。因而公司资本化时点较龙芯中
科和力合微更为谨慎。因此，公司资本化时点符合行业惯例，或较行业更为谨慎。
(1) 公司研发支出资本化认定条件
公司的研发支出资本化政策为内部研究开发项目研究阶段的支出，于发生时
计入当期损益；内部研究开发项目开发阶段的支出，同时满足下列条件的，确认
为无形资产：1）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；2）
具有完成该无形资产并使用或出售的意图；3）无形资产产生经济利益的方式，
包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无
形资产将在内部使用的，能证明其有用性；4）有足够的技术、财务资源和其他
资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；5）归
属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
以本次募投项目稳定工艺平台芯片项目为例，公司研发项目与研发支出资本
化条件对应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
以使其能够使用或 详见本题回复之“（二）1（2）本次募投中的稳定工艺平台芯片
出售在技术上具有 项目在架构、工艺、封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺”。
可行性
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资产并使用或出售 基础软件技术等无形资产，均为与代际性产品相关的技术，将会
的意图 直接应用于公司特定代际智能处理器芯片的产品实现中。
详见本题回复之“（四）1 结合预计产品收入及销量情况，本项
目的研发成果的经济利益能够实现，满足‘无形资产产生经济利
生经济利益的方式
益的方式’的资本化条件”。
比例均超过 75%，涵盖芯片设计及验证、芯片物理设计、系统硬
件设计、基础系统软件设计及开发系统测试、项目管理等全流程
人才储备，公司有充足的研发人员能够完成该无形资产的开发使
用。
财务资源和其他资 器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片数学库等核心技术，具
源支持，以完成该 有研发壁垒高、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业
无形资产的开发， 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
并有能力使用或出 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
售 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。
障研发项目的顺利进行和成果转化。
综上，公司有足够的人力、技术和财务资源支持，以完成该无形
资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产。
项目开发成本主要包括设备投入、IP/EDA 投入、人工成本、产
系统，对于研究开发活动发生的支出按照具体的研发项目分别单独
出能够可靠地归集
核算，所有相关成本费用进行单独核算。为准确核算研发费用，
和计量 公司建立了《研发费用管理制度》，并严格按照制度归集相应费
用。
(2) 公司与同行业公司研发支出资本化认定条件的比较情况
通过查询存在研发支出资本化的可比公司海光信息、北京君正、龙芯中科，
以及同行业公司国科微、力合微、韦尔股份披露的信息，对于资本化认定五个条
件中的“具有完成该无形资产并使用或出售的意图”、“有足够的技术，财务资
源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产”、
“归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠的计量”，公司与同行业公司均系
将资本化的研发项目的研发成果用于或支持具体产品研发，项目均有足够的内部
资源支持完成研发并出售无形资产，均有完善的内控来可靠计量归属于无形资产
开发阶段的支出，因此在以上三个资本化条件方面公司与同行业公司不存在重大
差异。
对于技术可行性的资本化条件，根据同行业公司披露信息，海光信息、龙芯
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中科、北京矽成、国科微均以项目或技术成熟度达到标准并通过评审作为依据；
力合微以项目所需底层技术与公司现有产品底层技术一致作为依据；豪威科技以
集成电路布局的开发已经技术团队进行充分论证作为依据。公司以项目在架构、
工艺、封装、软件方面均基于成熟技术及工艺，且通过 TR4 评审作为满足条件的
依据，与同行业公司不具有显著差异。同时，公司与同行业公司的资本化时点不
存在显著差异，详见本题回复“（五）1.公司研发支出资本化时点符合行业惯例”。
对于无形资产产生经济利益的方式的资本化条件，海光信息以基于无形资产
能够迭代开发出更具技术竞争力产品，且通过产品市场销售，获取明确的经济利
益为依据；龙芯中科以研发项目的无形资产产生的产品存在市场为依据；北京矽
成以研发项目形成的产品在产品质量和性能上有较高的市场认可度为依据；国科
微以研发的项目系在国外已成功研发并在国内存在销售的产品或者公司先前已
经成功开发并实现销售的产品的优化升级，该无形资产所生产的产品存在市场为
依据；力合微以产品相关市场增量大，且公司拥有良好的产品销售渠道，产品存
在明确的市场为依据；豪威科技以产品具有市场推广能力作为满足条件的依据。
公司以无形资产应用的产品应用空间广阔，基于已有产品经验和渠道积累，预期
通过产品的销售，能够获取明确的经济利益作为满足条件的依据，与同行业公司
不具有显著差异。
上述同行业公司的研发支出资本化具体认定条件情况如下：
①海光信息
海光信息芯片设计类项目与研发支出资本化条件对应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
以使其能够使用或 营业务高度相关。项目提出的新芯片设计技术和新 IP 库等开发计划
出售在技术上具有 均经过专家组评审，确保项目形成新芯片设计技术或新 IP 库的技术
可行性 可行性高。
芯片设计技术类项目形成的新芯片设计技术或新 IP 库等无形资产，
均为公司当前产品设计及后续迭代设计高端处理器芯片的技术基
资产并使用或出售
础，将会直接应用于公司当前产品设计及后续迭代高端处理器产品
的意图
设计工作中。
芯片设计技术类项目形成的新芯片设计技术或新 IP 库等无形资产
生经济利益的方式 基于该无形资产公司对当前产品进行设计，并能够迭代开发出更具
技术竞争力的高端处理器产品，通过产品市场销售，获取明确的经
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济利益。
项目立项评审时，评审专家组认真评估了公司技术、财务和其他资
财务资源和其他资
源的投入力度，评估了项目风险应对措施的有效性；项目在执行时
源支持，以完成该
会遵照公司《研发项目管理制度》对项目开发过程进行管理，能够
无形资产的开发，
确保项目实现既定的研发目标，该无形资产会直接应用到公司当前
并有能力使用或出
产品设计及后续代际新产品设计工作中。
售
出能够可靠地归集 目准确核算，按照公司研发管理制度和会计核算体系，可以可靠地
和计量 计量归属于该无形资产开发阶段的支出。
②龙芯中科
龙芯中科逻辑模块研发项目与研发支出资本化条件对应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
上可实现已经过研 瓶颈分析，完成了逻辑模块的体系结构设计，该体系结构设计经专
发团队充分论证 家评审通过可行，使逻辑模块的研发在技术上具有充分的可行性。
该无形资产并使用 芯片产品设计开发的技术基础。其目标为面向市场，以实现经济利
或出售的意图 益为目标，与主营业务及产品高度相关。
公司在项目立项阶段，即对关键核心技术可应用的产品的市场条件
进行判断，并在研发过程中根据产品市场整体发展趋势等情况、产
品或技术的需求情况、公司研发项目的产品或技术的竞争实力、公
济利益的方式
司的竞争地位等因素进行综合评估，确认研发项目的无形资产产生
的产品存在市场，具有明确的经济利益流入方式。
财务资源和其他资 时，公司自成立以来通过股权融资、政府补助等方式为公司研发项
源支持，以完成该 目提供财务或其他资源进行支持。公司规划了充足的财务资源和其
无形资产的开发 他资源以确保完成该研发项目的成功开发。
支出能够可靠的归 部门的费用，开发支出按具体开发项目准确核算，按照公司研发控
集计量 制体系和会计核算体系，可以进行可靠计量和独立核算。
③北京君正
北京君正全资子公司北京矽成存储芯片研发项目与研发支出资本化条件对
应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
在新产品立项阶段，首先会由市场部搜集主要客户的产品要求，在
规格、性能、成本和需求量方面进行了解，同时综合技术发展趋势、
以使其能够使用或 在每月例行的产品规划会议中，市场部联合设计工程师根据讨论新
出售在技术上具有 产品的规划方向，制定新产品的产品规格和性能特征，再交由设计
可行性 部门进行新产品的项目可行性分析，最终由设计团队负责人决定是
否通过项目评审，启动项目，也即技术具备可行性，项目正式进入
实施阶段。
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目及形成成果并使 新产品的开发设计后，由技术工程师进行分析，评估在未来生产阶
用或出售的意图 段最合适的代工晶圆厂。在通过技术工程师的评估环节后，市场部
会对整个新产品项目做完整的投资回报分析，评估整个项目的投资
回报情况。因此研发项目具有实际应用和预期经济社会效益。
研发项目形成的研发成果通常应用于汽车、工业等领域，对产品性
济利益的方式 片在产品质量和性能上有较高的市场认可度，最终为北京矽成带来
经济利益的流入。
从人员技术方面，北京矽成作为半导体集成电路的设计公司，具有
专用领域领先的研发实力，在全球主要科技发达地区都有研发团队
驻扎，主要分布在美国圣荷西、科罗拉多、韩国首尔、中国大陆等
地区。同时，北京矽成在研发人员的培养与激励方面具有较为完善
的制度支撑，高度重视研发技术人员的培养以及核心技术团队的稳
定性，经验丰富的研发团队是北京矽成保持持续竞争力的主要来源。
财务资源和其他资 量的研发投入对于资金的规模都有较高的要求。在集成电路设计行
源支持 业，设计厂商在制程的研发、规格的升级上需紧跟快速变化的市场
要求，从而实现芯片产品的更新换代，因此需持续进行研发投入，
若研发投入不足而放缓研发进展，则很可能使设计厂商失去技术和
成本的优势。报告期内研发资本化项目的价值持续增长，截至 2019
年 5 月 31 日，主要产品研发超过 20 余项，形成了丰富的研发成果
和技术储备。研发项目执行情况良好也证明了北京矽成具备持续的
财务资源支持。
财务部根据项目负责人向财务部提供的项目清单及相关文件判断每
个项目是否满足企业会计准则对研发支出资本化时点等的要求，通
常认为达到可送往指定的晶圆代工厂试生产的标准即满足资本化条
件。对于达到资本化条件的研发项目，财务人员按研发项目的支出
产开发阶段的支出
内容分类别归集对应到相应产品的开发支出科目中，在达到商业化
能够可靠地计量
量产条件后按照相应产品的类别从开发支出转入无形资产科目，从
而实现项目的规范管理和核算，保证了研发项目费用的准确归集及
计量。
④国科微
国科微 2022 年向特定对象发行股票的募投项目全系列 AI 视觉处理芯片研发
及产业化项目和 4K／8K 智能终端解码显示芯片研发及产业化项目与研发支出资
本化条件对应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
公司选择开发项目的方向，主要分为两大类：一类是将长期由境外
企业垄断的产品进行国产化研制；另一类是现有自研成熟芯片产品
的基础上进行优化迭代升级，乃至模组化、整机产品化。这两类项
以使其能够使用或 （如视频编码芯片、视频解码芯片、固态存储主控芯片、物联网系
出售在技术上具有 列芯片等）基础上进行的优化升级，如高清 4K 智能机顶盒芯片、
可行性 H.264/H.265 高清智能安防芯片等产品的研发。公司通过前期研究
阶段攻克了关键技术问题，在此基础上，由研发部门提议，公司召
开方案评审会，经总经理、技术总监以及财务总监的集体讨论并通
过审批，因此，判定继续项目开发在技术上具有可行性。
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公司研发芯片的目的是将来通过生产销售为公司带来经济利益。因
资产并使用或出售 在立项会上，销售部门会公布已经识别出的正在研发产品的潜在客
的意图 户，并了解客户的需求，估算市场规模，以及潜在客户带来的销售
量，证明公司通过研发该项目，有出售获取经济利益的意图。
济利益的方式，包
括能够证明运用该
公司研发的项目系在国外已成功研发并在国内存在销售的产品或者
无形资产生产的产
公司先前已经成功开发并实现销售的产品的优化升级。公司会分析
品存在市场或无形
在研发产品的市场定位，与同类型产品进行比较，分析产品的优势
资产自身存在市
和潜在市场规模，从而证明运用该无形资产所生产的产品存在市场。
场，无形资产在内
部使用的，应当证
明其有用性
公司人员主要为研发人员，学历至少在本科以上，且具有硕士学位
的人员占比较高，并拥有多位博士；不仅拥有来自 AMD、华为海思、
中兴通讯、美满电子、富士通等行业优秀公司的研发人员，并且在
财务资源和其他资 研发成果，产生了大量知识产权。公司成功研发了直播卫星高清解
源支持，以完成该 码芯片、高清 4K 智能机顶盒芯片、高清智能安防芯片等并实现对外
无形资产的开发， 销售，对相关产品研发成功并对外销售积累了充分的经验。公司在
并有能力使用或出 立项审批之前，会制定详细的研发计划，明确项目的开发时间节点、
售该无形资产 各技术节点负责人，分析该项目未来期间预计销售额、研发成本等，
并进行技术、资源、财务分析，只有确保有足够的技术、财务资源
和其他资源支持以完成相关产品的开发，并有能力出售相关产品时，
才会最终进行立项审批。
公司有较为完善的研发项目财务制度，对于研究开发活动发生的支
出按照具体的研发项目分别单独核算，如发生的研究开发人员的人
产开发阶段的支出
工费用、材料费等。因此，归属于相关项目开发阶段的支出能够可
能够可靠地计量
靠地计量。
⑤力合微
力合微 2022 年向不特定对象发行可转换公司债券的募投项目智慧光伏项目
与研发支出资本化条件对应情况如下：
研发支出资本化认
具体依据及符合性分析
定条件
智慧光伏项目所需的底层技术与公司现有产品底层技术一致。智慧
光伏项目所研发的芯片集成的多项功能属于公司已有的多项核心技
以使其能够使用或
术专利所形成与公司现有产品的底层技术具有一致，如基础通信及
出售在技术上具有
信号处理技术包括 FSK 通信技术、OFDM 高速数字通信技术、数字编
可行性
解码技术、信道估计与补偿技术、电力线通信网络协议等。
本项目产品可分为智慧光伏系列 PLC 芯片及解决方案、电池智慧管
理 PLC 芯片及解决方案。智慧光伏系列 PLC 芯片主要应用于光伏发
资产并使用或出售
电领域，电池智慧管理 PLC 芯片主要应用于新能源汽车、电动车、
的意图
通讯基站等集群性电池组管理系统。
济利益的方式，包 迅速增加，预计“十四五”期间，中国光伏年均新增智慧光伏芯片
括能够证明运用该 需求均超过 1.5 亿个。电池智慧管理 PLC 芯片随着新能源汽车、电
无形资产生产的产 动车及通讯基站等终端应用领域的发展，需求增长迅速。
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品存在市场或无形 B.针对公司智慧光伏系列 PLC 芯片及解决方案、电池智慧管理 PLC
资产自身存在市 芯片及解决方案，公司目前已逐步导入国内知名下游客户，具有良
场，无形资产在内 好的产品销售渠道，产品存在明确的市场。其中，在光伏物联等新
部使用的，应当证 能源智能管理领域，公司对主要客户群体进行市场调研分析，主要
明其有用性 客户群体包括组件厂、智能接线盒厂商、关断器厂商、微型逆变器
厂商等。目前，公司在该领域已积累了多家客户，其中 4 家以上客
户处于导入设计阶段，有 2 家以上客户已达到工程量产阶段；在智
能电源数字化管理领域，公司主要聚焦在基站电池、新能源电动充
电桩以及光储电池等细分领域，其中，与星星充电、易事特的合作
均已达到量产阶段。
①人才资源：公司自 2002 年成立以来，以 LIUKUN 博士为领军人的
公司技术团队在电力线通信及物联网通信及芯片设计领域积累了多
年的研发技术和经验；截至 2022 年 9 月 30 日，公司拥有研发人员
名，本科人员 74 名，人才储备充足。
财务资源和其他资
②技术资源：截至 2022 年 9 月 30 日，公司拥有集成电路版图 34
源支持，以完成该
项、软件著作权 98 项，有效专利 68 项，其中发明专利 59 项，具备
无形资产的开发，
较强的芯片设计能力、技术创新能力和软件研发能力，同时，公司
并有能力使用或出
及总经理共参与制定了 12 项国家标准和 3 项行业/团体标准。公司
售该无形资产
较强的研发实力和深厚的技术储备可以保障项目的顺利实施。
③财务资源：公司将通过本次可转债发行为本项目实施募集资金，
不足部分将以自有资金或自筹方式解决，且公司目前盈利情况良好，
具有充足的财务资源保障本项目顺利实施和成果转化。
产开发阶段的支出 严格按照制度归集相应费用，直接费用将直接追溯到对应研发项目，
能够可靠地计量 间接费用则按照合理的依据在各研发项目间分配。
⑥韦尔股份
韦尔股份 2020 年公开发行可转债的 CMOS 图像传感器研发升级项目与研发支
出资本化条件对应情况如下：
研发支出资本化认定条件 具体依据及符合性分析
技术上具有可行性 分论证
管理层已批准相关集成电路布局开发的预
算
证明运用该无形资产生产的产品存在市场或 前期市场调研的研究分析说明相关集成电
无形资产自身存在市场，无形资产在内部使 路布局所生产的产品具有市场推广能力
用的，应当证明其有用性
有足够的技术和资金支持，以进行相关集成
以完成该无形资产的开发，并有能力使用或
电路布局的开发活动及后续的大规模生产
出售该无形资产
靠地计量 归集
综上，公司与同行业公司研发支出资本化认定均以项目是否满足《企业会计
准则第 6 号》第九条规定的五个条件作出评估判断。在此基础上，各公司根据研
发管理和研发项目具体情况，对满足五个条件的依据进行判定分析。公司研发支
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出资本化认定条件符合行业惯例。
(3) 公司研发支出资本化比例与同行业不存在重大差异
海光信息、龙芯中科、北京君正未披露各募投项目研发支出具体资本化比例，
仅按年度披露了研发支出资本化比例，国科微、力合微、韦尔股份存在募投项目
拟进行资本化的情况，公司稳定工艺平台芯片项目与同行业公司可比项目资本化
比例的比较情况如下：
公司 募投项目 研发支出资本化构成 资本化比例
稳定工艺平台芯片 产品试制费、研发人员 资本化的开发费用占整体
公司
项目 工资、其他费用 开发费用比例为 78.07%
流片试制费用（不含流 资本化的研发费用占整体
AI 编码项目
片费）、封装测试费用、 研发费用的比例为 41.63%
国科微
委外技术服务费、研发 资本化的研发费用占整体
人员工资 研发费用的比例为 40.98%
资本化的开发费用占整体
智慧光伏项目 人员工资、试制费用、
开发费用的比例为 73.32%，
力合微 测试费用、认证费用、
资本化的开发费用占整体
智能家居项目 IP 授权使用费
开发费用的比例为 85.06%
豪威科技
CMOS 图像传感器研 研发材料、研发人员工 资本化的研发投入占整体
（韦尔股份
发升级项目 资 研发投入的比例为 68.32%
子公司）
注：上表中各公司资本化比例统计口径一致，公司本募投项目的开发费用（即项目构成
中的产品开发费）、国科微募投项目的研发费用、力合微募投项目的开发费用，以及豪威科
技募投项目的研发投入，均为项目中除资产投入、预备费和铺底流动资金之外的研发投入
由上表所示，公司本次募投项目稳定工艺平台芯片项目的研发支出资本化构
成内容主要为产品试制费和研发人员工资，与同行业公司不存在显著差异；资本
化的开发费用占整体开发费用比例为 78.07%，与力合微和韦尔股份子公司豪威
科技的募投项目研发支出资本化比例较为相近。
(六) 核查程序及核查意见
(1) 向公司了解报告期各期研发投入的具体用途、研发成果、形成的相关产
品和收入情况；
(2) 向公司了解项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目技术情况，以
及与历史上其他研发项目的差异；
(3) 向公司技术人员了解本次募投项目稳定工艺平台芯片项目产品升级迭
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代的具体情况，并与“具有技术可行性”的资本化条件进行对比分析；
(4) 查阅本次募投项目稳定工艺平台芯片项目的可行性研究报告，取得预计
产品收入和销量情况，与“无形资产产生经济利益的方式”的资本化条件进行对
比分析，并判断无形资产形成后的减值风险，了解公司研发相关内控制度情况；
(5) 查阅同行业存在研发支出资本化的公司的研发支出资本化时点和认定
条件，并与公司情况进行对比，查阅并对比分析同行业公司拟资本化的募投项目
与公司本次募投中的稳定工艺平台芯片项目资本化比例情况。
经核查，我们认为：
(1) 报告期各期，公司的研发投入投向了与公司主营业务相关的研发内容，
形成相应研发成果。每个研发项目每年的研发成果不仅可以应用于同期的产品中，
也可积累沉淀并应用于更新的产品中。相关研发成果和产品部分已进行商业化应
用并实现销售收入。
(2) 项目 A、本次募投中的稳定工艺平台芯片项目是公司首次在架构、工艺、
封装、软件等方面均基于成熟技术及工艺的项目，与其他项目的研发支出资本化
情况存在差异，主要体现在该两个项目满足研发支出资本化条件“完成该无形资
产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性”和“无形资产产生经济利益的方
式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，
无形资产将在内部使用的，能证明其有用性”的资本化条件上。即其他项目在架
构、工艺、封装、软件等的一个或几个方面存在首次研发或使用的情况，不满足
技术可行性条件；且研发的产品具有前瞻性强的技术特征，产品的应用市场也处
于早期阶段，尚无产品大规模出货的成熟市场经验，客户开拓处于探索过程，项
目研发的产品在市场中的预计应用程度和出货情况难以确定，实现收入情况具有
不确定性，因而产生经济利益的方式具有不确定性。
(3) 思元 220 是公司首颗边缘计算 SoC 芯片，在架构上也是公司首颗采用
lpddr 内存接口的芯片，并首次提供较为丰富的外设接口，其采用的 FC-CSP 封
装亦为公司首次采用，且研发阶段在技术适配和市场导入存在一定不确定性，思
元 220 在推出市场后，产品性能逐步得到市场认可。公司正处于研发阶段的边缘
智能芯片研发项目 A 在思元 220 基础上进行的升级迭代，主要为产品能力的进一
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步增强。项目 A 在技术上较现有技术不存在重大突破。本次募投项目稳定工艺平
台芯片项目拟在思元 220 和项目 A 基础上进行边缘芯片产品的升级迭代，与公司
以往产品在技术上不存在重大突破，区别主要体现在算力和面向的细分市场方面。
本项目在架构、工艺、封装、软件方面均基于成熟技术及工艺，不存在从零开始
首次搭建或研发的情况，不存在具有重大不确定性的重大技术突破或升级，预计
满足“具有技术可行性”的资本化条件。
(4) 本项目产品面向的应用市场空间广阔，能够满足下游应用需求，具有较
强市场竞争力，公司已在本项目产品的应用领域拥有渠道与客户积累，预计本项
目产品收入及销量较为明确。本项目产品预计量产后三年内的销量分别为 177.5
万片、315 万片和 127.5 万片，预计量产后三年内实现收入为 11.39 亿元、19.10
亿元和 8.04 亿元，项目的研发成果的经济利益能够实现，预计满足“无形资产
产生经济利益的方式”的资本化条件。公司相关无形资产形成后减值风险较小，
研发相关内控制度健全且被有效执行。
(5) 公司与同行业公司海光信息、北京君正全资子公司北京矽成、国科微、
韦尔股份子公司豪威科技均在流片前或流片阶段、或产品可进入指定的晶圆代工
厂进行试生产前开始资本化，资本化时点不存在实质性差异，公司资本化时点较
龙芯中科和力合微更为谨慎。公司与同行业公司研发支出资本化认定均以项目是
否满足《企业会计准则第 6 号》第九条规定的五个条件作出评估判断，公司与同
行业公司均系将资本化的研发项目的研发成果用于或支持具体产品研发，项目均
有足够的内部资源支持完成研发并出售无形资产，均有完善的内控来可靠计量归
属于无形资产开发阶段的支出；同时公司与同行业公司均以项目或技术成熟度达
到标准并通过评审、或项目所需技术基于现有成熟技术、或技术已被充分论证作
为技术可行性资本化条件的满足依据；并均以研发项目的无形资产产生的产品存
在市场作为满足无形资产产生经济利益的方式的资本化条件的依据，因此公司研
发支出资本化认定条件符合行业惯例。同时公司研发支出资本化的构成与比例与
同行业不存在重大差异。公司的研发支出资本化时点及认定条件符合行业惯例。
四、关于存货
根据问询回复，(1)报告期各期末，公司存货大幅增加，分别为 5,106.55
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万元、9,061.84 万元、28,702.98 万元、42,051.05 万元，主要系对部分芯片和
加速卡原材料及产品进行战略备货；公司边缘智能芯片产品下游客户需求发生
变化，销售不及预期，导致库存商品增加。(2)上述因素导致存货的整体库龄增
加，报告期各期末，公司库龄在 6 个月以内的存货占比分别为 91.15%、78.43%、
且变动趋势与同行业存在差异。(3)报告期各期末，公司存货中在手订单支持的
比例分别为 5.03%、19.60%、8.91%和 6.80%，订单支持率相对较低。
请发行人说明：(1)结合分产品的存货构成情况，量化分析存货逐期增加的
主要原因；(2)在订单支持率较低的情况下，说明公司进行战略备货的必要性；
(3)公司边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化，销售不及预期，导致库存商
品增加的具体情况，并补充相关风险提示；(4)部分存货库龄较长的具体原因及
期后结转情况；结合库龄增加、订单支持率较低的情况，说明存货跌价准备计提
的充分性；(5)发行人存货变动趋势、库龄情况及跌价准备计提比例与同行业可
比公司存在差异的情况及合理性。
请保荐机构及申报会计师核查并发表明确意见。（审核问询函问题 4）
(一)结合分产品的存货构成情况，量化分析存货逐期增加的主要原因
(1) 原材料包含的具体内容及核算方法
原材料包含芯片生产使用的晶圆和电子料（DRAM 颗粒和基板）；智能加速
卡和训练整机生产使用的电子料（DRAM 芯片颗粒、阻容感等）、结构件（散热
器、服务器外壳等）、包装材料等。原材料采购后以原材料物料编码办理入库。
(2) 委托加工物资包含的具体内容及核算方法
委托加工物资包含智能芯片、加速卡、训练整机的半成品和在制品。根据生
产计划，供应链开具生产工单，将原材料领料出库并投料至生产线，此时原材料
转入委托加工物资-材料科目，随着生产每道工序完工入库后转入委托加工物资-
半成品，每道工序赋予不同的半成品物料编码，以区分不同的生产阶段。
(3) 库存商品包含的具体内容及核算方法
库存商品包含智能芯片、加速卡、训练整机及外购商品。半成品生产测试完
DRAM 是 Dynamic Random Access Memory 的缩写，中文名称为动态随机存取存储器，是一种半导体存储器。
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工后，将以产成品编码入库，此时存货由委托加工物资转为库存商品。
报告期各期末，公司分产品的存货构成情况如下：
(1) 原材料
单位：万元
类别 18 个月以
上
晶圆 12.56 829.32 40.19 213.67 1,095.75 668.53 427.22
电子料 9,524.52 1,973.29 982.07 484.28 12,964.16 1,473.55 11,490.61
结构件 246.30 150.74 28.26 38.60 463.89 147.45 316.44
包装材料 6.10 2.07 1.00 1.79 10.95 4.08 6.87
其他 47.43 2.94 0.36 - 50.73 1.83 48.89
合计 9,836.90 2,958.36 1,051.88 738.34 14,585.48 2,295.44 12,290.04
类别 18 个月以
上
晶圆 831.02 40.19 72.43 175.28 1,118.93 267.81 851.12
电子料 3,601.79 1,266.41 143.10 386.50 5,397.80 779.31 4,618.49
结构件 268.66 36.91 40.34 6.34 352.26 75.42 276.84
包装材料 5.90 0.49 1.55 0.31 8.25 2.31 5.94
其他 4.52 - 0.01 - 4.53 0.06 4.47
合计 4,711.91 1,344.00 257.42 568.43 6,881.77 1,124.91 5,756.86
类别 18 个月以
上
晶圆 1,927.19 24.01 161.11 28.40 2,140.72 201.52 1,939.20
电子料 1,197.45 176.53 415.69 46.92 1,836.59 305.50 1,531.09
结构件 198.41 10.04 3.14 15.11 226.70 23.63 203.06
包装材料 3.58 0.68 0.07 0.30 4.63 0.71 3.92
其他 5.81 0.12 - 0.46 6.38 0.51 5.87
合计 3,332.44 211.38 580.00 91.19 4,215.01 531.88 3,683.14
类别 2019-12-31
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上
晶圆 443.63 146.26 - - 589.89 73.13 516.76
电子料 2,419.84 66.93 91.39 - 2,578.16 67.87 2,510.29
结构件 54.12 15.36 - - 69.49 7.78 61.71
包装材料 1.74 0.32 - - 2.06 0.19 1.88
其他 14.41 - 0.46 - 14.87 0.46 14.41
合计 2,933.75 228.88 91.84 - 3,254.47 149.42 3,105.05
注：晶圆用于芯片产品的生产；电子料、结构件用于芯片封装、智能加速卡和服务器产
品的生产，其中电子料主要包括 DRAM 芯片颗粒、主动 IC 芯片、高速线缆等，结构件主要包
括散热器、服务器外壳等；其他为智能加速卡及服务器产品生产过程中使用的电源线、导热
凝胶、治具等辅助材料
(2) 委托加工物资
单位：万元
类别 7-12 13-18 18 个月 跌价准
月 月 以上 备
云端产品线 8,093.51 98.73 152.48 362.93 8,707.66 589.27 8,118.39
边缘端产品线 2,939.61 96.59 156.20 103.28 3,295.69 307.72 2,987.96
合计 11,033.12 195.33 308.68 466.21 12,003.35 896.99 11,106.36
类别 7-12 13-18 18 个月 跌价准
月 月 以上 备
云端产品线 6,950.45 250.80 104.94 118.94 7,425.13 373.46 7,051.67
边缘端产品线 2,904.73 133.14 - 87.25 3,125.12 2,974.40
合计 9,855.18 383.94 104.94 206.19 10,550.25 524.18 10,026.08
类别 7-12 13-18 18 个月 跌价准
月 月 以上 备
云端产品线 506.61 159.52 19.57 0.33 686.03 104.74 581.28
边缘端产品线 36.07 40.69 26.74 - 103.51 47.09 56.42
合计 542.68 200.22 46.31 0.33 789.54 151.84 637.71
类别 2019-12-31
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月 月 以上 备
云端产品线 307.70 - - - 307.70 - 307.70
边缘端产品线 22.42 - - - 22.42 - 22.42
合计 330.12 - - - 330.12 - 330.12
(3) 库存商品
单位：万元
类别 18 个月
以上
云端产品线 3,019.97 6,070.29 1,263.86 2,222.72 12,576.84 2,086.36 10,490.48
边缘端产品线 5,071.45 2,101.71 1,341.37 23.20 8,537.73 1,834.64 6,703.08
智能计算集群
系统
其他 21.27 - - - 21.27 - 21.27
合计 8,315.44 8,261.53 2,605.23 2,279.71 21,461.91 4,010.53 17,451.38
类别 18 个月
以上
云端产品线 7,056.00 920.38 1,273.80 885.16 10,135.33 1,199.51 8,935.81
边缘端产品线 3,528.63 259.52 36.43 - 3,824.58 143.02 3,681.56
智能计算集群
系统
合计 10,755.49 1,179.90 1,330.34 898.83 14,164.56 1,342.53 12,822.03
类别 18 个月
以上
云端产品线 2,370.90 536.16 356.67 97.09 3,360.82 128.44 3,232.38
边缘端产品线 1,445.49 0.05 - - 1,445.54 3.58 1,441.96
智能计算集群
系统
合计 3,845.39 547.87 356.67 97.09 4,847.03 132.03 4,715.00
类别 18 个月
以上
云端产品线 1,477.84 152.00 - - 1,629.83 83.53 1,546.30
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边缘端产品线 3.83 - - - 3.83 - 3.83
智能计算集群
系统
合计 1,602.91 152.00 - - 1,754.91 83.53 1,671.38
(1) 存货逐期增加的核心原因
公司自成立以来，陆续发布了 4 款云端智能芯片及加速卡产品（训练整机为
搭载云端智能芯片及加速卡的整机产品）和 1 款边缘智能芯片及加速卡产品，具
体情况如下：
产品线 产品类型 主要产品 发布时间
思元 100 芯片及云端智能加速卡 2018 年
思元 270 芯片及云端智能加速卡 2019 年
云端智能芯片及加速卡
云端产品线 思元 290 芯片及云端智能加速卡 2020 年
思元 370 芯片及云端智能加速卡 2021 年
训练整机 玄思 1000 智能加速器 2020 年
边缘产品线 边缘智能芯片及加速卡 思元 220 芯片及边缘智能加速卡 2019 年
公司自 2018 年以来，每年均会发布新产品，鉴于芯片及加速卡、训练整机
的生产具有一定周期，尤其是在 2021 年及 2022 年上半年全球芯片产能紧张、晶
圆及部分电子料等主要原材料价格呈上涨趋势的背景下，公司需对新产品的生产
进行提前备货。因此随着公司产品种类的逐步丰富，期末存货也呈现逐年增加的
趋势。其中，2021 年存货增加主要系对当年发布或批量出货的思元 290、思元
提前备货。此外，随着新产品的推出，2021 年进入生命周期末期的思元 100、思
元 270 库龄变长以及 2022 年思元 220 销售不及预期导致库存增加。
(2) 存货逐期增加的具体原因
其中电子料 2021 年末、2022 年 9 月末余额分别为 5,397.80 万元、12,964.16 万
元，较 2020 年末及 2021 年末分别增加 3,561.21 万元、7,566.36 万元。上述电
子料主要为云端产品线生产所需的 DRAM 颗粒，2021 年末和 2022 年 9 月末金额
分别为 2,889.38 万元、8,159.46 万元，因其为国际厂商生产，单品货值高，排
产周期长，故 2021 年末电子料增加主要系在全球芯片材料和产能紧张的形势下，
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思元 290 和思元 370 于当年发布或批量出货，因此公司对供应紧缺且单品货值较
高的 DRAM 芯片颗粒等原材料进行提前备货。2022 年 9 月末电子料增加主要系公
司为新一代云端产品的原材料 DRAM 颗粒进行提前备货。
品线和边缘产品线产品的增加。具体原因如下：
① 2021 年 末 委托 加 工物 资 金额 为 10,550.25 万元 ， 较 2020 年末 增 加
② 2022 年 9 月末委托加工物资金额为 12,003.35 万元，较 2021 年末增加
整机以及云端产品线新产品（该产品尚未发布）的生产备货，金额分别为
体原因如下：
① 2020 年末库存商品金额为 4,847.03 万元，较 2019 年末增加 3,092.12
万元，主要系公司结合云端产品线及边缘产品线新产品的发布及批量销售时间安
排进行提前备货。其中 2020 年末云端产品线思元 270 的备货 2,610.52 万元，边
缘端产品线思元 220 的备货 1,445.54 万元。
② 2021 年末库存商品金额为 14,164.56 万元，较 2020 年末增加 9,317.53
万元，主要原因如下：
A.公司结合云端产品线及边缘产品线新产品的发布及批量销售时间安排进
行提前备货。其中：云端产品线单位成本较高的搭载思元 290 的训练整机销量增
加而进行的备货 4,737.46 万元，同时思元 370 产品推出而进行的备货 2,451.75
万元；边缘端产品线思元 220 的备货 3,567.37 万元。
B.处于生命周期末期的云端产品销量减少。随着云端产品线的持续迭代，处
于生命周期末端的思元 100、思元 270 产品销量减少，导致 2021 年末的库存商
品增加，同时上述两款产品的库龄变长。2021 年末思元 100、思元 270 库存金额
分别为 457.49 万元、2,488.64 万元。
③ 2022 年 9 月末库存商品金额为 21,461.91 万元，较 2021 年末库存商品
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增加 7,297.35 万元，主要原因如下：
A.公司结合云端产品线新产品的发布及批量销售时间安排进行提前备货。其
中云端产品线思元 370 芯片进行的备货 6,857.88 万元。
B.处于生命周期末期的云端产品销量减少。随着云端产品线的持续迭代，处
于生命周期末端的思元 100、思元 270 产品销量减少，导致 2022 年 9 月末的库
存商品增加，同时上述两款产品的库龄变长。2022 年 9 月末思元 100、思元 270
库存金额分别为 448.80 万元、2,329.74 万元。
C.边缘产品销售不及预期。2022 年因公司边缘智能芯片产品思元 220 下游
客户需求发生变化，销售不及预期，导致 2022 年 9 月底边缘产品线思元 220 的
库存商品增加，库存金额为 4,989.86 万元。
(二) 在订单支持率较低的情况下，说明公司进行战略备货的必要性
公司产品目前正处于市场拓展期，尚未形成稳定的客户群体，且公司不同产
品线客户下单习惯也存在差异。云端产品线和边缘产品线主要客户群体为互联网
公司、智能应用企业等，此类客户在拓展初期需求相对较小，即使在产品使用状
况良好，需求量增加的情况下，也需根据自身产品的销售需求分批进行采购，并
要求在短时间内交货，不会一次性签署大批量订单。而公司智能计算集群系统业
务主要服务于城市智能计算中心客户，该类客户受其采购制度和预算管理制度的
影响，通常在上半年进行预算立项、审批、落实资金，下半年进行采购招标，第
四季度组织项目进度评审及项目验收工作，一般不存在跨年度未执行完的订单，
故各报告期末也很少存在集群项目的在手订单。综上，订单支持率并不能作为公
司销售市场前景的佐证依据。
(1) 从采购周期角度：由于全球芯片产能紧张，长交期物料采购周期从之前
的 8-16 周变为最长达 50 周以上，故需要提前预判市场情况进行战略备货。
(2) 从芯片排产及时性角度：公司部分电子料需作为芯片生产的配套材料，
公司为保障晶圆产能，需优先保障晶圆的配套生产材料齐套，故需对相关物料进
行提前备货，以实现芯片及时排产。
(3) 从产品发布与备货节奏角度：因芯片供应链产能紧张以及生产周期长的
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特点，公司需要在结合当下供应链市场供给状况、生产厂商排产情况、物料价格
变动趋势、产品发布时市场预估情况以及前期客户导入情况进行综合评判，对部
分产品进行提前备货。此外，智能计算集群系统业务城市智能计算中心类客户的
交期要求较为严格，产品的备货周期较长，导致公司需提前做备货准备。
综上所述，在订单支持率较低的情况下，公司战略备货具有必要性。
(三)公司边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化，销售不及预期，导致库
存商品增加的具体情况，并补充相关风险提示
因 2021 年芯片供应链产能紧张，公司边缘智能芯片产品的主要客户公司 A
根据自有产品市场需求和销售情况制定了高库存策略以保证供应充足，2021 年
其向公司提出了较高的采购需求意向，公司因此于 2021 年末增加了相关边缘智
能芯片产品的备货。2022 年因其自身进行库存调控，未按预期下单，导致公司
边缘智能芯片产品销量不及预期，进而导致库存商品中的边缘智能芯片产品增加。
公司 A 系其所在领域龙头企业，相关业务发展良好，未来存在对公司产品的采购
需求。
公司已在《募集说明书》“第五节 与本次发行相关的风险因素”之“一、
（二）财务风险”中进行了如下风险提示：
“7、存货跌价风险
公司存货主要由原材料、委托加工物资和库存商品构成。报告期各期末，公
司 存货账 面余额分 别 为 5,339.50 万元、 9,877.58 万元、 31,694.60 万元和
全球芯片材料和产能紧张的形势下，公司结合新产品发布节奏备货，处于生命周
期末期的云端产品思元 100、思元 270 销量减少及 2022 年边缘产品思元 220 因
客户需求变化销售不及预期所致。
公司存货跌价准备的计提政策为，对于不良品 100%计提跌价准备，对于原
材料、委托加工物资及库存商品中的芯片产品的非不良品按库龄计提跌价准备，
对于库存商品中除芯片之外的产品按成本与可变现净值孰低计量，对成本高于
可变现净值计提存货跌价准备，其中对未来 6 个月无销售需求的全额计提跌价准
备。报告期各期末，公司存货跌价准备余额分别为 232.95 万元、815.74 万元、
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报告期各期末，公司一年以上库龄的存货占比分别为 1.72%、11.86%、10.62%
及 15.13%。截至报告期末，长库龄的云端产品包括思元 270 及思元 100 板卡，
上述两款产品已进入生命周期末期，进一步对外销售的可能性较小，存在跌价的
可能。假设上述两款产品在 2022 年 9 月末全额计提跌价准备，其金额为 1,272.05
万元，占 2022 年 9 月末公司总资产的比例为 0.21%，影响较小，未在 2022 年 9
月末计提相应的跌价准备。公司已关注到上述存货的实际对外销售情况以及未
来对外销售的可能性，拟于 2022 年末对上述产品按 100%计提跌价准备。
若公司未对未来市场及销售情况作出准确预期，未来市场环境发生变化、产
品技术迭代更新导致存货滞销，或公司无法有效开拓客户，公司主要客户后续下
单进度不及预期，将导致公司存货的整体库龄变长，存货跌价风险增加，进而对
公司资产质量及盈利能力产生不利影响。”
(四)部分存货库龄较长的具体原因及期后结转情况；结合库龄增加、订单支
持率较低的情况，说明存货跌价准备计提的充分性
(1) 长库龄存货构成情况
报告期各期，公司存货正常库龄及长库龄结构具体如下：
单位：万元
存货类 2022-9-30 2021-12-31
库龄
型 账面余额 跌价准备 计提比例 账面余额 跌价准备 计提比例
库存商 正常 16,576.97 1,014.22 6.12% 11,935.39 510.37 4.28%
品 长库龄 4,884.94 2,996.30 61.34% 2,229.17 832.16 37.33%
委托加 正常 11,228.45 122.16 1.09% 10,239.12 213.88 2.09%
工物资 长库龄 774.89 774.83 99.99% 311.13 310.30 99.73%
正常 12,795.26 994.28 7.77% 6,055.91 370.11 6.11%
原材料
长库龄 1,790.22 1,301.16 72.68% 825.86 754.8 91.40%
其他 正常 1,203.28 98.02
合 计 49,254.01 7,202.96 14.62% 31,694.60 2,991.62 9.44%
存货类 2020-12-31 2019-12-31
库龄
型 账面余额 跌价准备 计提比例 账面余额 跌价准备 计提比例
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库存商 正常 4,393.26 41.76 0.95% 1,754.91 83.53 4.76%
品 长库龄 453.76 90.27 19.89%
委托加 正常 742.90 105.51 14.20% 330.12
工物资 长库龄 46.64 46.32 99.32%
正常 3,543.83 68.52 1.93% 3,162.63 103.25 3.26%
原材料
长库龄 671.19 463.36 69.04% 91.84 46.17 50.27%
其他 正常 26.00
合 计 9,877.58 815.74 8.26% 5,339.50 232.95 4.36%
注：库龄在 1 年以内的存货为正常存货，库龄在 1 年以上的存货为长账龄存货
(2) 长库龄存货形成原因
报告期各期末，库龄较长的存货形成原因如下：
占比逐年上升，2021 年末长库龄库存商品增加较多主要系在云端产品线不断升
级迭代的情况下，思元 100、思元 270 产品进入生命周期末期，销量减少从而库
龄变长，2022 年 9 月末长库龄库存商品增加较多主要系边缘智能芯片产品下游
客户需求发生变化，销售不及预期，导致边缘产品线思元 220 产品出现库龄变长
的情况。另外，因公司拓展行业客户需求，需要配合客户在更复杂的业务场景中
进行优化、调试和适配，其时间周期较长，故形成部分长库龄库存商品。
故相应半成品未做进一步加工。同时，思元 270 销售速度减缓，其半成品未进一
步加工，库龄变长。
年末及 2022 年 9 月末长库龄原材料金额增加较多主要系芯片生产周期延长以及
部分原材料价格上涨等原因而进行提前备货。
报告期各期末，公司较长库龄存货跌价准备计提及其期后结转情况如下：
单位：万元
存货 产品线 型号 存货余额 跌价准备 跌价计提 期后转销 期后转销
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类型 比例 金额 率
思元 370-板卡 0.17 - - 0.17 100%
思元 370-芯片 185.81 185.81 100% - -
思元 290-板卡 139.43 - - - -
思元 290-服务器 355.52 - - - -
云端产品线 思元 270-板卡 905.64 - - - -
思元 270-芯片 1,311.79 1,311.79 100% - -
思元 100-板卡 366.41 - - - -
库存 云端不良品 221.81 221.81 100% - -
商品 小计 3,486.58 1,719.41 49.32% - -
思元 220-板卡 81.64 - - 81.64 100%
思元 220-芯片 1,275.67 1,275.67 100% - -
边缘端产品线 其他 6.04 - - - -
边缘端不良品 1.22 1.22 100% - -
小计 1,364.57 1,276.89 93.57%
智能计算集群 其他 33.79 - - - -
库存商品小计 4,884.94 2,996.30 61.34% - -
委托加工物资 774.89 774.83 99.99% - -
原材料 1,790.22 1,301.16 72.68% - -
合 计 7,450.05 5,072.29 68.08% - -
思元 270-板卡 994.55 - - 108.56 10.92%
思元 270-芯片 673.49 673.49 100% - -
云端产品线 思元 100-板卡 359.52 - - - -
云端不良品 131.39 131.39 100% - -
小计 2,158.95 804.88 37.28% - -
库存
思元 220-板卡 9.14 - - 9.14 100%
商品
思元 220-芯片 26.32 26.32 100% - -
边缘端产品线
边缘端不良品 0.97 0.97 100% - -
小计 36.43 27.28 74.88% - -
智能计算集群 其他 33.79 - - - -
库存商品小计 2,229.17 832.16 37.33% - -
委托加工物资 311.13 310.30 99.73% - -
原材料 825.86 754.80 91.40% - -
合 计 3,366.16 1,897.26 56.36% - -
库存 思元 270-板卡 79.28 - - 79.28 100%
云端产品线
商品 思元 270-芯片 3.83 3.83 100% - -
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思元 100-板卡 284.21 - - 139.23 48.99%
云端不良品 86.44 86.44 100% - -
小计 453.76 90.27 19.89% - -
委托加工物资 46.64 46.32 99.31% - -
原材料 671.19 463.36 69.04% - -
合 计 1,171.59 599.95 51.21% - -
注 1：上表中各型号产品对应的板卡系已封装芯片在内，可直接对外销售的产品
注 2：期后转销金额仅统计库存商品，且截至时间均为 2022 年 11 月 30 日
注 3：2019 年公司长库龄存货为 91.84 万元，金额较小，故上表未列示 2019 年相关数
据
(1) 库龄增加，期后转销率较低对存货跌价准备计提的影响
思元 100 以及对应的不良品，在 2020 年计提存货跌价准备时，考虑到上述两款
产品当年分别实现 18,666.43 万元及 1,395.16 万元销售收入，且公司估计未来
要计提存货跌价准备，经测试不存在减值的可能性，故未计提相应的存货跌价准
备。同时思元 270 板卡已于期后 100%对外销售，思元 100 对外销售率亦有 48.99%，
因此上述产品存货跌价准备在 2020 年末计提较为充分。思元 270 芯片 3.83 万元
已按公司存货跌价计提政策 100%计提跌价准备；云端不良品 86.44 万元已按 100%
计提存货跌价准备。综上，2020 年末公司库存商品存货跌价准备计提较为充分。
长库龄的委托加工物资 46.64 万元和原材料 671.19 万元，公司已在 2020 年
末分别按 99.31%、69.04%的比例计提了存货跌价准备，计提比例较高。
综上所述，针对 2020 年的长库龄存货，公司期末存货跌价准备充分。
万元。对于云端产品线思元 270 板卡 994.55 万元以及思元 100 板卡 359.52 万元
在 2021 年计提存货跌价准备时，公司考虑到上述两款产品在 2021 年度仍分别对
外实现销售 3,629.66 万元和 865.68 万元，公司合理估计上述两款产品在未来 6
个月仍有对外销售的可能，因此对其按成本与可变现净值孰低计量来确定是否需
要计提存货跌价准备，经测试不存在减值的可能性，故未计提相应的存货跌价准
备。思元 270 芯片 673.49 万元已按公司存货跌价计提政策 100%计提跌价准备。
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综上 2021 年末公司库存商品存货跌价准备计提较为充分。
长库龄的委托加工物资 311.13 万元和原材料 825.86 万元，公司已在 2021
年末分别按 99.73%、91.40%的比例计提了存货跌价准备，计提比例较高。
综上所述，针对 2021 年的长库龄存货，公司期末存货跌价准备充分。
① 云端产品线思元 290 板卡 139.43 万元和思元 290 服务器 355.52 万元，
因思元 290 产品仍为公司主要的云端产品，且 2022 年 1-9 月对外实现销售
变现净值孰低计量来确定是否需要计提存货跌价准备，经测试不存在减值的可能
性，故未计提相应的存货跌价准备，该产品期后未对外销售主要系期后时间间隔
仅为 2 个月，部分产品尚未对外销售所致。
云端产品思元 270 板卡 905.64 万元及思元 100 板卡 366.41 万元已进入生命
周期末期，2022 年思元 270 虽然对外实现了 656.94 万元销售，但相对于期末库
存而言，上述两款产品进一步对外销售的可能性较小，存在跌价的可能。考虑到
上述两款产品假设在 2022 年 9 月末全额计提跌价准备，其金额为 1,272.05 万元，
占 2022 年 9 月末公司总资产的比例为 0.21%，影响较小，因此未在 2022 年 9 月
末计提相应的跌价准备。公司已关注到上述存货的实际对外销售情况以及未来对
外销售的可能性，拟于 2022 年末对上述产品按 100%计提跌价准备。
云端产品思元 370 芯片 185.81 万元、思元 270 芯片 1,311.79 万元以及云端
不良品 221.81 万元已按公司存货跌价计提政策 100%计提跌价准备。
②边缘产品线思元 220 板卡 81.64 万元公司估计未来 6 个月内仍有对外销售
的可能，对其按成本与可变现净值孰低计量来确定是否需要计提存货跌价准备，
经测试不存在减值的可能性，且该产品已于期后 100%实现对外销售。思元 220
芯片 1,275.67 万元已按公司存货跌价计提政策 100%计提跌价准备。
长库龄的委托加工物资 774.89 万元和原材料 1,790.22 万元，公司已在 2022
年 9 月末分别按 99.99%、72.68%的比例计提了存货跌价准备，计提比例较高。
综上所述，针对 2022 年 9 月末长库龄存货，除云端产品线思元 100 板卡和
思元 270 板卡存在跌价的可能，考虑到假设全额计提跌价准备的金额为 1,272.05
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万元，占 2022 年 9 月末公司总资产的比例为 0.21%，影响较小，因此未在 2022
年 9 月末计提相应的跌价准备，公司拟于 2022 年末对上述产品按 100%计提跌价
准备。除此之外，针对 2022 年 9 月末的长库龄存货，公司期末存货跌价准备计
提充分。
同时，针对正常库龄的存货，公司评估库龄 6 个月以内的存货滞销风险较低，
产生跌价的可能性较低，因此未计提跌价准备；对于库龄 6 个月以上以及部分不
良品存货，产生跌价的风险可能性上升，公司已按存货跌价计提政策计提了相应
的跌价准备。
(2) 订单支持率较低对存货跌价准备计提的影响
报告期各期末，公司存货中在手订单支持的比例分别为 5.03%、19.60%、8.91%
和 6.80%，订单支持率相对较低，主要系公司产品的交货期较短，公司客户按需
下单，期末在手订单金额较低造成订单支持率较低。报告期各期末存货如未能及
时获得订单并出售，则会造成其库龄增加，而公司在计提存货跌价准备时已充分
考虑了库龄对存货价值的影响，并做了充分的计提。因此，报告期各期末存货订
单支持率较低对存货跌价准备计提的影响已通过库龄增加的方式体现。
综上所述，报告期各期末公司存货整体库龄变长主要系公司对部分产品进行
提前备货，进入生命周期末期的云端产品思元 100 和思元 270 产品销量减少，以
及 2022 年因公司边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化，销售不及预期导致。
公司在计提存货跌价准备时已充分考虑了库龄对存货价值的影响，除 2022 年 9
月末云端产品线思元 100 板卡和思元 270 板卡存在跌价的可能，考虑到假设全额
计提跌价准备的金额为 1,272.05 万元，占 2022 年 9 月末公司总资产的比例为
公司存货跌价准备计提充分。针对 2022 年 9 月末云端产品线思元 100 板卡和思
元 270 板卡，公司拟于 2022 年末对上述产品按 100%计提跌价准备。
(五)发行人存货变动趋势、库龄情况及跌价准备计提比例与同行业可比公司
存在差异的情况及合理性
报告期内，公司与同行业存货变动趋势情况如下：
单位：万元
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公司
金额 变动率 金额 变动率 金额 变动率 金额 变动率 金额
瑞芯微 128,129.83 154.22% 85,676.52 69.99% 50,401.44 77.81% 28,345.85 -23.50% 37,053.78
澜起科技 66,243.68 65.14% 69,656.93 73.65% 40,114.40 55.71% 25,762.48 -13.44% 29,760.95
海光信息 111,544.66 -2.37% 未披露 - 114,253.74 484.54% 19,545.95 21.18% 16,130.23
龙芯中科 62,695.62 38.10% 59,207.13 30.41% 45,400.04 26.97% 35,756.95 110.48% 16,988.42
北京君正 215,531.73 37.31% 208,079.49 32.56% 156,970.51 9.87% 142,870.86 996.00% 13,035.71
寒武纪 42,051.05 32.68% 41,550.89 31.10% 31,694.60 220.87% 9,877.58 84.99% 5,339.50
注：因可比公司 2022 年三季报仅披露存货账面价值，故上述 2022 年 9 月末数据统一按
各公司存货账面价值列示，其他各期按各公司存货账面余额列示
由上表可知，报告期各期末公司与同行业可比公司存货变动趋势较为接近，
尤其最近两年存货总体呈现快速增长趋势。公司与同行业可比公司存货变动趋势
不存在重大差异。
报告期内，公司与同行业可比公司库龄比较情况如下：
公司 1 年以内占比 1-2 年占比 2 年以上占比
海光信息 98.92% 0.82% 0.27%
龙芯中科 91.13% 3.80% 5.07%
寒武纪 89.38% 7.54% 3.08%
海光信息 94.72% 4.51% 0.77%
龙芯中科 91.39% 3.16% 5.45%
寒武纪 88.14% 11.61% 0.25%
海光信息 92.34% 7.66% -
龙芯中科 85.06% 2.60% 12.24%
寒武纪 98.28% 1.72% -
注 1：各同行业可比公司未详细披露 2022 年 9 月末库龄结构情况，故上表未列示对比；
瑞芯微、澜起科技及北京君正未详细披露 2019 年末、2020 年末及 2021 年末库龄情况，故
上表未列示对比
注 2：海光信息、龙芯中科披露的存货库龄按年度划分，为了数据具有可比性，寒武纪
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存货库龄统计时按同口径进行了调整
注 3：龙芯中科未披露 2021 年末存货库龄情况，故用其 2021 年 6 月末库龄情况做对比
由上表可知，除 2019 年外，公司 2020 年末和 2021 年末存货 1 年以上库龄
占比最高，与龙芯中科相对接近，与海光信息存在一定差异。公司主要产品为云
端及边缘端智能芯片，龙芯中科主要产品为处理器及配套芯片，海光信息主要产
品为应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器，各公司的具体产
品及应用领域有所不同。因同行业可比公司信息披露有限，无法一一对比说明各
公司库龄差异的主要原因，公司 2020 年末 1 年以上库龄占比略高主要系思元 270
产品部分电子料备货较多（1 年以上库龄金额为 462.61 万元）以及思元 100 产
品进入生命周期末期，销量减少（1 年以上库龄金额为 341.26 万元）导致库龄
增加；2021 年末 1 年以上库龄占比略高原因详见本题回复之“（四）1.部分存
货库龄较长的具体构成及原因”之说明。
(1) 同行业可比公司存货跌价准备计提政策比较
同行业可比公司存货跌价准备计提政策如下：
可比公司 跌价准备计提方法
在每个资产负债表日，对存货采用成本与可变现净值孰低计量，按照存货成
瑞芯微
本高于可变现净值的差额计提存货跌价准备。
公司基于产品 18-24 个月的迭代周期，对库龄超过 18 个月的存货基本全额
澜起科技 计提跌价准备。对 18 个月以内的存货根据各代产品的市场预期和售价变化，
对可变现净值低于成本的金额计提存货跌价准备。
①预计可用于出售的存货：报告期内，公司产品销售综合毛利率为 70%左右，
下游客户对公司产品需求旺盛。经测算，可直接用于出售的存货及预计经加
海光信息 工完成后可用于出售的存货不存在跌价准备。
②预计不可用于出售的存货：研发过程形成的已测试为性能不良的存货、预
计不会用于后续研发活动的存货。公司对于该部分存货全额计提跌价准备。
公司根据存货跌价准备计提政策，对其采用成本与可变现净值孰低原则计提
龙芯中科 存货跌价准备，同时结合产品周期和市场判断，基于谨慎性原则，对库龄 3
年以上的存货全额计提存货跌价准备
①消费类芯片存货：对于已停产或停售的产品全额计提跌价准备，其余存货
未计提跌价准备。
②汽车及工业类芯片存货：对于其中库龄大于 1 年的在产品和库存商品、以
北京矽成 及库龄大于 2 年的原材料进行重点关注，并结合市场部对存货品质及预期销
售情况进行综合判断，以各项存货预测平均销售价格减去相关费用后的净值
作为确定可变现净值的依据，按照可变现净值与账面存货成本孰低的原则，
对于存货成本高于其可变现净值的存货足额计提跌价准备。
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①不良品（包括原材料、半成品、产成品）：在确认为不良品时，按 100%
计提跌价准备。
②原材料（包括包装材料、结构件、自研芯片及其他原材料）：按库龄计提
跌价准备，其中库龄在 6 个月以内不计提跌价，库龄在 7-12 个月之间计提
寒武纪
③原材料（包括电子料）：按库龄计提跌价准备，其中库龄在 6 个月以内不
计提跌价，库龄在 7-12 个月之间计提 25%，库龄在 12-18 个月之间计提 50%，
库龄在 18 个月以上计提 100%。
④产成品：按成本与可变现净值孰低计量，对成本高于可变现净值计提存货
跌价准备，其中对未来 6 个月无销售需求的全额计提跌价准备。
注：北京矽成为北京君正的全资子公司，上述存货跌价政策为 2021 年北京君正集成电
路股份有限公司申请向特定对象发行股票的审核问询函时披露内容
公司与同行业可比公司存货跌价准备计提政策均按照资产负债表日成本与
可变现净值孰低原则计量，并计提跌价准备，在具体计提比例上，由于同行业披
露信息有限，公司无法与其一一对比，但公司与澜起科技、龙芯中科、北京矽成
等均考虑了库龄对存货价值的影响，具体计提方式与同行业不存在重大差异。
(2) 公司与同行业可比公司存货跌价计提情况对比
报告期内，公司与同行业可比公司存货跌价准备计提情况比较如下：
可比公司 2022-6-30 2021-12-31 2020-12-31 2019-12-31
瑞芯微 3.28% 5.89% 14.65% 12.15%
澜起科技 3.71% 6.44% 27.59% 47.31%
海光信息 未披露 1.59% 6.92% 12.31%
龙芯中科 2.80% 3.65% 5.11% 10.24%
北京君正 9.04% 9.58% 8.64% 14.47%
可比公司平均值 4.71% 5.43% 12.58% 19.29%
寒武纪 11.37% 9.44% 8.26% 4.36%
注：各同行业可比公司未详细披露 2022 年 9 月末存货跌价准备金额，因此 2022 年统一
按 2022 年 6 月末数据做比较。2022 年 9 月末寒武纪存货跌价准备计提金额占存货余额比为
此外，查询考虑存货库龄 6 个月作为是否存在减值迹象分界点的其他半导体
公司在报告期内存货跌价准备计提比例情况如下：
公司 2022-6-30 2021-12-31 2020-12-31 2019-12-31
华润微 12.06% 12.24% 16.96% 20.32%
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汇顶科技 11.71% 12.10% 15.16% 31.44%
韦尔股份 6.98% 9.26% 12.72% 12.02%
平均值 10.25% 11.20% 14.95% 21.26%
寒武纪 11.37% 9.44% 8.26% 4.36%
注 1：华润微对于库龄超过 6 个月的存货，按照确定的会计政策区分为适销存货与不适
销存货，不适销存货全额计提跌价准备，库龄超过 6 个月但适销的存货按存货成本高于可变
现净值的差额计提存货跌价准备
注 2：汇顶科技对于库龄超过 180 天的存货进行减值测试，对没有使用价值或者被替代
的存货全额计提跌价，对成本高于资产负债表日前后最近市场销售价格的，按成本高于其可
变现净值的差额计提跌价准备
注 3：韦尔股份其仅在 2017 年招股说明书中披露其分销类业务的存货跌价政策：对于 6
个月内无销售行为的产品定义为滞销产品，对于该类存货根据库龄计提存货跌价准备，其中
前所述，因同行业可比公司信息披露有限，对各类存货是否存在减值迹象所
关注的点各有不同（包括以多长库龄作为是否存在减值迹象分界点的划分），故
公司与同行业可比公司存货跌价准备整体计提比例可比性有限。2021 年末及
的其他半导体公司在报告期内存货跌价准备计提比例较为接近，不存在较大差异。
从跌价准备计提比例的变化趋势来看，受存货整体库龄上升影响，公司存货跌价
准备计提比例显著上升，与同行业可比公司变化趋势有所差异。公司库龄上升主
要系 2021 年及 2022 年因公司增加备货、处于生命周期末期的云端产品销量减少
以及 2022 年边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化，销售不及预期，导致库
存商品增加，存货的整体库龄增加。公司与同行业可比公司报告期内存货库龄情
况比较详见本题回复之“（五）2.报告期内存货库龄情况比较”之说明。
综上所述，报告期各期末公司存货变动趋势、对存货跌价准备计提方法与同
行业可比公司不存在重大差异；2019 年末、2020 年末及 2021 年末公司存货库龄
结构与同行业可比公司存在一定差异；报告期各期末计提的存货跌价比例与同行
业公司存在一定差异，但与以库龄 6 个月作为是否存在减值迹象分界点的其他半
导体公司计提比例接近，存货跌价准备变动趋势与同行业存在一定差异，主要系
公司整体库龄增加导致，具有合理性。
(六) 核查程序及核查意见
(1) 取得公司各期末存货清单，并向管理层访谈了解存货逐期增加的主要原
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因；
(2) 向管理层访谈了解在订单支持率较低的情况下，公司进行战略备货的必
要性；
(3) 了解边缘智能芯片产品下游客户需求发生变化情况，以及边缘智能芯片
产品增加的具体情况，并查阅募集说明书是否已做了相关风险提示；
(4) 了解公司部分存货库龄较长的具体原因及期后结转情况；了解公司存货
跌价计提政策，取得报告期各期末公司存货分类别的库龄情况表，并复核库龄统
计的准确性；
(5) 了解公司产品的主要特性，取得并检查报告期各期末公司产品的订单覆
盖和期后销售情况；
(6) 按公司存货跌价计提政策，复核报告期各期末存货跌价准备计提的准确
性；
(7) 查阅并测算同行业可比公司存货变动趋势、库龄情况及跌价准备计提比
例情况，并与公司比较是否存在重大差异。
经核查，我们认为：
(1) 公司自 2018 年以来，每年均会发布新产品，鉴于芯片及加速卡、训练
整机的生产具有一定周期，尤其是在 2021 年及 2022 年上半年全球芯片产能紧张、
晶圆及部分电子料等主要原材料价格呈上涨趋势的背景下，公司需对新产品的生
产进行提前备货。因此随着公司产品种类的逐步丰富，期末存货也呈现逐年增加
的趋势。其中，2021 年存货增加主要系对当年发布或批量出货的思元 290、思元
提前备货。此外，随着新产品的推出，2021 年进入生命周期末期的思元 100、思
元 270 库龄变长以及 2022 年思元 220 销售不及预期导致库存增加；
(2) 从采购周期、芯片排产及时性以及产品发布与备货节奏角度看，在订单
支持率较低的情况下，公司战略备货具有必要性；
(3) 因 2021 年芯片供应链产能紧张，公司边缘智能芯片产品的主要客户公
司 A 根据自有产品市场需求和销售情况制定了高库存策略以保证供应充足，2021
年其向公司提出了较高的采购需求意向，公司因此于 2021 年末增加了相关边缘
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