中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个

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全球算力竞争加剧,我国 ICT 建设驶入快车道

(报告出品方/分析师:银河证券研究院 赵良毕)

报告原标题: 通信行业深度报告:ICT“双碳”新基建,IDC 温控新机遇

(一)算力建设关乎数字经济发展,各国均不断发力

加快培育数据要素市场,全球算力竞争不断提升。 2020 年 4 月 9 日,《中共中央、国务院关于构建更加完善中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台边缘节点超千个的要素市场化配置体制机制的意见》中,数据首次作为一种新型生产要素在文件中出现,与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列。计算力已经与国家经济息息相关。

IDC清华产业研究院联合发布的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》表明,计算力是数字经济时代的关键生成要素:

(1)从 2016-2025 年的整体趋势及预测来看,各个国家的数字经济笑陆贺占 GDP 的比重持续提升,预计 2025 年占比将达到 41.5%。

(2)计算力作为数碰派字经济时代的关键生产力要素,已经成为挖掘数据要素价值,推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

(3)国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高 1 点,国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5%和 1.8%,预计该趋势在 2021-2025 年将继续保持。同时,通过针对不同梯队国家的计算力指数和 GDP 进行进一步的回归分析后,研究发现:当一个国家的计算力指数达到 40 分以上时,国家的计算力指数每提升 1 点,其对于 GDP 增长的推动力将增加到 1.5 倍,而当计算力指数达到 60 分以上时,国家的计算力指数每提升 1 点,其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍,对经济的拉动作用变得更加显著。

数字化进程不断推进,发展中国家经济增速较高。 根据 IDC 数据显示,2016 年到 2025 年,数字经济占比不断提升,全球数字经济占比2025E为41%,其中发达国家数字经济占比为48.10%,比发展中国家高 17.8 个百分点。中美两国计算力指数综合评估较高,中国计算力发展水平涨幅达 13.5%,处于较高增长水平。总体来看,数字经济为各国 GDP 总量贡献不断提升,算力提升推动数字经济向好发展。

全球公有云用户市场保持增长,IT 侧资本开支不断增加。 云是推动企业数字化转型升级的重要驱动力, 企业不断增加对移动技术、协作以及其他远程工作技术和基础架构的投资。预计到 2023 年,用户支出将达到近 6000 亿美元,云将占全球企业 IT 消费市场的 14.2%。其中软件化服务(SaaS)是最大的细分市场,预计该市场在 2023E 用户支出增长至 2080.80 亿美元悉空,相比 2021 年增长 36.73%;云基础建设(IaaS)将达到 1562.76 亿美元,相比 2021 年增长 70.53%。为了获得数字经济时代的比较优势,全球主要国家在数据中心的建设上进行了大规模投资,全球经济受到新冠疫情的严重影响下,数据中心的建设保持了较高增速,预计在未来几年云服务提供商与电信公司之间的合作日益增加,全球云市场有望进一步增长。

中国 IDC 市场规模增速较快,目前处于高速发展期。 受益于中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个我国“新基建”战略提出和持续攀升的互联网流量,2021 年数据中心建设规模不断增长。根据中国信通院数据,我国 2021年 IDC 行业规模约 1500.2 亿元,近 5 年中国 IDC 市场年均复合增速约达 30%,领先于全球 IDC市场增速,其中近三年中国 IDC 市场具有高增速。我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进,5G 应用项目多点开花不断落地,预计到 2025 年,我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用,数据中心行业发展前景广阔,有望保持高速增长。

IDC 机柜数量不断增长,中国东部地区 IDC 中心较多。 2021 年 IDC 的机柜量增长了 99.15万架,增速为 30%,机柜量总数达到 415.06 万架,年度增长率达到 31.39%。随着 5G 时代数字经济向 社会 各领域持续渗透,数据量爆炸式增长使得全 社会 对算力需求提升,预计每年仍将以20%以上速度高增,有望打开市场新空间。目前我国大部分数据中心集中在东部及沿海地区,根据 CDCC 数据,2021 年华东、华北、华南三地区机柜数占全国总数的 79%,而东北、西北地区占比相对较低。

我国东部地区 IDC 上架率较高,西部地区加速建设。 目前 IDC 机房在我国东西部呈现差异较大发展,体现东密西疏、东热西冷的特点。2021 年新增机柜对比可知,东部及沿海地区数据中心上架率高,西部上架率较低。2021 年华东、华北、华南三地上架率约 60%-70%,而东北、西北、西南及华中上架率仅有 30%-40%。在政策布局方面,国家不断推进数字经济发展,形成以数据为纽带的区域协调发展新格局。对于网络时延要求不高的业务,率先向西部转移建设,由于西部地区气温较低优势突出,实施“东数西算”有利于数据中心提高能效,西部地区产业跨越式发展,促进区域经济有效增长。

(二)数字经济政策护航,“东数西算”工程建设有望超预期

把握数字化发展机遇,拓展经济发展新空间。2022 年 1 月,国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》,规划强调数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。同时,规划明确提出到 2025 年,数字经济迈向全面扩展期,数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 10%。基于上述规划,2022年 5 月 26 日,工信部在 2022 年中国国际大数据产业博览会上指出,坚持适度超前建设数字基础设施,加快工业互联网、车联网等布局。

推进绿色数据中心建设,提升数据中心可再生能源利用率。 我国能源结构正处在不断优化的过程中,新能源地区分布不均衡,特别是水力、光伏、风能,主要集中在中西部地区,而使用端主要在东部沿海地区,虽然通过“西电东送”工程部分缓解了东部地区用电紧张问题,但是作为高耗能的数据中心产业,协调东西部发展布局、降低能耗就十分必要。全国各省市、地区相继出台了各种强调数据中心绿色、节能的政策要求,进而促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级,催化能源行业低碳转型。

东西部资源高效匹配,建立全国一体化协同创新体系。 “东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西气东输”、“西电东送”之后的又一项重大的国家战略工程,将东部海量数据有序引导到西部,优化数据中心建设布局,缩小东西部经济差异,促进东西部协同发展。2022 年 2 月17 日,国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了 10 个国家数据中心集群。全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算”工程正式全面启动。国家以“东数西算”为依托,持续推进数据中心与算力、云、网络、数据要素、数据应用和安全等协同发展,形成以数据为纽带的区域协调发展新格局,助力数字经济不断发展。

全球算力网络竞争力凸显,ICT 产业链有望迎来发展新空间。 通过全国一体化的数据中心布局建设,扩大算力设施规模,提高算力使用效率,实现全国算力规模化、集约化发展,有望进一步提升国家算力水平和全球竞争能力。同时,扩大数据中心在中西部地区覆盖,能够就近消纳中西部地区新型绿色能源,持续优化数据中心能源使用效率。通过算力枢纽和数据中心集群建设,将有力带动相关产业上下游投资,促进东西部数据流通、价值传递,延展东部发展空间,推进西部大开发形成全国均衡发展新格局。

(三)双碳减排目标明确,绿色节能成为发展必需

能源变革不断创新升级,低碳转型融入 社会 经济发展。 自上个世纪人类逐渐认识到碳排放造成的不利影响,各国政府和国际组织不断进行合作,经过不懈努力、广泛磋商,在联合国和世界气候大会的框架下达成了一系列重要共识,形成了《联合国气候变化框架公约》(1992 年签署,1994 年生效)、《京都议定书》(1997 年达成,2005 年生效)和《巴黎协定》(2015年达成,2016 年生效)等文件,其中《巴黎协定》规定了“把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于 2 以内”的基础目标和“将气温升幅限制在工业化前水平以上 1.5 之内”的努力目标。

推动能源革命,落实碳达峰行动方案。 为了达到《巴黎协定》所规定的目标,我国政府也提出了切合我国实际的双碳行动计划,2020 年 9 月 22 日,我国在第七十五届联合国大会上宣布,中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取 2060 年前实现碳中和目标。中国的“双碳”目标正式确立,展现了中国政府应对全球气候变化问题上的决心和信心。同时 2021年度《政府工作报告》中指出:扎实做好碳达峰、碳中和各项工作,制定 2030 年前碳排放达峰行动方案。优化产业结构和能源结构。推动煤炭清洁高效利用,大力发展新能源,在确保安全的前提下积极有序发展核电。扩大环境保护、节能节水等企业所得税优惠目录范围,促进新型节能环保技术、装备和产品研发应用,培育壮大节能环保产业,推动资源节约高效利用。落实 2030 年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型,协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护,单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低 13.5%、18%。

聚焦数据中心低碳发展,实现双碳方式产业发展。 在双碳背景下,“东数西算”工程中数据中心西部迁移,PUE 值有望降低带来能耗电量高效利用。能源高效节能、革新升级已是大势所趋和必然要求。

(一)数据中心能耗突出,绿色节能是发展趋势

绿电成为发展趋势,低碳发展中发挥重要作用。 随着大力发展数据中心产业,数据中心能耗在国民经济中的占比也在不断提高。研究表明,预计 2025 年,数据中心能耗总量将达到 3952亿 kW·h,占全 社会 用电总量的 4.05%,比例逐年攀升。整体来看,由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。空调系统同样是数据中心提高能源效率的重点环节,所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。降 PUE 将成为未来发展趋势,主要从制冷方面入手。

数据中心碳排放不断控制,PUE 值不断改善。 根据国家能源局 2020 年全国电力工业统计数据 6000 千瓦及以上电厂供电标准煤耗每度电用煤 305.5 克,二氧化碳排放量按每吨标煤排放 2.7 吨二氧化碳来计算,2021 年全国数据中心二氧化碳排放量 7830 万吨,2030 年预计排放约 1.5 亿吨二氧化碳。

量化指标评估数据中心能源效率。 为评价数据中心的能效问题,目前广泛采用 PUE(Power Usage Effectiveness)作为重要的评价指标,指标是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值。PUE 通常以年度为计量区间,其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗,其值大于 1,越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少,即能效水平越好。

数据中心空调系统及服务器系统能耗占比较大。 数据中心的耗能部分主要包括 IT 设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看,由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。其中服务器系统约占 50%,存储系统约占 35%,网络通信设备约占 15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节,它所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的 10%和 5%。

(三)温控系统持续优化,节能技术变革打开新机遇

温控系统多元化趋势,节能技术不断突破。 当前主流的制冷方式包括风冷、水冷、间接蒸发冷却和液冷技术,根据数据中心规模、环境特点选择合适的制冷技术。提高数据中心的能效,尤其是空调制冷系统的能效成为研究重点。目前,数据中心空调制冷能效比的提升主要从液冷和自然冷源两方面入手。从制冷方式来看,风冷将逐渐被安装灵活、效率更高的液冷方式所取代。液冷技术目前应用于 5G 场景,通常对骨干网 OTN 设备、承载网设备以及 5G BBU 设备进行液冷,采用液冷技术可以通过液体将发热元件热量带走,实现服务器的自然散热,相互传统制冷方法,液冷技术更为高效节能。

冷却系统不断优化。 为了客观评价这些制冷技术以便进一步提高节能减排效率,中国制冷学会数据中心冷却工作组研究认为:采用数据中心冷却系统综合性能系数(GCOP)作为评价指标更为合理。

其中,GCOP 为数据中心冷却系统综合性能系数指标,用于评价数据中心冷却系统的能效。为数据中心总能耗,其中不仅包括数据中心市电供电量,也包括数据中心配置的发电机的供电量。为制冷系统能耗,包括机房外制冷系统的能耗,另外包括 UPS 供电的制冷风扇、关键泵以及设备机柜内风扇等制冷设备产生的能耗。

实际情况中,为了使能效评价结果更具有说服力与可比较性。冷却工作组建议使用数据中心全年平均综合性能系统数的(GCOPA)指标和特定工况下数据中心冷却系统综合性能系数(GCOPS)作为评价标准。

冷却工作组根据上述标准针对来自内蒙古呼和浩特、广东深圳、河北廊坊等地的高效数据中心进行分析。这些数据中心分布在不同建筑气候区,使用了不同系统形式和运行策略,例如高效末端、自然冷却、AI 控制的运行优化等。数据表明西部地区建设新型数据中心制冷能耗较优。我国数据中心冷却系统能效存在极大差异,提升我国数据中心冷却系统的能效意义较大,冷却系统仍存在巨大的节能潜力。

数据中心容量不断扩充,中美两国贡献较多。 根据 Synergy Research Group 的最新数据显示,由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至 700 家,而以关键 IT 负载衡量,美国占这些数据中心容量的 49%,中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家,占总量的 15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA 地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。超大规模数据中心数量翻一番用了五年时间,但容量翻番用了不到四年时间。

空调系统建设成本较多。 根据IBM数据,数据中心的建设成本中空调系统的占比为16.7%。总体来说,2021 年数据中心基础设施设备总支出为 1850 亿美元,能源方面建设资本开支占较大份额,能源建设及利用效率有望进一步提升。

数据中心资本稳步增长,温控市场打开新空间。 根据 Synergy Research 的数据,2021年数据中心基础设施设备总支出(包括云/非云硬件和软件)为 1850 亿美元,公有云基础设施设备支出占比为 47%。面向硬件的服务器、存储和网络合计占数据中心基础设施市场的 77%。

操作系统、虚拟化软件、云管理和网络安全占了其余部分。参照 2021 年全球数据中心资本开支增长 10%的现实,假设未来 4 年数据中心每年资本开支保持增长 10%,我国数据中心温控系统市场规模 2021 年为 301 亿元,可在 2025 年达到 441 亿元。

(一)英维克:打造温控全产业链,行业高景气领跑者受益

国内技术领先的精密温控龙头,聚焦精密温控节能产品和解决方案。 公司自成立以来,一直专注于数据机房等精密环境控制技术的研发,致力于为云计算数据中心、通信网络、物联网的基础架构及各种专业环境控制领域提供解决方案,“东数西算”项目中提供节能技术。

公司营业收入高速增长,盈利能力表现良好。 2022Q1,公司实现营收 4.00 亿元,同比增长 17.10%,归母净利润 0.13 亿元,同比下降 59.26%,主要受原材料价格上涨、疫情反复等因素影响。2021 年英维克实现营业收入 22.28 亿元,同比增长 29.71%,自 2017 年以来 CAGR 达34.65%,主要是由于机房温控一些大项目验收确认,以及机柜温控节能产品收入增长。受益于整个行业的景气度,全年实现归母净利润 2.05 亿元,同比增长 12.86%,自 2017 年以来 CAGR达 24.25%,主要源自数据中心及户外机柜空调业务的持续增长。

公司毛利率总体稳定,未来有望止跌回升。 2021 年公司销售毛利率为 29.35%,同比下降9.50%,主要原因系上游原材料成本提升,公司整体盈利能力承压。净利率总体有所下降,销售净利率为 8.92%,同比下降 15.85%。随着公司持续数据机房等精密环境控制技术的研发,技术平台得到复用,规模效应愈发显著,公司未来毛利率及净利率有望企稳回升。

蒸发冷却、液冷技术为未来发展趋势,公司技术储备充足,产品系列覆盖全面。 目前国内数据中心温控方式仍然以风冷、冷冻水为主,由于热密度、耗能的提升,传统方案已经不能满足市场需求,散热方式逐渐从传统风冷模式发展到背板空调、液冷等新型散热方式,数据中心冷却系统呈现出冷却设备贴近服务器、核心发热设备的趋势,液冷、蒸发冷却技术优势明显。

研发投入持续增加提升核心竞争力,温控系统不断优化。 公司以技术创新作为企业发展的主要驱动力,不断加大研发投入。虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响,公司始终坚持加大研发力度,为公司后续发展提供技术支撑。英维克作为细分行业龙头,及时捕捉市场发展动向,以技术创新作为企业发展的主要驱动力。

公司产品线丰富,方案灵活凸显竞争优势。 英维克的机房温控节能产品主要针对数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室等领域的房间级专用温控节能解决方案,用于对设备机房或实验室空间的精密温湿度和洁净度的控制调节。其中包括 CyberMate 机房专用空调实验室专用空调、iFreecooling 多联式泵循环自然冷却机组、XRow 列间空调、XFlex 模块化间接蒸发冷却机组、XStorm 直接蒸发式高效风墙冷却系统、XSpace 微模块数据中心、XRack 微模块机柜解决方案、XGlacier 液冷温控系统等产品与解决方案。

公司的产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC 运营商、大型互联网公司,历年来公司已为腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等用户的大型数据中心提供了大量高效节能的制冷产品及系统。此外,英维克还提供机柜温控节能产品主要针对无线通信基站、储能电站、智能电网各级输配电设备柜、电动 汽车 充电桩、ETC 门架系统等户外机柜或集装箱的应用场合提供温控节能解决方案,以及用于智能制造设备的机柜温控产品。

(二)佳力图:运营商市场企稳互联网市场突破,业绩有望边际改善

精密环境温控龙头,打造恒温恒湿解决方案。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境,公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。目前,公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品,十三个系列产品线,产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位,同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势,为数据中心提供节能改造服务。

公司营业收入保持增长,净利润有所下滑。2022Q1,公司实现营收 1.22 亿元,同比下降10.69%,归母净利润 0.14 亿元,同比下降 36.68%,主要受原材料价格上涨、疫情反复、竞争加剧等因素影响。

2021 年佳力图实现营业收入 6.67 亿元,同比增长 6.68%,自 2017 年以来CAGR 达 9.73%,全年实现归母净利润 0.85 亿元,同比下滑 26.35%,2021 年,公司主要是受到以下因素影响导致利润下滑,(1)南京疫情停工待产、限电限产、疫情延时交付验收的各种困难;(2)随着市场规模的不断扩大,国内机房空调市场竞争较激烈;(3)原材料价格特别是大宗商品价格持续上涨,原材料成本占公司营业成本平均比例达 70%以上,是公司产品成本的主要组成部分,铜、镀锌钢板在 2021 年度一直呈现上涨趋势,采购价格较 2020 年上涨了 20%-40%,导致公司成本呈现大比例增长。

图 17. 公司受多因素影响毛利率有所下降(单位:%)

公司精密环境领域产品丰富,技术先进。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境,公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。

目前,公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品,十三个系列产品线,产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位,同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势,为数据中心提供节能改造服务。

研发投入不断投入,空调效率持续提升。 虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响,公司始终保持加强技术研发团队建设,加强与高等院校、行业专家等机构、人士的合作,推动尖端理论研究和实践,依托现有的研发体系,充分发挥节能控制方面的技术优势,加快机房智能节能管理系统的研制,进一步提高公司产品的性能指标,加强在空调换热器效率提升、供配电技术方面的基础性研究实力,全面提升公司在机房环境控制一体化解决方案方面的创新能力。

公司核心技术不断凸显。 2021 年末公司拥有的核心技术有 36 项,同时有包含带封闭式高效冷却循环的通信模块、数据中心冷冻站集中控制系统、机房空调 VRF 系统、CPU 液冷技术、VRF 技术在机房空调领域的初级应用等 28 项在研项目。

(三)其他节能相关公司情况

申菱环境是国内提供人工环境调控整体解决方案的领先企业,服务场景数值中心、电力、化工、能源、轨道交通、环保、军工等领域。产品主要可分为数据服务空调、工业空调、特种空调三部分。公司是华为数据服务空调的主要供应商,与华为存在多年合作关系。除了华为业务的快速增长,也获得了腾讯等互联网龙头企业的认可。此外,申菱环境在储能方面也有布局。

依米康致力于在通信机房、数据中心、智慧建设以及能源管理领域为客户提供产品和整体解决方案,包括从硬件到软件,从室内精密空调到室外磁悬浮主机,从一体机和微模块到大型数据中心的设计、生产和运维服务,助力客户面对能源和生态挑战。公司信息数据领域的关键设备、智能工程、物联软件、智慧服务四大板块业务均可为数据中心产业链提供产品及服务。

高澜股份是国内领先的纯水冷却设备专业供应商,是国家级专精特新“小巨人”企业,从大功率电力电子装置用纯水冷却设备及控制系统起家,产品广泛应用于发电、输电、配电及用电各个环节电力电子装置。2020 年以来,通过企业并购,其新能源 汽车 业务收入大幅提升,动力电池热管理产品、新能源 汽车 电子制造产品收入占总营收比重均大幅上涨,合计收入占总营收比重达到 48.88%,首次超过纯水冷却设备成为公司第一大收入来源。

节能技术突破不及预期导致供给端产能释放缓;

原材料短缺及价格上涨;

市场竞争加剧;

下游数据中心市场增速不及预期。

5G对于云计算的发展有什么影响?

5G对于云计算的发展有什么影响呢?5G本质上讲的是端到基站通信的问题,但实际上应用的链很长,5G只是其中的一段。当5G这个技术出来后,高可靠、低时延、大规模机器连接,移动带宽会变化非常大。

第一,皮戚高可靠。超低时延的确会带来很大的影响,应用层面短时间看比较少,后端的影响会逐渐显现出来。如果5G无线的时延降低后,带来的挑战是后面的环节要想办法降低,同时这也是一个比例的问题。

第二,边缘计算。边缘计算的好处在于延时,很多的处理从端到边缘就结束,而不用到云上面,包括安全控制,有的边缘计算可以控制的场景下可能安全性好一些。还有一些服务,因为后面很长链路出问题很大,如果端到边缘距离比较短,出问题的概率比较低,当后台断了还是可行的,这是重要的边缘计算方面。

从时延角度来讲,目前互联网用的比较多的是CDN,在5G下CDN的重要性会大大提升,因为大家追求低时延的要求,当5G的时延低了,带宽大了对内容响应有很大的提升,CDN有很多结燃枣陵合的地方。

第三,异构资源。对用户体验,从前端传输到后台设备的传输,这是一个大的周期。如果对花在传输上的时间变短,客户要求计算是否可以更快,这是自然的选择。如果计算慢存储时间短那用户体验就不好。

现在有了异构计算,比如与人工智能相关的GPU的方式,现在计算不仅仅是由GPU还有各种各样的加速器,可能有FPGA还有AM不同的计算,这是大的趋势,按照统一的方式,所有的计算都是X86的。

第四,存储。5G从低时延的角度来讲,要更快更好,。很多存储计算体系结构来说,很多体系都在存储结构当中,这个趋势也是可以匹配起来的,在存储领域力度要高,而且速度要快。业界在研究岩枝内存和外存和的方式,内存掉链了也不会掉技术,整个体系架构,冯诺伊曼的体系架构在某些点在改造,使得在传统的性能改变,甚至在存储加处理器来提升处理速度,缩短处理周期的时延。

第五,网络的整体改造。5G本质上解决的只是终端的最后一公里,当然可能连最后一公里都到不了,如果频率高了距离会近一些,这只是传输链当中最小的一段。从云平台构建角度来讲,我们需要把整个网络统一考虑规划,不仅仅是最后一公里那一段,比如DC的网络要更加低时延,还有网络整体架构,一方面可以充分地利用5G端时延下降的情况,而且使得时延更加降低,也就是端到端的网络时延降低,不能依靠5G那一端。

第六,大规模连接方面,包括大规模的机器通讯,对整体云上的影响也是比较大,我们知道5G有一个很大的特点,每平方公里的连接速度可以超过200万个,传统的通讯不需要这么大的通讯量,因为没有这么多的人,在互联网的发展往万物互联的方向走,需要更多的物件、器械、小设备都会连上来,对5G带来一个大的推动作用,从云端来讲需要结合起来看怎么做。

数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”

传统中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个,数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随 着数字经济新时代的到来中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个,传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求中国移动算力规模超8.0EFLOPS:累计投产云服务器超过76万台,边缘节点超千个,如:4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接;私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合;简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用,为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯,通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构,进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式,完成数字化转型。

“5G+云+AI”成为数字经济新时代的重要引擎

随着新技术、新模式、新业态对传统产业冲击的不断加强,数字化转型已经成为全球企业的共识,面对着数字化转型的浪潮,新兴数字技术的支撑作用体现的愈发明显:5G 技术以低时延、大带宽、广连接的优势,结合行业各种场景,为体验和应用带来质的飞跃,将深刻地改变人类社会的发展进程;云计算作为其中重要的力量,将汇聚更多样化的算力和应用,让政府与企业进入上云的快车道,加速产业的智能升级;基于优秀的算法,海量的数据,以及云端丰富的算力, AI 将为各个产业带来巨大的变革。

在 5G、云计算、AI 的引领下,行业越来越丰富、数据量越来越大,这就需要多元新架蚂碰构的支撑,5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。“5G+云+AI”技术融合将加速数字溢出,并成为数字经济新时代的重要引擎。

(一)5G 让联接无处不在

移动通信技术的不断升级,加速了社会数字化发展的进程。 1G 时代,采用模拟信号传输,通信时面临安全性差和易受干扰等问题, 且各个国家的 1G 通信标准不一致不能全球通信。2G 从模拟调制进入到数字调制,手机具备了上网功能,但是传输速率很慢每秒 10-15kb。随着图片和视频的传输需求的诞生,人们对于通信传输速率的要求也 日趋高涨,于是 3G、4G 相继而生。3G的通信标准将信息的传输速率提高了一个数量级,上网成为了手机的主要功能。4G 相对于 3G 速率进一步提升,可以快速地传输高质量的图像、音频和视频等,满足用户对于无线网络服务的要求。但是,随着用户日益增长的使用需求,以及智能化设备的登场,未来数据流量必然会爆发式增长。目前 每个4G用户每人每月大约需要 3G 左右流量,如果运营商全面开放4G 上网套餐,则至少需要 20G 才能满足用户需求,以4G的网络能力肯定是无法承受的,从根本上解决用户日益增长的使用需求与运营商网络提供能力不足的矛盾,最好的解决方式就是 5G。

通信发展历程

5G   有三大特性:大带宽高速率、低时延高可靠和海量连接。 网络速度提升,用户体验与感受才会有较大的提高。 5G 速率较 4G 全方位提升,下行峰值速率可达 20Gbps,上行峰值速率可能超过 10Gbps。 对网络速度要求很高的业务能在 5G 时代被推广,例如,云VR 的呼声一直很高,但是目前 4G 速度不足以支撑举物盯云 VR 对视频传输和即时 交互的要求,用户还是需要依靠昂贵的本地设备进行处理。依托于5G 的高速率,云 VR 将能够获得长足发展。 5G 支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99.999 的连接。 5G 超低时延正和的特性可以支持敏感业务的调度,为车联网、工业控制、智能电网等 垂直行业,提供更安全、更可靠的网络连接。同时,使得自动驾驶、远程医疗等应用场景走向现实。 5G   网络每平方公里百万级的连接数使万物互联成为可能。 5G 网络面向的不仅仅是个人用户,还有企业用户和工业智能设备,5G 将为C 端和B 端的用户或智能设备提供网络切片、边缘计算等服务。5G 每平方公里百万级数量的连接能力和多种连接方式,拉近了万物的距离,实现了人与万物的智能互联。

5G特性

5G 关键特性对应的应用场景

随着 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的大范围铺开,我国 5G 商用开局良好。 截至今年 7 月,全国各省市共发布 5G 相关政策文件35 个,加速 5G 在工业互联网、交通、医疗等多个行业创新应用场景,5G 时代已来。产业发展方面,5G 产业链上游设备厂商着手开发和生产 5G 设备、运营商密集建设 5G 网络、先行终端厂商接踵发布 5G 手机,同时,通信行业与垂直行业加紧开发 5G 应用。截至今年 7 月, 全国范围内已建成 5G 基站 3.8 万个,预计至 2019 年底,全国 5G 基站建设总数将进一步增加。5G 消费类终端仍将以智能手机为主要形式,同时智能穿戴设备、智能家居、智能工业应用等终端正在逐渐丰富。标准方面,5G 技术标准是一个渐进的过程,2018 年 6 月 5G 第一个版本标准完成了增强移动宽带场景,2020 年 3 月 5G 第二版本标准将完成低时延高可靠场景。在 5G 标准制定中,我国厂商做出了重要贡献,并且掌握较高比例的核心标准,在 5G 标准推进速度、推进质量方面均位居世界前列。

5G 将拉动产业链上下游高速持久的经济增长,带动我国实体经济转型为社会带来价值。 据中国信息通信研究院测算,预计 2020-2025 年期间,我国 5G 商用将直接带动经济总产出 10.6 万亿元,直接创造经济增加值 3.3 万亿元;间接带动经济总产出约 24.8 万亿元,间接带动的经济增加值达 8.4 万亿元;就业贡献方面,预计到 2025 年,5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。由此可见,5G 对于经济增长的贡献潜力巨大,5G 技术在改变人民日常的生活和生产方式,甚至会给社会带来根本性的变革。未来,5G 将成为全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施。

5G 使得海量数据的有效传输成为可能,为垂直行业的高质量发展带来新契机。 自动驾驶、智慧城市、智能家居等垂直应用已经走了很长一段时间,但暂时还没有取得突破性的发展。其中关键问题就在于网络连接,在现有的网络下,虽然速度一直在提升,但由于功耗高、可用频段少和高时延等限制,很难将所有硬件设备连接在一起,它们只是单独获得了连接能力,而并没有实现真正的连动。5G 的多种连接技术可支持海量机器类通信,满足机器类通信所需的低成本和低功耗要求。其次,在万物具备互联能力的基础上,大连接、低时延的5G 网络可以实时传输前端设备产生的海量数据,提升数据采集的及时性,为流程优化、能耗管理提供网络支撑。5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力,同时 5G 可以与云计算、人工智能技术深度融合,向垂直行业领域加强渗透, 为垂直行业的高质量发展带来新契机,助推城市的智能升级和企业数字化转型。

5G 赋能消费级和企业级应用

(二)云让计算触手可及

如果从 2006 年IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起,云计算已经进入了第二个十年,在第一个十年里,云计算从被质疑到成为新一代 IT 标准,从单纯技术上的概念到影响到整个业务模式。虽然到目前为止,还有很多不成熟的地方值得探索,但云计算在第一个十年里已经正式确立了它的地位,已经被广泛接受并实践。现如今, 我们正处在一个全新的时代,数据呈现爆炸性增长,人类对计算的需求大大增加,并且希望随时随地获取,这将直接推动云计算成为数字经济时代的新型信息基础设施,并作为公共服务支撑下一波数字经济的发展,推动人类走入数字化时代。

云计算发展历程

随着云计算的不断发展,云计算的服务模式也在不断调整。 IT 基础设施被要求更大规模的扩展、更高的密度、更低的功耗以及更低的成本,同时要有灵活、弹性、直观与深入的管理方式,并以标准化、通用化的形式将服务提供给客户,这将很大程度上解决传统计算的服务模式固化、资源整合能力不足、资源分配时间成本高、平台化效率低等问题。云计算发展至今,其特点主要呈现为以下几个方面:

虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。

规模化整合。云里的资源非常庞大,在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器,在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。

高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

高可扩展性。云计算具有高效的运算能力,在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高,最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

按需服务。云计算是一个庞大的资源池,使用者可以根据需要来进行购买。

全球云市场规模及增速

云计算进入成熟期,全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。 2018 年,以 IaaS、PaaS 和 SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到1363 亿美元,增速 23.01%。未来几年市场平均增长率在 20%左右, 预计到 2022 年市场规模将超过 2700 亿美元。

我国公有云市场保持高速增长,私有云市场增速趋于稳定。 2018 年我国云计算整体市场规模达 962.8 亿元,增速 39.2%。其中,公有云市场规模达到 437 亿元,相比 2017 年增长 65.2%,预计 2019-2022年仍将处于快速增长阶段,到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元;私有云市场规模达 525 亿元,较 2017 年增长 23.1%,预计未来几年将保持稳定增长,到 2022 年市场规模将达到 1172 亿元。

我国云计算市场规模及增速

我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。 政务行业是云计算应用最为成熟的领域,全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台;金融行业是云计算深化应用的重要突破口,《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》(征求意见稿)指出,到“十三五”末期,面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台;工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手, 在国家政策的指引下,全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划,积极推进工业云的发展;轨道交通是城市运转的命脉,轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局,轨道交通云正处于蓬勃发展、方兴未艾的关键时期。

云计算正成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。 对于政府来说,一方面,云计算助力政府打破信息孤岛,实现数据共 享共治,通过电子政务云平台,提高电子政务信息共享的效率,扩大 信息共享范围;另一方面,依托云平台有效推动“互联网+政务服务” 建设,极大提升了政务服务的便捷性;对于企业来说,信息化成为不 少传统企业的短板,云计算能够大幅降低企业信息化建设成本,有效 降低了企业的时间成本和资源成本,逐渐颠覆传统行业IT 部署的方式。除此之外,云计算帮助企业优化运营管理流程,企业利用云资源 可以实现弹性扩张,依托云计算资源池的共享机制,有效解决了企业 业务量波动性强带来的成本不可控问题,帮助企业实现降低运营支出。

(三)AI 让智能无所不及

AI,即人工智能,可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程,使机器达到甚至超越人类的智能。随着以深度学习为代表的技术的成熟,人工智能开始应用到数字经济的各个组成部分,促进产业内价值创造方式的智能化变革。

自诞生至今 60 多年的历史中,各行业专家学者们进行了大量探索与实践,AI 的发展也经历了多次起伏。 AI 最早于 1956 年夏天美国达特茅斯大学的一场学术会议中提出并获得肯定,标志着人工智能科学正式诞生。1956 年到 20 世纪 60 年代初,机器定理证明、跳棋程序等研究成果大大提高了人们对人工智能的关注度。但在随后的 10 年中,对人工智能过高的期待使得人们设立了许多不切实际的研发目标,例如用机器证明函数问题、依靠机器进行翻译等。这些挑战不出意外地相继落空,使人工智能的发展步入了低谷。到了 70 年代末期, 专家系统的出现让人工智能成功从理论研究走向了实际应用。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,让人们开始在医疗、化学、地质等领域享受人工智能带来的价值。80 年代到 90 年代,随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期。期间,人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破, 如著名的多层神经网络、BP 反向传播算法等,使算法模型准确度和专家系统获得了进一步优化。

人工智能发展历程

如今,得益于算法、数据和算力三方面共同的进步,人工智能发展到了新的阶段,呈现出专业性、专用性和普惠性的特点。

专业性指的是人工智能具有了等同甚至超越人类专业水平的能力。 随着深度学习等技术的成熟,人工智能已不仅仅能够进行简单的重复性工作,还可以完成专业程度很高的任务。例如,阿尔法狗(AlphaGo)在围棋比赛中战胜了人类冠军,人工智能系统诊断皮肤癌达到了专业医生水平,人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中有了超越人类的表现。

专用性指的是目前一种人工智能应用通常仅能用于一个领域, 无法实现通用的人工智能。 面向特定任务(比如下围棋)的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰等理由形成了人工智能领域的单点突破。虽然在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著,但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱,存在着明显的局限性,与真正通用的智能还相差甚远。

普惠性指的是人工智能技术能够与不同的产业相结合产生新的应用,对各行各业都产生普惠效应。 图像识别,语音识别、自然语言理解等人工智能技术能够根据不同行业的需求,形成具体的应用,在各式各样的场景中发挥作用。例如,图像识别在制造行业的产品检测应用能够节省大量人力,在交通行业的车牌识别应用能够简化认证流程,在零售行业的刷脸支付应用则能够优化购物体验。

人工智能应用特点

人工智能应用的成熟,既催生了新的市场,也为传统产业的发展注入了新的活力。据IDC 统计,2018 年我国人工智能市场规模为161.9亿元,预计到 2022 年市场规模将接近 700 亿元,年复合增长率超过50%。

我国人工智能市场规模

人工智能的发展正驱动着产业内劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革。首先,人工智能能够通过辅助人类活动显著降低工作门槛,实现工作方式的智能化变革。例如,通过在人机交互方式上应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术,不仅能够大大降低了用户的学习成本,还使得交互效率大幅提升。其次,通过利用人工智能取代人类工作能够更稳定、甚至更高效的完成任务,实现劳动力的智能化变革。例如,在许多现代化工厂里,大量的工业机器人和机械臂已经取代了人工岗位。结合适当的人工智能算法,甚至能够实现全流程的自动化,为企业带来更高的生产效率和生产质量。最后, 通过突破人类思维,人工智能能够创造新的流程、方法或产品,实现工作组织形式和应用方式的智能化变革。例如,通过使用机器人流程自动化(RPA)工具,企业能够使“机器人”与处理事务、数据以及与其他数字系统通信的应用进行交互,执行跨越多个应用的复杂嵌套流程。而以人工智能为基础的机器翻译技术则促成了翻译机产品的出现。语音识别、机器翻译等技术构成的翻译软件和专属硬件相结合, 为消费者提供了快速对话翻译能力,在出国旅游等情景下得到了广泛应用。

(四)“5G+云+AI”技术融合加速数字溢出

不同经济时代的发展依赖着不同的核心资源。从农业经济时代的土地和奴隶到工业经济时代的石油、煤、天然气,对核心资源的利用推动着经济的发展。而数字经济时代的核心资源——数据,自然也需要与之相配套的生产工具。在数据产生、传输、存储、计算、分析和应用的整个生命周期中,5G、云和AI 相互融合,形成了数字经济新时代从终端、边缘到中央云的一体化生产工具。

不同经济时代核心资源及生产工具对比

5G 负责对数据进行高效地传输。 工业经济时代的公路、铁路使人们摆脱了依靠双腿运输燃料的局面。5G 大带宽、低延迟的特性, 为数据提供了一条高速通道。一方面,5G 负责将海量的数据从客户端传送到云端处理。另一方面,又能把处理的结果和生成的应用迅速分发到边缘供人们使用。

云负责对数据进行计算和存储。 工业经济时代的工厂负责对原材料进行集中加工,解决了零散小作坊的效率和成本问题。云计算规模化的计算资源在对数据处理能力上同样与独立私有部署形成了天壤之别。依托于云计算技术,人们总能在短时间内获得足够的计算资源, 在节省成本的同时,极大地提升了计算效率。

AI   负责对数据进行分析和挖掘。 工业经济时代的蒸汽机和内燃机改变了燃料应用情况,将燃烧的热效率从 3%提升到 40%以上。AI 对数据的分析挖掘能力,同样带来了不同于一般统计分析的成果。某些原本只有七成左右正确率的系统,依靠深度学习等技术能够将精度提升至 95%以上,使应用的实用性获得了显著提升,进而提升了数据的价值。

5G、云、AI 在数据生命周期中的作用

“5G+云+AI”技术融合创造更大价值。资源的价值大小,很多时候取决于开采工具的经济性。5G、云和AI 各自的发展和成熟让它们的相互融合成为了可能。就像工业经济时代公路、工厂和机器的协同 曾把石油等燃料的用途从照明拓展到动力世界,5G、云和AI 的融合也正从数据中“精炼”出更多的应用价值,以数字溢出的形式加速企业、行业以及供应链等不同层面生产力的提升,成为推动经济增长的引擎。

“5G+云+AI”带来新体验、新模式、新产业

5G、云和 AI 技术的碰撞和融合将为社会带来数字溢出效益。从微观层面上看,“5G+云+AI”技术是企业构建数字业务体验平台、政府服务模式创新的重要保障;从宏观层面上看,“5G+云+AI”将加速农业、工业、服务业三大产业供应链的智能化,将数字产品和服务的理念从最初的生产者传递到最终的用户。

(一)构建数字化业务体验,推动企业生产方式变革

“5G+云+AI”为企业构建数字化业务体验提供了技术保障。 企业实现数字化业务体验的关键是要完成企业各个要素之间的数字化打通与连接。企业各个要素之间不仅是一种串联关系,而是需要通过数字化形成各个要素之间的价值发挥,构建数字化的业务体系。敏捷和创新是数字化业务能力的体现,5G、云计算、AI 等技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式,支撑业务创新和敏捷迭代,重构数字化的业务体系和运营体系,带来全新的业务体验。

云计算与 AI 技术的协同应用成为企业构建数字化业务的重要选择。 基于AI 芯片的云将全面提升云主机、容器、裸金属等各种形态的服务性能,加速企业数字化转型。在医疗、教育、商业、零售等诸多领域,对“云计算+AI”的智能云的需求不断增加,应用越来越广泛。Gartner 2019 CIO 调查显示,过去四年中企业部署AI 的数量增长了 270%,并在 2018 年增长了两倍。Gartner 预测,到 2021 年,70% 的企业将通过AI 来帮助员工提高工作效率,管理者正在考虑如何加速部署AI 在企业整体运营和每一核心业务流程中。云计算与 AI 的协同可以为企业减少成本和劳动力,提高企业 IT 系统的灵活性以及可扩展性,是企业发展的重要支撑。

5G 的到来为企业基于云和AI 的转型带来更大的发展空间。 作为第五代移动通信网络,5G 是高速度网络,峰值理论传输速度比 4G 网络的传输速度快数百倍,这意味着更加高速的数据传输。5G 的到来克服了过去限制企业用云计算与AI 的问题,如数据来源、传输带宽和时效性等问题。依托 5G 网络,云计算和AI 会渗透到企业内部, 众多应用将可以实现云化和智能化。基于“5G+云+AI”的合力,越来越多的企业开始进行全面的转型,进入到由云端的数据来制定决策的时期。

(二)创新数字政务新模式,提高城市资源整合效能

“5G+云+AI”正在重塑政府的服务模式,助力数字政务进入智能阶段。 基于云平台和AI 策略建设的软件化、智能化和高效化的大型数字政务系统,可以融入人脸识别、个人智能助理等创新服务,提高政务服务水平,完善政务服务环境。同时,数字政府建设应充分应用 5G 等新一代通信技术,结合云计算、AI 等信息技术共同构建新一代网络基础设施,并以数据为驱动,强化政府数据能力建设,打造开放平台、汇聚社会资源,提升服务和监管能力。

“5G+云+AI”将在城市资源整合中发挥技术优势。 智慧城市是一项涉及众多技术的复杂工程,而 5G 能让城市真正实现“万物互联”, 城市的路灯、交通路口、景区、都将纳入到智慧城市的数据平台中。但是,单纯的搜集数据会让数据成为孤岛,并不能把实际获取的数据利用到城市管理中,基于云的算力和AI 的数据挖掘分析能力,可以对城市数据进行策略定制,进而进行城市资源的有效整合。

道路设施智能化整合

(三)促进要素配置智能化,加速释放产业爆发力

“5G+云+AI”将催生智能精细的生产要素配置方式,驱动产业全新变革。 “5G+云+AI”以强大的技术能力为支撑,整合产业链上下游优势资源,助推传统产业与信息技术融合,支撑行业业态创新,并利用产业基地集群效应构筑新的数字生产力,为产业发展提供协同创新服务。

产业转型升级

“5G+云+AI”可以实现农业生产要素的精准测量及精细管理,最终实现农业产业智能化。 例如,大量的农业传感器可以通过 5G 的边缘计算特性进行实时的信息交互,获取土壤、作物、空气等农业基础信息,然后上传到云端大数据中心,通过AI 系统和专家诊断,预测气候模式并提供定向施肥策略。这些实时的海量数据产生的决策分析将驱动并引导农民在合适的时间做出最优决策,提升农业生产效率以及农作物产量,最终实现农业的智能化。随着全球数字化进程的加速, 智慧农业作为在农民数量不断减少情况下提高农业生产效率的关键举措正在变得越来越重要。

“5G+云+AI”将重构工业的生产模式,实现工业产业链中各要素的互联互通,加速工业产业数字化转型。 5G 实现产业链上各个价值要素的互联互通,高带宽、低延时的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求,而联接产生的大量数据汇聚到云端,由云为工业应用提供多元算力,最后由 AI 平台对工业数据进行训练和推理。ICT 技术融入到工业产业发展中,可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策,直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变,使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式,向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。

“5G+云+AI”的融合渗透进一步释放了服务产业的爆发力。 我国第三产业服务业涉及行业点多面广,在《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2017)中,包括批发零售、交通运输、住宿餐饮、信息服务、金融、房地产等 15 个门类。“5G+云+AI”可以变革各行各业的服务模式,例如,“5G+云+AI”使能无人驾驶、智慧物流等应用场景, 改变传统的交通运输方式。“5G+云+AI”改善 AR/VR 等新兴互动技术的体验,云游戏、VR 更衣室等应用场景加速了媒体和娱乐业的变革。未来,“5G+云+AI”将驱动服务产业更多的应用场景走向现实, 释放更大的产业价值。

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