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AI、IoT、5G、数字化转型——这些年度热词大咖怎么说?

墨记 来源:电子发烧友网 作者:张慧娟 2019-10-23 07:16 次阅读
日前,2019 IDC中国数字化转型年度盛典在北京举行。会上,关于AIIoT5G、数字化转型等这些热度最高的话题,多位大咖发表了观点。

IDC中国分析师卢言霞:2020年AI能力跨越POC走进生产环境

IDC中国分析师卢言霞认为,现阶段的AI已经不再只局限于深度学习和算法模型的研究上,而是更多关注生产环境的实用性;不再追求算法效率,而是关注实际效果,开始思考是否能带来业务效率的提升,是否带来智能化的应用。AI走进生产环境的标志有哪些?主要体现在软硬一体化的思考,包括数据读取、数据转换、数据分析以及支持下一代的存储

通过对连续5年行业Top30中的典型企业进行分析,追踪他们从2015年至今在机器学习、深度学习专利方面的申请趋势可以发现,申请数量、创新速度有所减缓。其中,平安科技和国家电网可以说是当之无愧的黑马,特别是在2017-2018年左右,布局效果显著。

AI软件——作为AI发展的驱动因素之一,市场格局更为细化,生态更为丰富。追踪已实现商业化收益的厂商来看,2015年全球市场,AI软件规模不到11亿美金,整个市场不到30家厂商,2019年市场规模已达到29亿美金,超过100家主流厂商。预计2023年市场规模能够达到37亿美金,主流厂商可能超过300个

回归到行业应用来看,可以看到逐步演进的应用智能化规律。从2018年-2023年,已经成熟落地的行业应用包括:金融反欺诈、生物识别类身份验证、智能客服、内容审核;正在规模推广的有:零售货架识别、智能货柜、工业质检、智能安防;未来潜力巨大的应用包括虚拟智能助理、图数据库和数据算法等等。

IDC在对国际领先企业进行AI调研时发现,这些企业均已将AI纳入重点战略,其中25%的受访者已经拥有企业范围的AI策略,并且有AI至上的文化。60%受访者表示随着AI的发展,业务模式在发生变化;对于今年大家比较关注的包括AI隐私、AI合规方面的问题,50%的受访企业提到内部已有大的框架鼓励AI的采用。从POC到生产环境,未来生产环境部署AI模型增长的比例能够达到10%,公有云上增长的比例可以达到7%,云+AI也是一个趋势。

卢言霞对企业部署AI的建议有四点:首先,要为企业融入AI能力,作为企业数字化转型战略的重要部分;第二是为AI项目创建信任、可解释性和治理能力;第三是为AI应用建立数据战略;第四是考虑开源AI,通过机器学习学习工具加速开发。她认为,尽管在中国市场由于PR等原因导致市场增长看起来不太稳定,但其实全球AI推进一直在有条不紊地进展中。

数字化转型2.0时代来临

IDC中国区总裁霍锦洁女士在演讲中表示:数字经济的发展已经进入快车道,全球数字经济2018-2022年的复合增长率达到了36%。到2022年,全球数字化GDP将达到46万亿美元,占经济总量的46%。数字化转型是数字经济的核心驱动力,从2019到2021年,数字化转型方面的直接投资将达到5. 5万亿美元。数字化转型2.0时代来临,目标是从未来文化、未来客户、未来智能、未来运营、未来工作五个维度打造未来企业。无处不在在的AI、每个人都是开发者、云与边缘的融合、重新定义信任、解决方案自动化而即时,他们构成了未来企业实现客户价值的五大利器

IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰表示:数字化转型不能保证成功,但不做数字化转型注定会失败。今天,数字化转型领先者和落后者的差距正在拉大,根据IDC对全球企业的研究,数字化的企业可以保持销售额年均10%以上的增长,利润年均12%以上的增长,而非数字化的企业则是持平或下降。数字化转型已经不是选择,而是必然。深刻理解数字化转型最新趋势,制定赢得未来企业新竞赛的策略至关重要。

他认为,中国企业的数字化转型可以分为五个阶段:第一是单点复制阶段,第二是局部推广阶段,第三是扩张复制阶段,第四是运营管理阶段,第五是优化创新阶段。未来企业是十年工程,而这是通往未来企业的必经之路。

IDC今年在对400个企业案例做数字化评估的时候,发现处于第三、第四阶段的企业总和已超过70%,第五阶段的企业占比高于美国,约为5.1%左右,而美国约为4.1%-4.5%。可以发现大部分中国企业已经是数字化转型的先锋企业,至少是坚定的执行者。

目前来看,处于第五个阶段的企业不管在中国还是全球,总量仍然比较小,这也说明了仍存在很大的空间。武连峰强调,还没有开始数字化转型的企业,哪怕今天开始行动,通过快速迭代,未来也将有很大的发展空间。

中国信通院罗松:IoT定位发生根本变化

中国信息通信研究院技术与标准研究所副总工程师罗松表示,IoT正在从比较浅层次的技术和产品,逐渐向比较深层次的重组企业组织生产方式的关键基础设施和关键要素开始转变。

原来IoT是作为一个产业来推动的,今年起定位发生了变化。年初的中央经济工作会议,明确提出把IoT和AI作为关键技术的核心,希望把IoT的作用下沉,成为推动企业数字化、网络化和智能化转型的关键技术核心

定位的变化有多方面原因,其中经济下行的压力,需要全国性的大规模基础设施建设,来推动基础性行业的产业转型和升级。不论是IoT、5G还是工业互联网,都在走一条全国性的、由基础设施的建设带动行业转型升级和发展的道路。

谈及新型基础设施和基础设施的区别,他认为首先是硬件+软件,原来的基础设施都是硬件建设,包括公路、铁路、机场,网络设备等,而现在还包括可以在基础设施上运行的技术,包括AI、5G切片技术等;第二个特点体现在可以为多个行业共用,可以为不同行业提供不同的基础设施的能力,且通过软件能力升级迭代的速度加快了。

IoT的三个基本矛盾主要是:一是碎片化需求,二是IoT需求一体化,三是需求不稳定和技术不成熟。随着基础设施的发展,IoT在行业的渗透率在进一步提升,2013年中国企业的渗透率大约为百分之十几左右,2017年达到29%,2018年达到34%,明年有望突破50%。

5G将会是提升IoT渗透率的主要因素。随着5G的推广,NB-IoT在全球范围快速增长,其模组价格现在比2G模组还便宜。另一方面,IoT在今年出现了很重要的向行业应用转型的趋势,已经开始向电网行业全面渗透。未来,产业界还需重视的一系列工作包括:技术短板、产业生态、深度行业和技术之间的融合、以及标准的制定和安全体系的构建等等。

中移动通信研究院于江:“四新5G”如何承载未来业务

中国移动通信研究院产业与业务合作部副总经理于江博士,将5G网络特征总结为“四新”:新架构、新空口、新终端、新能力,5G端到端的体系将通过“四新”来改变或承载未来的业务。

新架构,就是5G标准化之初提出的基于服务化的模式,提出了SBA模块化,通过IP方式提供服务,给5G带来了很多的灵活性和软性,满足各行各业的不同需求。关于5G的组网方式,SA是独立组网,NSA是非独立组网,在产业发展还不完全成熟的时候,一些运营商会选择NSA的网络建设方式,它的优势是能够基于4G的核心网,让用户享受到5G的带宽。但缺陷是无法承载5G网络在设计之初时提供的所有性能,因为没有5G的核心网。因此当5G核心网被应用起来之后,就会逐渐转向SA架构,主流运营商包括中国移动在内都在大力推动SA组网方式的成熟化进程。据其介绍,目前终端侧的SA芯片和NSA/SA双模芯片已经推出了,手机终端已经进厂测试了。最复杂的是核心网的部分,虽然核心网产品在去年年底已经开始逐渐具备,但是需要一个测试过程来达到成熟,现在各个运营商都在积极开展SA组网架构的测试。近期浙江移动发布了首个基于5G SA的云网络,可以为5G业务带来更好的体验。

新空口包括两方面,一是新的频段。和4G在资源上最大的不同就是5G带宽更宽。国家对5G频段的支持力度非常大,在全球范围内也非常有资源优势。很多国家例如美国,6GHz以下的频段无法被用于5G,或者很分散地用于5G的部分非常少。国内几家运营商都获得了不同的频段,对于中国移动来说,在4.9GHz频段还有100兆的带宽,将对今后发展业务带来很大的助力。二是多天线技术,这与3G、4G时期的积累密不可分,它能够增加网络容量,会让小区内的用户速率更高,边缘用户体验也将更好。

新终端,并不只是传统的手机终端,其形态的很大组成部分包括模组,面向各行各业应用。最初推行的是统一的模组,因为只有上量后才能降低成本,从而被广泛采用。还有一些新兴的消费类终端,甚至无人机等等都会运用到5G,这是未来终端的一个趋势。

新能力方面,一是网络切片,“切片”最大的功能其实是给需求不同的用户提供一种专属服务的能力,满足各行各业的差异化需求;第二个能力是边缘计算,把任何运算能力放到边缘,都能提升应用体验。边缘计算主要包括四大能力:第一是本地分流,即敏感数据不出厂,数据留存在本地;第二是边缘IDC,可以使第三方业务下沉,降时延、省带宽;第三是能力开放、信息开放,能够优化时延、提升无线质量;第四是应用更丰富,提供2B/2C增值应用。

5G+联合创新的洞察方面,他认为,第一方面,“5G+”会蓄技术融通聚变之力,三大趋势值得关注:以5G为核心的多技术融合应用将成为各行业加速数字化转型的必然选择;5G与很多技术汇集将产生裂变反应,为整个社会发展、数字化转型带来强大的驱动力;5G+生态级能力的“大中台”将形成。

第二方面,“5G+”将拓产业跨界革新之路,将促进产业直接融合,新兴行业与传统行业将形成共生共创的合作关系,这其中,资本对跨行业融通的粘合作用将更加凸显

第三方面,5G将助力经济转向高质量发展。各行业的技术密集度、产品技术含量将提升,推动各行业降本增效,推动产业结构变革。

不过,5G在与各产业融通也面临诸多挑战:第一来自于成熟度,AI、5G、MEC等技术仍处于试验验证或应用探索阶段,技术自身尚未完全成熟,并且技术之间相互协同的复杂程度较高。第二来自于安全性,不同行业的网络安全需求等级不同,5G安全技术能否满足各行业不同程度的安全要求需要进一步验证。此外,还有接口碎片化、方案定制化、跨行业联合创新等挑战,需要在实践中逐渐解决。

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