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2024-03-08 18 TMT行业报告
2018 年 6 月,华为发布《GIV2025 打开智能世界产业版图》白皮书,指出基于 ICT 网络、 以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智 能世界。到八年后的 2025 年,全球物联数量达 1000 亿,企业对 AI 的采用率将达 86%,创 造 23 万亿美金数字经济。AI 时代是由数据+算法+算力定义的时代。首先通过各类终端设备的传感器收集数据,之后 利用算力,通过各类算法对数据进行处理,最后做出决策,这就是 AI 的逻辑。“数据+算力+算法”带来两场革命:工具革命+决策革命。工具革命是指从传统的人力工具 到目前的智能工具,决策革命则是指从传统的靠人脑经验+分析模式转变为数据+算法决策模 式。
云平台是物联网与 AI 的基础设施与关键枢纽。其向下接入分散的物联网传感层,汇集传感 数据;向上则是面向应用服务提供商,提供应用开发的基础性平台和面向底层网络的统一数据 接口,支持具体的基于传感数据的物联网应用。此外,还可通过它为各行各业提供通用的算 法服务能力,例如,现在的开发者均可使用各大开放平台所提供的语音技术,图像识别技术 等能力而无需自己开发。端侧算力与数据不足,通用人工智能技术必须通过云平台训练优化。相对于端侧,云平台的 一大优势在于算力充足。由于设备大小限制,端侧芯片数量有限,训练大数据算法的时间将 以年为时间单位,而云端算力充足,大大缩短了训练时间。另外,端侧的数据来源太少,不 足以用于训练当前应用最为广泛的神经网络算法。因此,通用的人工智能技术,比如语音识 别,图像识别,自然语言处理等算法需要不断从云端训练,端侧再通过开放云平台使用。
智能时代的技术体系由传统 IT 架构向云架构迁移。随着经济系统复杂度的提升,高成本的传 统 IT 架构的信息响应能力已经不能满足需求,且大部分公司由于成本的限制,云架构是更为 经济且方便的选择。未来的方向应该是巨头 IaaS+Others SaaS 的模式。云平台的网络效应。云平台通过智能终端收集到的数据训练算法并赋能智能终端,这是一个 不断循环的过程。一个云平台收集到的数据越多,就能训练出更优的算法,对终端开发者有 更大的吸引力,就能有更多的终端应用此云平台,从而收集更多的数据。 3.6. 步入边云协同时代 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁。边缘计算(Edge Computing)是在靠近物或 数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提 供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐 私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁,使能智能资产、智能网 关、智能系统和智能服务。
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