如今,当组织需要从数据中获得一些见解时,他们首先倾向于寻找数据科学家的帮助。但这真的是一个更好的选择吗?人们需要了解数据科学家和 数据分析 师的角色有何不同,以及为什么希望聘用数据分析师。

聘用数据科学家还是数据分析师

那么,数据科学家和数据分析师之间的区别是什么?这些角色的定义可能有所不同,但通常认为数据科学家结合了三个关键学科的知识——数据分析、统计、机器学习。机器学习涉及到数据分析的过程,以学习和生成分析模型,这些模型可以对看不见的数据执行智能操作,并且人为干预最少。有了这样的期望,很明显具有这三方面技能的数据科学家也越来越受到企业的青睐。

但是,数据科学家在这三个方面的表现都是完美的吗?更重要的是,所有这些角色都需要类似的技能吗?或者说数据分析师和机器学习工程师使用的技能和方法是完全不同的吗?

事实上,这些专家的方法确实有很大不同。谷歌公司首席决策科学家Cassie Kozyrkov对这种差异提供了一个精辟的解释。她声称,组织的数据分析师是为了提供快速的结果,例如分析数据中有趣的相关性。

为了满足决策者对快速和简短答案的期望,数据分析师使用相应的编码风格——使用更少的代码行,并为管理者生成易于理解的相关矩阵。机器学习工程师有一个完全不同的编码风格,他们的目标是建立一个完美的模型,这通常需要很多时间。

统计学家也无法提供快速结果,他们会说,“等等,我们无法从这些数据中得出任何因果关系。我们甚至不知道其结果是否具有统计意义!”是的,有时组织需要擅长统计数据的统计学家或数据科学家来回答这类问题。但是真的需要知道这些答案才能了解数据中的相关性吗?

实际上没有。在获得数据分析师的初步结果后,组织应聘请领域专家,他们可以决定哪些已识别的模式对业务确实很重要,值得进一步调查。人们可能已经看到数据分析师在某些情况下比数据科学家更令人满意。但现在需要澄清数据分析师应该具备哪些技能来满足决策者的需求,并成为组织的资产。

组织真正需要什么样的数据分析师?

数据分析师在组织中的主要作用是通过识别数据中有趣且重要的模式,并提供隐藏在大量表格、图表和日志文件中的快速答案来帮助决策者。简而言之,如果领域专家发现这些领域很重要,数据分析师会确定统计人员和机器学习工程师需要注意的领域。

因此,人们希望在数据分析师中看到以下品质：

讲述数据故事：优秀的数据分析师可以阅读数据,并围绕数据讲述故事。数据专家从不超越数据,总是提供多种可能的解释。

例如,他们可以说：“我们在Facebook上推出一个广告活动后,我们似乎获得了更多的潜在客户。这可能是关于此活动有效性的信号,但潜在客户数量的增长也可能是由季节性变化引起的。需要进行更深入的分析。”

数据可视化技能：创建具有视觉吸引力、具有意义、易于解释的图形的能力对数据分析师也非常重要。其故事总是受益于出色的可视化,这使得决策者的工作变得更加容易。 技术专长：专业数据分析师可以使用电子表格为组织提供隐藏在数据中的洞察力。但是,为了提供快速的结果,并创建专业的可视化,数据分析师通常需要电子表格之外的技术专业知识。

因此,人们期望数据分析师熟悉Python编程语言,并熟练使用Tableau或Microsoft Power BI等工具。

针对速度优化的编码样式：组织不需要数据分析师具有与软件工程师或机器学习工程师相同的编程技能。数据分析师应该知道如何使用Python清理数据,如何执行数据分析,以及如何使用清晰的可视化和表格来呈现信息。

网上有一些很好的课程可以培训这些技能。此外,数据分析师应该熟悉为数据分析创建的流行的数据包,并使用这些数据包以最有效的方式分析数据。

领域专业知识：并非所有公司都需要数据分析师的领域专业知识,但这绝对是专业数据分析师的一项关键优势技能。换句话说,如果有人想成为好的数据分析师,他们应该熟悉某个领域。这种技能将帮助他们区分对业务真正重要的模式和不值得数据专家和决策者花费时间的发现。

既然人们知道什么样的数据分析师可以成为组织的宝贵资产,那么总结一下人们对优秀数据分析师的期望,以及为什么每个组织都需要这样的专家。

每个公司都需要数据分析师

如果组织的管理者做出数据驱动的决策,那么该组织肯定需要数据分析师。组织希望招募具有上述技能的优秀专家,他们可以：

收集正确的数据。 清理数据。 执行数据分析。 使用精美且有意义的可视化来呈现信息。 发现数据中有趣的模式,并提供可能需要统计人员和机器学习工程师进一步关注的见解。 执行分析时,优先考虑对业务更重要的区域。

总而言之,优秀的数据分析师是决策者的主要助手,他们将数据转化为有意义的故事,快速回答疑难问题,并推动组织业务朝着正确的方向发展。

对于许多企业而言,尽管拥有一流的架构,但他们公司的前端和后端仍然是整个企业的两个独立的部分。前端是客户交互的地方,与后台的集成很少,甚至没有集成,后台是系统运行和数据存储的地方。

越来越多的组织正在寻找弥补这一差距的方法,并通过集成从云提供商提供的服务中获得更多价值,寻找缩小生产率和利润差距的机会。

前端和后端集成有四种方式可以为您的业务提供支持：

1. 利用您收集的数据

即使你的基础设施前端和后端都是最强大的,它们也可以成为孤岛,将两者简化为一个有凝聚力的单元是一个全新的挑战。您的业务的每个部分中包含的信息可能会改变另一个部分的游戏规则,只要您能够确保它们正确地集成,没有差距。

以CRM为例,它拥有创建一流的忠诚度计划所需的所有数据。它知道目标客户是谁,允许您创建个性化方案或VIP支持选项。

CRM会收集并记录您与客户的互动,包括他们购买的商品、购买量和频率以及他们喜欢的购买渠道和习惯。然后,Salesforce可以将此数据发送到另一个应用程序,在这种情况下,可以使用内置的机器学习算法对其进行分析,这些算法可以通过训练进行正确的预测,从而创建出色的客户体验。

Salesforce可以提供的数据越多,预测就越好。正确集成后会构建一个双向接口,不仅可以支持您现有的客户,还可以为未来的客户构建模型。

对于企业而言,收集这些数据并将前端使用链接到后端系统可提供有关客户需求的见解,支持服务的改进,新业务模型的选项以及已经证明有效需求的产品。在没有利用这种整体集成的情况下,数据仍处于休眠状态,并且这些数据也将丢失。

对于许多企业而言,虽然他们使用云软件和基础设施,但他们却忽略了云提供商提供的好处,仅仅是因为缺乏专业知识,甚至不了解其中的内容。

2. 使用自动化来增强客户体验

商业利益是明确的,特别是在客户体验方面。对于客户而言,通过集成实现自动化可以补充现有的人工服务,以透明有效的方式从后端系统提供准确的数据。

在实际层面上,集成您的后端和前端还提供了一种优化日常操作的简化方法。可以将您网站上的数据集成到CRM,然后集成到您的计费或发票系统,以及您的生产或运输和处理流程。

乍看之下,您的企业现在可以全面了解客户从端到端的每一个接触点。在内部,您可以识别诸如机器停机或缺乏人员等问题,并自动找到这些情况的解决方案；在外部,已发送短信或电子邮件以向客户更新其订单。

智能家居示例可以进一步阐明客户体验的改进如何在实践中发挥作用。客户的智能设备已连接并注册到Salesforce和AWS IoT。然后,客户可以使用他们的亚马逊Alexa设备来控制智能家居的变化,例如供暖、热水、灯等,并以有形的方式将设备管理与客户体验相结合。如果出现问题,客户可以通过他们的Alexa轻松打开服务票据,然后在Salesforce中打开。客户与其设备的互动是无缝、直观、简单的,并且成为他们与您的整个企业的客户体验的同义词。

3. 补充遗留系统并改善运作流程

决定投资哪项技术时,许多公司都专注于数字化和改进其前端服务,因为这是客户所在的地方。然而,使用几十年前的旧系统来管理前端图像会导致挫折和延迟。机器学习和人工智能正在帮助企业在自动化和效率方面取得进步,但只有系统集成到云上后才能看到真正的好处。

以电子商务运营为例。从历史上看,公司希望为产品分配十几个属性。今天,可能有数百甚至无限量的属性需要处理,以便客户可以在商业网站上充分搜索,传统平台不足以满足这种需求。

首先,他们经常需要手动支持,这可能既难以处理又容易出错。 其次,如上所述,在许多情况下对于过时的系统而言,最新的功能根本不可能支持,并且需要迁移。想要建立高级搜索网站,如果没有足够的支持性后端系统,业务就有可能失去竞争优势并被别人反超。

相比之下,您的云提供商提供了集成前端和后端系统,自动分配属性、图像识别或自然语言处理的工具。这可以减轻员工的压力,提高准确性,并简化流程、扩大规模。除此之外,最新的云技术为创新提供了空间,确保您可以利用行业的颠覆性环境,并跟上竞争的步伐。

4. 增加收入

很容易看出,这些支持云的集成如何帮助您节省成本和提高利润,消除了手动流程,帮助员工执行更高价值的任务,并减少重复管理所花费的金额。为您的客户提供更快、更准确的服务,从而提高转化率并减少客户流失。

所有企业都适合这样做吗？

选择合适的云服务来集成前端和后端是很复杂的,尤其是在具有遗留系统和最新云技术的混合环境中。所以,全面了解您的环境至关重要,否则您收集的任何分析的商业价值最终可能会出现偏差。

转向完全支持云的方法是关键,这项任务需要明确的标准,映射出所有系统和平台,制定路线图并随时准备接受变革新技术和流程。

8月22日-8月23日,2019全球闪存峰会(Flash Memory World)在杭州召开。在8月23日下午举行的全闪存应用论坛上,MemVerge公司CEO、联合创始人范承工应邀出席并发表了《基于持续性内存的分布式融合数据平台》的演讲,就基于持久性内存和非易失性内存开发新的系统等相关内容进行介绍。

以下内容根据速记整理, 未经本人审定。

范承工：谢谢谢长生老师。听谢老师的报告,学习到了很多,又让我回忆到研究生时候的生活。华中科技大学存储方面的研究特别强,我们公司也有谢老师、吴非老师的学生在参与新的工作。今天把我们公司做的事,我们在基于持久性内存或者非易失性内存开发新的系统跟大家分享一下。

什么是非易失性内存呢？待会儿会做一个详细的介绍。

我们都知道,在数据时代,数据的量和数据的速度越来越高,这对于我们做基础架构、基础系统的公司来说,要帮助客户解决的主要是两个痛点、两个非常根本的痛点,一个是作为存储来说I/O速度太慢,因为这个量可以靠堆积器来解决,100台机器不够堆1000台机器,1000台机器不够堆1万台机器。但是从速度来说,无论是IOPS每秒钟IO的数量,还是latency,完成读、写需要多少毫秒、微妙,甚至纳秒,在过去几年中很难进行提升,因为受到物理介质的影响。

因此,越来越多的软件用越来越多的内存来完成存储工作,无论是大 数据分析 的软件,或者是机器学习AI的软件,都是越来越以DRAM为核心的软件系统。

在这个时候就给DRAM加了很大的压力,但它也有它的特色,它的速度非常快,速度比起闪存大约要快1000倍,但是密度要低很多,所以量要小很多,价格要贵不少,同时是一个易失性的。所谓易失性就是你断了电数据就不存在了,这时候无法用它做长久保存的工作。

对于普通的用户来说是介于两块石头中间,一块是存储不够快,另外一个是内存不够大,怎么办呢？大家一直在寻找解决方案,能不能给客户带来更大的内存或者更快的存储,或者把两者同时提供给客户。

这个问题一直在困惑着大家。

一个非常重要的转折点——存储级内存（SCM）在今年正式商用化诞生了,这个概念大家说了很久,过去20年在不同的大学不同的研究机构进行研发,但是真的要大规模商用真的非常困难。

今年的第二季度英特尔作为第一家厂商把第一个商用的、作为普通服务器就可以插的、而且是非易失性的持久性内存问世了,这个内存的名字叫做傲腾持久性内存,其实是两年前就发布了介于同样介质的SSD的产品,今年刚刚推出内存型的产品。

基于的技术是3DXpoint,这个技术是SCM的一种,与其竞争的可能还有其他的技术,但这个技术是率先能够问世。它的特点是速度接近于DRAM的速度,DRAM的延迟是20-50纳秒。平时的NVF SSD基本上在快的Flash也是在10到几十微妙的级别,所以两者之间差了1000倍。这种技术大约是100-250纳秒的延迟,它比DRAM慢一些,大约慢五倍左右,但是比NVflash快100倍,作为持久性的存储第一次进入了纳秒的时代。

同时,它的密度比DRAM要高,目前密度比DRAM高十倍,因为现在3D只有两层,随着层数的上升它的密度会比DRAM高出更多。因为密度高,所以价格会比DRAM低,但第一代出来的价格还是相对比较贵的,大约是DRAM一半左右。随着密度的上升,相信它和DRAM价格之间的差异也会越来越大,它最主要的差别是持久性的和非易失性的。速度接近于DRAM,但数据写进去关机再重开机,数据还会在那儿,而且写的次数要高不少,能够有10的6次方到10的8次方的重写。

这是非常有特色的介质,它第一次融合了内存和存储,这两个不同概念的特征在一个物理介质上得到了体现。对于计算机专业写应用程序的人来说,过去内存当内存用,存储当存储用,现在第一次提供了一个可能性,这两个不同的概念有可能融合成一个。这是一个非常革命性的、跨时代的技术。

任何一个新的技术被大众所采用有不少的障碍,这个技术现在大家预估到2023年会成为36亿美元的硬件市场,我们也知道,除了英特尔之外还有一些其他的内存厂商也在研发这个技术,预计在2022年会有4-5家主流的内存厂商会有竞争的技术问世。相信在那时候开始逐渐成为一个主流市场。

随着应用的采用,预估是2025年大约能产生百亿美元的市场。

百亿美元是什么概念呢？现在的内存市场大约是1000亿美元,我们预计在2025年大约至少能够占领现有内存市场的10%,或者说10%的应用能够把这个内存当新内存而取代,这样子就能产生百亿。

我觉得这还是非常保守的预估,上升空间还有可能远远不止于此。

达到这个目标最主要的关键因素是软件如何把这个硬件使用起来,怎么样建立一个很好的软件生态,能够把透明的,甚至对现有的无需改动,就可以把新的介质特点使用出来,这个工作也是我们公司现在专注做的工作。

MemVerge大约两年多前开始的,现在还很小,大概就30来号人,在美国的湾区是我们的总部,但是在上海、北京也有一个非常核心的研发团队。

我们的技术其实主要是有三个组成部分：

第一个SCM的内存虚拟化。如果你是傲腾SCM的硬件,如果没有我们的软件,有几种使用它的方法。第一种是叫做AppDirect直接使用它的方法,有一个新的API。

这个新的API把硬件所有好的功能都向软件展示,它又可以做字节程度的访问,同时又可以把它所有的优点用出来。

但这个缺点是必须要修改已有的APP,如果写一个新的软件没问题,但如果已经有一个软件无法直接在上面跑出来,需要把软件的逻辑重新写。过去是内存当内存用,存储当存储用,现在比如你要写一个数据库,可以直接放在这种内存里面,不需要存到存储,因为这个内存是可以持久保存的。但这样需要重新设计数据库。

当然,我觉得这也是一个很大的机会,但是现有的数据库不是很容易把这个介质使用上去。

第二个用它来做内存,这时候就是一个易失性的内存,好处是不需要改APP,内存同时变大了,一台服务器现在可以6个T的内存。

第三个变成快存储,就像SSD一样,这个时候让它做比较快的SSD,但是不能做字节性的访问,不能直接当内存来用。

这三种模式都有各自的缺陷,或者要改程序,或者不能够内存和存储的功能都用上。我们内存虚拟化就解决这个问题,因为我们这层软件对傲腾内存用AppDirect的模式来访问,我们展示的API还兼容过去的API,这样不需要修改直接在软件上跑起来。

第二个技术和第三个技术等于在内存虚拟化的基础之上,在这两个API之后做了分布式的基于SCM的分布式的文件系统和内存系统,先说文件系统。

分布式文件系统很多,市场上无论是开源的还是闭源的,无论是美国还是中国有很多成熟的分布式文件系统,但没有一个分布式文件系统是专门为SCM设计的,因为SCM的延迟和传统的SSD和HDD延迟有几个数量级的差别,所以过去的分布式文件系统直接拿来跑在memory上软件本身会成为瓶颈,本身不是为了这个速率所设计的。基于新的硬件原生在上设置出了新的分布式文件系统,能够在内存速度来进行内容的复制和管理,其中有了一些新的想法在分布式文件系统里得到实现。

分布式内存系统,除了提供更快的存储接口之外,我们也想提供更大的内存接口,首先SCM本身提供一个更大的内存,本身有6个T,但是现在有的应用6个T内存都不够,需要有更大的内存,在内存里完成主要的工作。

我们通过分布式的方式让第一代产品可以有128个节点,在128个节点内存整个变成一个池子,在里面做成三层的分阶的分布式内存系统,首先是本地DRAM作为第一层,第二层是本地SCM,第三层是旁边节点SCM。

通过这三层智能的管理,我们可以提供高达700个T的内存。

在这个环境之上,我们就能够充分发挥SCM硬件的优势,使得上面不需要改动就可以有以前不可能获得的容量内存、不可能获得的速度存储,同时提供了更大的内存和更快的存储。

这是我们技术大概的介绍。

这三个是我们技术主要的核心模块,我们整个架构把它叫做MCI,我们认为这个是未来数据中心重要的架构前移。

这个是对我们技术稍微更详细模块的解释,主要是给大家展示一下软件在系统里处在什么样的位置。底下是硬件一个一个服务器,把它叫做计算节点,这里面第一步会支持128个节点,中间我们推荐用RDMA这种快速的网络,把这些节点联络在一起。

在每个节点里除了CPU之外有三种介质,为什么有三种介质呢？内存的服务用DRAM+SCM两层的模式来提供内存的服务,就像我刚才说的有DRAM、SCM以及远方的SCM一起来提供大内存的服务。

SCM和SSD两层合在一起提供存储层的服务,SCM是我们第一层存储,SSD是第二层存储。通过SSD可以增大存储服务的容量,而且降低成本。在我们硬件、软件的上面是主要目标应用场景。现在我们对准的是三种场景,都是以数据为中心的应用。

第一种是机器学习、AI,尤其是AI训练的场景；第二种大数据分析常见的应用平台；第三种搜索查询应用。我们现在也将这几个应用与合作伙伴客户进行POC的工作,但产品还没有正式发布,主要在三个工业领域和早期客户合作,第一个是互联网服务的领域,包括云服务商,包括互联网的服务商,第二个领域主要是金融,包括银行、基金、市场。第三个HPC高性能计算,以及AI专门的服务,这三个是主要的客户领域,这些是主要的应用场景在产品上进行部署和尝试。

下面给大家举两个例子,客户如何使用技术提高效率减少成本。

第一个例子是社交网络,是美国非常大的社交网络服务商有几个亿用户,有几百亿互相的连接,在服务平台上非常重要的服务就是向大家推荐认识的人连起来,或者有什么工作想要找去找,这是一个非常重要而核心的推荐引擎。。

这个推荐引擎背后是有机器学习的模型支持的,现在用的是Google 2016年推出的模型,这是非常扁平而大的模型,训练数据又很大,数以亿计的节点,以及百亿计的连接,这些数据要跑1000多次,整个是非常长时间的分布式的训练工作。

现有的瓶颈在哪里呢？一方面用的HDFS的存储系统,还有很多存储是落到本地的SSD盘上。这是一个跑的时间非常长,要跑两个星期,中间如果有节点坏了,需要从头重新跑起来。如果打开Checkpoint,要每次写到盘上,整个工作又慢了。所以非常纠结,到底Checkpoint应该开还是不开,开出来又不能够做的非常高频。我们的解决方案使用我们的产品把所有的SSD全都取代了,无论是训练数据的存放点,还是中间数据的存放点全由我们的分布式文件系统来承受。

这个做的效果使AI速度提成了6倍,原先数据导入来自各个地方,本来非常慢,现在提高了350倍,效率得到很大的提高。这是第一个在机器学习训练场景上对我们场景的应用。

第二个例子在大数据分析,这个是和腾讯云的合作云数仓的服务,背后不是一个传统的数据库。

在这里除了存储上的加速之外,我们还提供内存上的扩展,因为是以内存为核心的平台,通过内存扩展,和存储的加速,不仅提高了各方面的性能,同时,通过中间数据放到我们这个系统上,使得Spark节点更加弹性。这大大帮助云服务厂商可以随着客户需求而任意上升或下降调节资源。

最后再看得比较远一点,给大家分享一下我们的愿景。我们小的公司首先是有客户能够落地这个是很重要的,同样重要的是我们希望站在历史正确的一边,站在历史的技术趋势、业界趋势正确的一边。

我们认为,在将来5-10年持久性内存带来的会是一个架构上的变革。这个变革是什么样的变革呢？我们先看现在的架构,大家可能都很熟悉现在的架构基本上计算和存储是分离的,计算会有服务器的群体,有CPU、DRAM,存储基本上会有两层,第一层是SSD为主体的,高性能存储。还有一层容量型存储,现在更多是HDD为导向的。

我们认为这个架构分层在将来5-10年会有改变。最大的改变在计算那层里基于持久性内存会有一个新架构层的出现,叫做MCI,内存融合架构。内存融合架构扩大可用内存到几十甚至上百个T,同时某种程度上会取代于第一层性能级存储。并不是说性能级存储迁移到MCI那层,因为有持续性内存的存在而使得性存储还会存在,存储本身存在于以容量为导向的一层,这一层将会转向SSD为主流介质。而大量的活跃数据直接在内存MCI层得到解决。

我们公司希望成为催化剂,能够成为第一个吃螃蟹的,能够最早在这个领域搭建MCI的系统,希望这个变革发生时,我们能成为领先者之一。

今年是MCI的元年或者说持久性内存的元年,也许明年这个峰会再来参加可能就有整个的环节关于持久性内存。

今年闪存大会(FMS)与去年闪存大会有很多的区别,有好几个环节都是关于持久性内存的,这个技术现在正好是刚刚发生的节点,我们非常幸运在这个事情发生的初期做这个工作。现在已经开始通过硬件、软件得到过去得不到的性能。比如1微秒级的访问时延,过去是百微秒级的访问时延。单点至少达到1000万IOPS,这是一个非常激动人心的未来,非常高兴和大家分享！

主持人：谢谢范总给我们带来非常新的信息,今年算是这个技术第一次在这个会议上报告,明年一定会有更精彩的工作,现在给大家一个机会提问题。

提问：第一个问题我们了解RDMA虽然挺快,有4K或者6K传输时延会有10微秒左右,但是这个介质已经是300纳秒左右,如果是在这种场景下我们用分布式网络连接是不是划算的行为呢？

第二个问题如果我们做了分级的系统,MemVerge是不是已经考虑到这个问题做了一个冷热分级的预测？

范承工：都是很好的问题,也是我们一直在努力的问题,第一个问题RDMA本身有延迟,比起介质的延迟会长,根据我们的测试大概在个位数微秒,确实慢了一个数量级。不少App当你超过内存容量溢出到SSD之后会慢很多,根据我们的经验用RDMA连接远方持久性内存,比起用SSD还是要快,所以还是有它的价值。

第二个问题你说分层的存储,现在我们是有第一版本有一些智能的上下层数据自动迁移,用户不会看到底下有分层,整个是我们来管理的。当然,这个算法还是有上升的空间,我们也会更加智能完成分层存储的管理。

提问：您刚才文件系统,后面的研究系统,咱们也支持HDFS是吧？

范承工：是的。

提问：咱们有内存的API,还有存储的API,如果现在用户需要把程序改一下,这些API怎么用呢？

范承工：持久性内存API是要改程序的,就是我们把底下的API给用户,那个是需要改的,但你不需要用那个,你可以用存储和内存这两个已有的API,这两个API有多种模式,无论是内存和存储,我们都提供了一个访问模式,使得应用不需要修改就能够使用我们这套系统。

提问：很多大数据计算,一个大的数据级超过1TB跑不动了,咱们是把内存扩大,咱们能扩大多大？您测过没有？

范承工：现在DRAM内存越大价格单价上升很快,理论上是一个CPU支持1.5T,但大家不会做1.5T,也甚至不会做750G,最大做到370G。一般来说服务器的内存300G、500多最大了。持久性内存一个节点最多可以到6个T。

由于多节点,如果100多个节点就可以有700个T,理论上700多个T的数据可以全部放在内存里完成这个工作。

提问：我问一下加密的问题,现在SSD有比较成熟的硬件加密的手段,您这边在数据加密方面有没有什么考量,毕竟是700多个T的数据在缓存里的。

范承工：这个现在我们的思考还不够成熟,如果各位有兴趣还可以开一个公司做这个,我们现在做的技术还没有考虑到加密的事情,我觉得这个新硬件的生态有很多好工作可以产生。

日前,Gartner公司发布了2019年第二季度全球x86服务器市场调查数据,全球x86服务器出货量282.3万台,同比下降12.0%,销售额158.1亿美元,同比下降11.0%。2019Q2全球x86服务器市场厂商销售额、出货量的前三位均为戴尔、HPE/H3C、浪潮。戴尔销售额降幅低于整体市场,市场份额24.1%,HPE/H3C销售额降幅为6.9%,份额21.4%,第三位浪潮,销售额和出货量均实现了同比正增长,销售额市场份额进一步提高至10.3%。
2019年2季度全球X86服务器Top3厂商销售额、份额、同比增速
全球X86服务器市场自2019年一季度就开始出现疲软迹象,出货量开始同比下降,但是服务器平均配置的提高拉动了平均单价,使得销售额仍然实现了增长。全球市场此前连续9个季度的复苏持续至本季度结束,CPU等硬件技术创新的减缓、全球经济形势对于服务器需求的拖累以及缺少新型业务负载共同造成了当前的市场状况。全球经济的不明朗抑制了传统企业在信息化方面的投资意愿,运营商和云服务供应商也没有找到能够大规模拓展的新业务,采购量难以继续扩大。
在总量增长乏力的同时,全球市场需求结构的改变在进一步加速。一方面,公有云的发展会让传统企业加大云服务的采购,减少服务器硬件的采购,导致市场容量从传统企业向云服务提供商群体转移。Gartner预测,2019年全球公有云服务市场将同比增长17.3%,达到2062亿美元,IaaS为市场增长最快的领域,预计2019年将增长27.6%,达到395亿美元。
云服务提供商已经成为采购规模最大的市场群体,全球Tie 1云服务提供商服务器保有量普遍在100万台以上,这些企业更希望采购符合业务需求以及数据中心部署要求的定制服务器,能够为云服务供应商提供定制化产品的厂商份额会有明显的增长。浪潮在本季度能够保持正增长与其独有的JDM模式不无关系,一份Gartner分析报告认为浪潮JDM模式具备成本效率,灵活敏捷和定制化特性,能满足不同客户的差异化需求,是独特创新的Go-To-Market策略。
企业用户对于传统IT基础架构的投资不断减少,对于云、AI等新兴业务应用的投资保持增长。在完成 云计算 改造后,一些企业开始采用融合架构、超融合架构等技术来进一步升级IT基础架构。另外,AI仍保持着爆发式增长,集成加速器的AI服务器也成为全球市场的增长亮点,但是AI服务器市场基数小,不足以改变整个市场。

5G时代的一切创新业务都将以网络为载体,通信网络的架构、运营维护、产业生态等都将发生重大而深远的变革,未来将会有越来越多的服务部署在网络和数据中心端。而NFV所倡导的网络开放化、虚拟化、智能化、融合化的技术理念则是撬起网络转型的支点,它是促进现网升级重构、未来网络技术创新的重要技术途径,并将进一步加速网络产业生态的全方位调整。

在日前召开的“2019 ODCC开放数据中心峰会”上,英特尔表示,NFV所倡导的网络重构的理念已经得到了全球运营商的广泛认同,也得到了规模部署。NFV的性能一直是英特尔着力优化的重点,今年还推出第二代的至强可扩展处理器,其中还有专门针对NFV进行优化加速的产品型号,不断提升产品性能。

例如,2019年2月,日本乐天（Rakuten）成功试验了全球首个ICT融合云原生（Cloud Native）4G网络,并宣布今年10月商用；美国运营商AT&T有75%的网元已经完成了云化,网络效率得到了大幅提升。毋庸置疑,5G将为行业带来的基因突变式的进化,而网络转型则是进化的必经之路。

云网边端全覆盖,加速5G网络转型

网络转型绝非一蹴而就,作为5G技术与网络转型的行业先锋,英特尔一直致力于加速网络转型与推进5G商业化部署进程。英特尔把通信和计算能力融合起来,为5G网络赋能,打造虚拟化、软件定义和面向云的网络架构,引领网络转型的浪潮。

在产品和技术方面,英特尔能够提供从云、核心网、接入网,到无线技术以及智能设备的端到端5G解决方案。今年以来,英特尔连续发布了一系列重量级的5G相关产品和解决方案,覆盖多个应用场景,能够满足不同场景的性能、功耗和IO接口需求。

5G核心网将是未来网络转型支持5G服务的重要组成部分。据了解,英特尔与应科院合作研究、开发及优化5G SA 核心网性能,尤其是确保用户面功能(User Plane Function)的吞吐量可以满足5G业务需求,共同合作带来的结果是在单一服务器上、零丢包的情况下,5G SA核心网用户面可以处理超过200Gbit/s的数据吞吐量。UPF可以支持小规模的独立硬件平台,也可以支持大规模分布式云端部署。在这个案例中,底层资源池采用的是H3C OTII服务器,其具有模块化设计/更小的规格尺寸/宽温支持/标准管理接口以及均衡的I/O设计等多项创新,完全可以满足5GC对于在边缘部署时对硬件基础设施的需求。

在小基站方面,基于开放参考设计平台的小站方案正在成为一种高性价比的室内覆盖方案。由京信、英特尔、浪潮等联合推出的小站产品,采用接入-扩展-远端的组网方式,单台接入单元最大支持64远端单元。在接入单元采用了符合OTII规范的开放的硬件平台设计,支持Xeon-D 和Xeon-SP,通过均衡的I/O设计,支持FPGA加速卡的集成和高性能的无线协议栈处理。该方案通过搭载2颗英特尔至强可扩展处理器,具备了强大的边缘计算能力,可以广泛适用于边缘 云计算 、边缘小站方案、边缘AI、视频加速、边缘NFV等应用场景。

以英特尔携手合作伙伴兴汉（Nexsec）联合推出的全系列uCPE白盒为例,用户根据应用场景,网络和算力的不同需求,可以灵活的选择内置英特尔至强可扩展、至强D2100 SoC和凌动C3000 SoC等不同处理器产品组合。这些设备可以提供超过50Gbps的网络性能,集成计算和存储功能,并将虚拟网络功能（VNF）如SD-WAN、虚拟防火墙等整合到单台设备中,解决企业分支组网复杂,多设备维护困难的痛点。双方率先在ODCC期间推出集成了最新的无线技术5G和Wi-Fi 6的uCPE,可以提供全无线,高带宽,低延时接入的需求,进一步延展了uCPE的应用场景。开发者无论是为云、企业边缘还是小型企业分支提供解决方案,英特尔平台都可以提供一致开发体验和“设备随选”的部署优势。

探寻更强软件堆栈,打造开放边缘平台

在传统电信网络架构中,应用与服务的数据处理能力主要集中部署在数据中心机房中,数据必须从网络边缘传输到中心机房进行处理后,再返回网络边缘。囿于地理位置、网络结构和传输能力的限制,因应用和服务变得复杂和多样化导致的时延和带宽问题也愈发突出。

作为应对以上问题的有效手段,边缘计算可在面向最终用户的网络边缘侧构建起强大的计算、存储和传输能力,有效减轻网络传输带宽压力、降低业务时延,并进一步提高内容分发效率,提升用户体验。

但这一新事物也带来了一系列新的挑战。

首先,针对边缘计算构建的分布式基础设施,例如在中心云和边缘云之间,往往存在不同的体系架构。如何有效地对中心云和边缘云进行异构协同,对现有云管平台提出了挑战；其次,与部署在核心网络中的中心云相比,边缘云在运维管理上,需要更多的自动化操作和远程运维功能；另外,边缘云虽然部署在网络末端,但同样需要具备完整的控制、计算和存储能力；最后,直面用户业务第一线的边缘云需要更好的可用性和可靠性,以提供电信级的可靠性、延迟,以及丰富的开放接口能力。

英特尔在软件方面进行了大力的投资和推动,涵盖多款开源软件,如Linux软件和加速网络处理的DPDK软件。近几年英特尔也在开源组织中公布了多款软件,为了给边缘计算探寻更强基础架构软件堆栈,英特尔开展了基于StarlingX的边缘计算节点部署技术验证与预演。

作为一个完整的边缘计算基础架构软件堆栈,StarlingX 不仅继承了 OpenStack 成熟完备的云服务管理能力,还与例如 Ceph、OVS、Kubernetes、DPDK 等众多优秀开源项目所提供的核心能力相结合,具备了从控制、计算到存储的全方位边缘云部署和管理能力。同时,其灵巧便捷的特性,也更适于在网络边缘进行部署。为更好地验证 StarlingX 在边缘计算环境中的特性和表现,英特尔已在实验室环境中对基于 StarlingX 进行部署和配置的多种边缘节点网元,例如 vBRAS 等,进行了大量技术验证和部署预演,从中积累了丰富的第一手实践经验。

英特尔表示,StarlingX?不仅融合了大量?OpenStack?及其它优秀开源软件的核心能力,同时提供了配置管理、软件管理等一系列新服务组件,从而在网络边缘形成了完整、灵活和高可用的基础架构软件堆栈,能够助力电信运营商更高效地实施边缘节点网元的部署、配置和管理。

例如中国电信、英特尔、赛特斯和浪潮合作的vBRAS,引入了英特尔DDP等技术,对报文解析和处理性能进行了全面优化,最大化利用端口带宽和CPU资源,在ACL规则和QoS策略全开启的情况下,上行的转发性能得到了很大提升,接近线速。

在边缘侧,英特尔也推出了多个软硬件解决方案,以开源的方式助力企业部署业务和应用。据英特尔技术专家介绍,英特尔目前所推出的全新设计的白盒5G uCPE是基于开放架构的解决方案,支持最新的WiFi 6和5G等多种连接方式,进一步拓展了软硬件方案组合,具备高可扩展性、低成本、高性能、灵活接入等特点。该平台软硬解耦,同时支持丰富的开源软件以及高性能网络协议栈(DPDK/VPP),以SD-WAN网络部署服务加速企业应用和边缘平台创新,可广泛应用于云专线、云VR、云游戏、8K视频、物联网等应用场景中。

2009年,无锡成立了国家传感网创新示范区,2019年,世界物联网博览会成为无锡靓丽的名片。随着过去10年间物联网硬件成本不断下降,行业门槛降低,同时伴随着基础设施不断完善,通信技术快速发展,网络能力显著提升等因素,物联网连接数迅速增长,全球物联网产业规模也随之迅速扩大,物联网产业在经历了概念驱动、示范应用引领之后,已经全面爆发。

5G网络助力物联网深入发展

物联网为人工智能、大数据、 云计算 等技术融合创新提供了重要平台,正在成为互联网之后又一个产业竞争制高点。而5G、边缘计算、人工智能、大数据等加速迭代和演进,又推动物联网迎来规模化发展的窗口期和新一轮生态布局的机遇期。

“未来5G应用的80%将是物联网。目前,中国5G商用步伐加快,超百万的窄带物联网基站实现商用,连接数达1.5亿,并已建成全球规模最大的窄带物联网网络。”工信部副部长王志军在2019世界物联网无锡峰会上表示。

5G的到来极大地促进了物联网技术的发展。以5G为原点,随着其进一步商用,物联世界将极大丰富。依托5G网络大带宽、低时延、高可靠的特性以及每平方公里上百万的连接数量,可有效支撑车联网、智能制造、远程医疗等智能设备的即时海量连接,这也是物联网下一步发展的重要节点。

新应用层出不穷

物联网用途广泛,既助力行业发展,又与日常生活息息相关。2019世界物联网博览会展示了许多热点应用。中国电信的“5G+8K”超高清视频直播、中国移动的“5G+智能制造”模拟工厂、中国联通的5G远程医疗急救系统,吸引大批观众驻足体验。“WIoT-PARK”（物联网公园）沉浸式互动体验展区首次亮相,带来VR看无锡、5G直播、VR蹦极、罗森智慧超市、5G未来餐厅、大健康体检中心等多项体验展览。

5G+车联网

车联网通过把车和车、车和行人、车和基础设施、车和云端、车和交通指挥中心相连,将目的地周边地区的交通实时状况更准确及时地告知驾驶人,有效提升出行效率。

在博览中心B馆门口,有不少观战排队体验车联网公交。20分钟的车程,体验者感受了道路拥堵标识预警、人行道减速、行人盲区检测、路口碰撞预测等辅助驾驶功能。此外,5G无人驾驶体验区域内的自动配送物流车、自动清扫车和5G远程驾驶也吸引了众人驻足观看。

5G+医疗

中国移动展示的5G远程医疗系统和5G急救车模型,让参会者更直观地感受到“看病”与“治病”的变化。远程实时动态心电系统、胸痛中心急救管理系统、手持B超等物联网医疗设备摆满了展台。通过医院工作后台、监测及治疗设备、用户APP,医生可打破地域限制,实时获取病患的心电、血压、血氧、脉搏等信息,及时出具诊疗方案。今年5月,江苏移动就与江苏省人民医院、江苏省中医院分别签署了5G智慧医疗战略合作协议,5G急救车就是合作重点之一。5G急救车能将患者的体征、病情评估图像等信息以毫秒级速度传送至医院,同步交互高清音视频,可有效缩短院内急救响应时间,为患者争取更大生机。

5G+工业

在中兴通讯展区,其5G+工业园区方案利用覆盖园区的泛5G网络,实现园区内生产设备、表计、摄像头、无人机、机器人等的泛在连接,并通过物联网平台对它们进行统一管理；同时通过工单系统对园区内的异常情况进行实时控制,实现工业园区的可视化综合管控。

在5G+工业机器视觉方案中,高清摄像头在工业现场采集高清视频信号,通过5G网络传输到边缘侧进行机器视觉分析,在MEC进行边缘侧实时控制。机器视觉方案在工业现场有大量应用。如,在轮毂淬火过程中,通过高清摄像头进行轮毂淬火的视频采集,利用机器视觉分析轮毂颜色变化来判断温度是否满足淬火质量要求,实现机器视觉检测-成品质量判断-工业设备调整的闭环控制流程。

5G+教育

中国联通利用5G+VR,可提供网络、平台、内容及终端的全套解决方案。结合网络层的关键技术、平台层的分布式部署及多场景访问能力、内容层的全学科优质资源,以及终端层的多终端访问,中国联通可以为学习者打造高度开发、可交互、沉浸式的三维学习环境,真正实现教育部倡导的全时域、全空域、全受众的教学要求。

共谋物联网发展良策

物联网对网络强国、数字中国、智慧社会、数字经济等国家战略具有显著的支撑和辐射带动作用,成为经济发展的强大驱动力。但随着万物互联时代的到来,安全问题也随之凸显。

物联网无处不在的连接打破了传统的网络边界,5G、人工智能新技术的应用,又加剧了物联网的安全风险。当前,物联网设备基数庞大,但安全防护普遍脆弱,物联网被攻击事件屡屡发生,造成设备被控制、用户隐私泄露、数据被窃取,甚至造成影响基础通信网络正常运行等严重后果。保证安全已成为物联网行业健康发展的前提。

在2019世界物联网博览会信息安全高峰论坛上,多位专家探讨5G时代的物联网安全实践与发展。专家指出,当前物联网还需面对3个挑战。首先,自主创新上,核心技术虽有一定发展,但受制于人现状并未根本改变,攻坚克难之路仍任重道远。其次,安全可控上,国外物联网产品虽技术领先,但预置后门现象频现,安全防范之事需常抓不懈。最后,安全生态上,国内物联网生态虽日渐完善,但部分关键要素仍握于美西方,根治痛症之需仍迫在眉睫。

中国信息安全测评中心专家委员会副主任黄殿中表示：“物联网承载科技兴国战略与网络强国梦想,我们需实现自主发展、主动安全和生态体系构建的升级转型；实现由‘分块布局’向‘生态体系’转型；实现由‘受制于人’向‘自主发展’转型；实现由‘被动安全’向‘主动安全’转型。”

物联网如何改变世界？王志军表示,中国正进行新一轮物联网发展布局,将着力突破核心芯片、智能传感器、智能传输、智能信息处理、操作系统等关键核心技术,从根本上提升产业核心竞争力。此外,应用先行,我国将通过规模化发展提升产业竞争力,通过标志性的应用场景示范推进产业落地,以及重点支持车联网、工业互联网等领域加快部署,强化产需对接,实现规模发展。

作为新一代信息基础设施的建设者,运营商在万物智联时代将肩负新使命,创造新价值。中国联通总经理李国华表示,首先,运营商将广泛部署5G基础设施,构建广覆盖、高性能的网络,实现全程全网；其次,运营商将是垂直行业的赋能者,与不同垂直领域的合作将更加深入,为企业和消费者提供普惠性服务；再次,为实现资源优化与价值重构,运营商将设计并实践新型商业模式,寻求合作共赢,成为商业模式的探索者；最后,“融合”将是万物智联时代的基调,运营商将更多承担生态建设驱动者的角色,与产业各方一道构建生态圈,实现共享发展。

企业IT人员常常会受到来自业务的各种各样的需求,几次之后,大家变觉得这样的效率太低了：研究人员需要在繁忙的开发任务中抽时间来做数据查询、统计,而业务、领导则需要等很久才能拿到数据。重复的工作太多,一旦数据、需求都上涨,将承受更大的压力。

有问题就有对策,为了提高效率可以收集常用的业务需求,做成固定的数据模板,直接导入excel数据,邮件发送。但是,由于邮件发送不稳定也不安全交流也不方便,数据导入常出错,于是就有了报表工具的开发使用,后期流程固化之后,分析人员增多时,又有了BI这一类可与 数据分析 挖掘技术结合的工具的应用。

转观这一类现象,其实在企业经营的过程中比比皆是,诸如财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求,领导也厌倦了查看一沓沓报表,更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析,那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。其实,数据化管理的苗头早已出现,与KPI结合投入量化管理就是一个很好的例子。

数据化管理的业务层次

数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率,只有将正确的分析结果以最实际的方式应用到业务层面才能产生效益,只有不断地产生效益才能称之为数据化管理。

按照业务逻辑,数据化管理可以分为以下几个层次。

1、业务指导管理

通过对数据的收集、统计、追踪和监控搭建业务的管理模型来指导业务。业务是最直接接触数据的层次,一些未经分析加工的数据能直接应用到常规的业务管理。例如,销售业务中日销售额、月销售额、年销售额的完成情况；电商营销业务过程中的流量,新增用户数,每日的成交量。

2、运营分析管理

运营分析更多注重对收集来的数据进行分析和管理,可归纳为人、货、场、才的分析管理。例如客户关系管理（CRM）,财务分析管理,供应链分析管理等等

3、经营策略管理

经营策略管理拥有一手的管理决断,对各经营环节进行对应的数据分析来修改和制定策略,比如消费者购买行为的分析,会员顾客策略,是采用积分制还是打折制；商品定价策略、低价走销还是高价定品牌；营销策略,广告投放的配置,产品的促销组合等等。

4、战略规划管理

战略规划需要通过企业内部和外部的市场外部数据制定长远的规划过程,如企业竞争力分析,行业环境分析,战略目标规划等等。

数据化管理流程

数据化管理站在技术上来讲,实现的流程可分为以下8个步骤：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。

更加强调流程、分工和沟通、应用模板化,分析智能化,一个成熟的结果应该是信息部门管理数据,业务部门提交数据需求,信息或业务部制作模板,分析数据生成报告,领导查看数据做汇总和策略调整,管理层可实时查看企业运营状况,企业重大战略调整可以直接调用汇总报告。

数据化管理产品

这里所讲的数据化管理产品并不是市面上成型的各类数据产品。而是能将企业数据管理过程中的一些重复性操作封装模块化,形成某一个通用模板或功能。诸如银行、互联网、零售行业的用户画像,通过已有数据,性别、地域、年龄、消费频次、喜好等标签,结合机器算法提炼与业务产品吻合的标签,进行精确推送。

1、数据分析模板

模板数据分析人员设计模板,将自己的对业务和商业逻辑的理解植入到分析的模板中去,最后成为指标模块、业务模块、全局模块。这样的模板通用性强,可以是一个文件,可以是应用程序,也可以是OA、ERP系统的一个组成部分。企业可以选择开发成一套数据管理的系统,并往平台化的方向发展,或者作为一个数据管理分析模块,部署在已有的管理系统。

2、移动端&大屏可视化分析

模板应用成熟后,考虑更好地为管理层和领导层服务,可以结合目前当下的HTML5技术,APP应用去做更好的应用。

总结

数据化管理的层次：依照业务,业务指导层、营运分析层、经营策略层、战略规划层。

数据化管理的流程：需求分析、数据收集、数据整理、数据分析、数据可视化、模板开发、分析报告、模板应用。

数据化管理的成果：应用模板、数据管理平台,便捷的移动端/大屏应用

中秋节是中国人最重要的节日之一,即将来临的小长假,旅游呈现了哪些新趋势？今天从携程旅游网获悉,中秋小长假期间我国游客从近599个海内外城市出发,到达全球88个国家和地区、871个国内外城市。国家数量从去年的82个增加到了88个,增长7.3%。
中秋旅游“团圆城市”排行榜：一家人最喜欢去北京和三亚
中秋是一个属于“团圆”的节日,有多少游客会带着家人一同旅游过节？根据携程跟团游和自由行订单数据,今年中秋节有25%的游客选择情侣出行,21%选择带着孩子出行,同时也有12%的游客选择带父母出行。
而游客会选择带着家人前往哪些目的地？携程跟团游和自由行数据显示,三亚、北京、桂林、厦门、昆明、张家界、丽江、贵阳、乌鲁木齐和成都成为家庭旅游最喜欢前往的城市,成为中秋旅游人气最高的“团圆城市”。
古镇、游船、风景名胜成为赏月圣地,10大人气景区发布
赏月是中秋的玩乐主题,而今年游客更倾向于在哪儿赏月？根据携程全球玩乐平台数据,今年游客在中秋假期,选择游船、古镇和风景名胜的人数更多。
中秋泛舟游船赏月,是一种“船在水上走,人在画中游”的迷人意境。携程门票数据显示,中秋十大人气游船分别是广州珠江夜游、武汉两江夜游、福州闽江夜游、杭州钱塘江夜游、夜游三亚湾、上海“龙船”浦江夜游、苏州古运河夜游、淳安千岛湖夜游和乐山夜游三江。
而目前不少游船还提供了餐食服务,如上海“龙船”浦江夜游,游客能够在赏月的同时,还能够品尝沪上知名五星级主厨团队提供的江南美食。
前往古镇赏月也成为近年来游客的选择,走在古色古香的小巷间,沉淀千年的古朴气息扑面而来,让游客感受到一份久违的宁静祥和。携程门票数据显示,中秋十大人气古镇分别是南浔古镇、同里古镇、磁器口古镇、青岩古镇、朱家角古镇、新华联铜官窑古镇、云水谣古镇、木渎古镇、甪直古镇和荡口古镇。目前多数古镇已经根据节日气氛布置了灯光秀,夜游性价比非常高。
除了游船和古镇,在山岳间居住一晚,也成为赏月的潮流。携程门票数据显示,黄山、华山、普陀山、泰山、崂山、青城山、莫干山、庐山、武当山和武夷山成为中秋十大人气山岳。
中秋假期国内游消费账单：上海人出发最多,北京人花费最高
哪些地方市民更爱在中秋旅游？根据目前国内游产品订单人数,报告发布了2019年中秋国内出游力排行榜,前10的城市分别是上海、北京、广州、成都、南京、武汉、重庆、深圳、杭州和天津。重庆出行人数排行全国第七。
哪些城市居民的平均消费最高？从目前预订中秋国内跟团游的单次人均花费看,“消费力前十强城市”依次为北京、沈阳、昆明、上海、杭州、天津、成都、南京、重庆和济南。这些城市中秋旅游单次国内游人均花费超过2000元,其中北京超过2500元,重庆花费2160元。
中秋国内旅游人气榜：三亚北京游客数量最多
哪些国内旅游城市是今年中秋的赢家？根据携程跟团游和自由行数据,最受游客欢迎的国内旅游城市前十分别是三亚、北京、乌鲁木齐、桂林、丽江、昆明、厦门、成都、上海、和西安。
三亚相较其他旅游目的地,无需规划行程,夺得榜单头名。北京依然为较热门的旅游目的地,紧随其后。乌鲁木齐、桂林、丽江、昆明的秋季风景优美,也吸引了不少国内游客。
出境游人气目的地榜单出炉：超50%出境游客选择泰国和日本
中秋出境游去哪儿玩？
根据携程跟团游和自由行订单数据,人气最高的前十大目的地依次是日本、泰国、新加坡、越南、马来西亚、俄罗斯、印度尼西亚、菲律宾、意大利和英国,东南亚和日本仍是中国人出境游的首选,欧洲国家也进入榜单。
携程数据显示,中秋假期,日本热度不减,再夺人气最高的出境游目的地。受签证利好政策影响,泰国旅游市场火热,线上和门店预

随着全球城市化发展的不断衍进,当前城市发展面临着巨大的挑战,对城市运行与管理也提出了新的要求。以中国为例,城市化发展尤其迅速,1978年中国城市化率为17.8%,2017年已达到59%,快速的城市化给城市发展带来的新问题比较典型的诸如：二元社会变成了三元社会——市民、农民、移民(流动人口),城市人口管理成为难题；城市病随之快速到来,交通问题、事故灾害、公共安全等问题均不可小视。

为了应对城市化所带来的全新挑战,各国不约而同的以智慧城市建设作为解决问题的抓手。中国作为全球最大的智慧城市实施国之一,无疑也将其作为重中之重。

同时,随着 云计算 技术、IoT技术、大数据技术与人工智能技术等不断的进步,我国智慧城市建设也迈入了新台阶。智慧城市建设范围较大,涵盖的领域众多,涉及了城市运行的方方面面：

从建设内容上来看,当前智慧城市常见的建设模式是按行业条块进行切分,对城市运行的关键条块进行端到端的智慧化建设,全面提升该条块的治理能力,落地形式多见为诸如智慧公安、智慧交通、智慧电网、智慧水利、智慧教育、智慧城管等建设项目。以智慧公安为例,目前在全国大规模铺开建设的雪亮工程是公共安全领域智慧城市建设的最重要内容之一。雪亮工程以“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”为目标,力争到2020年实现公共安全视频监控建设联网应用。根据《公共安全视频监控建设联网应用“十三五”规划方案》,到2020年,要基本建成涵盖中央、省、市、县、乡、村六级的公共安全视频监控联网应用体系。在全国范围,中央每年选择50个左右的地区进行重点支持。从2016至2020年,中央将为250个“雪亮工程”示范城市拨款逾100亿元,计划带动地方政府近1000亿元的投资建设。

从技术发展的角度来看,在近几年的智慧城市建设实践中,关键词基本是围绕着大数据与人工智能展开,建设智慧城市的主要抓手已然是城市运行过程中产生的各类数据信息。

在智慧城市的加持下,城市的数据总量正进行飞速增长,根据IDC调研报告显示,全球所有信息数据中90%产生于近几年,数据总量正在以指数形式增长。从2003年的5EB,到2013年4.4ZB,并将于2020年达到44ZB。也就是说2020年每个人可以均摊到5200GB以上的数据量。

智慧城市的建设,就是要在云计算、大数据、芯片、算法等基础能力技术的助推下,从如此巨量的数据海洋中挖掘出城市运行所需要的价值信息,全量数据汇聚、全量大数据计算已经成为业内的共识。可以说,智慧城市建设正在经历一次重大转型,各种大数据处理与应用技术的不断产生,加速驱动着智慧城市建设向更高层级进化。同时,城市中丰富多样的业务场景也催生出不同的用户需求与落地的应用。

大数据在智慧城市建设中的作用与地位

在智慧城市建设中,大数据的作用与地位正在发生深刻的变化,大数据从以前的单纯技术支撑手段,逐步向智慧城市的核心建设内容与应用抓手转变——随着城市规模越来越大、城市人口越来越多、构成越来越复杂,传统的按条块分工模式早已无法满足城市的管理与运营,城市的精细化治理只有依靠全面的分析与科学的决策才可持续,只有大数据对城市运行产生的数据进行充分理解与分析,才可支撑新型智慧城市的有序运行,大数据已经逐步成为智慧城市的信息化基础设施之一,是数据驱动下的新型智慧城市的重要组成部分。

大数据在智慧城市建设应用中的瓶颈与问题

大数据在智慧城市领域的主要应用瓶颈与问题如下：

1.大数据拉通存在壁垒

以大数据为核心的新型智慧城市建设,在落地实践的过程中也面临着许多新的困难。最关键问题之一就是数据拉通共享存在严重壁垒。

大数据作为新型智慧城市的基础设施,天然就要求站在城市的高度拉通政府、企业等城市实体在生产运营中产生的各类数据。但在实际工作中,跨部门之间的协调十分困难,目前各政府部门的管理体系呈现条线化,各部门对自己的上级部门负责,对横向拉通缺乏动力,导致很难形成全面的数据拉通与共享,最终导致智慧城市建设的基础难以夯实。

2.大数据质量欠佳,影响可用性

由于历史建设时,缺乏数据层面的顶层设计与统筹规划,导致城市各行业各条块数据的可用性也存在一定问题,表现为数据质量欠佳,在数据融合与关联后,直接影响的就是数据的可用性。

于此同时,新型智慧城市建设背景下,对数据的要求较通常而言更高,许多场景都需要对数据进行实时更新,甚至实现从数据产生到采集入库全流程的数据台账。但是许多政府部门的数据采集频率偏低,数据治理缺乏。以水电煤汽油数据为例,大部分管理部门均在1个月才更新1次数据,这会导致数据的有效性存在偏差。

3.大数据管理与应用缺乏体系规范

智慧城市在每天的运行中,不断在处理与分析数据,也不断地产生分门别类的数据。对于数据的管理与应用均需要成体系的去看待,需要从顶层设计的高度,全面盘活资源,建立大数据管理与应用的体系与规范,才能避免当前普遍存在的数据无人采集、无人更新维护、无人使用的现象,不让数据“躺在档案库中睡觉”。

大数据在智慧城市建设应用案例解析

安全有序是城市运行的基本要求,也是新型智慧城市建设与治理的核心目标之一,大数据在智慧城市中的公共安全领域无疑也具有极广阔的应用空间,通常体现为智慧警务的建设,以下以某市智慧警务建设的案例进行解析。

1.总体规划设计

该市的智慧警务是以云计算、IoT、人工智能、视频联网、 数据分析 挖掘等为技术支撑,以公安信息化为核心,通过泛在连接、深刻洞察、智能赋能的方式,促进公安机关信息化建设与应用的集约化、协同化运作,以实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”为目标的警务发展新理念和新模式。

基于上述规划,该市的智慧警务建设以“三张网、一中心、四应用”的内容进行。

“三张网”即智慧警务各系统的运行网络主要承载在公安信息专网、公安视频专网和互联网上。公安信息专网是各类警务信息的汇聚处理域,公安视频专网是公安视音频信息的采集处理域,互联网是城市安全信息的采集和服务域,三张网共同承载该市智慧警务的构建。

“一中心”即建设城市智慧警务数据中心。该数据中心是全市公共安全信息的存储、分析、处理和服务的核心,对内打通各警种的业务数据,实现信息共享,消除信息孤岛,并向各业务警种提供数据服务,对外向政府各委办局及市民在信息安全的基础上提供公安信息的数据服务。

“四应用”的建设内容包括以下几大方面：

一是建设智慧分析。利用大 数据挖掘 、分析、预测算法和模型,创新情报分析思路、拓展情报分析手段、搭建大数据分析预测工具,对信息进行充分挖掘与分析,提供多个维度进行信息关联的功能,实现数据的智慧碰撞、比对,实现情报智慧预测、结果自动推送。

二是建设智慧防控。运用物联网技术,构建多样化的智能感知网络,针对重点区域、重要出入口,通过人脸识别、车脸识别、视频监控、移动卡口等前端设备的建设,实现立体智能的信息采集,采用大数据的流计算、实时计算等技术,对感知和采集的海量信息进行安全态势感知、评估与预测,并结合PGIS,提供直观的安全态势监控能力,及时发现安全热点区域,从宏观上掌控总体安全态势。

三是建设智慧视频。建设基于以视频为核心的多源感知数据采集、汇聚的视频大数据平台,并联动公安网上其他系统的数据,支撑各警种对高危人员、车辆进行深度数据挖据,进一步放大和倍增数据价值,让视频大数据为全警服务。

四是建设智慧服务。利用微信、微博、微视、短信等平台向群众公开警务信息、政策法规、办事程序,开展公安便民服务平台建设。

2.总体架构

为满足新形势下该市智慧警务信息化建设的需要,建设一个可扩展、可伸缩、可协同、可维护的完整信息化体系架构,从公共安全全局战略出发,以“三张网一中心四应用”为基础,构建由信息采集层、数据层、服务层和应用层四个层级组成的总体架构。

信息采集层依托“三张网”,汇聚社会各个层面的感知数据并传输至数据中心。

数据层为数据中心的数据处理、存储层,对感知层数据进行集中整合分析并存储在相对应的数据资源库中。

服务层对资源层的数据进行筛选归类碰撞,用于顶层服务的数据源。

智慧应用层基于数据源对外提供警务四大应用。

3.设计思路与预期成效

该市的智慧警务建设,立足全市进行顶层设计,围绕“警务大数据”构思,依托各类新技术,以实战为导向,以服务为抓手,以应用为核心,以安全为前提,以标准采集、规范整合、安全共享、合成应用为关键,以改革创新为动力,通过“应用主导建设、建设反推应用”,大力促进信息化与基础工作的有机融合,全力推进“智慧警务”战略实施,切实提高公安机关核心战斗力与民生服务能力。

大数据在智慧城市建设中的应用前景与趋势

经过多年的不断发展,可以断言,城市各行各业已经基本完成大数据基础体系的建立,以及行业大数据的整合与治理。在接下来的智慧城市建设中,大数据建设与应用的重点,已经逐步从建立标准、夯实基础、建设算力等基础建设内容向跨行业拉通、大数据应用转变。如何打破行业壁垒,整合更多的城市数据资源,如何在大数据的层面更高效、更精准的响应各类业务应用需求,逐步形成”用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的智慧城市建设新模式,是未来智慧城市建设的关键。

结语

时至今日,大数据早已在各类智慧城市应用场景中不断落地,并产生了不少成效与典型案例,大数据理念和大数据方法论也逐步成为人们的标准化思维之一。随着数据采集、数据治理、结构化解析等技术不断发展、可适配的场景越来越多,可以预见,大数据作为一种新时代的信息基础设施,必定会在智慧城市建设中形成更全面的覆盖。

20世纪90年代以来,美国积极推进信息技术革命,加快发展高新技术产业,经济获得强劲复苏和发展,“低失业率、低通货膨胀率、低财政赤字率、高经济增长率、高劳动生产率、高企业经济效益”为特征的“新经济”逐步产生并快速发展。

诺贝尔经济学奖获得者、美国宾夕法尼亚大学克莱因教授曾指出,美国经济可以划分为三个部分,即传统经济,知识经济和“新经济”。传统经济指制造业；知识经济指教育、文化、科学技术研究与开发等产业；“新经济”指以网络、信息和通讯技术为主体的新兴产业。

在专家看来,发展新兴产业是各国经济转型升级过程中的普遍选择。支持新兴产业发展是经济发展到一定阶段,供需矛盾逐步积累之后,供给结构调整和产业结构升级的必由之路。发达国家在经历滞涨之苦、面对金融危机时也同样通过支持新兴产业发展来点燃经济增长的新引擎。

新经济的实质,就是信息化与全球化,新经济的核心是高科技创新及由此带动的一系列其它领域的创新。促成新经济出现的现实环境是全球经济一体化。信息技术革命的推进,新经济的发展,必然导致全球一体化进程的加快。新经济是人类经济发展史中前所未有的科技型、创新型经济。

“新经济”=经济全球化 +信息技术 +知识创新 +宏观经济政策调整 ,其经济运行态势为高增长 +低通胀 +低失业率。

“新经济”源于美国,但新经济的浪潮已经席卷全球,世界各国都希望通过发展新经济、新兴产业来增强自身经济实力。

近年来在中国“新经济”内涵更为丰富,“新经济”早已是热潮涌动,渐成规模,诸如“中国制造2025”、“大众创业、万众创新”和“互联网+”等,都在推动着新经济的生根发芽、开花结果。


李克强：“新经济”的覆盖面和内涵很广泛

2016年,“新经济”被首次写入我国政府工作报告,提出“当前我国发展正处于这样一个关键时期,必须培育壮大新动能,加快发展‘新经济’”。与此同时,李克强总理进一步指出“新经济”的覆盖面和内涵十分广泛,涉及第一、二、三产业,不仅包括第三产业中的“互联网+”、物联网、 云计算 、电子商务等新兴产业和业态,也包括工业制造当中的智能制造、大规模的定制化生产等,以及第一产业中的适度规模经营的家庭农场、股份合作制,农村一、二、三产融合发展等,发展“新经济”的核心是要培育新动能,依靠创新驱动促进中国经济转型。


姚景源：“新经济”内涵广泛

国务院参事室特约研究员、国家统计学会副会长姚景源认为,“十三五”期间中国经济最重要的是要由中低端走向中高端,这个过程中发生的所有的变化,产生的新的东西都可以叫“新经济”。“新经济”不单是指互联网。

姚景源举例说,农业由传统农业走向现代农业过程中产生的诸多经济活动都应当叫做“新经济”。另外,尽管第二产业现在成就辉煌,但也存在大而不强、缺少核心技术的问题。解决第二产业核心技术的这些经济活动也都是“新经济”。要向走向中高端,最重要的是要发展现代服务业,使传统的服务业能够升级改造。在服务业改造升级过程的诸多经济活动也都可以叫“新经济”。“互联网+”可以“+工业,+商业,+服务业”,现在也可以“+”整个政府的工作,政府的管理。所以说到底,“新经济”就是不断地创新,不断地涌现出新的增长点。以消费为例,消费的特点就是消费升级。随着收入的增加和文明状态的提高,消费是逐步升级的。随着衣食住行的升级,人们对物质商品的消费得到基本满足以后,对精神文化需求增加,所以现在旅游成为“新经济”。从春节期间的电影院票房看,大年初一全国电影院收入6.6亿,年轻人都到电影院去,这是“新经济”。“新经济”还包括老的经济模式的创新和变革。比如“吃”,过去以吃饱为主,现在是吃营养、吃健康,所以营养、健康、食品生产也是新经济。“穿”也是这样,本来衣服的使用价值是遮体避寒,现在走向品牌,品牌是文化。


发展“新经济”是培育“新动能”的重要措施

新旧动能转换是指培育新动能、改造旧动能。旧动能,是指传统动能,它不仅涉及高耗能高污染的制造业,更宽泛地覆盖利用传统经营模式经营的第一、二、三产业。新动能,是指新一轮科技革命和产业变革中形成的经济社会发展新动力,新技术、新产业、新业态、新模式等等。

提到新动能,人们会联想到新技术、新业态、新模式、新服务等“四新”,从无到有毫无疑问是新动能。同时,任何一个国家的新旧动能转换,都离不开对存量传统产业的改造提升。对于中国这样一个拥有庞大存量的制造大国来说,尤其如此。未来通过新技术、新业态将存量的传统产业进行改造提升蕴含着巨大的新动能。

“新动能”的内涵更加广泛,需求端（例如：消费能力提升）和供给端（例如：第三产业快速发展或新产业形态）都能成为经济发展的“新动能”。2016年政府工作报告正式出现“新经济”,并将“新经济”和“新动能”联系在一起。报告指出要推动新技术、新产业、新业态加快成长,培育壮大新动能,加快发展新经济。因此,我们可以认为新经济已成为促进经济社会发展的新动力。

如果将“新动能”对应“新经济”,那么“旧动能”应该对应传统产业和传统经济模式,既包括“两高一剩”产业,也包括对经济增长支撑作用下降的对外贸易。对于“旧动能”,实行产业转型升级和提升发展效率和质量,可转换为“新动能”。在经济新常态背景下,消费和服务业取代投资、出口成为拉动经济增长的主要动力,新经济对于经济增长贡献和重要性日益提高,但是传统产业仍然是经济发展的重要支撑。“新旧动能”共同构成新常态背景下支撑经济增长的力量。


数字经济——中国创新增长新动能

2017 年《政府工作报告》再次提出要推动“互联网 +”深入发展, 并首次明确促进数字经济加快成长的要求。从互联网到 “互联网 +”,再到数字经济,其发展一脉相承、与时俱进。互联网是新兴技术和先进生产力的代表,“互联网 +”强调的是连接,是互联网对其他行业提升激活、创新赋能的价值迸发；而数字经济呈现的则是全面连接之后的产出和效益。即“互联网 +”是手段, 数字经济是结果。传统产业与互联网行业通过“互联网 +”实现跨界融合,带来数字经济的大发展。

随着数字经济的深入发展,其内涵和外延不断演化。根据现行的国民经济行业分类和统计制度,准确界定数字经济是一件不容易的事情。其中,计算机制造、通信设备制造、电子设备制造、 电信、广播电视和卫星传输服务、软件和信息技术服务等行业作为数字经济的基础产业,互联网零售、互联网和相关服务等几乎全部架构于数字化之上的行业,可看作数字经济范畴。数字经济难以准确界定的另一个原因在于它是融合性经济。其他行业因信息通信技术的应用与向数字化转型所带来的产出增加和效率提升, 是数字经济的主体部分,在数字经济中所占比重越来越高。这部分却更难以准确衡量。当前,我国大力发展新经济、培育新动能,开始更多从经济视角研究数字化问题。2017 年,数字经济首现《政府工作报告》,开启了发展新篇章。作为一种新的经济形态,数字经济呈现出有别于传统工业经济的独有特征,数据成为驱动经济发展的关键生产要素。随着移动互联网和物联网的蓬勃发展,人与人、人与物、物与物的互联互通得以实现,数据量呈爆发式增长。全球数据增速符合大数据摩尔定律,大约每两年翻一番。庞大的数据量及其处理和应用需求催生了大数据概念,数据日益成为重要的战略资产。数据资源将是企业的核心实力,谁掌握了数据,谁就具备了优势。对国家也是如此。美国政府认为,大数据是“未来的新石油”、数字经济中的“货币”,是“陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产”。数字基础设施成为新的基础设施。数字技术出现后,网络和云计算成为必要的信息基础设施。随着数字经济的发展,数字基础设施的概念变得更广泛,既包括宽带、无线网络等信息基础设施,也包括对传统物理基础设施的数字化改造,例如安装了传感器的自来水总管、数字化停车系统、数字化交通系统等。这两类基础设施共同为数字经济发展提供了必要的基础条件。数字素养成为对劳动者和消费者的新要求。随着数字技术向各领域渗透,劳动者越来越需要具有双重技能——数字技能和专业技能。但是,各国普遍存在数字技术人才不足的现象,40% 的公司表示难以找到他们需要的数据人才。所以,具有较高的数字素养成为劳动者在就业市场胜出的重要因素。提高数字素养既有利于数字消费,也有利于数字生产,是数字经济发展的关键要素和重要基础。人类社会、网络世界和物理世界日益融合。随着人工智能、VR（虚拟现实）、AR（增强现实）等技术的发展,出现了“人机物”融合的信息物理生物系统,这一系统改变了人类和物理世界的交互方式,更强调人机互动,强调机器和人类的有机协作。信息物理生物系统推动物理世界、网络世界和人类社会之间的界限逐渐消失,构成一个互联互通的新世界。信息技术进步是数字经济发展的不竭动力。近年来,移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网、 区块链 等信息技术的突破和融合发展促进了数字经济的快速发展。移动互联网的发展从根本上摆脱了固定互联网的限制和束缚, 拓展了互联网应用场景,促进了移动应用的广泛创新。移动互联网自身也不断演进, 从 3G（ 第三代移动通信技术 ）、4G 发展到 5G（第五代移动通信技术）,5G 的重点是从移动互联网向物联网应用领域扩展,以满足未来上千倍流量增长和上千亿设备的联网需求。对物联网数据的处理必然需要大数据技术。计算能力的提高、 计算成本的持续下降,以及数据传输、存储和分析成本的下降促进了大数据技术发展。大数据技术推动了物联网的健康发展,使之成为重要的数据采集和数据共享平台,推动了商业应用和业务洞察力的提高。人工智能技术的发展显著提高了大数据自主分析能力。如果不具有智能技术,即使存在所需的庞大数据,也无法对大数据进行收集、处理、分析,无法从中发掘出新的意义、产生新的价值。大数据和人工智能技术的有效运用将推动物联网发展,实现物联网从量变到质变的飞跃。区块链技术本质上是一种分布式数据库,是互联网数据记录、传播及存储的新方式,相关数据的分析、解读同样离不开大数据、人工智能技术,将相关物品连接起来,也需要物联网基础技术支撑。


“数字经济”是“新经济”的典型表现

首先,“数字经济”的特征与“新经济”是一脉相承的。“数字经济”对地理位置依赖小,对平台依赖大,受网络与大数据技术影响大的特点,对原有生产、流通、分配、消费等生产模式产生颠覆性影响,是“新经济”发展的重要组成部分（Ahmad et al.,2016）。其次,“数字经济”是一种新的经济增长方式。研究表明,信息通讯已经不再单单发挥降低交易成本的作用,还能够在“数字经济”中产生新的价值和利润；数字技术尤其是移动通讯技术已经影响到经济社会发展的各个方面,并创造了潜在经济增长机会；在数字通讯技术影响下,“知识经济”正在向“互联网经济”转变（Valenduc和Vendramin,2016）。再次,在“数字经济”下,创新的边际成本趋于零,而边际收益不断增长。“数字经济”的产品与传统可见的、排他性产品相比,在经过初始投资后,后期的生产与消费的边际成本几乎为零,比如电子书等（Rifkin,2014）。

另外,“数字经济”催生了新商业模式。有研究指出,在互联网数字通信技术的推动下,消费者和生产者可以直接进行交易,减少了流通环节和成本,大大削除了信息不对称性,这不仅有利于生产者能够及时把握消费者的需求,降低生产成本,扩大了消费者的选择,使之获得更多质优价廉的商品和服务,也促进了新的生产、消费和物流商业模式的产生与发展（Brynjolfsson和McAfee,2016）。

最后,“数字经济”创造了新的经济社会生产与生活方式。在“数字经济”下,人们工作的空间与时间发生改变,借助互联网及移动数字通信技术,人们可以远离传统工作区域进行独立远程办公；同时,随着移动数字通信技术的普及,Uber等专用的生产与生活APP软件不断被开发和应用,并催生了新的产业、业态和商业模式,不断改变着原有的生产模式,创造了新的工作岗位（Coyle,2017）。


创新驱动是“新经济”的核心内涵

从“新经济”的概念可知,创新驱动是“新经济”的核心内涵（Poutanen和Kovalainen,2017）。近年来,国外许多经济学家研究了创新对于经济增长的影响与作用机制,从创新驱动发展的角度为“新经济”的产生与发展提供了理论基础。例如,Castiglione和Infante（2014）通过对意大利制造业行业技术创新的研究表明,由于某些行业技术创新活力不足,不利于行业生产率水平的提升,从而对经济发展产生一定的不利影响,并进一步证明创新是决定“新经济”发展的决定性因素。Reenen（2011）通过对欧洲国家劳动密集型行业的研究表明,技术创新能够在中长期对经济增长产生显著促进作用,表明创新驱动是决定“新经济”长期稳定发展的重要因素。Acemoglu和Restrepo（2016）则从企业层面研究了技术进步、经济增长及就业的关系,表明技术进步带来的自动化操作会减少人力操作的成本,能够为知识研发提供更多支持,促进经济增长,而且能够在中长期保持就业稳定,这在一定程度上解释了“新经济”下“低通货膨胀率、低失业率”的现象。综上所述,创新可以促进各国经济结构转型升级,可对一国经济快速发展产生决定性作用,是新产业、新业态和新商业模式等“新经济”经济活动产生与发展的核心动力。

在我国的通信发展历程中,尤其是改革开放的40年里,中国通信事业经历了从无到有的建设过程,这其中既有中国通信企业的努力,也离不开像英特尔这样优秀的外资企业的贡献。

为助力中国通信事业发展,英特尔一直坚持为中国运营商赋能,建设基础通信网络以及为网络转型提供技术支持。在新中国成立70周年之际,英特尔中国运营商事业部总经理叶唯琛博士讲述了英特尔在赋能中国运营商开展通信建设方面所做的努力,未来英特尔将继续携手中国运营商拥抱5G的星辰大海。


忆往昔,曾经昂贵的越洋电话

1991年1月,从上海交通大学研究生毕业的叶唯琛进入到通信行业,在当时的惠普公司测试仪表部工作。工作期间叶唯琛接触到了1G时代的无线通信产品——“大哥大”。那时的“大哥大”通信保密性不好,信号很容易被截获,因此在1993至1994年前后,叶唯琛开始参与和邮电部管理部门沟通,促进符合GSM标准的产品在中国落地,从而推动通信产业的发展。

1995年,叶唯琛前往美国攻读博士学位,继续在无线通信领域深造。叶唯琛还记得当时在美国读书的时候,与远在国内的家人通电话的成本非常高,每分钟的话费大约为2美元,一个月200美元的通话费对一名中国留学生来说已经是不小的开支。

“经过多年的发展,无线通信行业已经发生了翻天覆地的变化,通信行业的门槛也大幅降低。随着电信标准的国际化,大规模集成电路的不断推广,以及软件化进程的不断加速,无线通信领域的玩家逐渐增多,从而降低了通信行业门槛,使通信的成本大幅下降,电信行业也从此进入了高速发展期。”叶唯琛讲道。

归国心切,在通信行业不断探索前行

在取得博士学位后,叶唯琛选择暂时留在美国通信行业工作并学习,加入了朗讯公司。那时,中国的飞速发展使得许多跨国公司更为重视中国市场,朗讯把中国市场部从3个人扩招到了6个人,叶唯琛成为中国区经理。叶唯琛在朗讯共任职9年,在这期间,他对通信技术有了更深入的理解,并不断攀登技术高峰。

2000年,叶唯琛所在的无线网络部门在短短的16个月时间内研制出了Orange chip,这款芯片每秒能执行10亿次以上的操作,使基站的容量提升25%且覆盖范围提高100%。这款产品的研制成功使朗讯在亚太地区站稳了脚跟,并大大提升了市场竞争力。为了表彰叶唯琛在Orange CDMA ASIC项目中的突出创新和技术贡献,朗讯贝尔实验室为其颁发了“Bell Labs President’s Gold Award Winner”奖项。


图注：叶唯琛所在的朗讯无线网络工作组研制出了Orange chip（前排右一为叶唯琛）

虽然在美国工作期间叶唯琛取得了一系列的成就,但他一直希望有朝一日能够投身到国内通信行业的高速发展中。“要讲生活条件,目前还是美国好：但要说做一番事业,中国一样充满机会,” 叶唯琛说道。

赴美的经历对叶唯琛来说是非常宝贵的人生体验。在留美6年后第一次回国时,叶唯琛发现老同学、老同事们在国内一样干得热火朝天,有的在民营通信公司担任副总,有的在外企做到高级经理。“我这五年多都没有回国看一看,回国后发现中国已经变得让我不认识了,我感到这6年内我可能错失了不少机会。”在美国打开一片天地的叶唯琛对祖国依然一往情深,“在中国,机会总是会有的,而且只会越来越多。”


图注：叶唯琛担任朗讯中国区市场经理时接受《Fortune》杂志的采访照片

风起云涌,助力中国运营商网络云化转型

归国后,叶唯琛加入了英特尔公司。如今叶唯琛已经在英特尔工作了12年,这12年也是中国通信业飞速发展的黄金年代,他带领团队共同见证了中国通信事业的大发展。

经历了1G/2G/3G/4G时代的耕耘,中国的通信事业取得了巨大成就。在2014年4G蓬勃发展后,中国4G基站的数量逐渐发展到大约是美国的10倍,人们的日常生活十分依赖丰富多彩的移动APP；在数据中心虚拟化、网络改造NFV等方面,中国的网络发展水平也处于全球前列；在“村村通”建设方面,中国运营商承担起国企的使命,将光纤覆盖到户、到村、到全国,使人民群众都可以享受到优质价廉的电信服务。

在非传统业务方面,中国运营商也努力拓展自己的业务范围。“国外运营商很少提供公有云的业务,甚至把自己的业务放到AWS的共有云上。但是中国运营商在公有云的业务上快速发展,这在全球看来也是十分领先的。”叶唯琛讲道。中国运营商的云服务能力提升得益于成功的网络云化转型。

说到云化转型,这是近年来中国运营商努力的方向。互联网公司利用IT技术可以实现快速部署和低成本扩展应用,这正是电信行业可以借鉴的,电信行业也正在努力实现云化转型。基于深厚的软硬件实力,英特尔全力支持了电信行业的ICT融合。

同时网络转型也是运营商十分关注的发展方向。从2014年开始,英特尔与运营商正式开展规模的网络转型技术探讨与准备。“令人欣喜的是,网络转型不再只是趋势,而是已经成为现实。”叶唯琛讲道。英特尔积极配合OEM厂商以及软件供应商,助力各方更好地进行网络架构设计、产品选型并进行优化。

运营商的网络转型不但创造了商业价值,也创造了巨大的社会价值。利用SDN技术,原有几周才能开通的专线,几分钟就完成了,这将为运营商带来新的商业价值。此外,网络转型无论是提速降费还是村通工程,中国运营商实现了宽带的普及和资费的下降,用通信技术推动了中国各行各业的发展。

物随网至,发掘数据的最大价值

万物随网至。网络逐步完善后,越来越多的设备开始入网,更多的设备产生了更多的数据。数据的重要性与日俱增,在5G建设即将开始的时候,英特尔发布了以数据为中心的公司战略。

“从全球范围看,以数据为核心的市场规模到2035年将达到10万亿美元。然而所有产生的数据只有不到2%被分析处理。只有充分分析处理这些数据,实现从数据信息到洞察,并采取行动,才能真正形成价值。”叶唯琛解释道。英特尔在新的计算平台、新的业务应用模式上开展了积极的探索。

在自动驾驶领域,英特尔宣布和全球多家车厂进行合作。“一辆汽车一天能产生4TB数据,这部分数据传到了后台,进行分析后,可以衍生出很多应用。”叶唯琛讲道。英特尔在车联网后台的数据存储、传输和运算方面都有着业界领先的解决方案。英特尔和中国的云服务提供商以及车企开展了大量的合作,提供底层的技术服务和基础架构技术,帮助企业更大量地存储、更高速地传输、更可靠地处理和分析这些数据。

同样,在体育领域,英特尔也愿贡献科技实力成为奥运会顶级赞助商,也是要为体育发展做贡献。“体育虽然表面上是竞技,但却是非常具有科技含量的。”叶唯琛讲道。英特尔赞助奥运会的目标在于真正为奥运会带来科技的促进作用。

在今年4月的中国联通全球合作伙伴大会上,英特尔携手中国联通进行了端到端8K 360度VR现场直播演示,在视频直播过程中,英特尔运用了多种不同的视频编解码技术。英特尔将做好后期的技术准备,在2022北京冬奥会上给观众带来惊喜,未来或许在客厅、办公室里就可以利用VR技术多维度身临其境地观看运动员的高难度动作。

“分享一个我自己的亲身体会,有时候运动场馆的现场观赛体验不一定比家里好,因为在展示精彩动作的时候,现场只有一个角度能看,而现在有了诸如360°VR的高科技,通过在运动场馆的不同位置部署的摄像头,用户在任何地方都可以360°地观看比赛。即使不在现场,也会获得比在现场更加深刻的体验。”叶唯琛讲道。

厚积薄发,放眼5G的星辰大海

着眼现在,数据的价值正含苞待放,放眼未来,5G的征途是星辰大海。5G代表着计算和通信的真正融合。通过更快的速度、更大的带宽和更好的接入,5G作为新一代无线通讯技术,将为用户带来更棒的用户体验。

“5G是英特尔的战略重点,我们的团队已经开发了一系列有价值的无线产品套件和知识产权。我们正在评估我们的选择,让创造的价值得以实现,包括在一个5G世界中广泛的、以数据为中心的平台和设备的机遇。”英特尔公司首席执行官Bob Swan说。

在5G产品和技术方面,英特尔提供从云、核心网、边缘、接入网,到无线技术以及智能设备的5G网络解决方案。在5G合作方面,英特尔与电信运营商、设备商、云服务提供商以及垂直行业、标准机构等合作伙伴一道,推动标准制定,加速5G商用。英特尔不断提供领先的创新技术与平台,并携手广泛的行业合作伙伴,共同定义、设计原型、测试和交付,重新定义市场的早期5G产品、解决方案和应用场景,推进网络向智能、灵活和全面云化转型,加速5G应用创新在垂直行业的探索。


胸怀世界,创造更美好的未来

5G的前景是美好的,但是现阶段需要解决的问题却很多。如今,通信行业的人口红利逐渐消退,面向即将到来的5G时代,不确定性让年轻人感到焦虑。但是关于未来通信行业的发展,叶唯琛信心满满。

“年轻人不要把视野局限在固定的思维里,要扩展出去。”叶唯琛说。年轻的通信行业进入者,一定不能局限自己,未来是充满希望的。从过去多年的发展来看,通信行业从有线到无线,从电路交换到分组交换,从语音到数据,再到视频,每一次变化都带来了颠覆式发展,都是之前难以预料的。年轻人要胸怀世界,才能创造更美好的未来。“

多年来英特尔一直担任技术创新者的角色,同时英特尔也非常注重产业链的合作和发展,在积极地投入与中国产业界的合作方面,英特尔更是不遗余力。在中国通信事业发展的过去、现在和未来,英特尔将一直陪伴整个行业不断前行。

打破政府与企业间的信息壁垒,让政府更好为企业提供更优质便捷服务。今日,江北嘴企业大数据平台正式上线。该平台集合了“大数据应用平台”“大数据可视化平台”“云上江北嘴APP”,实时全面展示中央商务区项目建设、产业布局、招商引资及企业服务等动态及成果。

重庆江北嘴中央商务区地处长江、嘉陵江两江交汇处,是重庆正极力打造的金融核心区、重庆自贸试验区重要组成部分、中新（重庆）示范项目重要承载地。数据统计,截至2019年上半年,江北嘴中央商务区注册企业2693家,逐步形成以金融业为核心产业,以专业服务业、文化旅游业、现代商贸业为支撑产业,以信息服务业、战略性新兴产业为配套的产业新格局,金融资产总额超万亿元。

“目前,江北嘴中央商务区各楼宇信息、企业信息处于‘孤岛’状态,缺乏大数据的有效整合。”江北嘴中央商务区管委会相关负责人表示,为打破政府与企业间的信息壁垒,给企业提供更优质便捷的服务,营造良好的营商环境,江北嘴中央商务区管委会建立了江北嘴企业大数据平台。

该负责人介绍,平台分“大数据应用平台”“大数据可视化平台”“云上江北嘴APP”三大版块。其中,“企业大数据应用平台”通过采集数据,建立企业数据库,可研判区域经济形势、分析楼宇产业结构、评估招商引资成果及企业服务水平；“企业大数据可视化平台”将大数据应用平台里大量的数据构成数据“画像”,让江北嘴CBD、宏观汇总、楼宇统计和数据监控四大板块数据呈现更及时、直观、简单；“云上江北嘴APP”作为大数据平台移动端的信息窗口,为各企业提供了移动端的信息交流枢纽,是江北嘴区域“一站式”的公共服务平台,用户可直接参与平台互动,发表自己的意见和建议,企业可发布优惠信息及活动信息等。

在2019年云栖大会上,英特尔与阿里巴巴共同宣布,在国际大数据性能基准测试TPCx-BB[1]中,由英特尔支持的阿里云MaxCompute以100TB的数据规模创造世界纪录。TPCx-BB是目前业界最全面的端到端大数据标准测试集,阿里云成为首家公布TPCx-BB成绩的云服务提供商。这一纪录也意味着,在英特尔先进技术支持下,阿里云在云上大数据服务的规模和性价比方面都占据了业界领先的地位,彰显了双方在 云计算 和大数据计算领域的竞争力,将把大数据计算带入新的时代。

由国际标准组织TPC(Transaction Processing Performance Council)制定,TPCx-BB通过最常用大数据应用场景来全面衡量系统软硬件性能,是最终客户选择最佳软硬件平台的重要参考标准。阿里云MaxCompute是一项大数据计算服务,能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案,从而经济、高效地分析和处理海量数据,并支持SQL、MapReduce、Graph等多种计算模型。

这一新的世界纪录源自英特尔和阿里云多年的合作。英特尔作为测试基准中BigBench的重要贡献者,与阿里云开发团队深入合作,共同扩展TPCx-BB测试集,增加对MaxCompute计算引擎的支持,并一起在TPCx-BB委员会中共同推广MaxCompute,促成TPCx-BB官方测试集升级,继而正式纳入阿里云MaxCompute计算引擎的支持。

此外,阿里云的EMR((Elastic MapReduce))大数据服务在另一项测试TPC-DS[2]中也创造纪录。作为云服务提供商,相较于之前OEM公布的结果,阿里云大数据服务的成绩不仅衡量了软硬件的资本性投入,还包含了对运营成本的考量。所以,两项纪录说明,基于英特尔?至强?可扩展处理器的MaxCompute,不仅具有领先的端到端整体运行性能,而且在云服务市场中率先获得可衡量的性价比优势。

英特尔以软硬件全方位支持阿里云MaxCompute,在大数据引擎的标准适配、支持云计算模型,性能优化,以及最大化内存利用率等方面和阿里云深入合作,大大提升大 数据分析 的性能,增强云上的大 数据挖掘 和商业智能分析的能力。它在TPCx-BB中可以达到25641BBQpm（每分钟处理的请求量）,最高性价比可达USD224.49/BBQpm。

作为战略合作伙伴,英特尔与阿里云还有着从云到端的合作。双方在云计算方面还共同发布了“阿拉丁神灯计划”,共建“开发者云”平台。这一平台将全面覆盖从入门级云客户到顶级ISV开发者社区,为开发者提供零门槛云体验。英特尔不仅提供第二代英特尔?至强?可扩展处理器、英特尔?傲腾?数据中心级持久内存、英特尔?深度学习加速技术等先进软硬件,以建设“开发者云”平台,帮助开发者持续进行创新,还将提供工程资源和推广方面的支持,促进阿里云平台的生态系统发展,并推动阿里云上的PaaS和IaaS应用。此外,英特尔与阿里云在物联网、边缘计算等方面也将继续深入合作,为各行各业数字化转型注入更强动力。

注：[1] TPCx-BB是国际标准组织TPC制定的衡量大数据系统的性能基准测试标准TPC Benchmark Express-BigBench的简称, TPCx-BB的测试结果,可以全面准确的反映大数据系统端到端的整体运行性能。

[2] TPC-DS是一个面向决策支持系统(decision support system)的包含多维度常规应用模型的决策支持基准。

9月25日消息,在 阿里 云栖大会平头哥芯片生态专场上,国内AI芯片新秀清微智能,发布全球首款多模态智能计算芯片TX510。（ 在上午结束的主论坛上,平头哥发布阿里首款AI芯片“含光800”。 ） TX510以可重构计算架构为基础,同时支持视觉、语音等多模态智能处理,并具有高算力、低功耗的超强能耗比。 其能效比比CPU高1000倍,比FPGA高100倍,比GPU高10倍。
清微智能核心技术团队来自清华大学微电子所,从事芯片研发13年,兼具芯片、软件、算法和系统研发能力,其首款语音芯片产品已于2019年上半年量产,预计出货量近千万。
01
超低功耗、多模态、支持3D结构光 清微智能首席科学家、 清华 大学微电子所副所长尹首一教授表示,人工智能（AI）技术发展的一个重要方向便是多模态人机交互,而多模态芯片则是通向通用AI芯片的必由之路。 现场,他发布全球第一款多模态智能计算芯片TX510,既支持视觉智能处理,也支持语音智能处理,可应用于物联网、智能安防、AIoT、金融支付、智能制造等多个领域。 TX510芯片架构基于平头哥无剑视觉平台,采用平头哥玄铁系列804/805异构处理器,搭配其可重构计算引擎,峰值算力达1.2 TOPS@INT8,典型功耗仅为400 mW,支持混合精度计算和稀疏神经网络,AI计算有效能效比达5.6 TOPS/W@INT8,达到业界领先水平。 据尹首一教授介绍,TX510的能效比比CPU高1000倍,比FPGA高100倍,比GPU高10倍。
另外,TX510支持单、双目3D结构光,支持3D活体检测、红外活体检测、可见光活体检测等,可以抵御照片、视频等二维攻击,面具等三维攻击。误识率千万分之一的情况下识别率大于90%,大大高于指纹误识率五万分之一的安全指标,响应时间不超过30ms。
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自研可重构技术,脱胎于清华微电子系 T510芯片是清微智能核心可重构计算架构超强灵活性的又一力证。 尹首一教授介绍道,清华大学可重构计算团队最早从2006年开始关注可重构架构,13年来一直持续进行技术的更迭及演进。 可重构计算（ Coarse-grained Reconfigurable Architecture CGRA ）是一种全新的芯片架构技术,又名软件定义芯片。该架构兼具通用芯片的灵活性和专用集成电路（ASIC）的高效性,可根据不同算法和应用灵活配置硬件资源,执行不同的任务。
万物互联的AIoT时代孕育了巨大的市场需求,同时这个市场具有应用场景多样化、碎片化的特征,这要求芯片在保证高算力、超低功耗的同时,更加灵活和高效。 传统终端AI芯片通常基于CPU、GPU、DSP、NPU等架构,这些架构本质属于指令驱动的计算模式,在面向某一特定领域的计算过程,往往存在高能效和灵活性不兼得的问题。 比如,华为旗舰手机芯片,就不适用于安防摄像头、智能家居等场景； 现有语音AI芯片,也基本上都不能承担视觉处理任务。 对此,清华大学Thinker团队致力于研究可重构计算架构,无需指令驱动,将软件通过不同的管道输送到硬件中来执行功能,使得芯片能够实时地根据软件/产品的需求改变功能,从而实现更加灵活的芯片设计,在最合理分配和使用算力的同时,成倍节约了数据存储和传输带宽。 在《 清华创新架构芯片量产！ 全球首款可重构超低功耗语音AI芯片 》一文中,我们曾详解CGRA这一创新架构。 可重构计算在国际上也备受重视。 《国际半导体技术路线图》称可重构技术是最具前景的未来计算架构。 美国国防部高级研究计划局从2017年开始,投入巨大精力支持“运行时快速重构”的硬件架构研究。
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结语： AI芯片落地为王 作为一家去年7月才成立的AI芯片创企,清微智能的芯片落地速度着实令人惊叹。 成立不久就拿下近亿元天使轮融资,今年6月发布全球首款可重构超低功耗语音AI芯片,量产规模达数百万,首款超低功耗多模态智能计算芯片也刚刚问世,为终端AI芯片市场又增添一种新的可能。 随着AI芯片的热度趋缓,整个行业进入冷静期,落地成为衡量芯片实际商业价值和生命力的关键准则。 从清微智能产品演进的节奏来看,它既拥有坚实的技术根基,同时也具备快速推进将产品变现的能力,接下来,它所面临的同样也是多数AI芯片创企正面临的大考——检验产品的落地规模,让市场验证其商业价值。

9月20日,工业和信息化部部长苗圩在国新办举行的新闻发布上表示,新中国成立70年来,我国始终把实现工业化作为国家经济建设的战略重心,高度重视并抓住信息革命的历史性机遇,针对不同阶段的形势任务,实施正确的发展战略和政策举措,中国的工业通信业发生了巨大变化。


工业经济规模跃居全球首位

经过70年的发展,我国工业经济规模跃居全球首位。我国已经拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,形成了独立完整的现代工业体系。

1992年我国工业增加值突破了1万亿元人民币大关,2007年突破了10万亿元大关,2012年突破了20万亿元,2018年突破了30万亿元。

工业增加值从1952年的120亿元增加到2018年的30多万亿元,按不变价计算增长约971倍,年均增长11%。

2018年,我们国家的制造业增加值占全世界的份额达到了28%以上,成为驱动全球工业增长的重要引擎。在世界500多种主要工业产品当中,有220多种工业产品中国的产量占居全球第一。


建成全球规模最大信息通信网络

70年来我国建成了全球规模最大的信息通信网络,光缆长度超过4500万公里,电话用户总规模达17亿户,互联网宽带接入用户达到4.4亿户,网民数量8.54亿。

我国积极推进宽带中国的建设和网络的提速降费,2014年以来,固定和移动宽带平均下载速率提升近7倍。

光纤进户的比例达到了91%,100兆以上用户数占比达79.4%,世界领先。


技术创新能力大幅提升

随着创新驱动发展战略的深入实施,我国在主要领域和方向上实现了“占有一席之地”的战略目标,工业通信业技术创新能力大幅提升。

2017年全国规模以上工业企业研发投入的强度由2004年的0.56%提高到2018年的1.06%,规模以上工业有效发明专利数达到了93.4万件,比2004年增长了29.8倍。

我国自主研制的复兴号高速列车、第三代核电“华龙一号”等都达到国际先进水平,涌现一批以华为、中车等企业为代表的领军制造企业。

以移动通信产业为例,我国历经“2G跟随、3G突破”,实现了“4G同步”、“5G引领”的历史性跨越,5G标准必要专利数量全球第一。在信息通信技术的强力牵引下,截至2018年底,我国数字经济规模达31万亿元,占国内生产总值的比重达到1/3。


工业化和信息化深度融合

70年来,我国工业化和信息化深度融合进一步加快,智能制造发展取得了积极成效。制造业数字化、网络化、智能化水平不断提升。

截止到2019年6月,企业数字化研发设计工具普及率达69.3%;关键工序的数控化率达49.5%。

同时,开展网络化协同、服务型制造、大规模个性化定制企业比例,分别达到了35.3%、25.3%和8.1%。

工业互联网发展迈出坚实步伐,国内具有一定影响力的工业互联网平台超过了50家,重点平台平均连接设备数量达59万台。

2018年,数字经济的规模达31.3万亿元,居全球第二位。互联网、大数据、人工智能加快与实体经济深度融合,为我国抢抓第四次工业革命机遇奠定坚实基础。


中小企业蓬勃发展

70年来,我国的中小企业、民营企业蓬勃发展,从小到大,由弱到强,在增加就业、稳定增长、促进创新方面发挥了独特的重要作用,作为国民经济生力军的作用也日益凸显。

截止到2018年底,我国中小企业的数量超过3000万家,个体工商户数量超过7000万户,贡献了全国50%以上的税收,60%以上的GDP,70%以上的技术创新成果和80%以上的劳动力就业。

在中国,购买不同手机的都是什么样的人群？手机品牌如何基于现有购机人群特征设计卖点,才能拓展市场？9月25日,人工智能驱动的企业级社交和洞察分析服务商AdMaster发布了《2019中国手机品牌用户社交洞察》（以下称“报告”）。
报告抓取了2019上半年微博中使用不同机型（涵盖市场上所有主流品牌的热门机型）用户的发帖,在对内容进行聚类分析后,划分出不同的购机人群,进而产出立体的人群画像。以价格为区隔,得出以下洞察：
洞察1:拍照、娱乐之外,高低价位用户兴趣需求大不同
基于用户对不同内容的讨论度可以看到,1000-2000元价位机型用户和4000元以上价位机型用户在需求和兴趣点上既有“相同”,也有“不同”。

相同之处在于,两大价位手机用户对拍摄能力均有强需求,且关注均衡的手机性能。专注于娱乐拍摄的用户,在两个价位中约占16%至17%,他们的价值诉求主要在于拍摄的效果和像素；均衡型用户约占16%至19%,他们对手机的关注点多面而均衡,各个方面都会关注,但没有特别突出的点,舆论对他们有非常强的驱动力。
相同之外,更多的是不同。AdMaster数据显示,1000-2000价位用户,比较而言,更关注硬件配置、生活场景以及一些抽奖活动,他们追求在有限的预算内获取最高的硬件参数,并热衷记录和分享生活日常；4000+用户则偏重手机颜值和商务务实,手机外观、配色、屏幕设计等是关注重点,此外,还在乎手机对身份和个人品味的加持作用。
洞察2:1000-2000价位传播要接地气,4000+价位重情感联结
基于不同价位用户的兴趣特征,手机品牌在市场传播时的策略也要相应调整。
报告数据显示,1000-2000价位手机市场,玩乐游戏迷和关注日常生活的用户占比近6成,是主力用户群,玩游戏、晒配置、日常分享等贴近生活的内容更容易引起他们关注；高价位手机市场,休闲随性客占比47%,近乎半数,针对这一人群,手机品牌需要增加休闲生活、时尚感、商务格调等情感层面的传播。

具体来说,以营销游戏类用户为例,由于1000-2000价位用户对各种福利抽奖活动讨论积极,而4000+用户更关注“物有所值”,他们对价位相对不敏感,更加注重游戏的体验效果。因此,在营销游戏人群时,1000-2000元市场可通过举办活动或抽奖吸引用户,4000+市场则要突出用户玩游戏时的特别体验。
洞察3:原生社交大数据,客观呈现手机品牌用户画像
基于SocialMaster社交数据库TA分析平台,AdMaster还对细分人群进行了进一步深入分析,了解不同人群的人群属性、兴趣标签,甚至是共同关注的KOL列表等信息。
以“娱乐拍摄族”为例,基于社交数据可以发现,这一人群以女性用户为主,年龄分布中,80及90后总占比近90%,关注的内容多元,主要集中在“美食”“旅游”“名人明星”等方面。

新的软件开发举措已导致大数据技术开始进入第二阶段。人们需要了解更多内容以及含义。

到今年年底,全球大数据市场规模有望达到1890亿美元。在短短四年内,这个数字增长了50%以上。有许多因素正在推动大数据的增长。对大数据的需求是增长的原因之一,而大数据技术正在发展的事实是另一个原因。

新软件正在使大数据比以往任何时候都更加可行。随着新的软件开发举措变得越来越主流,大数据将比以往任何时候都更具可行性。

软件开发仍然是大数据的驱动力 人们生活在一个以数据为主导的世界里,每个人都可能与大数据息息相关。无论是银行业、医疗业、通讯业、营销业还是娱乐业,大数据已经渗透到人们日常生活的方方面面。在现代商业世界中,数据构成了企业了解客户和商业环境以做出正确决策的基础。

相关的、完整的、准确的、有意义的数据可以帮助企业获得竞争优势,这是扩大业务规模和成为市场领导者的第一步。因此,任何希望现在和将来保持相关性的企业都应拥有正确的数据管理计划。

尽管许多组织似乎不了解大数据的内在价值,但在不同行业的组织都在采用这一概念。根据调研机构Gartner公司最近进行的一项调查,十年内将有75%的公司计划对大数据进行大量投资。

软件和网络开发行业似乎是采用大数据最前沿的领域。交易记录、浏览习惯、财务信息和社交媒体活动等形式的以EB为单位的海量数据中心的出现,正在吸引软件开发人员编写程序,以帮助简化分析过程。此外,开发人员本身在软件开发过程中使用预测分析。

企业快速更快地发现并修复错误,从而大大降低了软件开发速度。

而在本文中,将研究软件开发如何利用大数据。还将简要预览一下人工智能与大数据之间的联系。

什么是软件开发? 软件开发只是指一组专门用于构建、设计和部署软件的与计算机科学有关的活动。该软件本身是一组程序或指令,它们命令计算机执行操作。 现在有三种基本类型的软件。其中包括：

1.系统软件 系统软件提供了诸如操作系统、磁盘管理、硬件管理、实用程序和其他操作必需品之类的核心功能。

2.编程软件 编程软件可以帮助开发人员使用诸如编译器、链接器、文本编辑器、调试器和其他编码工具之类的工具,所有这些对于整个软件开发生命周期都是必不可少的。

3.应用程序软件 这些是可帮助用户执行特定任务的应用程序。应用软件的一个很好的例子包括数据管理软件、办公生产套件、安全程序和媒体播放器。

在介绍软件开发在大数据中的作用之前,先简要介绍一下不同类型的大数据。

1.结构化数据 这是一组有组织的数据,可以使用简化的搜索引擎算法以有序的格式从数据库中进行处理、存储和检索。例如,企业能够以结构化方式组织数据库中的工作人员统计表,以获得工作人员的详细信息、职位、薪酬等。

2.非结构化数据 非结构化数据缺少特定的格式或结构。因此,处理和分析非结构化数据非常困难且耗时。

3.半结构化数据 半结构化数据包含结构化和非结构化数据的混合。简而言之,它包含重要信息,尽管尚未在特定存储库中进行概要分析。

大数据的特征 有三个用于定义大数据特征的基本参数,即多样性、速度、数量。

1.多样性 过去,数据的主要来源主要是电子表格和数据库。一直发展到今天,数据主要从各种各样的来源收集,包括电子邮件、照片、社交媒体帖子、PDF、视频、音频等等。

2.速度 速度是指创建数据的实时速度。基本上,它包括以不同速度输入和输出的数据集。例如,Youtube视频的上传速度是每秒1个视频。

3.数量 顾名思义,大数据涉及巨大的数据量,主要来自各种不同的来源,如业务流程、机器、社交媒体平台、人际互动、网络等。

软件开发在大数据中的作用 如今每个人都以图像、视频、短信、文档、电子邮件等形式为数据的生成做出贡献。

那么软件开发如何帮助企业利用大数据? 以下列出了软件开发可以利用大数据的5种不同方式。

1.提高效率 软件开发团队的效率是项目成功的关键因素。借助 数据分析 软件,开发团队能够组织、利用和使用数据以简化整个开发过程,甚至发现新的机会。结果,企业能够获得解决方案,以帮助他们进行明智的业务发展,提高效率,并提高客户满意度。

由于有了大数据,软件开发在节省方面取得了长足的进步。例如,基于 云计算 的分析和Hadoop等技术可帮助存储大量数据,否则将耗费大量资金。

2.敏捷性开发 在当今的软件开发世界中,失败是可以接受的事物。但是,没有开发人员希望失败或者在花费数月时间后就意识到他们的应用程序变得无关紧要。因此,敏捷性是现代开发人员的要求之一。

借助大数据技术,任何软件开发公司都可以实时收集必要的数据,然后将其合并到敏捷软件开发概念中,以提出自适应交付方法。这些方法的前提是必须像任何项目一样尽快进行验证,从而将暴露风险降至最低。

3.数据集成 对于希望与日新月异的技术环境保持同步的任何企业而言,数据集成都是关键。因此,各公司都在大力投资开发定制软件,这需要数据集成。

在软件开发中,数据集成和分析的主要要素之一就是拥有良好的数据。借助大数据,软件开发人员可以研究完成的项目,并创建可以在其上构建新项目的平台。除此之外,数字数据集成还可以帮助企业进行战略性和有意义的调整,这对于维持竞争文化至关重要。

4.实时数据处理与传递 事实证明,大数据、处理、分析和存储是非常复杂的,特别是对于大企业来说。不幸的是,想要利用大数据的好处的大企业常常不得不面对创建和维护高效、独立的解决方案的挑战,该解决方案可以处理庞大的非结构化数据。

幸运的是,软件开发人员正在使用人工智能和机器学习来开发整个公司范围的分析解决方案,这些解决方案可以实时有效地处理大量的结构化和非结构化数据。万一发生问题,开发团队能够在问题失控之前就发现并解决问题。

5.软件测试 大多数自动化代码分析机只能通过提取软件片段来做到这一点。唯一的问题是,它着眼于类似的历史问题,以及如何解决这些问题。

大数据的好处是它超越了历史模式,为测试工程师和开发人员提供了潜在的问题以及如何解决问题的方法。因此,即使与远程开发团队一起工作,也可以及时进行更正,从而缩短了整个开发周期。

人工智能与大数据之间的联系 大数据和人工智能是被称为“机械巨人”的两个前沿领域,它们将改变人们未来做事的方式。 事实证明,人工智能和大数据将通过不断地更新现有的数据库来赋予机器学习技术。因此,人们将有整个业务流程自主运行,而不需要任何人工干预。

虽然这两个前沿技术处在初级阶段,随着时间的推移,他们将帮助企业实现确切的客户的需求和设备的方式来实现变化,以实施更改以适应这些变化。

最后的想法 大数据和软件开发正在缓慢但迅速地交织在一起。大数据与一系列其他颠覆性技术(例如移动计算、社交网络、物联网、云计算)一起加强了交互性,创造了巨大的机会,并缩短开发生命周期。随着软件需求的不断成熟,大数据将继续成为提供高效、透明和可扩展的技术的中心,企业可以使用这些技术来解决复杂的问题。

从大 数据分析 中获得的见解对于企业来说是非常有价值的。但是,每个新数据流都会创建一个新的潜在攻击向量,从而使传统的外围防御措施变得过时,并使组织容易受到攻击。在以往, 数据安全 主管和数据科学家不得不在分析和安全之间做出选择,但是现在别无选择,特别是在严格的隐私法规出台的情况下。那么,企业如何克服这一点,并确保高质量的数据分析不受安全因素的影响呢?

如何查看数据 大数据对企业的影响无法轻易量化。它帮助许多人制定了路线图,以提高效率以及为他们的客户改善服务和产品。通过收集这些大数据集,企业在制定业务决策时不再需要依赖直觉。与其相反,通过使用大数据分析,他们能够以切实的方式获得见解,查看模式,建立联系,并理解人类的行为交互。对于当今的组织而言,数据科学已成为当今数字时代业务运营的关键。 在过去的十年中,大数据已成为大业务,到2023年,大数据分析市场规模将达到1030亿美元。大数据无处不在,它们在内部部署数据中心、云端,以及来自传感器和设备的流媒体,使它成为所有使用、存储或传输数据的组织具有价值的商品。

由于组织已开始将大量数据转移到标准范围之外,而没有意识到连接到 云计算 和物联网设备等数字基础设施,因此这种连接网络已经失控。敏感数据不仅遍及企业的在线网络,而且遍及合作伙伴、供应商和其他第三方。很多企业面临的问题是,如果敏感数据发送给第三方,则不能保证他们会保护此关键信息。这将创建复杂的连接网络,使敏感数据面临严重风险。而且,考虑到在过去12个月中有78%的组织经历了网络攻击,因此数据安全性再也不容忽视。

因此,大数据的处理和安全应该作为更广泛的商业数字战略的一部分来讨论,而不是将安全视为一个独立的、封闭的实体。

但是为什么要保护数据呢? 为了让企业从大数据分析中获得价值,它需要实现货币化,因此,创造的价值越多,数据就越敏感。这就是问题所在,因为网络罪犯希望获取这些信息以获得更多的经济利益。在2019年的前6个月,全球大约41亿份数据记录通过网络攻击被曝光或被盗。数据分析师和工程师有责任像保护组织的安全团队一样保护这些信息,特别是考虑到如今组织收集的大部分数据都是敏感的个人信息。网络攻击者知道这些数据的价值,企业也需要了解数据面临的威胁,而且其损失代价高昂。

有能力修复最新的网络威胁并不是企业唯一关心的问题,因为他们需要遵守行业法规和数据隐私法,需要保护敏感数据。如果不遵守规定,企业将面临可能高达数百万美元的高额罚款。欧洲通用数据保护法规为企业在保护敏感客户数据时所预期的情况提供了先例,但是如果信用卡信息泄露,那么需要遵从PCI DSS法规。这仅仅是两个例子,因为根据组织的运营地点或信息涉及的对象,需要遵守多种法规。正因为如此,组织正在寻求解决跨监管合规问题的解决方案,同时保护整体数据。

确保数据安全 为了保护复杂的在线环境以及驻留的数据,最好实施基于两个原则的以数据为中心的安全策略。首先,尽早保护数据,这看起来很明显,但是通常不是企业常规执行的。如果敏感数据在偏移量收集之时就得到了保护,那么以无保护形式共享信息的风险就较小。第二个是仅在绝对必要时取消保护数据。如果个人或应用程序需要以纯文本格式查看受保护的敏感数据,则仅在必要时才进行查看。这回到了始终保护数据的原则之上。从历史上看,数据以其原始形式更易于分析和处理,但是在现代数据安全领域应避免这种情况。有一些解决方案可实现安全的数据处理和分析,而对企业运营的影响很小。

企业应该投资于利用令牌化的解决方案,因为这将通过分析一个敏感数据元素与一个非敏感等价物(称为令牌)来保证分析过程中的数据。通过标记关键信息,数据分析师可以提取见解,而不必冒着暴露个人机密数据的风险。这消除了安全解决方案的主要问题之一,这些解决方案试图在基础设施周围构建隔离墙,而不是保护敏感数据。

通过采用这种“以数据为中心”的安全策略,企业可以在大数据分析环境中保护敏感信息,而不会影响在现有应用程序和系统中使用数据的能力。遵守法规要求还可以带来额外好处,而不会禁止或限制对某些包含敏感信息的数据集的访问。

数据有可能促进或破坏组织的业务。大数据只有在真正受到保护的情况下,才可能成为一个伟大的工具。

随着移动互联网、物联网、 云计算 等新一代信息技术的不断成熟与普及,产生了海量的数据资源,人类社会进入大数据时代。大数据不仅增长迅速,而且已经渗透到各行各业,发展成为重要的生产要素和战略资产,蕴含着巨大的价值。那么城市大数据平台对于智慧城市的建设有什么重要意义?我国城市大数据平台的发展现状如何呢?


什么是城市大数据?

城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据,及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为：城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。


智慧城市大数据平台发展现状

日前,中国信息通信研究院发布了《城市大数据平台白皮书》,分析了数据驱动的新型智慧城市发展面临诸多问题。具体包括：信息系统烟囱林立,阻碍数据共享;数据治理普遍薄弱,价值大打折扣;数据管理水平不一,缺乏整体联动。

如何充分利用城市大数据平台的建设? 一、通过数据汇集加速信息资源整合应用

城市大数据平台建立了数据治理的统一标准,提高数据管理效率;规范了数据在各业务系统间的共享流通,促进数据价值充分释放。

二、通过精准分析提升政府公共服务水平

在交通领域,通过卫星分析和开放云平台等实时流量监测,感知交通路况,帮助市民优化出行方案;在平安城市领域,通过行为轨迹、社会关系、社会舆情等集中监控和分析,为公安部门指挥决策、情报研判提供有力支持;在政务服务领域,依托统一的互联网电子政务数据服务平台,实现“数据多走路,群众少跑腿”;在医疗健康领域,通过健康档案、电子病历等数据互通,既能提升医疗服务质量,也能及时监测疫情,降低市民医疗风险。

三、通过数据开放助推城市数字经济发展

开放共享的大数据平台,将推动政企数据双向对接,激发社会力量参与城市建设。企业可获取更多的城市数据,挖掘商业价值,提升自身业务水平;企业、组织的数据贡献到统一的大数据平台,可以“反哺”政府数据,支撑城市的精细化管理,进一步促进现代化的城市治理。

六方面推进我国智慧城市大数据平台

一、强化平台顶层设计

科学合理的顶层设计是城市大数据平台建设的关键,需从落实国家宏观政策出发,结合地方实际需求,统筹考虑平台目标、数据主权、关键技术、法制环境、实现功能等各个方面,以“高起点、高定位、稳落地”开展平台的顶层设计,保障城市大数据平台建设有目标、有方向、有路径、有节奏地持续推进,并且根据项目进展状况,不断迭代更新、推陈出新。

二、完善平台配套保障机制

城市大数据平台建设与运营须有相应的配套保障机制,并充分发挥保障机制的导向作用和支撑作用,以确保平台规划建设协调一致和平台整体效能的实现。

三、加强数据管理

加强城市大数据管理,实现数据从采集环节到数据资产化的全过程规范化管理。明确数据权属及利益分配,以及个人信息保护、数据全生命周期的管理责任问题。明确数据资源分类分级管理,健全数据资源管理标准。

四、因地制宜开展平台建设与运营

政府、产业和城市的数据资源极其庞杂,需要明确平台数据资源的权属性,保障数据所有权的归属。城市大数据平台的数据治理和运营体系相当复杂,平台建设的模式和路径没有固定模式,需要发挥各方的主观能动性,因地制宜,挖掘地方优势,突出地方特色,为城市大数据决策提供有力的支撑。


五、开展城市大数据综合评价

加强对城市大数据平台项目的后评价和项目稽查,强化对数据资源建设以及数据共享开放、数据质量和安全的审计监督。科学构建城市大数据平台综合评价指标体系,开展城市大数据平台建设成效综合评价工作,引导各地城市大数据平台建设工作,不断提升城市大数据平台建设应用成效。

六、加强平台 数据安全 保障

强化大数据安全技术研发与推广应用,提升网络安全风险防范和数据跨境流动监管水平。研究制定数据应用违规惩戒机制,引进第三方专业机构开展数据应用合规性的监督和审计,加强流通环节的风险评估,加大对数据滥用、侵犯个人隐私等行为的管理和惩戒力度,建立健全信息披露制度。

阿里巴巴云栖大会第十年,平头哥又有重大发布。

去年10月份,也是在云栖大会上,阿里巴巴宣布了平头哥半导体有限公司的成立,致力于芯片研发。过去半年,平头哥先后发布玄铁910、无剑SoC平台。

在今天云栖大会的主论坛上,阿里巴巴首席技术官张建锋宣布了平头哥的最新进展,发布了阿里平头哥的第一款流片芯片——含光800。

这也是中国互联网公司研发出的第一款芯片。张建锋称阿里巴巴未来会变成软硬件一体化的集成公司。“用硬件能力,互联网公司速度,只花了1年时间完成从设计到研发的过程”。

阿里巴巴称,在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍,“含光800是阿里巴巴在芯片领域的万里长征第一步。”

张建锋表示,这款芯片每秒可以处理78000张图片,每瓦可以处理500张图片,并且贴出了该芯片在性能上与兄弟公司的对比：

含光800性能的突破得益于软硬件的协同创新：硬件层面采用自研芯片架构,通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了达摩院先进算法,针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度,可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。

此外,阿里表示,一个含光800算力相当于10个传统GPU的算力,只需要传统CPU1/4的时间就能完成同样的任务。


阿里巴巴表示,含光800已开始应用在阿里巴巴内部核心业务中。根据云栖大会的现场演示,在城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频,需要40颗传统GPU,延时为300ms,使用含光800仅需4颗,延时降至150ms。

目前,这一芯片也已经用在了阿里的拍立淘商品图片库上,比如原来一个小时处理10亿张图片的任务,现在只需要5分钟。

含光800的发布也标志着平头哥端云一体全栈产品系列初步成型,涵盖处理器IP、一站式芯片设计平台和AI芯片,实现了芯片设计链路的全覆盖。

张勇：从“五新”到“百新”

本次大会上张勇也首次以阿里巴巴集团董事局主席兼CEO的身份出席云栖大会,做了题为《全面迈入数字经济时代》的演讲。

张勇称,两个“数字经济时代”的关键元素是“数”和“智”,而之前马云提出的五新——新零售、新制造、新金融、新技术、新能源,这五新的核心也是“数”和“智”。目前这“五新”正在朝着”百新“拓展。

张勇着重提到了正在杭州同时开展的淘宝“造物节”,很多商家带来了以前想都想不到的新的产品、新的创造,而这这是由年轻的消费者的需求驱动的,张勇举了一个例子,比如他看到一个“潮鞋墙”,就是年轻人对于存储自己大量新款的球鞋所产生的“新需求”产生的。

这种新需求不仅仅是原有需求的数字化,而是一种新的经济增量。

张勇称,经过20年的发展,阿里巴巴已经形成了“消费者——物流&供应链——金融—— 云计算 ”的新的服务体系,对阿里巴巴来讲,可以把这种大的商业循环和物流、金融等服务结合,阿里将这一结合称为“阿里巴巴商业操作系统”。张勇称,阿里的云是重新定义的云,不仅是云化的it基础设施,还是云和端高度实时交互的物联网。

不仅实现数字化,更是商业的智能化。

“阿里巴巴商业操作系统”的数据中台、云计算基础设施可以应用到民生服务、公共管理、城市治理等各个方面。

真正实现让数据多跑路让企业和人少跑路,让每个社会元素都变成数字化ID。

张勇认为“大数据”和“算力”是数字经济时代的石油和引擎。要确保大数据不仅能被最广泛的产生,也能被最高效的使用,而且算力不仅是对数量的要求,更是智能的要求。

阿里巴巴首席技术官张建锋：构建数字经济基础设施

张建锋先给出了一个数字：数字经济对中国GDP增长的贡献连续五年超过50%,2018年的GDP增长贡献率为67.9%。

通过对“需求-生产-供应-运营”全要素的数字化升级,为数字经济发展提供新的动能。
张建锋称现代化信息技术驱动数字化升级,数字化升级的四大关键技术：可靠易用的云、全局智能的大数据、云端一体的智联网、随时随地的移动协同。

这四点构成了数字经济的核心技术。

阿里云从去年开始升级为云智能,云第一次从云端的一个部件,成为数字经济的一个基础设施,就像发电厂集成了电力,工厂不需要自己发电一样,未来企业也不用自己构建云设施。

张建锋再次强调了“让数据多跑路”的概念,集中发挥最大效能。这一点在浙江省公共服务上有所体现：浙江省今年归集了92个部门的百亿条数据,累计服务市民数据2000万次。

在农业方面,数字也在发挥效能,张建锋举了一个企业的例子,所有的滴灌、施肥都是根据数据自动实施,通过这种无土栽培+IoT,未来农业可能会突破地区限制。

工业同样也是,一家工厂通过全链路的智能,管理效率可以提高30%。

智能城市建设上也更加智能,张建锋提到目前在杭州违章停车可以直接通过手机提示,不需要再人工贴条了。

进入9月以来,中国的大数据行业似乎进入了一个前所未有的“整顿期”,据多家媒体报道,已有多家第三方大数据公司被纳入调查行列。
　　“近来,客户越来越重视隐私保护和数据获取的合规性了,对照半年前,差距真的很大。”陈小阳（化名）是一位律师,大数据公司曾是她的主要客户,这是她近期最直接的感受。
　　据记者了解,对于一般的大数据公司,数据获取来源主要分为三种：第三方机构授权、关联方或场景的数据以及爬虫业务。而关于数据爬取,理论上是有“红线”的,即要求在遵循一定协议和规则下,大数据公司才能实现自动获取网站站点的信息和数据。但现实中,规则往往被忽略或简化,个人信息隐私保护的问题,在大数据公司的发展过程中,被凸显出来。
　　事实上,目前与此相关的法规、立法,已在完善。2017年6月,《中华人民共和国网络安全法》（下称“网络安全法”）正式实施,随后《中华人民共和国 数据安全 法》（下称“数据安全法”）、《数据安全管理办法(征求意见稿)》以及《网络安全审查办法（征求意见稿）》等相继出现“在路上”。
　　目前,大数据在经历行业“高光”时刻后,未来如何发展备受关注。就此,记者采访了中国政法大学互联网金融法律研究院院长李爱君,西南财经大学普惠金融与智能金融研究中心副主任陈文,北京大学金融智能研究中心主任助理、《征信与大数据》作者刘新海以及北京金诚同达（上海）律师事务所合伙人彭凯,共同探讨公众关注的大数据话题。
　　 大数据、爬虫为何受关注？
　　爬虫业务易产生隐患,收集个人信息应按法律规定
　　 记者：为何大数据行业近期会聚焦爬虫问题？
　　 彭凯：比较直接的原因是近期几起媒体报道的风险案例集中于大数据服务商,而且这类机构面向金融行业的输出产品都包括了爬虫服务或者基于爬虫技术而形成的标准化产品。
　　到目前为止,尚未出现公安方面对此类调查公司的正式通告。风险案例本身的具体情形、案由、导火索等,难为外人所知,所以实际上爬虫在其中的地位,目前很难有一个明确的结论。
　　 李爱君：大数据风控公司爬虫业务的数据应是指向了特定的自然人,因此违反了我国的相关法律规定。
　　 刘新海： 爬数据,有的是有授权的,有的不一定有授权。而且爬数据的大数据公司,其数据可能还存在留存、甚至贩卖的现象,会产生很多隐患。
　　一些大数据公司,抓住了市场的需求,另外监管合规没有跟进,有利润他们就做。在我看来,这些大数据公司,他们在开始阶段,没有充分考虑合规性的问题。在国外,像这种个人敏感数据的爬虫行为,基本上都是明令禁止的。
　　 记者：你认为大数据公司目前存在什么问题？
　　 李爱君： 爬虫业务收集的个人信息和隐私数据应按我国法律规定的程序进行收集、存储、处理和转让,否则就是违法行为。
　　 彭凯： 近期案例中的大数据服务商,都或多或少牵扯到现金贷行业,“红线”划定主要体现在三类法律法规中：第一,现金贷相关规范,典型如141号文中的“各类机构应当加强客户信息安全保护,不得以‘大数据’为名窃取、滥用客户隐私信息,不得非法买卖或泄露客户信息”。该类规范要求在56号文、P2P相关规范中也有所体现,呈现为“趋同”表述。第二,网络安全与数据合规、信息保护相关规范,主要围绕《网络安全法》展开。第三,刑法,主要涉及罪名有非法获取计算机系统数据罪、侵犯公民个人信息罪等。
　　总结来看,“红线”主要在一头一尾,即“获取”和“输出”环节,也涉及获取后的“加工使用(二次利用)”。就目前看到的风险案例而言,如果网传信息、评价属实,大数据服务商可能是因合作方涉嫌套路贷犯罪而被牵连,或在套路贷案件中起到了不可忽视的“助推”作用。
　　 如何处理大数据开发和隐私保护的关系？
　　数据脱敏,在不侵犯个人隐私下,挖掘数据的价值
　　 记者：个人隐私保护与开发利用大数据,两者是否矛盾？
　　 李爱君： 隐私保护与开发利用大数据的关系是辩证统一的关系。解决这一关系应根据隐私私权性质的特点来规定数据应用的行为,也就是说应赋予隐私主体对隐私数据的自决权来解决。GDPR(即欧盟《通用数据保护条例》)的自决权是可以借鉴的。
　　 陈文： 关于开发利用大数据与隐私保护的关系,我认为两者之间是可以做到平衡的。因为大数据并不是完全说必须用你的实名,每个人必须确定每个人的实名信息之类。它可以在一个隐私保护前提下,把这些信息做先期脱敏处理,基于大数据样本,通过 数据分析 ,我们可以得到一些有用的结果和判断。如果说做到脱敏的话,实际上,就不会侵犯个人隐私了,但目前国内这方面做得还不是太好。
　　 彭凯： 个人觉得不矛盾,隐私保护和开发利用大数据并不是一定站在对立面的。个人层面,不同的人有不同的选择,部分人很在意隐私保护,就会有部分人愿意以隐私去换取更大的便利,其实都是选择的不同而已。立法层面要解决的是,防止借助于“发展”而滥用权力,这也是为什么我们现在的很多规则要强调“必要性原则”和“最少够用原则”,其实就是希望能够找到一条中间道路平衡发展和保护之间的关系。
　　现在行业里面有几个不好的认知,包括“授权即合法”“技术中立无罪”或者“无禁止即可为”。第一,很多从业者误解了“授权”的具体内在含义和达成方法,所以我们看到了很多的一揽子授权条款和捆绑授权条款,这种例子说明,对规范本身存在误解；第二,错判了监管与刑事之间的“沟渠”,以为很宽阔,这是对刑事层面的误解。
　　 刘新海： 隐私保护与大数据开发利用,两者之间是直接存在着矛盾的,且需要平衡。
　　消费者一些属于个人基本、非常敏感的数据,是不能随便滥用的。另外,大数据开发的时候也要保护好这部分数据,防止泄露。此前,欧美国家也出现过某些大数据公司被处罚、被起诉的事情。他们的个人信息保护做得相对较好,也比较成熟,当然这与他们相关合规性监管开展得比较早,不无关系。
　　 记者：如何处理好发展大数据开发应用和隐私保护的关系？
　　 李爱君： 不保护客户隐私就没有大数据开发应用的持续发展,社会发展是以人为本的,为了人类的幸福而发展的,如果发展是牺牲人类的幸福,这样的发展是不可持续的。
　　 彭凯： “发展”与“保护”一直是个背靠背的命题。就好比经济发展与环境保护,以前我们讲“又快又好”,然后过渡到“又好又快”,其实是个侧重点的问题。互联网发展也一样,对比美国和欧洲,我们常说欧盟的GDPR史上最严,甚至探讨为什么欧盟的数据保护规则会这么严,对比美国来看,其实就是欧洲更崇尚互联网领域的个人权利保护,而美国崇尚互联网的发展,所以这种原旨的偏差反映到了立法层面。
　　我认为,处理发展和保护的关系,要遵循“堵不如疏”“分域而治”的原则,部分行业的沙盒模式是可以探讨的,为未来留有空间；部分行业到了不得不重拳整治的时候也不可手软。
　　 陈文： 未来,我认为还是应该由政府来牵头、主导,使数据通过合法合规的采集、脱敏之后,经过必要的防火墙机制、保护机制,让一些企业能够利用这些数据,做一些比较积极的尝试。在不侵犯个人隐私的基础上,把数据的价值挖掘到最大化。
　　 数据乱象应如何解决？
　　“扭转”依靠立法,“疏导”依靠监管和自律,市场净化不是一蹴而就
　　 记者：数据乱象的根源在哪？应如何解决？
　　 彭凯： 商业层面的天然逐利性,规则立法的滞后性,以隐私换便利的现实,并不单纯是一方的责任。目前来看,单纯依靠市场自律很难,所以法律父爱主义要登场,根治不敢谈,但“扭转”要依靠立法,建立自上而下的法律和规则体系,“疏导”依靠监管和自律,市场的净化不是一蹴而就的,过程会漫长。
　　我们类比了714高炮、55超级高炮这类变态的贷款形态,屡禁不绝。社会总归是由白、灰、黑组成的,好比刑法再严苛,犯罪率也不可能降至0。一个道理,建立规则体系和监管体系,愿景当然希望让灰色的变白色,让黑色的受到制裁。后续的持续整治、治理,就是要不断地净化灰色、消弭黑色,这会是个持久战,不止是大数据行业,任何有利可逐的行业都是如此。
　 　李爱君： 中国大数据市场目前出现这些乱象的根源在于无视法律的存在,没有法治的意识。如此下去可能阻碍我国从数据大国向数据强国的实现,将在数字经济时代中失去应有的发展机会。
　 　刘新海： 首先是存在市场驱动、带来需求,其次是监管的滞后,因此出现了这种混乱。同时,数据黑产、高利贷是两个恶性循环。高利贷需要大数据的风险决策,这也促进了大数据黑产的出现,大数据黑产又促进了高利贷进一步的变种。
　　 陈文： 目前一方面是很多大数据公司的数据来源说不清；另一方面就在于数据的使用上。我们也看到了,现在被查的一些大数据公司很多是与所谓的714高炮、55超级高炮以及这种暴力催收扯上关系。事实上,只要这种利润存在,那么可能就会出现所谓的数据乱象。
　　如果从政府的角度,搭建一个大数据的公共平台,把这些数据进行脱敏,然后对接一些商业机构,我认为能够起到非常好的规范市场的作用。
　　我们也期待,经过这一轮清理整顿,央行出台金融科技相关的规范。我相信未来我们国家的金融科技,是建立在满足监管底线的要求之上、同时尊重个人隐私的一种高质量的成长。我觉得这才是中国所谓的金融科技真正的未来。
　 　记者：当前出现问题的“数据爬取”与《网络安全法》等要求是否相背离？
　　 彭凯： 爬虫本身是个程序,是个工具,是互联网行业中非常常用的东西,所以我们经常还会区分“善意爬虫”和“恶意爬虫”。但工具的使用不能突破网安法及其配套法规、规则的约束,所以,问题爬虫必然是违法违规。
　　行业一直在等待的是明确、生效的配套规则和各行各业的国家标准、行业标准,希望能够看到较为明确、可实施、可指导实践的文件。现在法规陆续出现,监管图谱本身也在愈发明晰,如此高危易入刑的一个行业,自然对规范十分期待,对行业也是意义重大,大家最希望看到的是“边界在哪里”。
　　《数据安全法》带来的改变将体现在消费者与行业两个层面。消费者、用户层面,权利得到强化,更加明确的选择权(隐含有拒绝权)；行业层面,能够有更为明确的边界界定,短期来看像是约束,但其实是更好地为未来发展铺垫。
　　 李爱君： 《网络安全法》第四十一条到四十四条的法条明文要求,当前出现问题的“数据爬取”行为,存在违规。
　　《网络安全法》第四十一条规定,网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。
　　网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息,不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息,并应当依照法律、行政法规的规定和与用户的约定,处理其保存的个人信息。
　　第四十二条中,网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息；未经被收集者同意,不得向他人提供个人信息。但是,经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外。
　　网络运营者应当采取技术措施和其他必要措施,确保其收集的个人信息安全,防止信息泄露、毁损、丢失。在发生或者可能发生个人信息泄露、毁损、丢失的情况时,应当立即采取补救措施,按照规定及时告知用户并向有关主管部门报告。
　　第四十三条要求,个人发现网络运营者违反法律、行政法规的规定或者双方的约定收集、使用其个人信息的,有权要求网络运营者删除其个人信息；发现网络运营者收集、存储的其个人信息有错误的,有权要求网络运营者予以更正。网络运营者应当采取措施予以删除或者更正。
　　最后,第四十四条中明确规定,任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息,不得非法出售或者非法向他人提供个人信息。
　　 刘新海： 大数据立法的问题,这是一个非常基础的问题,立法、执法,还要有监管的部门。目前这方面国内还有欠缺。
　　我国大数据产业发展迅速,但同时也需要有一些具有先行引导性的条例与之相匹配,把需要保护的地方加以明文保护；此外,欧美经验,是可以好好吸收的。我自己也做过这方面研究,发现监管和行业之间有鸿沟,监管方面都想“管得严一点”,但是行业方面发展的现状又是数据泛滥,而且业者具有“法不责众”心理,这种情况比较严重。
　　 大数据行业的未来如何？
　　大数据行业未来可期,但是在规则框架内进行
　　 记者：“能力输出”“远离数据”“服务于银行或其他持牌方”,是大数据公司转型方向吗？
　　 彭凯： 金融领域只是大数据行业覆盖的小小领域之一,大数据的征程和战场是星辰大海。涉足金融领域的大数据服务商,短期策略会是“观望专供持牌机构”思路,但长期来看,行业整顿出清疏导、立法规范落地实施、监管自律持续进行,大数据行业未来必然有新的业务点和增长点,但一定是在规则框架内进行,也会有越来越多的正规军涉足该领域。
　　 陈文： 开始有观点提出大数据公司转型服务银行或者持牌方。但是其中有一个问题,在服务的过程中,大数据公司是不太可能完全远离数据的,因为你没有数据支持,目前看是没法有效服务机构的。但在一个相对明确的游戏规则下,大数据公司更好地去运用这些数据,才能提升自己对数据的挖掘能力以及对机构的服务价值。
　　 记者：如何看待中国大数据行业的未来？
　　 陈文： 随着社会生活线上化,这种所谓的数据留痕的价值会越来越大,大数据行业的未来可期。
　　当下大数据行业其实是有原罪,尤其是在关于数据确权、数据隐私、数据交易等各方面都没有一个明确的游戏规则情况下,所谓的原罪很难避免。实践在往前走,学界也在跟踪研究大数据的隐私、确权,包括定价,交易机制。这样才能够有助于整个数据产业链游戏规则的最终成形。
　　 刘新海： 大数据产业的发展阶段,经历了原始资本积累、野蛮生长,现在到了开启创新阶段新发展的时候。对照国外的大数据公司发展历程,我们国内目前大量的大数据公司,主要还是以数据买卖为主,深入的应用,还是比较薄弱的。
　　未来真正的大数据公司,应该是具有创新的商业模式、场景应用、模型开发；大数据是需要与多样的场景应用、真实的商业需求具体结合起来的。目前的大数据公司往往还是千篇一律,过分聚焦于金融信贷领域。
　　 李爱君： 从数据资源、数据应用的场景以及我国的文化习惯等方面而言,中国大数据公司是具有发展优势的。只要我国数据应用技术不落后于其他国家,在保证数据安全的情况下,公平有序的开发和应用就一定会发挥出大数据应有的优势。

从2021年到2035年,中国科技发展应采取什么样的战略和规划？
　　9月29日,科技部召开国家中长期科技发展规划外国专家座谈会,邀请来自美国、挪威、乌克兰、法国、俄罗斯、瑞士、德国的多位外国专家建言献策。他们之中,既有诺贝尔奖得主,又有欧洲科学院院士；既有公司总裁,又有国际科技合作组织的总干事。
　　“过去20年我经常来中国,和中国的很多学者和大学合作过。”诺贝尔经济学奖获得者詹姆斯·约瑟夫·赫克曼评价说,过去20年中国对全世界的学术发展作出了重要贡献。对于如何进一步保持这样的势头,赫克曼提出了自己的建议。
　　在学术评价机制方面,赫克曼认为,中国很多大学和学术机构对于青年学者的学术评价,主要看他们在顶级期刊上发表的论文数量以及论文的引用数量,这种评价机制可能会给中国学者的学术研究带来一些负面影响。比如,这会促使他们按照顶级期刊的选题需求来写论文,而不是追求自己真正感兴趣的研究课题。
　　赫克曼还提出,很多中国大学之间存在很强的竞争关系,有些竞争是健康、积极、正面的,不过中国的大学和科研机构之间还需要更多合作,另外要与国外研究机构更多合作,这将为学术研究带来助益。
　　“基础科学的重要性无论怎么强调都不为过。”欧洲科学院院士、上海交通大学数学科学学院国际化示范学院副院长图尔多·斯蒂芬·拉提欧在座谈会上提出不少与基础科学研究相关的建议。
　　他表示,中国应继续积极发展数学、物理、化学、生物四大基础科学领域,并在基础科学和应用科学的人才聘用方面保持平衡。他同时建议,应将基础科学研究与工程、健康科学、金融等各个领域联系起来,大力鼓励跨学科研究,同时设立新的资金来支持现有科研项目以外的快速发展的科研领域。
　　在国际交流和合作方面,拉提欧认为,应继续吸引更多中国海外人才回到中国,吸引更多外国专家在中国长期工作；鼓励中国科学家加入国际主要研究机构；推广全球通行的科研伦理准则,与国际科学界建立互信。
　　来自俄罗斯的奥特姆·奥甘诺夫是计算材料发现以及材料基因组领域专家,他在座谈会上介绍了可能对人类社会产生重要影响的科技领域。
　　“很多技术其实都取决于新的超级材料。”奥甘诺夫提到自己所在的计算材料领域,他表示,计算材料把发现材料的过程交给计算机,它可以帮助科学家加速发现新的材料。除此之外,奥甘诺夫认为,人工智能、量子计算、生物医学等都是未来值得关注的重要研究方向,它们将重塑21世纪的科技版图。
　　不同于上述科学家,华晨宝马汽车有限公司总裁兼首席执行官魏岚德将数字化技术的应用作为关注点。魏岚德在座谈会上介绍了“生产力悖论”现象,即新技术不一定能确保生产力的提升。他认为,生产力是数字化技术的真正核心,不应为了技术而使用技术,而要了解在何处和通过何种方式应用数字化技术,才能促进生产力的提升。
　　此外,美国科学院院士尼尔斯·克里斯蒂安·斯坦塞斯、乌克兰国家科学院院士伊戈尔·克里夫出、国际热核聚变实验堆计划组织总干事伯纳德·比戈也在此次座谈会上各自给出相关建议。
　　“科学无国界,科学无止境。”听完外国专家的建议,科技部部长、党组书记王志刚表示,中国在科技领域始终秉持开放的态度,遵循科技发展的规律,中国希望通过科技来促进社会经济的发展,同时也希望能够和各国专家一起,为国际科技发展作出中国贡献。

为了后续的讨论不发生“指鹿为马”之事,一开始有必要先厘清几个概念。首先是电子货币与电子现金,这是两个非常古老的名词,近年几乎绝迹于江湖。

从当时主流的观点来看,电子货币也未取得较为公认的定义,内涵较广,最广义的定义由Kobrin于1997提出,包括：(1)电子借记与贷记系统；(2)智能卡；(3)真正的数字现金。

第一类是我们现在已习以为常的基于各种银行、非银行账户系统的电子支付,比如直接在商户POS机上刷银行卡、绑定银行卡的快捷支付以及从支付公司账户支付,这类支付本质上仍然是存款的转移,不是新型货币,只是新型的接入存款账户和完成支付的手段,是账户接入、划款手段的电子化。

因此,狭义的电子货币定义排除了这种基于账户的电子支付,仅指后两类：智能卡、数字现金。

后两类,便是常用定义的电子货币。首先要明确,它不是银行或非银行机构的存款账户,而是“现金”,它和纸币是一个性质,归类为M0。既然是电子信号存储的,那么这种现金就没法拿在手上,而是储备于电子存储设备中。存储设备大致分为两大类,一是专用的智能卡,二是直接存储存在电脑或其他电子设备中(现在主要是智能手机)。

智能卡存储电子货币,在中国应用不多,银联、银行曾经推出过类似的卡产品,但未见普及。这种产品涉及“圈存”的动作,即从银行账户中把钱取出来,存入智能卡中。这样,现金就以不记名的形式存储于智能卡中,可以插卡脱机交易。

可见,智能卡和银行卡完全是两码事。银行卡的卡片里面不存储货币,银行卡只是作为我们联机接入银行账户的技术手段而已,我们的钱是存在银行的金库里,并不存储于卡片中(所以银行卡丢了没事,重办一张即可)。而对于智能卡电子现金,钱就存在这张卡片里面,技术原理类似交通卡(但交通卡不被视为智能卡货币,因为是单用途的,因此是地铁公司的预收款),所以智能卡丢了,钱就丢了。这一交易方式不流行的原因很多,包括设备复杂、圈存麻烦等,在互联网高度发达的情况下,不如联机的银行卡来得方便。

而直接存储于电脑设备中的电子货币,才是真正意义上的数字现金。比如,在网上买东西,可以直接把数字现金发送给卖方,以完成支付,这和银行存款转账一样完全电子化。

但很明显,电子现金,不管是智能卡,还是存在电脑里的真正的数字现金,都存在一些风险。比如,可能会被复制,如果加密算法被破解,不法分子把以电子信号形式存储的电子现金复制几份,那么财富就可以翻倍增长,或称“双付”(又称“双花”,double spending)风险,即一笔现金复制后可以用来支付两次。

这可比假钞还严重,假钞是假的,而复制出来的数字现金全都是真的。考虑到潜在的“双付”风险,并且联机电子支付已很方便,因此数字现金在各国均不成气候,基于账户的电子支付则在第三方支付公司的推动下,发展迅猛,人们已经几乎忘记对于数字现金的尝试。

到此,大家可注意到一点：上面所有的努力,都未突破现行的货币体系。即央行统一发行货币,央行向银行投放基础货币,银行再向民众投放广义货币,基础货币和广义货币其实是同一种货币,就是本国的主权货币。上面涉及的智能卡里的电子货币、电子设备里的数字现金,都是各国的主权货币,只是换了存在形式,是主权货币的电子化,并不是一种新的货币。

比特币的出现,意味着一种不同于各国主权货币的全新货币出现。比特币基于 区块链 技术,不存在单一发行人,将所有交易记录于全网各结点,难以篡改。比特币还通过限制未来发行总量的方式,希望控制其发行量,保持币值。但恰恰这一善意的心愿,使其偏离了货币本质。货币的本质是“欠条”,是“账”,不是“物”,货币的总量随着人类经济活动的起落而增减,它不应该是固定总量。因此,比特币从定义上就偏离了货币本质,它更像是贵金属,因此称之为“数字黄金”更合适。切记,在现代信用货币制度下,黄金不是货币,这一点跟旧时的情况不同。

这种完全不同于原有主权货币的新型数字化货币,被称为“数字货币”。很显然,各国掌握货币发行权的央行,不会欢迎这种旨在剥夺其货币发行权的新东西。因此,很自然的推论是,央行准备研究推出的,并不是数字货币,而是前面讲的数字现金。虽然它为迎合大众,也被称为“数字货币”。

数字现金并不是新鲜事物,人们很早前就开始研究,但是一直没很好的实施推出。其中一大原因是出于安全考虑,完全以数字信号形式存在的现金,有被复制从而导致双付的风险,如若这一风险爆发,就会发生严重通胀。因此,双付风险太大,需要很强的技术安全保证。

但是,比特币虽然本身已偏离货币的本质,但区域链技术的引进,却使控制双花风险成为了可能。区块链的应用,使得全网能够识别惟一交易,因此基本消除了数字现金被非法复制的风险,流通的安全性大幅提高。加入智能合约的功能,增加一些交易的个性化功能,也能有助于货币流通与交易成本下降,支付环节的服务水平提升。

因此,笔者认为,央行研发的正是一种运用了全新流通技术的数字现金,而非独立于人民币的数字货币

据Mobile World Live报道,芬兰总统绍利·尼尼斯托（Sauli Niinisto）披露,对5G系统的风险评估将于两周内完成。

在与美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）举行的新闻发布会上,他表示评估将有助于确定“我们需要哪种工具来保护自己”。

今年3月,欧盟委员会公布了5G安全计划。风险评估旨在为成员国提供一种通用安全方法,大多数成员国已在7月份提交了评估结果,整体的评估和计划原定于10月1日完成。

特朗普鼓吹美国与芬兰之间的伙伴关系“以确保5G网络的安全”,并补充道：“至关重要的是,我们必须使用安全可靠的技术提供商、零部件及供应链。”

但是尼尼斯托指出,美国在5G安全方面的做法“可能与欧盟有所不同”,因为华为的设备在欧洲网络中更为普遍。

美国政府继续向盟国施压,要求他们不要使用华为设备,美国国务卿迈克尔·蓬佩奥（Mike Pompeo）警告说,如果意大利运营商将华为设备纳入他们的网络,美国将不得不就与意大利的信息共享作出“一些非常艰难的决定”。

类似的警告也曾向德国、匈牙利、加拿大和波兰发出过。

金秋十月,天安门广场举行庆祝中华人民共和国成立70周年大会。在全国14亿人民的共同见证下,北京电信携手华为公司,全力支持中央广播电视总台成功完成了国庆盛典首次5G+4K超高清直播。


今年的国庆盛典,除了在阅兵阵容、装备规模等方面更为宏大之外,还在直播中增加了5G+4K元素。本次庆典保障区域沿长安街从建国门到西单路口,总共5.2KM。为保障现场5G 网络稳定、视频直播流畅,北京电信提前进行5G网络规划和建设,并联合华为积极进行网络调测和优化,首次通过5G网络在NSA&SA双模基站下实现了移动状态下的4K超高清视频直播。直播现场采用华为端到端5G设备,包括64T64R的5G基站设备AAU、5G核心网,以及5G商用终端（Mate 20X 5G版）,并通过该终端设备和电视台直播摄像机完成了对接。从8月份开始,北京电信联合华为对保障区域进行了多次网络优化、直播演练和彩排,彩排显示5G网络完全满足4K直播的要求。本次直播中,在庆典方阵中增加了多个5G移动机位,摆脱了传统直播线缆的束缚,借助北京电信5G网络,将方阵中4K摄像机拍摄到的超高清画面实时传送到中央广播电视总台演播室,最终呈现在全国广大观众面前,电视机前的观众首次体验到“沉浸式”直播,犹如亲临现场感受欢庆的气氛。


5G已来,必将极大地改变人们的生活。本次国庆5G+4K超高清视频直播,不仅是通过5G网络向全国传播庆典现场的精彩内容,更是向全国乃至全世界展现5G蕴藏的经济价值和社会价值。如今华为正携手北京电信,推动5G+新媒体快速发展。未来,双方将开展5G+4K/8K直播、5G网络切片、超级上行等专项技术测试与研发工作,用科技为祖国新媒体事业发展做出更大的贡献！

2018年初开始杭州“5G第一城”建设以来,中国移动浙江公司（下称“浙江移动”）在5G站点开通、精品区域打造、5G产业联盟发展、工业互联网应用孵化等众多领域取得了多项全国乃至全球第一。通过与华为等产业链合作伙伴8个月的共同努力,其在近日又宣布了5G网络技术创新上的巨大突破。

近日下午,浙江移动发布了浙江首个基于5G独立组网（SA）云网络。发布会上,浙江省通信管理局党组书记、局长徐建华与浙江海港集团宁波港信息通信有限公司副总经理黄昂涛打通了首个5G VoNR通话。浙江移动总经理郑杰、省通管局局长徐建华、华为中国区总裁鲁勇、省经信厅副巡视员沈建新以及产业链合作伙伴共同启动了5G SA云网络的发布。


浙江移动副总经理陈洪涛指出,浙江移动的5G SA云网络在保障超大带宽、超低时延和海量链接5G网络服务的同时,还能提供更高等级的网络安全保障,全面满足政府、电力、金融等行业高安全可靠性的要求,并结合网络切片及边缘计算技术,形成全新的下一代5G云化通信基础设施,“全面助力‘网络强国’‘数字中国’‘智慧社会’重大战略落地”。


华为云核心网产品线副总裁刘康表示,5G网络需要支撑运营商进行业务转型,从连接到以切片为载体的服务包销售,将网络的能力作为一种服务包销售给个人或企业,重新定义新商业。5G网络进行协同,核心网需具备切片和敏捷运维能力,同时公有云与MEC形成生态合力、云边协同,为行业应用提供端到端极致的网络服务,支撑运营商实现5GaaS转型。

5G新安全：保障信息安全

众所周知,5G时代是一个万物互联的时代,其创新应用将更多地切入工业互联网、车联网、远程医疗等重要领域,这也对网络安全自主可控提出了更高要求。在此背景下,加强网络安全核心技术研发、防范网络风险、构建安全可控的基础网络是确保信息安全的重要课题,也是运营商及产业链伙伴担当的重要责任。

华为公司和浙江移动深入合作,率先引入以华为鲲鹏处理器等先进处理器作为代表的新算力,推进计算产业生态发展,并覆盖到服务器、存储、操作系统、数据库到核心网网元等核心部件,构筑全新的5G SA云网络,目前已经完成了50余项技术规范制定,1万多个测试用例验证。

据浙江移动工作人员介绍,基于华为鲲鹏处理器的5G SA云网络,可避免以往5G组网对单技术路线依赖的风险,也可避免硬件层级的安全漏洞风险,对发展具有全球竞争力的通信核心技术起到了重要推进作用。

5G新网络：赋能千行百业

目前,华为和浙江移动在5G SA云网络上,已经率先完成全领域规模测试,并持续打造基于5G SA网络的超低时延和极速带宽体验,赋能千行百业。

什么叫5G SA云网络？SA也叫独立组网,是3GPP标准里面定义的5G目标组网方式。基于当前的5G SA网络,结合5G+MEC技术,可以实现时延相比4G 5倍以上的性能提升,带宽17倍以上提升,实测所得的时延最低可达10ms以下,网络下行速率可达1.7Gbps以上。

类似于4G时代的VoLTE技术,在5G时代提供高清语音通信的是VoNR技术。基于5G SA云网络的VoNR通话,在保证客户高清视频通话的同时还可以让客户同步享受到超高速下载的服务。从首个5G VoNR语音通话的现场效果来看,话音清晰、视频画面流畅,徐建华形容称“声音和图像都非常清晰”。

5GSA云网络同时具备高性能的网络切片能力,从而真正使5G网络具备了高隔离性、高可靠性和高安全性。发布会现场,工作人员们演示了5G SA云网络成功应用于吉利汽车无人驾驶和云游戏等场景：“根据5G SA云网络的分布式、微服务、切片、边缘计算等特性,我们提供行业特色的SLA（服务等级协议）定制化服务,可以为客户提供端到端有保障的差异化网络体验,比如说在吉利汽车的远程控制、自动驾驶,在云游戏中提供了超低时延能力。”

近日,IHS Markit（以下简称IHS）发布了一份名为《Staking a Claim in the 5G Era》的报告,对全球5G的发展现状进行了详细解读,可以让人们全面了解国内外5G技术、设备以及网络部署、商用服务的具体情况。

在这份报告中,IHS认为5G商用仍面临着很多挑战,包括复杂的网络架构、有限的可用终端以及高额投资成本等。与此同时,5G的大量创新技术,比如大规模MIMO、网络切片、多址边缘计算（MEC）等,也使得运营商能够以更低的成本为客户提供更好的服务。IHS分析指出,中国将在5G建设中占据主要地位,而且中兴、华为等中国厂商将在5G的主要技术领域中保持领先地位。

中国5G建设加快,影响辐射全球市场

根据IHS统计,截至2019年6月30日,全球有20个国家的33个运营商推出了商用5G网络和业务,仅以商用网络的数量来看,已经是2019年第一季度的两倍多。其中行动最快的是韩国,2019年4月初,韩国三大运营商SK电信、KT和LGUplus在政府支持下推出了5G商用网络和首个增强移动宽带业务。美国虽然宣称在2018年第四季度就推出了5G商用,但业务规模很小,其正式规模应用的时间与韩国非常接近。2019年4月的第一周,AT&T和Verizon启动了eMBB业务,此后Sprint和T-Mobile也在美国也推出了5G服务。

值得注意的是,中国在5G商用上的进展也非常快,第一次成为最早采用最新一代移动通信技术的国家之一,其中来自中国政府的支持起到了很大的作用。中国在2019年6月初向三家电信运营商和一家广电运营商颁发了5G牌照,随后开始大规模部署5G网络,预计2019年的部署规模可能会在百万级别。因此中国5G建设在时间上也许不是最早的,但是鉴于中国市场巨大的体量,预计很快就会成为5G商用规模最大的区域市场。

IHS估计,从2020年起中国每年将新增部署数十万甚至上百万个基站,使得中国5G基站的规模向4G时代一样,占据全球总量的一半以上。同时,中国运营商还在与通信厂商一起积极探索5G行业应用。这将使得中国在5G技术、设备和创新解决方案等方面形成优势,对亚太市场产生巨大的辐射影响,并对欧洲等地区产生重要影响。

应对5G挑战和机遇 中国产业链准备充分

IHS在报告中指出,随着世界各国加快5G部署进展以及各方对主导权的争夺,一些关键要素,比如技术标准、网络设备、用户设备和频谱分配等将成为各方竞争的焦点,而且也将在很大程度上影响到5G部署能否取得成功。报告表示,5G为运营商带来了很多挑战,比如需要构建新的网络架构,投资成本高,业务应用方面也有待进一步探索等等。在这方面,中国的各领域厂商无疑已经做足了准备。

从技术层面看,IHS认为,5G在MassiveMIMO等方面的技术创新也将使运营商及其客户从中受益。MassiveMIMO(多输入多输出)最早出现在2008年,可以有效提高信道吞吐量和频谱效率,目前是5G多项增强特性的重要组成部分。

报告提到,MassiveMIMO对5G网络的用户体验至关重要,未来90%以上的5G基站都将是基于MassiveMIMO技术的,包括空分多址SDMA、波束赋形、动态资源分配和干扰消除等技术。由于中兴通讯在4G时代就率先采用了大规模MIMO技术,因此IHS在报告中认为中兴、华为等中国厂商将在在这一技术上保持领先。

同时, 随着5G的引入和2G/3G/4G的长期共存,运营商面临着多样化的网络架构和成本不断上升的挑战。在5G网络建设初期,热点覆盖是5G网络建设的重点。因此,现有的4G演进分组核心网（EPC）,需要与即将到来的5G核心网（5GC）协同,支持2G/3G/4G/5G业务。在5G网络成熟期,4G和5G将长期共存。EPC设备将逐渐退出网络,而融合的5GC将支持多种接入方式。这些发展都需要5G融合核心网。IHS指出中兴通讯5G融合核心网持续保持创新,在部署和执行端到端网络切片的能力上业界领先。

在5G终端方面,根据IHS统计,2019年上半年有七八款5G智能手机投入了商用,下半年会有更多的机型出现。随着5G终端的平均售价下降,IHS预计2020年5G智能手机的出货量将超过1亿部。

中国工信部在今年6月6日发放5G牌照后,中兴、华为、vivo等厂商很快推出了自己的5G终端产品。目前国内推出的6款5G手机中,只有一款来自三星,其余5款都是中国国产品牌,初步形成了先发优势。IHS认为,中国品牌与国外品牌相比,在上市时间、种类和数量、技术创新等方面都具有明显优势,因此中国手机品牌已经站在了“第一梯队”。

IHS认为,在中国政府的大力支持下,中国运营商正在快速向5G演进,未来会成为全球5G生态建设、技术创新和5G商用的重要推动力量。

5G技术,中国厂商领先

在报告中,IHS对中国厂商的5G实力给与了高度肯定,这是中国通信产业在5G时代崛起的最好写照。报告指出,华为的5G无线基站发货量的处于领导者地位。华为与德国电信合作,推出了首个基于共享RAN、核心网和传输网络的网络切片。中兴作为端到端的5G产品和方案提供商,在商用部署与合作、新技术和产品研发等方面也都居于领先地位。

IHS在报告中指出,华为已签署了50个5G合同。华为在欧洲、中东和亚洲拥有5G商用网络,多项试验表明了其5G能力。而根据中兴通讯发布的消息,该公司与Telefónica、Orange、Wind Tre、奥地利Hutchison Drei等欧洲运营商建立有广泛的合作关系,在中国也参与了大量5G建设项目,共赢得了60个合作伙伴和超过25个商业合同。

在5G技术领域,中兴通讯是MassiveMIMO技术的领导者和先行者,在RAN和融合核心网引领创新,同时支持NSA/SA两种架构和混合云部署。中兴通讯还是领先的传输设备厂商,其5G承载方案Flexhaul得到了IHS的高度评价,认为该系统支持超大带宽、超低延迟、泛在连接、高精度同步和网络切片等丰富功能,让运营商可以灵活地配置5G网络和业务。仅网络切片一个领域,中兴通讯在2019年1月时就已经部署了26个项目,其中很多项目都进入了特性测试阶段。中兴通讯5G切片商城解决方案在5G World上曾荣获 “网络切片最佳贡献”奖,IHS认为这充分展示了中兴通讯在5G领域的创新能力与领先水平。目前这一切片商城解决方案正广泛应用于5G的各个行业应用测试。

此外,IHS对华为,中兴通讯的5G终端、芯片等产品也都给与了高度评价。报告指出,华为作为领先的终端厂商之一,已经推出了多款5G化的CPE及手机。同时认为,中兴通讯所开发的5G智能手机、路由器、以太网盒和模块等都适应了特定行业的5G应用需求,而中兴通讯设计的5G基带和无线电处理芯片组也具有很高的性能,在此基础上开发的RAN产品具备非常高的容量和吞吐量,例如,华为的BBU 5900和中兴的BBU V9200是业界领先的BBU。

从IHS的报告可以看出,全球5G在2019年的商用进展非常迅速,预计在2020年会以更快的速度、更大的规模展开。中国由于行动早、体量庞大,加上有中兴通讯、华为等领先厂商积极探索技术、设备和业务创新,IHS预计会在很大的程度上影响到亚太、欧洲地区市场的选择。这对中国5G产业来说是个好消息,而且也为中国继续引领全球5G发展方向奠定了良好的基础。

当前,我国数字经济发展迎来新的变化,农业、工业深度数字化转型窗口机遇期已打开,亟待用人工智能、大数据、 区块链 等数字科技能力,提升生产效率、降低成本,助力实现高质量发展的目标。为此,我国应从体制机制、技术能力、多主体参与等角度持续突破,获得先发优势。
一个新变化：“产业数字化”迎来新机遇期
联合国贸易与发展会议九月初发布的《2019年数字经济报告》指出,全球数字经济发展以中美两国为主要驱动力,但总体上属于数字经济发展的初期,政策管理仍未清晰,各国应引导数字经济发展,让全球更多人共享数字经济的发展成果。
在数字经济的发展和治理体系建设方面,我国显然走到了世界前列。在过去不到半年的时间里,我国先后完成5G牌照发放、制定 数据安全 保护规则、搭建平台经济发展框架、探索“金融科技”创新规范等,构建数字经济发展治理的“四梁八柱”。
正因如此,我国的数字经济也迎来了显著变化：从互联网平台、移动互联应用、信息技术为主导的“数字产业化”阶段,发展到人工智能、大数据等科技推动实体产业深度转型升级的“产业数字化”新阶段。
造成新变化的原因涉及内外部多重因素。国内方面,传统的商业、服务业消费动能增速放缓,新奇特的信息消费领域及县域市场潜力正凸显出来。例如,今年的京东618购物节期间,凸显新奇特的信息消费持续引领增长。拍摄短视频的云台稳定器成交额是去年同期的10倍。同时,大数据、人工智能等技术应用,深度挖掘出了三四线城市及广大县域市场的消费潜力,为其提供精准的商品供给。数字经济将挖掘出更大的增长潜力,这已成为明显趋势。外部环境方面,在中美贸易摩擦的背景下,部分制造业产品失去了价格优势,被迫丢弃了传统粗放的生产研发方式,向着自主研发和价值链中高端目标迈进。
两大新机遇：工业、农业深度数字化转型需求迫切
在新的机遇期,我国产业深度数字化、智能化转型的空间巨大。2018年我国产业数字化规模超过24.9万亿元,同比增长23.1%,服务业、工业、农业中数字经济占行业增加值的比重分别为35.9%、18.3%和7.3%,工业和农业的数字化转型空间巨大。
农业是中国最古老和传统的行业,其借力科技降本增效的需求正快速显现。在农业养殖方面,中国虽是养猪大国,但养殖产出效率却远低于美国,在饲料成本、人工成本等方面均高于美国,产业总体处于大而不强的阶段。在水产养殖领域,养殖方式粗放、病害防治手段有限、饲料过度使用导致污染等,都制约着水产养殖行业的发展,制约农民增收。
目前,已经有部分农业养殖业企业探索数字化改造,并获得了显著成效。
同样,我国的工业也面临着降本增效、智能化转型的内生需求,亟须改变大而不强的窘境。例如,在能源行业,中国的火力发电占全国总发电量的70%左右,但其能源消耗与转化效率却仍有待提升,热效率每提升0.1个百分点,全国预计每年节省数十亿元燃煤成本。
人工智能、大数据、物联网等数字科技给工业降本增效提供了新的可能。例如,一座热电厂要提升燃煤效率,传统手段只能是更换更高效的锅炉或燃料。数字科技则用AI模型提升燃煤效率,这其中涉及燃烧、风烟、水汽循环等物理、化学过程,其复杂程度是人工手段和一般技术手段难以计算完成的。
而人工智能应用在产业数字化方面的潜力还远未得到释放。工信部报告预测,到2035年,人工智能将让中国经济的预期增长率从6.3%提升到7.9%,促使各传统产业增加值年增速提高0.6至2个百分点,其中对制造业的改变最为明显。
四项新措施：协同发力提升数字科技水平
当前,我国仍需要在诸多方面持续突破制度藩篱,调动多元主体创新能动性,提升数字科技创新水平。
首先,将科技驱动的产业数字化上升为战略高度,提前部署、先行先试。当前国内诸多行业的数字化转型都存在滞后性,导致数字化转型的深入程度并不理想。这一现象的背后是缺乏对产业数字化的总体规划和设计。因此,我们需要将数字科技作为社会和区域发展的重要组成部分,鼓励城市和区域制定数字科技的产业发展目标及落地方案,推动数字经济做大做强。例如,我国可探索在粤港澳、雄安新区、长三角等区域发展规划中,将数字科技发展纳入中长期发展规划总体考量。
其次,鼓励构建政产学研用结合的数字科技创新机制,支持一批原始创新成果落地。做强核心技术是数字科技发展的重中之重。以问题为导向、多主体参与的政产学研用协同创新机制,将促进数字科技更多、更快地应用于经济主战场。数字科技具有技术和产业的双重面向,更需要调动起包括院士专家、高校院所在基础科研领域的深度积累,并以具体产业需求为导向,促进院士专家与企业联合创新。
再次,鼓励农业、工业拥抱数字科技潮流,以试点、采购、联合创新等方式进一步鼓励产业数字化转型。针对第一、第二产业数字化转型动力不足的情况,我国可探索在部分地区、部分领域建立试点,并以政府采购等形式支持农业技术企业、农户、中小企业主拥抱数字化、智能化转型。同时,在关键领域的转型中,可探索通过联合创新、示范创新等机制,带动更多数字科技创新企业参与其中。
此外,探索与完善促进数据共享的技术能力、激励机制和治理体系。我国需要进一步挖掘数据资源的价值,要推动散落在各个政府机关、企事业单位的数据实现共享。探索以“数字网关”、联邦学习（federated　learning）等前沿技术为保障的数据共享技术能力建设,并研究完善数据共享激励机制等。

近日,全球领先的信息技术研究和顾问公司 Gartner 发布的 2019 年新兴科技技术成熟度曲线 指出了 29 项不容错过的技术,并由此揭示了五大创造和实现全新体验的新兴科技趋势。这五大趋势使用 人工智能 （ AI ）等技术架构,使得企业机构能够充分发挥新兴数字生态系统的优势。

Gartner 研究副总裁 Brian Burke 表示：“科技创新已成为实现竞争差异化的关键。科技的发展速度持续加快,突破性技术不断涌现,即便是最具创新力的业务和技术决策者也需要跟上科技发展的脚步。科技创新领导者应利用技术成熟度曲线中指出的创新方案,对新兴科技可能带来的商机进行评估。”

新兴科技技术成熟度曲线在 Gartner 技术成熟度曲线中最为独特,因为它集逾两千种科技的大成,凝聚独到的见解,并以简洁明了的方式呈现出 29 项新兴科技技术和趋势。该技术成熟度曲线重点关注了那些有望在未来五到十年内拥有高度竞争优势的科技（参见图一）。

图一、 2019 年新兴科技技术成熟度曲线

五大新兴科技趋势
传感与移动（ Sensing and Mobility ）
通过结合传感器技术与人工智能,可以让机器更好地理解周围的世界,使机器能够移动并操控物体。传感技术是物联网（ IoT ）的核心组成部分,它能够采集大量数据。而人工智能可以提供适用于多种场景的丰富洞察。

例如,在未来十年,增强现实云（ AR cloud ）将创建出一张三维立体世界地图,实现新的交互模式,进而在已有物理空间中创造出将新的商业模式。

寻求利用传感与移动能力的企业应考虑以下技术： 3D 传感摄像机（ 3D-sensing camera ）、增强现实云、轻型货物派送无人机（ light-cargo delivery drones ）、自动飞行器（ flying autonomous vehicles ）以及 4 级和 5 级自动驾驶（ autonomous driving Levels 4 and 5 ）。

人体机能增进（ Augmented Human ）
人体机能增进能够增强人类认知能力和身体机能,并使这些增强的能力成为人体的一部分。一些装备能够为人类提供“超人”般的能力,例如超过人体自身最大力量的假肢等。

专注于人体机能增进的新兴技术包括生物芯片（ biochips ）、人格化（ personification ）、 增强型智能（ augmented intelligence ） 、 情感人工智能（ emotion AI ） 、 沉浸式工作空间 （ immersive workplace ） 和生物技术（培养组织或人工组织）。

后经典计算和通信（ Postclassical Compute and Comms ）
几十年来,经典核心计算、通信和集成技术的巨大进步主要依赖于传统架构的改进,例如摩尔定律中曾预测的更快的中央处理器（ CPU ）、更高的存储密度和不断增加的吞吐量等。但未来的这些技术将采用全新的架构。这个领域不但会出现颠覆性的改进,还会出现可能产生巨大影响的渐进式改进。

例如,近地轨道（ LEO ）卫星能够提供低延迟的全球互联网接入。这些小型卫星群可以为 48% 目前没有网络的家庭提供网络,为网络服务欠缺的国家和地区带来新的经济发展机会。 Burke 表示：“目前发射的近地轨道卫星不多,这项技术还处于起步阶段,但在未来几年,它有可能产生巨大的社会和商业影响。”

企业应评估 5G 、下一代存储器（ next-generation memory ）、近地轨道系统（ LEO systems ）和纳米级 3D 打印（ nanoscale 3D printing ）等技术。

数字生态系统（ Digital Ecosystems ）
数字生态系统通过同一个 数字平台 上相互关联的参与者（企业、人和物）实现互惠互利。数字化加快了传统价值链的解体,带来更强大、更灵活、更具有弹性的价值传递网,在持续转型的过程中创造出更好的新产品和服务。

需要考虑的关键技术包括：数字运营（ DigitalOps ）、知识图谱（ knowledge graphs ）、合成数据（ synthetic data ）、去中心化网络（ decentralized web ）和去中心化自治组织（ decentralized autonomous organization ）。

高级人工智能和分析（ Advanced AI and Analytics ）
高级分析使用精密的技术和工具对数据或内容进行自动或半自动检验,而且通常超出传统商业智能（ BI ）的范围。

Burke 先生表示：“边缘 人工智能 （ edge AI ）正越来越多地被用于对延迟敏感（例如自动导航）、易受到网络中断影响（例如远程监测、自然语言处理 [NLP] 、面部识别）和 / 或数据密集型（例如视频分析）的应用。”

企业机构需追踪的技术包括自适应 机器学习 （ ML ）、边缘人工智能、边缘分析（ edge analytics ）、可解释的人工智能（ explainable AI ）、人工智能平台即服务（ PaaS ）、迁移学习（ transfer learning ）、生成式对抗网络（ generative adversarial network ）和图表分析（ graph analytics ）。

为了摆脱5G“理想丰满,现实骨感”的难题,运营商们一直在寻求在共享共建方面的突破。日前,中国联通与中国电信进行5G网络共建共享合作,为5G建设按下“加速键”。对此,券商预测,联通和电信共建共享或使5G基站数量减少20％-30％。

据预测,5G基站的数量将是4G的4到5倍。业内估算,共建共享5G网络,每家运营商大概可以节省2000亿元资本开支。

中国联通董事长兼首席执行官王晓初坦诚：“政府鼓励运营商在资源上共建共享,因为5G投资非常大。中国联通一定会参加某一家或者是多家合作的局面。”

日前,中国联通正式发布公告称,将与中国电信进行5G网络共建共享合作,为5G建设按下“加速键”。

中国联通表示,与中国电信进行5G网络共建共享合作,将有助于降低5G网络建设和运维成本,高效实现5G网络覆盖,快速形成5G服务能力,增强5G网络和服务的市场竞争力,提升网络效益和资产运营效率,达成双方的互利共赢。

然而,业内一直存在一种担心,怕共建共享将对于5G资本开支形成挤压。中信建投研报指出,“共建共享或将缩短5G投资周期,市场从预期的4-5年或将压缩到3-4年,但预计不会对相关公司的业绩兑现出现较大影响。”

此外,不少券商也均对这一影响做出了相应的定量测算。

西南证券表示,从结构上看,按不利因素排序,受影响最大的依次为,器件>设备> 运营（产业链结构）,基础设施>无线>传输>数通>系统平台（投资结构）。

财通证券表示,共建共享推出后,5G市场规模或面临一减两增的因素共振。其一,联通和电信共建共享或使5G基站数量减少20％-30％；其二,共建共享或会带来设备和运营费提升15％,弥补数量下滑的影响；其三,广电加入5G建设有望带来10％的增量建设需求。因此,综合来看,共建共享对通信行业的整体影响在-5％到-8％,影响有限。

相对而言,申港证券相较西南和财通证券则相对乐观。他们一致认为,“2019年5G的建设不受共建共享影响,一旦双方的建设和运维方案明确,相比4G各自的重复建设,共建共享可更快的推动两家的网络覆盖范围,追赶移动。”

华创证券指出,5G共建共享这一方案,政府保持乐观其成的态度,而且弱势运营商在积极推动,但是强势运营商和全部设备商均较为消极。预计,近期会有一个决策或者指引出台。

当前,尽管贸易紧张局势悬而未决,但大型企业仍坚持对新技术进行投资以支持数字化业务转型。与去年相比,2019年的投资更加理性且“走出去”战略有所降温。

在此趋势影响下,中国信息和通信技术产业开始将重点放在通过本土可持续创新能力来构建业务,特别是在人工智能、5G、云、机器人和半导体领域。据此,Gartner制定出2019年中国信息和通信技术成熟度曲线,研究分析了20种技术的影响、采用模式和成熟度。

在谈到公有云范畴时,Gartner高级研究总监季新苏（Kevin Ji）在接受采访时表示,中国企业已经有开始采用公有云的趋势,而且有些机构已经用得很深入了,其中就包含对于性能、可靠性要求极高的金融行业。不过,季新苏指出,公有云虽然有很多优点,但“云迁移”代价很高。

在季新苏看来,“云迁移”可以分为Rehost、Refactor、Rearchitect、Rebuilt和Replace等多个层次。每个发展阶段对于业务迁移和公有云部署难度都是不同的。

在Rehost阶段,仅仅是改变了业务承载形态,不改变任何运维流程,可以简单的进行云上部署,这样做成本反而会增加；在Refactor阶段,从业务场景的角度,用流程再造的方式,来匹配公有云,最大的好处就是节约资源；在Rearchitect阶段,通过改造应用架构,在节约成本的同时,也无需自建数据库,授权的费用也大大降低；在Rebuilt阶段,全部应用都按照云原生的方式进行开发部署,获得最大程度的弹性伸缩能力；而Replace则已经不属于传统IT的范畴,是以服务的方式来进行SaaS购买。“除最后一个阶段,在前四个阶段的迁移中,可以感知的是迁移难度会越来越大,但好处也会越来越多。”季新苏表示。

季新苏表示,选择拥抱公有云已经没有疑问,但如何“上云”却需要考虑。季新苏认为,MSP（Managed Service Provider）在未来将会越来越重要。根据Gartner预测是2018年5%的企业上云会用MSP,但到了2023年,全球50%企业上公有云都会用MSP。

在他看来,MSP的出现并持续成长,是因为企业上云后将会面临和传统运维完全不同的挑战,MSP可以跨私有云、公有云做管理,帮助企业做好云运维,在“云迁移”方面提供咨询。目前中国厂商也开始慢慢在做。对于企业客户,他们需要MSP来补充自己上云和互联网公司上云之间的差距。

在谈到大型公有云服务提供厂商未来是否会走向节点下沉、能力下沉的方向？季新苏认为,这是必然的。“原来数据中心设计是最多上万个节点,现在有几百万个节点,必须到公有云去操作。当前, 数据分析 、 数据挖掘 ,在数据中心里面都可以搞定,但是IoT一旦发展起来,它的节点带来的数据会是海量的。企业会发现,与其把这些数据'拿下来'的代价太大,还不如'放在云上管理',成本代价更小。这样的话,企业会越来越多地用公有云做数据分析、数据挖掘。其实这在成熟市场已成趋势,但在中国市场还需要时间。”

云计算 市场的许多小规模提供商的云计算服务和产品在速度、成本、灵活性,甚至在本地部署和混合云选项方面都会对全球云计算行业巨头构成挑战。

云计算平台的规模一定很大,对吧?如果云计算的最佳功能是用户只需点击几秒钟并启动一台机器,那么必然需要建设和运营部署大量服务器的大量数据中心。

不过,“大”这个词是相对的。规模最大的云计算行业巨头AWS、Microsoft Azure、谷歌云可能会占据大部分市场份额,但它们并不能阻碍云计算市场其他提供商的发展。一些规模较小的云计算提供商正在开发利基市场,并采用其他的竞争方式,然而与云计算行业巨头相比,他们的服务器数量确实微不足道。

人们普遍发现,这些“微不足道”的云计算提供商也在全球范围内运营着数十个数据中心,而这些数据中心也拥有足够数量的服务器,只是没有云计算巨头那么多。

事实证明,对于开发人员来说,规模并不总是最具吸引力的选择。机器实例几乎是运行在普通操作系统的普通硬件,软件可以迁移以寻找更好的选择。云计算公司在用户界面、复杂功能、速度等方面展开了竞争,有时甚至在规模、价格等看似明显的优势方面的云计算巨头也面临一些竞争。

微服务架构的发展正在孕育更广泛的云计算市场。将工作负载分成N个不同部分的开发人员不需要将自己限制在一个云平台中。当连续的数据包流正在传输时,保持软件在同一数据中心运行是有意义的,但通常可能会将应用程序分解为许多松散链接的代码块,偶尔交换消息,并且不需要最快的响应速度。如果有充分的理由,后台处理和分析功能很容易转移到不同的云平台。如果企业在为系统创建体系结构时非常谨慎,甚至可以将每个微服务放在不同的云平台上。

所有这一切都意味着云计算之战并不局限于规模最大化。以下是十几个规模较小的云计算提供商,他们的云计算产品和服务也有自己独特的优势,它们都很吸引人,但并不是客户唯一的选择。当他们超越规模最大的竞争对手时,人们发现云计算市场是一个令人惊讶的巨大和多样化的市场。

1.Wasabi公司 Wasabi公司做了一件事：它将用户的数据存储在类似Amazon S3的存储桶中。为了得到用户的关注,该公司已将价格定得非常低。该公司声称其产品的成本中Amazon S3的存储桶的五分之一,速度却高达6倍。Wasabi公司针对那些需要从本地操作或其他云平台进行异地备份的客户。该公司只提供一个固定价格,不收取额外费用,如客户数据离开网络时。Wasabi公司不会像云计算巨头提供的存储解决方案那样快,但有很多存档工作不需要这样做。

2.Vultr公司 云计算提供商Vultr公司通过以每小时2.50美元的价格提供最低价格的实例,按小时计费。这台机器只配备512KB的内存,适用于静态Web服务器,但用户可以花费更多的费用购买更大的机器实例。

该公司已经扩展了其产品线,其中包括裸机服务器,这些服务器没有虚拟化层的阻碍。还有专门的服务器,可以减少与攻击者共享同一个服务器的威胁。Vultr公司在全球运营16个数据中心。其云平台的界面很灵活,但是提供的服务有限并且比较基础,可能提供的仅仅是命令行。如果用户希望服务器在引导时运行脚本,则可以使用一个很好的输入字段来键入脚本。但以每月2.50美元的价格计算,要求过高将是错误的。

3.UpCloud公司 UpCloud公司的亮点是提供持久硬盘存储服务,该公司称,它提供比SSD硬盘更快的性能。在启动和持续性能方面甚至可能快50%。用户必须测试其应用程序才能确定,因为速度将根据计算和数据获取的混合而变化。

UpCloud的许多其他部分也令人熟悉。UpCloud在全球运行API、一系列标准模板和数据中心,其中两个位于赫尔辛基的UpCloud公司总部附近。UpCloud提供公共云托管、私有选项和一些软件层来创建组合。软件定义的网络很快就会到来。

其基本实例提供1GB内存和25GB硬盘存储空间,起价为5美元,并以与竞争对手大致相同的方式向上扩展。UpCloud并不一定能提供更低的价格,但提供更快的磁盘访问。

4.Packet公司 Packet可能规模相对较小,但它提供功能齐全的专门服务器,它们以“裸机”运行客户的应用程序。这意味着客户的I/O和存储操作不会因无限的虚拟化层而陷入困境(至少在客户通过过度的容器化添加自己的虚拟化层之前,这是客户的责任)。

客户需要为采用Packet的机器支付更多费用,但其获得回报更多。c1.large.arm机器配备128GB的内存和32个核心处理器,其价格是每小时1美元,在一个月内累计超过672小时。Packet还采用一些配置较低的服务器,配备8 GB内存和4个核心处理器,每小时只需7美分。

其具备的一个很好的特性是现货定价市场,客户可以在那里出价购买硬件。一些需求放缓时的价格似乎比清单上的价格便宜50%以上。Packet在全球运营18个数据中心,还提供RESTful API,以及使用企业的配置、安全和管理软件的本地版本构建混合云的大量选项。

5.Linode公司 另一家提供小型灵活的Linux机器root访问权限的云计算提供商是Linode公司,其价格每月低至5美元。Linode公司支持全球9个数据中心的10个主要Linux发行版,其运营的第10个数据中心在印度孟买。

如果客户需要安装特定服务,Linode公司的用户社区将共享大量启动脚本,这些脚本将安装正确的软件并自定义配置。这些脚本涵盖了大多数主要应用程序,如WordPress、Plesk、代理服务器、OpenVPN和LAMP堆栈。客户还可以创建自己构建的脚本。

6.Hidora公司 如果客户使用一些标准模型(NoDE.JS、PHP、Java)部署Web应用程序,Hidora公司提供一个PaaS(平台即服务)来适应。该公司认为,其灵活的扩展以更好的价格提供了更好的性能。可以将负载平衡、备份和空闲出站带宽等服务整合到捆绑包中。

Hidora是如何扩展和更新旧的共享托管模型以支持现代微服务架构的一个很好的例子。如果客户想要获得root访问权限,Hidora公司会提供虚拟专用服务器,但客户也可以将Docker容器部署到其Kubernetes集群。 Hidora将其服务器部署在瑞士,并确保它们受到瑞士数据保护法的保护。

7.DigitalOcean公司 DigitalOcean之所以受到开发人员的欢迎,是因为它简化了虚拟机的启动、大小调整和拆除虚拟机的过程,DigitalOcean称之为“Droplets”。在取得一些成功之后,该公司最近扩展了PostgreSQL数据库的更多托管服务、数据桶和Kubernetes集群。Droplet按小时计费,但当月计费的小时数上限为672小时,即四周的小时数,因此每个月的价格都相同。该公司将其价格设置为5美元的倍数,使账单计算更加简单。DigitalOcean公司在全球8个城市拥有并运营12个数据中心。

8.Shared hosting公司 Shared hosting的云服务由共享Web服务器提供。客户在LAMP服务器上租借了一个帐户,上传了其HTML、JavaScript/HP,并按月支付费用,虽然不会给客户提供root权限,但有时会让客户使用Telnet。

许多专门提供这些服务的公司(IONOS、A2、BlueHost、HostGator、InMotion)已经逐渐扩展到云服务器业务,提供虚拟专用服务器和专用服务器。其计费通常按月计算,时间长达三年。

Shared hosting公司似乎对每隔几个小时启动和拆除机器以满足需求飙升的客户感兴趣。尽管如此,它们仍然是一个灵活的选项,可用于小型专用项目。

9.Antsle公司 Antsle公司可能是规模最小的云计算提供商。Antsle公司提供了一款无风扇服务器,可以放在桌面上,通过客户自己的“云托管”仪表板创建Gentoo Linux实例。这个服务器小而安静,提供云计算的大部分灵活性和功能。其CPU功率取决于客户购买的产品,客户可以通过控制物理安全性和保持一切可见性来运行工作负载,从而获得更大的工作量。

Antsle公司还正在为其支持其他硬件的软件版本进行封闭测试。或者客户也可以在裸机服务器Antsle主机中使用相同的界面和软件。

日前,在上海举行的 2019 WAIC 世界人工智能大会开幕式上,科技部公布了最新一批国家人工智能开放创新平台名单,包括以智能供应链为代表的京东、以基础软硬件为代表的华为、以智能家居领域为代表的小米等。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能产业的发展再次迎来政策 “ 红利期 ” 。
机器人 2 小时搞定员工 1 天工作量
在深圳福田区,黄女士来到小区里的快递柜前取快递,这次她不是在屏幕上输入取件码,而是看了看屏幕上方的摄像头,快递柜就自动识别并打开了柜门。黄女士说： “ 这个刷脸程序,我认为还是非常方便的。如果人们忘记带手机,就可以利用这个系统来进行刷脸,可以及时取到快递。 ”
近年来,数据在物流行业的价值正在变得越来越大,通过 “ 大数据人工智能 ” 优化物流运输效率早已不是新闻。在新零售时代, “ 线上线下一盘货,服务产品一体化 ” 将长期、全面地影响物流业发展。未来依托共享 IT （信息技术）平台,每一个人、每一辆车、每一个闲置的仓储库房,都有可能成为物流的共享环节,物流资源将像 云计算 一样,按需付费,碎片化的运力、仓储资源都有可能会参与到社会化物流环节中。
曾经, 10 个员工,每天工作 8 小时,能搬 10000-15000 件整箱商品。现在,无人仓的机器人, 2 个小时就可完成普通员工一天的工作量。这是新一代无人仓诠释的科技力量。以京东的 “ 亚洲一号 ” 为例, “ 亚洲一号 ” 通过在商品的立体化存储、拣选、包装、输送、分拣等环节大规模应用自动化设备、机器人、智能管理系统,来降低成本和提升效率。
无人机送货不再只是作为噱头的故事,而成为真实发生的行业变化,它们为物流行业注入了新力量。中国邮政、顺丰、京东等公司已经用上无人机技术,并不断研发新产品。
消费者享受好服务好体验
行业专家认为,此次建设智能供应链国家新一代人工智能开放创新平台的价值主要体现在：从上游看,可以提升产业资源配置能力、协同能力及服务支撑能力,帮助传统企业向智能化、数字化转型；从消费端看,意味着消费者可以便捷享受到 “ 好产品 ”“ 好价格 ”“ 好服务 ”“ 好体验 ” 甚至更加个性化的产品和服务,全方位满足现代消费者的所有需求。
在其他行业里,一般认为市场的竞争者越多,对消费者越有利。但特定的物流场景采用集中托运具有实质性好处。根据一项估计,欧盟物流业效率每提高 10% 到 30% ,就会为欧洲物流业节约 1000 亿 -3000 亿欧元成本。
目前很多物流公司也在尝试探索采用智能化合作模式进行运营,许多快递公司都和国家邮政公司以及一些小型本地快递公司在最后一公里的配送上建立合作关系。
华创证券交通运输行业首席分析师吴一凡分析： “ 我们观察重点工作中,包括启动第一批 15 个左右国家物流枢纽布局建设,这会促进现代物流业与制造业的深度融合,以枢纽作为抓手,聚集物流资源,提供高效服务,从而降低成本,提升区域企业的竞争力,也可以促进制造业集群化的发展。 ”
电商物流重点聚焦 “ 人机 CP”
在任何物流模式下,劳动力永远是关键因素,目前,从仓储到最后一公里的配送,所有的物流环节都可以实现自动化。智能物流的投入和建设逐渐改变着未来物流行业的人才需求结构,也为物流人的转型、成长提供了更大的发展空间。自 2016 年初至今,京东物流通过云梯计划培养物流精英。云梯计划因其极高的人才筛选门槛、魔鬼式的训练方式等特点,被称为 “ 物流界 MBA （工商管理硕士） ” 。
每一次新技术的诞生都会让人机关系进入一种新的平衡状态,人工智能时代也是这样。让机器人配合员工工作,不仅仅是体力、脑力上的增加,而是协助人类以另一种全新的方式去解决问题。 2019 年,新的 “ 人机 CP （ couple ,配对） ” 还将继续增加,关注核心科技,更关注和从业人员的搭配工作,各大电商物流企业仍然会进行重点聚焦。
在过去两年里,各种黑科技以最快的速度融入中国物流,但物流的本质从未改变,对消费者不断变换的需求和供应链效率的追逐依旧是每家物流企业把握的核心。科技带来的改变将不再局限于某个行业的某个场景,而是供应链整个链条的方方面面。

在今年的世界机器人大会上,各式各样的机器人大显身手,成为全场最耀眼的明星。

格力智能咖啡师机器人

机器人冲咖啡以往在科幻电影里常见。在世界机器人大会格力高端装备展位上,格力机器人化身“智能咖啡师”,这是一个6轴机器人,能完成咖啡制作、出餐,为现场观众送上专属的私人定制咖啡。

想不到,一家用空调给人带来凉爽的企业,也能用咖啡温暖生活。

达闼科技服务机器人

达闼科技设计的XR-1型机器人是一款由智能柔性执行器提供精准抓取能力的商用人形服务机器人。经由网络链接云端AI大脑平台,XR-1在各个关节安装了智能柔性执行器以及众多的2D、3D视觉感知模块和传感器,使其可以与人类及周边环境完成交互。

XR-1可在不同场景中利用任务驱动对话、视觉控制机器人操作等技术,作为礼宾、接待、商务指引、老年护理、促销或VIP服务人员,为各类客户提供服务。
神经外科手术机器人

华科精准（北京）医疗科技有限公司研发的神经外科手术机器人,具有病人痛苦小、适用年龄范围大、无植入死角、手术效率高等特点。颅脑血管三维可视化技术可有效规避颅内出血风险。

这款机器人是研发团队历经10余年的研究结晶,目前已与全国300多家医院合作,临床运用达5000多例。未来在癫痫、帕金森病、脑出血、颅内肿瘤等神经外科手术领域,手术机器人应用将越来越广泛。

德国智能飞鸟

德国费斯托公司研发的智能飞鸟,是一种高性能、超轻型飞行模型,总重量约450克,翼展2米。智能飞鸟的外形和轻量化碳纤维结构经过优化后,仅需拍打翅膀便可进行自主起飞、飞行、滑翔和降落。

智能飞鸟的躯干中安装了电池、马达、传动机构、曲轴机构以及控制和调节性电子元件,通过双向无线电通信传送电池电量、功耗和操作员的输入数据等工作参数,以便监控翅膀的位置和扭转。

智能机器狗绝影

在世界机器人大会场馆,四足仿生机器人“绝影”的表演赢得阵阵喝彩。“绝影”是杭州云深处科技有限公司的年轻科学家用2年时间自主研发的一款“机器狗”产品,它可以跑、跳、上斜坡和爬楼梯,还可以做“俯卧撑”。

搭载智能感知模块后,“绝影”可构建复杂环境的3D地图,实现自主导航和动态避障,同时具备语音对话、手势识别和人体跟踪等智能交互功能。目前,“绝影”系列产品主要用于科研开发、教育教学和科普展示,同时将为复杂、恶劣和危险环境的行业应用提供解决方案。

多用途机器人Anymal

集驱动、传动和电子技术于一体的四足多用途机器人Anymal,是中瑞福宁公司推出的一款高端产品。Anymal能在复杂的地形中灵活移动和操作,可完成爬行、走路、跑步、跳舞、跳跃等动作,也可携带各种任务所需的物品,适用于室内外场所安检巡视、自然或废墟中的搜救等任务。

安川首钢工业机器人

这是安川首钢的一套完整的智能化机器人弧焊生产线：大负载搬运机器人GP600就像长着若干长臂的“大怪兽”,灵活地抓取夹具与工件,为弧焊工作站上下料。在弧焊机器人焊接同时,搬运机器人完成上下料工作。搬运机器人还配合完成工件尺寸在线检测、焊缝质量在线检测等多种工艺过程,并实现工件在各工位之间的自动转运。该生产线布局可提高焊接节奏,并适应多种类工件焊接工艺需求。

中信重工特种机器人

这是中信集团下属的中信重工开诚智能装备有限公司研发的消防灭火侦察机器人。该机器人主要由机器人本体、大流量水炮、防爆红外双视云台、手持遥控终端组成,主要应用于公（铁）路隧道、地铁车站与隧道、地下设施与货场、大跨度和大空间场所、石化油库与炼制厂、大面积毒气与烟雾事故等人员不易接近的危险火灾目标的侦察和扑救。

8日下午15:52,中国电信5G+无人机抢险队达到内江,并立即赶赴灾区助力政府科学施救。17:05,中国电信5G无人机升空,在现场配合开展灾情查勘,为政府科学救灾提供支撑保障。


中国电信抢险队员在现场调测无人机,助力政府科学施救


中国电信5G无人机准备升空

中国电信5G无人机在现场查勘灾情

9月8日6时42分,四川内江市威远县发生5.4级地震,震源深度10千米。据内江市应急管理局通报：截至8日14时50分,地震共造成1人死亡、53人受伤,受灾乡镇49个。内江市整体网络运行平稳,传输、数据、动力设备和网络监控正常。地震造成资中县陈家镇和宋家镇通信中断,于9：03分恢复,威远县有3个C网基站因地震退服,目前已经恢复2个。因地震灾害导致通信杆路受损累计4杆程公里,资中城南、陈家、双河机房等通信机房受损较为严重。

灾害发生后,中国电信四川公司迅即启动应急预案,第一时间抢险救灾保通信工作进行了安排部署,内江分公司抢险人员、物资在1小时内到位。

中国电信四川机动通信局抢险队员在现场保障通信,通过卫星开通应急小车4G基站

中国电信四川机动通信局首批抢险队2名技术人员,随1辆5G车、1辆小型基站应急车,携带2台卫星电话,抵达震中内江市全安镇。在全安镇中心小学安置点,抢险队员迅速通过卫星开通应急小车4G基站,全力为灾区抢险指挥和普通民众提供通信保障。


中国电信在安置点开通平安电话服务点

在做好通信保障的同时,中国电信内江分公司在受灾最严重的全安镇、龙会镇政府搭建的安置点,开通了中国电信报平安电话服务点,为现场抢险队伍、安置点居民、媒体记者提供休息、饮水,光纤宽带网络、无线WiFi、手机充电、电话报平安等服务。

中

中国电信应急通信车在现场保障通信

截至8日16：30点,中国电信四川公司已出动5G应急卫星车1台,应急无人机2台、抢险车辆25台、抢险保障人员近200人、油机12台、卫星电话2部赶赴一线抢险救灾保通信,并对重点受灾区域资中、威远、市中区进行现场巡检,确保通信畅通。目前,通信保障工作仍然在持续开展中。

近日,华为心声社区发布了任正非接受BBC故事工场纪录片采访的纪要。

在采访中,任正非表示,今天美国在通信产业失败,不要归罪于华为的崛起,是美国自己走错了路。任正非指出,第一、90年代,世界无线通信崛起时,美国是世界最伟大的科技强国,它强制性推行CDMA和WiMAX,就像今天美国在全世界动员大家不要用华为5G一样,到处动员其他国家用CDMA和WiMAX。世界潮流3GPP是正确道路,美国自己走错了路,导致美国通信产业没落了。

第二,在CPU问题上,美国X86领导世界,它有很大的机会窗,它应该更加开放合作,我们可以把我们的人工智能加进去,帮助它去占领更多的数据中心。但是没想到世界出了另外几个CPU的群体。华为今天正式发布鲲鹏CPU生态体系,这样美国被迫要有竞争。


图自华为心声社区

任正非讲到,美国的实体清单对华为公司的业务运营基本没有影响。“因为非常尖端的设备（比如5G）我们完全可以不依赖美国,美国在5G领域还是比较落后的。从芯片到系统,我们完全可以自己担负起来。在网络联接设备上,包括传送、接入网、核心网,我们长期处在世界领先地位,而且基本上不会依靠美国。”

“在终端方面,我们会有一些生态问题,自己还没有完全跟上来,会有一些影响,但是不会非常大,不会构成严重的死亡威胁。”

此外,任正非还分享了关于5G与人工智能的一些看法,他认为5G本身是一个工具,就像螺丝刀一样,本身不会产生价值,但是螺丝刀去给汽车拧好螺丝,就可以造出汽车,所以,5G本身的价值是支持人工智能的发展。

“5G只是‘小儿科’产品,美国太忽略它,可能是它决策上的缺点。我认为,整个社会未来最大的机会窗是人工智能。”

对于中国人工智能的发展,任正非表示,中国也有超算中心、超大容量存储,如果中国大规模使用5G和光的系统作为联接,中国有可能在人工智能又走到前面。

任正非又提及,华为现阶段的目标是：等全部5G化以后,信息的价格就会降下来,这样让农村的孩子、贫穷的孩子都有条件在网上看见这个世界,可以提高他们的素质,他们将来为人类创造财富的能力就会增强。

以下为华为心声社区发布的任正非接受采访全文：

1、BBC“故事工场”纪录片制作人Nicola Eliot：BBC今天录这个节目不仅仅要了解华为在目前处于怎样的境地,同时希望了解华为是一家什么样的公司,怎么一步步发展起来的,成功的原因有哪些。所以,我们会把历史不断往前推。第一个问题,您作为工程师,当年参与建设了辽阳化纤厂,当时的工作条件怎么样,给您带来了哪些经历？

任正非：辽阳化纤厂是中国当时确定的一个重点建设项目,从法国德布尼斯。斯贝西姆公司引进从油头到化尾的成套化纤设备。当时中国经济比较困难,政府希望每个中国人都能穿上一套化纤衣服而引进了这套设备,中央领导非常重视。

当时中国地方工程队伍都不愿意去这样艰苦的地区承担工程项目,中央只好调军队去做这个工程项目。军队进入这个地方时,主要是很欠缺技术上的人才,我们这些刚刚离开学校没有多久的人就成了人才,好赖比不懂的人懂一点。

当时生活条件非常艰苦。一是,东北缺少吃的,全年都是杂交高粱米,那时冬天半年都吃腌的大白菜和萝卜,主要问题是没有肉,很少一点点油,老百姓每个月只有三两油,我们是一斤,条件很艰苦。二是,几万部队突然进入荒山野岭,没有房子住,所以要搭一些简易的房子。那时候不像现在搭简易房子这么容易,那时很难,冬天地基没有做很好,房子沉降开裂,冷风可以进去。

生活很艰苦,但是我们担负的工程非常先进,自动化程度很高。

2、Nicola Eliot：您研制成功空气压力天平,这个发明所需的知识,是你在辽阳时通过读书获得的,还是从其他地方获取的？

任正非：这种设备法国是有的,我们有专家在法国看见过,他给我描述了这个仪器大概是什么样子。于是我先从数学来推导整个仪器结构,包括一些偏微分方程。我曾去请教过东北大学的李诗久教授,请教我的数学推导是否正确,有没有可能成功。这位数学教授给予了肯定,认为能成功。

我回来再继续设计整个系统。这个仪器最主要是为了检验法国进口的仪器仪表用,当时中国不具有这样的检验仪器,所以做了这个设备。

这个设备成功时,中国刚刚粉碎四人帮,开始重视科学、技术和生产实践。我个人认为,我的发明只是一个小发明,谈不上多么重大,但是因为当时没有别的人发明,国家就把我那时的小发明捧成了大发明,给了大英雄的荣誉称号。

3、Nicola Eliot：是否您在辽阳的经历促使您在44岁时创立了华为？

任正非：44岁创建华为的时候,我是没有任何经验的,是盲目下水的。我们离开军队以后,走入市场经济,非常不适应。我们和西方退役军人走入市场经济还有很大区别。因为西方军队虽然不完全是市场经济化,但社会是市场经济化,他们耳濡目染都会知道什么叫“市场经济”,因此他们从军队退役到企业去工作有一定的适应性。

我们完全是不适应的,因为我们是从计划经济出来的,军队一分钱都不能赚,都是老老实实的。我们就不明白,为什么到市场经济后,十块钱买来的货物,要卖十二块钱？肯定是骗人家的。当然,那时我们不知道有运作费用、财务成本、税费等,不懂这些,所以到地方来非常不适应。甚至连什么是超市这个名词都不懂。

如果说创业之前有什么经验,那就是年龄,总比年轻二十多岁的孩子经历的风浪多一些。

4、Nicola Eliot：因为创业存在这么大的风险,您又没有相关知识,为什么还是决定创立了华为？

任正非：其实我们已经是无路可走,由于我那时工作做得不好,别人不要我了。深圳科技局说,你原来是搞科研的,现在可以来搞科技企业。我们自以为搞一点技术还可能,所以走上这一条路。今天看来,当时是太无知了,因为无知才走上了这条路,然后就没有退路,退回去只能靠劳动力再发展,因为任何资本都没有了,我转业的费用全部用光了。

5、Nicola Eliot：有一些报道说,您在军队里待过。对此,您有什么要说的吗？

任正非：70年来,中国退伍的军人有5000多万,退伍军人都要再就业,我是其中的一个。美国所有退役军人也要再就业,这是一样的。离开军队以后,我与军队没有任何关系,因为我们从事的是民用业务。外界这种推测没有什么道理。

6、Nicola Eliot：您刚才提到在创立华为时的资本问题,如果创业失败,就没有任何资本,只能从零开始。当时用了多少钱创立华为？

任正非：华为创业注册资本是21000元人民币,当时我们家的转业费只有3000多元人民币,所以我找了几个人集资。后来公司发展到小有规模时,他们要退股,要分公司很多钱,他们通过法律诉讼手段获得很大赔偿。他们都退出去了,公司就变成我一个人的公司,我就开始把股份逐步分给员工了。当时退股的法庭判决都在公司有记录存档,你们可以去看看这些记录。这里没有国家一分钱,就是几个人凑的钱,我自己不可能有21000元这么多钱来创业。

7、Nicola Eliot：当年在中国市场转售交换机的企业有几百家,但是绝大多数没有生存下来,华为凭什么能够通过转售香港公司的交换机而生存下来？秘诀在哪里？

任正非：第一,我们从一开始就确立了“以客户为中心”,宁可员工多吃一点苦,一定要维护客户利益,这样客户基本上能接受我们。那时可能还不止几百家公司,能够生存是因为中国庞大的市场实在太供不应求了,就连落后的东西都会有人购买。

那时我们去代理销售香港鸿年的交换机,当时它在模拟电子技术中还算比较好的产品,我们自己也比较努力,积累了原始资本。然后,我们并没有消费到自己身上,而是用于再投入,再建立服务体系,改善客户利益。

2000年,我没有自己的房子住,当时租了一个三十多平方米的房子生活。想象一下,十几年前我还没有房子住,福布斯还说我是大富翁,不能理解。

我父母亲都没有得到很好照顾,父亲在街上买了过期饮料喝,导致拉肚子而去世。福布斯说我很有钱,母亲问钱从哪儿来的,她很担忧,在菜市场往家走的时候被汽车撞死了。处在那种历史阶段,我们把所有原始积累都投入到未来的发展中,从这点来说和别的公司不一样,别的公司赚了钱就去消费了或投资其他领域了。

第二,我们对供应商很诚信,卖的钱及时还给这些供应商,供应商相信我们,有时候就会把货优先给我们,这样解决了没有资金、先买进再卖出的问题,使华为在发展中扩大了一些可能性,在这方面,香港的鸿年公司对我们的成长是功不可没的。

8、Nicola Eliot：后来华为开始自主研发技术,自主研发蕴藏着很大风险,为什么华为会决定去承担这么大的风险？

任正非：在我人生受到挫折的时候,就是我在深圳国营企业工作时被坏人骗走了钱,因为打官司请不起律师,我自学了很多法律书籍,包括欧美法律、大陆法律,就准备自己做律师去打官司。这段经历我明白了两个道理,市场经济一边是货物、一边是客户,两边要交易,中间就是法律。

我知道永远不可能掌握客户,只能掌握货物,怎么办？我们要研发。另外,我们最早代理的交换机是BH01,珠海一个小公司的产品,它看我们卖得好,就不给我们供货了,就像现在美国的实体清单一样。

后来有人给我们介绍,我们转向卖香港鸿年公司的HAX机,卖得很好的时候,它们也不供货了,逼着我们自己做通信产品。我们就在这样的主观条件、客观条件下,走上了自主研发的道路。

在华为公司经营有起色后,我也帮原来工作的公司偿还了一部分债务。

Nicola Eliot：如果当时自主研发没有研制成功,潜在风险在哪里？会带来怎样的后果？

任正非：因为那时我们无路可走,根本没有想过“研制不成功会怎么样”,还是相信我们会研制成功。那时是模拟通信设备,并不是很复杂,所以我们还是有信心的。第一阶段是从宾馆酒店用的40门交换机开始,40门成功以后,我们就有信心研制100门交换机,后来是200门。应该说,我们是一步步往高处走,并非一次就做出大产品。

9、Nicola Eliot：最开始华为转售别的公司的交换机,后来开始自主研发交换机产品。请问华为自主研发交换机产品的知识是从哪里来的？

任正非：当时我们所有人的知识都是读一本南京邮电学院的教科书,是陈锡生教授写的。大家读教科书来做交换机。

10、Nicola Eliot：那时候中国的电信市场是由西方公司的产品所主导,华为是如何突破当时市场格局的？

任正非：那时我们根本不具有与西方公司竞争的可能性,最主要还是从给招待所、小酒店使用的小交换机开始起步,而且是模拟交换机,逐渐做大,积累很多年以后,才开始能做数字式交换机。

11、Nicola Eliot：当时,由于华为没有选择投资CDMA技术,失去了很多机会。CDMA技术后来成为中国市场的主流技术之一。如果现在回头来选择,华为会作出不同的选择吗？你们会投资CDMA吗？

任正非：这是一段历史。从2000年开始,中国在无线通信标准（CDMA、GSM……）的选择上,都是处在矛盾之中。由于当时国家不给中国电信发无线牌照,他们就把在日本淘汰的PHS技术,在中国做成了小灵通。我们当时判断小灵通可能会赚很多钱,但是没有前景,就没有做。CDMA我们做了,但是没有做IS-95这个落后体系,我们做的是1X。但是中国市场招标只要IS-95,不要1X,所以我们落选了,没有获得中国市场的选择。这两个对我们来说是挫折。

从2000年到2008年国家决定上3G,这八年期间,我们决定无线的路线时,我个人精神很痛苦,几近崩溃。

因为我坚定不移走3GPP、GSM、UMTS道路,不走那两条路。我不怕来自外面的压力,外面怎么压我,我都不怕,还是坚定走下去。我害怕来自内部的压力,内部不断有高层写信、写报告给我,“你这个决策错了,会葬送华为公司的”。

那八年,我是度日如年,这个决策没有其他人承担责任,必须要我自己承担选择的责任。那八年看到别人赚大钱,我们不能赚钱,看到我们自己比别人困难多,外面大量文章都是讽刺挖苦我们的,万一我真的错了怎么办。八年以后,中国终于发放3G牌照,一下子把我们的能量释放出来了。当时,并没有觉得我们胜了,只是压力减轻了,我们的设备可以用了。

当时我们在中国市场没有机会时,就把大量精力投到海外,开始海外市场的很多年,都见不到客户,更不要说合同了,挣不到钱。那时正是中国假羽绒衫。。。。。。假货卖到俄罗斯去的时候,俄罗斯邮电部长说了一句话“中国有什么高科技？除了假货,什么都没有”。我们背负着自己的产品,还要和中国卖假货的人混在一起,让客户认同我们,这个时期很难。

但是如果不打开海外市场,我们在中国又没有市场机会,就会面临更加困难的情况。当时我个人长年累月在非洲、拉丁美洲出差,家庭往来和联系非常少。

对这段历史我很懊悔,因为小孩正在成长时期,希望爸爸带着玩游戏、躲猫猫,我没有做。我好不容易从海外回来,累得喘不过气来,就躺在床上睡觉。所以,我与小孩没有好好交流,但这是为了生存,为了活下来。

2000年左右,海外才开始有人买我们一点点设备,给我们一点点合同,才有机会体现华为的服务精神,慢慢客户就接受我们了。那时我们谈不上“优良”两个字,我们还达不到和西方公司一起竞争的水平。非洲为什么能接受我们？因为战争,西方公司全跑光了,非洲要设备,我们就可以卖给非洲。还因为瘟疫、极端环境。。。。。。,我们能卖一些产品,积累了一些海外的成功经验。

今天我们提拔干部,都是要求在非洲等海外艰苦地区工作过,用的是美国军队对军官的考核标准,“上过战场、开过枪、受过伤”来确定干部有没有被提拔的资格,海外成功经验必须是一个指标。否则海外的人艰苦奋斗回来,都让在“花前月下”的高素质干部把官职夺走了,这样的价值评价体系不行。

这种循环虽然不一定最好地使用了优秀人才,但是构建了第一批坚强的队伍。所以,今天我们的队伍很坚强,美国这么强的打击,我们公司不仅不垮,还士气高涨。

失去中国市场机会的这段时间,我们走向海外,但是回来以后,中国又走向新的发展阶段,我们又具备了从海外调一些优秀将领回来“杀回马枪”的机会,又在中国重新获得成功。

12、Nicola Eliot：我们之前看过报道,1998年的时候,华为几乎把全年利润的一半拿出来聘请西方咨询公司。当时主要向这些公司寻求哪方面的建议？为什么向西方学习获取这些建议,对华为来说这么重要？

任正非：最早创业的时候其实就是我一个人,然后不断进来一些人,根本就没有规则。比如我说“你涨多少工资”,就定了,当然会有利于一些人,也会伤害一些人。随着公司规模越来越大,需要起草非常多的文件来规范公司,但我没有起草文件的能力,我个人在军队从事技术工作,没有从事过管理工作。但是我们必须要前进,所以还是起草了很多文件,但觉得这些文件不规范,不利于华为成长为大公司。

那时我们认为华为应该可以成为大公司,所以请了IBM、埃森哲。。。。。。几十个顾问公司来给我们做顾问。顾问费每个小时是680美元,那时我们员工的工资每月只有5000多元,相当于顾问一个小时的工资。但是为了明天,我们必须要向人家学习,要承认人家的价值。

我们派了很多人学习,当时学习的人中也有不好好学习的,有些投机分子以为学了就可以怎么样,看到别人在市场上升官,做了一半就走了。所以,有很多东西没有完全做到底,这是一个缺憾。

但是有一个项目学到底了。IBM对于我们的财务和审计进行咨询时,当时孟晚舟还是一个“小萝卜头”,她做了项目经理,二十多年和IBM等顾问接触下来,把财务做得很好,而且超越顾问的指引,管理水平、标准更高了。

现在华为的财务质量水平应该比很多西方公司高得多。现在有一些大顾问公司和我们说“不要一分钱来做顾问行不行”,我们拒绝了,因为我们还要给他们讲课,还费劲。

我们自始至终向西方公司学习,在学习过程中不断进行优化。今天美国打击我们的时候,大家看到华为公司好像没有什么变化,为什么？因为大量系统已经接受了这个体系,能够自己理解,自己融汇。大量向西方学习,从今天看来是正确的。

13、Nicola Eliot：您刚才提到华为在海外市场的发展策略,首先从相对欠发达的区域（比如非洲、印度）开始发展业务。取得成功之后,为什么在2003年您会考虑把华为卖给摩托罗拉呢？

任正非：因为我们自己预判,按照当时发展的状况,我们会达到世界先进水平,迟早会和美国对抗,那时美国一定会打击我们。希望卖给摩托罗拉,就是为了戴上一顶美国的“牛仔帽”,公司还是几万中国人在干,也是体现中国人的胜利。

资本是美国公司,劳动是中国人,这样有利于在国际市场上扩展。在这样的情况下卖给摩托罗拉,当时谈好的价格是100亿美元,已经签了所有合同。

当时有两个打算,第一,我们有一部分人想将来去做拖拉机,当时中国拖拉机厂正处于崩溃的时候,我们想把洛阳等所有拖拉机厂买下来,当时中国的拖拉机1000美元一台,但是有问题,总漏油、发动机不耐高温。我们用向IBM学习的IPD方法就可以解决这个问题,然后把拖拉机价格提到2000美元。我们不可能颠覆汽车产业,但可以创造世界上最大的拖拉机王国。

第二,绝大多数人继续走通信道路,戴着摩托罗拉的“帽子”,可以打遍全世界。都是光荣的。但是,这件事情可惜没有成功。

我们预测“迟早和美国交锋”是正确的,现在交锋了,实体清单禁止我们,什么东西都不卖给我们,甚至墨西哥的麦当劳都不卖给我们,很极端。

我们自己美国公司的东西也不能用,我们员工也不能与我们美国公司的员工讲话,否则就是违反美国实体清单。这种极端情况,我们当年判断会出现,现在真出现了,我们有预防,所以没有什么恐慌感,能应对过去。

14、Nicola Eliot：华为在拓展欧洲市场的初期,尽管市场拓展面临困难,但最后通过极低的成本突破了欧洲市场。有些人说华为的成本和价格这么低,一定是因为获得了中国政府的支持？这点您能不能大概讲一讲。

任正非：社会理解完全是错误的。我们不仅价格卖得不低,而且是卖得高,我们可以把十年或二十年的财务报表的电子件发给你们,你们看看我们的财务报表,我们是赚钱很多的。不然,怎么会累积起这么大的公司。

在欧洲市场的突破得益于SingleRAN,这个产品的做法来自于一个数学家,他当时只有二十多岁,他把2G和3G的算法打通了,然后2G和3G可以合成一个设备,体积至少降一倍,重量降一倍,成本下降一倍。欧洲最大问题是没有铁塔去安装太重的设备,欧洲旧房子很多,只能在房顶上安装,设备一定要轻。

我们发明SingleRAN以后,分布式基站一下子获得了欧洲的欢迎,欧洲就购买我们的产品。成本不会按数学方式下降一半,也至少下降30-40%,盈利很好,我们员工的工资待遇远高于西方公司,否则不会有这么多数学家、科学家。。。。。。优秀人才到我们公司来。所以,华为在无线领域领先全世界,突破点是一个数学算法,算法是一个俄罗斯小青年突破的,现在他是华为公司的Fellow。

他突破以后,我们在上海试验,认为是可行的,就利用这个算法把很多东西分解了。

为什么这个算法让我们公司如此厉害呢？当时3G设备和4G设备有三种制式：CDMA、UMTS和中国的TD-SCDMA,用这种算法,我们只生产一种设备,可以适应三种制式,这样我们的生产成本大幅度下降。接下来垂直系统是多频,为什么多频？运营商存在七、八十年了,一段时间分一个无线频率,大多数运营商都有十几段频率,就需要十几根天线对应,才能把所有无线信号接收。

因为我们有这个算法,就把多频打通了,一根天线完成所有频率接收。你们可以去参观天线,我们的天线超级先进。十几根天线变成一根天线的时候,成本下降多少？利润赚得太多。这个算法使我们的基站适应了多模多频,高质量、低成本。

财务报表不能太好,太好了也是不利的。只有加大研发战略投入,才能消耗利润,每年至少投入150-200亿美元,包括加强对大学的支持。这样我们就能把钱投资到未来,并不是把钱都分给员工,让员工变得胖胖的,然后都不干活；也不是分给股东,大家懒懒的。

我每次都讲“苹果是我们的老师”,苹果永远卖高价,才能让低价的公司生存下来。如果我们卖低价,世界上就没有别的“草”能生存,所以我们不是靠卖低价成功而获得了欧洲市场,而是靠技术创新和科技创新获得的。

15、Nicola Eliot：现在大家对于华为在研发上面的强力投入都很了解,华为在海外的研发中心也有布局,比如说印度。华为在中国之外的整体研发布局策略是什么？

任正非：哪个地方有人才,我们就在哪个地方建立研发中心,让他们在自己家门口就可以参加华为工作,而不是希望他们都到中国来。

16、Nicola Eliot：2011-2012年前后,华为在整个业务上做了比较大的调整,业务范围发生了变化。华为核心业务是人与人的联接,但是联接的设备是普通消费者看不到的。从2011、2012年开始,构建面向消费者的品牌,为什么要做这样的业务调整？

任正非：最主要是为了管理简单化,不太相关的业务就不要在一起,否则它们横向联系就会变得很麻烦。因此,我们把业务切成一棵棵的“树”,“树”在土壤里的“根”还是连接在一起的,比如财务系统、人力资源系统、考核系统,但是

“树” 和“树” 之间的业务不相关,管理简单化了。

17、Nicola Eliot：华为近期面临很多来自美国的压力,美国说华为是安全威胁,您能否谈一谈华为对于安全的看法？

任正非：我认为,网络安全将会是人类社会中越来越重要的问题。因为过去通信是硬联接,外面攻不进来,就没有安全问题；当通信网络发展到IP体系以后,IP的攻击口增多；现在走向云化以后,云一开,到处都是口,攻击就更厉害了。

欧洲建立了GDPR标准、网络安全标准的做法是非常正确的,任何一个公司都为了维护网络安全和用户隐私保护而奋斗。但这件事情往前走非常困难,毕竟是新生事物。比如建一个堤坝,还没有建起来,洪水就漫过去了。怎么在信息快速增长的情况下建立一种网络安全和隐私保护系统,对设备厂家、运营商、整个社会都是一个挑战。

18、Nicola Eliot：您能否分享一下,来自于美国的压力对华为现在的业务运营有怎样影响？

任正非：美国的实体清单对华为公司的业务运营基本没有影响。因为非常尖端的设备（比如5G）我们完全可以不依赖美国,美国在5G领域还是比较落后的。从芯片到系统,我们完全可以自己担负起来。在网络联接设备上,包括传送、接入网、核心网,我们长期处在世界领先地位,而且基本上不会依靠美国。在终端方面,我们会有一些生态问题,自己还没有完全跟上来,会有一些影响,但是不会非常大,不会构成严重的死亡威胁。

19、Nicola Eliot：具体谈到Google的情况,Google现在还没有让华为继续使用安卓平台,能否介绍一下华为新操作系统的最新进展情况？

任正非：以前已经介绍过,鸿蒙操作系统的特点是低时延,低时延主要是用于工业控制、自动控制、自动驾驶、车联网等系统,可能这个系统率先用于手表、8K智能电视、工业控制使用。

大家知道,5G实际上是一个“小儿科”的产品,5G是人工智能的支撑系统,因为它有低时延的优点。而且5G的上行带宽非常宽,适合企业把数据送上云去。4G以下是人与人之间在通信,现在5G还可以完成物与物、企业与企业之间的通信,包括控制,大量适用于这个体系。我们现在还没有考虑鸿蒙系统怎么能转移到手机上来,即使要转过来,也是需要几年时间建立合理生态,短时间做不到,还需要一个过程。

今天美国在通信产业失败,不要归罪于华为的崛起,是美国自己走错了路。90年代,世界无线通信崛起时,美国是世界最伟大的科技强国,它强制性推行CDMA和WiMAX,就像今天美国在全世界动员大家不要用华为5G一样,到处动员其他国家用CDMA和WiMAX。世界潮流3GPP是正确道路,美国自己走错了路,导致美国通信产业没落了。第二,在CPU问题上,美国X86领导世界,它有很大的机会窗,它应该更加开放合作,我们可以把我们的人工智能加进去,帮助它去占领更多的数据中心。但是没想到世界出了另外几个CPU的群体。华为今天正式发布鲲鹏CPU生态体系,这样美国被迫要有竞争。

5G时代是建立超速联接,未来人工智能还是冯·诺依曼的计算机架构：超级计算机、超大规模存储、超速联接。美国有超级计算机,也有超大规模存储,本来美国可以把人工智能做到世界领先,但是如果它没有超速联接,它在人工智能上就会落后一步。5G只是一方面,光纤也是一方面。

中国也有超算中心、超大容量存储,如果中国大规模使用5G和光的系统作为联接,中国有可能在人工智能又走到前面。所以,5G只是“小儿科”产品,美国太忽略它,可能是它决策上的缺点。我认为,整个社会未来最大的机会窗是人工智能。

20、Nicola Eliot：在公司被列入美国实体清单后,您是如何跟员工沟通克服困难的总体战略的？您对他们是怎么说的？

任正非：我们就说,有一架“烂飞机”被美国打得千疮百孔,我们每个人都要努力去补“洞”。因此员工都知道,每个人的责任就是把“洞”补好,就可以生存下来。

21、Nicola Eliot：听说华为在珠峰上建了基站,您本人亲自去过海拔5,200米的珠峰大本营。为什么华为要在这么危险的地区、没有人愿意去的地区建设网络呢？

任正非：客户有这样的要求,我们就要履行对客户要求的承诺。中国在6500米高峰建立基站的目的,是为了北京奥运会要实况转播登峰的过程,必须要有宽带的基站,我们就在6500米建了基站。尼泊尔同样,也要在这个地方建立基站。中国有一个墨脱县,解放几十年了都没有通信,国家也专门投了卫星通信,都不能成功,因为这个县不断有地震、滑坡,路刚修好,马上就震断了,非常困难。当时我们用一种很落后的设备CDMA

450,装设备过程中,一个基站是由200多名民工,包括华为员工,背着成套设备爬过四座雪山,有四个晚上住在雪地里,才到墨脱县装了第一个小基站,让墨脱县人民能打电话了。这么点大的东西,能赚钱吗？赚不到钱。

公司的价值体系理想是要为人类服务,不只为金钱服务,这与华尔街有一些区别。第二,我们不为员工服务,这与欧洲也有区别。欧洲挣到钱都分给大家,大家很幸福,都在街上喝咖啡,国家就没有强大的发展力量。我们赚了钱,不给股东,也不给员工,而是给客户,一方面是投向未来的科学研究,一方面是为客户服务的精神落实到底。

我们在非洲的销售总量达不到广东的一半,但是非洲员工收入是广东员工的三倍,销售没有多少,花钱还很多,怎么赚钱呢？但是我们要鼓励人上前线,一是,不去艰苦地方工作,将来不能提拔你；二是,给你多发一些钱。这样体现了为全人类服务的价值观。

大家今天也看到,美国这种强制对运营商的打压比对我们的打压更厉害,但是运营商还在买我们的设备,这就是客户对我们的信任。包括英国议会在特蕾莎时代通过“核心网不买华为,其他设备都要开放购买”,对我们已经是很大的支持。现在英国议会和情报与安全委员会在讨论“如果不买华为公司的核心技术,英国应该会落后的”,又进一步。美国这么打压的情况下,英国和美国这么好的盟友关系,还要买华为的设备,说明这些年我们真心对客户,已经产生了价值回报。

22、Nicola Eliot：华为和英国的合作关系可以往前追溯很多年,最早是英国电信、沃达丰等对华为进行供应商认证。您能否多讲讲华为和英国的关系？

任正非：我们对英国政府很信任,因为英国是一个法治国家,在处理很多决策问题上是很冷静的。虽然我们在英国也受到过很多批评,但我们始终认为,英国的批评是爱护我们的。任何一个公司做出任何一个设备,都不可能天衣无缝。错误在大家共同发现中改正,我们努力去改正这些问题。

因此,我们还是做出了对英国战略投资的支持。首先,我们支持ARM。

一、二十年前我与欧盟会谈时,欧盟认为欧洲的信息产业是落后的,机会让美国都抢走了。我说,我们还是可以共同努力的。在十几年前,我们支持了ARM,ARM发展到今天,卖了320亿美元,有钱以后更加大发展,欧洲就有了CPU,这是我们在欧洲做出的贡献。

第二,我们在英国买了500多英亩土地,准备建光芯片工厂,将来会出口到全世界。这是因为我们对英国信任,而且英国的科技人员的数量非常庞大。我们在光领域也有突破,现在我们能做800G光芯片,全世界都做不到,美国还很遥远。这也是我们对欧洲做出的贡献。

第三,微波,我们也是领先全世界的,微波工厂准备设在意大利。

因此,华为在欧洲不断做出贡献,以后在欧洲的贡献还会更大一些,因为我们会战略性地把欧洲作为第二本土来投资。我讲的欧洲,包含英国在内,目前在这些国家投资量很大。

23、Nicola Eliot：刚才您提到“5G时代,联接无处不在”,您能否和我们分享一下,真正到5G时代会发生什么？到时这个世界会是什么样的？

任正非：5G本身是一个工具。就像螺丝刀一样,本身不会产生价值,但是螺丝刀去给汽车拧好螺丝,就可以造出汽车。所以,5G本身的价值是支持人工智能的发展。

人工智能是英国科学家图灵在40年代提出的。40年代中期,图灵用这个方法发现了德国的电报密码,英国就完全知晓德国的行动,但是它不能把发现密码这个事情透露出去,所以德国战机轰炸英国工厂、工业基地的时候,丘吉尔是忍耐的,宁可让它炸掉,也不能拦截这些飞机,否则掩盖不了诺曼底登陆。

图灵在40年代就提出了人工智能,接着这个世界又多次提到人工智能,为什么直到今天,人工智能才提到桌面上来呢？人工智能需要超级计算、超大容量的数据存储和超速联接的支撑,才能实现。现在这个时代已经出现了,5G本身不会产生多大突变,只是支撑人工智能在人类社会出现。

人工智能应该从正面来看,它会给社会创造更多财富。比如一个拖拉机可以24小时耕地,不需要人管它,粮食就可以种多一点；对于一些困难地区,人不想去,人工智能拖拉机可以去耕地。

24、Nicola Eliot：华为的愿景怎样的？在华为眼中,五到十年之后的世界是怎么样的？

任正非：我不仅不能预测五至十年,连三年都看不清楚,因为这个世界的发展速度实在太快了。前些年我们打电话还很困难,突然一下,乔布斯的苹果手机,推动了移动互联网的产生。

前些年我们怎么会知道有移动互联网？所以,我们也不可能预测三、五年以后的事情,只是像“眼镜蛇”一样摆动,看到世界变化,不断跟随变得快一点,就不会被时代甩掉。

Nicola Eliot：把时间缩短一点,考虑到华为现在在做的工作,近期华为想要达成什么样的目标？

任正非：华为主要使人类网络变得速度更快、时延更低,让人们能够享受到信息服务的价值。因为5G的带宽是4G的将近10-100倍,体积比4G小了70%,从每个比特来看,能耗降低到只有1/10。

5G时代人们享受到的信息服务是更宽、更快、更好、价格更便宜。当然,今天还不行,等全部5G化以后,信息的价格就会降下来,这样让农村的孩子、贫穷的孩子都有条件在网上看见这个世界,可以提高他们的素质,他们将来为人类创造财富的能力就会增强。

25、Nicola Eliot：谈到儿童,刚好昨天您同事给了我几张您和您家人的照片,令人惊叹。我从小在英国长大,完全不了解当时在中国成长起来是什么样的感觉？能否讲一下那个年代您在中国成长的经历？

任正非：我在很小的乡镇长大,这个乡镇很贫穷。我们家庭算条件好一点的,因为父母都是教师。生活条件好一点的标志就是,我们家炒菜可以放盐,这是当地人对富人的理解。

当时是岩盐,不是粉盐,穷人用绳子把盐拴住,菜煮好以后,把盐放在锅边涮一下,有一点点味就行了。这是我小时候亲眼所见的。还有一些人根本连盐都吃不上,那个地方就叫“干人”,赤贫的意思。

我们小时候处在那种环境中,根本不知道世界是什么样子,根本不了解英国还有面包吃不完的问题,那时我们主要是没东西吃。当时不仅对世界不了解,对中国的城市也不了解,因为我们是在乡村里。如果现在乡村儿童通过互联网能开阔了眼界,这应该对中国未来的进步有大帮助。

26、Nicola Eliot：您小时候要继续生存下去的念头,是怎样影响华为通过生存、奋斗获得成功的理念的？

任正非：这之间完全没有相关性。我虽然从小生长在山沟里,但我个人的好奇心还是很强大的,可以通过连环画、十万个为什么。。。。。。来看这个世界；到大学以后,向图书馆借书看,又扩大了眼界。

所以,眼界在不断扩大,是自己内心一种好奇心而推动公司前进的。华为公司低重心发展的思想,是我们认为发展节奏上要走稳,走得太快了,很容易出现断裂,断裂对于一个企业来说是很大的灾难。

我们要求走稳,只能用“活下去”这句话来比喻走得稳一点,不要冒失。跟我小时候没有多大关系。

2019世界物联网博览会于9月7日至9月10日在江苏无锡举行。中国联通总经理李国华出席峰会并发表题为“万物智联 携手共创5G融合新生态”的主题演讲,分享了关于物联网发展趋势的思考,以及在万物智联大趋势下,中国联通所做出的探索和实践。


创新推动发展,万物互联加速迈向万物智联

李国华表示,随着过去10年间物联网硬件成本不断下降,行业门槛降低,同时伴随着基础设施不断完善,通信技术快速发展,网络能力显著提升等因素,物联网连接数迅速增长,全球物联网产业规模也随之迅速扩大,物联网产业在经历了概念驱动、示范应用引领之后,已经全面爆发。

5G、大数据、 云计算 、人工智能等新技术为物联网带来了新的创新活力,推动物联网从万物互联向万物智联时代迈进。李国华特别强调了万物智联时代所呈现的几个新特点：泛在的连接能力,各种要素都可以实现互联；海量的数据集中汇聚,将实现跨行业跨区域流动,进而催生更多新模式新业态；智能化将由中心下沉,万物都具备了智慧的大脑；万物智联将为信息社会构建出一张无所不在的“神经网络”,推动整个社会协调有机发展。

通过延展人们对现实和未来的感知,万物智联将谋求人类社会的共赢发展：改变社会的服务管理方式,提升政府治理水平；改变企业生产经营方式,加速产业转型升级；改变人与人、人与物之间的交互体验方式,变革生活方式,开启智慧生活。

5G使能万物智联,运营商肩负新使命

作为数字化信息的关键基础设施,物联网与实体经济深度融合带动的信息革命将催生各种新型业务,引领全球数字经济转型。李国华指出,在万物智联时代,运营商将肩负新使命,创造新价值。

首先,运营商将是新一代信息基础设施的建设者,将广泛建设部署5G基础设施,构建广覆盖、高性能的网络,实现全程全网；其次,运营商将是垂直行业的赋能者,与不同垂直领域的合作将更加深入,为企业和消费者提供普惠性服务；再次,为实现资源优化与价值重构,运营商将设计并实践新型商业模式,寻求合作共赢,成为商业模式的探索者；最后,“融合”将是万物智联时代的基调,运营商将更多承担生态建设驱动者的角色,与产业各方一道构建生态圈,实现共享发展。

与时代共振 中国联通构建5G合作新生态

李国华表示,中国联通作为第一家央企集团层面整体混改试点企业,依托混改战略,提出了打造五新联通的重要发展思路,中国联通正着力增强创新发展新动能,构建合作新生态。

所谓新动能,就是5G+人工智能+大数据+云的融合,形成合力,共同推动物联网发展。在5G网络建设方面,中国联通坚持聚焦战略和共享合作,聚焦重点城市,重点用户群和重点行业应用,后续积极扩大产业链合作,动态精准投入5G建设；做好网络建设的同时,中国联通加大人工智能、大数据、云计算的基础技术能力提升；应用方面,搭建各种行业应用场景,推进5G应用孵化及产业升级。

万物智联的浪潮势不可挡,中国联通将秉承“合作共赢”的理念,期待与产业链各方共同开拓5G+IoT的融合发展新空间,构建产业合作新生态。在未来5G发展的机遇期,中国联通愿成为新蓝海的试验场,独角兽的孵化器,与产业链广大合作伙伴共建创新联盟、共筑商业范式、共享优质资源、共赢广阔市场。

“开放共创繁荣,创新引领未来”,李国华在演讲最后表示,中国联通非常愿意加深与合作伙伴之间的合作,携手共进、合作共赢,在万物智联时代创造无限未来。

9月6日下午消息,在中国联通5G应用创新生态大会上,中国联通宣布将设立一只由联通主导、首期规模100亿的5G创新母基金用于5G应用投资。

在无锡世界物联网博览会上,5G应用创新生态大会暨中国联通5G应用创新联盟会员大会成功举办,展示了中国联通5G应用创新联盟4月23日成立以来的进展。

中国联通副总经理梁宝俊发表致辞。他表示,中国联通5G应用创新联盟已在多个方面取得了进展,联盟成员已达600多家,成员单位涵盖了产业链上、中、下游。他提议,未来要建设更加务实的联盟、更加开放的联盟、更加创新的联盟,共同打造“新蓝海的试验场,独角兽的孵化器”。

中国联通政企客户事业部总经理李广聚讲解了中国联通5G应用创新生态建设规划,介绍了基金投资孵化机制、一体化信息系统支撑平台、5G MEC（移动边缘计算）能力产品、5G通用模组推进计划和 5G行业终端孵化行动等中国联通对联盟生态建设的重要支撑工作。

随后,中国联通资本投资控股有限公司总经理张范发布了中国联通百亿5G创新基金,中国联通将设立一只由联通主导、首期规模100亿的5G创新母基金用于5G应用投资,这标志着中国联通5G应用创新联盟迈出了重要一步,在资本助推下,将加速产品孵化,助力5G产业生态建设。

最后,中国联通网络技术研究院院长张涌发布了中国联通5G超高清直播平台,这是一个端到端全流程平台,提供一站式服务,配合中国联通自研5G视频编码传输背包,5G轻量级直播车真正等产品,可实现“拍的着、传得回、播的出”。

营销,从来都与“人”有着直接的关系,无论何种产品、无论哪个行业,各种形式的营销也都离不开“人”这个群体——包括营销的受众、推动和评估,都离不开“人”这个因素。
　　在互联网时代,由于互联网用户群的暴增和数据量的增长,各种形式的营销也纷纷将阵营投向了互联网这个新兴领域,也即宣告了数字营销时代的到来。而这种数字化营销在大数据时代背景下,其凸显的特征又与此前的数字营销有所不同,新加入了移动化、智能化、感知化和精准化等特点。

　　在大数据时代,网络上充斥的各种庞杂数据,对于大部分人来说的大部分数据都是没有价值的,只有其中很细小的数据对于某些人来说才具有价值。因此,大数据时代的数字营销,首先要做的一件事就是将这些数据进行“清洗”、挖掘,并进行深度提炼、分析最后形成决策或者预测的可行性报告数据。
　　当然和传统一样,大数据时代下的数字营销也同样给人带来了机遇和挑战。品牌和市场推广都需要更多的科学视角、更多的 数据分析 人才,同时,社交媒体的兴起也让品牌告别了简单粗放的广播模式,在平等对话的社交网络环境里,品牌信息的传播和互动参与的产生,更多地是靠发自内心的人文关怀和绝佳的创意。
　　互联网为品牌和市场机会提供了多一种途径。消费者的互联网接触点的多元化,让这些途径的品牌信息正在发挥功效。当消费者在不同的互联网空间中都接触到同一个品牌信息的时候,这个品牌就会在互联网空间中给用户/消费者留下深刻印象。也就是说,数字营销应该特别留意数据资产的生命周期。当信息量越大、生命周期越长、数字内容与品牌主张越一致,其数据资产价值也越高。数字营销也就在帮助推广市场的同时,还可以获得一个累计数字空间品牌资产的新功能。
在大数据时代背景下,数字营销也出现了一些独有的特点。下面,我们将为大家从以下几个角度为大家介绍数字营销所面临的新趋势、未来呈现的新特点：无线化、社交化、个性化、互动化、整合化、智能化和感知化。
根据全球移动通讯协会的统计,截止到2012年,全球设备商、网络商、内容供应商和基础设施构建的生态系统,每年创收大概1.6万亿美元,约占世界GDP的2.2%,目前还处于发展势头迅猛的阶段。2012年全球移动互联网设备大概为68亿部,预计2013年将会增长至74亿,超过全球人口规模。所以,从这个大背景下来看,移动互联网已经成为并将承载、孕育更多的经济体。
所以移动互联网不是简单的APP或者客户端问题,而是一个新的经济体。它相比传统互联网拥有更为灵活的时空访问,无缝碎片化时间满足用户对于数据的访问的互动。
　　随着中国市场上高质量移动应用激增、3G网络快速普及,以及对O2O模式投入增大,我们已可以看到一些专为移动端设计的品牌广告,甚至还有根据用户个人兴趣和浏览历史优化的个性化内容。这些,其实都说明了基于移动互联网（无线）平台出现的新型数字营销的变化。

　　iOS平台海量应用
　　目前移动互联网领域的智能操作系统主要有iOS和Android、WP等几大阵营。很多免费的软件应用尤其是客户端、游戏等移动应用,通常可以利用其开放、免费的手段吸收广大移动互联网用户,并根据数据分析结果确定广告投放。比如在移动平台上细分游戏玩家,通过分类结果来确定针对特定用户群的投放内容。准确的投放可以有效减少误点率,并提高用户体验。
　　其他类别中,质量高的内容应用也需要受到足够的重视。用户每天都会浏览新闻、博客、视频等媒体内容,这些内容也可以是数字营销的舞台。有数据统计发现,在两大移动互联网平台上（iOS和 Android）89%的用户在过去一周内看到过应用内植入广告,其中的35%能够回忆起那些广告涉及的品牌。也就是说,两大平台的无辅助广告记忆率为31%。
移动互联网时代,数字营销需要更多的考虑到移动用户的访问应用的特点,针对移动智能设备减少视频、动画等元素的宣传内容,转而可以突出客户端、本地搜索、社交等应用中的logo展示和产品宣传。
　　对移动营销来说,社交应用同样重要。在整体数字战略中,利用人际交流网连接线上、线下活动(O2O和LBS)或者与零售促销相结合。在大多数微博活动都来自于移动应用时,移动和社交媒体在品牌主心目中就会变得不可分割。
　　无论是在互联网还是移动互联网,人们都有自己的社交圈子,这个圈子随着社交应用的不断丰富而变得更具规模和成熟。社交媒体营销在2012年声势大振,不论是国际品牌还是本土商家,各个公司都开始在社交媒体上频频活动。在2013年开始之际,社交媒体营销已经成为了营销方式的重中之重。商家们已经注意到,消费者花费时间最多的地方就是社交媒体。

　　社交媒体存在各自“社交圈子”
　　随着Google搜索引擎排名算法的变化,以及社交媒体的兴起,更多的注意力会从搜索引擎优化链接转向在线内容营销。目前,很多商家已经注意到社交媒体带来的巨大收益,懂得利用“消费者成为营销者”的理念,以大家更信任自己社交圈子里的亲朋好友为纽带,扩散各种营销方案和内容,深入消费者内心。

　　微信图标
　　比如近年来很流行的微信应用,很多人喜欢分享自己喜欢的内容和品牌故事,商家即可通过这种平台利用用户“通过分享营销信息即可获得奖品”的迫切心理,进行数字化营销。当然,更为有效的方式是商家注册官方的微信公共账户,并保持日常的内容更新,通过内容推送和有奖问答、转发或者推广来吸收更多用户的关注。
　　目前有两种平行的方式衡量社交营销效果：一种是每次停留的时间(用户每天花费在上面的时间)；一种是每天使用的频率(每次可能停留很短的时间,只是查看一点东西或发一两条twitter)。通常来说,第二种方式更值得提倡,也更能凸显来自社交网络平台带来的影响力。
　　在社交营销模式下,主要有“last-click”、“first-click”和两种归因模式混用的情况,不同模式也会给社交领域和其他数字营销之间的资源分配带来影响。另一方面我们也可以看出,任何一个媒介的价值并不是体现在规模上,而是它提供的对于社会问题的解决方案。人们对于媒介使用、渠道使用的碎片化,造成了任何媒介都不可能成为支撑它的社会认知、社会操作、社会消费以及社会行为的全部渠道来源。
　　数字营销个性化,也即数字营销的精准化,本身最能体现大数据时代特征。和传统的数字营销、营销不同的是,大数据时代,商家和消费者都愿意关注更贴近自己需求的用户和产品、服务。
　　当然,个性化的营销并不是从大数据时代才开始涌现,早上20世纪50年代中期的时候,就有人（美国市场学家温德尔·史密斯）提出市场细分的概念。不同的是,我们这里所讲的个性化数字营销,更多的是结合了 数据挖掘 、数据分析、可细分到个人的精准营销。而且早期的个性化营销,主要是根据地域文化、行业所属和消费者购买力、行为特征的某一群消费群体的细分营销。

　　根据用户网络行为特征提供精准营销广告
　　大数据时代,信息过剩与信息匮乏同时存在。对于大部分人来说,太多不相关的数据信息,会干扰自己获取有价值信息的精力,分散注意力；对于大部分人来说,想要获取最适合最需要的信息,其耗费的精力和成本都十分巨大,这种代价更会随着数据量的暴增而增加。

　　戴尔官网提供定制化产品选购服务
　　很明显,个性化营销做得很成功的IT企业当属戴尔。戴尔公司为福特公司不同部门的员工设计了各种不同的配置,当通过福特公司内联网接到订货时,戴尔公司马上就知道订货的是哪个工种的员工,他需要哪种计算机,戴尔公司便组装合适的硬件和软件,很快送到客户手中。
　　而数字营销下的个性化特点,不仅仍然需要提供这种定制化服务,而且还需要提供基于用户行为方式、爱好特点等个性化标签折现出来的个人属性,并采取适当的方式对其进行精准个性化营销。比如当一个人在查询有关机票预订的行为的时候,可以对其投放相应区域的酒店、购物、景点、美食等促销信息。
　　数字营销互动化,突出的是一种交互、互动。多屏一体终端、商场电子导航系统、多屏拼接播放器和显示器、透明触摸展示柜、3D全息投影显示终端、互动导览立牌等众多内容展示终端,将通过提供极具视觉吸引和互动性的购物体验,融入互动营销和丰富展示于一体。
　　数字营销互动化,也源自于互联网本身是基于交互性设计的平台,具有互动功能（最简单的例子比如填写表格的页面）。企业可以通过网络鼓励顾客参与产品决策,让顾客选择颜色、款式、包装、运输方式等,并自行下定单。在定制、销售产品的过程中,为满足顾客的特殊要求,让他们参与越多,售出产品的机会就越大。这种营销的互动性,特别容易受到渴求信息的顾客和分析型顾客的青睐,因为它能够快速及时地提供给顾客各种所需资料,为顾客购买行为作出决策支持。

　　透明展示柜（动静结合,实物动画结合）
数字营销互动化,对于消费者和商家来说是一件“双赢”的体验过程。一方面,商家可以通过互动化数字营销,丰富营销方式和内容,减少中间环节,更有利于捕捉来自消费者最真实的感受和看法,从而为产品开发和市场推广提供新思路。另一方面,消费者可以更直观深刻地感受到商家产品和服务的优劣,缩小品牌印象和实际购买应用感受的差距,从而梳理并强化对个人喜好品牌的归属感。

　　搭载英特尔SNB、IVB架构处理器的数字标牌专用主板
不过,数字营销互动化也有挑战,这种挑战更多还是体现在商家身上——企业必须重新定义营销和品牌的内涵和范围,以全新的方式来接受企业与消费者之间的关系的改变——这就要求企业向消费者开放更多原本属于内部的环节,让他们可以评头论足或随意选择,而且对于他们的反馈信息企业必须做出相应的反应。
　　我们听得比较多的是数字整合营销（digital integrated marketing communications,DIMC）,它是对各种专业和系统的数字化营销工具和手段的系统化结合,根据项目进行即时性的动态修正,以使合作双方在通过技术与资源整合中实现价值增值的营销理念与方法。
大众传播历经100多年的变迁,逐渐从大众演变到分众,如今在互联网和数字技术的推动下,正式迈入“个众”时代。一方面,网民的分散化以及互联网的碎片化使整体网络的用户覆盖和页面浏览量被众多媒体瓜分和稀释,导致网络资源被极大地控制和浪费,媒体价值不能得到深入挖掘和变现；另一方面,广告主面对浩瀚的互联网无所适从,仍然被精确到达和ROI提升所困扰,网络广告需求得不到更高层次的满足,但互联网广告预算却在增加。

　　整合数字营销
于是,利用技术手段和平台整合,面向“个众”进行精细与整合成为网络广告发展的新趋势。商家越来越倾向于通过整合方式来抓取细分的目标用户,投放更加精准而又有针对性的营销广告。
企业需要具备整合互联网、消费者信息和企业资源的能力,投放在社交媒体平台的预算,也应该有相应的预算投放在企业内部的整合资源、实现分工协同上,尤其对于大型企业用户来说更是如此。整合数字营销,有助于整合资源提高资源利用率,加快投资回报周期,调动各方积极性将数字营销促成一个系统性工程项目。
前面提到的都是关于数字营销的特点,但这些特点或者说这些方式,归根结底还是会遭遇“谁看了我的广告？”、“谁来保证我的广告效果？”的困恼。虽然数字营销相比传统的网络广告有了诸如浏览量、点击量、点击率、受众数、受众分布等可考核的KPI指标,但还是会存在“我的广告费中有一半是浪费掉的……问题是我不知道浪费的是哪一半。”
李嘉诚先生曾说过：“互联网是一次新的商机,每一次新商机的到来,都会造就一批富翁。在潮流和趋势面前,谁先改变观念,谁就拥有了市场。”移动化时代的消费者不再按传统思路的常理出牌,互联网的移动化使得网民逐渐变得更为精明。在这种环境下,企业和广告主只有通过更加智能的营销模式,更智能的媒体投放手段才能帮助品牌信息更快更深的走进消费者心里。
智能化数字营销注重用户体验,商家应该可以根据品牌和产品宣传计划自由选择,并定制化细分目标用户群和数字营销方式。在这之后,还可以设定数字营销投放效果的考核。当然,在大数据时代,这种智能化的数字营销方式会变得更为灵活多样,未来不排除会出现基于SaaS、PaaS的云数字营销等服务应用的出现。
大数据时代,人们将会采用大数据挖掘、分析等技术,在通过提炼后形成的数据分析报告,并对营销目标提出行动步骤。而所有的这些,都将能在云平台（公有云）上获得实现,通过定制化的资源租用获得切合商家营销需要的IT交付。
因此,我们可以预见的是,数字营销智能化,不仅仅是大数据时代的印痕,更是大数据、 云计算 和数字营销的一场整合。
数字营销感知化,其实也属于智能感知,也即根据用户需求出发的数字营销,而不是传统的的以商家营销目标为主导。比如,某消费者想在5000元左右的价位选购一款基于Haswell的超极本电脑,那么这个时候商家就可以根据他的需求推出相应的数字营销,以尽可能切合消费者的需求。
对于生活方式场景的感知在任何人的心里都以三种方式出现,一种是自己的,现在的。即将达到,能够马上实现。一种是他人的,未来的。向往着去努力实现。另外一种是共有的,过去的。偶尔去体验。这三种因素影响着人类的大多数行为。其中包含了很多感性的因素,人们很多时候依靠感知来觉察是否幸福与是否满足。感知就是感性的知道。

　　感知计算
能够感性的是打动消费者心智的,必然来源于生活方式的某一个场景,或者一种记忆甚至一个梦境。生活方式营销物化到商品上包含范围之广是过去的营销研究中始料不及或者空白的。数字营销利用感知来营造有助于唤回这种感性的场景环境,无疑有助于提高成功几率。

　　邓慕理谈未来感知计算
上面谈的是人——也即“消费者”的感知。其实还有一种也极为重要的是物——即“设备”的感知。近年来我们常听的“感知计算”也属于这种。英特尔曾经展示了基于眼球追踪软件和运动控制技术的感知运算,并增设全手掌的手势识别技术,并且还承诺将于2013年年底发布集成这类感知计算的计算机产品。
设备的感知,更多会出现在移动设备和数字标牌产品上,通过图像分析与理解、人机交互、虚拟环境、智能计算等手段,提升设备与人的交互与感知计算能力。

乏善可陈的苹果发布会,虽遭众多吐槽,但也不乏亮点,如iPhone 11预售卖断货。此外,备受关注的“最强苹果芯”A13 Bionic也拉升了芯片话题热度。近日,库克就“iPhone 11系列不支持5G”回应称：“目前5G还是有一点超前”,被业内解读为“掩饰芯片危机”。

此次最新亮相的A13 Bionic,不乏一些质疑之声,有观点认为在5G大潮涌来之际,A13芯片使用的却依然是4G基带,但也有部分舆论认为A13芯片是“苹果的隐性创新”,但高通和苹果的专利之战,令苹果在5G商用初期备感无奈与尴尬。近日,媒体报道称,任正非公开表态,华为愿意向苹果出售5G芯片。

5G商用元年,各大手机厂商纷纷布局5G市场,5G芯片也成头部手机厂商、芯片供应商的战略要地。9月初,三星、华为、高通一周内先后发布5G芯片,而这些新芯片最大的共同点是集成了5G调制解调器,能够接入5G通信网络,令原本就竞争激烈的芯片市场正式上演“三国杀”。5G手机芯片市场暗流涌动,甚至有观点认为“华为三星领跑,高通四面楚歌”,实则群雄逐鹿5G芯片,谁占上风,尚难下定论。

一是巨头纷纷布局,或撬动现有市场格局。截至目前,全球约有6家公司发布了5G基带芯片,最受关注的则是历经3年准备2年研发,华为推出的多项指标世界领先的麒麟990 5G一体化芯片,一时间成为市场“新宠”。形成鲜明对比的则是,伴随苹果新机发售的A13还是4G芯片,而被高通寄予厚望的5G集成芯片骁龙865则要到明年初才能量产。

随着芯片竞争的加剧,不少观点认为“华为抢跑,削弱高通话语权”,虽然后市谁将最终脱颖而出尚难预料,但可以预见的是,“一哥”高通必将面临更多更大挑战。华为通过麒麟990系列芯片的发布,甚至倒逼竞争对手加快市场布局,如高通、三星、联发科在内的主要竞争对手都被“带了节奏”。

二是芯片的价格,或影响手机终端市场布局。由于整个5G产业链刚起步,规模效应尚未显现,当前市场上的5G设备普遍存在一个问题：价格贵。目前,从各厂家发布的5G机型来看,价格普遍在4000元以上甚至更高。虽然联发科和紫光发布的5G芯片,普遍应用于中低端手机中,但高通、华为、三星等重量级企业如何布局中低端市场,则不可忽视。

高通作为众多手机品牌的主要芯片供货商,在其全系芯片的5G升级规划中,就释放出高中低端市场布局的信号。而5G芯片暂时领先的华为,在率先布局了高端市场后,有业内人士分析在麒麟9905G之后,也将逐步发力中低端市场。可以预见,未来哪个厂商能够率先推出低成本、能搭载中低价位手机的普惠型5G芯片,将在这个关键市场上站稳脚跟。中低端市场或成手机芯片关键“胜负手”。

三是步入5G时代,手机用户对芯片的AI和5G能力日益看重。手机芯片制造商们,如果想要在5G时代拔得头筹,就必须要在基本功上做深做透,这两个基本功,一个是5G的基础能力,一个就是AI底层算法能力。

“得芯者得天下”已是业界共识,而从高通和苹果的专利之战也发现“得5G者得手机芯片的天下”,芯片对手机制造商的重要性已不言而喻。

这是最好的时代,也是最坏的时代。手机芯片这盘棋局,巨头们纷纷铆足了劲,高通、华为、三星等积极布局,可谓高手过招,也令棋局愈发精彩复杂。