idc人工智慧

1、IDC行業應該從哪方面進一步調整，以得到更好的發展？

模塊化、定製化成為IDC行業發展新模式與新方向

作為集中計算、存儲數據的場所，數據中心主要提供互聯網基礎服務，一般需具備完善的硬體及服務。歷經了多年的發展，目前數據中心已處於超融合架構階段，基於通用的伺服器硬體，藉助虛擬化和分布式技術，融合計算、存儲、虛擬化為一體。隨著5G、雲計算、大數據等行業的發展，我國數據中心(IDC)行業將進一步快速擴大，模塊化定製化成為行業發展的新模式與新方向。

從具體的行業營收來看，行業收入增速長期維持在高位。受「互聯網+」、大數據戰略、數字經濟等國家政策指引以及移動互聯網快速發展的驅動，我國IDC業務收入連續高速增長。根據中國信息通信研究院統計，2017年我國IDC全行業總收入達到650.4億元左右，2012-2017年復合增長率為32%，前瞻產業研究院根據信通院數據及行業發展趨勢測算，2018年我國IDC行業市場收入約為810.8億元，同比增長24.7%。

2012-2018年中國IDC行業市場收入統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

模塊化、定製化成為新方向

傳統數據中心供電以UPS(不間斷電源)為主，數據中心能耗較高，UPS雖然產業鏈成熟，但是轉換效率低，帶來了數據中心的高成本，未來將向著可靠性更高、成本更低的高壓直流供電模式靠攏，同時選擇更精準的液冷方式，減小數據中心能耗;2012年我國首創微模塊數據中心，可以通過廠商預制、現場安裝實現快速部署，能夠大幅縮減建設周期，滿足高效、靈活、快速、節能的要求;自主設計的整機櫃伺服器迭代創新支撐新技術新應用，電信行業探索深度定製化伺服器，致力推進電信網路重構。

同時，未來人工智慧應用的爆發式增長，將引發GPU伺服器市場的快速擴張，GPU伺服器突破了CPU伺服器的效率瓶頸，計算速度大幅提升，數據量增大下，更高的性能和速度成為數據中心IT設備技術發展趨勢;數據中心建設規模、承載業務以及存儲與計算等技術變化不斷影響數據中心網路技術的演化，隨著新建、改造數據中心規模不斷擴大，新型業務場景驅動網路技術創新，無損網路將成為技術新熱點。

中國數據中心(IDC)行業發展趨勢分析情況

資料來源：前瞻產業研究院整理

更多數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院發布的《中國IDC行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業規劃、產業申報、產業園區規劃、產業招商引資等解決方案。

2、什麼才是真正的人工智慧手機？

什麼才是真正的人工智慧手機？

智能手機又到了新一輪變革的時候。

繼蘋果、華為之後，全球市場份額排名第一的智能手機廠商三星在昨天的Bixby中文版發布會上，也首次對外公布了未來在人工智慧領域的布局，並宣布明年2月份將推出Galaxy AIUX人工智慧操作系統。

「三星S8的Bixby與榮耀Magic方向一致，未來肯定會是所有廠商努力的方向。」Gfk通訊事業部研究總監金瑞兆在接受鳳凰科技采訪時表示。

榮耀Magic

榮耀Magic於2016年底推出，它搭載了讓人耳目一新的Magic Live智慧系統。它是基於人工智慧為用戶更好的處理日常問題為理念設計而成。它的智能之處體現在可以根據不同的使用場景為用戶提供相應的便利，也就是俗話說的「想你所想」。

實際上，從去年開始，在各大手機廠商的發布會上我們就經常聽到「AI引擎」、「AI美顏」、「AI人像」等，人工智慧演算法早已逐步加入到了手機常規的系統應用中。

「攝像頭大戰、全面屏大戰都是很低端的提法，現在，AI將會改變智能手機行業，智能手機將進入智慧手機時代。」華為消費者業務CEO余承東此前表示。

AI手機標准不統一

如同功能機向智能手機轉變的那個時代一樣，人工智慧技術的持續走熱，正在推動著下一代智能手機的到來，可能叫AI手機，也可能叫智慧手機。

那麼問題來了，到底什麼才是真正的AI手機？

對於這個問題，現在並沒有統一的標准。今年另一個大熱的詞是「新零售」，但實際上各大電商平台的打法都不一樣。AI手機也是如此，各大手機廠商的打法都不相同，主要分為兩派：雲智能和端智能。

雲智能指的是採集後的數據需要通過網路傳輸到雲端，由雲端進行計算後，再將決策發回前端設備執行。目前大多數智能手機上的語音助手，其實就算是雲智能的一種應用體現。

與雲智能相對應的是端智能，又稱端側智能，指的是數據的採集、計算、決策都在前端設備進行。和雲智能相比，端智能的優勢在於穩定、時延小，同時能夠保護用戶隱私等，缺點就是存儲計算力沒有雲智能強大。

高通

蘋果公司已經把移動設備視為未來人工智慧的一個主要平台，這與晶元巨頭高通的想法不謀而合。高通副總裁兼高通創投董事總經理沈勁本月也公開表示，智能手機將成為人工智慧最大的平台。高通更關注的是終端側的人工智慧，而非雲端，沈勁給出了3個理由：

第一，我們有隱私方面的需求，不願意把很私密的數據都傳到雲端；

第二，要可靠性。如果數據不遠萬里傳到雲端，再下載到手機，或者在我們的空調、冰箱當中，這個過程當中萬一有什麼差錯，就會形成一個不可靠的應用；

第三，要實時。為什麼手機到目前包括今後的一兩年都是設備端的人工智慧？因為實時的處理必須要通過本地化的人工智慧才能夠完成。

在上周召開的2017鳳凰網科技峰會上，vivo軟體研發總經理周圍透露，目前vivo正在和高通、MTK等公司定製2019年的人工智慧平台，包括它們的計算能力以及晶元等設備。

而三星方面，Bixby先行之後，其實也在布局人工智慧處理器。三星在今年8月大手筆投資了中國初創公司深鑒科技，這家公司主要研究方向是神經網路壓縮技術和神經網路硬體設計，包括基於神經網路的人工智慧移動晶元。

AI晶元+AI演算法

不難看出，人工智慧手機的核心競爭力需要比拼的是計算能力和演算法，即晶元級的比拼和人工智慧演算法的比拼，要求的是軟體和硬體的結合。

有了量身定製的硬體，才能更好地去服務機器學習演算法。晶元級的人工智慧目前只有兩家走在前面，那就是蘋果和華為。

A11 Bionic晶元

蘋果推出的是「神經網路引擎」（Neural Engine）的A11 Bionic（仿生學）晶元，在iPhone X的人臉識別上有很好的應用；華為則是「神經網路單元」（Neural Processing Unit，NPU）的麒麟970人工智慧晶元。

麒麟970具備獨立的NPU晶元，相比四個Cortex-A73核心有大約25倍性能和50倍能效的優勢，可以大幅提升手機在圖像識別、語音交互、智能拍照等方面的能力，讓手機「更懂你」。

麒麟970

除了此前推出的華為Mate 10系列，目前有消息指出榮耀新一代的旗艦產品榮耀V10也將搭載麒麟970這款晶元。榮耀手機官方微博前段時間發布了一條視頻，寫著：「Hi, I am AI」，致更懂你的未來。短短10秒的視頻中未來科技感十足，星空、手機、宇宙、AI、機器人元素齊聚。

再聯系之前榮耀總裁趙明微博中，關於「愛」、「AI」的暗示，不難看出，這些都是在為即將推出的人工智慧手機榮耀V10預熱。進一步的曝光消息指出，這還是一款全面屏產品。

事實上，也正是因為有了此前的榮耀Magic的智能引擎打頭陣，這一次加入麒麟970人工智慧晶元的榮耀V10才更加值得期待。有AI晶元的手機才是真AI手機，AI晶元及演算法代表了廠商的真正技術，擁有真正的自學習能力，將給用戶帶來更多更好體驗。

為什麼這么說呢？NPU的加入到底對智能手機到底有什麼意義呢？《新潮電子》在其日前刊登的一篇文章做了很淺顯易懂的解釋：

「CPU就好比是數學系的老教授，能夠解決各類復雜數學問題，但單純去做求解數值的函數運算顯然費時費力；這時候，NPU就好比是一個科學計算器，你不能用它來直接解題，但由它來專門應付題目中需要求解函數數值的部分，顯然要得心應手。」

也就是說，NPU的加入並不會明顯提升CPU、GPU的性能，但它的出現，卻能明顯改變端側的運算環境——而非簡單的提升運算能力。

正如在前文提到端智能對比雲智能可以讓大量識別性的學習操作不需要再過分依賴於雲端，而是直接在本地即時高效的處理。硬體級AI能力在手機中的加入，如果開放給第三方應用開發者，還能夠帶來極大的想像和擴展空間。

結語

國際數據公司（IDC）最新發布的手機季度跟蹤報告顯示，2017年第三季度，中國智能手機市場出貨量略高於第二季度，但低於去年同期，同比下降約為1%。

相比顯得有些枯燥的數據，聚焦在市場發展趨勢上，IDC中國研究經理金迪表示："中國手機廠商在全球的市場競爭力持續增強，但在產業鏈上游的核心技術發展，以及智能化移動生態的部署仍有很大欠缺。」

他認為，今年智能手機在人工智慧應用領域有所建樹，但實際應用與服務提升並不顯著。中國手機廠商需要投入更多資源與精力,著力解決用戶在移動生態中的痛點問題，結合生態夥伴的技術優勢，開發應用服務，並且考慮AI手機的核心應用布局，以及結合AR行業應用，探索在2018年後逐漸落地發展的路徑。

毫無疑問，人工智慧在移動終端市場已經是不可逆的大勢所趨，已經布局端側智能的廠商無疑搶得了先手優勢。這兩年的智能手機市場已經開始洗牌，在智能手機轉AI或者說智慧手機的這次變革中，勢必又將洗掉一批掉隊者。

3、現在新基建的熱捧下，會對IDC有什麼影響？

這是一個機遇也是一個挑戰，很多中小企業選擇上雲，傳統IDC管理模式逐漸淘汰。新基建帶來的機會是很大的。

4、新基建是什麼？和IDC有關系嗎？

Zkeys系統可以幫助傳統IDC廠商在不依靠大量資金和版技術的情況下，獨立完成雲化轉型，而且耗費的時間更短，產品更穩定答，在新基建快速發展的情況下，建議IDC廠商可以多了權解看看，選擇合適自己的雲化平台。

5、AI伺服器的優勢有哪些？

從伺服器的硬體架構來看，AI伺服器是採用異構形式的伺服器，在異構方式上可以根據應用的范圍採用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的伺服器相比較，在內存、存儲、網路方面沒有什麼差別，主要在是大數據及雲計算、人工智慧等方面需要更大的內外存，滿足各種數據的收集與整理。

我們都知道普通的伺服器是以CPU為算力的提供者，採用的是串列架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、雲計算、人工智慧及物聯網等網路技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，並且在目前CPU的製程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升伺服器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI伺服器應運而生。

現在市面上的AI伺服器普遍採用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，採用的是並行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構伺服器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，並且在這發展過程中，競爭是一直存在的，並且能推動產業的持續發展。AI伺服器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI伺服器也還有一條較長的路要走，以上就是浪潮伺服器分銷平台十次方的解答。

6、新基建數據流量爆發背景下，IDC如何實現快速發展？

在新基建的大潮中，手握強大基礎資源的入局者，才更能掌握行百業領域的「加速鍵」。IDC要從自身形態上改度變思維，積極投身數字化，打好基礎 ，穩固根基。
作為一站式的IDC及雲計算解決方案提供商，ZKEYS將為IDC提供核心系統的回開發與技術支持，並賦予IDC整合生態的能力，實現資源共享與調度，推動IDC數字化轉型，為加速發展奠定基答石。

7、物聯網，雲計算，大數據和人工智慧有什麼關系

雲伺服器，是一種處理能力可彈性伸縮的計算服務。其管理方式比物理伺服器簡單。用戶無需提前購買硬體，即可創建或釋放任意多台雲伺服器。
小鳥雲專注為個人開發者用戶、中小型、大型企業用戶提供一站式核心網路雲端部署服務，促使用戶雲端部署化簡為零，輕鬆快捷運用雲計算。小鳥雲是國內為數不多具有ISP/IDC雙資質的專業雲計算服務商，同時持有系統軟體著作權證書、CNNIC地址分配聯盟成員證書，通過了ISO27001信息安全管理體系國際認證、ISO9001質量保證體系國際認證。
傳統的伺服器是具有獨立的CPU、內存條、硬碟，存儲的數據安全性不高，硬碟的浪費率比較高，在應用方面應用有局限性，如果有新的應用，那隻能再買一台了，這樣造成了伺服器嚴重的浪費，對於一些中小企業而言是不可低估的。
1、從技術方面來講
雲伺服器使用了雲計算技術，而雲計算技術，整合了計算、網路、存儲等各種軟體和硬體技術。傳統的伺服器，就是獨立的了，不會整合這些資源。
2、從安全性方面來講
雲伺服器具有天然防ARP攻擊和MAC欺騙，快照備份，數據永久不丟失。而傳統的伺服器則不具有這方面的功能。
3、從可靠性來講
雲伺服器是基於伺服器集群的，因此硬體冗餘度較高，故障率低;而傳統的伺服器則相對來說硬體冗餘較少，故障率較高。
4、從靈活性方面來講
用戶可以在線實時增加自己的配置，可擴展空間較大;而傳統的伺服器則有這方面的局限性，如果有新的應用，只能再買一台了

8、人工智慧和大數據哪個發展方向好？

我覺得最重要的第一點，首先得問自己的興趣和能力所在，畢竟無論選擇哪個方向，可以支撐我們走下去的，都是興趣和能力。因此，我們來好好捋一捋這兩者的區別和聯系。
第一，大數據
大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。
第二，人工智慧
人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。
可見，相比大數據某，人工智慧涉及的領域更加高深和高端，因此知識含量也更高，學習起來也需要付出更多，對個人的數理和邏輯能力要求很高，不過兩者也是有聯系的。
一方面，人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。
所以啊，沒有必要太過完全區分開兩者，還是打好基礎，一步一個腳印學起來，唯有最佳之選。

9、新基建火了，IDC是不是又能迎來發展？

Zkeys系統可以幫助傳統IDC廠商在不依靠大量資金和技術權的情況下，獨立完成雲化轉型，而且耗費的時間更短，產品更穩定，在新基建快速發展的情況下，建議IDC廠商可以多了解看看，選擇合適自己的雲化平台。

10、進入IDC行業做宣傳文案，應該如何入手，了解切入點？

——更多數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院發布的《中國IDC行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

戰略、數字經濟等國家政策指引以及移動互聯網快速發展的驅動，我國IDC業務收入連續高速增長。根據中國信息通信研究院統計，2017年我國IDC全行業總收入達到650.4億元左右，2012-2017年復合增長率為32%，前瞻產業研究院根據信通院數據及行業發展趨勢測算，2018年我國IDC行業市場收入約為810.8億元，同比增長24.7%。

2012-2018年中國IDC行業市場收入統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

模塊化、定製化成為新方向

傳統數據中心供電以UPS(不間斷電源)為主，數據中心能耗較高，UPS雖然產業鏈成熟，但是轉換效率低，帶來了數據中心的高成本，未來將向著可靠性更高、成本更低的高壓直流供電模式靠攏，同時選擇更精準的液冷方式，減小數據中心能耗;2012年我國首創微模塊數據中心，可以通過廠商預制、現場安裝實現快速部署，能夠大幅縮減建設周期，滿足高效、靈活、快速、節能的要求;自主設計的整機櫃伺服器迭代創新支撐新技術新應用，電信行業探索深度定製化伺服器，致力推進電信網路重構。

同時，未來人工智慧應用的爆發式增長，將引發GPU伺服器市場的快速擴張，GPU伺服器突破了CPU伺服器的效率瓶頸，計算速度大幅提升，數據量增大下，更高的性能和速度成為數據中心IT設備技術發展趨勢;數據中心建設規模、承載業務以及存儲與計算等技術變化不斷影響數據中心網路技術的演化，隨著新建、改造數據中心規模不斷擴大，新型業務場景驅動網路技術創新，無損網路將成為技術新熱點。

中國數據中心(IDC)行業發展趨勢分析情況

資料來源：前瞻產業研究院整理