AI+通信解决方案
通信技术中的人工智能技术在通信领域中的应用
通信技术中的人工智能技术在通信领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，它重点关注如何使计算机能够像人类一样思考、学习和决策。
随着人工智能技术的快速发展，它在各个领域都开始发挥重要作用，尤其是在通信技术领域。
本文将探讨人工智能技术在通信领域中的应用，包括自然语言处理、智能推荐系统、智能网络管理等方面。
人工智能技术在通信领域中的一个重要应用是自然语言处理。
自然语言处理是指计算机与人类自然语言进行交互和通信的技术。
通过深度学习和自然语言处理算法的结合，人工智能可以大幅提高语音识别、机器翻译和智能对话等方面的性能。
例如，智能语音助手可以通过语音识别技术准确地听懂用户的指令，并能够以自然语言进行回复，为用户提供各种服务。
这项技术的应用不仅提高了通信的效率，也为残障人士提供了便利。
人工智能技术在通信领域中的另一个重要应用是智能推荐系统。
随着移动互联网的普及，我们每天都面对着大量的信息和数据。
如何从海量信息中找到我们感兴趣的内容成为一个挑战。
而智能推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好和社交网络等数据，利用机器学习算法来预测用户的喜好并推荐相应的内容。
这项技术的应用不仅可以帮助用户快速找到感兴趣的信息，也可以提高通信服务提供商的用户黏性和用户体验。
人工智能技术在通信领域中还可以应用于智能网络管理。
传统的网络管理需要大量的人力和物力投入，而且往往只能处理一些常见的问题。
而人工智能技术可以通过对网络流量和异常数据的分析，实现故障自愈和安全监测等功能。
例如，通过深度学习算法可以实现对网络流量的预测和优化，从而提高网络的带宽利用率和服务质量。
这项技术的应用不仅可以减少运营商的成本，提高网络的稳定性，也可以改善用户的网络体验。
人工智能技术还可以应用于智能通信和网络安全。
传统的通信网络安全主要依赖于人工的研判和安全设备的防御能力。
而人工智能技术可以利用机器学习算法对网络中的异常行为进行实时监测和分析，从而快速发现和防止网络攻击。
智能通信系统解决方案
智能通信系统解决方案引言概述：智能通信系统是一种基于先进技术的通信方案，旨在提高通信效率和用户体验。
本文将介绍智能通信系统的解决方案，包括其核心功能和应用场景。
一、智能通信系统的核心功能1.1 自动语音识别（ASR）技术自动语音识别技术是智能通信系统的核心功能之一。
通过使用ASR技术，系统可以将用户的语音信息转化为文本，从而实现自动化处理和分析。
这项技术可以广泛应用于语音导航、语音搜索和语音助手等场景，提高用户的交互体验和操作效率。
1.2 自然语言处理（NLP）技术自然语言处理技术是智能通信系统的另一个重要功能。
通过使用NLP技术，系统可以理解和分析用户的自然语言输入，从而实现智能化的交互和响应。
这项技术可以应用于智能客服、智能问答和智能翻译等场景，提供更加智能化和个性化的服务。
1.3 人工智能（AI）算法智能通信系统还依赖于人工智能算法来实现其核心功能。
通过使用AI算法，系统可以不断学习和优化，提高其对用户需求的理解和响应能力。
这些算法包括机器学习、深度学习和强化学习等，可以应用于数据挖掘、模式识别和预测分析等方面，提供更加准确和高效的服务。
二、智能通信系统的应用场景2.1 智能客服智能通信系统可以应用于智能客服领域，通过自动语音识别和自然语言处理技术，实现智能化的客户服务。
用户可以通过语音与系统进行交互，系统能够理解用户的需求并提供相应的解决方案，提高客户满意度和服务效率。
2.2 智能导航智能通信系统可以应用于智能导航领域，通过语音导航和语音搜索技术，实现智能化的导航服务。
用户可以通过语音输入目的地，系统能够识别并提供最佳路线和导航指引，提高驾驶体验和路线规划效率。
2.3 智能助手智能通信系统可以应用于智能助手领域，通过自动语音识别和自然语言处理技术，实现智能化的助手服务。
用户可以通过语音与助手进行交互，系统能够理解用户的指令并提供相应的匡助和支持，提高工作效率和生活便利性。
三、智能通信系统的优势3.1 提高用户体验智能通信系统通过自动化处理和智能化交互，提高了用户的体验。
AI技术在电信行业中的应用方法
AI技术在电信行业中的应用方法一、引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在各个领域的应用也变得越来越广泛。
电信行业作为信息社会的基础，正积极探索如何将AI技术应用于其业务中，以提高效率、降低成本、改善用户体验等方面取得突破。
本文将介绍一些目前在电信行业中广泛使用的AI技术和方法，并分析其具体应用。
二、AI技术在电信运营中的应用1.智能客服系统传统的电话客服已经很难满足大量用户需求，而智能客服系统通过机器学习和自然语言处理等AI技术，可以更快速地回答用户问题，并根据历史数据进行智能推荐。
这种系统可以解决用户常见问题并减少人工客服压力，提高了整体服务质量。
2.网络优化与故障诊断电信运营商需要确保网络稳定性和高效性。
AI技术可以分析海量网络数据来发现潜在问题，并通过预测分析帮助运营商进行容量规划和故障排查。
此外，AI技术还可以识别网络攻击和异常行为，提供实时保护。
3.智能数据分析电信运营商拥有海量的用户数据，利用这些数据进行智能分析可以帮助他们更好地了解用户需求和行为。
AI技术可以对大数据进行自动化处理和挖掘，提供用户画像、个性化推荐等功能。
通过精准的市场分析和预测，运营商可以优化产品定位和推广策略。
三、AI技术在电信网络建设中的应用1.无线资源调度优化电信网络中频谱资源是有限的，如何合理调度对通信质量至关重要。
AI技术可以通过学习用户移动模式和网络拓扑结构等信息，实现动态频谱资源分配，并根据场景变化进行优化。
这种方法不仅提高了网络容量利用率，也使用户体验更加流畅。
2.基站布点方案设计在新建基站或改造现有基站时，AI技术可帮助运营商确定最佳基站布点位置以达到最好的覆盖效果并降低成本。
通过多维指标、地理信息系统（GIS）和机器学习算法等手段，AI能够根据综合因素进行智能决策，提高网络覆盖率和性能。
3.能源管理电信行业的基础设施需要大量的电力供应，如何合理管理并降低能源消耗成为运营商面临的挑战。
AI技术可以通过聚类分析和预测模型来优化电网调度和设备功耗规划，并实时监测使用情况，以便快速发现异常并采取相应措施，从而实现节约用能目标。
人工智能技术在通信中的应用
人工智能技术在通信中的应用随着科技的不断发展，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，其中包括通信领域。
人工智能在通信中的应用有助于提高通信质量、提升用户体验以及推动通信行业的创新发展。
本文将探讨人工智能技术在通信中的应用及其带来的影响。
一、智能语音助手智能语音助手如今已经广泛应用于智能手机等设备中，通过语音交互的方式提供了更加便捷的通信方式。
用户可以通过语音指令进行拨号、发送短信或者控制设备，实现了与设备的智能交互。
语音助手还能够通过自然语言处理技术理解用户的需求，提供更加个性化的服务。
二、智能客服传统的客服方式常常需要用户长时间等待，而且可能会面临人工客服知识有限或服务效率低下等问题。
而采用人工智能技术的智能客服能够实现24小时全天候服务，并能够根据用户的问题快速给出准确的答案。
通过自然语言处理和机器学习等技术，智能客服能够实现与用户进行自动交互，并根据用户的反馈不断提升服务质量。
三、智能推荐系统通信领域中的智能推荐系统能够根据用户的使用习惯和行为数据，推荐出更加符合用户需求的服务或内容。
例如，在手机通信应用中，通过分析用户的通话和短信记录，智能推荐系统能够推荐出适合用户的套餐和优惠活动。
这样不仅提高了用户的参与度和满意度，也促进了通信运营商的业务发展。
四、智能网络优化人工智能技术在通信网络优化中起到了重要的作用。
通过对大量的网络数据进行分析和挖掘，智能网络优化系统能够快速定位网络中的问题，并提供相关的解决方案。
例如，在网络故障时，系统可以自动发现故障节点并进行修复，减少了故障排除的时间和成本。
智能网络优化还可以根据用户的需求预测网络的负载情况，从而提前采取相应措施，保障通信质量。
五、智能驾驶与车联网人工智能技术在车联网和智能驾驶中起到了至关重要的作用。
通过与车载通信设备的连接，车辆可以实现与其他车辆、云端服务器等的实时通信。
这样的实时通信保障了驾驶过程中的安全性，并提供了更多的智能化服务，如导航、停车指引等。
AI技术在网络通信中的应用探讨
AI技术在网络通信中的应用探讨人工智能（AI）技术在网络通信领域的应用越来越广泛，它不仅提高了通信效率，还使得网络系统更加智能和自动化。
本文将深入探讨AI技术在网络通信中的应用，并分析其带来的益处和未来发展趋势。
首先，AI技术在网络通信中的一个重要应用是智能网络管理和优化。
通过机器学习和深度学习等技术，网络运营商可以实时监测网络流量、识别异常行为、优化网络拓扑结构，从而提高网络的性能和稳定性。
AI还可以帮助网络运营商预测网络故障，提前进行维护，避免网络中断给用户带来的不便。
其次，AI技术在网络通信中还可以用于智能路由和负载均衡。
传统的路由算法往往是静态的，无法根据网络流量的变化进行动态调整。
而AI技术可以根据实时数据和用户需求智能调整路由，保证数据传输的高效性和可靠性。
此外，AI还可以根据传感器数据和用户行为进行智能的负载均衡，避免网络拥塞和传输延迟过大。
另外，AI技术在网络安全领域也有着重要的应用。
随着网络攻击手段的不断升级，传统的安全防护手段已经无法满足当前网络环境的安全需求。
AI技术可以通过学习网络流量模式和攻击特征，识别和阻止潜在的网络攻击，保护用户数据的安全。
AI还可以对网络安全事件进行实时响应，并自动化处理安全威胁，提高网络安全防护的效率和及时性。
此外，AI技术还在网络通信中的边缘计算和物联网（IoT）领域发挥着重要作用。
通过在网络边缘部署AI算法，可以减少数据传输的延迟和网络拥塞，提高数据处理的效率和速度。
AI还可以帮助智能设备和传感器实现自主学习和决策，让物联网设备更加智能和自动化。
这将为智能家居、智慧城市等领域带来更多的发展机遇。
未来，随着5G网络的普及和物联网的快速发展，AI技术在网络通信中的应用将继续扩大。
网络运营商和设备制造商将更加重视AI技术的研发和应用，加快网络的智能化和自动化进程。
同时，我们也要注意AI技术在网络通信中可能带来的隐私和安全风险，加强监管和技术规范，保障用户数据的安全和隐私。
人工智能在通信领域的应用
人工智能在通信领域的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴的技术，正在以惊人的速度改变着我们的日常生活和工作方式。
在通信领域，人工智能的应用也越来越广泛，为通信行业带来了许多便利和创新。
首先，人工智能在通信领域的应用最为显著的体现在智能客服系统上。
利用AI技术，通信公司能够开发出智能语音助手和聊天机器人，为用户提供24小时全天候的在线客服服务。
这种智能客服系统不但能够解决用户的常见问题，还可以通过学习用户的需求和习惯，不断优化自身的服务水平，提高用户体验。
其次，人工智能在通信领域的另一个重要应用便是智能推荐系统。
通过分析用户的通信记录和兴趣爱好，AI技术可以精准地向用户推荐适合的通信套餐、服务和产品，帮助用户更好地选择并管理自己的通信资源。
这样不仅提高了用户对通信服务的满意度，也为通信公司带来了更多的商业机会。
此外，人工智能还在通信领域实现了自动化运维和维护。
通过监控设备和网络状态，AI系统可以提前识别和排除故障，减少通信服务中断的概率，提高通信网络的稳定性和可靠性。
这种自动化运维不仅提高了通信服务的效率，还节省了大量维护成本，为通信公司创造了更大的价值。
最后，人工智能在通信领域的应用还表现在智能数据分析和预测领域。
通过对通信数据的深度挖掘和分析，AI系统可以为通信公司提供精准的市场预测和用户行为分析，帮助公司制定更加科学的营销策略和产品规划。
这种智能数据分析不仅提高了通信行业的运营效率，也为通信公司带来了更多商业机会和竞争优势。
综上所述，人工智能在通信领域的应用已经取得了显著的成就，并为通信行业带来了革命性的变革。
随着AI技术的不断发展和完善，相信人工智能在通信领域的应用会更加广泛和深入，为用户和企业带来更多的便利和创新。
愿智能通信技术继续为我们的生活和工作带来更多美好的未来。
人工智能与通信技术的完美融合
人工智能与通信技术的完美融合近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）和通信技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
随着科技的不断进步和创新，这两个领域的融合正逐渐成为一种不可忽视的趋势。
本文将探讨人工智能与通信技术的完美融合，以及对未来的影响和发展。
一、人工智能在通信技术中的应用1. 语音识别技术语音识别技术是人工智能在通信技术中广泛应用的一项重要技术。
通过将语音转换为文本，实现了智能语音助手的出现，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
这些智能助手能够理解人类的语音指令，并根据指令提供相关信息或执行相应的操作。
语音识别技术的发展使得通信更加便捷和高效。
2. 自然语言处理技术自然语言处理技术是指让计算机能够理解和处理人类语言的一项技术。
通过自然语言处理技术，人们可以通过语音或文字与计算机进行交互。
这种交互方式在通信技术中得到广泛应用，例如智能客服、机器翻译、智能搜索等。
自然语言处理的发展使得人们能够更加便捷地与计算机进行沟通和合作。
3. 数据分析和预测人工智能在通信技术中的另一个重要应用是数据分析和预测。
通过各种机器学习算法和模型，可以对海量的通信数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息和策略。
这对于运营商、互联网公司等通信行业的企业来说意义重大，可以帮助他们更好地了解用户需求、优化服务、提升竞争力。
二、通信技术对人工智能的推动1. 数据传输和存储通信技术为人工智能提供了快速、稳定的数据传输和存储方式。
在人工智能的学习和训练过程中，需要处理大量的数据。
传统的数据传输方式可能存在传输速度慢、不稳定等问题，而通信技术的发展解决了这些问题，提供了高速、高带宽的数据传输能力，保证了人工智能系统的正常运行和学习。
2. 物联网技术物联网技术的发展为人工智能提供了更广阔的应用领域。
通过将各种智能设备和传感器连接到网络，实现设备之间的互联互通，形成一个庞大的数据网络。
这些数据可以被人工智能系统用于分析、预测和控制，进一步提升智能化水平和效果。
AI技术在计算机网络和通信中的应用
AI技术在计算机网络和通信中的应用一、介绍随着人工智能（AI）技术的迅速发展，它在各个领域中的应用也越来越广泛。
计算机网络和通信作为现代社会中不可或缺的基础设施，也受益于AI技术的应用。
本文将探讨AI技术在计算机网络和通信领域中的应用情况，并分析其所带来的益处。
二、AI在网络优化中的应用1. 链路调度优化在大规模计算机网络中，链路调度是一个复杂而困难的问题。
利用AI技术可以通过学习网络流量数据，预测未来某些时间段内流量高峰，并相应地进行链路调度以避免拥塞。
这样可以使得整个网络更高效地运行，提供更好的服务质量。
2. 智能路由选择传统的路由算法往往只考虑到最短路径问题，在一些特殊情况下可能无法满足实际需求。
利用AI技术可以根据网络环境信息和实时流量状况预测并选择最佳路径，并且还能根据历史数据进行自我优化。
采用智能路由选择算法能够提高网络的鲁棒性、稳定性及负载均衡，提升整体网络性能。
三、AI在通信中的应用1. 智能频谱管理随着移动互联网的迅猛发展，无线频谱资源日益紧张。
利用AI技术可以对频谱资源进行智能管理和分配，实现高效利用。
通过实时监测和分析移动设备和基站之间的通信数据，将废弃或低效使用的频谱重新分配给需要的设备，从而最大化频谱利用率，并提供更稳定和快速的通信服务。
2. 智能媒体传输随着流媒体技术的兴起，大量的音视频数据需要在网络中传输。
AI技术可以根据网络环境信息和用户需求来优化媒体传输过程。
它可以自适应地调整编码参数、压缩算法和传输机制，以适应不同带宽条件下的媒体数据传输。
这样可以提高视频流畅度、降低延迟，并节省带宽资源。
四、AI在网络安全中的应用1. 威胁检测与预警计算机网络中存在各种各样的安全威胁，例如恶意软件、网络钓鱼等。
AI技术可以通过学习大量的安全数据和行为模式，及时发现并预测潜在的威胁。
它能够自动分析和识别可疑行为，并邮件或短信预警给相关人员，从而帮助保护整个网络生态系统的安全。
2. 异常行为检测与入侵防御利用AI技术，可以对网络中的用户和设备行为进行实时监控和分析。
人工智能助力无线通信网络优化
人工智能助力无线通信网络优化随着人工智能的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，人工智能在无线通信网络优化方面发挥着重要的作用。
本文将深入探讨人工智能如何助力无线通信网络优化，并分析其在这一领域的具体应用。
一、无线通信网络优化的挑战随着移动互联网的普及，用户对无线通信网络的需求也越来越高。
然而，由于信道干扰、频谱资源有限等问题，无线通信网络面临着诸多挑战。
例如，在高密度区域，用户之间的干扰严重，导致网络拥塞和信号质量下降。
因此，如何优化无线通信网络，提高用户体验成为了亟待解决的难题。
二、人工智能在无线通信网络优化中的应用1.自适应调制识别与优化自适应调制技术可以根据通信环境的不同，动态调整调制方式，提高信道利用率。
然而，传统的自适应调制算法只能基于通信链路的信号强度进行优化，无法准确识别干扰源。
而人工智能可以通过对大量数据的学习，实现自适应调制的优化。
通过深度学习算法，可以将大量的信号数据与干扰源进行匹配，识别出干扰源并采取相应措施进行优化。
2.智能辅助网络拓扑规划网络拓扑规划是无线通信网络优化的重要环节。
传统的拓扑规划方法往往需要依赖人工经验，并且存在一定的主观性。
而人工智能可以通过对大量网络数据进行分析和挖掘，生成智能化的网络拓扑规划方案。
通过运用机器学习算法，人工智能可以自动提取网络拓扑的特征，并结合用户需求进行智能化优化，提高网络覆盖率和容量。
3.智能干扰消除干扰是无线通信网络的一大难题，会导致信号质量下降和网络拥塞。
传统的干扰消除方法通常需要依靠人工分析和干预，但效果不尽如人意。
而人工智能可以通过对大量干扰数据进行学习，提取出干扰源的特征并进行智能分析。
基于深度学习的算法可以实现干扰源的自动识别，并采取相应的消除措施，提高无线通信网络的性能。
三、人工智能在无线通信网络优化中的优势1.实时性传统的无线通信网络优化方法通常需要依靠大量人工操作和分析，消耗时间和人力资源较多。
而人工智能可以自动从海量数据中学习和分析，实现实时的网络优化。
通信行业中的人工智能技术应用
通信行业中的人工智能技术应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业开始应用AI技术来提高效率和效果。
通信行业作为信息技术领域的重要一环，也在积极探索人工智能技术的应用，以便提高服务质量和用户体验。
一、人工智能技术在通信行业中的应用1.智能客服：利用人工智能技术来替代人工服务坐席，实现自动应答、知识库查询、问题解决等功能，让用户能够更快地得到满意的答复。
此外，人工智能技术还可以实现智能语音交互，让用户更便捷地进行语音查询和操作。
2.智能问答系统：利用人工智能技术把用户常见问题进行整理、分类和分析，提前进行答案预设和智能匹配，让用户在输入问题后，能够快速得到满意的答复。
3.智能营销：通过深度学习等人工智能技术，对用户的行为和需求进行分析，推出更符合用户需求的营销方案和产品，提高用户的转化率和满意度。
4.智能网络管理：通过人工智能技术对网络流量进行智能分析和优化，让网络流量更加平稳，提高网络带宽的利用率和用户体验。
二、人工智能技术在通信行业的优势和挑战1. 优势（1）提升服务质量和用户体验：利用人工智能技术可以帮助用户更快速地解决问题，提高用户的满意度和忠诚度。
（2）降低运营成本：通过实现智能化服务，能够减少服务人员数量和人工投入，降低运营成本。
（3）提高效率：利用人工智能技术进行自动化服务，在短时间内就能够处理大量用户请求，提高服务效率和时效性。
2. 挑战（1）数据的质量问题：人工智能技术的应用需要庞大的数据支持，而数据质量问题会直接影响到人工智能技术的应用效果。
（2）人机交互体验：虽然语音识别和语音合成等技术已经可以实现较高的准确率，但仍然存在人机交互效果不理想的情况，所以如何能够让用户更好地与人工智能进行交互，仍是一个需要突破的难点。
（3）隐私保护问题：在利用人工智能技术的同时，需要保护用户个人隐私，但在实际生产环境中，如何保障用户的隐私安全，仍是一个需要思考和解决的问题。
三、探讨未来通信行业中人工智能技术的应用趋势随着人工智能技术的不断发展，通信服务无疑将会迎来更多更智能化的服务场景。
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互联网厂商的 CAPEX 绝大部分投向了各自的数据中 心 。 根 据 Gartner 的 数 据 ， 数 据 中 心 投 资 中 约 60~70% 是硬件成本。
数据中心对 100G 的需求强劲，流量 增长带动光模块需 求
数据中心需求强劲， 预计维持高增长
数据中心需求强劲， 预计维持高增长
芯片厂商的走向
N
芯片厂商来自数据中心的营收占比趋势
0.5 0.45
11.10% 6.90% -9.90%
3,362
13.10%
Finisar
光模块
数据通信 /Datacom
933
Lumentum
光模块
数据通信 /Datacom
146
AppliedOptoelectr onics
光模块
数据中心业务
123
13.60% 24.50% 91.30%
2016 营收(百万美元 )%YoY
992.HK), 浪 潮(000977.SZ),Huawei( 未上市)
广达(2382TW), 英业达
(2356TW), 纬创(3231 TW),鸿海(2317TW), 神达电 脑(3706TW)
%硬件成本占比 50%
Cisco(CSCOUS),HPE(HPEUS),Huaw ei( 未上市 ),Juniper(JNPUS)
全球与中国 公有云份额
2016年全球公有云IAAS市场份额
26%
20%
5% 11%
31%
下20名厂商 (Alibaba,CenturyLink
其他
Amazon
Microsoft
IBM
2016年中国公有云IAAS市场份额
6.02% 7.34%
8.51%
37.46%
40.67%
金山云
其他
阿里云
中国电信
Dell-EMC(EMCUS),NetApp(NTAPUS)
智邦科技 (2345TW), 明泰科 技(3380TW), Arista(ANETUS), 达创科技 (未上市 )广
达 (2382TW),Promise(3057T W), 鸿海 (2317TW),Infortrend(2495 TW)
Emerson(MSNUS),Eaton(ETNUS),Sc hneider(SNDR US),GE(GEUS),ABB(ABBUS),Delta(2 308TW), Voltronic(6409TW),CyberPower(3617 TW),Ablerex(3628TW), 科华恒盛 (002335.SZ)
通信+AI
数据中心资本开支，物联网带动行业发展
01 成本营收分析 全球数据中心资本支出分析与主要设备 商和数据中心营收情况
02 SDN的演进与变革 GoogleSDN的技术演进以及 SDN技术对 传统硬件的变革
C
AI+通信 Truemasteryofanyskilltakesalifetime .Sweatisthelubricantofsuccess,spea klouderthanwords.
ABOUTU S
CAPEX 走向
硬件成本分解
50% 20% 20% 10%
服务器 供电设施 储存设备 网络设备
假设2020年900亿美元有90%投向数据 中心，则主要硬件的投资规模约在500 亿美元
硬件成本变革
O
传统模式
采购品牌服务器与网络设备，采用独立 的大规模的 SAN
（StorageAreaNetwork ）
变革模式
自行设计并由 ODM 厂商代工；也不再采 用独立的大规模的 SAN
（StorageAreaNetwork ）存储网络，转 而利用每台服务器的硬盘等解决存储需求
N
Loser& winner
设备种类 服务器
网络设备 存储
供电系统
loser
winner
HP(HPQUS),Dell(DELLUS),Lenovo(00
10% 20%
20%
规模（十亿美元） 25 5.5 10
10
设备公司与 数据中心营收
公司 Intel Nvidia HP
Cisco
类别
与云有关的业务
核心芯片 核心芯片
服务器
数据中心业务
数据中心业务 工作站
/workstation
服务器
数据中心业务
2015 营收(百万美元 )%YoY
15,977 339 1,290
2017 指引 /市场情 况
17,200 830 1,179 3,308
929 164 201
7.70% 144.80% -8.60% -1.60%
-0.50% 12.90% 63.30%
高单位数增长
AI将驱动大型数据 中心的 GPU需求
市场需求疲软，汇 率的负面影响
小幅下滑，由于市 场竞争加剧以及数 据中心对白牌交换 机的需求大增
共享单车与5G物联网
共享单车的出现对物联网发展的加速与带 动
03
云数据供应链+物联网产业链
图解云数据供应链+物联网产业链
04
01
成本营收分析
2016年，AWS、微软和阿里的公有云收入合计约 159亿美 元，同比增长 65.6%。（ Google和IBM未详细披露来自公 有云业务的收入）。根据 Wikibon的数据，全球 IAAS公有 云市场 2012~2016年保持了 55%的年复合增长。我们预计 到2020年，全球IAAS公有云市场将保持 25%的年复合增长， 达到约950亿美元的规模。
云服务商的 资本性支出
公有云 营收
25%
八大互联网高 公司云服务的
CAPEX
CAPEX分析
为了支持快速发展的云服务，除公有云 IAAS 服务提供商之外，大互联网公司的 CAPEX总计达 528亿美元，同比增长 27.7%。我们预计到各大云厂商也均加大了 CAPEX投入以支撑自身业务发展。目前几个主要的云服务商，如 Google、Amazon、 Apple等，年资本开支均在 100亿美元量级。 2016年，AWS、Google、Micros20年，八大主要互联网公司的 CAPEX总计将达约900亿美元，约占全球电信业资本开支的 25%（2016年约15%）， CAGR为14%。