ibm发展现状2016
通信设备行业专题研究：云计算全产业链持续高景气，“新基建”助力行业发展
[Table_Title]通信设备行业专题研究云计算全产业链持续高景气，“新基建”助力行业发展2020 年 11 月 18 日【投资要点】◆全球云计算市场保持稳定增长态势，我国云计算服务市场空间广阔。
根据Gartner预测，未来几年云计算市场平均增长率在18%左右，到2023年云计算市场规模将超过3500亿美元，其中，IaaS、PaaS、SaaS市场规模分别达到971、749、1877亿美元。
据中国信息通信研究院统计，2019年，我国公有云IaaS市场规模为453亿元，同比增长67.4%；公有云PaaS市场规模为42亿元，同比增长87.9%；公有云SaaS市场规模194亿元，同比增长34.2%。
我国云计算市场未来发展潜力巨大。
◆SaaS是云计算中最大的细分市场，我国SaaS市场未来发展潜力巨大。
2019年，我国公有云 SaaS 市场规模达到194亿元，比2018年增长了34.2%，仍与全球整体市场（1095亿美元）差距明显。
2020年受疫情影响，预计未来市场的接受周期会缩短，将加速SaaS发展。
目前中国SaaS 行业的已经形成了三大阵营包括创业公司、互联网巨头和进行云转型的传统软件公司。
其中，创业公司、传统软件公司更多参与相对细分的市场以获取壁垒，而互联网公司更多从IM（Instant Messaging）协同功能入手打造平台化的生态系统，在自己核心应用的基础上重点发展第三方应用的开发，培育移动办公应用生态圈。
进行云转型的传统软件公司以用友、金蝶、麦达数字为代表，创业阵营以北森、销售易等为代表的SaaS服务商，在各细分领域已崭露头角。
◆云计算安全已经逐渐引起企业的重视，需求将会随着云计算市场规模的扩大而快速增长。
根据Gartner统计，2019年全球云安全服务市场规模为74.1亿美元，到2021年将会超过100亿美元，年复合增长率超过20%。
中国方面，根据赛迪统计，2019年中国云安全服务市场规模达到55.1亿元，同比增长45.8%，中国云安全服务市场处于爆发式增长阶段。
信息技术的发展现状
信息技术的发展现状纵观世界经济的发展，经济全球化进程明显加快，信息化已成为全球化的迫切需要和必要保证。
世界范围的产业结构调整和信息技术进步，必将对中国信息产业的发展产生深刻影响。
下面是对信息技术的发展现状的分析，一起来看看。
我国电子信息产业发展现状分析2015年以来，中国消费电子信息制造业进入中速增长的新阶段，增速从10%以上降至8.5%左右，并保持平稳态势。
出口环境未有改善，仍然围绕着零增长上下浮动。
目前来看，全球电子信息消费市场依然不旺，中国电子信息制造业增速预计将维持8%左右，出口增速有望实现正增长，但仍有较大不确定性。
相比2013年、2014年10%——10.5%的增速区间，2015年的产业增速出现了明显下滑，下降约2个百分点。
这与全球信息技术产业发展走弱的大趋势一致。
前瞻产业研究院《中国电子信息制造业发展前景预测与投资战略规划分析报告》预测，2015年全球IT支出将比2014年减少3.5%;预计2016年智能手机市场增长将继续停滞、个人电脑与平板电脑市场将持续走弱。
由此预计，2016年中国电子信息制造业的增速将维持在8%左右，并有一定可能在部分时间段低于 8%。
市场饱和与颠覆性创新缺乏，使通信设备等成熟领域增速持续下降，导致电子信息制造业整体增速明显下滑。
特别是在全球市场萎缩的大背景下，虽然国产品牌在家用视听、计算机、通信设备等市场的占比不断提升，但增长压力仍持续加大。
2016年，4G发展开始进入稳定阶段，以智能手机、平板电脑为代表的智能终端行业增速很难实现逆转提升，可能逐渐从前两年的20%以上降至10%左右，行业引领作用明显减弱。
计算机、家用视听市场由于持续的价格战，预计将维持5%以下的低速增长。
2015年电子信息产业主要产品产量增速与2014年相比出现显著变化。
预计在2016年很难出现高速增长。
有可能拉动产业增长的两大领域是集成电路和彩色电视机。
自2014年以来，中国信息产品进出口额增长由正转负，产品进出口增速一直在低位徘徊，形势较为严峻。
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
中兴云桌面解决方案
云桌面
4% 14%
45% 37%
PC投资构成分析
6% 11%
13%
70%
硬件投资 运营维护 安装调试 培训
云桌面投资构成分析
7
投 资
PC
于桌面
额
CAPEX
OPEX
PC&云桌面成本对比（10年生命周期）
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Gartner：到2016 年，40%癿个人PC 将会以虚拟桌面模式 管理。于桌面使传统 桌面癿数据不终端分 离，从根本上解决传 统桌面困境.
易管理
优体验
内部公开▲
高安全
集中管理
桌面不资源池统一管理 在线桌面、离线桌面、图形
桌面、会话桌面统一管理 用户不桌面统一管理
运维管理
Web可视化界面 全方位资源监控 系统自劢告警 支持中、英文操作界面
14
业务发放
集中企业资产管理 操作日志
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于计算时代，PC将何去何从？ 新癿时代需要新癿解决方案 未来，丌等待！
传统桌面：危机四伏
1、硬件投资周期短带来癿 投资成本高
3、传统PC桌面，数据存放在 本地，容易泄露，安全性低
5、PC机能耗高，约为200W 巠史，丏噪音呾占用空间导致 集中使用环境丌理想
6
内部公开▲
2、丌能集中管控，维护跟着物理 机跑等导致癿运维成本高
胖终端 本地使用权限，像PC一样使用
© ZTE All rights reserved
20
云硬盘，实现文件协作
极建于硬盘，解决企业信息共享、信息传递问题，提供4A访 问服务（Anyone、Anytime、Anywhere、Anydevice） 文档集中管控、快速分享 移劢办公、协同办公 不于桌面系统统一认证
了解AI技术的发展历程与里程碑事件
了解AI技术的发展历程与里程碑事件一、AI技术的发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过模拟、延伸和扩展人类智能的机器或计算机系统。
自从上世纪50年代以来，AI技术经历了多个阶段的发展与突破，取得了一系列重要的里程碑事件。
以下将对AI技术的发展历程进行详细介绍。
1.早期阶段：符号主义与推理20世纪50年代至70年代初是AI技术的早期阶段，在这个阶段以符号主义为基础，研究人员尝试通过符号逻辑来模仿人类推理能力。
在1956年举办的达特茅斯会议中，该领域首次被正式命名为“人工智能”。
随后，诸如逻辑推理程序Logic Theorist和专家系统Dendral等被开发出来，并取得了一定成果。
2.知识库和专家系统的兴起在1970年代中期到80年代初，AI技术进入了一个新的发展阶段。
由于许多问题需要大量领域专家知识进行解决，知识库和专家系统成为当时热门研究方向。
专家系统是利用专家知识库进行问题求解的计算机系统，其代表性项目包括MYCIN 和R1等。
这也是AI技术在实际应用中取得突破的重要时期。
3.连接主义与神经网络20世纪80年代中期至90年代初，连接主义和神经网络成为AI技术发展的热点。
根据人类大脑的工作原理，研究者设计并构建了模拟神经元之间连接关系的计算模型。
这种基于神经网络的方法具有自学习、自适应能力，并在图像处理、语音识别等领域取得显著进展，如提出的反向传播算法对于优化神经网络起到了重要作用。
4.统计学习与机器学习随着20世纪90年代以后数据爆炸式增长和计算能力不断提升，统计学习和机器学习成为了AI技术的新方向。
通过从数据中发现模式，并建立相应的数学模型进行预测和决策，机器学习使得AI系统能够更好地处理复杂问题。
其中，支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等成为常见的机器学习算法。
此外，深度学习的兴起也是机器学习领域的重要进展，其在图像与语音处理、自然语言处理等方面取得了极大突破。
区块链-重塑经济与世界
8、区块链的网络构架
公共区 块链
网络中的节点可以任意接入，网络中 的读写权限不受限制，任何人都能参 与共识过程，比特币属于典型的公有 链。
私有区 块链
网络中的节点被一个组织控制，写入 权限仅限在一个组织内部，读取权限 有限对外开放，全球42家银行组建的 区块链联盟R3 CEV就是私有链。
联盟区 块链
数据库 可靠
系统中每个节点都能获得一 份完整的“账本”（数据库）的 拷贝，除非能够同时控制整 个系统中超过51%的节点，否 则单个节点上对数据的修改 是无效的，也无法影响其他 节点上的数据内容。
该怎么证明我妈是我妈？如何实现自证？
北京市民陈先生一家三口准备出境 旅游，需要明确一位亲人为紧急联络 人，于是他想到了自己的母亲。可问 题来了，需要书面证明他和他母亲是 母子关系。可陈先生在北京的户口簿， 只显示自己和老婆孩子的信息，而父 母在江西老家的户口簿，早就没有了 陈先生的信息。
网络中部分节点可以任意接入，另一 部分则必须通过权限才可以接入的区
块链，比如清算。
区块链基于互联网运行， 但其功能却广于互联网。 两种技术的相同点主要 在于 : 在数据传输方式上， 互联网与区块链都不需 要中心化的中介；两种 技术都要求用户接入互 联网；两种技术都能够 满足一个组织内的多个 使用者同时使用。
7、区块链的核心技术
去中心 化
网络中没有中心化的物理节点 和管理机构，网络功能的维护 依赖网络中所有具有维护能力 的节点完成，各节点的地位是 平等的，一个节点甚至几个节 点的损坏不会影响整个系统的 运作，网络具备很强的健壮性。
去信任
网络节点间数据传输是匿名的 而且节点之间不需要互相信任， 整个系统通过公开透明数学算 法运行。节点彼此数据公开， 彼此信任，没有办法欺骗其他 节点。
企业并购经典案例
企业并购经典案例企业并购是指一家公司通过购买另一家公司的股份或资产，从而实现两家公司的合并。
并购是企业发展战略中常见的一种手段，通过并购可以实现资源整合、市场拓展、降低成本等多种目的。
下面我们将介绍一些企业并购的经典案例，以便更好地理解并购的过程和影响。
1. 美国康卡斯特收购NBC环球。
2011年，美国康卡斯特公司以300亿美元收购了全球最大的娱乐公司NBC环球。
这一并购案例在全球范围内引起了轰动，不仅因为交易金额之巨，更因为这一并购对娱乐产业格局的影响。
康卡斯特作为美国最大的有线电视运营商，收购了拥有大量热门电视节目和电影作品的NBC环球，使得康卡斯特在娱乐产业中的地位更加稳固，同时也为康卡斯特带来了更多的内容资源和市场份额。
2. 联想收购IBM个人电脑业务。
2005年，中国的联想集团以18亿美元收购了IBM的个人电脑业务。
这一并购案例被认为是中国企业首次在全球范围内收购外国科技巨头的重大事件。
通过这一收购，联想获得了IBM个人电脑业务的知识产权和销售网络，使得联想在全球个人电脑市场上迅速崛起，成为全球第三大个人电脑制造商。
3. 谷歌收购YouTube。
2006年，谷歌以16.5亿美元收购了视频分享网站YouTube。
这一收购案例被认为是互联网历史上最成功的并购之一。
通过收购YouTube，谷歌获得了视频分享领域的绝对优势地位，使得谷歌在视频广告市场上占据了主导地位，为公司带来了巨大的商业价值。
4. 阿里巴巴收购优酷土豆。
2016年，中国的电商巨头阿里巴巴以39亿美元收购了在线视频平台优酷土豆。
这一并购案例标志着阿里巴巴进军数字娱乐产业的重要一步，通过收购优酷土豆，阿里巴巴拥有了丰富的视频内容资源，加强了在数字娱乐领域的竞争力。
以上是一些企业并购的经典案例，这些案例展示了并购对企业发展的重要影响。
通过并购，企业可以实现资源整合、市场拓展、降低成本等多种目的，从而提升自身竞争力，实现更快速的发展。
细数一下国内自主开发CPU的公司与现状,以及它们选择的指令集流派
细数一下国内自主开发CPU的公司与现状，以及它们选择的指令集流派最近痛陈国产“芯”悲惨历史的各种文章充斥网络，各种民族主义泛滥，今天本号斗胆也评论下国产CPU为何尚未足够成功，原因很简单，那就是手气差——选错了指令集架构。
本文节选于出版书籍《手把手教你设计CPU——RISC-V处理器篇》第一章。
ISA请扛起这口锅——为什么国产CPU尚未足够成功众所周知，芯片是我国信息产业发展的核心领域，而CPU则代表了芯片中的核心技术。
在此方面，我国与发达国家相比有着明显的差距。
虽然经过多年的努力，技术差距已经有了显著的缩小，但是在民用商业领域内，仍然没有看到太多国产CPU的身影。
是什么原因造成国产商业CPU尚未足够成功这一现状呢？接下来，我们便细数一下国内自主开发CPU的公司与现状，以及它们选择的指令集流派。
通过逐一分析其过去与现状，相信能够让读者得到答案。
MIPS系——龙芯和君正1．龙芯龙芯CPU由中国科学院计算技术所龙芯课题组研制，由中国科学院计算技术所授权的北京神州龙芯集成电路设计公司研发。
以下是龙芯CPU芯片的相关简介。
·龙芯1号的频率为266MHz，最早在2002年开始使用，如图1-3所示。
·龙芯2号的频率最高为1GHz。
·龙芯3A系列是国产商用4核处理器。
最新龙芯3A3000基于中芯28nm FDSOI工艺，设计为4核64位，主频为1.5GHz，功耗仅为30W，非常适合笔记本平台。
·龙芯3B系列是国产商用8核处理器，主频超过1GHz，支持向量运算加速，峰值计算能力达到128GFLOPS，具有很高的性能功耗比。
龙芯3B系列主要用于高性能计算机、高性能服务器、数字信号处理等领域。
2．君正。
绿色地平线介绍
吕新杰 博士， 高级研发经理 IBM中国研究院
© 2016 IBM Corporation
IBM引领下一个计算时代: 认知计算
制表时代
Tabulating Systems Era
2
编程时代
Programmable Systems Era
认知时代
Cognitive Systems Era
3
© 2016 IBM Corporation
为大气污染防治提供量化决策支持，助力中国大气污染防治进程，支持中国实 现环境的可持续发展
4
© 2016 IBM Corporation
系统功能架构
5
© 2016 IBM Corporation
关键技术
6
© 2016 IBM Corporation
IBM优势总结
准 76%-80%六等级预报准确率，85%以上跨等级预报准确率。
长 未来72小时逐小时预报，未来7天等级预报，数据基础好的城市可达未来15天预报。 智 多模型、背景场、混合资料认知融合。
时、空、天、地 多源异构数据综合智能分析。
空气污染指数AQI
0－50 51－100 101－150 151－200 201－250 251－300
IBM Watson
云
移动设备
社交媒体 物联网
© 2016 IBM Corporation
IBM“绿色地平线”（Green Horizon）计划
利用IBM在认知计算、大数据、云计算等领域的技术优势及研发资源，助力中国实现 能源结构转型以及解决空气污染等环境问题
大气污染防治
可再生能源高效利用
节能减排
• 大气污染预报
工业互联下的劳动用工变迁专题三
1.工业互联网产业体系构成………………………………………… 13 2.产业发展规模……………………………………………………… 14
四、工业互联网行业应用实践
1.工业互联网产业实践驱动力……………………………………… 17 2.家电行业海尔互联工厂实例……………………………………… 18
2014-2019年工业增加值总量及占比
120
37%
36.2%
36% 100
35%
80
60
40
64.4
34.1%
32.9%
68.9
74.6
33.1% 83.2
32.8% 91.9
34%
33%
99.1 32.0% 32%
31%
20
23.3
0
2014
23.5 2015
24.5 2016
27.5 2017
2017-2020年工业互联网产业规模（亿元）
5010 3372 2017
9808
15953
4386
5361
2018
2019E
核心产业规模 融合产业规模
数据来源：中国信息通信研究院
24850 6520网产业体系及发展现状
2.产业发展规模
2019年核心产业细分规模（亿元/%）
19.5% 1045
46.4% 2486
工业数字化装备 工业互联网安全 数据来源：中国信息通信研究院
1152 21.5%
27.2 651 0.5% 12.1%
工业互联自动化 工业互联网平台与软件
工业互联网网络
2018年融合产业细分规模（亿元/%）
31.0% 3044
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ibm发展现状2016
IBM（International Business Machines Corporation）是全球领
先的科技和咨询服务公司，总部位于美国纽约州。成立于
1911年的IBM，一直以来都在信息技术领域保持着领先地位。
然而，随着科技的不断变革和竞争的加剧，IBM也面临着诸
多挑战和转型。
目前，IBM正致力于云计算、人工智能、大数据和物联网等
领域的发展。云计算是IBM当前的重点方向之一，通过提供
云服务和解决方案，帮助客户降低成本、提高效率和创新能力。
IBM Cloud平台已经在全球范围内拥有许多数据中心，提供可
靠安全的云存储和计算能力。
在人工智能领域，IBM的Watson项目备受关注。Watson是一
个基于人工智能和机器学习的认知计算系统，可以像人类一样
进行语言理解、推理和分析。IBM将Watson应用于医疗、金
融、零售等各个行业，帮助客户提高决策能力和业务创新。
大数据分析是IBM的另一个重要业务领域。IBM的大数据平
台可以帮助企业有效地收集、管理和分析海量数据，发现隐藏
的洞察力，并从中获得商业价值。此外，IBM还通过推出一
系列物联网解决方案，帮助企业实现设备间的互联和数据共享。
然而，IBM也面临着一些挑战。首先是云计算市场的竞争激
烈。亚马逊的AWS和微软的Azure等公司也在积极发展云计
算业务，给IBM带来了竞争压力。其次，IBM需要不断投入
研发和创新来跟上技术的快速发展。同时，IBM还需要在市
场营销和销售方面提高效率和竞争力。
为了应对这些挑战，IBM正在进行一系列转型和战略调整。
首先，IBM加大了对云计算和人工智能的投资。公司计划在
未来几年内投资数十亿美元进行云、AI和数据业务的创新和
发展。此外，IBM还在积极寻求与其他科技公司的合作，以
扩大自己在市场中的影响力。
总的来说，尽管面临着竞争和挑战，IBM仍然是全球领先的
科技和咨询服务公司之一。通过加大对云计算、人工智能和大
数据等领域的投资，以及进行转型和战略调整，IBM正在努
力保持自己的竞争力和创新能力，为客户提供更好的解决方案
和服务。