欢迎访问:沃派博客 每天不定时发布IT文章相关资讯
当前位置:沃派博客-沃派网 > IT文章 > 正文

重磅!德勤TMT行业2019十大预测,遍地黄金的中国机会【附下载】| 智东西内参

01-12 IT文章

智东西(公众号: zhidxcom)
编 | 智东西内参

德勤于近日发布了《2019科技、传媒和电信行业预测》报告,该报告着眼于全球科技、传媒和电信行业在未来5年的关键趋势,分析颠覆性技术变革及未来可能会影响行业内企业的因素。

本期的智能内参,我们推荐来自德勤的这份报告《 2019科技、传媒和电信行业预测 》。如果想收藏本文的报告全文( 2019科技、传媒和电信行业预测),可以在智东西公众号:(zhidxcom)回复关键词“nc316”获取。

一、5G,新型网络时代来临

据德勤全球预测,第五代广域无线网络将在2019年实现大范围推广应用。2018年有7家运营商开展5G广域无线测试。预计到2019年底将有25家运营商针对部分地区(通常为城市地区)推出5G服务。2020年,推出5G服务的运营商有望新增26家,在2019年原有总数的基础上翻番一倍不止。预计2019年将有大约20家手机厂商推出具备5G功能的手机(首批次具备5G功能的手机将在2019年第二季度面市)。2019年全年的智能手机销量可能达到15万台,其中有大约100万台5G手机上市。5G调制解调器(也称“puck”设备或热点)的销量将达到100万台,安装的5G固定无线接入设备可能上百万。

5G无线技术将在2019年和2020年实现三种主要应用。首先,5G将主要通过智能手机等设备支持真正意义上的移动互联的实现。第二,5G将用于连接“移动性较差”的设备。5G调制解调器或热点是主要的应用形式:专门的无线接入设备,因体型小巧而具备良好的移动性,可连接5G网络,并利用Wi-Fi技术进而连接其他设备。第三,我们将应用5G固定无线接入设备,并在建筑或窗户上安装永久性天线,为家庭或企业提供宽带,取代有限网络连接。

5G在推广初期会遭遇4G在推广初期(2009年-2010年)面临的同样境遇。5G应用的推广速度将快于3G。3G于1998年推出后经历了较长时间才得到广泛普及。

4G于2009年末2010年初推出之后仅有小部分运营商在有限的部分地区提供4G服务。18虽然在推出后的10年间4G网络的布局范围越来越广,但直到2019年4G才成为全球用户最多的无线联网技术。全球移动通信系统联盟(GSMA)的报告显示,全球范围内的4G网络用户要到2023年才能超过网络用户总数的50%,距离4G网络的最初启用已过去14年。这意味着到2025年,5G可能仍是一种相对小众的技术。该年度的5G用户人数有望达到12亿人次,但也仅占全球非物联网移动网络用户总数的14%。与此同时,不同国家的5G网络应用情况也存在巨大差异:到2025年,美国将有49%的用户使用5G网络,日本、欧洲、中国的这一比例分别为45%、31%和25%,而拉丁美洲、中东和非洲的这一百分比仅为个位数。十年以后,供应商们可能仍在推广5G。

重磅!德勤TMT行业2019十大预测,遍地黄金的中国机会【附下载】| 智东西内参

▲不同技术的全球移动网络应用情况

5G是一种未来联网技术。5G应用在未来12-24个月内可能仍停留在较浅层面,而5G要取代4G的市场统治地位或许仍需时日。但出于对速度、时延、穿透力,尤其是容量等因素的考量,不少电信运营商追赶5G浪潮的意愿十分强烈。一旦得到运营商的普遍应用,5G网络将迎来高速发展。

二、人工智能,从小众到普及

据德勤全球预测到2019年,企业将加速应用基于云技术的人工智能软件及服务。在使用人工智能的企业中,70%将通过基于云技术的企业级软件构建人工智能能力,65%将通过基于云技术的开发服务打造人工智能应用。此外,德勤全球还预测,到2020年,在所有应用人工智能软件的企业中,将企业级软件与人工智能和基于云技术的人工智能平台相结合的企业比例将分别达87%和83%。云技术将推升人工智能的全面应用和投资回报率,并促进对人工智能的投资。更重要的是,人工智能能力及其收益将得到广泛普及,而不再局限于早期应用者。

1、人工智能迄今仅惠及少数企业

人工智能涵盖了多种技术。其核心当属机器学习及其更复杂的衍生技术——深度学习神经网络。这些技术令计算机视觉和自然语言处理等人工智能应用得以实现,也正是借助这些技术,我们才能用海量数据做出精确预测,并挖掘数据背后的更深层启示。人工智能近来受到的关注一方面来自于机器学习和深度学习神经网络的发展,一方面则是由于企业能通过许多方式运用这些科技改善运营、开发新产品和服务,并以更低的成本为顾客提供更优质的服务。

人工智能所面临的困扰在于,迄今为止,许多企业仍缺乏充分利用人工智能所需的专业能力和资源。机器学习和深度学习往往需要多个人工智能专家团队、访问大型数据组的权限、专门的基础设施和处理能力。具备这些优势的企业接下来还要寻找人工智能的正确使用案例,创建定制化解决方案,并扩大至整个企业范围内。这些均需要一定程度的投资和经验,无法一蹴而就,并且是许多企业遥不可及的。

版权保护: 本文由 沃派博客-沃派网 编辑,转载请保留链接: http://www.bdice.cn/html/24719.html