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行业研究

金准产业研究 德勤全球智慧城市2.0报告分享 2019-12-23 20:42:18

前言

根据联合国的预测,从1950~2050年的100年内,全球城市化率将翻番,2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。根据联合国的预测,从1950~2050年的100年内,全球城市化率将翻番,2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。而用先进的技术实现城市的可持续发展正成为众望所归的最佳解决方案,特别是被人工智能武装的智慧城市将引领城市的未来发展。

一、全球智慧城市新发展

全球城市化的进程依然以不可阻挡的趋势向前推进,到2050年,接近70%的世界人口将生活在城市。人口大国中国和印度所在的亚洲将成为全球城市化最快的地区。在城市急速扩张的过程中,先进的技术将帮助城市实现可持续发展,引领城市走向更美好的未来。

全球城市化趋势(%)

城市化的进程对城市经济、资源利用、生活质量、时间成本以及可持续发展等多方面带来不同程度的影响,而随着城市化以及人口的不断增加,全球各地城市管理者面临日益严峻的挑战。

城市化带来的问题

为了应对城市化所带来的挑战,在过去的十多年里,各国大力投资建设智慧城市,投入金额逐年升高,预计将在未来五年内达到高峰,由于拥有后发优势和巨大的发展潜力,亚洲国家和地区在智慧城市建设上有更大的发挥余地。

全球“智慧城市”投资金额图(十亿美元)

金准产业研究团队认为,智慧城市正在帮助城市管理者应对挑战,其在全球范围的部署给各城市带来了实际的效益,包括GDP增长,失业率降低,生活质量以及安全健康提升。这使得城市管理者能够实现科学决策,精细管理,快速响应,提升城市竞争力。

美洲城市智慧化情况

智慧城市解决方案市场日渐繁荣,亚太地区市场的发展增速高于欧洲与美洲地区,并逐渐实现弯道超车。亚太地区有其独特的国情和城市发展需求,与欧美在智慧城市的重点建设项目上侧重不同。

亚太城市智慧化情况

无论是发达的欧美地区,还是发展中的非洲和部分亚洲地区,全球大多数的国家正在积极的投身于智慧城市的建设,其中欧洲、北美、日韩等地区处于领先地位。中国也在积极进行智慧城市试点,形成了多个智慧城市群。

全球在建智慧城市数量

智慧教育在全球智慧城市市场份额占比最大,预测在2023年仍保持最高的市场份额,智慧安防增长趋势明显。亚洲地区有较多的智能建筑项目,水资源相对贫乏的中东和非洲有最多的智能水系统项目。

全球智慧城市市场份额(百万美元)

中国智慧城市市场规模在最近几年均保持了30%以上的增长。智慧物流、智慧建筑、智慧政务领域占据了较大的市场份额,智慧医疗等其他领域则表现出了较强的发展潜力。

中国智慧城市市场份额比例(2018

中国未来智慧城市市场规模(万亿元)

中国政府于2012年启动智慧城市较大规模的试点,并于2014年将智慧城市上升为国家战略,2016年底确定了新型智慧城市的发展方向,将建设新型智慧城市确认为国家工程。此后,相关部委开始相应出台具体领域的细化政策。在这一过程中,随着国家对智慧城市重视程度的加深,主管单位和重点城市培育方式也相应发生变化。

随着智慧城市的认识逐渐升级,智慧城市的定义逐渐得到发展,新型智慧城市的内涵更丰富。

新型智慧城市战略提出后,中国智慧城市试点和建设呈现出分级建设、多点开花、提质增效的发展趋势。在入选国家智慧城市试点的城市和地区中,大多分布在环渤海沿岸和长三角城市群。

中国智慧城市试点地区分布

中国智慧城市的建设呈现因地制宜、因城施策的发展局面;从区域分布来看呈现出由东部大城市向中西部地区城市推广的趋势,即由点到面的趋势日益明显。

二、超级智能城市2.0

超级智能城市可从四方面进行评量:第一,政府的战略规划,反映政府发展智慧城市的意愿;第二,是否有足够的技术基础支撑智慧城市建设;第三,智慧城市理念已经渗透的领域,反映发展的阶段性成果;第四,城市是否拥有可持续的创新能力,预示着未来智慧城市的发展前景。

超级智能城市评价指标体系的构建是为了从整体了解智慧城市的建设现状和未来发展前景,通过德勤全球视角引导城市发现自身智慧城市建设的短板,挖掘自身的潜力,将智慧城市建设与自身需求相结合,稳步提高智慧城市的发展水平,让市民拥有更多的幸福感和获得感。

智慧城市发展的动态性要求指标体系也要不断调整,今年的指标体系内部加入了人工智能这一新的评价项目。

超级智能城市评价模型

在四大维度之下,我们对目前重点26个城市进行系统分析,以求识别出目前智慧城市发展的现状,以及这些城市距离理想中的超级智能城市还有多远。

超级智能城市样本分布

在超级智能城市得分排名中,4个一线城市表现最好,在四大核心领域均占领鳌头;13个二线发达城市势均力敌,其他城市则尚有提升空间。

中国超级智能城市总排

在四大核心领域领先的超级智能城市

整体来看,智能城市的发展与经济发展水平呈现正相关的关系,但也不乏智能城市发展落后于经济发展水平的情况,特别是在一些新晋发展的城市表现明显。但也有城市在追求经济增长的同时,积极的开展智能城市的规划和建设。

超级智能城市指标得分与地区人均生产总值GDP的关系(万元人民币)(万元)

一线城市的智能城市发展水平已经大幅度领先于于其他城市,特别在创新水平上,其他城市表现出了明显的劣势,不利于可持续的智能城市建设。此外,所有城市之间在智能城市应用领域表现出的参差不齐较严重。

核心的战略层面:城市整体在线政府服务得到改善,第一梯队城市不仅规划完善,且政策执行和资金支持均比较到位,第二梯队城市规划相对比较完善但执行力尚待提高,第三梯队城市缺少长期和完善的城市规划。

战略维度排名

在基础的技术领域:由于发达城市经济实力雄厚且产业链完善,技术水平整体好于后进城市。在国家政策的推动和各类企业的积极参与下,后进城市也在借助新科技的发展趋势提升自身的技术水平,技术基础是普遍优势。

分领域排名-技术维度

领域的渗透清晰地反映出了二线城市在发展智能城市方面正在加速追赶一线城市,在多领域提高市民生活质量。

分领域排名-领域渗透

智能城市强调创新作为源动力:城市全体创新能力差距较大,长三角、珠三角等经济增长极创新能力领先全国,中西部地区依靠政策加速形成创新优势和吸引人才,多数城市缺少人才储备,创新产业链尚待完善。

分领域排名-创新维度

三、超级智能城市新风向

人工智能赋能智慧城市,为智能城市提供新动能。

人工智能城市产业链包括基础层加上核心技术层,然后再加上垂直应用。垂直领域细分为产品和应用智能系统。实时感知、高速传输、自主学习、自主决策、自主协同、自动优化、自主控制。这七大特征是互相关联缺一不可的,未来超级智能城市需要完全具备这些特征。

人工智能从底层到终端赋能智慧城市

物联网、云计算技术正在改善智能城市建设:物联网平台链接各类终端和资源。


物联网、云计算技术正在改善智能城市建设:云计算技术实现城市数据实时联通、融合和存储。


物联网、云计算技术正在改善智能城市建设:政企合作建设数据中心推动智慧城市建设。


以人为本,注重市民参与,从智慧城市向智慧社会转变。 十九大报告中提出了智慧社会的概念,是对“新型智慧城市”的理念深化和范围拓展,强调基于智慧城市使市民拥有更多的获得感、幸福感,再一次强调了智慧城市的发展要注重以人为本,强调市民在智慧城市建设过程中的参与行为。

“新型智慧城市”评价系统变化,看以人为本的重要性演进

为了实现顺畅的市民参与,可以通过“短、中、长”期的三步走战略,积极借鉴国外的发展经验,借助大数据、电子政务等科技手段的途径,以技术为跳板,最终实现“新型智慧城市”中的市民参与,创设良好的市民体验。

借助数字技术完成市民参与的三段进阶

城市本身特色在智慧城市的建设中得到体现,因地制宜发展智慧城市成为趋势。


多模式发展:五类模式各有千秋,不同的城市应根据自身的特点进行合理化选择。


智能城市建设五大运营模式均存在其典型案例,这些案例将为参与方日后的建设与运营提供借鉴意义。


将数据安全纳入智慧城市发展战略:对数据安全的要求越来越高,从传输、存储、管理等多环节着手数据风险规避。


将数据安全纳入智慧城市发展战略:主动防范数据风险,并进行持续监管。



四、打造超级智能城市

金准产业眼睛就团队认为,面对众多挑战之下,当今城市管理者若想要突破传统智慧城市的禁锢,且逐步转变升级成为”超级智能城市”,需要在建设过程中思考九个能力维度框架。同时,需要与自身城市实际需求相结合,以打造更高质量的幸福社会为目标。

超级智城市能力框架

超级智能城市对自己的目标有清晰的认识,并拥有实现其目标的战略规划。一个清晰的视野需要有明确的远景作为技术推动的有效配对。


打造超级智能城市所需要具备的要素:


打造超级智能城市的“行动四部曲”:智能城市不是昙花一现,而是逐年累月发展起来的。金准产业研究团队认为,在这段发展历程中,城市从早期成熟阶段发展到完全成熟发展阶段。成熟度模型用于评估当前的成熟度,并为期望成熟度设定目标。


结语

金准产业研究团队认为,全球范围来看,城市化的进程对城市经济、资源利用、生活质量、时间成本以及可持续发展等多方面带来不同程度的影响,而随着城镇化以及人口增加不断加重,全球各地城市管理者面临日益严峻的挑战。为了应对城市化所带来的严峻挑战,在过去的十多年里,我国不断大力投入建设智慧城市,随着智慧城市的认识逐渐升级,智慧城市的定义逐渐得到发展,新型智慧城市的内涵更丰富。 现在,我国智慧城市试点和建设呈现出分级建设、多点开花、提质增效的发展趋势。


金准产业研究 数字经济时代传统零售企业采购痛点与解法 2019-12-18 16:54:09


一、零售业发展现状


近年来,我国人均收入不断提高,2010年以后,人均GDP超过5000美金。依据国际经验,当一国的人均GDP达到5000美元时,消费者会加大消费力度,消费偏好也会发生改变,更加追求品质消费。


同时伴随社会文化和理念的进步,新一代的消费者具备更强的个性化要求,更加注重产品品质和消费体验。因此,金准判断传统零售企业采用集中规模化采购,以低成本占领市场的运营模式不再具备竞争优势。


图1:我国历年人均GDP走势图



在消费升级的市场环境下,新零售应运而生。新零售通过利用线上、线下积累的数据开展零售服务,可以更精准地为消费者提供其所需的商品,满足用户的个性化需求。新零售与传统线下零售、线上电商相比均存在较大的差异,而差异势必会体现在采购环节。


金准认为采购对于零售企业十分重要,甚至能决定其生死存亡。传统零售企业的采购管理存在诸多弊端,是零售业风险的主要来源之一。因此,传统零售企业急需转型,通过更专业的人员、大数据技术的应用来完成采购环节的改进与创新,进以降低公司经营风险,提高公司收益。


二、传统零售采购阶段现状分析


图2:传统零售采购阶段流程图与痛点分析



针对采购环节存在的固有问题与“新零售”冲击下面对的新问题进行梳理,整理出如上图所示的采购阶段各流程环节的痛点,综合来看,传统零售在采购阶段主要存在三大痛点:


商品同质化


传统大型零售商的模式是集中大量采购以获得低成本,但如今的消费者更加追求高品质、个性化。因此,对生鲜、服装等非标准化商品的采购,可以选用买手制,引入有经验的买手,采购高品质的商品,作为零售企业独具特色的产品,增强市场竞争力。


采购腐败


传统零售企业内部,采购人员素质良莠不齐,在采购环节,“吃回扣”与压榨供应商的现象屡见不鲜,对商品质量和零供关系产生了严重的负面影响。如果引入专业的买手,其将受到严格的管控,出现“问题商品”时,直接关联的买手会被问责,因此为了自身的职业发展,买手不会选择腐败的行为,可以有效避免采购腐败的发生。


采购计划不合理


由于传统零售企业不能实时了解供应链上各个环节的数据,因此无法通过利用销售、库存数据分析或是构建算法进行预测的方式,来合理地制定采购计划,而通过构建数字化供应链可以解决这个问题。


三、传统零售企业采购转型方案


引入专业的买手


图3:专业买手的能力素质需求



买手是企业在供应链上游的代理人,其对购买商品特征、市场情况等各方面因素都非常了解,可以用最优的价格采购到消费者喜爱的高质量商品。


一个专业的买手不仅要具备准确把握市场的能力,能够挑选出消费者喜爱的商品;还要具备谈判能力,同供应商确立良好的关系、获取到优惠的价格;又要具备一定的数据分析能力,对商品的销售情况有清晰的认识;此外,能够看透商品的真实成本并进行初步定价也是买手的必备能力。


买手不仅只是采购环节的参与者,在商品的验收环节、运营阶段的货架陈设环节、销售阶段的宣传推广环节,都有买手的身影。


图4:买手制的运作方式



此外,在买手制实施的过程既要对关键指标进行管理,以实现买手的优胜略汰;又要通过加强内部控制,防止买手滥用采购权力。


图5:买手制的实施要点



构建数字化供应链


利用协同平台或建立供应链中台,解决供应链各方的信息对接,实现数据实时传递,实现供应链的高度协同:


零售商与消费者之间的协同:消费者通过订单、反馈评价,影响零售商的产品与服务选择设计;零售商通过获取数据挖掘消费者的偏好,做到精准选品、个性化营销,提升消费体验。

零售商和供应商的协同:数据实时传递,让信息能充分、及时共享,支持零供双方共同基于数据+经验,进行联合销售预测和备货计划;支持零售商少量多频补货,降低库存,提升周转效率。

供应商和消费者的协同:供应商可以基于信息反馈,不断的改进产品。


图6:高度协同的数字化供应链特征



借助数字化的供应链平台,零售商和供应商可以在日常销售场景或是促销活动场景下,利用数据+算法进行联合销售预测与制定备货计划,来保障商品的稳定。预测的过程是经验与数据的拟合,因为预测不可能直接等于需求,预测一定是从数据+经验的拟合,最后得到预测的结果。


图7:计划协同系统



四、结语


金准认为,消费升级催生出高品质、个性化的消费需求,新零售的发展又对传统实体零售带来极大冲击。采购环节的优化和改进既是传统零售企业降本增效的有效手段,也是竞争力提升的重要来源,所以传统零售企业要积极行动,通过引入专业买手、构建数字化供应链等措施,来解决采购环节的痛点,从而带来企业利润的增长与企业核心竞争力的提升。

金准产业研究 汽车半导体行业研究报告 2019-12-18 14:18:04

前言

多家市调机构显示,曾经牵引电子产业发展的PC、智能手机半导体市场正逐年衰退,与此同时工业机械、汽车行业保持着持续增长的势头。伴随着5G、人工智能、自动驾驶、以及车联网等新兴技术的发展,汽车半导体有望成为芯片行业中最强的终端市场并长期推动半导体产业发展。汽车电子是未来汽车的核心竞争力之一,而汽车电子智能化、网联化、信息化是行业发展的主旋律,也是关键所在。2040年,汽车半导体市场可能达到2000亿美元。这还不包括用于非车载相关应用的半导体,比如充电站、V2X基础设施和云计算系统。

如今,汽车应用中半导体需求增长背后的两股最大力量——自主和电气化——在整个汽车行业中仍扮演着次要角色。但是,当技术能力和成本提高,当消费者更广泛地接受新型汽车,当法规跟上时,这种情况将迅速改变。根据对自动驾驶汽车和电动汽车的需求预测,以及我们的半导体市场模型,金准产业研究团队预计,到2040年,汽车半导体销量可能增长3.5至4.5倍。这意味着年复合增长率在6.2%到7.7%之间。

这个数字只包括车辆上使用的半导体。实际上,还有许多与汽车相关的应用也将推动半导体需求。例如:电动汽车充电站、基础设施传感器和连接性,以及用于支持自主汽车开发和持续运营所需的云计算基础设施的服务器。

这一增长将由先进的驾驶员辅助系统(ADAS)、信息娱乐和远程信息技术以及电力传动系统的应用引领。自动驾驶将需要ADAS和远程信息技术的子应用程序来保证安全运行(以及一个完美集成的硬件和软件平台)。而且,随着乘客的注意力从驾驶中解放出来,自动驾驶汽车上的乘客预计会把时间花在使用更先进、更昂贵的车载信息娱乐系统上,从而刺激信息娱乐应用的增长。

这意味着,在未来几十年,半导体在汽车上的应用组合将发生变化。ADAS、信息娱乐和远程信息技术以及电力传动系统中使用的芯片将从2019年的45%上升到2040年的80%。这表示三个应用程序的复合增长率为10%。

应用程序的转变也将转化为芯片销售组合的变化。逻辑和内存芯片的销售预计将从自动驾驶和联网汽车中获益最多。电力传动系统将推动模拟集成电路和离散半导体的销售。

根据设计决策,对某些类型芯片的需求可能会以不同的方式演变。例如,汽车行业还没有决定车上或云中应该有多少内存或处理能力。

智能驾驶涉及人机交互、视觉处理、智能决策等,核心是AI算法和芯片。伴随汽车电子化提速,汽车半导体加速成长,2017年全球市场规模288亿美元(+26%),远高于整车销量增速(+3%),其中占比最高的为功能芯片MCU(66亿美元,占比23%),随后还包括功率半导体(21%)、传感器(13%)等。

一、汽车半导体分类及市场规模

汽车半导体按种类可分为功能芯片MCU(Microcontroller Unit)、功率半导体(IGBT、MOSFET等)、传感器及其他。根据Strategy Analytics,在传统燃油汽车中,MCU价值量占比最高,为23%;在纯电动车中,MCU占比仅次于功率半导体,为11%。金准产业研究团队预测,功能芯片MCU市场规模有望从2017年66亿美元稳步提升至2020年72亿美元。

 

全球汽车销量(万辆)

 

全球汽车半导体市场规模(亿美元)

 

燃油汽车半导体按种类分类

 

纯电动汽车半导体按种类分类

 

汽车功能芯片市场规模(亿美元)

传统汽车的功能芯片仅适用于发动机控制、电池管理等局部功能无法满足高数据量的智能驾驶相关运算。

近年来,伴随智能驾驶渗透率提升,全球芯片巨头纷纷进军汽车产业,推出具备AI计算能力的主控芯片。主控芯片市场规模有望快速成长,IHS预测2020年可达40亿美元。

 

汽车芯片:主控芯片&功能芯片

 

汽车主控芯片市场规模(亿美元)

主控芯片巨头具有较强的AI计算优势,功能芯片厂商具有丰富的汽车产业链经验,两大阵营之间兼并收购及联盟合作频发。

截至目前,英伟达已与全球370+整车厂、一级供应商达成合作;英特尔收购Mobileye切入汽车产业;高通曾意图收购恩智浦等。

 

汽车芯片市场格局

二、主控芯片:算力持续增长

智能驾驶涉及人机交互、视觉处理、智能决策等,AI算法和芯片是核心。据恩智浦统计,目前一辆高端汽车已经搭载超过1亿行代码,远超飞机、手机、互联网软件等,未来伴随自动驾驶的渗透率及级别提升,汽车搭载的代码行数将呈现指数级增长。

自动驾驶软件计算量已经达到10个TOPS(TeraOperationsPerSecond,万亿次操作每秒)量级。传统汽车MCU的算力难以满足自动驾驶汽车的计算要求,GPU、FPGA、ASIC等AI芯片进入汽车市场。

 

汽车已经搭载超过1亿行代码

 

汽车搭载的代码行数指数级增长

 

典型汽车MCU的算力

 

英伟达GPUSoC的算力

全球无人驾驶领导者包括谷歌、百度、特斯拉、奥迪等,从这些厂商的自动驾驶主控模块的SoC芯片架构或可一窥汽车芯片发展方向。

2.1谷歌Waymo

谷歌Waymo:采用英特尔CPU+AlteraFPGA方案,英飞凌MCU作为通信接口。谷歌Waymo的计算平台采用英特尔Xeon12核以上CPU,搭配Altera的Arria系列FPGA,并采用英飞凌的Aurix系列MCU作为CAN或FlexRay网络的通信接口。

 

谷歌Waymo的计算平台架构

2.2百度Apollo

百度Apollo:恩智浦/英飞凌/瑞萨MCU+赛灵思FPGA/英伟达GPU。百度无人驾驶样车采用IPC(工控机)方案,但工控机的体积和功耗难以满足量产化要求,因而百度也推出了适合于量产的域控制器嵌入式方案。将各个传感器的原始数据接入到SensorBox中,在SensorBox中完成数据的融合,再将融合后的数据传输到计算平台上进行自动驾驶算法处理。

百度自动驾驶专用计算平台ACU(ApolloComputingUnit)定义了三个系列产品:MLOC(高精定位,MCU)、MLOP(高精定位+环境感知,MCU+FPGA)、MLOP2(高精定位+环境感知+决策规划,MCU+GPU)。

 

百度Apollo的工控机计算平台架构

 

百度Apollo的域控制器计算平台架构

2.3特斯拉

特斯拉:从MobileyeASIC到英伟达GPU。2014年特斯拉发布Autopilot1.0,搭载1个前置摄像头、1个后置倒车摄像头(不参与辅助驾驶)、1个前置雷达、12个超声波传感器,视觉芯片采用MobileyeEyeQ3,主控芯片采用NVIDIATegra3。

2016年底特斯拉发布Autopilot2.0,搭载3个前置摄像头(不同视角广角、长焦、中等)、4个侧边摄像头(左前、右前、左后、右后)、1个后置摄像头、1个前置雷达(增强版)、12个超声波传感器(传感距离增加一倍),主控芯片采用NVIDIADrivePX2,处理速度为Autopilot1.0的40倍。

 

MobileyeEyeQ3芯片架构

 

英伟达DrivePX2芯片架构

2.4奥迪

奥迪:MobileyeASIC英伟达GPU+AlteraFPGA+英飞凌MCU的多芯片集成方案。全新奥迪A8公开了自己的zFAS控制器方案。zFAS共有四块高性能的处理器:1)Mobileye的EyeQ3负责视觉信息处理,包括交通标志识别、行人识别、碰撞提醒、车道线检测等;2)英伟达的TegraK1SoC负责360°环视影像;3)Altera的Cyclone5FPGA负责传感器融合、地图融合、辅助泊车等;4)英飞凌的Aurix系列MCU用于交通拥堵控制、辅助驾驶等。

 

奥迪A8的计算平台架构

在汽车主控芯片领域,GPU仍将保持通用汽车主控芯片的主流地位,FPGA作为有效补充,ASIC将成终极方向。

当前人工智能及智能驾驶算法尚未定型,GPU作为通用加速器,预计仍将在相当长一段时间内保持其汽车主控芯片的主流地位;FPGA作为硬件加速器,料将成为GPU的有效补充;将来如果全部或部分智能驾驶算法得以固化,ASIC将成为最优性价比的终极选择。

 

汽车主控芯片趋势图

三、汽车主控芯片厂商

3.1英伟达:GPU垄断优势,从智能座舱到自动驾驶

英伟达收入净利润快速增长,汽车为长期动力。英伟达是GPU领域龙头,常年保持超70%市占率。英伟达2018财年(对应2017自然年)收入97.1亿美元,同比+40.6%;净利润30.5亿美元,同比+82.9%。

英伟达数字座舱计算机DriveCX:利用先进3D导航、高分辨率数字仪表组、自然语音处理及图像处理实现驾驶辅助功能。DriveCX的内核是基于Maxwell架构的TegraX1SoC,此外还有选配置为TegraK1SoC。

DRIVECX的主要功能包括:1)自然语言处理,通过语音识别完成地址查询、呼叫联系人等功能;2)3D导航和信息娱乐,为众多应用程序提供高分辨率、高帧率的图形显示;3)全数字仪表组,通过仪表组或抬头显示HUD提供丰富的图形显示;4)环绕视觉,利用复杂的运动恢复结构技术和先进的拼接技术,改善鱼眼镜头的图像渲染、减少重影现象,并可在高精细模型中渲染出一辆虚拟汽车,实现逼真的环绕视觉效果;5)对接AndroidAuto,拥有Android智能手机或iPhone的驾驶员可以轻松访问自己的移动设备,与地图、搜索和音乐等应用进行互动。

 

英伟达数字座舱计算机DriveCX

英伟达自动驾驶汽车平台DrivePX:将深度学习、传感器融合和环绕视觉相结合,力求改变驾驶体验。DrivePX的主要功能包括:1)传感器融合,可以融合来自12个摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器的数据;2)计算机视觉和深度神经网络,适用于运行DNN(DeepNeuralNetwork,深度神经网络)模型,可实现智能检测和跟踪;3)端到端高清制图,可快速创建并不断更新高清地图;4)软件开发工具包DriveWorks,包含了可供参考的应用程序、工具和库模块。

 

英伟达自动驾驶汽车开发平台DrivePX

3.2英特尔:积极兼并收购,进军自动驾驶专用芯片

英特尔传统业务增长乏力,进军汽车领域创造业绩新增长点。英特尔曾经是世界上最大的半导体芯片制造商。

PassMark统计,2017Q1英特尔占据全球CPU行业的市场份额为80%。近年随着智能手机的兴起与个人电脑市场的景气降低,芯片主业收入增速明显下降,公司营业收入被三星电子超越。公司曾尝试生产了手机处理器但最后表现失利,并不得不解散了负责该业务的部门。

近年来,英特尔通过大量收购积极布局无人驾驶、物联网、人工智能、VR等新兴领域,创造业绩的新增长点,力图实现从传统芯片制造商向多元解决方案提供商转型。

英特尔收购Mobileye:全球视觉ADAS领导者。Mobileye是全球视觉ADAS市场领导者之一,掌握ADAS市场80%份额,拥有丰富的视觉ADAS产品。Mobileye的专有软件算法和EyeQ芯片能对视觉信息进行详细分析并预测与其他车辆、行人、自行车或其他障碍物的可能碰撞,还能够检测道路标记、交通标志和交通信号灯。

截至2017年底,Mobileye的产品已经被用于27个整车厂的313款车型,当年出货量870万颗。2017年3月英特尔以153亿美元收购Mobileye,打造英特尔车队。车队将包括各种汽车品牌和车型,以展示其多功能性和适应性。L4级车辆将被部署在美国、以色列和欧洲进行测试。

 

MobileyeEyeQ5将助力汽车实现L4-L5级无人驾驶

 

英特尔的“车到云”系统方案

英特尔收购Altera:自动驾驶FPGA芯片已经量产。目前全球FPGA市场主要被Xilinx和Altera瓜分,合计占有近90%的市场份额,合计专利达到6000多项。

Altera的FPGA产品共有四大系列,分别是顶配的Stratix系列(近万美元)、成本与性能平衡的Arria系列(2000~5000美元)、廉价的Cyclone系列(10~20美元)、以及MAX系列CPLD。英特尔2015年宣布完成对Altera的收购,帮助高速增长的数据中心与IoT业务。

3.3高通:凭借通信优势,从信息娱乐到车联网

高通传统业务收入下滑,积极进行新兴产业布局。高通为全球智能手机SoC龙头。

在汽车领域,高通提供的解决方案包括:1)车载资讯系统,为汽车优化制定的蜂窝网解决方案;2)驾驶数据平台,智能收集和分析来自不同汽车传感器的数据,使汽车实现精准定位,监控和学习驾驶模式,感知周围环境,已经准确与外界共享此平台的信息;3)资讯娱乐,提供3D导航、在线媒体播放和驻车辅助支持,以及语音、人脸和终端识别等功能;4)电动汽车无线充电,推出QualcommHaloWEVC无线充电解决方案。

 

高通的新兴产业布局

高通推出车载信息娱乐系统解决方案。骁龙汽车平台信息娱乐系统现分为极简(Select)、高端(High)和顶级(Premium)方案。

极简方案可以支持3个显示屏,包括信息娱乐系统、仪表和抬头显示(HUD);高端层级可以支持多达4个显示屏,副驾驶或后座娱乐可以拥有单独的屏幕,同时还支持顶级音频、低时延无线传输高清视频、环视处理,深度学习与计算机视觉处理可分辨附近的障碍物和行人;顶级方案可以支持多达6个显示屏,包括仪表、信息娱乐系统、HUD、副驾驶、后座(两个不同的屏幕)。

2017年CES展上,参展的玛莎拉蒂硬件上搭载定制的骁龙汽车解决方案,包括骁龙汽车级处理器、Gobi3G/4GLTE无线调制解调器、Wi-Fi和蓝牙模块等。另一辆参展车克莱斯勒Portal,安装了松下车载娱乐概念系统,此系统将以最新版本的安卓汽车以及高通公司骁龙芯片为工作基础。

高通推出车联网芯片组,支持LTE及DSRC车联网骁。骁龙X5LTE支持LTE车联网,速度可达4类,下行速率为150Mbps,上行速度为50Mbps。骁龙X12LTE支持速度高10类,支持下行速率高达60MHz3xCA(450Mbps)到网络上行链路中的40MHz2xCA(100Mbps)。

骁龙X16LTE调制解调器支持高达1Gbps的峰值下载速度,有助于满足下一代智能网联汽车的连接需求和使用案例,包括高清地图更新、实时交通和路况信息的连接导航、软件升级、Wi-Fi热点和多媒体流。

此外,高通于2017年9月推出了基于第三代合作伙伴计划(3GPP)版本14规范的全球首款蜂窝车到车(C-V2X)商用解决方案,高通9150C-V2X芯片组。该芯片组包括运行智能交通系统(ITS)V2X堆栈的应用处理器以及硬件安全模块(HSM),预计在2018年下半年上市,最早于2019年实现量产并向车厂供货。C-V2X同时支持DSRC和LTE通信,为车辆提供周围环境信息、非视距(NLOS)场景下的信息。

四、功能芯片:技术较成熟,格局稳中有变

功能芯片市场较为成熟、格局较为稳定。据StrategyAnalytics统计,2016年全球车载MCU安装量超25亿,平均每辆汽车安装25~30个MCU。2016年全球汽车MCU市场TOP5分别为恩智浦(14%)、英飞凌(11%)、瑞萨电子(10%)、意法半导体(8%)、德州仪器(7%)。

相比于消费芯片及一般工业芯片,汽车芯片的工作环境更为恶劣:温度范围可宽至-40~155℃、高振动、多粉尘、电磁干扰等。由于涉及人身安全问题,汽车芯片对于可靠性及安全性的要求也更高,一般设计寿命为15年或20万公里。“车规级”芯片需要经过严苛的认证流程,包括可靠性标准AEC-Q100、质量管理标准ISO/TS16949、功能安全标准ISO26262等。

金准产业研究团队分析,一款芯片一般需要2~3年时间完成车规认证并进入整车厂供应链;而一旦进入之后,一般也能拥有长达5-10年的供货周期。高安全与高可靠性标准、长供货周期、与中下游零部件厂商和整车厂长久的合作关系是目前汽车芯片格局稳定的主要原因。

 

汽车级芯片vs消费类、工业级芯片

 

全球主要汽车MCU公司概况

 

典型汽车MCU的算力

功能芯片市场格局亦存变数:1)传统功能芯片厂商在保持原有份额的基础上,积极拓展主控芯片,如恩智浦Bluebox、英飞凌Aurix、瑞萨R-Car等;2)功能芯片厂商之间通过兼并收购整合优势,如恩智浦收购飞思卡尔、英飞凌意图收购意法半导体等;3)半导体巨头亦希望通过收购功能芯片厂商获取车载技术及渠道经验,如英特尔收购Mobileye,高通曾意图收购恩智浦等。

结语

汽车电子技术日益成熟对半导体行业的最大影响是什么?最明显的影响将是需求的加速增长。但进入汽车行业或扩大现有地位也需要在创新方面进行投资,以开发新产品、新材料和新包装技术。最后,为了在不断扩张的汽车行业中取胜,半导体供应商应该考虑新的组织设置、制造过程和进入市场的策略。

汽车行业正正朝着智能、互联、电动方向飞速发展,由此汽车电子行业带来了无限创新挑战。如何理解客户需求引入创新技术,从而区别其他汽车品牌将是每个车企所要面临的课题之一。汽车从“功能机”进化为“智能机”,从“汽车电子”到“无人驾驶”。战略看好智能驾驶产业链中汽车芯片为其中的核心元器件。

从全球范围看,布局汽车芯片产业的巨头公司包括:英伟达、英特尔、高通等;潜在的兼并收购标的包括:英飞凌等。国内公司从车载娱乐系统等安全等级要求较低的产品入手,有望逐渐从后装渗透至前装、从国产整车厂渗透至合资车厂。

金准产业研究 数据中心IDC行业深度研究报告 2019-12-16 20:50:40

一、寻找IDC核心驱动,判断当前景气度:数据流量与计算力的核心载体

1.1 IDC为数据流量核心载体,具备增长确定性和稀缺性

IDC为海量数据的承载实体,是互联网流量计算、存储及吞吐的核心资源,互联网、云计算的高速发展是IDC产业发展的核心驱动。IDC即Internet Data Center(互联网数据中心),是为计算机系统(包括服务器、存储和网络设备等)安全稳定持续运行提供的一个特殊基础设施,可以理解为将数据集中存储和运作的“数据图书馆”。该空间一般包含以下基础设施(即上游):建筑物、电力电气系统、制冷系统、监控管理系统、安防系统等,下游主要是互联网企业、金融机构、政府机关等。

 

纵观IDC行业演进和发展史,各阶段客户需求和技术的变革决定每个阶段的服务形态,目前来看第三阶段的数据中心概念扩大,服务范围扩大,更注重高性能架构,随着云计算技术发展,数据中心走向虚拟化、综合化,云计算与5G的发展成为大型数据中心增长的主要驱动力。

 

互联网、云计算的高速发展为IDC服务行业带来前所未有的发展机遇,从我国IDC发展趋势来看,目前IDC增值业务的营收占比已经超过IDC基础服务。从数据中心全生命周期的角度划分,数据中心服务逐渐从基础业务扩展到增值业务,主要包括数据备份、逆向DNS、系统集成,代理运维等。

1.2 IDC产业链图谱:流量核心,信息基石

1、IDC产业链:互联网及云计算发展的核心基础IDC产业链主要由上游基础设施、中游IDC专业服务及相关解决方案(云服务商为主)和下游最终用户构成。

上游基础设施:主要为建设数据中心的硬件供应商,包括IT设备(服务器、交换机、路由器、光模块等)、电源设备(UPS、变压器等)、土地、制冷设备、发电设备和基础运营商提供的带宽服务等。

中游IDC服务商:目前国内主要为运营商数据中心和网络中立的第三方数据中心,提供IDC集成和运维服务(7*24h),目前运营商数据中心依然占据较大份额,但随着网络流量的爆发和增值服务需求的提升,第三方数据中心快速发展。

云服务商及相关解决方案:主要为基础电信运营商和云计算厂商,运营商提供互联网带宽资源和机房资源,云计算通过租用或自建(以租用为主)数据中心的方式来提供IaaS/SaaS等云服务。纵观全球,云计算需求的快速增长成为IDC行业增长的主要驱动力。

下游最终用户:数据中心对互联网流量的增长起到基石作用,随着全球5G商业化进程加速,各行各业的流量增长势不可挡,因此最终用户包括所有需要将内容存储/运行在IDC机房托管服务器的互联网企业、银行等机构单位、政府机关、制造业、传统行业等。

2、IDC产业链价值解构:电力成本为IDC企业最大成本,上游服务器行业具备最大价值

根据IDC圈和ODCC数据预估我国2019年IDC行业规模为1600亿元,同比增长约25%,我们通过对IDC企业Capex支出和Opex运维费用拆分进行IDC产业链上下游进行价值解构。

上游基础设施:①土建及配套设备工程、电源设备、制冷系统、机柜和光纤光缆等由IDC企业承担:占比最大的是土建及配套工程和发电机组等,规模分别为221和176亿元,占比13.6%和10.8%;②ICT设备(服务器、交换机、路由器、存储器等)的投资一般不由第三方IDC企业承担,主要由下游客户承担,包括云计算厂商、金融等机构客户等,互联网云计算服务厂商对IDC投资的Capex主要包括ICT设备中这几类产品,其中市场价值最大的是服务器,在IDC产业中的规模约为510亿元,总占比达到33.0%;其次是IP设备,包括交换机、路由器等,规模约为147亿元,占比9.0%。

中游IDC服务(集成与运维):运维费用主要为电费,在整个产业链中价值占比约为9.6%,在IDC中游集成与运维中占比约为50%,其次为房屋租赁及物业费、带宽使用费和人工成本。

3、IDC成本=Capex+Opex,较大资本开支投入+较高电力成本

数据中心整体成本(TCO)分为固定资产支出(CAPEX)和运营支出(OPEX)两部分。

Capex:柴油发电机、电力用户站和UPS电源设备等基础设施由IDC服务商提供,作为建设IDC机房的基建设施,发电、冷却等设备必不可少同时也是Capex支出最大的部分,对于IDC企业来说,Capex为一次性支出,购买的设备后续摊销(以10年为主)影响利润率。

Opex:1)电力成本是IDC运营成本中占比最高的部分,大约占公司营业成本的60%左右,数据港2016年1-6月电力成本占主营成本的56.6%,2018年占比51.8%,主要取决于数据中心的PUE水平。根据《国家绿色数据中心试点工作方案》统计,中国数据中心平均水平2.2,美国数据中心平均PUE为1.9;万国数据平均PUE为1.3-1.4,数据港2018年平均PUE达到1.4。

2)数据中心投资大、资产设备使用寿命周期长(一般折旧年限为十年),数据中心固定资产折旧在整体成本中占据较大的比例,通常占20%以上。因此,数据中心建设资本开支直接影响到该数据中心项目的盈利能力和投资回报情况。2016年数据港折旧费用占运营成本比例为25.6%,2018年光环新网IDC业务折旧费用占成本比重27.2%,万国数据折旧占比31.4%。

 

 

万国数据规模效应下降本控费效果显着,EBITD Amargin逐季优化。公用事业成本(电力等)和折旧摊销费用为运维成本占比最大的部分,若剔除折旧和摊销对成本进行拆分,2019Q3公用事业成本占比22.9%,租金/人工成本及其他占比23.3%,销售、管理及相关费用占比8.4%,2019Q3基础调整EBITDA为485.6百万元,EBITD Amargin为45.9%,同比增加7.9个pct,降本控费效果显着。

电力成本是IDC企业营业成本中占比最大的部分,我们计算了电力价格上升1%对IDC业务毛利率的影响,以数据港和光环新网为例,2018年电力价格上升1%对二者影响分别为0.325%和0.203%,因此服务的价格会有所波动,从而对该业务盈利产生一定影响, 但从供给端来看,批发型企业合同期限较长,零售型IDC企业为保持较低的客户流失率,整体数据中心业务服务价格波动较小。

万国数据作为批发型IDC企业,单机柜价格波动较为稳定,环比变动基本稳定在±2%,万国数据2019Q3月租金收入为2665元/平方米,环比下降0.5%,万国数据作为批发型为主的IDC企业,客户流失率较低,合约期限较长使得租金价格的稳定性更高。

1.3寻找IDC驱动因素,ICT产业链流量驱动与传导逻辑

数据流量增长→计算(云和边缘)需求增加→IDC和云厂商Capex投入增加→投资数据中心基础设施

1、数据流量爆发驱动云厂商资本开支增加,数据中心基础设施布局需求加大

科技进步带动整个ICT产业快速发展,并驱动数据流量的快速增长,2014年至今流媒体与移动网络的普及驱动了全球IP流量的增长,思科预测2020年全球数据中心IP流量达到17.1ZBperYEAR(其中云数据中心流量为16.1ZBperYEAR),2017-2020三年CAGR为23.4%,数据处理需求到2020年将增加20倍(以2011年为基数)。

随着5G商用进程的逐步推进,未来智能网联、AR/VR、云游戏等新兴应用将逐步落地,内容形式更加多元化,IaaS和SaaS技术均已相对成熟,云计算全面进入“黄金时代”,IDC服务行业的发展将迎来巨大的机遇。

 

全球云计算产业的兴起和扩张带动IAAS/SAAS等云计算市场的发展,直接驱动数据中心云流量的快速增长,根据思科数据,预计2016-2021年全球数据中心云流量CAGR为26.6%,至2021年达到19.5ZBperYEAR,但传统数据中心流量仅有4.8%的复合增长。

云计算模式的兴起使得大型互联网云厂商开始持续布局云计算领域,加大云基础设施的建设力度,海内外云厂商巨头的资本开支成为判断整个数据流量产业链的景气度重要指标之一。

 

云数据中心流量的快速增长直接驱动云计算数据中心基础设施的需求增长,布局数据中心基础设施建设成为云厂商巨头资本开支的主要途径之一,云数据流量的增长与云厂商巨头资本开支增速上升基本保持同步。

2015-2016年,在云计算的大趋势下全球云数据流量快速增长,速度达到近几年峰值为58.3%,与此同时北美主要四家云计算厂商资本开支增速纷纷上行,于2016Q3-Q4达到峰值,微软、Facebook谷歌、亚马逊和Facebook的资本开支增速分别于2016年的Q2/Q3/Q4和Q4达到峰值,数值分别为72.5%/90.3%/58.2%和69.5%。

 

2、云厂商巨头资本开支增加,数据中心业务营收增加,整体ICT产业链受益

大型云厂商资本开支增速与数据中心业务(Equinix-IDC业务和Intel数据中心集团业务)营收增速基本同步(云厂商资本开支主要购买的是服务器、存储器等ICT设备),资本开支景气度上升直接提振整个ICT产业链,云计算规模快速扩张带动数据中心上架率提升,最终驱动IDC营收增速上行。2016和2018年为云厂商资本开支大年,在数据流量快速增长的浪潮下,数据中心市场营收增速快速提升,云计算市场扩张,ICT产业链整体受益。

2018年,谷歌、微软和Facebook的资本开支增速分别于Q1/Q2和Q2达到峰值,数值分别为150.0%、95.8%和73.9%,Equinix-IDC业务营收增速从2017Q4的2.8%提升至2018Q3的28.1%,Intel数据中心业务营收增速于2018Q1持续提升至2018Q3,第三季度达到峰值为44.5%,Intel云与通信业务的业绩增长显着受益于云厂商资本开支的提升,IDC业绩增长背后的长期驱动逻辑是云数据流量的快速增长。

 

3、中国:2017-2018云厂商资本开支增速提升显着提振IDC产业链上的企业业绩增长

从国内的数据来看,云厂商资本开支增速提升显着提振了ICT产业链的业绩增长,直接驱动ICT设备(服务器)出货量增长,同时IDC企业数据中心业务营收增速快速上升。2017-2018年国内云厂商资本开支增速上行,阿里巴巴从62%提升至70%,腾讯从70.7%提升至2018H1的116.9%,直接带动X86服务器中国地区出货量增长,同比增速从2017Q4的11.1%提升至2018Q2的37.9%;同时,国内主要第三方IDC企业营收增速快速上行,光环新网IDC增长服务营收同比增速从2017年末的25%提升至2018H1的56%,数据港营收同比增速从2017年的28.1%提升至2018年的75.0%。

 

4、逻辑梳理:流量爆发是ICT产业链快速发展的核心驱动,云厂商资本开支是产业链景气度关键指标

金准产业研究团队认为,数据流量增长是ICT产业链快速发展背后的核心驱动因素,云厂商资本开支增长是判断产业链景气度的关键指标。

伴随着互联网基础设施的普及和升级更新,移动设备和智能设备数的逐年增长,数据流量呈爆发态势,内容传播形式逐渐多元化。从应用层视频、游戏、云游戏、AR/VR的逐渐兴起到产业互联网、智能网联的应用落地,再到今日的5G商业化进程逐步推进,技术的进步助推流量快速增长。流量增长直接驱动互联网云厂商Capex投入增加,云计算行业大规模兴起,边缘计算也正在逐步发挥其价值,在此逻辑下数据流量的增长拉动数据中心核心基础设施的需求,使得IDC产业链整体受益,ICT设备商业绩快速增长,从而再次推动云计算及互联网的发展,反哺下游应用层。

1.4当前产业景气度如何?资本开支周期末端,产业景气度正逐步回暖

1、云厂商资本开支回暖,云计算持续高速增长,云服务市场集中度进一步提升

1)海内外互联网云厂商巨头资本开支回暖,产业景气度回升,需求拐点逐步确立

海内外互联网云厂商巨头资本开支显着回暖,Intel数据中心业务增速触底回升,ICT产业链景气度回升逻辑逐步得到验证。

从历史趋势来看,云厂商巨头资本开支的投入周期一般经历1.5-2.0年,伴随着5G商用化进程地推进,金准产业研究团队认为此时是去库存周期的末端,产业景气度正逐步回暖,预计2020年为资本开支大年。在经历了2019Q1-Q2的资本开支低估后,北美主要云厂商的Capex增速逐步回暖,谷歌2019Q3资本支出497.5亿元,亚马逊、微软和Facebook2019Q3季的资本支出分别为250.1亿元、239.4亿元和344.1亿元,除微软因2018Q3高基数原因同比下滑,谷歌、亚马逊和Facebook的Capex增速均回升,数值分别为25.3%/32.5%和21.0%,产业链景气度回升迹象较为明显。

 

北美四家云厂商资本开支合计自2019Q1触底后回升至2019Q3的1331.0亿元,同比增速从2019Q1的-10.5%回升至19.1%,云厂商资本开支持续回暖,我们认为未来有望延续该趋势,2020年有望成为资本开支大年。

腾讯资本开支增速扭转为正,产业链需求拐点逐渐确立,云计算持续增长。2019Q3腾讯云计算实现收入47.0亿元,yoy+80%,超过了去年全年云计算营收增长的50%增速,主要是由于现有客户增加了使用量,以及教育、金融、民生服务及零售也等的客户基础扩大。2019Q3腾讯的资本支出为66.3亿元,同比增长11.01%,环比增长52.04%,扭转了自2018Q4以来的下跌趋势。腾讯2019Q3的资本开支中代表了设备采购的运营性资本开支达到58.28亿元,同比增长12%,环比增长55%。

 

2)云计算市场增长态势不减,2019年国内公有云服务市场增长约达50%,云市场集中度进一步提升

全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势,预计未来三年增速保持在20%左右。 2018年,以IaaS、PaaS和SaaS为代表的全球公有云市场规模达到1363亿美元,增速为23.01%,金准产业研究团队预计到2020年市场规模将超过2700亿美元。

全球云计算巨头的市场份额逐步提升,随着公共云服务支出持续快速增长,前十大云提供商正在加强对云计算市场的控制。2019Q3领先的四大公共云服务提供商在IaaS和PaaS市场中所占份额为72%,高于2016年初的57%。亚马逊的全球市场份额在20162019Q3期间一直稳定在40%左右,而微软、谷歌和阿里巴巴的市场份额都在稳步增长。紧随其后的是Salesforce、IBM、Oracle、腾讯、Sinnet-AWS和一大批市场份额较小的公司。其中2019年第三季度,全球公共IaaS和PaaS总支出达到200亿美元,占云基础设施服务总额的80%以上,全球云服务收入超过240亿美元。

 

全球云IT基础设施支出将超过非云计算传统IT支出,上云成为企业发展重要趋势之一;全球云计算市场渗透率将加速提升,提升在IT市场的影响力。金准产业研究团队根据高盛预测,2019年云计算市场渗透率将突破10%,并继续以每年至少20%的速度增长,预计到2021年云计算收入占总IT潜在市场份额将提升至15%;云计算基础设施支出将进一步增长,IDC预计至2019-2020年,全球云计算支出占总IT基础设施支出份额将超过50%。

我国2019上半年中国公有云服务(IaaS+PaaS+SaaS)整体市场规模达到54.2亿美元,增速约为50%,IaaS市场增速文件,同比增长72.2%,PaaS市场增速为92.6%,均处于高速增长期。2019年上半年整体来看,中国公有云市场集中度进一步提升,排名前十厂商的市场份额已超过90%,竞争较为激烈。

互联网企业占据公有云市场半壁江山,金融科技、产业互联网、数字政务、智慧零售等逐步成为云化转型的重点业务布局领域,整体云市场集中度正逐步提升。IaaS市场:阿里、腾讯、中国电信、AWS、华为位居前五,占据总体75.3%的市场份额。IaaS+PaaS市场:阿里、腾讯、AWS、中国电信、华为共同占据74%的市场份额,持续保持领先优势。

 

中国移动进军公有云领域,三年预计投资千亿规模,目标进入国内云服务商第一阵营。11月14日,中国移动推出“移动云”品牌,其是中国移动5G+战略落地的重要举措,是国家新型基础设施重要承载、5G应用核心平台,移动云的发展目标是三年内进入国内云服务商第一阵营,完善IaaS、PaaS、SaaS三重体系,三年投资总规模在千亿级以上。

2、5G商业化进程推进中,流量爆发指日可待,数据中心需求增长确定性强

国内移动互联网流量保持快速增长势头,5G时代流量持续爆发,金准产业研究团队预计5G商用落地后DOU将扩大至当前十倍,将产生更多数据中心部署需求。国内移动互联网DOU值于2019年10月达到8.5Gbps,2019全年平均为7.5Gbps,为2017年的4.3倍。我们认为受益于5G技术逐渐成熟,商用逐步落地,下游应用内容持续拓展(4K视频、云游戏、AR/VR、物联网等),5G流量增长将产生更多大型数据中心及边缘小型数据中心部署需求。

 

我们认为,5G时代数据流量爆发将推动云计算和边缘计算市场持续扩大,将产生更多数据中心的部署需求,IDC市场具备长期增长性和确定性。从海内外云厂商资本开支增速趋势来看,资本开支的投入周期一般经历1.5-2.0年,我们判断此时正是去库存的周期末端,IDC产业链景气度正逐步回升,数据流量的爆发有望进一步促使云厂商加大资本开支,云基础设施建设提速,使得IDC产业链整体受益。我们预计2020年将迎来海内外云厂商资本开支大年,我国通信行业发展将迎来“5G+云计算”的双轮驱动。

二、IDC行业属性:市场空间大+成长性强+确定性强

2.1IDC行业空间有多大?承载数据流量,建设浪潮没有尽头

我国数据中心市场规模整体增速高于全球平均水平,增长潜力十足,随着5G商业化进程加速,云计算和边缘计算需求增加,将产生大量数据中心建设需求。

全球数据中心市场规模整体平稳增长,基本保持10%的速度增长。2018年全球数据中心市场规模近515亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),同比增长10.5%,从行业应用来看,仍以互联网、云计算、金融等行业为主。

托管市场是企业IT和云计算的数据中心军火商,全球主机托管市场地区分布以亚太地区和北美为主,分别占比40%和34%,欧洲、中东和非洲占22%,余下的4%的空间在拉丁美洲。亚太地区已经成为一个巨大的经济体,它具有众多中小企业的传统企业数据中心空间,有较大上云和主机托管的需求。

 

中国IDC市场规模增速显着高于全球IDC市场增速,增长潜力十足成长空间较大。 2018年中国IDC市场规模达到1228亿元,同比增长29.8%,远高于世界平均水平,主要原因在于:1)中国近几年互联网行业发展迅速,政策支持、技术升级及商业模式的创新进一步推动行业发展,数据流量迎来爆发式增长;2)我国IDC行业发展较美国处于早期,IDC行业供需缺口仍较大,整体来看我国IDC市场增长潜力十足成长空间较大。

 

我国IDC市场布局整体呈现“东部沿海居多,核心城市集中,中西北部偏少”的格局,时效性高的“热数据”处理需求较大使得我国IDC主要集中在北上广及周边地区,2018年我国IDC机架数合计约210万,同比增长约25%,呈现如此格局的主要原因是:

1)大部分互联网企业分布在核心城市,有较多的时效性高的“热数据”需要处理,形成了一线城市数据中心供不应求的现状;

2)核心网主要分布在一线城市,这些地区数据中心的建设可满足客户对于低时延及运行稳定的要求,提高效率节省成本;

3)中西部地区的数据中心的建设需求主要为处理一些实效性不高的“冷数据”,此外电力成本较低,远端部署,降低成本。

2.2数据中心呈现怎样的发展趋势?

发展趋势:数据中心大型化+云计算核心地带分布+边缘计算分布式部署。

超大规模数据中心的增长势头不减,建设浪潮没有尽头,IDC公司每年收入平均增长24%,资本支出增长超过40%,其中大部分用于建设和装备数据中心。大型数据中心的服务器数量、数据存储及数据流量方面在未来都将占据整体数据中心过半份额,背后的逻辑是云计算产业进入“黄金时代”,产生了大量核心地区大型数据中心的建设需求;

我国数据中心发展将主要以三个大方向发展:

1)大中型数据中心服务云计算,处理“热数据”,处理时效性较高的业务;

2)超大型数据中心远端部署,降低成本,处理“冷数据”;

3)边缘计算数据中心分布式部署,解决超低时延、高实时性、高安全性、本地化等需求。

 

我国在超大数据中心建设方面较为领先,市场份额逐步增长。2018年全球数据中心数量约为43.6万个,呈逐年递减趋势,超大数据中心数量在2018年增长了11%,到2018年底达到430家,2019Q3达到504个,自2013年初以来增长了两倍。2018年,美国大型数据中心占比达40%,中国为8%,至2019Q3美国份额下降2pct至38%,而中国则上升至10%,其次亚太地区和欧洲、中东和非洲地区在新建数据中心方面领先。

 

大型数据中心的服务器数量、数据存储及数据流量方面在未来都将占据整体数据中心过半份额,背后的逻辑是云计算产业进入“黄金时代”,产生了大量核心地区大型数据中心的建设需求。全球超大型数据中心北美地区占据最大份额,约为40%,其次是亚太地区,占比32%,西欧占比19%,拉丁美洲占比3.7%;从占比来看,全球超大数据中心服务器占比量至2021年将提升至53%,数据流量占比将从2017年的39%提升至2021年的55%,存储数据量从51%提升至2021年的65%。

业务范围决定了其数据中心的区域部署,全球领先的云提供商全球数据中心布局领域最广。Synergy Research的研究基于对全球20家主要云和互联网服务公司的数据中心的分析,包括SaaS、IaaS、PaaS、搜索、社交网络、电子商务和游戏领域的最大的运营商。平均而言,每家公司都有22个数据中心站点。拥有最广泛数据中心足迹的公司是领先的云提供商:亚马逊、微软、谷歌、IBM和阿里巴巴,数据中心遍布55个或更多的地区,并在北美、亚太地区、欧洲、中东和非洲以及拉丁美洲这四个区域中至少覆盖三个。

我国数据中心发展将主要以三个大方向发展:

大中型数据中心服务云计算,处理“热数据”时效性较高的业务+超大型数据中心远端部署,降低成本,处理“冷数据”+边缘计算数据中心分布式部署,解决超低时延、高实时性、高安全性、本地化等需求。

我国大型规模数据中心机架数的增长成为IDC市场增长的主要增量,预计2018年我国机架数达到210万,同比增长约25%,其中大型规模及以上机架数达115万,同比增长约39%,中小型规模机架数达95万,同比增长14%。

我国大型数据中心主要分布在核心城市及周边地区,以广东、上海、北京、内蒙古、江浙居多,呈现“东部沿海居多,核心城市及周边地区集中,中西北部偏少”的格局,时效性高的“热数据”处理需求较大和主要互联网企业的地域分布使得我国大型数据中心主要集中在北上广深及周边地区。

 

2.3竞争格局:第三方IDC服务商稀缺性高,迎来发展机遇

1、全球IDC市场:第三方IDC服务商崛起,市场马太效应增强

全球IDC服务市场发展趋势:第三方IDC服务商逐渐崛起,运营商逐步退出IDC市场,企业云化趋势明显,逐步将工作负载转移到云上或使用托管设施,数据中心行业并购数量逐年递增,IDC市场集中度正在进一步提升,马太效应增强。

全球IDC服务市场以第三方IDC服务商为主,美国Equinix公司市场份额第一,占据全球托管市场约15%的份额,其次为DigitalRealty,占比约9%,中国电信市场份额位居第五,占比约3%,整体市场格局较为分散,但随着运营商逐步退出IDC市场,同时企业逐步将工作负载转移到云上或使用托管设施,数据中心行业并购数量逐年递增,IDC市场集中度有望进一步提升,马太效应逐步增强。

 

IDC行业并购趋势不减,龙头企业延续并购的强劲增长趋势,并购数额最大且遍布范围较广,因此我们认为第三方IDC行业集中度有望进一步提升,马太效应逐渐增强。

2019年上半年完成了52笔面向数据中心的并购交易,同比增长18%,延续了过去四年的强劲增长趋势。自2015年初以来,IDC并购总价值超过650亿美元。上市公司的收购占交易额的57%,2015年以来最大的交易是Digital Realty收购DuPont Fabros,Equinix收购Verizon的数据中心,和Equinix收购Telecity。2015-2019年期间,最大的投资者是Equinix和Digital Realty,这两家全球领先的托管提供商占同期总交易价值的36%。

 

Equinix是全球数据中心龙头企业,其扩张资产的主要途径是通过全球并购,全球覆盖度在商业主机代管行业中无与伦比,数据中心总数203个(截止2019Q2),其中87个数据中心位于美洲,42个位于亚洲,73个位于欧洲和中东,主要布局集中在重点城市。

2、我国IDC市场:基础运营商占据主导市场,第三方IDC资源稀缺性更高

我国IDC市场格局以运营商数据中心为主,凭借其网络带宽和机房资源优势,份额占比约达65%;其次以第三方数据中心为主,近年来逐渐兴起,主要为满足核心城市的IDC需求,弥补供需缺口,具备一定的资源稀缺性壁垒。

基础电信运营商:中国电信、中国移动、中国联通市场份额较大,具备资源优势。运营商核心优势在于对带宽资源的垄断,包括拥有大量机房、骨干网络宽带和国际互联网出口宽带资源。就市场规模而言,基础电信运营商占据着中国IDC市场约65%的份额。但目前的劣势在于IDC非主业,专业性不足,市场响应慢,局部供需不平衡,不符合市场微观需要,且只提供各自网络接口,无法满足服务高时效和客户定制化需求。

第三方IDC服务商:依据自身在核心城市的IDC资源和较强的资金实力,建设数据中心机房,弥补该地区数据中心的供需缺口,且凭借自身稳定持续的运维能力和丰富的运营经验拓展云计算等客户,开展数据中心业务。一线城市及周边的土地/电力资源拓展能力和雄厚的资金实力构筑起第三方IDC服务商护城河。

 

IDC服务企业分为批发型和零售型。1)批发型数据中心大客户收入占比高,主要面向云计算互联网客户(万国数据云计算客户占比70%),上架率较高,但是单机柜租金收入较低,导致毛利率整体较低(国内约为35%-45%);2)零售型数据中心主要面向中小客户群,因上架节奏的不同导致上架率较低,单机柜租金收入高于批发型,整体毛利率较高(国内最高可达55%)。

金准产业研究团队认为,批发型数据中心收入主要来源于云计算厂商,这符合产业发展大趋势,增长前景广阔;零售型客户结构较为平衡,虽云企业占比少但金融行业、政企和制造业企业的上云趋势明显,参考海外大型第三方IDC的客户结构和发展历程,在稳定客流、提升客户粘性和减少流失率方面具备竞争优势的IDC企业将迎来产业机遇。

Equinix和光环新网作为零售型IDC,云计算厂商占比约为30%,同时积极开拓金融、电商、政企和内容和数字化媒体客户。根据国务院发展研究中心的数据,2019-2023中国政府和大型企业上云率将从38%提升至61%,在客户资源、项目储备、客户口碑和运维经验方面具备竞争优势的零售型IDC企业同样将迎来产业机遇。

万国数据和数据港作为批发型IDC企业,主要绑定BAT等核心互联网企业,提供定制化增值服务,客户流动性较低,客户粘性较高,合同年限较长,伴随着云计算产业进入“黄金”发展时期,项目资源储备富足的IDC企业增长前景广阔。

2.4为什么投资IDC行业?稀缺性、成长性与确定性

1、IDC行业供需缺口较大,需求端增长确定性强

我国北上广及周边核心地区的IDC行业供需缺口较大,伴随5G商业化落地,未来流量的爆发指日可待,将产生大量云计算数据中心的部署需求;我们认为,随着政策对一线城市的数据中心机房建设设定规模和能耗限制逐渐严格,IDC政策端壁垒越来越高,行业供需缺口较大且持续存在,IDC企业具备稀缺性,建设数据中心的需求具备强确定性。

2、IDC企业的政策端壁垒越来越高

政策对规模和能耗(PUE)的限制要求更加严格,上市IDC企业的政策端壁垒越来越高,有利于龙头企业维持竞争优势,持续拓展资源,提升公司整体运营效率。

北京、上海、广州为控制能耗指标依次加大限建政策执行力度,需求外移明显,IDC服务商选择向三地的周边区域布局,在地理位置上尽可能接近核心城市。国内在运营数据中心主要集中在京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区等地区,共同占据整体市场50%以上的市场份额。

数据中心规模高速增长,带来大量能源、资源消耗。据相关机构测算,截止2017年底我国数据中心全年耗电量超过1200亿千瓦时,约占我国全社会用电量的2%。预测未来几年IDC规模和能耗仍保持30%以上增速。《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》明确提出2020年数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下。

我国数据中心能效水平总体提升,优秀绿色数据中心案例不断涌现。根据《全国数据中心应用发展指引》我国整体数据中心PUE平均水平为2.2,美国平均水平为1.9,截至2017年底,受上架率影响,全国在用超大型数据中心平均运行PUE1.63;大型数据中心平均1.54,最优水平达到1.2左右,20174年在建超大型、大型数据中心平均设计PUE分别为1.41、1.48,预计未来几年仍将进一步降低。

 

3、数据中心成长空间大,承载数据流量成长属性强,具备较高天花板

5G时代数据流量爆发将推动云计算和边缘计算市场持续扩大,将产生更多数据中心的部署需求,IDC市场具备长期增长性。且云厂商资本开支将进入新一轮增长周期,数据流量的爆发有望进一步促使云厂商加大资本开支,数据中心承载数据流量,云基础设施建设提速,使得整体产业链受益,IDC成长属性较强,具备较高天花板。

三、估值与投资建议

IDC业务属于重资产业务,从建设周期来看,一个新的项目土建+基础设施建设一般需要1-1.5年的时间,然后经历客户上架爬坡期,至上架率达到90%约需1.5-2.0年的时间,此后为稳定运营阶段,该阶段项目上架率较高,现金流稳定,因此稳定的IDC项目可摊薄成本实现规模效应。IDC企业每年的资本开支额较大,折旧周期较长(一般机械设备折旧为10年),导致每年营业成本中约30%为折旧成本,占据较大比重。

IDC公司的增长一般依赖于数据中心资源的拓展和客户的长期合同,因此IDC企业资本开支的上升意味着公司数据中心资源的持续扩张,万国数据与数据港在2017年至今的资本开支/营收的比值较高,数据中心扩张速度较快。

现金流角度:第三方IDC经营性现金流量净额常年为正,但是受资本开支影响,自由现金流常年为负,2018年仅光环新网和宝信软件自由现金流为正,万国数据和数据港2018-2019年在建工程增速较快,Capex快速增长,导致自由现金流常年为负,但未来随着数据中心的的建成和逐步上架现金流将逐步稳定,考虑到IDC行业的重资产属性,参考海外头部IDC企业估值方法,我们主要考虑EV/EBITDA的估值方法。

参考海外成熟IDC企业EV/EBITDA估值,TTM约为22-25X,Equinix和DLR20152018三年营收CAGR分别为25.3%和22.2%,增速趋稳,2020E-EV/EBITDA估值基本位于20X。万国数据作为中国IDC企业在美股的标杆企业,处于快速扩张期,2015-2018营收CAGR为58.3%,2019E-EV/EBITDA估值为33X,2020E-EV/EBITDA估值23X,而光环与数据港EV/EBITDA估值约为15-16X。

金准产业研究团队认为在5G流量爆发和云计算产业快速发展的基础上,A股IDC资产具备良好的成长性和确定性,参考万国数据估值水平,A股IDC资产EV/EBITDA估值2020E仅为15-16X,仍存在25-35%的上行空间,此外随着企业上云进程持续推进,渗透率逐步提高促使数据中心上架率提升,IDC企业业绩中短期具备确定性,项目储备充足的IDC企业具备长期成长性。因此我们建议配置IDC资产,建议关注:宝信软件、光环新网、数据港、奥飞数据等。

(一)宝信软件:钢铁信息化龙头、第三方IDC企业先锋

(二)光环新网:核心资源储备丰富,成长空间较大,零售型IDC翘楚

(三)数据港:积极绑定BAT互联网企业,批发型数据中心展露锋芒

(四)万国数据:国内最大第三方IDC企业,高成长性+强确定性

(五)奥飞数据:积极并购拓展规模,数据中心部署全国

金准产业研究 “数字孪生”城市发展趋势研究报告 2019-12-13 20:10:20


前言

就在上个月底,“千年大计”雄安新区数字孪生城市建设传来前方消息。雄安新区首席信息官张强说,雄安智能城市与物理城市同步进入了大规模开工建设阶段,目前正在全力打造智能城市“一个中心、四个平台”基础设施体系。也就是说,雄安新区数字孪生城市的“数据基底”正在成型。自2017年启动以来,雄安新区就寄托了国人对大国复兴背景下“数字之都”的期待,什么样的城市治理方案能够匹配得上“千年大计”?“数字孪生城市”应运而生。

其实,除了雄安新区,包括北京市通州副中心、南京江北新区、重庆两江、贵州贵阳等众多城市和地区的“数字孪生城市”基础设施建设和落地应用已经如火如荼的推进。半年前,中国工程院院士倪光南在2019数博会“数字孪生城市建设与产业创新全球峰会”上说:“这个题目目前来讲我在全国第一次见到,甚至全球可能也是第一次,相信会引领以后的潮流。”潮流比想象中来得更快。“数字孪生”概念诞生不到十年,“数字孪生城市”的说法也是2017年才出现,而就在短短一年多的时间后,“数字孪生城市”方案和模式已经如“雨后春笋”般在我国多地涌现。在产业层面,“数字孪生城市”的热度可谓升级到了“白热化”。不仅阿里、百度、腾讯、阿里、京东等互联网巨头、通信巨头纷纷牵头构建生态;众多安防大佬、AI独角兽、系统集成商也一头扎进各地的数字孪生“盛宴”中;甚至,在AR/VR热潮时代演进来的空间信息领域创业公司也借此找到了等待已久的“金矿”。在资本方面,2019年以来,我国多支“数字孪生”概念股涨停;阿里巴巴、启迪金控、中信建投等都向相关公司投入过亿投资;深耕“数字孪生”的超图公司、51VR、泰瑞数创等多家空间信息创企也在今年获得多轮融资,其中有不少过亿。然而,或许因为一切发展得太快,市场和传播场中的“熵”偏高,即使是业内人士也不乏对“数字孪生城市”表示心存困惑。这个话题在被政企资学各界频频提及的同时,也令很多人眉头一皱,“不太明白”。那么,热炒的数字孪生城市究竟是什么?不同的智能城市解决方案中出现的“数字孪生城市”是真正的创新还是“营销噱头”?它和智慧城市又有什么区别和联系?

一、数字孪生本身而来的分野

一般认为,“数字孪生城市”概念在我国最早由中国信通院的研究人员提出,并在2018年被写入雄安新区规划纲要中。中国信通院高艳丽教授回忆当时的场景:“在雄安项目需求的倒逼下,团队压力比较大,背后做了很多工作,最终,才决定将工业领域的“数字孪生”概念运用到城市治理领域,没想到正好契合了雄安数字之都的需求。”那么工业领域的“数字孪生”又有什么由来?在背后,有一个小故事。国内最早接触数字孪生的人大多认为,这个概念是美国学者Michael W. Grieves在2014年提出的。Grieves将数字孪生(Digital Twin)定义为:物理产品或资产的虚拟复制。此复制实时更新,或尽可能定期更新,以尽可能地匹配其真实世界。Grieves曾说“数字孪生”概念最早由他在2003年密歇根高管培训会上就提出,但可考的书面证据又指向另一种可能——数字孪生”概念最早出现于2011年美国空军研究实验室的相关文献上,用以解决战斗机的机体维护问题。而后又被美国通用电气、德国西门子等企业用于工业。注意,这个故事表面上是关于概念首创的争议,背后却是不同理念的分野。Grieves的“数字孪生“更强调仿真、建模特征,例如海尔的透明工厂的数字孪生,侧重的就是管理现场的重现;而美国国防部把数字孪生体看成降本增效的工具,却不太强调建模载体本身。“数字孪生”概念本身的暧昧,为我国“数字孪生城市”的流派之争埋下了伏笔。

二、两派争鸣:仿真派 VS 数据派

在雄安新区打响“数字孪生城市”建设的第一枪之后,一阵“数字孪生城市”的浪潮在全国范围内铺开。

互联网、通信、安防、AI、大数据、AR/VR等各行各业的厂家也推出自己的数字孪生城市方案、相关技术和应用模块,比如阿里城市大脑加持的“数字孪生城市”、华为的“5G+AI,开启智慧城市孪生新时代”、科大讯飞的数字超脑、51VR的51City OS等等。从方案中展现的理念的分野来看,我国数字孪生城市可以大致分为“仿真派”和“数据派”。

2.1仿真派

当城市突发火灾,难以预料的火情和复杂的路况使消防员的工作难度加大。这时候,如果在计算机上有一个和现实大楼一模样的三维数字模型,消防员就可以在模型上进行模拟救灾,从而更有把握地精准救灾,避免许多无辜的死伤。这背后就是狗万修改密码失败“仿真派”的思维方式。我国“数字孪生城市”概念诞生之初更接近“仿真派”。根据信通院《2018数字孪生城市白皮书》,数字孪生城市可以理解为:一个信息维度上的虚拟城市,它与物理维度上的实体城市紧密联系。它们俩同生共存、虚实交融,就像一对双胞胎,从而构成城市未来发展形态。因此,在“数字孪生城市”方案中,需要在已有的智慧城市框架上建立一个关键的“城市信息模型平台”(CIM)。这个具有城市语义信息的“三维模型”需要基于新型测绘、标识感知、虚拟现实、模拟仿真等技术对城市数据进行采集,进而实现城市的三维重建。“仿真派”数字孪生城市的兴起为前几年VR/AR热潮中诞生的空间信息厂商们带来了新的契机。GIS领头企业超图公司推出国内首个三维空间数据规范标准,泰瑞数创发布实景世界云平台“Smart Earth”,51VR推出的“51City OS”推出五个月落地十余座城市……51VR数字城市事业部负责人刘晓伦告诉我们,实现数字孪生简单来说分为三步,首先需要将物理空间的非结构化数据感知并翻译为一组数据,然后通过建模将数据还原映射,形成一个孪生的物理模型,最后利用AI算法技术对相关信息进行解析,指导决策。51VR早就将空间构建和还原技术应用于自动驾驶领域,而后,又在雄安新区建设中与京东数科公司合作建设雄安数字孪生城市,在深圳坂田、东莞松山湖园区与华为合作推出数字孪生园区。刘晓伦说,将空间重建技术从自动驾驶训练仿真场景迁移到数字孪生城市领域,其实算得上是技术的降维,因为精度会相对低很多。

作为一个完整的宏大的规划蓝图,“仿真派”的数字孪生城市概念一诞生,就因形象简明的定义、明确可执行的步骤被广泛传播和认知,并得到各地政府、企业的认同。工信部4月26日在关于加强质量品牌建设支撑制造业高质量发展的实施意见(征求意见稿)》提出,“推进数字双胞胎技术应用,推广可靠性仿真、质量波动仿真等模型和方法。”数字双胞胎也就是数字孪生。但是,随着实践的深入,一些地方和企业将数字孪生仅简单地理解为建模、仿真甚至于CAD(一种专业的3D制图软件)等,这就容易形成“只见树叶,不见森林”的局限,从而阻碍城市治理方式的进一步升级和效率的提升。

2.2数据派

数字孪生就是“仿真”吗?答案在一些厂家那里肯定是否定的。在阿里的《城市大脑探索“数字孪生城市”白皮书》中更强调的是“城市大脑”,大华在其HOC城市之心数字孪生方案中侧重其“DAHUA GAIA”大数据平台,佳都科技等企业的“数字孪生”中甚至全然没有提到重建、仿真等要素。这类企业大致认同,将城市数据通过大数据、计算机视觉技术充分感知、挖掘,从而在互联网空间塑造一个数字层面的城市,就是“数字孪生”,而实景重现、建模并不是必须的,我们暂且称之为“数据派”。旷视科技城市大脑产品副总裁那正平说:“数字孪生城市建设中涉及一个世界、两个空间和大量数据。目前,‘互联网空间’中的数据已经被挖掘地比较充分了,实现了很好的孪生;但是“物理空间”的视频等数据还有高达95%没有被用到,如果把这些数据挖掘出来,就能够大大提高物理空间的数据孪生程度。”那正平认为,仿真在一些局部场景中会用到,比如仓储物流、社区或园区管理等;但对于很多场景来说,VR/AR、实景重现是伪需求,如果空间中的数据无法很好地被感知,空有一个三维模型是没用的。金准产业研究团队认为,数字孪生城市“数据派”更加强调现实世界的“感知”环节,认为需要对全域数据进行实时感知,从而提高城市的“数字孪生”程度。“数据派”倾向于通过数据中台、计算机视觉算法等技术来加持城市治理操作系统,从而使城市治理系统发挥指导决策作用,而非强调3D模型仿真。

“数据派”对数字孪生城市的诠释能使人们跳出“模拟仿真”的狭隘的桎梏,进而扩大“数字孪生城市”概念的外延,使这个概念在更大范围被接受。但问题在于,如果将数字孪生城市的概念外延无限扩大,将会使概念失去本身的意义。换句话说,人们可能会困惑和混淆,“数字孪生城市”和“智慧城市”的区别是什么呢?如果没有太大的区别,这个概念也就很可能成为一个“噱头”,只剩下营销意义。其实,数字孪生城市“仿真派”和“数据派”并非真正的对立关系,而是存在自己的特定语境。“仿真派”的数字孪生出现在概念产生之初,“三维建模”特征自然成了“数字孪生”最明确、最显性、易切入,因此也成为广为流传的记忆点;而当业界对数字孪生城市概念已经有一定的熟知度时,“数据派”的观念的出现,则提醒大家不要陷入“形式主义”陷阱,从而忽略了数字孪生城市背后的数据驱动本质。

三、共同点:智慧城市的延展

金准产业研究团队认为,虽然“数字孪生城市”的两大流派具有不同的特征,但它们本质上持有一个相近的理念:通过城市全域数据的实时可视化,挖掘数据的最大价值。简单来说,在这一理念支持下,数字孪生城市有以下三大功能。1、全息动态感知。当特定地域、行业中的数据被采集在一个平台中,进而实现可视化,能使城市治理者“看得更全”;实时或者定时的数据采集、感知则使城市治理者能够“看得更及时”。比如,城市管理者可以更加便捷地了解到城市交通早晚流量差异、城市区域人口热力对比、火灾现场的路况和火况等情况。2、实时诊断。当某些地方出现异常情况,通过AI等技术对采集数据的结构化分析,数字孪生城市系统将能够实现实时报警、诊断事件因果等功能。比如,当街道上发生交通事故时,数字孪生城市系统能够通过监测车辆状态,结合前后时段、周边位置其它人、车、物的实时状态判别事故原因。3、决策建议。当日常的数据被有序地存储和治理,通过知识图谱等技术,数字孪生城市系统能够根据模拟城市的情况,给出日常治理和应急事故中可以采取的措施,以及预测未来城市的面貌。比如,当需要建立新的学校、医院等基础设施或者为电动车充电桩选址规划时,城市治理者可以利用数字孪生城市平台进行规划设计。数字孪生城市的诞生背后具有强大的技术驱动力,涉及云、边、网、端等多方面。

 

中国信通院《2019数字孪生城市白皮书》:数字孪生城市总体架构

我国云计算技术巨头广布且实力居于世界前列,云边协同技术日益成熟,5G、微波、光纤连接等通信技术互为补充,这都为海量城市大数据的存储、传输和治理提供了硬基础。同时,我国的计算机视觉、机器学习、自然语言处理等人工智能技术迅速迭代,也大大赋能数字孪生城市的建设。在物联网端方面,我国智能安防产业的蓬勃发展为数字孪生城市创造了得天独厚的契机。根据国际权威信息服务机构IHS Markit前几天发布的报告预测:截至2021年,全球将部署10亿个安防摄像头,其中,我国的安装数预计达到5.6亿多个。

四、安防企业该如何存在?

有人说,“数字孪生城市”是安防行业的升级和延伸,那么在新的升级战场中安防企业扮演着什么角色呢?在传统安防时代,安防摄像头获取的视频图像只需要存储起来,待需要的时候进行查看,因此掌握安防摄像头及视频编解码技术的安防企业占据绝对优势地位,并在过去近20年里收获了上千亿市场红利。金准产业研究团队认为,随着数字化、智能化时代的到来,视频的获取和存储只成为视频信息流末端的一环。当视频数据被获取后,还有结构化分析、数据治理、仿真重建等众多环节,也涉及多个行业的玩家。具体来说,交通、财务、公安等各个垂直领域视频数据在被采集后需要进行结构化解析等处理,进而在“数据中台”汇聚并进行治理,最后数据通过知识图谱、联邦学习等技术应用到交通、财务、公安等各个垂直领域。在这个过程中,涉及到的玩家既有云服务商、通讯巨头、运营商、系统集成商,又有新兴的AI企业、大数据公司、VR公司等等。各行各业的玩家纷纷入局“数字孪生城市”盛宴,承担不同的角色。向产业链下游,五大运营商以及一些系统集成商充当项目总包方;向上,阿里、华为、百度、腾讯、京东等具有云计算、通信技术等多项整合硬实力的巨头成为生态的牵头者;再往产业链更上游,安防企业则随AI创企、大数据公司、系统厂商、三维建模厂商等在各自的垂直领域各司其职,同时相互渗透。在一片市场纷乱中,敏锐的安防企业意识到安防不再是原来的安防,安防企业也需要根据大势重新自我定位。宇视科技CEO张鹏国说:“5G+AIoT时代的安防只是‘可视化治理’的场景之一,业务和终端场景化对架构提出强劲挑战,需要强大的中台能力,包括数据中台和业务中台。”

面对“数字孪生城市”等新城市治理发展趋势,不同的安防企业有不同的打法。海康威视的打法是以AI Cloud为核心技术框架搭建城市统一的智能感知网从而构建数字孪生城市,建立统一的城市大数据平台,对标通信巨头华为公司;大华股份则发布DAHUA GAIA大数据平台,倾力打造一张数据在线网络、一个视图智能引擎、一个智能数据引擎和一个业务使能平台,以及一套架构支撑数据在线、价值计算和业务应用。而宇视科技的打法则略有不同,宇视科技错开与海康威视和大华股份的竞争,转而和阿里巴巴达成就“数据中台和业务中台”的“双中台战略”,以此通过出圈寻找互补的合作伙伴在“数字孪生城市”的盛宴中分一杯羹。深耕自己擅长的垂直行业也是安防行业玩家的一种打法。例如,深耕交通行业的佳都科技的数字孪生方案把对现实世界的全息刻画和洞察应用到城市交通领域,利用自己在轨交等行业多年的经验积淀,促进各个业务系统数据互通、业务联动。安防在这场“数字孪生城市”的盛宴中仍然扮演了主要的参与者,为数字城市蓝图的实现奠定坚实的软硬件基础,承担不可或缺的责任。

结语:数字孪生成智慧城市发展快车道

随着数字孪生城市概念的传播和相关项目的落地,业界对数字孪生城市的理解也出现了“仿真派”和“数据派”的不同分野。分野存在的意义不在于争议本身,而是让“数字孪生城市”事业在形式和内容、理想和现实的天平两端能保持平衡。金准产业研究团队认为,即便业界对“数字孪生城市”的定义仍不统一,但不可否认的是,“数字孪生城市”就是要通过城市全域数据的实时可视化,在互联网数字空间中形成物理世界的映射,从而挖掘数据的最大价值。“数字孪生”城市作为一个“智慧城市”主题下相对完整而可感的阶段性规划目标,获得了政、商、资、学各界的支持,有望进一步促进整个智慧城市的产业链的整合,进而促进我国城市治理方式的数字化、智能化变革。当5G及AIoT的时代滚滚洪流扑面而来,安防企业作为城市治理这片土地的原着民,仍然扮演着重要的参与者和奠基者。然而,在这片苍莽的新战场中,安防企业能否快速适应并拨得头筹,还需要根据自身的情况做出正确的战略抉择,在AI与物联网浪潮来临前“学会游泳”,形成自己不可替代的优势。

面对“数字孪生城市”等新城市治理发展趋势,不同的安防企业有不同的打法。海康威视的打法是以AI Cloud为核心技术框架搭建城市统一的智能感知网从而构建数字孪生城市,建立统一的城市大数据平台,对标通信巨头华为公司;大华股份则发布DAHUA GAIA大数据平台,倾力打造一张数据在线网络、一个视图智能引擎、一个智能数据引擎和一个业务使能平台,以及一套架构支撑数据在线、价值计算和业务应用。而宇视科技的打法则略有不同,宇视科技错开与海康威视和大华股份的竞争,转而和阿里巴巴达成就“数据中台和业务中台”的“双中台战略”,以此通过出圈寻找互补的合作伙伴在“数字孪生城市”的盛宴中分一杯羹。深耕自己擅长的垂直行业也是安防行业玩家的一种打法。例如,深耕交通行业的佳都科技的数字孪生方案把对现实世界的全息刻画和洞察应用到城市交通领域,利用自己在轨交等行业多年的经验积淀,促进各个业务系统数据互通、业务联动。安防在这场“数字孪生城市”的盛宴中仍然扮演了主要的参与者,为数字城市蓝图的实现奠定坚实的软硬件基础,承担不可或缺的责任。



金准产业研究 麦肯锡报告分享:2030年,哪些行业会衰落? 2019-12-12 18:15:23

前言

我们生活在技术驱动的世界,这是一个充满希望,也充满挑战的世界。那些自动驾驶汽车、X光识别器、响应客户服务咨询的算法,都是强大的新型自动化的表现。然而,尽管这些技术提高了生产力并改善了我们的生活,但它们的应用将取代人类目前从事的某些工作活动——这引起了公众的广泛关注。

2017年1月关于自动化报告的基础上,麦肯锡全球研究所发布了报告《失业与就业:自动化时代的劳动力转型》,评估了到2030年,在不同情况下可能创造的工作岗位的数量和类型,并将其与可能被自动化所取代的工作岗位进行了比较。

研究结果显示,未来几年,职场可能会发生诸多变化,将对劳动力技能和工资产生重要影响。我们的重大发现是,到2030年,尽管在大多数情况下,可能有足够的工作来维持充分就业,但这次自动化浪潮带来的转型将是非常具有挑战性的——与之前农业和制造业的转型规模相当,甚至超过之前的规模。

一、自动化将对工作产生什么影响?

我们以前发现,在全球范围内,大约有一半的活动在理论上可以用现有的技术实现自动化。只有少数(低于5%)的职业可以完全自动化。然而,在 60% 的职业中,至少有三分之一的工作内容是可以自动化的。这意味着对所有工人而言大量的工作环境会因此而改变。

虽然自动化技术的可行性很重要,但它并不是影响自动化普及速度和程度的唯一因素。其他因素还包括:开发和部署特定用途的自动化解决方案的成本;劳动力市场动态(包括劳动力的质量和数量及相关薪资);除替代劳动力之外,自动化的其他好处;以及监管和社会认可度。

考虑到这些因素,我们的新研究估计,到2030年,全球工作时数有近0%至30%可能实现自动化,数值范围取决于自动化的普及速度。这个估算主要基于,我们采取自动化普及情况的中点值,即当前活动中15%的自动化。结果反映了目前由工人完成的各项工作和现行工资率,不同国家的结果会有较大差异。

金准产业研究团队认为,自动化对就业的潜在影响在不同行业和职业间会有差异。影响最大的是可控环境下的体力劳动,比如操作机器和准备快餐。收集和处理数据也可以利用机器更好更快地完成。这可能会取代大量的工作,比如抵押贷款发放、律师助理、会计和后勤工作。

但是,需要注意的是,虽然有些工作可以自动化完成,但这并不意味着就业会因此减少,工人可能会去执行新的任务。自动化对管理岗位、专业性强和需要与人打交道的工作影响较小,因为在这些岗位机器的表现目前还无法与人相比。在不可控环境下的工作,比如园艺工人、水管工、儿童和老年人的看护人员等职业,这些在 2030 年的自动化程度也不会太高。因为一方面,这些工作很难实现自动化,另一方面,这类岗位薪资较低,而自动化成本又相对较高,因此推动这类劳动岗位自动化的动力较小。

二、未来哪些行业的就业机会更多?

被自动化取代的工作很容易识别,而间接由技术进步创造的新工作,由于分散在不同的部门和地区,就没那么容易被发现。我们针对一些潜在的新劳动力需求进行建模,在2030年以前,这些需求可能会促使创造新的就业机会,甚至是形成自动化网络。对于以下前三种趋势,我们仅根据各国当前的支出和投资趋势,对趋势线的走向进行建模。

2.1收入和消费(尤其是新兴经济体领域)的增加

我们先前估计,全球消费在2015年至2030年期间可能增长23万亿美元,其中大部分将来自新兴经济体的消费阶层。这些新的消费者影响的不只是自己国家,还有向他们出口商品的经济体。从全球来看,我们估计,仅仅从收入增加对消费品的影响中,就可以创造2.5亿到2.8亿个新的就业机会,而从更高的卫生和教育开支中创造的就业机会多达5000万至8500万个。

2.2人口老龄化趋势

2030年,65岁及以上的人口将比2014年增加至少3亿。随着人们年龄的增长,他们的消费模式也发生了变化,医疗和其他个人服务的支出明显增加。这将为包括医生、护士和其他医护人员在内的一系列职业创造新的需求。到2030年,人口老龄化带来的医疗保健及相关岗位可能会增加5000万至8500万。

2.3技术发展和应用

与新技术开发和部署相关的工作也可能增加。在2015年至2030年期间,与科技相关的总支出预计会增加50%以上,大约有一半的人将从事信息技术服务。与医疗保健或建筑业相比,从事这些职业的人数较少,但他们从事的是高薪职业。到2030年,我们估计这一趋势将在全球创造2000万到5000万个就业机会。

在接下来的三个趋势中,基于政府、商界领袖和个人在创造更多就业机会上的明确选择,我们对趋势线的走向和在某些领域进行额外投资的上升走向进行建模。

2.4对基础设施和建筑的投资

基础设施和建筑是历史上两大低支出领域,如果能够加强基础设施建设,缓解住房紧缺,可能会产生大量额外的劳动力需求。在自动化普及速度相对缓和的趋势线走向下,新需求可能会创造多达 8000 万个就业岗位,而如果加速投资,在自动化普及迅速的情境下,还可以增加两亿就业机会。这些工作包括建筑工人、工程师、电工、木匠和其他技工。

2.5对可再生能源、能源效率和气候适应的投资

对风能和太阳能等可再生能源、节能技术、以及适应和减缓气候变化等领域加大投资,可为包括制造、施工和安装等一系列职业的工人带来新的就业需求。在自动化发展较缓慢的情景下,这些投资可创造多达1000万个新的就业机会;而如果发展迅速的情况下,将有额外多达1000万个(即共2000万个)新的工作岗位。

2.6对原有无薪酬家务劳动的市场化

金准产业研究团队认为最后一种趋势是为替代目前未支付的、主要是家务劳动的服务支付报酬。这种所谓的“无薪工作市场化”已经在发达经济体中普遍存在,全球女性劳动力的增加将加速这一趋势。我们估计,这可能会在全球创造5000万到9000万个就业岗位,主要是在诸如幼儿保育、儿童教育、清洁、烹饪和园艺等职业。

观察以上所有国家就业率的净变化,自动化时代就业增长率最高的类别包括:医疗服务者;工程师、科学家、会计师和分析员等专业人员;信息技术专业人员和其他技术专家;机器无法取代的经理和管理人员;教育工作者,特别是年轻人口的新兴经济体的教育工作者;“创意人”,这是包含艺术家、表演者和演艺人员的一种规模不大但不断增长的类别,随着收入的增加,人们对休闲和娱乐的需求也会增加;建筑商和相关行业,特别是在基础设施和建筑方面的投资增加的情况下;工作环境多变不可控的手工和服务工作,如家庭保健助理和园丁。

即将到来的劳动力转移规模可能非常大,金准产业研究团队预计将有0.75亿到3.75亿人口需要转换职业并学习新技能。

净职业增长或下降的变化意味着,在未来几年中,大量的人可能需要转换职业类别并学习新技能。这种转型的规模,可能是自20世纪初美国和欧洲的劳动力从农业转型之后所从未见过的,最近在中国也是如此。

金准产业研究团队估计,到2030年,在自动化发展速度分别相对较慢和迅速的情况下,全球将有4亿到8亿人因自动化而失业,需要在世界各地找到新的工作。根据我们对未来劳动力需求的设想和自动化发展的净影响,将有新的就业机会产生,下一节将对此进行描述。

然而,人们需要找到自己的工作方式。在失业人口中,在最早应用自动化的情境下取中值,7500万到3.75亿人需要转换工种,学习新技能;然而,在自动化发展相对缓和的情景(趋势情景)下,这个数字将非常小——不到1000万。

在自动化得到迅速应用发展的情况下,从人口数量来看,中国将面临最大规模的就业变迁——最多可达1亿人,即占2030年劳动力的12%。虽然这看起来是一个很大的数字,但与过去25年中从农业中转型的数千万中国人相比,这个数字相对较小。

对于发达经济体而言,可能需要学习新技能并在新的职业中找到工作的劳动力所占比例要高得多:2030年,在美国和德国,这一比例高达1/3,在日本则接近一半。

三、未来是否会有足够的工作岗位?

3.1劳动力市场变化

今天,由于自动化发展潜力,人们越来越担心,未来是否会有足够的工作岗位。历史表明,这种担心可能是没有根据的:随着时间的推移,劳动力市场会随着技术改革对劳动力需求的变化而调整,虽然薪资有时会很低。

我们通过两组不同的分析来解决这个关于未来工作的问题:一组分析基于对如前面所述的自动化催生新劳动力数量有限情况的建模,另一组分析使用纳入变量之间动态相互作用的宏观经济模型。

根据历史经验,我们预计,2030年,8%至9%的劳动力需求将出现在以前不存在的新职业类型中。

这两项分析使我们得出这样的结论:只要有足够的经济增长、创新和投资,就可以创造足够多新的就业机会来抵消自动化带来的冲击,尽管在一些发达经济体中,需要按照我们的上升情景快速发展自动化,增加额外投资,以降低工作机会短缺的风险。更大的挑战将是确保工人具备过渡到新工作所需的技能和支助。那些未能实现这这一转型的国家可能会出现失业率上升和薪资下降的情况。

3.2今后创造就业的规模的取决因素

根据上文所述的趋势以及自动化对劳动力的影响,今后创造就业的规模因国家而异,这取决于四个因素:

1)薪资水平

更高的薪资使得自动化应用的商业理由更加充分。然而,如果公司采用自动化来提高质量,实行更严格的生产控制,将生产向高薪资国家的终端消费者靠拢,或者除了降低人工成本以外的其他好处,低薪资国家也可能受到影响而积极应用自动化。

2)需求增长

经济增长对创造就业是必不可少的;停滞或增长缓慢的经济体几乎不会创造任何新的工作机会。因此,经济和生产力增长和创新能力更强的国家预计将面临更多的新的劳动力需求。

3)人口数量

劳动力迅速增长的国家(如印度),可能会享受“人口红利”,如果年轻人就业,将促进GDP增长。劳动力不断萎缩的国家(如日本),预计未来GDP增长会更低,而GDP增长的唯一来源是生产力的增长。

4)经济部门和职业的混合

各国的自动化潜力反映了各个经济部门和各部门工作的混合。例如,日本拥有比美国更高的自动化潜力,因为制造业等自动化程度较高的行业的比重更高。

自动化将以不同方式影响各国

金准产业研究团队认为,上述四个因素结合在一起,为每个国家未来的工作创造了不同的前景。日本是富裕的,但到2030年,其经济预计将缓慢增长。它面临的是经济扩张带来的就业增长放缓,以及由于高薪资和经济结构而可以自动化的大量工作。然而,到2030年,日本的劳动力人口也将减少400万。在自动化发展迅速的情况下,考虑到我们今天无法想象的新工作岗位,日本的就业净变化可能大致处于平衡状态。

2030年,美国和德国也可能面临大量工人因自动化失业的情况,但它们预计的未来增长——以及由此产生的新的就业机会——要高一些。美国的劳动力正在增长,在上升情景(快速发展)中,随着创新导致新型职业和工作的出现,这一情况基本保持平衡。到2030年,德国的劳动力将减少300万,而且它将有足够的劳动力需求来雇用所有的工人,即使是在发展相对缓慢的情景下。

另一个极端是印度:一个快速增长的发展中国家,在未来15年中,受到低薪资的影响,其自动化的潜力相对较小。金准产业研究团队根据上述分析发现,在印度,大多数职业类别预计会增长,这反映了印度经济强劲增长的潜力。

然而,到2030年,印度的劳动力预计将增长1.38亿人,即30%左右。按照上升情景模型,印度可以创造足够多的新工作岗位来抵消自动化,并通过进行投资来雇用这些新加入者。

中国和墨西哥的薪资高于印度,因此自动化程度可能会更高。预计中国仍将保持强劲的经济增长,劳动力将不断萎缩;与德国一样,中国的问题可能是工人短缺。墨西哥未来经济增长的预期速度较低,但仍可以在快速增长情景下创造就业,再加上在新的职业和活动中进行创新,以充分利用其劳动力。

3.3失业工人需要尽快重新就业以避免失业率上升

为了模拟自动化对总体就业和薪资的影响,在考虑到自动化和动态交互的经济影响的基础上,我们使用了一种综合平衡模型。自动化至少有三个不同的经济影响。人们最关注的是劳动力的潜在转移。但是自动化也可以提高劳动生产力:只有当企业采用自动化时,他们才能用相同或较少的投入(包括材料、能源和劳动力投入)生产出更多或更高质量的产品。第三个影响是自动化的采用增加了对经济的投资,提升了短期GDP增长。我们对这三个影响都进行了建模,而且还根据历史数据,为失业工人找到新工作的速度设定了不同的情景。

结果表明,在几乎所有情景下,报告所关注的六个国家(中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国)预计将在2030年达到或接近充分就业。然而,该模型也说明了快速重新雇用失业工人的重要性。

如果失业工人能够在一年内重新就业,我们的模型显示,自动化将推进整体经济:无论从短期还是长期来看,充分就业都能得到维持,薪资增长快于基线模式,生产力更高。

然而,在一些失业工人需要数年时间才能找到新工作的情况下,短期到中期内失业率会上升。劳动力市场随时间调整,失业率下降,但平均薪资增长放缓。在这些情况下,2030年的平均薪资最终将低于基线模型,这可能会抑制总需求和长期增长。

麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)发布《失业与就业:自动化时代的劳动力转型》报告,称到2030年,全球将有多达8亿人的工作岗位可能被自动化的机器人取代,相当于当今全球劳动力的1/5。即使机器人的崛起速度不那么快,保守估计,未来13年里仍有4亿人可能会因自动化寻找新的工作。

四、自动化对技能和薪资意味着什么?

一般而言,目前对可能增长的职业的教育要求高于对因自动化而取代的工作的要求。在发达经济体中,目前只需要中等或更低程度教育的职业会因自动化而出现净下降,而那些需要大学学位或更高学历的职业则会增长。

在印度和其他新兴经济体中,我们发现劳动力对所有教育水平的需求都在增加,在需要接受中等教育的职业中,新工作的数量最多,但就业增长率最快的将是目前需要大学或高等学历的职业。

未来的工作者将把更多的时间花在机器能力较低的活动上,例如管理工作、应用专业技术、与他人沟通交流等活动。他们将在机器超过人类性能的活动上花费更少的时间,如可预测的物理活动、收集和处理数据。人们所需的技能和能力也将改变——需要更多的社会和情感技能以及更高级的认知能力,例如逻辑推理和创造力。

在那些处于下降趋势的职业上,薪资可能停滞或下降。虽然我们没有模拟不同职业之间相对薪资的变化,但劳动力供给和需求的基本经济学表明,对于劳动力需求下降的职业来说,情况应该是这样。

我们的分析表明,美国和其他发达经济体的大多数就业增长将集中在目前处于薪资分配高端的职业。目前薪资较低的一些职业,如护士助理和助教,也将增加,而大量中等收入职业的就业率将会大幅度下降。

收入两极分化可能会持续下去。政策选择,如增加对基础设施、建筑和能源转换的投资,可有助于创造对中等收入工作(如发达经济体中的建筑工人)的额外需求。

在中国和印度等新兴经济体中,薪资趋势的情况大不相同,我们的情景表明,随着这些经济体的发展,零售销售员和教师等中等收入工作的增长将最大。这意味着他们的消费阶层将在今后的几十年里继续增长。

五、我们如何应对即将到来的劳动力转型?

人工智能和自动化对用户和企业的好处,以及通过其生产力贡献而实现的经济增长,都是引人注目的。它们不仅会促进经济活力,创造就业机会,而且还将有助于创造经济盈余,帮助社会解决无论何时都可能会发生的劳动力转型问题。

面对我们所描述的劳动力转型的规模,一种反应可能是设法减缓自动化普及的速度和范围,以努力维持现状。但这将是一个错误。虽然采用较慢的方式可能会限制劳动力转移的规模,但同时也将减少这些技术对商业活力和经济增长的贡献。我们应该接受这些技术,但也要解决它们带来的劳动力转型和挑战。在许多国家,这可能需要一项关于马歇尔计划规模的倡议,包括持续投资、新的培训模式、缓解劳动力转型的方案、收入补助以及公营和私营部门之间的合作。

各国都将需要处理四个关键问题:

5.1保持强劲的经济增长,支持创造就业

维持强劲的总需求增长对支持创造新的就业机会是至关重要的,同时也是对创业和创新的支持。确保足够的总需求,以及支持商业投资和创新的财政和货币政策将是必不可少的。在某些部门采取有针对性的举措也会有所帮助,例如包括增加对基础设施和能源转换的投资。

5.2规模化和重新设计职业培训和员工技能发展

提供职业培训机会,帮助个人学习适应市场需求的新技能,将是一项关键挑战——对一些国家来说,这是一项核心挑战。在职培训将变得越来越重要,因为这是成功的职业转变所需要的技能组合。企业可以在某些领域发挥领导作用,包括对工人进行在职培训,并为他们提供技能提升的机会。

5.3改善商业和劳动力市场活力,包括流动性

劳动力市场需要更大的流动性来应对我们预期的艰难转型,这包括恢复发达经济体日益衰退的劳动力流动。数字人才平台可以促进流动性,办法是让寻求技能的工人和公司相互配合,并为那些愿意接受这些技能的人提供大量的新工作机会。劳动力市场缺乏弹性的国家的政策制定者可以向那些解除管制的国家学习,例如德国,它将其联邦失业机构变成了一个强大的就业匹配实体。

5.4向工人提供收入和过渡支持

提供收入支持和其他形式的过渡性援助,以帮助失业工人找到有收入的工作是非常必要的。除了再培训之外,还可以采取一系列援助性政策,包括失业保险、寻找工作的公共援助,以及随工转移的福利。

我们从历史上看到,在劳动力转型期间,许多职业的薪资可能会降低一段时间。可能需要更多长期的政策来补充工作收入,以支持总需求并确保社会公平。更全面的最低薪资政策、普遍的基本收入、或与生产率增长挂钩的薪资增长,这些都是正在探索的可能的解决办法。

政府、商业领袖和个体工作者在促进劳动力顺利转型方面都可以发挥建设性的重要作用。历史向我们表明,世界各地的国家在面临巨大挑战时,往往会挺身而出,为其公民谋福利。

然而,在过去的几十年里,支持劳动力的投资和政策受到了侵蚀。经济合作与发展组织(OECD)的大多数成员国的劳动力培训和支持方面的公共支出都有所下降。教育模式在100年里没有发生根本的变化。现在至关重要的是扭转这些趋势,各国政府应将劳动力转型和创造就业作为更紧迫的优先事项。

结语

在工作的作用和意义开始转变的世界中,我们都需要有创造性的远见:金准产业研究团队认为,在未来,我们的生活如何才能有序、有价值。

为适应工作环境变化,企业将走在最前线。这就要求它们重新调整其业务流程,重新评估其人才战略和劳动力需求,认真考虑哪些人需要,哪些人可以调到其他工作岗位,哪里可能需要新的人才。许多公司发现,培训工人并使他们为新的工作世界做好准备,符合企业的自身利益,也是它们社会责任的一部分。

个人也需要为迅速变化的工作未来做好准备。获得所需的新技能并重新设立对工作的世界观,将对他们自身有益。未来对人类劳动的需求会增加,但各地工作者都需要重新思考:他们在哪儿工作、如何工作、带给工作何种才能和能力。


金准产业研究 全球半导体行业新格局分析报告 2019-12-09 19:24:33

前言

根据核心驱动力不同,半导体的发展可以分三个阶段,PC与互联网时代—移动互联网时代—5G+AIoT时代。随时代的发展,半导体呈现出“两个持续”的发展特点,即分工持续细化,产业链持续转移。从传统的IDM(集成器件制造商)到fabless+foundry(无制造业务,只设计芯片厂商),演化出今天主流的三个核心环节,未来IDM厂商仍在进一步分化,fablite是未来轻资产化的大趋势。从产业链转移的角度,前两次发生在日本、韩国、台湾地区,未来随5G+AIoT时代到来,全球半导体产业向国内转移已是当前发展趋势,未来的核心驱动力主要为:AI深度学习、5GSoC、物联网多端互联及异构芯片。

一、三大维度揭秘全球半导体格局

1.1费半指数

费城半导体指数(SOX)的发展阶段反应了全球半导体的走势与兴衰更替。费半指数涵盖全球半导体设计、设备、制造、材料等方向,其走势可以是衡量全球半导体行业景气程度的主要指标。费城半导体指数发行于在1993年12月1日,是衡量半导体景气度的重要指标之一。从费半指数长期历史来看,简单的可以将其划分为三个大阶段。

第一阶段,PC与互联网时代(1994-2009):指数总体呈现周期大于成长的走势,有明显的上下周期性波动。指数最高在2000年达到1362的阶段性高点,但随着互联网泡沫的破灭,随后出现了大幅下滑。技术进步的驱动力来自笔记本电脑以及宽带网络技术,由于处于互联网初期阶段,尚未有较多的统治级公司出现,行业经历了快速的潮起潮落的过程。与此同时,培育诞生了诸多半导体龙头,如三星、Intel、德州仪器等。

第二阶段,移动互联网时代(2009-2018):经历08年全球经济危机后,行业回归长期成长。随着全球半导体产业的充分发展,以及通信技术的快速迭代,指数在这一阶段走出了近10年的长期增长,指数涨幅接近10倍。在这一阶段,主要的驱动力来自移动互联网通信技术的升级(4G),叠加智能手机市场的迅速扩大,全球半导体产值达到3000亿美元以上。在之前微软与英特尔形成的系统与芯片绑定的模式上,安卓与高通在移动端也形成了强大的联盟。芯片产业链中的设计、晶圆制造、晶圆代工、设备、材料等均出现了具有垄断性的公司。

第三阶段,5G与AIoT时代(2018-):目前在半导体产业链各环节中,整体竞争格局相对稳定,集中度普遍较偏高,随着摩尔定律的持续生效,龙头技术壁垒愈发难以被打破。在此阶段,费半指数也在持续创出新高,龙头公司景气度不减。目前处于移动互联网与下一时代的交汇期,当前5G与AI提供的增长动力已经显现,下游端可穿戴设备与物联网已有一定的增长趋势储备了足够的增长动能,叠加随数字货币、区块链等新技术对存储器的增量需求加大,全球半导体产值已突破4000亿元。未来随人工智能、物联网、区块链等技术应用进一步落地,半导体市场份额需求有望进一步增长提升。

 

费城半导体指数至今走势及相关区间核心因素

费半成分股的选取标准为:1)、在纳斯达克股票市场、纽约证券交易所、纽约证券交易所或CBOE交易所上市;2)、主营业务被归类为设计、销售、制造和销售的半导体公司;3)、仍有至少1亿美元的最低市值;4)、在过去6个月中,每股至少可交易150万股。

从费半指数成份股看,全球半导体的核心资产仍集中在美国。为了保证费半指数能密切跟踪半导体市场发展,成份股于每年9月进行评估,通过将符合标准的证券按照市值排名,将市值排列的前30名被成份股。其中:

半导体设计厂商17家:高通、博通、英伟达、AMD、赛灵思、迈威科技等;半导体设备厂商5家:应用材料、拉姆研究、阿斯麦、卡伯特微电子、克里科技;半导体制造厂商2家:台积电,科天半导体;IDM厂商6家:英特尔、美光、德州仪器、恩智浦、Qorvo、Skyworks。从下游应用分布来看,以三星和高通为代表的厂商主要集中在手机和消费电子,以英特尔,博通,AMD为代表的主要集中在PC和通信端。

 

费半指数成分股产业类

 

费半指数成分股所对应的下游应用

1.2IDMfabless+foundry,产业结构持续细化

当前半导体产业链中经营模式主要有三种,fabless与foundry是IDM产业细分的演化产物。当今全球半导体产业有三种商业模式:IDM(Integrated Device Manufacture,集成器件制造)是传统的半导体模式,即从设计,到制造、封装测试以及投向消费市场一条龙全包的企业,称为IDM公司;Fabless模式专注半导体内部设计,是将制造过程剥离的结果,技术行业壁垒较相对最高,是芯片更新迭代的主要驱动力;Foundry模式专注于芯片的生产和制造,通常由精密制造产线支撑,而这种新模式出现的标志是1987年台湾积体电路公司(TSMC)的成立。

三种者模式各有优势,未来产业链仍将持续细分。从费半指数成分股的角度来看,目前三种模式下呈现出设计公司占比高,IDM与foundry占比较少且集中度高的局面。从资本投入的角度看,芯片设计所投入的多为人力成本,固定成本较少,竞争门槛相对较低;而IDM与foundry均涉及芯片制造产线,固定资产投入是巨大的。随着分工进一步细化,近年Fablite也趋于流行。Fablite模式由IDM演变而来,是企业为了减少投资风险,轻资产化的一种策略,IDM企业将部分制造业务转为第三方代工,自身保留其余制造业务。目前全球半导体业中Fablite模式盛行,大多数的IDM几乎无一例外地执行这个策略。

 

半导体三种模式的优缺点

1.3全球产业链三次迁移

半导体产业起步于上世纪50年代,在80年前后逐步形成市场规模。1947年贝尔实验室采用锗材料研制出了第一只点接触三极管,奠定了微电子工业的基础,以晶体管的发明为标志,IC产业诞生。60年代中期,仙童半导体将硅表面的氧化层做成绝缘薄膜,发展出扩散、掩膜、照相和光刻于一体的平面处理技术,并实现了集成电路的规模化生产。70年代“摩尔定律”得到同行业认可,相关产品性能快速翻倍。

随着技术迅速提升,资本开支快速增加,垂直化分工是产业链转移的主要原因。半导体行业因具有下游应用广泛,生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点,叠加下游应用市场的不断兴起,半导体产业链从集成化到垂直化分工越来越明确,并经历了两次空间上的产业迁移。

 

全球半导体的三次迁移

迁移路径由美国至日本再到韩国台湾,演化模式由垂直整合到系统化集成,再到垂直分工。起源美国:垂直整合模式1950s,主要由系统厂商主导。全球半导体产业的最初形态为垂直整合的运营模式,即企业内设有半导体产业所有的制造部门,仅用于满足企业自身产品的需求。

转移日本:系统集成IDM模式1970s,美国将装配产业转移到日本,半导体产业转变为IDM(Integrated Device Manufacture,集成器件制造)模式,即负责从设计、制造到封装测试所有的流程。与垂直整合模式不同,IDM企业的芯片产品是为了满足其他系统厂商的需求。随着家电产业与半导体产业相互促进发展,日本孵化了索尼、东芝等厂商。我国大部分分立器件生产企业也采用该类模式。

分工转移韩国、台湾地区,代工模式1990s。随着PC兴起,存储产业从美国转向日本后又开始转向了韩国,孕育出三星、海力士等厂商。同时,台湾积体电路公司成立后,开启了晶圆代工(Foundry)模式,解决了要想设计芯片必须巨额投资晶圆制造产线的问题,拉开了垂直代工的序幕,无产线的设计公司(Fabless)纷纷成立,传统IDM厂商英特尔、三星等纷纷加入晶圆代工行列,垂直分工模式逐渐成为主流,形成设计(Fabless)、制造(Foundry)、封测(OSAT)三大环节。

 

半导体产业转移和分工

二、国内半导体产业空间巨大

2.1自给率仍偏低,中高端核心技术仍有较大差距

中高端自给率偏低,全球排名中缺乏中国公司身影。贸易摩擦核心在于半导体技术,自主可控是唯一可行路径。大陆半导体市场在庞大产业需求缺口刺激下产业投资和产出均表现快速增长,但核心技术仍需要长期积累。ICinsights数据显示2019年上半年全球15大半导体公司全部为欧美、日韩和台湾公司,中国大陆没有公司入围。大陆作为全球最大市场却没有巨头公司,表明大陆半导体产业进口替代空间巨大,同时也面临很大的挑战,行业落后是不争的事实。

全球前15半导体公司的各自占比

19年排名来看,海思的排名不断提升,从整体水平来看,国内公司尚未形成竞争力。从全球领先企业格局来看,从事存储和逻辑电路的企业相对靠前,与半导体细分行业市场规模匹配。存储以三星、SK海力士、美光为代表,逻辑电路以Intel、博通、高通为代表,晶圆代工以台积电为代表。在这15家半导体厂商中,包括5家美国公司,3家欧洲,3家韩国,2家日本,以及两家中国台湾地区的厂商。这些厂商中,有10家是IDM,4家Fabless,1家晶圆代工厂。

 

2019全球前15半导体公司收入预测及国内对标公司

总体而言,金准产业研究团队预计2019年排名前15位的半导体公司的销售额将比2018年下降15%,比预期的全球半导体行业总销售额下降13%低2个百分点。其中营收波动最大的为SK海力士,2018年营收同比增长了41%,为去年15家中最高,2019年预计同比下降38%。

2.2国内技术逐渐突破,部分细分领域发展进程加快

1)IC设计有望率先突破,未来面临两大制约因素

IC设计少数企业形成突破,有望率先走向一线舞台。IC设计有望率先崭露头角,主要原因有:1、IC设计固定资产投资门槛相对较低,以人力成本降低;2、国内工程师红利凸显,设计人才充沛,人力成本降低;3、目前已有个别企业走向一线舞台,龙头标榜效应明显。根据相关上市公司财报披露,按照营收排名,华为海思目前已在芯片设计领域排名第五,2018年营收增速高达34.2%,在同行中排名第一。但总体来看,设计行业的核心技术仍然在美国,2018年美国占了全球IC设计份额的53%,中国占比为11%。目前大陆IC设计已具备赶超国际公司的能力,未来将涌入更多的公司。

 

国内芯片设计公司数量及增长

 

国内芯片设计销售收入及增长

“一大多小”是国内IC设计现状,EDA和底层架构是未来两大制约因素。国内IC设计企业从2015年起整体数量有了翻倍增长,呈现快速追赶态势,整体营收规模也有了快速增长。值得注意的是,在大部分芯片细分领域,自给率仍然很低,除去华为海思的营收规模超过500亿元外,其余公司收入最高为100亿元,总体概况为一大多小。

在具体业务进行中,主要涉及两大核心关键技术受到国外的制约。EDA设计软件美国的三家公司(Synopsys、Cadence、Mentor)垄断了全球65%和国内96%以上的市场份额,目前国内仅有10家左右公司有相关业务,全球份额占比不足1%。底层架构方面目前主要分为两大阵营:一个是以intel、AMD为首的基于复杂指令集的架构X86架构,在个人PC端占绝对主导;另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集ARM/MIPS/Power,在移动设备和物联网设备芯片中占绝对主导,其中在手机、汽车电子及IoT等领域中具备绝对的话语权,ARM架构芯片占手机市场份额约90%。

2)IC制造市场高度集中,设备与材料被国际先进企业垄断

晶圆代工环节和所涉及到的设备材料集中度远高于IC设计,主要原因是制造过程中,涉及到巨大的固定资产投入,若技术无法做到全球领先,在投资周期内很可能无法盈利。晶圆代工方面,整个行业CR3接近80%,台积电占全球市场份额超50%,其次为三星、格芯,国内最大的晶圆代工厂为中芯国际,目前最高技术水平在12-14nm左右,今年随高端光刻机顺利投入产线,未来有望进一步提升技术水平。

设备与材料方面,关键技术被欧美日垄断。半导体设备主要以欧美日企业为主,从分布来看,全球前15的半导体设备企业中,美国4家,日本7家,欧洲3家,韩国1家。从营业收入的角度看,大陆半导体设备公司的市占率非常小,尚未在国际舞台上看到大陆公司的身影。美国的应用材料公司产品几乎包括除光刻机之外的全部半导体前端设备。荷兰的ASML是高端光刻机的全球第一,其研发投入与技术实力国内企业差距甚远。设备行业的整体集中度基本达到了CR3大于90%。

国内设备企业规模普遍很小,技术差距较大。目前国内排名第一为北方华创,2018年营业收入为约4.75亿美元,距离应用材料公司140亿美元的营收有30倍以上的差距,技术节点多数都还比较落后,大部分设备在28nm制程以上,在高端光刻机等核心设备生产仍依赖进口;国内先进企业中,北方华创的刻蚀机、PVD等设备已达到14nm级别,氧化炉已经批量应用于中芯国际、华力微电子、长江存储等厂家;中微半导体刻蚀机的技术水平已经达到77nm,达到国际先进水平。

3)IC封测国内通过并购崛起,已有三家企业进入世界前十

IC封测门槛相对较低,本土厂商逐渐崛起。目前国内已有三家企业进入世界前十,分别是长电科技、华天科技、通富微电,按照市场份额来看,分别排在全球第三、六、七名。由于封测产业对规模化要求较高,相对于设计与代工,国内封测企业目前排名相对靠前,主要采用的方式是加大研发投入以及并购整合。整体行业目前集中度略低于设计与代工,随着并购持续进行,未来集中度有望进一步提升。

2018年全球OSAT(Outsourced Assembly&Test,外包封装测试)前十大厂商市占率超过80%,行业高度集中。因为OSAT与Foundry在产业链上紧密关联,依靠台积电在Foundry市场超过50%份额的垄断地位,台湾地区在OSAT市场也扮演着主导角色。

行业分工细化,OSAT成为主要生产模式,未来先进封装技术是提升芯片效能的增量动力。IDM与OSAT是目前半导体封测产业的两种主要模式。IDM企业芯片产业所有环节均自己完成,OSAT企业仅提供中后段的封装测试代工服务。随着轻资产的设计公司的不断增长,推动OSAT企业快速发展,OSAT+Foundry的模式成为半导体行业发展的主要模式。随着IC设计趋于复杂与制程工艺不断提升,封装环节的技术提升,有望为芯片的性能提供额外的附加值,提高半导体产品价值的同时降低成本。

目前先进封装演进方向主要分为减小尺寸的方向,主要实现方式是FC、Fan-out、Fan-inWLP和Bumping,和异质结融合的方向,主要实现方式是Sip、3D封装和TSV,通过这两类型技术,实现在更小尺寸里集成更多功能,同时实现更高的封装效率。而Fan-out和和Sip系统级封装是目前被公认的在这两个方向上具有最大增长潜力的封装技术。

2.3受益政策支持与资本助力,国内半导体有望取得长足发展

1)以史为鉴,国家政策支持是半导体的必要条件

回顾美日韩成功经验,政府大力支持与基础技术研发必不可少。从全球产业发展的角度看,目前中国正处于世界第三次半导体产业转移的浪潮中,回顾历史美日韩发展的成功经历,离不开政府的统筹规划与资金政策的大力支持,以及对基础技术研发的高度重视。

美国半导体产业自上世纪50年代以来,历经行业起步、发展、全球化,政府扮演着重要角色。起步阶段:半导体技术研发投入大,美国政府通过直接采购和研发资助的方式助力美国半导体公司完成初步积累;发展阶段:70年代后期面临日本的崛起,美国政府通过一系列特殊的税收优惠政策,并从国际政治上对日本进行施压,通过一系列法案建立政府与民间的合作关系;全球化阶段:采取保护性贸易政策打击国际对手,保护本土半导体企业。

日本半导体产业成功的核心因素:政府主导核心企业集体研发+选择正确的发展方向+对基础技术的高度重视。起步阶段:1963年日本电气公司获得美国仙童半导体的平面技术授权,日本政府要求其进行行业内分享,随后诞生了三菱,夏普,京都电气,半导体产业得到快速发展。

发展阶段:八十年代,日本政府决定开发体积更小,性能更强的超大规模集成电路,发起全国范围内规模最大的企业间合作,由日立,三菱,富士通,东芝,日本电气牵头,将大量的精力投入到基础技术中,团队协调与技术融合是成功的关键。从1980到1986年间,日本半导体产业全球市场份额从26%上升至45%,美国为42%。当时在存储芯片领域,日本电气,东芝,日立三家公司份额超过90%。全球化阶段:02年日本政府再次发动技术合作,11家公司共同研发系统级芯片,目前日本在部分细分领域已经做到几乎垄断,sony的coms传感器几乎垄断高端市场,信越化学在半导体材料如硅晶圆,光刻胶等领域占据绝对优势。给我们的启示:首先有明确清晰的规划,其次联合国内企业顶尖人才共同研发避免了大量重复投入,不急功近利,重视基础技术的研发。

2)产业链向国内市场转移,“双增”现象显着

市场总体呈现产业规模与贸易逆差“双增”的现状。我国半导体产业起步时间相比于发达国家落后近30年,但随着市场化进程加快,目前产业规模增速远高于全球增速,连续多年保持两位数以上。可以看出,整体的产业链在向国内转移,同时国内需求也在逐年上升。

 

国内集成电路销售额及增长速度三大细分产业销售额

在产业规模逐渐扩大的同时,半导体贸易逆差也在同步扩大,主要有量,价,技术三方面原因:1,国内工业制造业需求、居民消费需求快速增长,国内需求端增速超过海外市场,尤其对于高端产品的需求增速加快;2,低端产品与中高端价差过大,从进出口商品总价值上看,半导体贸易逆差仍在扩大;3,反应在量价上背后的核心因素是技术的突破不足,由于集中度过高的行业属性,大部分核心技术仍掌握在国外个别公司手里。由于上述原因,我国半导体产业整体仍处于规模大但技术低的阶段。

半导体进出口差额及变化情况

 

全球半导体销售区域分布

3)政策资本大力支持,未来成长空间巨大

国内产业政策长期大力度支持无疑。自2016年以来,国内开始出台了大量政策,包括中央、地方促进第三代半导体产业的发展。在国家集成电路产业投资基金之外,多个省市也相继成立或准备成立集成电路产业投资基金,目前包括北京、上海、广东等在内的十几个省市已成立专门扶植半导体产业发展的地方政府性基金。

多方面资本聚集,为产业发展提供长期支持。半导体行业的投资周期较长,很难在短时间内完成超越,长期的资本支持与人才累积是必备条件。我国从2014年起成立国家集成电路产业投资基金(也即“大基金”),基金所有权为国家集成电路产业投资基金股份有限公司,采取公司制的经营模式,与以往的补贴模式有着本质的不同,投资方式包括:私募股权、基金投资、夹层投资等一级市场和二级市场投资,但不包括风险投资和天使投资。目前大基金一期已经全部完成投资,一期总投资额1387亿元已投资完毕,公开投资公司为23家,未公开投资公司为29家,投资范围涵盖设计、制造、封装、设备、材料多个环节,基本完成全产业链覆盖。

国家大基金二期成立,持续投入力度不减。2019年10月22日,国家大基金二期注册成立,注册资本2041.5亿元。大基金一期(包含子基金)总共撬动了5145亿元社会资金(含股权融资、企业债券、银行、信托及其他金融机构贷款),资金撬动的比例达到了1:3.7,若大基金二期的2041.5亿资金撬动比例按照1:4的比例来估算,预计将会撬动8166亿的社会资金,总的投资金额将超万亿。第二期大基金将会加强对设备和材料的部署力度,按照加重投资装备行业的投资思路,按照设备投资占比为15%测算,则设备方面的投资额可达900亿元,将对包括刻蚀机、薄膜设备、测试设备、清洗设备等领域已有布局的企业提供强有力的支持。

金准产业研究团队认为半导体目前是我国首要支持产业,未来成长空间巨大。根据我国《中国制造2025》规划目标,到2020年,集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小,全行业销售收入年均增速超过20%,企业可持续发展能力大幅增强。移动智能终端、网络通信、云计算、物联网、大数据等重点领域集成电路设计技术达到国际领先水平,产业生态体系初步形成。16/14nm制造工艺实现规模量产,封装测试技术达到国际领先水平,关键装备和材料进入国际采购体系,基本建成技术先进、安全可靠的集成电路产业体系。到2030年,集成电路产业链主要环节达到国际先进水平,一批企业进入国际第一梯队,实现跨越发展。当前我国半导体产业的自给率才只有不到15%,根据《中国制造2025》的目标,计划2020年自给率达40%,2050年达到50%。

三、5G+AIoT是未来核心赛道

3.1深度学习大幅提升AI芯片算力,是拉动半导体增长的重要引擎

AI芯片是传统芯片的异构与叠加,在专项计算中性能远超传统芯片。AI芯片指针对AI算法的ASIC(专用芯片),传统的CPU都可以拿来利用执行AI算法,但是速度慢,性能低,无法实际商用。例如自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况,CPU的速度远远无法满足,若用GPU,在图像识别过程中计算速度会成倍增加。但单纯的GPU功耗较大,而且处理数据单一,因此AI芯片是在原有CPU的基础上,增加了相应的GPU单元,用来计算神经网络带来的深度学习算法。在图像识别等领域,常用的是CNN卷积网络、语音识别、自然语言处理等领域,主要是RNN,两类算法虽然不同,但本质上,都是矩阵或vector的乘法、加法,然后配合一些除法、指数等算法。

 

四种AI芯片架构的代表产品及特点

AI芯片算力大约3个月翻倍,核心提升在于底层架构。相比于摩尔定律(每18个月芯片的性能翻倍),AI训练所需的算力大约3个月翻倍,而提升算力的关键是芯片设计,特别是底层的架构设计。目前来看,传统的芯片架构已经难以满足AI应用的需要。

目前主流的架构分为四种:1、通用类芯片,如GPU、FPGA等;2、基于FPGA的半定制化芯片代表如深鉴科技DPU、百度XPU等;3、全定制化ASIC芯片代表如TPU、寒武纪Cambricon-1A等;4、类脑计算芯片代表如IBMTrueNorth、westwell、高通Zeroth等。

未来深度学习将成为拉动半导体需求的重要引擎,有望实现年化47%的增长。包括IC厂商和互联网企业在内,越来越多的厂商开始投入研发或已经推出AI专用芯片。根据Gartner统计,AI芯片在2017年的市场规模约为46亿美元,而到2020年,预计将会达到148亿美元,年均复合增长率为47%。

3.2 5GSoC迎来性能爆发增长,未来存量替换与增量终端并存

5G网络基建期正值高峰,移动端芯片组性能爆发增长。芯片组包括射频集成电路(RFIC)、系统芯片(SoC)、专用集成电路(ASIC)、蜂窝芯片和毫米波(mmWave)集成电路。通讯巨头公司许多都在构建调制解调器、RF前端,或两者兼得,其中设计的是低于6GHz的频谱,并支持100MHz的信封跟踪(ET)带宽。5GSoC性能形成突破的主要原因:CPU性能的进一步提升,制造工艺降低至7nm以下;GPU方面,对于图像处理的能力大幅提升;NPU方面采用了新的架构。以华为麒麟990为例,各方面的提升如下:

5G终端数量快速增长,SoC增量与存量并存。金准产业研究团队预计,到2025年5G连接数量将达到14亿,占中国和欧洲连接总量的30%左右,占美国连接总量的50%左右。下游行业应用将成为5GSoC发展的主要驱动力。面对多样化的场景需求,5G终端将沿着形态多样化和交互多元化发展。在5G商用元年,终端的类型和数量已远远超过预期,未来仍会有更多的增量空间及存量替换。相比于2014年的4G商用元年,市场上只有4款4G终端,而截止到今年9月10日,5G终端数量已有136款之多,对于5GSoC的需求有极大的促进作用。

3.3多平台互通成主流趋势,物联网布局掀开半导体另一增长动力

物联网是未来半导体产业的最重要增长动力。IOT将接替移动互联网成为下个时代的主题,主要原因来自以下几点:智能手机增量有限,来自于功能接近饱和;随通信技术迭代,5G商用万物互联从技术上已经可以实现;以华为鸿蒙系统为代表,操作系统已经转向多平台化;AI技术爆发式发展,相关技术已经在逐步适配IOT。

全球范围内,物联网终端数量高速增长。截止2019年,全球物联网设备连接数量达到110亿个,其中,消费物联网终端数量达到60亿,工业物联网终端数量达到50亿。根据GSMA预测,2025全球物联网终端连接数量将达到250亿,其中消费物联网终端数量达到100亿,工业物联网终端数量达到140亿,占全球连接数的一半以上。物联网未来主要实现两类功能:对真实物体信息的采集、识别和控制;通过终端通信,将采集到的数据信息传输至决策服务端,并进行决策。主要模块分别为,硬件模块,固件系统模块,应用模块,数据模块,通信接入模块。随着模块数量的爆发式增长,将直线拉动相关半导体需求。

 

物联网终端及增长预测

金准产业研究团队认为,未来应用于物联网的半导体芯片将以针对性与安全性为核心。对于PC和手机SoC,一系列产品通常可以大量出货上亿片,而物联网意味着要面临各种各样的产品提出很多种解决方案,面临着严重的细分化问题,虽然部分芯片的需求量很大,但总体来说种类散乱,虽然整体规模很大,单一产品或者系列产品的需求量可能并不大,定制化是亟待解决的问题。其次,物联网时代面临的安全问题,源于多终端越和链接通路,因此物联网芯片就有了更多要求,安全性是首要保证。在多样化的背景下,安全问题不同以前可以统一解决。

巨头公司提前布局,从流量争夺到构建生态体系。互联网的增速放缓,发展到一定程度,toB业务才是增长的主要驱动力。从目前来看,美国的toB市场非常成熟,而国内做toC业务的公司不到toB的十分之一,这也给巨头们留下了很大的增长空间。发展路径为从无线网络基础设施和基站到智能手机再到物联网设备应用,5G有望提供一个完全互联的移动世界,其市场范围从联网汽车、智能城市、智能手机到物联网(IoT)设备,无处不在,从流量端的争夺,到构建生态体系,科技巨头以在物联网重点布局。

 

全球科技巨头公司提前布局IOT产业

结语

金准产业研究团队认为,从上世纪50年代集成电路技术发明开始,集成电路的发展大致经历了三次产业转移,分别是美国起源、日本加速、韩国台湾成熟分化发展,而第三次半导体产业的转移有望在中国大陆落地。现在,产业链转移趋势明显,产业规模国内增速超过全球平均;产业规模扩大的同时,贸易逆差也在同步扩大;但是,我国中高端自给率仍偏低,全球龙头中缺乏中国公司身影。随着5G的全面落地,新一轮半导体产业将爆发,以AI深度学习、5GSoC、物联网多端互联及异构芯片为代表的半导体新方向值得重点关注。