為您揭秘:除中國(guó)芯、智能物聯(lián)網(wǎng),還有哪些產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投機(jī)會(huì)?
近日,IT桔子邀請(qǐng)九合創(chuàng)投高級(jí)投資經(jīng)理王曉妍,王曉妍,九合創(chuàng)投高級(jí)投資經(jīng)理,專注前沿科技領(lǐng)域的早期投資。轉(zhuǎn)型投資前曾在航天科技集團(tuán)從事技術(shù)研發(fā)工作。北京郵電大學(xué)電子工程學(xué)士學(xué)位,清華大學(xué)電子工程碩士學(xué)位。今天是一個(gè)科技主題的分享,首先來(lái)談一談我們?yōu)槭裁匆顿Y科技?
以下是嘉賓分享部分內(nèi)容:
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我會(huì)從PEST這4個(gè)方面來(lái)分析一下:
首先是外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)周期。美國(guó)對(duì)中國(guó)科技領(lǐng)域進(jìn)行封鎖,中美兩國(guó)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入到前沿科技的角逐時(shí)期。美國(guó)對(duì)中國(guó)商品加征關(guān)稅,使中國(guó)商品以往的高性價(jià)比優(yōu)勢(shì)不復(fù)存在,迫使供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)移出中國(guó)。
而制造業(yè)依然是中國(guó)的第一大產(chǎn)業(yè),創(chuàng)造了最多的就業(yè)人數(shù),中國(guó)亟需留住制造業(yè)。我們的路徑有兩條:第一,提升制造業(yè)的整體效率;第二,打造有自主科技含量和品牌的產(chǎn)品,而不只停留在做一個(gè)OEM外包世界工廠。
第二是經(jīng)濟(jì)層面。中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈條的特點(diǎn)是,前端的信息化已經(jīng)處在全球領(lǐng)先的位置,而中后端亟待效率化、AI化和自動(dòng)化。
我們看中國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),第二產(chǎn)業(yè)工業(yè)占比常年穩(wěn)居第一,所以必須要進(jìn)行供應(yīng)鏈改造,留住制造業(yè),第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)占比從2017年開(kāi)始首次超過(guò)50%,這得益于包含信息服務(wù)業(yè)和通信服務(wù)業(yè)在內(nèi)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的高速發(fā)展,以及包含交通物流、金融保險(xiǎn)、醫(yī)療教育在內(nèi)的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的快速升級(jí),所以中國(guó)蘊(yùn)含著巨大的產(chǎn)業(yè)升級(jí)的機(jī)會(huì)。
第三是社會(huì)層面。中國(guó)是全球最大的單一消費(fèi)市場(chǎng),疊加上這些年高等院校擴(kuò)招帶來(lái)的技術(shù)人才供給充足,以及政策向戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的傾斜,營(yíng)造了非常好的適合科技發(fā)展的環(huán)境。
政府積極推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換,孕育了新科技公司的成長(zhǎng),toG也成為了科技公司的主要商業(yè)模式之一。而企業(yè)方面,由于人口紅利的消失,它們對(duì)降成本提效率的需求非常迫切,同時(shí)中國(guó)企業(yè)也到了由粗放式發(fā)展向精細(xì)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)變的階段,需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)升級(jí)改造。
第四是技術(shù)層面。數(shù)據(jù)智能的趨勢(shì)一旦開(kāi)啟就不可逆,豐富的應(yīng)用場(chǎng)景推動(dòng)了中國(guó)科技實(shí)力的提升,中國(guó)的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI已經(jīng)躋身世界前列,從美國(guó)對(duì)中國(guó)科技企業(yè)的制裁也可以看出,無(wú)論我們是否愿意中國(guó)企業(yè)已經(jīng)站在了國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的舞臺(tái)上,必須要具備全球視野,提升科技內(nèi)生實(shí)力是沒(méi)有選擇的選擇。
同時(shí)我們也看到,中國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然有非常大的上升空間,雖然這幾年阿里云的營(yíng)收呈三位數(shù)增長(zhǎng),但也僅相當(dāng)于AWS7年前的規(guī)模,數(shù)字化和科技化的浪潮在中國(guó)才剛剛開(kāi)啟。
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既然科技領(lǐng)域這么值得關(guān)注,那么我們就從時(shí)間維度上梳理一下科技的發(fā)展趨勢(shì)。
從上世紀(jì)60年代開(kāi)始到今天,計(jì)算設(shè)備經(jīng)歷了大型機(jī)、PC機(jī)、手機(jī)到現(xiàn)在各種各樣的AI終端的崛起,朝著算力集成化、小型便攜化的方向不斷發(fā)展。設(shè)備連接的網(wǎng)絡(luò)也越來(lái)越廣泛,與之相對(duì)應(yīng)的是IT架構(gòu)和芯片的不斷升級(jí)。90年代初PC互聯(lián)網(wǎng)的興起基于Client-Server結(jié)構(gòu),服務(wù)器端采用IBM小型機(jī)、ORACLE關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、EMC高端存儲(chǔ)設(shè)備支持的集中式計(jì)算。
2010年前后移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)浪潮到來(lái),云計(jì)算普及,虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了IT資源的靈活分配,更輕量級(jí)的X86服務(wù)器加分布式云化計(jì)算、存儲(chǔ)和系統(tǒng)替換了IOE架構(gòu),與此同時(shí)ARM處理器在移動(dòng)設(shè)備終端快速占領(lǐng)市場(chǎng)。如今我們進(jìn)入到了智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,計(jì)算架構(gòu)也更加碎片化。
人工智能的崛起帶來(lái)了異構(gòu)計(jì)算的浪潮,在中央處理器CPU之外,我們用一塊專用的協(xié)處理器,GPU、TPU、NPU、FPGA或ASIC,去支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速。在無(wú)處不在邊緣端,高效率、低功耗的場(chǎng)景定義計(jì)算成為研究的熱點(diǎn),未來(lái)我們將在一塊SoC上集成ARM或RISC-V的CPU核、支持AI計(jì)算的核以及通信、傳感、安全等其他功能的核,再搭配IoTOS,實(shí)現(xiàn)各類AIoT的應(yīng)用。
通信技術(shù)基本上以十年為一代進(jìn)行發(fā)展。
從80年代的1G到如今的5G:1GAMPS時(shí)代,摩托羅拉大哥大實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)語(yǔ)音通信;2GGSM時(shí)代,諾基亞功能機(jī)實(shí)現(xiàn)了基本的發(fā)短信和打電話功能;2000年前后3GWCDMA時(shí)代,實(shí)現(xiàn)了多媒體應(yīng)用,手機(jī)可以用來(lái)收發(fā)音樂(lè)、圖片和視頻;
2010年前后4GLTE時(shí)代,iPhone智能機(jī)發(fā)布,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)全面爆發(fā),各種直播、移動(dòng)購(gòu)物、移動(dòng)社交APP占據(jù)了大量流量;如今的5GNR技術(shù),給我們帶來(lái)了萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代,車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)會(huì)真正落地。
展望未來(lái)我們看到三個(gè)主要的趨勢(shì):第一是IT架構(gòu)的升級(jí);第二是IT信息技術(shù)、CT通信技術(shù)、OT操作技術(shù)的深度融合;第三是中國(guó)“芯”的機(jī)會(huì),在增量市場(chǎng),場(chǎng)景牽引AI芯片和IoT芯片彎道超車,在存量市場(chǎng),模擬芯片、DSP、MCU等芯片的國(guó)產(chǎn)替代。
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這是一張智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)圖譜,也蘊(yùn)含著九合在尋找產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會(huì)的一個(gè)基本邏輯。
對(duì)于數(shù)據(jù)尚不完備的產(chǎn)業(yè),首先從數(shù)據(jù)端看起,看如何利用各種嵌入式芯片和系統(tǒng),產(chǎn)生和處理數(shù)據(jù),比如工業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)相對(duì)比較缺乏,要從底層部署更多的傳感器先把數(shù)據(jù)采集上來(lái)。
有些產(chǎn)業(yè)中已經(jīng)存在大量數(shù)據(jù),但是由于散落在各處而未被激活,比如水電燃?xì)饽茉吹裙彩聵I(yè)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),這時(shí)我們會(huì)著重去看如何通過(guò)網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)連接起來(lái)。
對(duì)于數(shù)據(jù)和連接都已經(jīng)相對(duì)完備的產(chǎn)業(yè),我們會(huì)著重考察如何依靠邊緣和云端智能的配合提升核心業(yè)務(wù)的效率。
數(shù)據(jù)、連接和智能的結(jié)合將帶來(lái)越來(lái)越多應(yīng)用層的機(jī)會(huì)。根據(jù)需求端驅(qū)動(dòng)力的不同我們將應(yīng)用歸為三類:toC的消費(fèi)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用,toG的政策驅(qū)動(dòng)應(yīng)用,toB的產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用。
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下面我們會(huì)從數(shù)據(jù)層、連接層、智能層、應(yīng)用層分別去分析每一層發(fā)生了什么變化。
首先在數(shù)據(jù)層,智能物聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)成百倍的增長(zhǎng),而此時(shí)摩爾定律卻遭遇了極限,場(chǎng)景定義計(jì)算成為未來(lái)的出路,比如將來(lái)會(huì)在一塊SoC上同時(shí)集成通信、計(jì)算和多媒體的功能,為用戶帶來(lái)更好的效率和性價(jià)比。
九合將主要關(guān)注三類處理器:第一種是微控制處理器,通常是面積很小、能效比很高的嵌入式處理器;第二種是實(shí)時(shí)處理器,主要面向工業(yè)、汽車、通信行業(yè)的高實(shí)時(shí)高性能處理器;第三種是應(yīng)用處理器,主要面向移動(dòng)計(jì)算、手機(jī)、服務(wù)器等高端市場(chǎng)。
在連接層,5G產(chǎn)生了三種典型的應(yīng)用場(chǎng)景:增強(qiáng)型移動(dòng)帶寬(eMBB)、大規(guī)模機(jī)器通信(mMTC)和高可靠低時(shí)延的通信(URLLC),完整的5G標(biāo)準(zhǔn)將于2020年完成。5G采用切片式網(wǎng)絡(luò),全服務(wù)化、軟件化架構(gòu),面向不同的垂直場(chǎng)景進(jìn)行按需分配,可以在通用硬件的基礎(chǔ)上,通過(guò)軟件定義不同的網(wǎng)絡(luò)去支持不同的應(yīng)用。
在智能層,智能的實(shí)現(xiàn)方式與人的神經(jīng)系統(tǒng)類似,感知終端控制器就像人的神經(jīng)末梢,邊緣網(wǎng)關(guān)進(jìn)行鏈接管理,就像人的神經(jīng)元進(jìn)行實(shí)時(shí)控制反饋,邊緣云做小規(guī)模數(shù)據(jù)的輕量學(xué)習(xí),就像人的神經(jīng)中樞負(fù)責(zé)條件反射,中心云負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析,承擔(dān)大腦和邏輯的功能。
實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)在邊緣以毫秒級(jí)時(shí)延智能實(shí)現(xiàn),非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)以數(shù)十毫秒的時(shí)延傳輸?shù)皆贫藢?shí)現(xiàn)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以部署在現(xiàn)場(chǎng),也可以在通信接入網(wǎng)或基站側(cè),未來(lái)五到七年邊緣智能將帶來(lái)2000億美金左右的潛在價(jià)值。
應(yīng)用層我以三類行業(yè)為例說(shuō)明5G落地的方式。
第一類行業(yè),5G對(duì)于其發(fā)展和突破是一種必須,比如工業(yè)4.0,5G將助力無(wú)線自動(dòng)化控制、工業(yè)云化機(jī)器人、預(yù)測(cè)性維護(hù)、柔性生產(chǎn)的突破,是未來(lái)工廠不可或缺的技術(shù)。
第二類行業(yè),5G解決了以前3/4G環(huán)境下的行業(yè)瓶頸,比如VR/AR,4G環(huán)境下40ms以上的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和本地的存儲(chǔ)計(jì)算使產(chǎn)品體驗(yàn)難以提升,5G帶來(lái)了1ms以下的延遲和20Gbps的峰值速率,行業(yè)走向云VR/AR階段,高質(zhì)量的內(nèi)容和應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)。
第三類行業(yè),5G將提供卓越的創(chuàng)新平臺(tái)激發(fā)創(chuàng)新型應(yīng)用,比如智慧醫(yī)療,5G的低時(shí)延高帶寬有望讓遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程手術(shù)真正普及。
今天的內(nèi)容是為人工智能社群——AI小組,帶來(lái)關(guān)于 5G時(shí)代AIoT的發(fā)展趨勢(shì)的分享。感謝大家閱讀。