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1、2019 科技、传媒和电信行业预测12019 年科技、传媒和电信行业预测2019 科技、传媒和电信行业预测2德勤科技、传媒和电信行业小组集结了全球最广泛的行业专家。这些专家致力协助不同类型和规模的企业有效应对数字化挑战，并因此建立了良好声誉。德勤科技、传媒和电信行业专家能够为企业提供丰富的定制化服务，帮助他们顺应变革趋势，抢占行业先机，所服务的客户遍布全球不同地区，覆盖整个价值链。敬请联系作者或访问 D，了解更多信息。2019 科技、传媒和电信行业预测1目录前言 | 25G：新型网络时代来临 | 4人工智能：从专业小众到广泛普及 | 14智能音箱：增长放缓 | 24体育节目新趋势，博彩助推创未
2、来 | 36电子竞技开启 2019 媒体行业新风口 | 50电台广播：收入、覆盖率与韧性 | 603D 打印增长再度腾飞 | 70中国借力世界领先联网，助推新型数字商业模式 | 78中国半导体将成为人工智能驱动力 | 86量子计算机：下一代超级计算机，但并非下一代笔记本电脑 | 962019 科技、传媒和电信行业预测2亲爱的读者：欢迎展阅德勤全球 2019 年科技、传媒和电信行业预测。本年度报告聚焦行业 持续发展，重点探讨行业演进而非现状分析。德勤自2001年以来持续发布该类预测报告。 我们在2009年和2010年的预测报告中讨论了第四代无线网络 （4G亦称 LTE）这一新兴技术的面市。十年后
3、，我们针对今年即将推出的 5G 网络开展预测分析。我们预计 5G 在推出后的第一年将在终端、收入和推广方面经历 4G 在启用初期面临的同样境遇。该预测或不足为奇，也并无太多新意，但 5G 网络的高数据传输率和低时延特性将可能推动移动、医疗、制造业等几乎所有依赖网络的各行各业发生转型。 我们在之前的报告中探讨过 3D 打印（亦称增材制造）。鉴于此前 3D 打印一直处于增长态势，但同时也有吹捧过度之嫌，我们对 3D 打印的未来发展持乐观而谨慎的态度。随着时间的流逝，3D 打印如今的发展态势印证了（甚至在一定程度上超过了）当初的乐观预期。我们也对该行业重新进行了深入的预测分析。此外，我们还针对电子竞
4、技展开了分析，认为电子竞技的受众已从特定群体扩展到普罗大众，并将对媒体公司和广告商产生巨大影响。我们在此前两期预测报告中讨论过机器学习的指数级增长态势，着重分析了芯片所提供的处理能力对这一增长起到的根本性推动作用。我们认为机器学习将在 2019 年再次成为发展规模最大、增长速度最快的技术。本报告分析了机器学习如何迅速从专业小众技术转变为任何企业都可通过云技术加以利用的强大科技。此外，我们也探讨了中国如何从人工智能芯片着手推进国内芯片行业发展。本预测报告也涵盖了电视节目领域。过去十年，我们每年都会针对这一重要领域开展预测分析。我们的 2019年预测报告重点聚焦电视体育节目、年轻观众以及电视体育节
5、目收视与体育博彩之间的意外（至今基本没有相关记录）关联。我们还在传统电台广播 99 周年之际（商业电台首次播音是在 1920 年 11 月 2 日）探讨了电台广播的发展韧性，证明旧事物（媒体）也能焕发新生命。 当然，我们的报告所探讨的主题也会不断演变。本次报告就对智能音箱这一使用率增长最快的新兴设备进行了分析，并对其未来发展趋势展开预测。在报告的最后，我们还对量子计算机领域进行了探讨。量子计算机目前尚处于发展初期，量子叠加与量子纠缠相关研发还远不成熟。量子计算何时才能实现大规模应用？未来可能达到怎样的市场规模？敬请参阅德勤报告，答案尽在其中！ 前言2019 科技、传媒和电信行业预测3d除聚焦行
6、业持续发展外，本报告还探讨了一些新出现的重要变革（通常也是快速变革），这些变革往往并非普遍意义上的变革。科技、传媒和电信行业公司应充分了解并考量这些处于演变之中的变革因素。我们认为这些变革因素也将对其他行业的读者产生巨大影响，并将在全球所有市场发挥重要作用。 Paul Sallomi 德勤全球科技、 传媒和电信行业 领导人Paul Lee 德勤全球科技、 传媒和电信行业 研究负责人Chris Arkenberg 德勤美国科技、 传媒和电信行业中心 研究经理Jeff Loucks 德勤美国科技、 传媒和电信行业中心 执行总监Duncan Stewart 德勤加拿大科技、 传媒和电信行业 研究总监
7、Mark Casey 德勤全球电信、 传媒和娱乐行业 领导人Mark Casey 德勤全球电信、 传媒和娱乐行业 领导人2019 科技、传媒和电信行业预测45G新型网络时代来临 据德勤全球预测，第五代（5G）广域无线网络将在 2019 年实现大范围推广应用。2018 年有 72 家运营商开展 5G 测试1。 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
8、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，Duncan Stewart, Paul Lee2019 科技、传媒和电信行业预测5安装的 5G 固定无线接入设备可能上百万。 到 2020 年底，5G 手机销量（1,500 万 -2,000 万台）将大约占智能手机销售总量的 1%。2021 年，5G 手机销量可能出现急速上升，零售销量将首次突破 1 亿台。相比如今的 4G 技术，首批 5G 网络对于用户来说最为明显的优势在于其速度更快：最快速率可达吉比特
9、每秒，同时也可保持数百兆比特每秒的稳定速率。 短期内 5G 技术的三大主要应用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。 上述 5G 设备将采用传统及新型的蜂窝无线电频段，包括低频段（低于 1 GH
10、z，如 700 MHz）、中频段（1-6 GHz，如大约 3.5-3.8 GHz）和毫米波频段（毫米波，如 28 GHz）。智能手机、调制解调器和热点将主要采用低频和中频段，而 5G 固定无线接入设备则通常采用毫米波技术。2相比低于 6 GHz的频段，毫米波技术能够提供更高的带宽。由于毫米波在穿透墙面或特定类型的玻璃时存在一定困难，因此许多 5G 固定无线接入设备的应用需在窗户或建筑物外墙安装天线后才能实现。 5G 智能手机。5G 手机的无线电调制解调器和天线两种关键部件与 4G 手机存在差异，因此制造 5G 手机实际要比想象中困难。智能手机的调制解调器通常和处理器搭载于同一芯片。2018 年
11、，一款高端手机所附带出售的 4G 芯片售价大约为 70 美元， 3而 5G芯片的售价必然更高。某领先调制解调器 / 处理器厂商声称其将于 2019 年推出 5G 芯片产品，4但供应受限也预示着 5G 芯片的广泛应用可能要等到 2019年下半年。55G 天线的设计则更为复杂。新型无线电技术的发射频率分为两种：约 28 GHz 的频率（需使用由多个散热器集合而成的窄波束、高增益天线系统）和低于6 GHz 的频率（可使用单元素、低增益全向天线）。鉴于此，5G 天线设计的复杂程度远高于 4G 天线。6 2018 年，一款尖端 4G 智能手机的天线和前端所需成本大约为 20 美元。预计在 2019 年推
12、出的 5G 智能手机其相关部件的造价必定高于或甚至可能远高于4G 智能手机。7 综合考虑以上因素，预计到 2019 年，一款 5G 手机零部件的成本可能为 40-50 美元，高于相当水平的 4G 手机。从全球范围来看，4G 手机可连接的网络较少，即便有可连接的网络，其覆盖范围也比较有限。好消息是：未来的电池寿命水平将高于 4G 手机上市初期。据芯片制造商预测，首批 5G 手机的电池寿命将与目前 4G 手机的电池寿命水平不相上下。 5G 调制解调器 / 热点。4G 网络于 2009 年 12 月首次启用。从 2010 年到 2012 年间，零售商出售了数千万的 4G 调制解调器 / 热点设备，为
13、设备制造商以及收取无线网络费用的运营商带来了数亿美元的收入。8这些冰球大小的零部件，最初单价为 200-300 美元，但这一售价很快就跌至 100 美元以下。 用户通过该类便携式零部件将手机、计算机、平板电脑等设备连接至互联网。但随着越来越多的 4G 手机进入市场，该类设备的销量开始下降。9用户可将后期推出的智能手机用作 4G 热点，在无需单独的调制解调器的情况下实现其他设备与手机的无线连接。2019 科技、传媒和电信行业预测6我们预测 5G 调制解调器 / 热点设备也将和 4G 调制解调器 / 热点设备一样成功发挥效用。在 5G 网络得到启用，且普通大众能够承担并广泛使用 5G 手机之时，5
14、G 调制解调器 / 热点可有效发挥其连接功能。美国两家最大的电信运营商已公开表示将在 5G手机面市前推出 5G 调制解调器。10某大型芯片厂商新推出 5G 芯片尺寸太大，可能无法安装到智能手机，但可以轻松用于调制解调器。11调制解调器的部件仅包括无线电装置、天线和电池，无需屏幕（屏幕通常是手机成本最高的部件）、相机或光滑机身，造价成本远低于智能手机。因此，虽然 5G 手机会在面市后一两年迅速占领市场，但调制解调器仍然会在 5G 市场发展初期占据重要地位。值得注意的是，虽然信号通过 5G 网络传输至调制解调器，但信号从“puck”设备传输至所连接的设备（智能手机、电脑等）则需要借助于 Wi-Fi
15、 或其他无线局域网技术，信号传输速度也可能因技术原因而降低。5G 固定无线接入设备。如上文所述，可将精装书大小的天线安装于家庭或企业窗户内外，安装位置与5G 毫米波发射器之间的距离大约在 200-500 米以内，且无视线障碍。 毫米波发射器通常安装于普通电线杆，而非造价昂贵的专用塔。此外，毫米波发射器可能采用多种频段，包括毫米波频段和低于 6 GHz 的频段。若发射器连接至高速光纤网络，则用户可享受数百兆比特每秒的速度，最快速度甚至可达吉比特每秒。与天线相连接的调制解调器 / 路由器借助 Wi-Fi 实现家庭或企业内部信号的高速传输。智能手机、计算机、平板电脑、智能电视等互联设备通过连接调制解
16、调器/ 路由器达到 5G 网速。一些美国的电信运营商已采用毫米波和传统频率在部分城市推出 5G 设备。12美国以外地区也有大量运营商尝试采用毫米波推出 5G 固定无线接入设备。但截至目前，仅有澳大利亚一家运营商明确表示将于2019 年推出 5G 固定无线接入设备，这是美国以外地区唯一一家有此计划的企业。13 值得注意的是，5G 调制解调器 / 热点以及 5G 固定无线接入设备市场均指以无线网络连接取代传统家庭宽带，而非在移动性层面取代 4G。从长远来看，未来可能以数十亿网络连接衡量 5G 移动市场（涉及手机、物联网设备以及联网汽车）。但在 2019 年，大部分 5G 消费者可能只是将 5G 视
17、作有线网络连接以外的另一种网络连接方式，而不会以 5G 取代 4G。鉴于当前的应用情况，采用毫米波的 5G 固定无线接入设备在不同国家存在巨大的适用性差异。在大部分人可承担且享受光纤入户或其他高速互联网服务的地区，固定无线接入并不一定具备其特定优势（虽然在某些情况下，5G 固定无线接入的速度及 / 或容量优于光纤）。若有线网络的普及程度相对较低且 / 或成本高昂，或者传统蜂窝无线电频段的无线网络已出现拥堵，毫米波设备才有可能更好地发挥其效用。 事实上，全球有许多互联网用户完全依靠蜂窝无线数据满足其家庭数据需求。德勤 2017 年的一项调查表明，部分国家的这一群体比例非常低（英国的这一比例为5%
18、），但在另外一些国家（如美国、加拿大和土耳其）则有将近五分之一甚至更多的互联网用户采用蜂窝无线电波，而非有线网络。14但值得注意的是，使用有线网络与仅使用无线网络的用户所获得的数据体验存在差异。仅使用无线网络的用户偶尔会遭遇网速较低及 / 或网络拥堵的情况。两类用户在人口分布上也存在差异：在我们所研究的各个国家中，仅使用无线网络的用户其人口分布受年龄、收入、教育等多种因素的影响。15 若在一国境内的不同地区，无线联网和有线联网均具有适用性，则可通过与有线光纤相结合的形式向该国最广泛的潜在客户群推广 5G 无线联网（频率低于 6 GHz 或达到毫米波频段）。加拿大三家主要的运营商中已有两家宣布该
19、等混合推广策略，对于在大部分人可承担且享受光纤 入户或其他高速互联网服务的地 区，固定无线接入并不一定具备 其特定优势。2019 科技、传媒和电信行业预测7光纤密度较高的家庭采取光纤入户，而向余下的其他家庭推广 5G 无线联网。其中一家运营商计划针对其 1,200 万用户中的 900 万用户实施光纤入户，同时该运营商也预计很快将新增 80 万 -100 万 5G无线用户。16 无线网络技术应用：发展轨迹各 代相同 虽然我们对 5G 应用的预测可能会显得十分保守或悲观，但我们的确有理由认为 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。同时，我们认为 5
20、G 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。17 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。19 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，但也仅占全球非土耳其
21、27%美国 19%加南大 24%英国 5%法国 9%西班牙 15%俄罗斯 16%图1 部分国家只采用无线联网的用户比例相对较高2017年部分国家只采用移动数据的家庭比例 数据来源：德勤全球针对七个国家的成人开展的调查：美国1,096人、加拿大1,090人、土耳其1,061人、英国1,118人、法国1,097人、 西班牙 1,082 人、俄罗斯 1,097 人。调查开展时间为 2017 年 8 月 -10 月。 2019 科技、传媒和电信行业预测8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
22、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。 20十年以后，供应商们可能仍在推广 5G。高速网络应对用户需求：理想与 现实之间存在差异新的无线技术往往能够提供更快的速度，但速度也包括三层含义：在实验室或有限的试验中所达到的速度；理想条件下实际达到的最快速度；实际情况下用户能够达到的平均速度。虽然目前 5G 网络仍处于发展初期，但我们仍可根据一些数据预见未来各个层面的速度可能达到的水平。 实验室状态下最快的 5G 网络数据传输速度已经达到 1 太比特每秒； 21目前实际测试的最快速度可达35 吉比特每秒。 22这些数据并不能表明我们可在近期内
23、达到这样的实际速度，但从长远来看，我们的最快实际速度有可能达到 20 吉比特每秒。实际状态下的 5G 网速可能达不到 35 吉比特每秒，但仍远远高于 4G 网络的速度，同时也高于部分光纤和有线网络的速度。从总体来看，5G 网络的最快速度有可能超过 1 吉比特每秒，但只有当用户非常靠近发射器且网络并不拥堵的理想情况下才能达到这一速度。两项模拟测试表明，当网络升级到 5G 后，数据传输的平均速度将出现飙升。这两项模拟测试分别基于两个网络的基站位置和频谱分配。在以法53%14%4%29%20152016201720182019202020212022202320242025图2 到2025年仅七分之
24、一的移动网络会采用5G技术不同技术的全球移动网络应用情况（移动网络应用比例，不包括蜂窝物联网）5G 4G 3G 2G资料来源：Light Reading2019 科技、传媒和电信行业预测9兰克福某网络为基础的模拟测试中，数据传输平均速度从 56 兆比特每秒上升到 490 兆比特每秒，大约增长了九倍。23 而在以旧金山某网络为基础的测试中，数据传输平均速度增长了 20 倍。在该项测试中，4G 网络状态下的数据传输平均速度为 71 兆比特每秒，而在应用了毫米波的 5G 网络状态下，这一速度飙升至 1.4 吉比特每秒。24和房地产一样，位置才是决定 5G 网速的关键。 5G 网络的优势并非只在于高速
25、度，还包括潜在的低时延：设备向网络发送信息以及获得反馈的时间。4G 网络的平均时延大约为 60 毫秒，25但不同情况下的时延差异可能比较明显，且从理论上讲 4G 网络的时延有可能低于 60 毫秒。而 5G 网络的未来时延将有望低于 1 毫秒。26即使在 2019 年，5G网络的时延也会低于4G网络的平均时延。此外，5G 网络的平均时延虽不至远低于 4G 时延，但 5G网络下的最高时延可能会有大幅降低。在 5G 网络的实际测试中，实际时延已降至 9 毫秒，27但目前尚无法确定 2019 年商用网络启用后可能达到的平均时延；20-30 毫秒似乎是个合理的预测范围。 对于普通个人或企业用户来说，在当
26、前大部分网络应用情境中，1/10 秒和 1/50 秒（分别为 100 毫秒和20 毫秒）并不会有多大实际差别。但假以时日，物联网应用 28、自动驾驶29和基于触觉反馈的远程手术30等将对超低时延有极高要求。虽然这些应用的落地可能要等到2021年以后， 而非未来两年能够实现的愿景，但超可靠低时延网络将是实现这一愿景的必备条件。 5G 网络的优势还包括潜在的低 时延：设备向网络发送信息以及 获得反馈的时间。2019 科技、传媒和电信行业预测10小结目前为止，本章节的讨论内容主要围绕 5G 网络用户（企业或个人）感兴趣的领域展开。接下来，我们将更多地聚焦网络运营商所关心的问题。本章节的主要预测仅针对
27、实际的5G网络和设备，并不涉及未来极有可能在市场上推出最新4G长期演进技术（通常被称为 4.5G 或 5G）的运营商。31在初期阶段，不同的网络对于用户来说可能并无差别：4.5G 和 5G 的网速都能达到数百兆比特每秒，甚至是吉比特每秒。但对于运营商来说，却有一项重要差别成本。如果能够通过4.5G 网络提供 500 兆比特每秒的无线网络服务，全球的运营商又何必花费数百亿美元开发 5G 网络所需的设备和无线电频谱呢？要回答这个问题并不简单，而问题的解答则与 5G 在网络容量上的提升有关。在多种技术的支持下，5G 网络的容量和效率相较于 4G 将有百倍提升。32但并非所有运营商都重视 5G 网络的
28、这一特征：三四线运营商频谱资源较多但用户较少，能够基于效率较低的 4G 网络提供比肩 5G 的网速。但许多国家（如美国、菲律宾、法国、爱尔兰、澳大利亚和英国）目前的网络容量已经高于其他国家。33这些国家的主要运营商只能通过 5G 网络才能进一步提高网速，提供更加统一的高速率连接，并从总体上提升每月的网络容量。 预计运营商未来的 5G 资本支出将低于最初估计的成本。据此前一项研究预测，运营商即使只在部分地区推出5G 服务，其资本支出在营收中所占比例仍需增长 13%-22%。34但随着 2018 年多项 5G 实际测试的推进，北美、欧洲和日本的许多运营商开始重新评估 5G 成本，并声称 5G 网络
29、的资本支出力度将与 4G 网络基本持平。35其主要原因之一在于成本的预先投入，例如运营商预先大力布局光纤网络（既为未来的 5G 技术做准备，也为目前的 4.5G 技术提供支持），并采购具备 5G 功能的无线电硬件设备。这些硬件设备可在推出 5G 服务时和软件一并完全升级至 5G 状态。 36值得注意的是，上述分析仅适用于资本支出，即一次性投资。目前尚不明确 5G 服务可能对年度运营成本产生何种影响。从频谱的发展情况来看，早期种种迹象表明，运营商的 5G 频谱成本将与 3G 频谱成本相差甚远，但却与 4G 频谱成本比较接近（参见图3）。为推出3G网络，运营商大力投资频谱：若频谱价格按每人每兆赫计
30、（MHz-Pop），英国 3G 频谱的平均拍卖价格为每 MHz-Pop 3.5 美元。但在 4G 网络推出前夕，运营商的频谱投入则远低于其3G 频谱支出：800 MHz 频段的拍卖价格为每 MHz-Pop 0.6 美元，2.6 GHz 频段的拍卖价格仅为每 MHz-Pop 0.07美元。（值得注意的是，频谱价格很大程度上视具体频段而定：低频段传播距离较远，且穿透力更强，优势突出，是频段中的佼佼者。因此，频率越高的频段往往单位价格越低。）从一些初期拍卖情况来看，5G 频谱与 4G 频谱在不同频段的价格基本一致：图 3 中六个国家的频谱拍卖价格均低于每 MHz-Pop 0.2 美元，有两个国家的频
31、谱拍卖价格甚至有不到 1 美分的情况。372019 科技、传媒和电信行业预测110.000.020.040.060.080.100.120.140.160.180.20韩国 (3.5GHz)英国 (3.4GHz)西班牙 (3.6-3.8GHz)爱尔兰 (3.6GHz)韩国 (28GHz)拉脱维亚(3.4-3.8GHz)图3 从早期拍卖情况可预见5G频谱价格将与4G频谱价格比较接近每MHz-Pop价格（美元）但也并非所有地区的频谱价格都不高。2018 年 10 月结束的意大利频谱拍卖会上就拍出了较高的价格。本次拍卖会上， 700 MHz频段的报价高达每MHz-Pop 0.65美元， 3.63.8
32、 GHz中频段的定价超过每MHz-Pop 0.42美元，均远高于意大利市场预期水平（实际超过两倍）。若意大利市场的这一情况成为更加普遍的现象，运营商可能多少需要上调他们购买非毫米波频段的预期支出。此时，似乎没人愿意为毫米波频段支付更多费用：即使是在意大利的拍卖会上，毫米波频段的定价也可能不到中频段单位价格的 1%。 38需要明确一点：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
33、网络将迎来高速发展。基数：14,004 名居住在澳大利亚、加拿大、德国、英国、中国城镇及美国的受访者。 资料来源：监管机构、运营商、Light Reading2019 科技、传媒和电信行业预测12尾注1. TelecomLead, “72 mobile operators are testing 5G,” February 21, 2018. 2. Cherlynn Low, “How 5G makes use of millimeter waves,” Engadget, July 23, 2018. 3. Andrew Rassweiler and Wayne Lam, “Galaxy S
34、9+ materials cost $43 more than previous versions, IHS Markit teardown shows,” IHS Markit, March 22, 2018. 4. Qualcomm, “Global OEMs select Qualcomm Snapdragon X50 5G NR modem family for mobile device launches in 2019,” February 8, 2018. 5. Wireless One, “Almost no 7 nm capacity=almost no 5G chips=a
35、lmost no 5G phones,” October 8, 2018. 6. Sarah Wray, “Qualcomm and Vivo claim 5G milestone with smartphone antenna technology,” 5G.co.uk, June 26, 2018. 7. Sascha Segan, “Qualcomm: First 5G phones won t be battery hogs,” PCMag, December 7, 2017. 8. In this report, the analyst firm states that mobile
36、 hotspots would be a fifth of all external modem shipments, which was a market of over 100 million units annually. See: Andrew Brown, “Mobile hotspot router growth explodes as Huawei and ZTE dominate 2011 cellular modem market,” Strategy Analytics, June 14, 2012. 9. Rip Empson, “Karma launches its $
37、79 4G mobile hotspot and pay-as-you-go data plan that rewards users for sharing their bandwidth,” TechCrunch, December 4, 2012. 10. C. Scott Brown, “Verizon and AT Jeff Baumgartner, “AT Giulia McHenry, “Evolving technologies change the nature of internet use,” National Telecommunications and Informa
38、tion Administration, April 19, 2016; Phil Britt, “Pew: Smartphone-only homes grow, now 1 in 5 use smartphones exclusively for internet access,” Telecompetitor, May 1, 2018.15. Deloitte, Technology, media, and telecommunications predictions, 2018.16. Robert Bek et al., “Tracking the 5G tidal wave: Ca
39、nada s carrier plans,” CIBC Technology Dan Jones, “Verizon capex to stay flat despite commercial 5G launch in 2018,” Light Reading, January 23, 2018; Gary Kim, “Will 5G capex really be higher than 4G?” , Spectrum Matters, February 27, 2018. 36. Bek et al., “Tracking the 5G tidal wave: Canada s carri
40、er plans.”37. Iain Morris, “The great 5G spectrum devaluation,” Light Reading, August 6, 2018. 38. Iain Morris, “Italy s $7.6B 5G bonanza puts telcos on the rack,” Light Reading, October 3, 2018.2019 科技、传媒和电信行业预测14人工智能从专业小众到广泛普及 据德勤全球预测，到 2019 年，企业将加速应用基于云技术1的人工智能2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
41、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。3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。 Jeff Loucks2019 科技、传媒和电信行业预测15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
42、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（参见补充栏“人工智能技术相关术语”）。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
43、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。因此，在人工智能发展初期，受益者主要是先行企业。他们拥有必要的技术能力、强大的信息技术基础设施和获取稀有、昂贵的数据科学技能所需的雄厚资金。其中最具代表性的就是全球“科技巨头”。4随着人工智能领域人才身价攀升，科技巨头可凭借其资源展开人才争夺战。5此外，他们已投入数十亿资金，用于建设巨型数据中心和专门的处理器等基础设施。例如： 谷歌已设计出自己的人工智能芯片， 可用于加速其数据中心和物联网设备的机器学习进程。6自2011年推出Google Brain以来， 谷歌持续探索深度学习领域，7并将这一技术广泛用于包括视频数据分析和数据中心
44、冷却在内的各环节。8 亚马逊多年以来坚持用机器学习技术驱动业务建议。 目前， 亚马逊正在利用深度学习重新设计业务流程、 开发Alexa虚拟助手等新产品品类。9 中国的BAT百度、 阿里巴巴和腾讯在大举投资人工智能的同时， 还向一直由美国企业主导的领域拓展： 芯片设计、 虚拟助手和自动驾驶汽车。10 人工智能正从小众市场向大众化 转变这些科技巨头正利用人工智能打造十亿美元级别的服务并开展运营变革。为开发自己的人工智能服务，他们采用了一套熟悉的策略：（1）针对内部挑战或机遇寻求解决方案；（2）在企业内更大规模地完善解决方案；（3）推出能迅速吸引大量用户的服务。因此，我们看到亚马逊、谷歌、微软和中国
45、的 BAT 基于自己的使用经验，面向更广大市场推出了了人工智能开发平台及独立应用。大型企业级软件公司也纷纷加入以上科技巨头，这些公司正着手将人工智能能力融入基于云技术的企业级软件，并向大众市场推广。例如，2016 年 9 月，Salesforce 在其客户关系管理软件中融入了依托人工智能的商业智能工具 Einstein；该公司称，这将每天为用户提供十亿个预测。 15SAP 将人工智能融入其基于云技术的企业资源计划系统S4/HANA，以支持销售、财务、采购和供应链等具体业务流程。S4/HANA 已有约 8,000个企业用户，为推广其应用，SAP 宣布自 2025 年起将不再支持旧版的 SAP 企
46、业资源计划系统。16 大量初创企业也纷纷凭借基于云技术的开发工具和应用跃入人工智能市场。其中，至少有六家人工智能“独角兽”，两家来自中国。这些企业中，有些专注于某个特定的产业或使用案例。例如，美国人工智能领域独角兽 CrowdStrike 专攻网络安全，而另一家公司 Benevolent.ai 则致力于利用人工智能开发新药物。2019 科技、传媒和电信行业预测16这些创新型企业让更多企业更易获益于人工智能。尽管这些企业缺乏顶级科技人才、访问大型数据组的权限，也没有强大的计算能力，但他们通过云技术获得的服务可以弥补这些不足，而且无需支付巨额的前期投入。简而言之，云技术正赋予企业即刻应用人工智能的
47、能力，从而实现这一技术的普及。基于云技术的人工智能助力企业 突破应用阻碍近期，德勤调查了 1,900 名“认知意识”企业高管，他们的企业已经开始了人工智能技术试点或实施项目。这些企业来自七个国家的 10 个行业。尽管还无人工智能技术相关术语以下是对几类人工智能技术的简短定义。11尚无哪种定义能囊括此类技术的全部内涵，我们仅对基础核心概念做一阐述： 机器学习。 借助这一技术， 计算机可以学会分析数据、 识别隐藏模式、 分类， 以及预测未来结果。 这种 “学习” 产生于系统无需依照预先专门编写的指令就能不断提升自身准确度的能力。 机器学习一般需要会制作数据集、 选择正确算法并解读输出结果的技术专家
48、。 大多数人工智能技术， 包括自然语言处理和计算机视觉等高级专门应用， 均基于机器学习及其更复杂的衍生技术即深度学习。 深度学习。 深度学习是机器学习的子集， 其基础是人类大脑的一种概念模型神经网络。 之所以称其为 “深度” 学习， 是因为神经网络分为许多相互联系的层： 接收数据的输入层、 计算数据的隐藏层， 以及交付分析结果的输出层。 隐藏层 （各隐藏层负责处理比上一层更复杂的信息） 越多， 系统就 “越深” 。 深度学习尤其适合分析复杂、 丰富、 多维度的数据， 如讲话、 图片和视频等， 其最佳效果体现在对大型数据组的分析。 新技术帮助企业更便捷地展开深度学习项目， 而且获得了日益广泛的应
49、用。 自然语言处理。 自然语言处理是从可读、 风格自然且语法正确的文本中提取或生成意义和意图的能力。 虚拟助手和聊天机器人的基于语音的界面就是由自然语言处理技术驱动的。 这一技术也越来越多地被用于查询数据集。12 计算机视觉。 计算机视觉是指从视觉元素中提取意义或意图的能力， 这些视觉元素既包含文字 （如文档数字化） ， 也包括面部、 物体、 画面和活动。 以计算机视觉为基础的人脸识别已成为消费者日常生活的一部分。 例如， iPhone X用户只需看着自己的手机就可以解锁，13计算机视觉技术 “驱动” 着无人车， 也让Amazon Go无人商店成为现实。14 2019 科技、传媒和电信行业预测17法媲美亚马逊、 谷歌和中国的BAT等人工智能先行者，但与普通公司相比， 他们可以称得上是人工智能的 “早期应用者”。调查发现，获取高质量数据、清理数据和训练人工智能系统等数据问题是应用人工智能技术的两大阻碍之一，在参与调研的众多公司里，38%将其列入挑战榜单的前三位。此外，同样被 38% 的受访者列入前三名的挑战还包括如何在现有流程和工作流中融入人工智能。紧随其后的是被