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文檔簡介
ContentsIDC觀點
······························································································01第一章數字經濟蓬勃發展,數字化基礎設施提供強有力基礎
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·031.1數字經濟大勢所趨,企業加大數字化技術投入
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·031.2基于數字化基礎設施,加速實現智能生產與生活·
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05第二章依托未來數字化基礎設施,全場景構建未來智能世界···
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·092.1
數字化基礎設施支持的主要場景
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·102.2
生態共創面向未來的數字化基礎設施底座··
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·16第三章提升數字化基礎設施能力,夯實數字化發展根基
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·213.1支撐全方位、多樣化、大規模的高效智能計算
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·223.2
支持云邊融合的連接部署
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·243.3突破能耗瓶頸,集成新型綠色可持續發展技術··
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·273.4
敏捷支撐企業業務發展
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·293.5供應鏈穩定性、安全性和完整性···
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·31第四章數字化基礎設施服務產業新模式·
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·334.1超大規模數據中心正在成為支持數字化發展的樞紐···
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·334.2全棧化ODM為數字化基礎設施發展提供全面、敏捷、穩定高質量服務
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·344.3
最佳實踐························
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38第五章IDC建議······················································································
44關于華勤··
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47IDC觀點數字經濟持續快速發展,加快構建新發展格局。伴隨產業的數字化、智能化發展,數字經濟正成為各國經濟增長的重要引擎。技術的持續演進以及利好的政策環境促使企業持續加大數字化轉型投資,以不斷提升自身在數字時代的競爭力。
IDC預測,2022年到2026年,中某著名企業業數字化轉型總支出將達到2.38萬億美元,五年年復合增長率(CAGR)達到18.8%。未來消費、未來企業和未來社會將構建在數字化基礎設施之上。
數字時代的到來,不僅刺激了智能手機、筆記本電腦的快速發展,而且帶動了多種終端產業如智能手表、智能耳機、智能平板的興起。在數字經濟的紅利下,電商、網約車、物流配送、在線教育等服務行業也獲得了長足的發展,為民眾提供了多元化的就業機會。此外,工業互聯網、大型數據中心、云計算平臺、人工智能等數字化基礎設施的建設和性能提升,拉動制造、電力、交通、衛生等基礎設施改造,帶動智能制造、智慧城市、智慧園區、智慧某著名企業、智慧交通、智能駕駛、智能網聯、智慧醫療等產業的發展,從而帶動國家數字經濟整體向前邁進。
IDC研究顯示,
計算力指數平均每提高1點,國家的數字經濟和GDP將分別增長3.5‰和1.8‰。洞悉未來數字化基礎設施發展趨勢,
促進技術和業務的深度融合。
IDC認為,未來數字化基礎設施將是以云為中心的,智能運營的,無處不在的。在感知層、基礎層、平臺層及應用層的生態體系支持下,所構建的未來數字化基礎設施體系應具備多維度的能力:能夠支撐全方位、多樣化、大規模的高效智能計算;能夠支持云邊融合的連接部署,以提供更高效更安全的數據處理;能夠支持液冷等新技術,使用部件級節能及異構計算方法降低數據中心能耗,促進數據經濟綠色可持續發展;能夠通過平臺化方式、即服務模式、差異化創新服務,敏捷支撐企業業務發展;能夠通過多元化選擇、多方協同,提供穩定、安全、完整的供應鏈保障。01全棧化ODM是構建未來數字化基礎設施的重要合作伙伴。作為數字化基礎設施的供應商,除具備按約提供質量可靠的硬件、靈活部署的軟件、優質及時的售后等基礎能力外,還應緊緊抓住智能化發展浪潮,建設有前瞻性的AI技術儲備,增強軟硬件差異化服務實力,具備為眾多垂直領域提供全棧式服務的能力,提供全面化、全鏈化、敏捷化、差異化的服務,以打造靈活部署、規模集群、智能調度、彈性增容、極致訪問、穩定安全的數字化基礎設施。02第一章數字經濟蓬勃發展數字化基礎設施提供強有力基礎1.1數字經濟大勢所趨,企業加大數字化技術投入數字經濟正在成為經濟增長的重要引擎數字經濟正在成為全球經濟增長的新引擎與核心動能。據網絡公開數據顯示,數字
經濟的增長速度是普通經濟的3.5倍,數字經濟投資回報率更是非數字經濟的6.7
倍。數字化經濟發展程度直接反映出國家數字技術發展和應用水平。2022年,全球(包括中國在內)超過半數的經濟是基于數字化的或受數字化影響,其中,
中國數
字經濟規模超過60萬億人民幣。數字經濟領跑作用不斷顯現,成為穩增長、促轉型
的重要支撐。“十四五”期間,中國數字經濟仍將保持高速增長,
年均增速有望達
GDP整體增速的2倍以上。03來源:IDC,2023數字化發展帶動企業數字化轉型相關支出穩步增長盡管宏觀經濟環境面臨著諸多挑戰,產業鏈、供應鏈受到較大影響,但產業發展的
數字化、智能化特性依然是主流趨勢。疫情等突發事件進一步彰顯了數字化發展的
價值,全力發展數字化成為構建中國數字經濟的關鍵步驟。隨著數字化的普及,企業數字化轉型已成必然趨勢。企業應抓住數字化發展先機,
加速數字化轉型,提高運營效率,
實現以數據為基礎的智能決策,
降低企業運營成
本。受利好政策支持和技術持續升級迭代,未來五年將是數字化發展的黃金時期,企業將持續加大數字化轉型投資。「“2522”框架布局
」
2大基礎:夯實數字基礎設施、夯實數據資源體系
5位一體:推進數字技術與經濟、政治、文化、社會、
生態文明建設“五位一體”深度融合
2大能力:強化數字技術創新體系和數字安全屏障
回
2大環境:優化數字化發展國內國際“兩個環境”數字經濟核心產業增加值占GDP比重從2020年的7.8%提高到10%(CAGR約11%)「
六大關鍵詞
」《中國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和
2035年遠景目標綱要》有效拓展數字經濟國際合作健全完善數字經濟治理體系加快推動數字產業化充分發揮數據要素作用強化數字經濟安全體系提升公共服務數字化水平大力推進產業數字化轉型優化升級數字基礎設施新產業加快發展現代
產業體系新環境加快發展方式
綠色轉型新科技強化國家戰略
科技力量新區域深入實施區域發展戰略新格局構建雙循環
新發展格局新經濟加快數字化
發展與建設圖1
中國宏觀政策凸顯數字經濟重要性《“十四五”數字經濟發展規劃》「
數字經濟發展規劃八大舉措
」《數字中國建設整體布局規劃》04總體市場750.4總體市場321.8細分市場增長率(2022-2027)
硬件CAGR17.9%
服務CAGR17.0%
軟件CAGR23.8%($B)8007006005004003002001000(%)20181614121086420總體市場2022-2027CAGR
18.5%202220232024202520262027 硬件w服務
w軟件總體增長圖2中國數字化轉型支出市場規模概況,2022-2027($B)來源:IDC,202305IDC數據顯示,未來
全球ICT支出將主要
集中在諸如人工智能、云服務等第三平
臺技術領域,第三平
臺技術2021?2026年
復合增長率為8.9%,
接近GDP增長速度的
2倍。其中,人工智能
市場,云計算市場五
年復合增長率均超過
20%。1.2基于數字化基礎設施,加速實現智能生產與生活ICT技術持續演進,離我們距離更近、輻射范圍更大人類社會的進步離不開計算平臺技術的發展。ICT技術也從初代扎根于機
房,逐漸向各類辦公場景、生活場景、生產場景不斷擴展,推動物理與數字
融合。
以大型機為核心的第一計算平臺的出現,為數據處理帶來了不同以往的
速度和體驗; 隨著20世紀80年代個人計算機的問世,以客戶端計算設備為主的第二
計算平臺應運而生,成為企業開展業務創新、個人體驗全新生活娛樂方
式的主要平臺;
伴隨數字經濟邁向全面擴展期,
以云計算、某著名企業、社交、大數據為核心的第三平臺新興技術和以網絡安全、人工智能、區塊鏈、物聯網、機器人、3D打印、AR/VR為核心的七大創新加速器,促使市場快速發展,筆記本電腦、智能手機、智慧平板、智能可穿戴設備等新型硬件設施成為市場主流;
未來,數字技術有望與人體技術加深結合,帶有嵌入式芯片的智能設備
持續演進,我們自己將成為第四計算平臺。06技術在辦客戶機/
通過渠
圖技術在機房里技術在人們的口百萬級某著名企業
通過云觸摸用戶智服務器應用道擴大分布形用戶界面技術“增強人體”(感覺、認知
“應用程序”=代
接與身體集成、運運動等)
碼+神經信號
口是無形的技術在身體上,在設備中增強的人工智能,云服務支持
持續學習與更新觸摸、語音、手勢界面可穿戴設袋里應用發布界面備人工智能能手機3D
AR/VR社交云
某著名企業物聯網區塊鏈大數據
機器人
下一代安全1964第一平臺時代1980第二平臺時代2007第三平臺時代2020第四平臺時代2035來源:IDC,2023數量與規模距離與可用性遠小智能聯網設備自然接口嵌入式芯片筆記本主機系統臺式電腦圖3ICT技術影響力不斷擴大和深化公室和家里近
巨大07IDC數據顯示,加強云
相關市場數字化投入已成為主要趨勢。2021年,中國云相關
市場支出占數字化轉型整體
支出
的12
.
7%,
2026年占比將接近20%,2021-2026年
復合增長率(CAGR)
達到27.9%。支持數字創新、服務數字經濟,需要數字基礎設施先行數字技術發展催生了更多的應用場景,通過技術與行業的融合,推進各行各
業的數字化、智能化創新發展。“2023年國民經濟和社會發展計劃”中明確提出,需要推動數字技術與實體經濟深度融合,加強數字化轉型頂層設計,
組織實施數字化轉型工程,敏捷洞悉用戶對數字化產品和服務的需求,借助
技術能力打造新產品與服務。通過深入實施智能制造、智慧農業、智慧能
源、智能交通、智慧醫療等工程,推進各行各業的數字化、智能化創新發
展。以數據創新為驅動、通信網絡為基礎、數據算力設施為核心的數字化基礎設
施,包括信息基礎設施建設和物理基礎設施的數字化改造,為數字經濟發展
和社會進步提供了基礎條件,成為支持數字經濟發展的基石。《“十四五”
數字經濟發展規劃》指出,未來部署的重點任務之一是優化升級數字化基礎
設施:加快建設信息網絡基礎設施,推進云網協同和算網融合發展,有序推
進基礎設施智能升級。目前企業正在積極從傳統數據中心向云數據中心遷移,以先進數字化基礎設施為支撐,應用數字化技術實現資源要素、產業鏈
的優化調整與迭代升級,打造客戶、合作伙伴和員工需要的任務關鍵型應用程序,實現更優化的數據運營和敏捷連接,提升企業的敏捷性和運營效率。08第二章依托未來數字化基礎設施全場景構建未來智能世界數字化基礎設施發展的主要驅動力來自于消費者、企業和社會,以端(智能終端/物聯網)-邊(邊緣計算)-云(云計算)-網(5G和高速光纖網絡)-智(行業智能)為
核心的新型IT技術架構不斷完善,為生產、消費、傳輸、運營、管理等各環節提供
豐富的保障,通過與一系列智能終端產品能力結合,
打造出豐富的數字化場景,支撐未來消費者、未來企業和未來社會對于數字化、智能化的需求。圖4未來消費者、未來企業和未來社會智能應用場景新基建支撐下的主要場景軟件開發和運營解決方案服務硬件設備制造來源:IDC,2023生態09...
...
沉浸式多元數字體驗:
AR/VR、元宇宙等沉浸式體驗極大地豐富人們的娛樂生活,支持用戶從視覺、聽覺、感覺等多維度去感知虛擬環境。沉浸式多元數字
體驗場景需要5G、云計算、人工智能、虛擬現實、區塊鏈、數字貨幣、物聯
網、人機交互等眾多新興技術的支持。這些新興技術應用于數字化基礎設施之
上,將多元智能硬件終端、無所不在的網絡和廣大用戶群體聯系起來,形成了大規模、廣覆蓋的虛擬現實系統,為用戶帶來沉浸式多元數字體驗。
智慧服務締造便捷生活方式:未來智慧服務將滲透人類衣食住行的方方面面,
為人類提供更優質的服務體驗和更高效的生活模式。智能駕駛是未來智慧出行
的典型示例。隨著自動駕駛技術的不斷迭代,算法精度和魯棒性的不斷提升,
系統的可靠性不斷增強,智能座艙將成為數字體驗的重要入口,為更多數字化
服務提供可能性。5G、AI、大數據中心、新能源汽車充電樁等“新基建”配套建設將促進未來規模化的自動駕駛車輛升級與運營,提供更為便捷的生活體
驗。幸福健康未來消費者某著名企業出行對個人而言,基礎設施的數字化能力增強極大提升了智慧化生活體驗。大帶寬、高速度的數據存取,增強與虛擬現實(AR/VR)技術的應用,高速、穩定、安全的網
絡等,從各個方面提供支持,為人們創造更高質量的娛樂影音、辦公學習、生活健
康等體驗。未來消費者:數字化基礎設施提供未來智能生活體驗2.1數字化基礎設施支持的主要場景
房屋居住旅游餐飲學習教育投資理財消費購物休閑娛樂10
高質量自主教育學習新模式:在數字化基礎設施的支撐下,為滿足教育高質量發展需要,應當以新發展理念為引領,以信息化為主導,聚焦信息網絡、平臺
體系、數字資源、智慧校園、創新應用、可信安全等方面,打造新型教育基礎
設施體系。基于教育數字化基礎設施,智能化硬件和技術將使學校、課堂更具
網絡化、智慧化。智能手機、平板、電腦等設施的應用,配合AI自適應學習系
統、定制化學習方案等,將令未來的教育及學習更具個性化。這種新型教學模
式將刷新自主學習模式,增進學習興趣,提升學習效率。
全方位智能醫療健康服務:高速率、大連接、低延時網絡有效賦能遠程醫療、醫療影像、急救車載以及醫院數字化服務,幫助解決看病慢、看病難等問題,
提升了廣大患者的看病體驗。隨著某著名企業互聯網的發展,未來醫療將向個性化、
某著名企業化方向發展;某著名企業醫療應用在手機用戶群體中得到普及,如智能膠囊、智
能護腕、智能健康檢測產品將會廣泛應用,幫助用戶通過智能手持終端和傳感器,有效地測量和傳輸健康數據。智能座艙正在成為消費者獲得全新數智化體驗的重要空間。高算力座艙芯片能力結合車載交互設備,借助系統能力,可滿足多屏場景需求。以華勤智能座艙
解決方案為例,基于其沉浸式交互、3D動效、VPA形象以及多屏聯動等HMI設計,可很大程度增加座艙體系的整體性與科技感,通過支持雙指拖動操作、外
接游戲主機,可滿足用戶對在線娛樂服務的需求。通過發揮從硬件至應用的全
棧研發能力優勢,加速駕乘體驗向個性化、主動化和體系化方向發展。11
海量數據處理和數據價值挖掘:數據是企業運營智能化的原生驅動力。伴隨聯網設備的增多及5G、物聯網等新興技術發展,數據呈海量高速增長態勢,加劇
了對數據快速采集和處理的需求。
IDC預計,中國新創建的數據量規模將從
2022的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB,年復合增長率(CAGR)達26.3%,位列全球第一。對海量數據的實時響應和快速處理,離不開基礎設施計算、存
儲和傳輸能力的支持,在滿足低時延、高并發、高穩定等場景需求的同時,企
業越來越重視數據的激活,通過云計算、大數據與人工智能等技術,深挖海量
數據的商業和社會價值,助力掌舵企業核心創新,最大化企業的商業和社會價
值。未來鏈接工作資源伴隨新基建能力的增強,數字化工具愈發強勁,企業應用大數據分析、數字孿生、物聯網等技術,構建強大的智能管理系統,從而以數據為驅動,對特定指標進行預
測、預警、規劃和引導,洞察用戶需求,變被動為主動。在此基礎上,企業能進一
步提升研發效率,縮短研發周期,保障產品生產率和產品合格率,提高運營管理效
率和產品滿意度,從而助力企業實現降本增效。未來企業:數字化基礎設施驅動未來智能化管理與創新安全可信
運營模式未來企業數據與智能客戶體驗行業生態數字創新12
數據驅動的智能化企業運營:擁有智能技術的企業將會具備更快的決策速度,可以更高效地解決復雜的問題。
IDC預測,到2024年,AI將成為企業工作負載的核心組成部分,75%的企業及其20%的工作負載將基于AI或使能AI。機器學
習和AI應用的落地依賴于算力的支撐,促使面向AI場景的服務器市場增長迅速。隨著AI應用對于速度的追求越來越高,以及在此過程中產生的非結構化數
據爆發式增長,搭載GPU或其他類型加速芯片的人工智能服務器將出現在更多
的應用場景中。此外,企業可通過有效融合云計算與邊緣計算技術,完成邊緣
數據的在線分析,敏捷捕獲市場瞬態變化,提升企業快速響應能力。
無處不在的訪問和連接:
互聯技術的繁榮發展在虛擬空間縮短了時空距離,以
人工智能、云計算為代表的數字化技術持續革命,逐漸打破了線上、線下的虛
實邊界。物聯網技術的發展和無處不在的連接使企業運營者能夠全方位掌握企
業數字化信息,推進人與人、人與物之間的實時、安全連接,并激發出全新的
生產、運營、銷售模式。
據IDC預測,到2025年,全球聯網的設備總量將達到559億,其中IoT的設備占比75%,達到416億。在設備泛在連接、數據實時運算需求的推動下,數據基礎架構從“云-端”向“云-邊-端”演進,設備部署和連接方式更加復雜。數據處理和高附加值業務也更多產生于邊緣位置,邊緣計
算和泛在連接的重要性愈發突出。政府、教育、醫療、金融和運營商等行業的數字化發展離不開服務器等數字化硬件基礎設施的支持,行業用戶往往格外重視供應商在質量、穩定性以及敏捷
性等維度的能力。華勤等系統級服務商通過發揮合作伙伴優勢,與行業用戶緊
密合作,嚴格把控產品質量,相互分享技術和測試策略,同步行業內存在的風
險,做到提前識別、主動規避;在后期維護中,重視故障率DoA和滾動不良率FR評測;通過軟件和硬件層面的裝配,提供高靈活適配服務,并從自身產品設
計、生產、制造、測試、產品運輸、裝配、售后等方面提升全方位服務能力和
柔性生產能力,為用戶的定制化需求提供敏捷且穩定的供應保障。13金融貨幣未來社會對社會而言,數字化基礎設施是數字經濟發展的堅實“底座”。新基建利用新技術(5G、人工智能、大數據分析、云計算)實現智慧行業的場景化落地,借助平臺化
合作,打通數據孤島壁壘,通過信息資源共享和遠程操作,有效推動經濟模式線上
線下的有機結合,提升資源利用率,激活數據要素潛能,驅動國家數字經濟全方位高質量發展。
IDC研究顯示,計算力指數平均每提高1點,國家的數字經濟和GDP可分別增長3.5‰和1.8‰。未來社會:數字化基礎設施構建未來智能生態社會經濟發展智慧園區綜合治理勞動就業
智慧城市醫療保健14
生態優先的平臺化企業合作:
數字化生態建設是加速數字中國建設的必由之路。在數字生活架構下,以數字化推動產業生態鏈發展,設備商提供智能終
端、高性能服務器、網絡連接設備等基礎設施,構建以5G、數據中心、云計
算、人工智能、物聯網、區塊鏈等數字技術為核心的數字平臺,基于數據管理
工具和平臺化的基礎設施服務平臺,向上打造諸如智慧城市、智慧園區、智慧
出行、智慧家居等智慧場景。此外,諸如3D打印、AR/VR、自動駕駛等面向終
端消費領域的數字化技術將把數字化基礎設施功能有效延伸到豐富的物理世
界。以高端、高效、安全的數字生態體系為基礎,實現數據的流轉和利用,進
一步賦能各行各業,為用戶提供信息安全、運行穩定、便捷訪問、綠色節能、
功能豐富的全方位服務。某智慧園區通過與華勤等廠商合作,布局豐富的終端設備和基礎設施網絡,借助數字孿生技術,構建集三維展示、監控、告警、定位、分析一體化的3D可視化平臺,支持一體化實現環境感知、數據采集、智能分析、快速決策、精準執
行等動作,優化園區智能化服務體驗,提升管理效率。在建設過程中,數字孿
生技術平臺廠商與具有行業軟硬件解決方案優勢的廠商可通過合作,進一步優
化數字孿生平臺的行業適配性和場景化落地能力,共同提升用戶界面的友好
度、程序調用便利性、算法處理有效性等,補齊解決方案能力,為賦能更多園
區積累經驗。152.2生態共創面向未來的數字化基礎設施底座構建未來消費、未來企業和未來社會中的諸多場景,需要數字化基礎設施的全方位
支持。伴隨智能世界呈現出超大規模、超高速度、超廣鏈接的特征,面向未來的數字化基礎設施將呈現出三大特點:以云為中心,智能運營的,無處不在。圖5IDC未來數字化基礎設施框架資致彈性
安
持續
強
改進
源利用與優數字基礎架構生態系統無處不在的部署智能運營云原生技術化全16增與與一
智能運營:通過人工智能以及機器學習(ML)預測分析、策略驅動自動化、低代碼無服務工作流程,將更好地保障基礎設施的自動運行。智能運營推動數字
化基礎設施從“可監控”向“可觀察”轉變,讓基礎設施運營團隊擺脫“響應
式”監控、服務申請單處理和依靠“單點式”管理工具的臨時運營等工作,可
根據業務的輕重緩急動態優化端到端性能,增強安全性和可用性。
無處不在的部署:
隨時隨地有效使用和及時訪問新穎且具有彈性的基礎設施,對于支持適應性、彈性、安全、合規的數字業務至關重要。無處不在的資源可
為最終用戶(無論位于何處)、業務部門(無論采用包括零售點、廠房和倉庫
在內的何種部署模式為公司營收運營提供支持)和職能部門(用于評估公司業
務)提供無縫體驗。構建滿足未來需求的數字化基礎設施,離不開體系化建設和生態化支持。IDC認為,未來數字化基礎設施生態系統包含四個層面:感知層、基礎層、平臺層及應用層。17基礎層數據中心邊緣基礎設施通訊設施......端側/IoT客戶端感知層......應用層智慧城市智慧園區智慧家居智慧出行智慧工廠智慧校園......平臺層云管理平臺大數據平臺物聯網平臺
解決方案服務軟件開發和運營硬件/終端設備制造網絡基礎設施無線基礎設施邊緣服務器MECIoT網關存儲網絡服務器圖6數字化基礎設施市場生態圖譜18
感知層是數據產生的陣地,是提供服務的介質。感知層?包括PC、智能手機、攝像頭、傳感器、智能汽車和可穿戴設備等?是數據產生的重要源頭,其
產生的數據量占總量的50%以上。隨著混合辦公加速滲透,云終端技術的進一
步應用與落地,IDC預測,全球主要智能終端設備市場(包括智能手機、PC、
可穿戴設備、智能家居、AR/VR)出貨量依舊保持增長態勢,2027年總出貨量
可達到35億臺,五年年復合增長率為3.7%,其中智能手機和個人計算設備年出
貨量相對穩定,預計分別維持在12億和4億臺水平,AR/VR、可穿戴設備以及智
能家居市場的出貨量增幅較為明顯,
五年年復合增長率將分別達到29.0%、5.0%以及4.6%。此外,伴隨消費汽車制造商正在將重點轉向智能駕駛技術的應
用,全球范圍內,自動駕駛汽車L1到L5的車輛規模將在2026年到達8,930萬
輛,
五年復合增長率為14.8%,
在中國,智能汽車市場也將迎來商業模式變
革,產品將加速迭代,市場滲透率持續增加。IDC預計,中國自動駕駛汽車L1到L5的總產量會從2021年的765.8萬臺增長到2025年的1,344.0萬臺,五年復合
增長率為15.1%。
這些設備可收集和產生大量一手數據資源,數據經傳輸通道后,實現存儲和加工,以備分析利用,是企業獲得有用信息的原材料。
基礎層是數據處理的總指揮部,是提供服務的底層。
基礎層匯聚著網絡設備、存儲及服務器等數字化基礎設施,可以對感知層眾多終端采集和感知到的數據
進行傳輸、存儲、分析和處理。海量數據帶來了巨大的數據存儲需求,促使企
業級存儲市場得到長足的發展。
IDC預計,中國外置存儲市場規模將在2026年
達到近90.4億美元,2021年到2026年年復合增長率達5.7%。
對存儲設備中的
數據進行分析處理,要求服務器能夠滿足海量數據處理的功能和性能需求,因
而,未來五年,中國服務器市場將保持健康穩定的增長。
IDC預計,到2026
年,中國服務器市場規模將從
2021
年的
263
億美元升至
410
億美元,五年年復
合增長率為9.3%。19
平臺層是發揮數據價值的舞臺,是提供服務的無形環境。在功能層網絡、存儲、服務器設備的支撐下,在新型軟件技術的加持下,中國已建成多種集數據
采集、傳輸、分析、處理為一體的大型平臺,為數字經濟服務,如大數據平
臺、云管理平臺、物聯網平臺等。在持續的政策指引、應用實踐和技術創新的
驅動下,大數據平臺、物聯網平臺與云管理平臺協同發展,呈現出云邊協同一體化、應用分析智能化、安全防護立體化等趨勢。
IDC預測,中國物聯網平臺支
出將從2021年的20
.
9億美元激增至2025年的47億美元,年復合增長率達
22.5%;其中物聯網云平臺支出的年復合增長達28.7%。
伴隨物聯網平臺擴展
而來的是海量數據處理需求。大數據平臺利用計算機群集的存儲和計算能力,
結合列式數據庫架構,使用大規模并行處理技術,可以高效處理大規模數據
流,分析挖掘數據價值,助力數字經濟發展。
IDC最新預測數據顯示,2022年
中國大數據市場總體IT投資規模約為170億美元,將在2026年增至364.9億美
元,實現規模翻倍。
大數據平臺對數據處理需求的彈性需求離不開云平臺、云
管理技術的助力,在數字化基礎設施基礎上構建起的云管理平臺,其服務需求在數字經濟時代持續增加。
IDC預測,
中國第三方云管理服務在2020年到2025
年間將保持40.6%的年復合增長率,2025年市場規模預計達到37.4億美元。
應用層是實現技術落地的具體場景。在通信網絡、數據存儲設備、高性能服務
器等數字化基礎設施的支撐下,5G、云計算、人工智能、數字孿生、物聯網、自動駕駛、區塊鏈等新一代信息通信技術直接服務于人們工作、生活的方方面
面,不斷拓展落地場景,擴展數字化基礎設施的應用范圍,擘畫了如智慧城
市、智能制造、智能駕駛、智慧園區等眾多數字生活應用圖景。上述各個層面相互支撐,每一層的背后都需要能夠提供相應服務能力的技術廠商的
支持。在彼此上下游之間展開協作的基礎上,方能共同推進數字化基礎設施市場的
發展,助力眾多行業用戶實現強大、安全、自適應的數字業務戰略。20第三章提升數字化基礎設施能力夯實數字化發展根基基于數字化基礎設施生態系統,建設面向未來的現代化數字基礎設施已然成為必選項。面對紛繁復雜的發展態勢,應重點關注和提升哪些數字基礎設施能力?這是整個市場和所有企業均熱切關注的問題。IDC看到,服務智能化的加速計算、邊緣計算
的鏈接部署、綠色節能技術、敏捷支撐業務發展和穩定安全的供應鏈正在成為構建
數字化基礎設施能力過程中的關鍵議題,
相關能力建設亦成為行業發展的重要趨
勢。圖7數字化基礎設施能力發展趨勢來源:IDC,2023以力
維數字化基礎設施21IDC預測,中國人工智能服務器市場將從2021年的59億美元增
長到2026年的123億美元,五年年復合增長
率為15.8%。($M)
14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0CAGR=15.8%2021
2022
2023
2024
2025
2026 GPUFPGAASIC/NPUTotalgrowth(%)103.1支撐全方位、多樣化、大規模的高效智能計算隨著人工智能產業化應用的加速發展,全球AI基礎設施支出持續呈現高增長態勢,人工智能服務器市場規模進一步擴大。
IDC數據顯示,2021年,全
球人工智能服務器市場以39.1%的年增長率強勁復蘇,到2026年,人工智
能服務器市場將達到347億美元,占整個服務器市場的21.7%,這一占比在
2022年僅16.6%。
這意味著,全球超過五分之一的服務器將專門用于人工
智能。圖8中國人工智能服務器市場規模及預測,2021-2026($M)總體市場12,337.7總體市場5,922.022
高性能:人工智能的計算基礎設施在過去五年中發生了重大變化,不斷升級的服務器軟硬件為數字化高性能計算提供了強有力支撐;同時,云服務為解決復
雜問題提供了新思路,促使越來越多的企業和云服務提供商購買具有更高性能
的服務器和更高端的處理器,搭建高速網絡實現更快捷的連接,并使用豐富的
人工智能軟件堆棧,處理高性能密集型計算。這些能力的實現依賴于高性能服
務器的軟硬件協同。在硬件上,部署大規模計算單元和高性能處理器提升服務
器的高速計算能力;部署大容量、高性能的固態硬盤(SSD)增強服務器的存
儲能力。在軟件上,對基礎設施的操作系統和運維能力進行升級,以適應系統
中千變萬化的實時情況,支持資源靈活調度,實現計算、存儲能力彈性擴容;此外,通過反入侵安全設計防止信息、篡改,保障系統信息安全可靠。
異構化:加速計算是由一個或多個協處理器共同實現的。在復雜的系統中,
單
一的硬件處理器無法滿足AI加速處理需求,
促使了異構計算的發展。目前,GPU仍是人工智能服務器市場的主體,具備多核和高速內存特性,擅長進行并行處理以加速運算過程,常用于處理靈活、非標準化的計算任務。此外,FPGA
擁有大量的可編程邏輯單元,可以根據定制需求完成算法設計,在中等規模服
務器或資源受限的嵌入式應用方面有巨大潛力;全定制化的ASIC芯片則可以兼
顧強大的計算能力與更低的功耗,在匹配模式化、標準化、大規模的計算任務
方面擁有長遠前景。根據應用場景的不同,
協處理器可以選擇GPU、FPGA、
NPU、ASIC等,常見的異構方式包括CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等。IDC認為,在人工智能市場,訓練和推理環節會越來越多地使用加速技術,其中
用于推理環節的異構服務器需求將超過對訓練服務器的需求。通過對不同元素進行混合和搭配,滿足不斷擴展的工作負載需求,在性能、功耗、價格等維度得到最優解。大模型驅動的AI時代已經
到來,在提升算力多樣
性,支撐高I/O吞吐,保障數據安全的同時,重視
成本與成效的平衡。完善從硬件到軟件的一體
化解決方案能力,通過在
硬件之上提供完整的軟件
棧,延展服務內容,使產品在硬件配置之外增加差
異化優勢。支持智能計算的數字化基
礎設施應具有高速計算能力、大容量存儲能力和支持大規模泛在連接的能
力。多樣化軟件棧高性能異構化支持大模型23
支持大模型:
數字化基礎設施供應商通過在人工智能服務器中搭載人工智能大模型,以處理自然語言理解、行為分析診斷等復雜的行為。人工智能模型可實
現功能的復雜程度與模型的參數規模直接相關。據人工智能實驗室OpenAI的數
據,在2012年首次使用GPU實現卷積神經網絡的AlexNet與在21天內自學成為AlphaGoMaster的AlphaGoZero算法之間,運行人工智能模型所需的計算量增
加了30萬倍,平均每3.5個月翻一番。而訓練一個超過千億級參數的大模型,需
要使用上千張GPU/CPU芯片。隨著未來服務功能需求的多樣化、綜合化,人工
智能模型需要借助更多計算資源完成訓練和推理,為此企業和云服務提供商需要使用更大規模的服務器集群、運算能力更強的處理器和加速器以及更多專用的存儲設備,并通過高帶寬、低任務完成時間的高性能網絡,構建算力強大的數字化基礎設施,支撐大模型的訓練和分析。
多樣化軟件棧:
人工智能模型的開發和應用不僅依賴于數字化基礎設施硬件支
撐,也得益于人工智能基礎設施軟件棧的發展。人工智能軟件棧將優秀的AI軟
件產品(如虛擬化軟件、數據管道軟件、集群軟件、編排軟件、容器化軟件、
AI應用程序等)集合到軟件包中,幫助服務器生產廠商和開發者在數字化基礎
設施硬件上創建、優化和部署AI應用,充分發揮數字化硬件基礎設施中AI引擎
的性能。多樣化的人工智能軟件棧達到了數據科學家用于人工智能模型開發的高度,甚至可以成為特定人工智能應用的工具,解決了人工智能缺乏IT技能的
問題。3.2支持云邊融合的連接部署為應對日益增長的性能密集型工作負載和企業數字化運營產生的新型數字化業務,
需要不斷在新的地點提供IT服務,增加了邊緣基礎設施的部署需求。相較于數據中
心的集中部署,邊緣計算距離用戶和數據源更近,能有效解決時延長、數據匯集流
量大、傳輸帶寬成本高等問題,可以更好地支持實時性強和帶寬密集型業務。隨著
人工智能、5G等圍繞邊緣場景的新興技術快速發展,
邊緣服務器市場增速明顯。IDC數據顯示,2022年,中國邊緣計算服務器整體市場規模達到40.5億美元,較2021年增長19.1%,預計2021-2026年中國邊緣計算服務器整體市場規模年復合增
長率將達到22.1%。244,046.9020222023202420252026來源:IDC,2023基于邊緣數據中心分布式部署的特性,邊緣計算更適用于局部性、實時和短周期的
數據處理與分析,云計算則更擅長于全局性、非實時、長周期的大數據處理與分
析。在智慧城市、智慧園區、智慧出行等大規模復雜場景下,需要云邊協同,以提
供更高效更安全的數據處理。圖9中國邊緣服務器市場規模及預測,2022-2026($M)10,000.00
9,209.009,000.008,000.00
7,000.00
6,000.00
5,000.00
4,000.00
3,000.00
2,000.00
1,000.00
0.0025
人工智能場景下的云邊協同:數據產生的位置越來越分散,通過云邊協同,在邊緣設備應用人工智能,將使網絡中的邊緣設備變得更加智能,通過機器學習
快速做出決策。如在智慧園區中,配備邊緣人工智能的安全攝像頭不再僅僅是
捕捉視頻,而是可以識別人類并計算人流量,甚至可以通過面部識別準確判斷
某人在何時進入了園區;在自動駕駛場景中,車輛上配備的邊緣人工智能系統
不斷掃描周邊環境,實時完成數據存儲、操作和分析,根據分析結果修正駕駛
軌跡。此外,因為云數據中心具有密集型計算的處理能力優勢,邊緣側產生的
數據還可被轉移到云數據中心進行分析和復制,用于學習和模型優化,基于云
邊協同的成效對業務發展帶來更深入的價值。
遠程和混合工作環境下的安全策略:遠程和混合工作需要發揮各種數據中心、
公有云、邊緣應用程序、邊緣數據分析功能,所以較為依賴高度分布式且安全
的泛在連接,以滿足員工實現任何地點、任何時間、任何設備的的持續訪問。
因此,首先,可以為遠程和混合工作環境下的員工提供無代碼或低代碼編程工
具,降低重要信息或被篡改的概率;其次,可以制定有效的遠程訪問策略,降低網絡訪問風險;最后,應根據特定目標、安全優先級,創建安全響應
策略,增強系統安全。
分布式互聯環境下的邊緣驅動型數據運營:
在數字化基礎設施支撐下,功能各異的數字終端產生了多樣化的數據類型,帶來了海量數據存儲、多樣化數據管
理等數據運營問題。如在電商系統中,大規模用戶的個人信息和交在多
服務器之間進行分布式存儲,需要考慮如何有效協調初始數據存儲、后續數據
更新,以便基于全局數據做出合理決策。盡管數據驅動決策這一需求變得越來
越強勁,但數據的傳輸和存儲成本對于某些組織來說依然巨大。如果無法打通
企業不同數據管理系統之間的信息壁壘,將形成數據孤島,造成企業信息
管理障礙。DataOps作為一種數據工程方法,可為分析和數據科學快速、可靠
和可重復地交付生產就緒數據,能跨本地、云、多云和混合數據生態系統中的
多個平臺快速重新部署數據管道,支持業務運營的敏捷性,快速滿足新的和不
斷變化的數據需求,有效助力數據運營問題的解決。263.3突破能耗瓶頸,集成新型綠色可持續發展技術伴隨數字技術應用程度的加深,保證相應數字化技術運轉需要的能源消耗也隨之增
大,節能降碳問題受到了廣泛關注。在國家“雙碳”戰略目標的驅動下,數據中心
建設邁向綠色低碳的加速轉型已成為大勢所趨。2021年底,國家發改委等四部門發
布的《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》對建設綠色、低碳的數據中心提出了新要求:到2025年,國家樞
紐節點的PUE要進一步降到1.25以下。綠色低碳發展是國家政策要求,更是企業發
展需求。由此,把節能降碳納入企業數字化轉型核心目標和價值,變得愈發重要。圖10實現可持續發展成為企業首要關注重點Q:貴公司2022年三大業務重點是什么?實現可持續發展提高運營效率
支持組織創新
提升顧客滿意度
提升員工生產力
提高利潤實現業務韌性
節省成本實現業務敏捷性
降低業務風險縮短產品上市時間
增加收入
24.0%
22.0%
20.0%
18.0%36.0%36.0%52.0%38.0%27
液冷技術帶來制冷新思路:數據中心的電能消耗主要由IT設備、制冷設備、供配電系統和照明等其他消耗電能的設備組成。隨著數據中心算力的增強,各類IT設備的功耗持續提升,設備的散熱需求和散熱成本也隨之增加。傳統的數據
中心采用空調等風冷方案實現散熱,但空調設備功耗大且散熱效率低。液冷技
術使用液體取代空氣作為換熱冷媒,其制冷效果和能效遠高于風冷,在大規模
數據中心集群中優勢明顯。據網絡公開數據,使用浸沒式液冷的數據中心PUE
最低可降至1.04,相比傳統風冷數據中心能效比提升超30%。液冷技術不但有
更高的散熱效率,還能節約大量電能。不論是從政策角度,還是市場需求角
度,抑或技術成熟角度,液冷都將成為數據中心的發展方向。據IDC《中國半年度液冷服務器市場(2022下半年)跟蹤》報告數據顯示,2022年中國液冷服務器市場規模達到10.1億美元,
同比增長189.9%。IDC預計,2022-2027年,
中國液冷服務器市場年復合增長率將達到56.6%,2027年市場規模將達到95億美
元。隨著市場發展,液冷技術正在從概念走向落地。在已正式啟動的“東數西
算”工程中,已出現多個支持采用液冷、微模塊、高密度節點、余熱利用等綠色節能技術和模式建設的數據中心。
閃存技術促進實現部件級節能:利用先進存力基礎設施,從部件級角度降低整體能耗,是另一項重要節能策略。固態硬盤(SSD)使用緩存芯片作為主要存
儲單元,單位體積下具備更大存儲容量,可有效降低單位存儲能耗;此外,與芯片級異構計算和集成帶來綠色能量芯片級異構計算正在成為提高計算
性
能同
時控制效
能的
重要
技術之
一,滿足諸多場景對高靈活、高效
率、低能耗的需求。液冷技術帶來制冷新思路液冷技術在數據中心的應用不僅可以實現國家PUE指標,也會給企業
在提高數據中心密度、降本增效等
方面帶來實際的收益。閃存技術促進實現部件級節能應用SSD硬盤上下電、電源能耗智
能調節、功耗封頂等節能措施,在
滿足性能需求的前提下獲得了高能
效比,降低了服務器的整體功耗,
助力數據中心實現節能減排、降本
增效。數據中心是支撐未來經濟社會發展的戰略資源和公共基礎設施,也是新型數字化基礎設施節能降耗的關鍵環節。應用制冷新技術、部件級和體系化的節能方案將有效幫助數據中心突破能耗瓶頸,實現綠色目標,助力數字經濟綠色低碳發展。28機械硬盤(HDD)相比,SSD在同等功耗下可大幅提升數據讀寫性能,且可以通過固件優化,進一步進行功耗調優,在面向各類不同的IO場景時,基于對電
源狀態的檢測,實現能耗調整。
芯片級異構計算帶來綠色能量:異構計算可以滿足多元化計算的需求,提升計
算效率。異構計算可以充分發揮CPU/GPU在通用計算上的靈活性,及時響應數據處理需求,搭配FPGA/ASIC
等芯片的特殊能力,充分發揮協處理器的效能,
根據特定需求合理地分配計算資源,有效提升服務器計算能力和計算性能,提
升單位能耗的算力水平,從整體上降低數據中心能耗,助力實現綠色計算,促
進數據中心的綠色可持續發展。如在高性能的圖像和視頻處理領域,應用
FPGA+CPU異構計算技術,發揮FPGA的高硬件加速、高非規整數據計算、低設備互聯延遲、低單位計算功耗等特性,極大滿足了應用場景不斷豐富、算法不斷優化、性能不斷提升的需求。3.4敏捷支撐企業業務發展隨著數字經濟的發展,數字化業務在企業業務中的地位日漸升高。目前,
中國2000
強公司的總收入中,來自數字化產品、服務和體驗的收入占比尚不到20%;預計到
2027年,這一占比將達40%。
在開展業務的過程中,企業對數字化基礎設施的平臺化、“即服務”、支持創新等特征的需求方興未艾。29
平臺化:新型數字化基礎設施需要能夠以數字化平臺形式提供服務,
以適應企業需求的快速變化。歸功于軟件能力的支持,在軟硬能力結合的基礎上,數字
化基礎設施可以實現平臺化功能,從而實現硬件資源彈性配置,敏捷適配用戶
需求,提供SaaS化支持。在日益復雜的商業體系需求下,面向企業的特定需
求,使用數字化硬件設備和軟件技術建設,基于云、中臺、SaaS化的AI能力、低代碼的新型數字化基礎設施平臺,以企業服務為導向,助力企業實現彈性擴
展、敏捷響應、數據共享、業務創新、能力沉淀和持續運營。
即服務:數據驅動數字經濟的高速發展。面對越來越復雜的技術和基礎架構,
企業需要數字化基礎設施供應廠商提供敏捷、韌性、全面的“即服務”產品,以加快數字應用落地,強化自身服務輸出能力,實現快速數字轉型。
IDC預測,
到2024年,有一半的數據中心基礎架構會使用“即服務”的消費方式。
在“即服務”的消費方式下,“一切皆服務”,數字化基礎設施的供應商應能提供從
設備供應(設備定制、部署、售后及更迭)到系統運維(運維服務、設備服
務)再到解決方案(場景化、可復制)的全棧式服務,且實現按需銷售。這種
模式將極大降低用戶使用成本,提升用戶使用體驗。
IDC預計,到2024年,
40%的中國2000強首席執行官將與他們的云提供商建立戰略合作關系,以實現數字業務平臺投資的可量化結果。
支持創新:
在企業數字化進程中,不同的行業、場景所面臨的應用情況不同,
實現企業數字化的手段和方法也不盡相同,需要根據企業實際業務場景,適配
相應的算法,才能真正釋放數字價值,實現企業數據資產商業價值最大化。數
字化基礎設施應能根據用戶需求,通過模型敏捷迭代和技術創新,創造適應AI場景化落地的模型能力,適應不同場景的應用需求,助力企業完成從業務數字
化到數字業務化,支撐企業實現業務敏捷化、業務快速迭代,促進企業業務增
長。如在電商行業,
應用AI技術,
分析用戶特征、物品特征構建用戶興趣模
型,預測用戶需求,智能匹配產品,提升用戶購買效率和購物體驗;在金融行
業,應用AI模型和智能分析算法,實現精準全面的營銷管理、業務運營和風險
管理;在旅游行業,通過AI算法對機票購買群體里進行特征分析,科學預測票
務需求,提升運營效率等。30
多元化選擇:
伴隨企業數字化程度的加深,對外部資源和合作伙伴的依賴也將持續增加,即使是最大規模的企業也無法提供所需的所有能力和資源。所以,
企業應構建多元化的供應商體系,規避獨供風險,從而降低因不可抗力和突發
情況導致的供應鏈中斷風險,保障持續連貫的生產力和創新力。高效的合作伙
伴生態系統離不開精心的規劃和價值流梳理,以最大化釋放生態系統元素的價
值,可穩定為企業數字化建設所需硬件、軟件和服務提供多樣化選擇,幫助企業降低設備采購風險、提高供應鏈的靈活性和穩定性。
多方協同:供應鏈多方協同指將供應鏈上分散在不同環節、具有特定優勢的獨
立企業聯合起來,以協同機制為前提,以協同技術為支撐,以信息共享為基
礎,開創“多贏”局面。全球經濟環境、貿、產業結構的不斷變化,持
續沖擊著各大企業供應鏈,需求單位、采購中心、供應商之間的信息傳遞的缺
失、冗余等問題,將導致產品供應過程出現“牛鞭效應”,最終影響企業的采
購和建設進程。數字化基礎設施建設涉及5G、物聯網、數據中心、人工智能、工業互聯網等諸多產業鏈,所需硬件設備、軟件平臺種類眾多,建設復雜度3.5
供應鏈穩定性、安全性和完整性數據中心完整產業鏈包括基礎設施、IDC增值/托管、應用/服務三個環節,數字化基
礎設施供應鏈是數字經濟運行的重要基礎,上游供應鏈的穩定、安全、完整,決定
了數據中心的存力、算力和運力水平。黨的二十大報告提出:“堅持以推動高質量
發展為主題,著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。”在國際局勢變化多端、突
發事件多發等因素影響下,保持數據中心基礎設備產業鏈供應鏈的安全穩定是數字
經濟穩定發展的戰略要求。不同垂直行業對數字化基礎設施的需求不盡相同,面對用戶多樣化、
定制化的軟、硬件需求,供應鏈應
具有足夠的敏捷度和柔性。企業應構建多元化的合作伙伴生態體系,從不同的合作伙伴和供應商里獲得不同的能力。從系統的全局觀出發,促進供應鏈企業和外部協調發展,在提高
供應鏈整體競爭力的同時,實現供應鏈節點企業效益的最大化。多方協同多元化選擇敏捷和柔性31高,只有通過多方協同、共同實施,才能確保數字化基礎設施產業鏈供應鏈暢通,共同保障數字化基礎設施建設順利完成。
敏捷和柔性:
在數字經濟時代,豐富的數字化應用場景產生了多樣化數據處理
需求,促使數據中心向大型化、泛在化、異構化發展,造就了不同位置設備的
不同性能需求。如在智慧園區,邊緣服務器需要配備GPU異構處理器,才能滿
足快速圖像處理需求;在大型物聯網平臺中,針對不同的數據采集類型及數據
采集靈敏度需求,需要使用多樣化乃至定制化的終端設備。5G、區塊鏈、人工智能、大數據等新興技術的發展引發了多樣化的用戶需求,供應鏈應可根據用
戶需求快速反應,滿足產品的迭代更新需求。此外,供應鏈的敏捷性和柔性不
應局限于特定產品制造方面,而應具備針對用戶需求提供并快速實現解決方案
的能力。這
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