政策发力万亿物联网市场 机构看好消费级AIoT

政策发力万亿物联网市场 机构看好消费级AIoT,第1张

物联网产业迎来重磅政策。近日,工业和信息化部等八部门联合印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》(下称《行动计划》)。机构分析,5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力,看好物联网各大细分赛道投资机会,尤其是消费级市场成长可期。

政策发力万亿物联网市场

AIoT大时代来临

此次发布的《行动计划》明确,到2023年底,在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施;推动10家物联网企业成长为产值过百亿元、能带动中小企业融通发展的龙头企业;支持发展一批专精特新“小巨人”企业;物联网连接数突破20亿个;完成40项以上国家标准或行业标准制修订。推进物联网新型基础设施规模化部署是下一步重点。工业和信息化部 科技 司相关负责人表示,将在 社会 治理、行业应用、民生消费三大领域重点推进12个行业的物联网部署。

信达证券点评称,《行动计划》明确四大行动目标,定性与定量齐登场,计划落地决心强。在智能革命推动下,以智能家居、智能安防、智能穿戴、智能网联 汽车 等为代表的AIoT(人工智能物联网)新应用有望相继爆发,智能革命将开启AIoT大时代,AIoT赛道具备“高确定性+高成长性”,物联网成长空间大且可持续性强,看好物联网各大细分赛道投资机会。

“当前5G通讯网络已大规模铺设,大数据云计算等万物互联的基础设施开始具备,整个物联网产业链将迎来大爆发,一场基于万物互联的智能革命就在眼前。”国信证券如是分析。

中信证券也认为,5G将驱动物联网成为新一轮 科技 与产业变革的核心动力。连接技术迭代进步、产业政策持续驱动、下游场景需求井喷式爆发驱动物联网连接数高速增长。据IoT Analtytics预测,2025年全球物联网设备连接数将至少达到250亿个,中国物联网连接规模将在2022年达到70亿个。据GMSA预测,2025年全球物联网产业规模达11万亿美元;IDC预计中国物联网支出占全球比重将达到267%(约3000亿美元),位居全球首位。

从二级市场表现来看,物联网概念股年内表现抢眼,合计市值近5万亿元,多只个股年内涨幅明显,国民技术、国科微、上海贝岭、全志 科技 等个股年内涨幅均超100%。

基金加大持仓配置

机构看好消费级AIoT

年内,机构频频前往物联网概念的公司调研。同花顺数据显示,物联网板块中颖电子、海康威视等十几家公司年内受到机构调研超10次,海康威视受到超千家机构调研,中科创达、兆易创新等5家公司受机构调研家数超500家。

中金公司认为,在物联网连接数上升、硬件与场景双线驱动等因素影响下,新的消费电子创新拐点即将到来,消费级物联网有望引领新一轮的消费电子创新浪潮。尤其是“场景智能”方面,智能 汽车 有望成为AIoT时代的下一个热门终端应用。

产业结构层面,通信模组被机构普遍看好。中信证券称,在物联网连接数爆发、产业政策持续加码、网络连接技术迭代和应用场景需求爆发等驱动因素下,物联网模组行业有望迎来“量价齐升”阶段。预计2025年全球蜂窝通信模组出货超9亿片,对应千亿元级别市场空间。华创证券也认为,未来5G模组、车载模组等市场需求有望持续释放,相关产业链公司营收及利润端有望延续高速增长态势。应用层方面,中信证券认为,多应用场景将刺激需求爆发,除了 汽车 网联领域,万物智联领域,双碳目标下智能电网是必经之路。电网万亿元级别投资规模将逐步向配电侧和用电侧倾斜,包括智能电表在内的各类电力智能终端出货量将高速增长。

上市公司也在积极加快物联网相关布局。工信部数据显示,截至8月末,三大运营商发展蜂窝物联网终端用户133亿户,比上年末净增19亿户。华为、百度、小米等 科技 巨头早已布局AIoT,持续拓展可穿戴设备和智能 汽车 等消费级物联网品类,并在生态方面不断发力,尤其鸿蒙系统的发布,更加快了物联网生态构建。通信模组方面,移远通信、广和通分别采取“份额优先,规模为王”策略和“深耕高价值场景”策略,加大全球范围博弈。

可参考下文

9个关键字写写大数据行业2015年年终总结

2015年,大数据市场的发展迅猛,放眼国际,总体市场规模持续增加,随着人工智能、物联网的发展,几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术,Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内,国家也将大数据纳入国策。

我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词,管窥这一年行业内的发展。

战略:国家政策

今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进,这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面,成为国家战略计划的核心任务之一:

2015年9月,国务院发布《促进大数据发展行动纲要》,大力促进中国数据技术的发展,数据将被作为战略性资源加以重视;

2015年10月26日,在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。

挑战:BI(商业智能)

2015年对于商业智能(BI)分析市场来说,正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。

崛起:深度学习/机器学习

人工智能如今已变得异常火热,作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域,深度学习在2015年不再高高在上,很多创新企业已经将其实用化:Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio同时在国内,百度、阿里,科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。

共存:Spark/Hadoop

Spark近几年来越来越受人关注,2015年6月15日,IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。

与Hadoop相比,Spark具有速度方面的优势,但是它本身没有一个分布式存储系统,因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台,而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反,Hadoop是Spark成长发展的基础。

火爆:DBaaS

随着Oracle12cR2的推出,甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代,新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年,除了趋势火爆,12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。

据分析机构Gartner预测,2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%,而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比,DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

大数据行业是海量数据同超强计算能力相结合的产业。如今移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。
1、国家政策好
如今国家正在大力发展和扶持大数据建设工程,准备建立国家级战略性数据资源库。工信部印发了《大数据产业发展规划2016-2020年》,特别提出加快推进大数据产业应用能力,到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。
2、新兴产业,目前竞争压力小
大数据行业最近几年才大力发展,在国内的布局和发展还不是很成熟稳定,如果你是大数据从业人员那么竞争相对其他热门互联网行业会小很多,只有尽早进入才有可能成为此行业的。
3、市场需求大
随着大数据行业的迅猛发展,尤其是5G时代的到来更是加快了大数据行业的发展,与其对应的大数据行业人才需求也在逐年扩大,据国内权威数据统计,未来五年,我国信息化人才总需求量高达1500万— 2000万人。以大数据分析为例,我国大数据人才需求以每年递增20%的速度增长,每年新增需求近百万。
4、就业范围广
大数据技术正在向各个行业蔓延,大数据与云计算、AI、金融、医疗、物联网、政府公共服务等相结合,缔造了很多就业新岗位,大数据浪潮不仅开始席卷全行业,政府职能、城市规划、安全执法也将需要大数据的支持,所以,大数据在各行业算是通吃的技能 ,基本不用担心就业问题。
5、高薪职位
市场的供求关系决定了市场的价格,目前我国大数据方面的专业人员还不是很多,这就造就了大数据人才是目前最具前景的高薪行业之一,大数据分析、大数据开发等大数据人才必将成为市场紧缺型人才,发展前景好,薪资水平也水涨船高。

AIoT(人工智能物联网)未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接,从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升,同时也可以帮助企业减少成本开销。此外,AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

随着互联网时代的到来,人们愈发认识到现代科技与计算机技术的重要性,无论是互联网头部企业对IT技术的研发应用还是普通企业的发展需要都可以看出IT行业正处于如日中天的发展态势下,行业竞争同样十分激烈随着人工智能、物联网的发展、大数据人才急剧增加,所以大数据行业的就业前景一片光明。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:

①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。

②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。

④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。

⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。

⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

南京北大青鸟学生课堂实录



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