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回顾2019年中国云计算产业的发展，趁着“产业互联网”火热的东风，云计算也一路高歌前行。阿里巴巴、腾讯、百度、华为等 科技 互联网巨头企业都在持续布局。

Salesforce与阿里巴巴达成战略合作，阿里巴巴推出政务钉钉，百度云升级为百度智能云，百度推出爱番番CRM开放平台，销售易获腾讯独家12亿美元E轮融资，腾讯云全面升级d性计算产品序列，计算性能提升30%；金山办公正式登陆科创板上市、华为新成立“华为云计算技术有限公司” ……这些“新鲜“的云计算故事，也都曾轰动一时，甚至时至今日，仍对云计算领域影响至深。

2020年刚起步，中国云计算“第一股”——UCloud成功登陆科创板，成为众多业内人士在武汉的新型冠状病毒肺炎爆发前，最关注的"热点”之一。

展望2020年，亿欧智库坚定看好云计算领域的发展机会，并将持续输出云计算产业细分领域，如PaaS、SaaS、云安全等领域的研究报告。

值得注意的是，亿欧智库此前发布的《2019年中国云计算行业发展研究报告》所总结的六条云计算产业发展趋势依旧具备长期预判价值。以下列出概括性的内容，具体详见报告正文：

基于此，亿欧智库进一步总结云计算产业的未来发展趋势，帮助业内人士更加及时把握云计算产业最新发展机遇。本篇将重点介绍五条云计算产业有希望快速落地或爆发的主流技术：

无服务器计算（Severless Computing，以下简称Serverless）是一种包含第三方BaaS（后端即服务）服务的应用程序设计方式，与包括FaaS（函数即服务）平台上的托管临时容器中运行的自定义代码。与很多技术趋势一样，Serverless至今还没有明确且清晰的定义，对于开发人员来说，其重点代表两个截然不同但有重合的概念：

Serverless相比IaaS和SaaS，可以更好更快的在云服务商平台上部署应用，完全不用提前测算资源需求，所有功能根据事件驱动，按需加载，执行完毕，资源释放，真正实现了用多少付费多少，降低成本的同时，还提高了开发人员的生产力。

Serverless主要适合于新兴的、事件驱动性的，类似于IoT等传感设备、金融交易类型等场景。

Serverless兴起于2017年，在最近两年伴随云原生概念的推广逐渐火热。

目前 Serverless 在国内的发展和采用依然处于初期阶段，业务实践偏少，仍在不断 探索 之中。相比之下，国外整体要领先 1-2 年，国外几大云厂商前期对整个研发生态的教育和布局较多，应用较早。

现在国外也已经出现不少 Serverless 框架，比较知名包括 Serverlesscom 和 Zeitcom。

根据RightScale的2018年云状态报告，无服务器是当今增长速度很快的云服务模型，年增塑达75%，并有望于2020年超越该增速。亿欧智库也对Serverless的增长速度和市场规模持乐观态度。

Kubernetes（以下简称K8s） 是一个针对容器应用，进行自动部署，d性伸缩，和管理的开源系统。主要负责在大规模服务器环境中管理容器组（pod）的扩展、复制、 健康 ，并解决 pod 的启动、负载均衡等问题。

K8s 能在实体机或虚拟机集群上调度和运行程序容器。K8s 也能让开发者斩断联系着实体机或虚拟机的“锁链”，从以主机为中心的架构跃至以容器为中心的架构。该架构最终提供给开发者诸多内在的优势，例如可移动、可扩展、自修复等。

K8s 也能兼容各种云服务提供商，例如 Google Cloud、Amazon、Microsoft Azure，还可以工作在 CloudStack、OpenStack、OVirt、Photon、VSphere。

K8s 源于 Google 内部的 Borg 项目，经 Google 使用 Go 语言重写后，被命名为Kubernetes，并于 2014 年 6 月开源。目前已有多家大公司，例如 Microsoft、 RedHat、 IBM、Docker，都支持K8s。

从近年来国外K8s发展来看， 巨头公司为自有K8s部门增添活力或构建全新产品的有效手段之一为收购 。

随着专注于容器初创公司逐渐增加，预计2020年各大云服务商将继续收购表现优秀的容器初创公司，以进军K8s市场，完善其产品体系。

不可否认，K8s作为一项新兴技术距全球普及它还有很长的路要走。但很明显，K8s已经是，并且将继续是软件世界中的主导力量。

服务网格（Service Mesh）是用于控制和监视微服务应用程序中的内部服务到服务流量的软件基础结构层。服务网格的独特之处在于它是为适应分布式微服务环境而构建的。

服务网格的兴起主要是为了解决Docker和Kubernetes无法解决的运行问题。因为诸如Docker和Kubernetes这样的工具主要解决的是部署的问题。但部署不是生产的最后一步，部署完之后，应用程序还必须运行，服务网格因解决运行问题应运而生。

2016年服务网格提出之后，以Linkerd和Envoy为代表的框架开始崭露头角。目前市面上没有现成的商业产品，大多数服务网格都是开源项目，需要一些技巧才能实现。最著名的有：

关于服务网格技术的并购目前也逐渐升温，著名的并购案有VMware在2019年7月以42亿美元收购了Avi Networks以及F5 Networks在2019年5月斥资25亿美元收购了NGINX。

2019年是被确定是适合解决服务网格问题的一年，2020年将会是核心服务网格用例出现的一年。

开源软件（Open Source Software，以下简称OSS）被定义为描述其源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用，修改和分发也不受许可证的限制。

1998年2月，“开源”一词首先被运用于软件。最初的开源软件项目并不是真正的企业，而是一些顶级程序员针对Microsoft、Oracle、SAP等老牌闭源公司对软件收费较高的一场革命。顶级开发人员通常以异步方式协同编写一些出色的软件。每个人不仅可以查看公开的软件，而且通过一种松散的治理模型，他们可以添加，改进和增强它。这是第一代的开源软件项目。

而经过10多年的发展，Linux、MySQL的成功为第二代开源软件公司奠定基础，比如Cloudera和Hortonworks。但第二代开源软件公司中，没有一家公司对软件拥有绝对的控制权，对手经常通过免费提供软件来进行竞争。

之后出现了像Elastic、Mongo和Confluent等第三代开源软件公司提供的Elastic Cloud，Confluent Cloud和MongoDB Atlas这样的服务，这种进化代表着开源软件公司这种模式有机会成为软件基础设施的主要商业模式。

经过22年的发展，如今OSS已经无处不在。OSS领域也发声了一些“大事件”：IBM以320亿美元的价格收购了Redhat（是2014年市值的3倍）；Mulesoft在上市后以65亿美金的价格被Salesforce收购；MongoDB现在市值超过40亿美元；Elastic则为60亿美元；并且，通过Cloudera和Hortonworks的合并，将出现一个市值超过40亿美元的新公司……

当然还有很多OSS的公司在路上，例如Confluent、HashiCorp、DataBricks、Kong、Cockroach Labs等。

展望2020年，OSS的理念将与云计算SaaS（软件即服务）的理念更加契合，将大大推动软件产业的创新，并有机会迎来新一轮的发展高潮。

高性能计算（High Performance Computing，以下简称HPC）指能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高速运算的电脑，其基本组成组件与个人电脑的概念无太大差异，但规格与性能则强大许多。

HPC能够在非常短的时间内执行大量计算，正从过去主要传统科研领域计算密集型为主，逐渐向新兴的大数据、人工智能以及深度学习等方向进行融合和演进。

从应用领域来看，HPC是不同行业中非常专业的领域，可以用于预报天气，也可以是分析风险，还可以分析农场数据，以根据不断变化的天气条件找到最佳的农作物种植地点。

在中国市场当中，主要有联想、浪潮和曙光三家公司处于领先的地位，占据了超过90%的市场份额。这三家公司作为中国HPC市场的状元、榜眼和探花，共同将中国HPC推上了世界第一的位置。

其中，联想连续五年蝉联“HPC China TOP100榜单”第一名，并于2019年11月8日发布“深腾X9000”高性能融合计算平台，该平台在兼顾算的更快、更准、更全面的同时，也使联想成为HPC绿色数据中心的积极倡导者，继续领跑HPC水冷解决方案。

除此之外，联想还在全球160多个国家开展众多领域的突破性研究，这些领域包括癌症、大脑研究、天体物理学、人工智能、气候科学、化学、生物学、 汽车 和航空等。

公开调研资料显示，2018年企业中使用了HPC的比例是36%。随着云计算领域的基础设施完备、资源和数据的增加，HPC的需求也将在2020年有所增加，云服务商有望对HPC进行投资。

众所周知，技术的进步对产业发展和创新具有积极推动作用。

正如近年来区块链、5G、机器学习等技术的发展对传统产业的转型促进一样，Serverless、Service Mesh、K8s、OSS、HPC这些云技术也必将提升IaaS、PaaS、SaaS等传统云计算模式的d性、灵活性、计算能力等，并与传统模式融合互补，协同助推各产业转型升级。

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国内的桌面云厂家目前主要有华为、深信服、和信创天，华为和深信服的云桌面都是基于VDI架构的，对后端计算资源的依赖较大，对服务器配置要求较高，现如今融合多种主流技术架构已经成为了一种新的趋势，亿万克是这方面的突出代表，多年专注于虚拟化云计算领域，已经为教育、医疗、政企、能源、制造、军队等行业提供了诸多云化转型升级成功案例。感兴趣的话点击此处了解一下

亿万克政务云通过统一标准不仅有利于各个政务云之间的互连互通，避免产生“信息孤岛”，也有利于避免重复建设，节约建设资金。随着5G、AI、车联网、工业物联网等新兴技术的持续落地，亿万克将持续走在创新第一线，不断为客户提供更加优质服务，为国家信息安全和新型数据中心建设保驾护航，助力国家碳中和碳达峰步入新篇章。亿万克服务器产品线丰富，覆盖面广，可覆盖更多应用场景，为各规模、类型的企事业单位提供最恰当的解决方案。真正做到了，自主研发、能力内化、安全可信、安全可控。

云计算定义与分类
云计算自亚马逊推出d性计算云服务之后被广泛传播，最终成为定义当前信息技术变革大潮的名称。云计算作为信息技术创新服务模式的集中体现，已成为支持各行业发展的关键信息基础设施。云计算是一种以网络方式接入到一个可扩展，d性的共享物理或虚拟资源池的服务模式，用户可以通过自服务和管理的方式来按需购买该服务。云计算用户只需要很少的管理手段或者与服务商间的交互，便能够快速完成计算资源的拓展和释放。
根据云服务提供资源的类型不同，云计算服务模式分类软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)以及基础设备即服务(IaaS)三类。
全球云计算服务市场规模分析预测
公共云服务市场将继续呈现出高速发展态势，并一直持续至2018年，2017年全球云服务市场规模达2602亿美元，同比增长185%。这种强劲的发展未来几年云服务市场仍将保持较高的增长率。云服务呈现出的这种强劲发展势头有望在未来5到7年内仍然保持下去，并预计到2020年时，全球云计算市场的规模将达到4114亿美元。势头反映了人们从传统IT服务向云端服务的转变，因为企业越来越倾向于追求数字化商业战略。
2017年云应用服务(SaaS)也实现年增长216%，达到586亿美元;云管理和安全服务的增长率达到225%，云应用基础架构服务(PaaS)也表现出强劲的发展势头，达到267%的增长率。
中国云计算整体市场规模分析预测
据前瞻产业研究院发布的《云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》最新统计数据显示，2016年中国云计算整体市场规模达到5149亿元，整体增速为359，高于全球平均水平。其中，公有云服务市场整体规模为1701亿元，同比增长66%，预计2017-2020年中国公有云市场将持续高速增长，到2020年市场规模将达到6036亿元。
在私有云市场方面，2016年中国私有云市场规模达到3448亿元，增长率为251%，预计2018年市场规模将达到5203亿元，增长率为223%。
云计算企业将强化云生态体系建设
各巨头正纷纷打造以“我”为主的云生态，强化对云计算行业的掌控力。阿里云推动云合计划，计划招募1万家云服务商，共同构建生态体系，为企业、政府等用户提供一站式云服务。
云生态将可能成为云计算行业竞争力的标志，2017年，各厂家将实质性推动云生态建设，也将有更多云计算企业启动云生态战略。
价格战将加速云计算企业优胜劣汰
由国内外云计算巨头主导的价格战近年来持续上演，主要云计算厂商表示将跟随降价。降价有利于云计算更快普及，将加速中国云计算市场进化历程，同时也会直接影响云计算企业收入，可能加速产业洗牌速度。阿里云在2016年年中进行了17次产品价格下调，如此降价幅度，难免让中小云厂商倍感压力，甚至逐渐失去竞争力而遭到淘汰。以美国市场为例，主要云计算厂商推动的价格下降促使市场整合，在几轮降价之后，美国几十家云服务商变为当前的三家主导。2017年，伴随价格战的继续，云计算企业优胜劣汰将开始显现。
区块链相关云计算产品和服务将涌现
区块链技术和应用的开发、测试、部署较为复杂，门槛仍然较高。云计算具有资源d性伸缩、成本低、可靠性高等优势，它与区块链结合，可以帮助企业快速低成本地开发部署区块链，促进区块链技术成熟，推动区块链从金融向更多领域拓展。随着区块链逐步走向应用，将有更多云计算企业推出区块链相关的产品和服务。
细分行业云服务将成为中小厂商生存之道
国际和国内云计算市场均呈现强者恒强的局面，但同时可以看到，各大巨头提供的云服务存在一定程度的同质化，而用户需求千差万别，呈现多样化，各大巨头无法满足各类用户的具体需求。随着云计算产业生态链不断完善，行业分工呈现细化趋势，从游戏云、政务云、医疗云，到2016年快速壮大的视频云，都体现出行业云的发展潜力。在云计算白热化的竞争态势下，中小厂商需要瞄准用户精细化需求，提供行业云等差异化云服务，以获得竞争优势。
容器技术应用将更为普及
容器服务具有部署速度快、开发和测试更敏捷、系统利用率高、资源成本低等优势，随着容器技术的成熟和接受度越来越高，容器技术将更加广泛地被用户采用。谷歌的Container
Engine，AWS的Elastic Container Service，微软的Azure Container
Service等容器技术日臻成熟，容器集群管理平台也更加完善，以Kubernetes为代表的各类工具可帮助用户实现网络、安全与存储功能的容器化转型。国内看，各家公司积极实践，用户对于容器技术的接受度得到提升，根据调研机构数据，近87%的用户表示考虑使用容器技术。
企业上云进程将进一步提速
在“互联网+”、《
中国制造2025》等一系列战略推动和企业自身转型升级迫切需求下，企业越来越重视信息技术的应用，而云计算无疑是企业更快部署信息化应用的“利器”，诸多行业企业成功上云已起到良好示范作用。国内云计算服务能力日臻完善，价格不断下降，为企业上云提供了较好条件。

传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求，数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随 着数字经济新时代的到来，传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求，如：4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接；私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合；简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用，为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯，通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构，进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式，完成数字化转型。

“5G+云+AI”成为数字经济新时代的重要引擎

随着新技术、新模式、新业态对传统产业冲击的不断加强，数字化转型已经成为全球企业的共识，面对着数字化转型的浪潮，新兴数字技术的支撑作用体现的愈发明显：5G 技术以低时延、大带宽、广连接的优势，结合行业各种场景，为体验和应用带来质的飞跃，将深刻地改变人类社会的发展进程；云计算作为其中重要的力量，将汇聚更多样化的算力和应用，让政府与企业进入上云的快车道，加速产业的智能升级；基于优秀的算法，海量的数据，以及云端丰富的算力， AI 将为各个产业带来巨大的变革。

在 5G、云计算、AI 的引领下，行业越来越丰富、数据量越来越大，这就需要多元新架构的支撑，5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。“5G+云+AI”技术融合将加速数字溢出，并成为数字经济新时代的重要引擎。

（一）5G 让联接无处不在

移动通信技术的不断升级，加速了社会数字化发展的进程。 1G 时代，采用模拟信号传输，通信时面临安全性差和易受干扰等问题， 且各个国家的 1G 通信标准不一致不能全球通信。2G 从模拟调制进入到数字调制，手机具备了上网功能，但是传输速率很慢每秒 10-15kb。随着和视频的传输需求的诞生，人们对于通信传输速率的要求也 日趋高涨，于是 3G、4G 相继而生。3G的通信标准将信息的传输速率提高了一个数量级，上网成为了手机的主要功能。4G 相对于 3G 速率进一步提升，可以快速地传输高质量的图像、音频和视频等，满足用户对于无线网络服务的要求。但是，随着用户日益增长的使用需求，以及智能化设备的登场，未来数据流量必然会爆发式增长。目前 每个4G用户每人每月大约需要 3G 左右流量，如果运营商全面开放4G 上网套餐，则至少需要 20G 才能满足用户需求，以4G的网络能力肯定是无法承受的，从根本上解决用户日益增长的使用需求与运营商网络提供能力不足的矛盾，最好的解决方式就是 5G。

通信发展历程

5G   有三大特性：大带宽高速率、低时延高可靠和海量连接。 网络速度提升，用户体验与感受才会有较大的提高。 5G 速率较 4G 全方位提升，下行峰值速率可达 20Gbps，上行峰值速率可能超过 10Gbps。 对网络速度要求很高的业务能在 5G 时代被推广，例如，云VR 的呼声一直很高，但是目前 4G 速度不足以支撑云 VR 对视频传输和即时 交互的要求，用户还是需要依靠昂贵的本地设备进行处理。依托于5G 的高速率，云 VR 将能够获得长足发展。 5G 支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99999 的连接。 5G 超低时延的特性可以支持敏感业务的调度，为车联网、工业控制、智能电网等 垂直行业，提供更安全、更可靠的网络连接。同时，使得自动驾驶、远程医疗等应用场景走向现实。 5G   网络每平方公里百万级的连接数使万物互联成为可能。 5G 网络面向的不仅仅是个人用户，还有企业用户和工业智能设备，5G 将为C 端和B 端的用户或智能设备提供网络切片、边缘计算等服务。5G 每平方公里百万级数量的连接能力和多种连接方式，拉近了万物的距离，实现了人与万物的智能互联。

5G特性

5G 关键特性对应的应用场景

随着 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的大范围铺开，我国 5G 商用开局良好。 截至今年 7 月，全国各省市共发布 5G 相关政策文件35 个，加速 5G 在工业互联网、交通、医疗等多个行业创新应用场景，5G 时代已来。产业发展方面，5G 产业链上游设备厂商着手开发和生产 5G 设备、运营商密集建设 5G 网络、先行终端厂商接踵发布 5G 手机，同时，通信行业与垂直行业加紧开发 5G 应用。截至今年 7 月， 全国范围内已建成 5G 基站 38 万个，预计至 2019 年底，全国 5G 基站建设总数将进一步增加。5G 消费类终端仍将以智能手机为主要形式，同时智能穿戴设备、智能家居、智能工业应用等终端正在逐渐丰富。标准方面，5G 技术标准是一个渐进的过程，2018 年 6 月 5G 第一个版本标准完成了增强移动宽带场景，2020 年 3 月 5G 第二版本标准将完成低时延高可靠场景。在 5G 标准制定中，我国厂商做出了重要贡献，并且掌握较高比例的核心标准，在 5G 标准推进速度、推进质量方面均位居世界前列。

5G 将拉动产业链上下游高速持久的经济增长，带动我国实体经济转型为社会带来价值。 据中国信息通信研究院测算，预计 2020-2025 年期间，我国 5G 商用将直接带动经济总产出 106 万亿元，直接创造经济增加值 33 万亿元；间接带动经济总产出约 248 万亿元，间接带动的经济增加值达 84 万亿元；就业贡献方面，预计到 2025 年，5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。由此可见，5G 对于经济增长的贡献潜力巨大，5G 技术在改变人民日常的生活和生产方式，甚至会给社会带来根本性的变革。未来，5G 将成为全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施。

5G 使得海量数据的有效传输成为可能，为垂直行业的高质量发展带来新契机。 自动驾驶、智慧城市、智能家居等垂直应用已经走了很长一段时间，但暂时还没有取得突破性的发展。其中关键问题就在于网络连接，在现有的网络下，虽然速度一直在提升，但由于功耗高、可用频段少和高时延等限制，很难将所有硬件设备连接在一起，它们只是单独获得了连接能力，而并没有实现真正的连动。5G 的多种连接技术可支持海量机器类通信，满足机器类通信所需的低成本和低功耗要求。其次，在万物具备互联能力的基础上，大连接、低时延的5G 网络可以实时传输前端设备产生的海量数据，提升数据采集的及时性，为流程优化、能耗管理提供网络支撑。5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力，同时 5G 可以与云计算、人工智能技术深度融合，向垂直行业领域加强渗透， 为垂直行业的高质量发展带来新契机，助推城市的智能升级和企业数字化转型。

5G 赋能消费级和企业级应用

（二）云让计算触手可及

如果从 2006 年IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起，云计算已经进入了第二个十年，在第一个十年里，云计算从被质疑到成为新一代 IT 标准，从单纯技术上的概念到影响到整个业务模式。虽然到目前为止，还有很多不成熟的地方值得探索，但云计算在第一个十年里已经正式确立了它的地位，已经被广泛接受并实践。现如今， 我们正处在一个全新的时代，数据呈现爆炸性增长，人类对计算的需求大大增加，并且希望随时随地获取，这将直接推动云计算成为数字经济时代的新型信息基础设施，并作为公共服务支撑下一波数字经济的发展，推动人类走入数字化时代。

云计算发展历程

随着云计算的不断发展，云计算的服务模式也在不断调整。 IT 基础设施被要求更大规模的扩展、更高的密度、更低的功耗以及更低的成本，同时要有灵活、d性、直观与深入的管理方式，并以标准化、通用化的形式将服务提供给客户，这将很大程度上解决传统计算的服务模式固化、资源整合能力不足、资源分配时间成本高、平台化效率低等问题。云计算发展至今，其特点主要呈现为以下几个方面：

虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。

规模化整合。云里的资源非常庞大，在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器，在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。

高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

高可扩展性。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。

按需服务。云计算是一个庞大的资源池，使用者可以根据需要来进行购买。

全球云市场规模及增速

云计算进入成熟期，全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。 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 2301%。未来几年市场平均增长率在 20%左右， 预计到 2022 年市场规模将超过 2700 亿美元。

我国公有云市场保持高速增长，私有云市场增速趋于稳定。 2018 年我国云计算整体市场规模达 9628 亿元，增速 392%。其中，公有云市场规模达到 437 亿元，相比 2017 年增长 652%，预计 2019-2022年仍将处于快速增长阶段，到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元；私有云市场规模达 525 亿元，较 2017 年增长 231%，预计未来几年将保持稳定增长，到 2022 年市场规模将达到 1172 亿元。

我国云计算市场规模及增速

我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。 政务行业是云计算应用最为成熟的领域，全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台；金融行业是云计算深化应用的重要突破口，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》（征求意见稿）指出，到“十三五”末期，面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台；工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手， 在国家政策的指引下，全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展；轨道交通是城市运转的命脉，轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局，轨道交通云正处于蓬勃发展、方兴未艾的关键时期。

云计算正成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。 对于政府来说，一方面，云计算助力政府打破信息孤岛，实现数据共 享共治，通过电子政务云平台，提高电子政务信息共享的效率，扩大 信息共享范围；另一方面，依托云平台有效推动“互联网+政务服务” 建设，极大提升了政务服务的便捷性；对于企业来说，信息化成为不 少传统企业的短板，云计算能够大幅降低企业信息化建设成本，有效 降低了企业的时间成本和资源成本，逐渐颠覆传统行业IT 部署的方式。除此之外，云计算帮助企业优化运营管理流程，企业利用云资源 可以实现d性扩张，依托云计算资源池的共享机制，有效解决了企业 业务量波动性强带来的成本不可控问题，帮助企业实现降低运营支出。

（三）AI 让智能无所不及

AI，即人工智能，可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能。随着以深度学习为代表的技术的成熟，人工智能开始应用到数字经济的各个组成部分，促进产业内价值创造方式的智能化变革。

自诞生至今 60 多年的历史中，各行业专家学者们进行了大量探索与实践，AI 的发展也经历了多次起伏。 AI 最早于 1956 年夏天美国达特茅斯大学的一场学术会议中提出并获得肯定，标志着人工智能科学正式诞生。1956 年到 20 世纪 60 年代初，机器定理证明、跳棋程序等研究成果大大提高了人们对人工智能的关注度。但在随后的 10 年中，对人工智能过高的期待使得人们设立了许多不切实际的研发目标，例如用机器证明函数问题、依靠机器进行翻译等。这些挑战不出意外地相继落空，使人工智能的发展步入了低谷。到了 70 年代末期， 专家系统的出现让人工智能成功从理论研究走向了实际应用。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，让人们开始在医疗、化学、地质等领域享受人工智能带来的价值。80 年代到 90 年代，随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期。期间，人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破， 如著名的多层神经网络、BP 反向传播算法等，使算法模型准确度和专家系统获得了进一步优化。

人工智能发展历程

如今，得益于算法、数据和算力三方面共同的进步，人工智能发展到了新的阶段，呈现出专业性、专用性和普惠性的特点。

专业性指的是人工智能具有了等同甚至超越人类专业水平的能力。 随着深度学习等技术的成熟，人工智能已不仅仅能够进行简单的重复性工作，还可以完成专业程度很高的任务。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜了人类冠军，人工智能系统诊断皮肤癌达到了专业医生水平，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中有了超越人类的表现。

专用性指的是目前一种人工智能应用通常仅能用于一个领域， 无法实现通用的人工智能。 面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰等理由形成了人工智能领域的单点突破。虽然在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱，存在着明显的局限性，与真正通用的智能还相差甚远。

普惠性指的是人工智能技术能够与不同的产业相结合产生新的应用，对各行各业都产生普惠效应。 图像识别，语音识别、自然语言理解等人工智能技术能够根据不同行业的需求，形成具体的应用，在各式各样的场景中发挥作用。例如，图像识别在制造行业的产品检测应用能够节省大量人力，在交通行业的车牌识别应用能够简化认证流程，在零售行业的刷脸支付应用则能够优化购物体验。

人工智能应用特点

人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力。据IDC 统计，2018 年我国人工智能市场规模为1619亿元，预计到 2022 年市场规模将接近 700 亿元，年复合增长率超过50%。

我国人工智能市场规模

人工智能的发展正驱动着产业内劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革。首先，人工智能能够通过辅助人类活动显著降低工作门槛，实现工作方式的智能化变革。例如，通过在人机交互方式上应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，不仅能够大大降低了用户的学习成本，还使得交互效率大幅提升。其次，通过利用人工智能取代人类工作能够更稳定、甚至更高效的完成任务，实现劳动力的智能化变革。例如，在许多现代化工厂里，大量的工业机器人和机械臂已经取代了人工岗位。结合适当的人工智能算法，甚至能够实现全流程的自动化，为企业带来更高的生产效率和生产质量。最后， 通过突破人类思维，人工智能能够创造新的流程、方法或产品，实现工作组织形式和应用方式的智能化变革。例如，通过使用机器人流程自动化（RPA）工具，企业能够使“机器人”与处理事务、数据以及与其他数字系统通信的应用进行交互，执行跨越多个应用的复杂嵌套流程。而以人工智能为基础的机器翻译技术则促成了翻译机产品的出现。语音识别、机器翻译等技术构成的翻译软件和专属硬件相结合， 为消费者提供了快速对话翻译能力，在出国旅游等情景下得到了广泛应用。

（四）“5G+云+AI”技术融合加速数字溢出

不同经济时代的发展依赖着不同的核心资源。从农业经济时代的土地和奴隶到工业经济时代的石油、煤、天然气，对核心资源的利用推动着经济的发展。而数字经济时代的核心资源——数据，自然也需要与之相配套的生产工具。在数据产生、传输、存储、计算、分析和应用的整个生命周期中，5G、云和AI 相互融合，形成了数字经济新时代从终端、边缘到中央云的一体化生产工具。

不同经济时代核心资源及生产工具对比

5G 负责对数据进行高效地传输。 工业经济时代的公路、铁路使人们摆脱了依靠双腿运输燃料的局面。5G 大带宽、低延迟的特性， 为数据提供了一条高速通道。一方面，5G 负责将海量的数据从客户端传送到云端处理。另一方面，又能把处理的结果和生成的应用迅速分发到边缘供人们使用。

云负责对数据进行计算和存储。 工业经济时代的工厂负责对原材料进行集中加工，解决了零散小作坊的效率和成本问题。云计算规模化的计算资源在对数据处理能力上同样与独立私有部署形成了天壤之别。依托于云计算技术，人们总能在短时间内获得足够的计算资源， 在节省成本的同时，极大地提升了计算效率。

AI   负责对数据进行分析和挖掘。 工业经济时代的蒸汽机和内燃机改变了燃料应用情况，将燃烧的热效率从 3%提升到 40%以上。AI 对数据的分析挖掘能力，同样带来了不同于一般统计分析的成果。某些原本只有七成左右正确率的系统，依靠深度学习等技术能够将精度提升至 95%以上，使应用的实用性获得了显著提升，进而提升了数据的价值。

5G、云、AI 在数据生命周期中的作用

“5G+云+AI”技术融合创造更大价值。资源的价值大小，很多时候取决于开采工具的经济性。5G、云和AI 各自的发展和成熟让它们的相互融合成为了可能。就像工业经济时代公路、工厂和机器的协同 曾把石油等燃料的用途从照明拓展到动力世界，5G、云和AI 的融合也正从数据中“精炼”出更多的应用价值，以数字溢出的形式加速企业、行业以及供应链等不同层面生产力的提升，成为推动经济增长的引擎。

“5G+云+AI”带来新体验、新模式、新产业

5G、云和 AI 技术的碰撞和融合将为社会带来数字溢出效益。从微观层面上看，“5G+云+AI”技术是企业构建数字业务体验平台、政府服务模式创新的重要保障；从宏观层面上看，“5G+云+AI”将加速农业、工业、服务业三大产业供应链的智能化，将数字产品和服务的理念从最初的生产者传递到最终的用户。

（一）构建数字化业务体验，推动企业生产方式变革

“5G+云+AI”为企业构建数字化业务体验提供了技术保障。 企业实现数字化业务体验的关键是要完成企业各个要素之间的数字化打通与连接。企业各个要素之间不仅是一种串联关系，而是需要通过数字化形成各个要素之间的价值发挥，构建数字化的业务体系。敏捷和创新是数字化业务能力的体现，5G、云计算、AI 等技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式，支撑业务创新和敏捷迭代，重构数字化的业务体系和运营体系，带来全新的业务体验。

云计算与 AI 技术的协同应用成为企业构建数字化业务的重要选择。 基于AI 芯片的云将全面提升云主机、容器、裸金属等各种形态的服务性能，加速企业数字化转型。在医疗、教育、商业、零售等诸多领域，对“云计算+AI”的智能云的需求不断增加，应用越来越广泛。Gartner 2019 CIO 调查显示，过去四年中企业部署AI 的数量增长了 270％，并在 2018 年增长了两倍。Gartner 预测，到 2021 年，70％ 的企业将通过AI 来帮助员工提高工作效率，管理者正在考虑如何加速部署AI 在企业整体运营和每一核心业务流程中。云计算与 AI 的协同可以为企业减少成本和劳动力，提高企业 IT 系统的灵活性以及可扩展性，是企业发展的重要支撑。

5G 的到来为企业基于云和AI 的转型带来更大的发展空间。 作为第五代移动通信网络，5G 是高速度网络，峰值理论传输速度比 4G 网络的传输速度快数百倍，这意味着更加高速的数据传输。5G 的到来克服了过去限制企业用云计算与AI 的问题，如数据来源、传输带宽和时效性等问题。依托 5G 网络，云计算和AI 会渗透到企业内部， 众多应用将可以实现云化和智能化。基于“5G+云+AI”的合力，越来越多的企业开始进行全面的转型，进入到由云端的数据来制定决策的时期。

（二）创新数字政务新模式，提高城市资源整合效能

“5G+云+AI”正在重塑政府的服务模式，助力数字政务进入智能阶段。 基于云平台和AI 策略建设的软件化、智能化和高效化的大型数字政务系统，可以融入人脸识别、个人智能助理等创新服务，提高政务服务水平，完善政务服务环境。同时，数字政府建设应充分应用 5G 等新一代通信技术，结合云计算、AI 等信息技术共同构建新一代网络基础设施，并以数据为驱动，强化政府数据能力建设，打造开放平台、汇聚社会资源，提升服务和监管能力。

“5G+云+AI”将在城市资源整合中发挥技术优势。 智慧城市是一项涉及众多技术的复杂工程，而 5G 能让城市真正实现“万物互联”， 城市的路灯、交通路口、景区、都将纳入到智慧城市的数据平台中。但是，单纯的搜集数据会让数据成为孤岛，并不能把实际获取的数据利用到城市管理中，基于云的算力和AI 的数据挖掘分析能力，可以对城市数据进行策略定制，进而进行城市资源的有效整合。

道路设施智能化整合

（三）促进要素配置智能化，加速释放产业爆发力

“5G+云+AI”将催生智能精细的生产要素配置方式，驱动产业全新变革。 “5G+云+AI”以强大的技术能力为支撑,整合产业链上下游优势资源，助推传统产业与信息技术融合,支撑行业业态创新，并利用产业基地集群效应构筑新的数字生产力,为产业发展提供协同创新服务。

产业转型升级

“5G+云+AI”可以实现农业生产要素的精准测量及精细管理，最终实现农业产业智能化。 例如，大量的农业传感器可以通过 5G 的边缘计算特性进行实时的信息交互，获取土壤、作物、空气等农业基础信息，然后上传到云端大数据中心，通过AI 系统和专家诊断，预测气候模式并提供定向施肥策略。这些实时的海量数据产生的决策分析将驱动并引导农民在合适的时间做出最优决策，提升农业生产效率以及农作物产量，最终实现农业的智能化。随着全球数字化进程的加速， 智慧农业作为在农民数量不断减少情况下提高农业生产效率的关键举措正在变得越来越重要。

“5G+云+AI”将重构工业的生产模式，实现工业产业链中各要素的互联互通，加速工业产业数字化转型。 5G 实现产业链上各个价值要素的互联互通，高带宽、低延时的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求，而联接产生的大量数据汇聚到云端，由云为工业应用提供多元算力，最后由 AI 平台对工业数据进行训练和推理。ICT 技术融入到工业产业发展中,可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策，直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变，使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式，向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。

“5G+云+AI”的融合渗透进一步释放了服务产业的爆发力。 我国第三产业服务业涉及行业点多面广,在《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中，包括批发零售、交通运输、住宿餐饮、信息服务、金融、房地产等 15 个门类。“5G+云+AI”可以变革各行各业的服务模式，例如，“5G+云+AI”使能无人驾驶、智慧物流等应用场景， 改变传统的交通运输方式。“5G+云+AI”改善 AR/VR 等新兴互动技术的体验，云游戏、VR 更衣室等应用场景加速了媒体和娱乐业的变革。未来，“5G+云+AI”将驱动服务产业更多的应用场景走向现实， 释放更大的产业价值。

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