IDC：5G和人工智能技术推动中国边缘服务器市场逆势增长人工智能边缘智能

发表时间：2023-06-23 17:52:27

IDC：5G和人工智能技术推动中国边缘服务器市场逆势增长

北京，2023年6月14日——北京，2023年6月14日——国际数据公司（IDC）发布了最新的《中国半年度边缘计算市场（2022下半年）跟踪》报告。数据显示，中国边缘计算服务器市场在2022年仍保持显著增长。边缘专用服务器总出货量达到3.4万台，同比增长88%。一路机架边缘专用服务器在边缘计算服务器中占有主要市场份额。

5G和人工智能技术的发展推动了中国边缘计算的增长。5G基础设施和相关服务已成为中国的国家新基建优先事项，MEC被定位为中国运营商带来新服务的工具。基于AI/ML的边缘智能是当前边缘解决方案的主要形式，目前边缘智能需求尚未得到满足。随着人工智能、5G和其他围绕边缘场景的新兴技术的IT支出增加，IDC预计，2027年中国边缘计算服务器市场将达到111亿美元。

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2022年市场格局

从厂商角度看，头部服务器供应商在市场上表现出不同的增长。浪潮的收入同比增长105%，达到9,510万美元，扩大了其边缘计算服务器产品组合，半年内推出了几款新机型，以帮助客户应对分布式边缘资源的快速扩张以及支持数字优先业务和运营的新用例带来的挑战；新华三在2022年的收入为910万美元，同比增长18%，公共事业和能源两大行业成为新华三边缘计算服务器的主要采购行业。华为继续专注于政府和金融，2022年收入增长27%，达到810万美元。

从行业角度看，公共事业、电信、IT服务、政府和能源在2022年呈现快速增长。数字化优先的业务、流程和运营正在将工作负载推向边缘位置，公共事业、能源和政府是在中国部署边缘计算平台的领先垂直领域。公共事业/能源行业正在复杂环境中部署专门构建的服务器，支持智能电网、预测性维护等场景。互联网和服务公司加快采用专门设计的服务器来支持边缘基础设施，并通过大数据、AI/ML能力为其他垂直领域提供数字化集成服务，以解决质量控制、生产效率、设备优化等实际问题。

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目前边缘计算服务器的前三个主要行业应用场景为：

•能源行业的自动化能力相对较好，摄像头、传感器、工业控制系统等不同类型的设备带了多种类型的数据，对边缘计算提出了更高的要求。主要场景为：安全生产警示、线路检查、劳动力管理

•制造业的边缘处理数主要包括产品检测图像和人员识别图像等图像数据。主要场景为：智能质量检测、设备监控、劳动力管理。

•交通行业中，道路管理是边缘计算应用的核心场景，其中涉及道路收费和交通监控等多个系统。主要场景为：道路管理、线路检查、车辆监控。

IDC中国企业级研究分析师杜昀龙认为，2023年中国经济增长预计将高于2022年。得益于疫情的开放政策，国内需求开始大幅扩张。IDC预计2023年大多数终端用户的IT支出将增加。然而，全球经济增长压力仍然对出口构成挑战。中国已逐步全面放开，从长远来看，这对中国经济增长起到了积极作用，大多数工作现在已经恢复正常。随着经济反弹的预期，一些传统行业的采购量预计将超过今年，如互联网、金融和其他中小企业。随着5G的普及，中国电信运营商将继续引领边缘计算市场的发展。预计2023年将继续增加OTII服务器的采购。

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人工智能如何“向善”

一段时间以来，以ChatGPT为代表的人工智能大模型搅动了全球人工智能技术发展的浪潮。从写代码到讲故事，从撰写文章到自动制作数据表格……人工智能正在给人类的工作、学习、生活带来诸多变化。

我们距离“无所不能”的通用人工智能还有多远？人工智能的发展带来哪些安全隐患和挑战？近日召开的2023北京智源大会上，来自全球的人工智能专家学者围绕相关话题展开探讨。

通用人工智能路途尚远

“想象一下，未来10年，通用人工智能（AGI）几乎在每一个领域都超过人类的专业知识，最终可能超过所有大型公司的总体生产力，这将提高人们的生活水平。”OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼展现了一幅人工智能的未来图景。

所谓AGI，是指能够像人类一样在各种领域进行智能任务的人工智能系统。这与目前人工智能应用只聚焦于特定任务或领域（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）不同，对人工智能技术提出了更高要求。

“通用人工智能可以比人类更好、更快地学习和执行任务，包括人类无法处理的任务。由于机器在速度、内存、通信和带宽方面的巨大优势，未来通用人工智能几乎在所有领域都将远超人类的能力。”美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素说。

尽管人工智能已经有了“超越”人类的“时间表”，但在很多专家看来，目前的人工智能距离AGI还有不小的距离。

罗素认为，当下火热的大语言模型并不“理解世界”，只是通用人工智能的一块“拼图”——“我们并不了解如何将它与其他部分连接起来，甚至还有一些缺失的拼图还没有找到。”

北京智源人工智能研究院院长黄铁军指出，要实现通用人工智能，有3条技术路线：第一是大模型，通过海量高质量数据，让人工智能具备智能涌现能力；第二是具身智能，通过强化学习方法，训练出具身模型；第三是类脑智能，让机器达到或类似于人脑能力。

对于人工智能的发展，图灵奖得主、纽约大学教授杨立昆提出了“世界模型”的概念——人工智能系统可以通过这一模型理解世界的运转方式，并以最优化、成本最小的方式来行动。

加强安全治理领域国际合作

根据普华永道会计师事务所预测，到2030年，人工智能将创造15.7万亿美元的经济价值。人工智能为经济发展提供了重要机遇，但也引发了安全性方面的担忧和争议。

图灵奖得主、多伦多大学教授杰弗里·辛顿认为，目前的人工智能已经可以通过学习，掌握“欺骗”人类的方式。“一旦人工智能具备了‘欺骗’的能力，就有了‘控制’人类的能力。这样的超级智能可能会比预想中发生得更快。”

在通用人工智能时代到来之前，人工智能的安全风险主要来自于“人”。“我们不应该假设机器是公正的，因为机器可能会试图改变人类的行为。更准确地说，是机器的所有者想要改变其他人的行为。”图灵奖得主、中国科学院院士姚期智说，当前人工智能的发展处于重要窗口期，各国应共同合作，搭建人工智能的治理结构。

随着人工智能的本事越来越大，人工智能的“对齐”问题浮上水面。所谓“对齐”，即人工智能系统的目标要和人类的价值观与利益“对齐”，保持一致。

如何让人工智能与人类“对齐”？阿尔特曼认为，人们应当负责任地将人工智能应用到世界中，重视和管理好安全风险。他建议在人工智能技术研发过程中建立平等、统一的国际规范和标准，并通过国际合作，以可验证的方式建立人工智能系统安全开发的信任体系。

黄铁军认为，人工智能虽然会产生预料之外的新能力，但这并不意味着人类无法对人工智能进行管理。“如何管理人工智能这样一个创造性极强的系统，社会学、历史学等学科都能提供很好的借鉴意义。”

今年2月，中国在《全球安全倡议概念文件》中提出加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险。在此次智源大会上，专家学者积极评价中国在推动人工智能国际治理上的贡献。

阿尔特曼说，中国在人工智能领域拥有大量优秀的人才和产品系统，在人工智能的安全方面应发挥关键作用。

麻省理工学院人工智能与基础交互研究中心教授马克斯·泰格马克表示，中国在塑造全球人工智能议程上的能力日益增长，可以在人工智能安全治理领域发挥领导作用。

推动大模型共建共享

当下，全球人工智能领域的科技竞赛日趋白热化。2023中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，全国已发布了79个参数在10亿规模以上的人工智能大模型。

从全球来看，中国和美国已发布的大模型数量超过全球总数的80%。中国自2020年起进入大模型快速发展期，在大模型方面已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群，涌现出多个具有行业影响力的预训练大模型。

在此次大会上，全面开源的智源“悟道3.0”系列大模型及算法正式发布。据了解，“悟道3.0”涵盖了一系列领先成果，包括“悟道·天鹰”（Aquila）语言大模型系列、天秤（FlagEval）开源大模型评测体系与开放平台，“悟道·视界”视觉大模型系列以及一系列多模态模型成果等。

黄铁军认为，人工智能大模型有3个特点：一是规模大；二是有“涌现性”，即能够产生预料之外的新能力；三是通用性，不限于解决专门问题或者专门领域。他表示，大模型不是任何一家机构或者一家公司垄断的技术，应当共建共享，推出一套智力社会所需的基础的算法体系。

（实习生张伟纳对本文亦有贡献）

(责编：杨光宇、牛镛)关注公众号：人民网财经

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