“AI+5G”是數(shù)字經(jīng)濟時代通用技術平臺

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250020 核心層：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的底層建筑 5 HYPERLINK l _TOC_250019 核心層的范疇及其經(jīng)濟含義 5 HYPERLINK l _TOC_250018 核心層的發(fā)展路徑 6 HYPERLINK l _TOC_250017 核心層企業(yè)在全球經(jīng)濟中占比不斷上升 8 HYPERLINK l _TOC_250016 中美差距在哪里？ 9中國半導體的差距在哪里？ 9中國云計算落后美國 3-5 年 9AI：應用領先，但基礎算法有待提高 10通信：從追趕者到領頭羊，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈領先 10電子制造業(yè)：中國占約 30%。短期很難替代 10硬科技創(chuàng)新

2、不足是中國最大的短板 10 HYPERLINK l _TOC_250015 5G+AI 如何改變社會? 125G+AI 如何賦能無人駕駛 125G+AI 如何改變制造業(yè) 135G+AI 如何賦能醫(yī)療 135G+AI 如何助力企業(yè)數(shù)字化轉型 145G+AI 如何加速移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展 15 HYPERLINK l _TOC_250014 半導體：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基石 16 HYPERLINK l _TOC_250013 半導體如何推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展？ 16 HYPERLINK l _TOC_250012 半導體行業(yè)框架：全球約 4000 億美金市場，美國企業(yè)占據(jù)領導地位 17 HYPERLINK l _

3、TOC_250011 全球變局下中國半導體的發(fā)展路徑 19 HYPERLINK l _TOC_250010 信息技術：人工智能、區(qū)塊鏈、云計算推動數(shù)字化轉型 24 HYPERLINK l _TOC_250009 信息技術如何推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展 24 HYPERLINK l _TOC_250008 人工智能（AI）：AI 改變各行各業(yè)，后疫情時代 AI+醫(yī)療有望加速 24 HYPERLINK l _TOC_250007 區(qū)塊鏈（Blockchain）：重塑金融基礎設施，后疫情時代助力可信經(jīng)濟發(fā)展 26 HYPERLINK l _TOC_250006 云計算（Cloud）：數(shù)字經(jīng)濟時代的重要基礎設施

4、之一 28 HYPERLINK l _TOC_250005 通信技術：4G 改變生活，5G 改變社會 31 HYPERLINK l _TOC_250004 通信技術如何推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展 31通信技術簡介：從 2G，4G 到數(shù)據(jù)中心，物聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng) 32從 2G 時代到 5G 時代，連接技術升級使能更多產(chǎn)業(yè)應用 32物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的本質(zhì)是尋找被忽視的數(shù)據(jù)和價值 33車聯(lián)網(wǎng)為自動駕駛提供技術支撐，C-V2X 是技術路徑 34新基建推動我國加速衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)建設 35 HYPERLINK l _TOC_250003 中美摩擦升級背景下，中國通信技術的發(fā)展機會 35 HYPERLINK l _TO

5、C_250002 智能硬件：交互方式變革拓寬數(shù)字技術應用邊界 40 HYPERLINK l _TOC_250001 科技硬件迭代如何推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展 40AIoT 開啟下一個十年科技硬件主線，AR/VR、汽車電子、機器人等拓展數(shù)字終端邊界 40市場規(guī)模：2023 年廣義 AIoT 市場容量將超越手機 40科技硬件供應鏈重要成長動能：2021 年可穿戴貢獻將超越手機 41 HYPERLINK l _TOC_250000 科技硬件迭代變革及產(chǎn)業(yè)鏈簡介：近 50 年維度，推動電子產(chǎn)業(yè)鏈全球遷移 41過去 50 年維度：人機交互方式升級帶動電子產(chǎn)業(yè)鏈全球遷移 41過去 10 年維度：智能手機、AIoT

6、 等創(chuàng)新驅(qū)動行業(yè)成長，中國能力提升顯著 43供應鏈模式：從“全球化+Just in Time”為主，但疫情期間弊端顯現(xiàn) 45智能硬件升級下中國機會：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)助力“高韌性”，能力全面契合 AIoT 行業(yè)特性 46疫情對產(chǎn)業(yè)鏈韌性提出新要求，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和供應鏈區(qū)域化成為新趨勢 46中國正從“制造中心”走向“創(chuàng)新中心”，能力全面契合 AIoT 迭代特性 47圖表圖表 1: 數(shù)字經(jīng)濟核心層的范疇和代表性中國企業(yè) 5圖表 2: “5G+AI+云計算”是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的通用計算平臺 7圖表 3: 美國信息技術和能源企業(yè)市值占比變化 8圖表 4: 中國信息技術/能源公司市值占比分化 8圖表 5: 全球主

7、要科技企業(yè)市值排名 8圖表 6: 全球市值前十大企業(yè)過去 25 年變遷 8圖表 7: 全球科技行業(yè)收入分布變化2010 年 9圖表 8: 全球科技行業(yè)收入分布變化2019 年 9圖表 9: “硬科技”是支持美國企業(yè)主導歷次創(chuàng)新的原因之一 11圖表 10: 全球科技企業(yè)研發(fā)投入及占比 11圖表 11: 4G 時代數(shù)字經(jīng)濟進入人們生活的方方面面 12圖表 12: 每 1,000 美元可以買到的算力呈現(xiàn)指數(shù)級增長 16圖表 13: 全球主要國家 GDP 與算力情況 17圖表 14: 半導體月度銷售額同比增速 vs. 費城半導體指數(shù) 18圖表 15: 半導體產(chǎn)業(yè)鏈 18圖表 16: 全球前十大半導體企

8、業(yè)變遷-“設計+代工”模式成為主流 19圖表 17: 中國半導體的三大投資機會 19圖表 18: 2019 年全球主要半導體領域全球的市場份額概覽 20圖表 19: 主要半導體領域中國企業(yè)的競爭力及相關公司一覽（2019A） 22圖表 20: 美國半導體公司依靠高利潤-高研發(fā)投入形成正向循環(huán) 22圖表 21: 不同情景下全球半導體市場份額及國產(chǎn)化率的變化情況 23圖表 22: 各代計算平臺的典型設備 24圖表 23: AI+5G 怎樣改變各行各業(yè) 25圖表 24: 中美人工智能企業(yè)數(shù)量比較 26圖表 25: 中美人工智能企業(yè)融資規(guī)模比較（2017 年） 26圖表 26: 區(qū)塊鏈的主要用途 27

9、圖表 27: 區(qū)塊鏈行業(yè)發(fā)展歷程 27圖表 28: 2019-2029 年我國云基建市場規(guī)模展望 28圖表 29: 云數(shù)據(jù)中心的主要構成和投資機會 29圖表 30: 全球云計算市場份額（美國占據(jù)主導地位） 30圖表 31: 全球與中國范圍看，云計算占整體 IT 開支的比例仍然較低（2018） 30圖表 32: 通信技術迭代帶動連接速率提升 31圖表 33: 2019 年我國底固網(wǎng)接入速率用戶占比情況 31圖表 34: 我國單月移動流量持續(xù)增長（2013 至今） 31圖表 35: 移動數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務收入/移動流量下降明顯 31圖表 36: 歷代通信周期演進 32圖表 37: 5G 時代新增基站

10、規(guī)模預測 33圖表 38: 5G 場景應用整理 33圖表 39: 中國三大運營商物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù) 34圖表 40: 中國物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模 34圖表 41: 汽車向智能化、網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展的趨勢 34圖表 42: 主要的網(wǎng)絡連接場景分類及對網(wǎng)絡性能的要求 34圖表 43: 我國 C-V2X 的商用推進路徑 35圖表 44: 衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)是地面網(wǎng)絡的重要補充，天地一體化通信網(wǎng)絡可能是未來的發(fā)展方向之一 35圖表 45: 全球網(wǎng)絡覆蓋預測 36圖表 46: 2019-2029 年管基建代表基礎設施預測 36圖表 47: 全球人均流量數(shù)預測 36圖表 48: 全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)預測 36圖表 49: 移動通訊技術標準

11、發(fā)展路徑 37圖表 50: 5G 和 4G 專利族份額（截至 2020 年 1 月） 37圖表 51: 5G 標準必要專利份額（截至 2020 年 1 月） 37圖表 52: 中美人均移動基站數(shù)對比 38圖表 53: 中美寬帶人口普及率 38圖表 54: 中美移動用戶滲透率 38圖表 55: 科技硬件沿交互方式及交互帶寬持續(xù)迭代 40圖表 56: 2019-25 年 AIoT 將提供消費電子市場增長主要動力 41圖表 57: 產(chǎn)業(yè)鏈公司可穿戴收入占比逐年提升 41圖表 58: 產(chǎn)業(yè)鏈公司可穿戴設備收入占比情況（2019） 41圖表 59: 近一個世紀全球電子產(chǎn)業(yè)鏈遷移路徑 42圖表 60: 2

12、019 年全球主要電子廠商一覽 43圖表 61: 電子行業(yè)過去 10 年創(chuàng)新與成長動能回顧 44圖表 62: 2009-2019 年智能手機出貨量回顧 44圖表 63: 2012-2019 年智能配件出貨量回顧 44圖表 64: 蘋果與安卓（華為）智能手機近年光學方案演進歷程 45圖表 65: 電子產(chǎn)業(yè)鏈國產(chǎn)化比例及國產(chǎn)化順序 45圖表 66: 全球主要手機零部件廠商排名（2019 年凈利潤前 20 位） 45圖表 67: 各國復工人數(shù)與基數(shù)相比的百分比變動 46圖表 68: 中國復工：中金日度開工指數(shù) 46圖表 69: 賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用舉例 47圖表 70: 中國正在從制造中心轉為創(chuàng)新中心

13、（2019 年） 47核心層：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的底層建筑核心層的范疇及其經(jīng)濟含義從宏觀視角看，核心層是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的底層建筑。這個基座主要包括（1）半導體、（2）信息技術（IT）、（3）通信技術、（4）智能硬件四個領域。在這一基座中，半導體作為最本質(zhì)的計算、存儲硬件單元，發(fā)揮了磚瓦的作用，支撐數(shù)據(jù)處理功能的實現(xiàn)，生產(chǎn)了更多可交互、有價值的數(shù)據(jù)信息。信息技術相當于基座的架構，通過軟件手段賦能核心層運轉，決定了數(shù)據(jù)傳遞、價值創(chuàng)造的效率。通信技術是基座建筑中的連接管道，在核心層中發(fā)揮信息傳輸載體的作用。智能硬件相當于核心層的“網(wǎng)絡神經(jīng)末梢”，通過人機交互方式獲取信息、展示信息，實現(xiàn)經(jīng)濟活動主體與核心

14、層中數(shù)據(jù)信息的交互，或是與其他硬件交互、收集新的數(shù)據(jù)。圖表 1: 數(shù)字經(jīng)濟核心層的范疇和代表性中國企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟核心層國內(nèi)海外國內(nèi)海外國內(nèi)海外國內(nèi)海外智能硬件通信技術信息技術半導體資料來源：各公司官網(wǎng)，中金公司研究部具體而言，核心層技術迭代是數(shù)據(jù)特殊屬性的根基。正是在核心層技術的不斷迭代中，才在軟硬件層面實現(xiàn)了信息的存儲、計算、傳輸成本的指數(shù)型下降，從而降低了數(shù)字經(jīng)濟活動中的搜索成本、復制成本、傳輸成本、追蹤成本和驗證成本。而數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代的生產(chǎn)要素，造就了數(shù)字經(jīng)濟非競爭性、規(guī)模經(jīng)濟、網(wǎng)絡效應、范圍經(jīng)濟等特殊微觀規(guī)律。半導體是數(shù)字經(jīng)濟核心層發(fā)展的基石，“摩爾定律”推動產(chǎn)業(yè)長期迭代創(chuàng)新。過去

15、50 年，半導體在價格幾乎不變的前提下，單位面積可容納的元器件數(shù)目每隔約 18個月便會增加一倍（摩爾定律），成為推動生產(chǎn)率提升的重要動力之一。全球半導體市場主要包括半導體設計，晶圓代工、封測、設計軟件（EDA）、設備、半導體材料等環(huán)節(jié)。其中美國企業(yè)在設計軟件、半導體設備等環(huán)節(jié)占據(jù)主導地位。未來，半導體的發(fā)展，會推動（1）云端數(shù)據(jù)中心算力、（2）AI 算力、（3）5G 上層應用等市場的快速增長。信息技術代表數(shù)字經(jīng)濟核心層的架構，ABC（人工智能、區(qū)塊鏈、云計算）推動社會數(shù)字化轉型。PC 時代下，計算機和互聯(lián)網(wǎng)開始走近個人消費者，搜索引擎、門戶網(wǎng)站、電子商務等網(wǎng)站興起，人類社會開始真正進入信息時代

16、；而在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，伴隨著智能移動終端的普及，蘋果 App Store、谷歌 Play Store 應用商店的快速 發(fā)展，使得移動支付、打車、訂餐外賣、共享單車等服務的數(shù)字化成為可能。自 2015 年英偉達與亞馬遜等公司提出“云+AI”概念后，下一代通用計算平臺的變革正在發(fā) 生。根據(jù) IDC，2019 年全球公有云市場達到 2,334 億美元（同比增長 26%）；根據(jù) Gartner， 2019 年企業(yè)軟件市場規(guī)模達到 4,770 億美元。通信技術是數(shù)字經(jīng)濟核心層的連接管道，4G 到 5G 改變社會。從 2G 到 5G，信息傳輸阻力不斷減小，手機通信的帶寬 0.1MB/s 提升至最高 10G

17、/s，時延從 500ms 降至 1ms；同時通信流量資費卻不斷下降。更加好用、便宜的通信技術，催生微信、手游、移動電商、短視頻等新應用，改變了我們生活的方方面面的同時，也不斷推動智能終端的升級換代。展望 5G 時代，高頻段、高密度的基站能夠處理大量接入信號，網(wǎng)絡的能源利用更加高效，支持海量智能終端的通信需求，我們預計有望實現(xiàn)萬物互聯(lián)，推動社會變革；而物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)等新型連接技術也有望更進一步發(fā)展。根據(jù) Gartner，2019 年全球用于通信服務的開支規(guī)模達到 13,720 億美元；基礎設施側，全球無線網(wǎng)絡基礎設施市場規(guī)模約為 359 億美元。主設備環(huán)節(jié)中，華為、中興、愛立信和諾基

18、亞形成了四分天下的壟斷競爭格局。智能硬件是數(shù)字經(jīng)濟核心層的“神經(jīng)末梢”，交互方式變革拓展數(shù)字技術應用邊界。交互方式的升級是智能硬件迭代升級的主線?；仡櫄v史，我們看到從鍵盤（按動）、觸摸屏（多點觸摸）、AI 語音助手（語音），到 ARVR（光學）、腦機接口（神經(jīng)電信號），每一輪交互方式的升級均帶來交互帶寬和數(shù)據(jù)量的大幅提升，亦不斷拓寬數(shù)字技術的應用范圍，連接量級正走向萬物互聯(lián)。從科技硬件的演進來看，每 10-15 年出現(xiàn)一輪大的科技硬件創(chuàng)新周期，我們認為下一個 10 年的接入信號創(chuàng)新周期正在開啟，根據(jù)我們預測，2019 年全球智能硬件市場規(guī)模約為 8,355 億美元，以 8%的 CAGR增長至

19、2025 年的 13,126 億美元；其中 AIoT 行業(yè)市場規(guī)模約為 1,578 億美元，以 21%的 CAGR 增長至 2025 年的 4,892 億美元，超過智能手機。而從廣義的 AIoT（AIoT+汽車電子）來看，2023 年市場規(guī)模就將超過智能手機，其中 TWS、智能手表、智能音箱、ARVR、智能汽車等品類成長值得期待。核心層的發(fā)展路徑過去三十年，科技行業(yè)的通用技術平臺經(jīng)歷（1）從主機到個人電腦；（2）從個人電腦到手機；（3）從手機到 AI 云計算的三次重大迭代。這幾次變革中，通信技術從最初的專網(wǎng)，升級為有線互聯(lián)網(wǎng)、4G 和 5G；計算架構從最初的集中式，到 PC 和手機的分布計算，

20、由 AI 云計算時代又回歸到集中式計算。展望未來，基于分布式架構的區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)是否成為云計算之后的通用技術平臺受到廣泛關注。每次技術的變革都包括一批重要的科技企業(yè)的崛起。這包括主機時代的 IBM，PC 互聯(lián)網(wǎng)時代的微軟和 Intel（Wintel 聯(lián)盟），到移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果、ARM、谷歌，和 AI 云計算時代的亞馬遜、微軟和英偉達。圖表 2: “5G+AI+云計算”是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的通用計算平臺通信技術有線網(wǎng)絡4G5G5G物聯(lián)網(wǎng)集中計算主機AI云計算分散計算PC智能手機區(qū)塊鏈市值(美元百萬元)4,000,000+？3,500,0003,000,0002,500,0002,000,000

21、1,500,0001,000,000500,00001990-121991-091992-061993-031993-121994-091995-061996-031996-121997-091998-061999-031999-122000-092001-062002-032002-122003-092004-062005-032005-122006-092007-062008-032008-122009-092010-062011-032011-122012-092013-062014-032014-122015-092016-062017-032017-122018-092019-06I

22、BM 微軟 英特爾 谷歌 英偉達 亞馬遜資料來源：萬得資訊，中金公司研究部主機時代（集中式計算）：上世紀 90 年代以前，伴隨金融體系 IT 化進程，高可靠性、高完整性、強一致性的集中式計算得以快速發(fā)展，以 IBM 為代表的企業(yè)推出的軟硬件一體的大型主機（Mainframe）成為算力的主流，受到金融等大企業(yè)的支持，但高昂的價格限制了其普及。大型機最初是指裝在非常大的帶框的鐵盒子里的大型計算機系統(tǒng)；隨著芯片的集成度越來越高，小型計算機的計算性能逐漸增強，大型機的市場占有率面臨嚴峻挑戰(zhàn)。PC 時代（分布式計算）：上世紀末、本世紀初開始，伴隨半導體成本的大幅下降，以及個人互聯(lián)網(wǎng)（有線網(wǎng)絡為主）的出現(xiàn)

23、，以微軟和 Intel 為代表的個人電腦平臺開始普及。Wintel 聯(lián)盟（Microsoft Windows + IntelCPU）出現(xiàn)，微軟和 Intel 推行的軟硬件分離的商業(yè)模式成為主流，并逐漸取代了 IBM 在主機時代的主導地位。硬件層面，Intel在摩爾定律下不斷提升 CPU 算力，微軟則相應對 Windows 系統(tǒng)快速升級換代。強強聯(lián)合推動 PC 行業(yè)不斷迭代，PC 產(chǎn)品的發(fā)展日新月異。移動互聯(lián)網(wǎng)時代（分布式計算）：2007 年 1 月蘋果發(fā)布第一代 iPhone，開啟智能手機與移動互聯(lián)網(wǎng)時代。算力載體進一步從固定的電腦端向便攜移動的手機端轉移。蘋果推行的軟硬件一體模式與谷歌推行的

24、安卓操作系統(tǒng)+ARM 芯片的軟硬件分離成為兩大主要模式。人工智能+云計算時代（集中式計算）：云計算最早由亞馬遜在 2006 年推出，為企業(yè)提供了一種按需索取、按量計費的計算和存儲服務，幫助企業(yè)應對突發(fā)的需求變化，降低 IT 支出。云計算平臺能夠匯聚大量數(shù)據(jù)，并為人工智能發(fā)展提供基礎，隨著技術的發(fā)展，其優(yōu)勢受到重視，AI+Cloud 也逐漸成為通用計算平臺。下一個時代或是區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)（分布式計算）：在人工智能+云計算時代，我們認為一方面數(shù)據(jù)的價值不斷凸顯，已成為數(shù)字經(jīng)濟時代的“石油”；另一方面，數(shù)據(jù)越來越集中于少數(shù)互聯(lián)網(wǎng)巨頭/云計算廠商手中，“數(shù)據(jù)孤島”問題日益突出，數(shù)據(jù)的跨國界流通也成為科技

25、企業(yè)跨國合作的難題之一。我們認為，大數(shù)據(jù)立法是規(guī)范和促進數(shù)據(jù)使用的先決條件，而由區(qū)塊鏈+物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易平臺的建設，有望促進數(shù)據(jù)流通、提高數(shù)據(jù)使用效率，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)整合后的潛在價值。核心層企業(yè)在全球經(jīng)濟中占比不斷上升核心層包括硬件、軟件、信息和通訊技術等行業(yè)，其中硬件領域以半導體和電子制造行業(yè)最為重要。從數(shù)字經(jīng)濟的角度理解，核心層是數(shù)字經(jīng)濟的重要基礎環(huán)節(jié)。根據(jù)中國信通院數(shù)字，我國 2019 年包括互聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加值規(guī)模達到 7.1 萬億元，占 GDP比重達到 7.2%。數(shù)字經(jīng)濟核心層既是數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分，又是支撐上層平臺經(jīng)濟和行業(yè)應用的重要支柱。過去 10 年，在 4G

26、 移動互聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展的背景下，包括硬件制造、軟件、信息服務在內(nèi)的核心層產(chǎn)業(yè)得到快速發(fā)展，信息技術行業(yè)在實體經(jīng)濟和資本市場的重要性不斷彰顯。以美國為例，包含軟硬件設備以及互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的美國信息技術公司（相當于下圖核心數(shù)字部門和狹義數(shù)字經(jīng)濟）在全部美股的市值占比在過去 10 年上升了 15ppt 至 27%，同期能源行業(yè)的總市值占比明顯下降。中國市場表現(xiàn)出更為明顯的“剪刀差”走勢，在全部 A股+港股+美國中概股市場中的信息技術類企業(yè)的市值占比，從 2010 年的 9%，增長 13.4ppt至 2020 年 7 月的 22.4%；同期能源企業(yè)市值占比下滑 16.9ppt。2010-2019年，美股全部上

27、市公司中，信息技術公司30%市值占比從12%提升至27%；提升15ppt。收入占比從6%提升至10%；提升4ppt。利潤占比從11%提升至18%；提升7ppt。25%20%5% 美股總市值：信息技術占比美股總市值：能源占比0%0%2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020信息技術類企業(yè)在A股+H股+美國中資股當中的市值占比，自2010年的 9.0%，提升至當前的22.4%圖表 3: 美國信息技術和能源企業(yè)市值占比變化圖表 4: 中國信息技術/能源公司市值占比分化25%15%20%10%15%10%5%2010 2011 2012

28、 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020能源類信息技術類資料來源：萬得資訊，中金公司研究部注：口徑包含全部 A 股、港股和美國中資股資料來源：萬得資訊，中金公司研究部圖表 5: 全球主要科技企業(yè)市值排名圖表 6: 全球市值前十大企業(yè)過去 25 年變遷（十億 美元） 排名 代碼FY19 results review公司市值營收凈利潤研發(fā)費用 研發(fā)費用率行業(yè)地區(qū)1MSFT US 微軟公司1580.0125.839.216.913.4%軟件美國34AMZN USGOOGL US亞馬遜谷歌1580.91046.2280.5161.911.634.335.926.

29、012.8%16.1%互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)美國美國 #1 微軟通用電氣中石油-H蘋果沙特阿美5FB USFACEBOOK776.170.718.513.619.2%互聯(lián)網(wǎng)美國 #2通用電氣?？松梨诎？松梨诎？松梨谔O果#3NTT DOCOMO微軟微軟微軟微軟9005930 KS三星電子308.6197.618.417.18.6%半導體韓國 #4思科花旗集團工商銀行伯克希爾ALPHABET10INTC US英特爾212.772.021.013.418.6%半導體美國11NVDA US英偉達320.610.92.82.825.9%半導體美國 #5沃爾瑪沃爾瑪沃爾瑪谷歌亞馬遜14ORCL US甲骨文18

30、3.339.57.06.015.3%軟件美國 #7日本電信輝瑞B(yǎng)HP-PLC中石油-H阿里巴巴15CRM USSalesforce229.017.10.12.816.2%軟件美國 #8諾基亞(美國)美國銀行BHP-LTD強生伯克希爾18AVGO US博通148.422.62.74.720.8%半導體美國19TXN US德州儀器128.814.45.01.510.7%半導體美國20QCOM US高通131.524.34.45.422.2%半導體美國華為121.89.018.815.5%科技硬件中國2AAPL US 蘋果1976.0260.255.316.26.2% 科技硬件美國 排名 2000/

31、1/12005/1/12010/1/12015/1/12020/1/1美國 美國 #6英特爾BP建設銀行ALPHABETFACEBOOK#10諾基亞輝瑞強生匯豐匯豐巴西石油富國銀行沃爾瑪騰訊摩根大通67BABA US700 HK阿里巴巴騰訊控股756.0660.970.654.124.713.46.04.48.4%8.1%互聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)中國中國82330 TT臺積電406.435.811.83.18.5%半導體中國臺灣16SAP USSAP197.830.93.74.815.6%軟件德國 #917ASML USASML155.413.22.92.216.7%半導體荷蘭12CSCO US思科171

32、.951.911.66.612.7%科技硬件13ADBE USAdobe238.711.23.01.917.3%軟件注：市值截至 2020 年 9 月 15 日資料來源：萬得資訊，彭博資訊，中金公司研究部注：紅色代表信息科技類企業(yè)；黃色代表能源類企業(yè)；灰色代表金融類企業(yè)，棕色代表運營商通信行業(yè)資料來源：彭博資訊，中金公司研究部中美差距在哪里？經(jīng)過近一個世紀的全球產(chǎn)業(yè)轉移，目前全球核心層領域的格局基本形成。1）美國在云計算、互聯(lián)網(wǎng)服務、軟件、半導體等處于全球領先地位；2）日韓以電子元器件、半導體為主，其中日本偏向電子元器件，韓國側重半導體；3）中國臺灣以半導體代工及電子元器件為主；4）中國大陸以

33、通信設備、電子元器件、互聯(lián)網(wǎng)服務等為主；5）隨近年來產(chǎn)業(yè)轉移，越南、印度承接部分組裝與零組件業(yè)務?？傮w來看，經(jīng)過 30 年發(fā)展，在 5G（通信技術）、AI 應用、硬件制造等科技領域中國具備全球領先優(yōu)勢；但半導體、軟件等領域中國仍存在較大差距。以下分行業(yè)具體闡述。過去十年，中國在零部件、通信設備、互聯(lián)網(wǎng)服務能力提升明顯。通過對全球四千余家科技行業(yè)上市公司的整理分析，我們看到十年間，中國（含香港）在科技行業(yè)各個領域的收入占比都有所提升，其中通信設備、電子元器件、互聯(lián)網(wǎng)服務的提升顯著，在云計算、半導體、軟件上也有所提升。目前美國在云計算、互聯(lián)網(wǎng)服務、軟件、半導體等環(huán)節(jié)上，仍然在全球占據(jù)領先地位，其中

34、美國公司在半導體環(huán)節(jié)占據(jù) 40%以上的收入份額。圖表 7: 全球科技行業(yè)收入分布變化2010 年圖表 8: 全球科技行業(yè)收入分布變化2019 年 20102019100%0%34%4%21%11%18%25%6% 7%92%6%70%3%36%11%48%23%11%89%10%41%11%19%6%16%31%23%8%76%22%62%12%35%41%19%23%7%互聯(lián)網(wǎng)服電子元器件半導體云計算互聯(lián)網(wǎng)服電子元器件半導體云計算0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%通信設備軟件務通信設備軟件務美國

35、 中國（含香港） 韓國 日本 新加坡 印度 中國臺灣 其他美國 中國（含香港） 韓國 日本 新加坡 印度 中國臺灣 其他資料來源：萬得資訊，彭博資訊，中金公司研究部資料來源：萬得資訊，彭博資訊，中金公司研究部中國半導體的差距在哪里？半導體：從芯片產(chǎn)品來看，得益于科創(chuàng)板的設立及華為進口替代需求的帶動，過去幾年國內(nèi)芯片設計公司發(fā)展迅速，目前國產(chǎn)芯片設計公司已對主要中低階產(chǎn)品實現(xiàn)了國產(chǎn)替代。但是在一些專利/技術壁壘高、資本投入大、行業(yè)高度壟斷的如處理器（CPU/GPU）、存儲器等領域份額仍然十分有限，高度依賴從美、韓、日等地進口。從產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)來看，國內(nèi)目前中芯國際與臺積電仍有 3 代/約 6 年技術

36、差距，而上游的半導體設備、設計軟件等環(huán)節(jié)美國企業(yè)目前處于壟斷地位，國產(chǎn)廠商自給能力薄弱，成為美國制裁華為等中國企業(yè)的主要抓手。中國云計算落后美國 3-5 年云計算：規(guī)模上，中國廠商（阿里云、騰訊云）公有云全球市場份額占比 9%左右，而美國則獨占 85%左右；結構上，中國云市場 IaaS 占比較高，美國主導的全球云市場則以 SaaS為主。此外，我們認為不足之處還在于中國云計算企業(yè)出海進度較慢，業(yè)務主要集中在國內(nèi)。AI：應用領先，但基礎算法有待提高AI 應用領先，基礎算法有待提高。在移動互聯(lián)網(wǎng)，和安防產(chǎn)業(yè)的推動下，人工智能在中國落地速度領先美國，但在基礎算法方面落后明顯。今日頭條/TikTok 在

37、美國的成功，也部分反映其 AI 推薦算法的優(yōu)勢。Tiktok 已經(jīng)成為中國企業(yè)“出海頭牌”，擁有 8 億海外月活用戶。但是，各國在數(shù)據(jù)立法和數(shù)據(jù)倫理（歐洲 GDPR，中國網(wǎng)絡安全法等）方面存在較大差異，是阻礙中國技術形成向外輸出的能力的原因之一。全球各地對數(shù)據(jù)監(jiān)管的加強，保護用戶隱私、重建數(shù)據(jù)流通中的信任關系成為監(jiān)管趨勢。通信：從追趕者到領頭羊，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈領先通信技術（5G）：中國在通信標準上經(jīng)歷了從全面落后到突破和反超，在 5G 發(fā)展中扮演愈加重要的角色。通信基礎設施建設角度，中國從落后快速趕超，在 4G 時代實現(xiàn)領先，人均移動基站數(shù)約達到美國的 5 倍。5G 時期，華為、中興等企業(yè)和三大

38、運營商強勢參與標準制定，在專利數(shù)上開始取得領先，中國公司在 5G 專利申請數(shù)上領先，占比達到 33%。但目前，5G 應用（車輛網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等）落地速度較慢，整體生態(tài)鏈還需要進一步扶持。此外，我們認為美國 SpaceX 推進的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)可能成為顛覆 5G 優(yōu)勢的革命性技術。電子制造業(yè)：中國占約 30%。短期很難替代電子制造業(yè)：中國是全球最大電子制造業(yè)大國，貢獻全球電子總出口額/進口額的 36%/29%。雖然組裝等部分低附加價值環(huán)節(jié)出現(xiàn)向印度、越南遷移現(xiàn)象，但其中不少是中國企業(yè)應客戶要求的遷移，核心技術還在中國企業(yè)手里。未來應該大力發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新材料、精密加工等核心技術，提高中國電子制造業(yè)的競爭

39、力。硬科技創(chuàng)新不足是中國最大的短板回顧數(shù)字經(jīng)濟核心技術的發(fā)展歷史，我們看到從個人電腦（微軟）、智能手機（蘋果）到電動汽車（特斯拉）、AR/VR（Facebook）、商業(yè)火箭（SpaceX）等，數(shù)次變革幾乎都是由美國企業(yè)所主導，我們認為其背后原因包括美國企業(yè)全球化的商業(yè)模式來支持其高研發(fā)投入，以及對知識產(chǎn)權良好的保護機制。展望未來，我們認為 5G、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈、半導體等信息科學技術，與機器人、醫(yī)療、航天技術融合發(fā)展，催生 AR、無人駕駛、商業(yè)航天等新產(chǎn)品和新業(yè)態(tài)是科技行業(yè)未來十年的發(fā)展主線。實現(xiàn)這些變革的核心技術包括：火箭可回收、認知智能、量子計算、腦機接口、Micro OLED、光

40、波導等。圖表 9: “硬科技”是支持美國企業(yè)主導歷次創(chuàng)新的原因之一資料來源：萬得資訊，各公司官網(wǎng)，Digitimes，中金公司研究部我們認為中國廠商在通信技術、機械技術、算法、電商渠道、精密制造等方面能力全面，未來要在更多核心層領域提升話語權，還需進一步加強研發(fā)投入。全球頭部的科技企業(yè)研發(fā)投入規(guī)模和占收比普遍較高，研發(fā)是支撐公司形成長期競爭力的核心要素之一。但我們觀察到 2019 年全球科技企業(yè)中，F(xiàn)AAMG（Facebook、Amazon、Apple、Microsoft 和 Google）和 Intel 的研發(fā)投入均超過 100 億美元，中國僅華為一家科技企業(yè)的研發(fā)投入達到這一規(guī)模。中國的科

41、技企業(yè)在研發(fā)投入占比及規(guī)模上仍有提升空間。圖表 10: 全球科技企業(yè)研發(fā)投入及占比 34% 22% 22% 19% 19% 19% 17% 16% 15% 16% 14% 14%13%13%11%9%9% 8% 8% 6%5% 6% 4% 4% 4% 3%11%13%15%21%40,000 (百萬美元)40%35,00035%30,00030%25,00025%20,00020%15,00015%10,0005,00010%5%亞馬遜谷歌華為微軟公司蘋果公司FACEBOOK英特爾思科阿里巴巴甲骨文IBM高通戴爾科技諾基亞優(yōu)步思愛普博通騰訊控股百度中興通訊聯(lián)想網(wǎng)易小米中芯國際愛奇藝舜宇光學科技

42、比亞迪電子瑞聲科技中國通號ASM PACIFIC00%2019研發(fā)投入 研發(fā)占收入比重資料來源：彭博資訊，中金公司研究部5G+AI 如何改變社會?4G 改變生活：2018 年底我國月戶均移動流量約為美國的 1.2 倍，2020 年 5 月我國月戶均移動流量已突破 10GB，人均安裝 56 款 App。微信/QQ 代替了早前的語音或短信，成為我國網(wǎng)上社交的最常用方式，微信的月活人數(shù)在 10 億規(guī)模上下，戶均每日使用時長超過1 小時。游戲市場上，手游市場規(guī)模在 2016 年第一次超過 PC 端游戲，目前是端游的 2.1倍。隨著運營商提速降費甚至推出數(shù)據(jù)無限量套餐，短視頻使用量明顯提升，占據(jù)人們越來

43、越多的屏幕點亮時間。移動支付市場規(guī)模不斷提升，主要城市基本可以實現(xiàn)無貨幣外出。數(shù)字經(jīng)濟進入人們生活的方方面面，這一切都離不開 4G 通信技術帶來的移動網(wǎng)絡和智能終端的普及。圖表 11: 4G 時代數(shù)字經(jīng)濟進入人們生活的方方面面4G和智能手機的普及，深刻改變了人們的社交、購物、視頻、游戲等方式互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)市值顯著上升5,000(USD bn)4,000 主要互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)總市值3,0002,0001,000-2017-2019AI加入；改變展示2019-2020數(shù)字化轉型；2B應用興起疫情下辦公應用增長4,0003,5003,0002,5002,0001,5001,000500APP使用時長（億分

44、鐘）2014-2015改變社交微信、QQ等移動社交APP2015-2017改變游戲與購物 王者榮耀等手機游戲淘寶等電商APP自我的方式抖音等短視頻崛起今日頭條系搶奪市場2014-112015-022015-052015-082015-112016-022016-052016-082016-112017-022017-052017-082017-112018-022018-052018-082018-112019-022019-052019-082019-112020-020移動社交移動視頻系統(tǒng)工具手機游戲新聞資訊移動購物移動音樂辦公商務其他資料來源：QuestMobile，萬得資訊，中金公司研

45、究部5G+AI 如何賦能無人駕駛我們認為，5G+AI 共同賦能下，智能駕駛將從當前的 ADAS（L0-L2）逐步向無人駕駛升級迭代。今年疫情期間，我們看到美團的無人配送，深圳、廣州等地的無人公交，以及醫(yī)院、酒店的消毒機器人等投入應用，反映高級別自動駕駛在特定、低速的商用場景已逐步開始落地。未來，我們認為汽車將從當前的交通工具向可移動智能空間發(fā)展，且依托 5G 與 V2X，人車交互、車間互聯(lián)的、車路協(xié)同的無人駕駛愿景值得期待。AI 在無人駕駛中的作用主要包括：感知層：替代人眼識別道路信息：自動駕駛的工作過程分為感知層、決策層與執(zhí)行層，其中感知層過傳感器探測周圍環(huán)境。依托 AI 算法，可對于車載攝

46、像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、MEMS 傳感器等采集的信息進行深度分析、并判定車輛環(huán)境及行車狀況，為后續(xù)決策奠定基礎。決策層：替代人腦做出決策：伴隨智能駕駛級別的提高，駕駛員將更多控制權釋放給車機與系統(tǒng)，逐步實現(xiàn)脫手脫眼脫腦駕駛。AI 算法依托感知層分析得到的車輛環(huán)境及行車狀況，進行制動、轉向、變道、速度等控制，并通過車機與乘客進行聯(lián)動交互提醒。我們認為數(shù)據(jù)資源豐富、AI 算法完善、車載半導體算力持續(xù)提升等，有望不斷推動 L4、L5 級別自動駕駛（系統(tǒng)執(zhí)行完整的動態(tài)駕駛任務）落地進程。5G 在無人駕駛中的作用主要包括：5G 助力座艙智能化及整車智能升級。我們認為伴隨車機從傳統(tǒng)娛樂功能

47、向大屏、多屏交互的智能座艙升級，車機娛樂、信息、交互功能對通信速率、帶寬、延遲等提出新的要求。此外，我們認為 5G 將助力遠程高速 OTA 系統(tǒng)升級進一步普及。5G 助力通用無人駕駛實現(xiàn)。通用無人駕駛需要單車智能與車與車協(xié)同、車與路協(xié)同共同配合。借助 5G 及 V2X 通信技術，可以實現(xiàn)非視距信息、非實時信息獲取與相關決策，以解決無人駕駛場景下的諸多長尾問題。5G+AI 如何改變制造業(yè)在疫情期間，我們已經(jīng)看到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮供需對接、資源配置的支撐作用，進行產(chǎn)能波動與供應鏈風險預測，開展復工復產(chǎn)情況監(jiān)測，支撐政府精準施策等作用。我們認為，未來以生產(chǎn)管理、機械加工、包裝儲運全程自動化無人化的“黑燈

48、工廠”為代表，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)各類應用有望實現(xiàn)云端、產(chǎn)業(yè)、跨界的三方協(xié)同，推動智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡化協(xié)同、供應鏈金融等新模式新業(yè)態(tài)不斷成熟。AI 在制造業(yè)中的作用主要包括：語音 AI 技術：使機器與人的語音交互溝通成為現(xiàn)實，隨著工業(yè)場景下語音問答性能不斷提升，可應用于物流業(yè)中的語音揀選。AOI（自動光學檢測）：可實現(xiàn)高效準確的工序間自動化、檢測等，隨著加工元器件越來越小，肉眼難以觀察，視覺 AI 將在這樣的場景得到更大規(guī)模應用。機器學習：可利用規(guī)則來預測未知數(shù)據(jù)，未來數(shù)字雙胞胎、預測性維護、車貨匹配有望在工業(yè)領域大規(guī)模應用。5G 在制造業(yè)中的作用主要包括：邊緣計算：加速 IT+OT 融合，未來有望在智能

49、制造、智慧城市等領域應用，例如工廠利用邊緣計算智能網(wǎng)關進行本地數(shù)據(jù)采集，或檢測空氣質(zhì)量、噪音水平等環(huán)境數(shù)據(jù)并反饋故障。網(wǎng)絡切片：將網(wǎng)絡切分為具備差異化性能特征的邏輯專網(wǎng)以滿足特定服務要求，未來有望實現(xiàn)線上定制、購買并運用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域。通過協(xié)作機器人和 AR 提高工作效率，協(xié)作機器人可以不斷交換分析數(shù)據(jù)以同步和協(xié)作自動化流程，協(xié)作機器人可以將物料精準配送到各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，實現(xiàn)整個過程的無人控制；AR 使得員工能夠更快、更準確地完成工作。通過基于狀態(tài)的監(jiān)控、機器學習、數(shù)字孿生等手段優(yōu)化成本，這些手段能夠準確預測未來的變化，從而優(yōu)化維護計劃并自動訂購零件，減少停機時間和維護成本。5G+AI 如何賦

50、能醫(yī)療我們認為，AI+5G 有望貫穿“診前-診中-診后”全流程，催生醫(yī)療產(chǎn)業(yè)整體格局重構。未來，基于科技發(fā)展的數(shù)據(jù) AI 有望使得精準研發(fā)、精準營銷、臨床疾病研究、醫(yī)?？刭M等諸多領域得到突破；與 5G 結合，基于傳感器發(fā)展的物物相聯(lián)場景有望形成“載體-技術-服務”的全面跨界融合生態(tài)，無界健康管理成為可能。我們認為，未來醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在精準研發(fā)、精準營銷、個性化健康管理、臨床疾病研究、醫(yī)?？刭M等領域，均體現(xiàn)重要價值，為進一步挖掘數(shù)據(jù)服務的盈利點提供可能性。AI 在醫(yī)療中的作用主要包括：語音病例：語音識別系統(tǒng)可在預處理環(huán)節(jié)、提取聲學特征環(huán)節(jié)等實現(xiàn)聲波信號到文本的轉換，減少醫(yī)生的工作負擔。醫(yī)療咨

51、詢：我們認為，AI 有望助力使用自然語言文本或語音的方式進行溝通的智能導診發(fā)展，幫助解決根據(jù)癥狀診斷疾病、根據(jù)疾病導診科室等問題。影像診斷：我們認為，通過利用數(shù)字化及 AI 賦能，醫(yī)療影像設備有望更加智能化，疾病篩查的效率或?qū)⒌玫竭M一步提升，同時未來亦有望輔助醫(yī)生進行腫瘤精準診斷等，為后續(xù)的診斷及管理決策提供更多有效信息。藥物研發(fā)：AI 賦能藥物研發(fā)效率，我們認為，通過利用自然語言處理、深度學習、機器學習和圖像識別等人工智能技術，或有望更快地發(fā)現(xiàn)藥物與疾病等之間的顯性關系，挖掘出一般生物化學分析技術下難以發(fā)現(xiàn)的隱性關系，并進一步通過更強大的認知計算能力快速篩選出具較高活性的化合物。我們預計 A

52、I 賦能藥物研發(fā)有助于降低藥物研發(fā)成本，有望進一步向臨床各階段進行延伸。5G 在醫(yī)療中的主要作用包括：5G+遠程會診：通過 5G 連接到 AI 醫(yī)療輔助系統(tǒng)，實時健康管理，跟蹤病人、病歷，推薦治療方案和藥物，并建立后續(xù)預約；智能醫(yī)療綜合診斷，并將情境信息考慮在內(nèi)，錄入遺傳信息、患者生活方式和患者的身體狀態(tài)；通過 AI 模型對患者進行主動監(jiān)測，在必要時改變治療計劃。5G+遠程手術：5G 低時延、高速率可以滿足遠程手術對于高清圖像流的需求，使得遠程手術成為可能。手術專家可以坐鎮(zhèn)千里之外，一面觀察 5G 網(wǎng)絡實時傳輸回的高清畫面，一面通過遠程技術操控手術器械，準確完成手術。遠程手術可以以相對較低的成

53、本平衡各地區(qū)的醫(yī)療資源水平。5G+AI 如何助力企業(yè)數(shù)字化轉型我們認為，AI+5G 有望加速企業(yè)完成移動化、遠程化、自動化、智能化轉型。企業(yè)數(shù)字化轉型是數(shù)字經(jīng)濟時代的必要環(huán)節(jié)之一。AI 是企業(yè)生產(chǎn)、銷售、運營環(huán)節(jié)數(shù)字化轉型的關鍵技術。我們認為，AI 能夠賦能 RPA 技術，為自動化辦公輔以智能處理；5G 則助力視頻會議、在線協(xié)同發(fā)展，加速企業(yè)辦公場景數(shù)字化轉型。AI 在企業(yè)數(shù)字化轉型中的作用主要包括：AI+RPA：助力業(yè)務流程自動化到智能化。自然語言處理、計算機視覺技術增強 RPA對非標準化信息的感知能力，輔以 BPM 系統(tǒng)，RPA 即可完成復雜情境下的操作，實現(xiàn)基于情境的流程智能安排。例如，

54、AI+RPA 有望應用于財務機器人，自動完成分析合同條款與財務數(shù)據(jù)比對的審計工作，提升會計審核的效率。而客服機器人則在此之上，進一步結合業(yè)務流程管理系統(tǒng)，有望通過 NLP 算法分析出客戶會話需求之后，基于學習算法，給出正確的回復。AI+零售：通過使用 AI 技術，傳統(tǒng)零售行業(yè)可以便捷地獲取客流量、店鋪內(nèi)區(qū)域熱度、貨架陳列信息等更多維度的門店數(shù)據(jù)，并應用人工智能模型獲得數(shù)據(jù)洞察，進而優(yōu)化企業(yè)營銷和運營決策，實現(xiàn)收入增加與效率提升。例如，計算機視覺技術可以用于門店客流檢測、貨架監(jiān)測、顧客活動熱圖分析；企業(yè)可以用機器學習來制定門店選址、貨架擺放方案、價格決策、供應鏈安排等；此外，各類服務機器人可以用

55、于門店，以減少人力投入，實現(xiàn)成本節(jié)約。AI+風控：銀行、保險等傳統(tǒng)金融機構已開始嘗試采用 AI 技術進行金融風險控制，例如反欺詐等。我們認為未來隨著金融機構數(shù)字化程度逐漸增加，專注風控的 Fintech公司將會與傳統(tǒng)金融機構合作更加緊密。AI+安防：安防智能化擴大市場空間，向云+邊緣方案演進。隨著安防智能化升級， AI 技術能夠?qū)σ曨l數(shù)據(jù)進行實時的結構化處理與分析，呈現(xiàn)在人們面前的不是實時的大量視頻數(shù)據(jù)，而是經(jīng)過 AI 分析后的結果。我們認為，未來 AI 將助力安防解決方案在零售、金融等大企業(yè)中得到更多應用，例如基于視頻分析的電子防盜，遠程監(jiān)控和遠程控制服務。5G 在企業(yè)數(shù)字化轉型中的作用主要

56、包括：5G+港口數(shù)字化轉型：港口碼頭是較為傳統(tǒng)的企業(yè)，工人工作效率低且提升困難，數(shù)字化轉型需求強烈。5G 大帶寬、高可靠低時延、大連接的特性在港口各類業(yè)務中優(yōu)勢突出。5G 一方面可以助力港口實現(xiàn)視頻監(jiān)控的高效率通信；另一方面可以實現(xiàn)對岸吊、輪胎吊、軌道吊的遠程控制及集卡與 AGV 的遠程調(diào)度。5G+電網(wǎng)數(shù)字化轉型：傳統(tǒng)的通信電力網(wǎng)有著“強壯”的骨干網(wǎng)，卻沒有“靈活”的配電網(wǎng)，5G 能夠豐富配電網(wǎng)側業(yè)務的接入方式，助力電網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)字化轉型。5G+AI 如何加速移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展我們認為 AI 與 5G 相結合，將進一步提升移動互聯(lián)網(wǎng)為人們生活帶來的便利性。一方面， 5G 使能高質(zhì)量視頻的傳輸，讓視頻成

57、為更受歡迎的娛樂方式；云游戲與 AR/VR 的結合也有望成為新時代的殺手級應用。另一方面，AI 廣泛賦能電商、出行等各類移動 APP，起到供給側降本增效、用戶端性能強化的作用。5G+AI+互聯(lián)網(wǎng)傳媒：以智能手機為載體的移動互聯(lián)網(wǎng)和傳媒行業(yè)是 AI 落地最成熟的賽道之一。移動互聯(lián)網(wǎng)及智能手機等消費電子廠商擁有大量場景與客戶數(shù)據(jù)以及 AI算法開發(fā)能力。比較好的案例有：今日頭條利用 NLP 技術進行用戶畫像，從而推送用戶感興趣的內(nèi)容，實現(xiàn)“內(nèi)容找人”而非“人找內(nèi)容”。我們認為，未來 5G 依托其低延遲、高帶寬和海量存儲能力，結合 AI 與云計算，使得大量運算過程可在云端實現(xiàn)，減少對手機硬件的限制，有

58、望為移動設備提供智能，帶來 APP 形態(tài)變革。5G+AI+AR/VR 和機器人：AI 和 5G 賦能，助力服務機器人、云游戲等發(fā)展。我們認為 AI 和 5G 與機器人技術結合，正在不斷催生新的消費電子品類。AI 解決機器理解世界以及人機交互的問題。5G 拓展機器人的活動邊界，并為機器人提供更大的算力和存儲空間（云協(xié)作機器人）。我們認為云游戲與 AR/VR 等新一代智能硬件結合，可能成為 5G 時代的第一個殺手級應用。5G 解決了困擾云游戲及 AR/VR 很多年的網(wǎng)絡帶寬和延遲問題，3D 視覺、語音交互等 AI 功能也為游戲帶來更好的體驗。半導體：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基石半導體如何推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展？半

59、導體沿著摩爾定律發(fā)展，成為推動全球算力增長與數(shù)字經(jīng)濟的重要動力。1965 年，Intel聯(lián)合創(chuàng)始人 Gordon Moore 預測，集成電路上可容納的元器件數(shù)目每隔 12 個月便會增加一倍，后來摩爾定律被修正為在價格幾乎不變的前提下，集成電路上可容納的元器件數(shù)目每隔約 18 個月便會增加一倍，即單位成本（如 1000 美元）能夠買到的算力，每隔約18 個月可以翻一倍。根據(jù) PCPartPicker 數(shù)據(jù)，2017 年英特爾的G3930 處理器已將 1 GFLOPS（每秒 10 億次的浮點運算數(shù)）的算力成本降至 3 美分，而 2007 年 1 GFLOPS 的算力成本則高達 59 美元，1997

60、 年 1 GFLOPS 的算力成本則達到 48,000 美元。我們看到，在摩爾定律的指引下，單位算力的成本在過去幾十年呈指數(shù)級下降，帶動個人電腦、智能手機、 AIoT 等終端應用的成本下降與性能升級，更成為推動信息技術發(fā)展及全球勞動生產(chǎn)率提升的關鍵要素之一。圖表 12: 每 1,000 美元可以買到的算力呈現(xiàn)指數(shù)級增長每US$1000可以買到的每秒算力算力呈指數(shù)級提升1026NIVIDA TeslaGPU&PCiPhone 11 ProiPhone1020Dell Dimension8400iMac Pro1015IBM 1130IBM Blue GeneUNIVAC I1010巨人計算機Da