在技術層面，5G、大數據、云計算、人工智能和物聯網之間存在著密不可分的關系，它們相互協同發展，共同奠定了數字中國科技與經濟發展的基礎。 從技術之間的邏輯關系來看，得益于萬千互聯的終端和傳感器，物聯網可以生成海量數據，數據通過 5G 高速網絡傳輸至數據庫進行儲存，并通過云計算對數據進行分析和處理，再結合算法進行不斷訓練進步，形成人工智能，人工智能賦能各類軟件和硬件，提升物聯設備的智能化。
5G、大數據、云計算、人工智能和物聯網之間存在著密不可分的關系
01 物聯網：觸達海量數據
(資料圖)
物聯網是在互聯網和通信網絡的基礎上，將日常用品、設施、設備、車輛和其他物品相互連通的網絡。物聯網改變了互聯網中信息全部由人獲取和創建，以及物品全部需要人類指令和操作的情況。2025 年物聯網市場規模將超 2.7 萬億，近五年復合增長率 10%左右，2025 年物聯網設備連接量將超過 150 億個，2021-2025 年復合增長率 15%左右。目前我國物聯網行業仍處于成長期的早中期階段，作為新一代信息技術的重點方向，物聯網市場空間廣闊。根據 GSMA 移動經濟發展報告預測，到 2025 年，中國物聯網行業規模將超過 2.7 萬億元，2021-2025 年復合增長率 10%左右。同時，根據艾瑞咨詢預測，到 2025 年中國物聯網設備連接量將突破 150 億個，2021-2025 年復合增長率 15.5%，這將為數據的獲取提供一個巨大的窗口。物聯網投資機會集中在終端制造商以及生態系統和技術平臺提供商。相關企業包括美的集團、鵬博士、海爾智家、華為、小米、海康威視等企業。
物聯網核心技術架構
2025 年中國物聯網設備連接量將突破 150 億個，
2021-2025 年復合增長率 15.5%
2025 年中國物聯網市場規模將超 2.7 萬億元，
2021-2025 年復合增長率約 10%
物聯網系統&平臺相關公司梳理
02 5G：數據傳輸的紐帶
5G 是第五代移動通信技術的簡稱,是即 4G 之后的最新一代蜂窩移動通信技術， 具有高帶寬、低時延、大連接、低能耗的顯著特征 ，5G 帶來更快的速率和更低的延時將保證數據傳輸的高效和實時性，帶來萬物互聯，催生各場景智能化應用的實現。 5G 發展進入規模化時期，2030 年市場規模將達 6.6 萬億元。 根據中國信通院預測，隨著終端和內容的發展和創新，5G 個人應用將從量變到質變，2025 年 5G 個人用戶普及率將達到 56%，交互式 5G 新應用和沉浸式 5G 新應用開始大規模出現。同時，5G 行業進入規模化關鍵期，呈現梯次、階段推進態勢，到 2025 年 5G 應用覆蓋國民經濟大類將超過 90%。根據中國信通院數據，2021年我國 4G 基站數達到 590 萬個，同比增長 2.6%，5G 基站數達到 142.5 萬個，同比增長 98.5%。根據前瞻產業研究院預計，到 2030 年，我國 5G 市場規模將達到 6.6 萬億元，相較于 2020 年增長十倍。 技術層面 5G 投資機會集中在 5G 運營商和技術服務商， 相關企業包括中國移動、中國電信、中國聯通、華為、中興通信等。
5G 具有高寬帶、低延時、大連接和低能耗的特性
5G 市場規模不斷擴大，
2030 年市場規模將達 6.6 萬億元
5G 運營商&服務商相關公司梳理
03 大數據和云計算：數據的存儲和處理
大數據是一種生產要素，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。 大數據具備數據體量巨大、數據類型繁多、價值密度低和處理速度快的特點。 而云計算（cloud computing）是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。 云計算技術具備效能價值、工具價值、普惠價值和創新價值，是數字經濟中必不可少的新型通用生產工具。
我國數據產量和產能居于世界前列，預計 2024 年我國大數據市場規模將達到 1577 億元，未來三年復合年增長率 22.6%。目前我國大數據軟件和大數據服務的需求較大數據硬件相對較弱，預計未來大數據軟件和大數據服務占比將有所提升。 根據賽迪 CCID 統計，我國大數據市場規模由 2019 年的 620 億元增長至2021 年的 863 億元，復合年增長率達到 18.0%，增速高于全球增速。預計 2024年我國大數據市場規模將達到 1577 億元，2022-2024 年復合年增長率 22.6%，有望保持快速增長趨勢。根據賽迪 CCID 統計，2021 年我國大數據市場結構中，大數據硬件、大數據軟件和大數據服務的市場占比分別為 40.5%、25.7%和 33.8%，市場規模分別為 350 億元、222 億元和 292 億元。展望未來，賽迪 CCID 預計2024年我國大數據硬件、大數據軟件和大數據服務的占比將分別為 36.7%、29.0%和 34.3%，大數據軟件和大數據服務占比將有所提升。
據中國信通院數據預測，伴隨著經濟回暖，全球云計算市場增長率將出現反彈，到 2025 年市場規模將超過 6000 億美元，2022-2027 年復合增長率將達到23.56%； 我國云計算市場將繼續保持快速發展態勢，預計 2025 年市場規模將突破1 萬億元，2022-2027 年復合增長率將超 36%。 據前瞻產業研究院初步核算，2022-2027 年中國云計算市場規模將從 4033 億元增長到 18764 億元。
大數據和云計算投資機會集中在互聯網數據中心（IDC）服務商和云計算技術服務商。 IDC 服務商相關企業包括光環新網、寶信軟件、數據港等；云計算技術服務商相關企業包括阿里巴巴、騰訊控股、金山云等。
我國云計算市場將繼續保持快速發展態勢，預計 2025 年市場規模將突破 1 萬億元，2022- 2027 年復合增長率將超 36%
（左）預計 2024 年我國大數據市場規模將達到 1577 億元，2022-2024 年復合年增長率 22.6%
（右）預計 2024 年我國大數據軟件和大數據服務占比將有所提升
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04 AI：不斷進步的生產力驅動
人工智能（AI）是指利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統。
人工智能的技術演進可以分為三個階段：計算智能、感知智能、認知智能，當前 AI 技術正處于感知智能不斷完善的階段。計算智能即快速計算和記憶存儲的能力，計算機技術的高速發展使得現階段計算智能應用以及實現并逐漸成熟；感知智能即機器通過 AI 技術實現視覺、聽覺、觸覺等對外界刺激做出反應的能力，當前人類社會的 AI 技術正處于感知智能不斷探索和完善的階段；認知智能即機器主動進行環境感知、信息采集并處理和作出決策的能力，現階段 AI 輔助機器替代簡單的傳統體力勞動以及輔助人們做出理論上的最優決策，離實現智能還有較遠的距離。
人工智能技術演進三大階段，
當前 AI 技術仍處于感知智能不斷完善的階段
人工智能核心三要素分別為：數據、算力和算法，如果 AI 比作一艘火箭，數據是“燃料”、算力是“底座”、算法則是“發動機”。 AI 模型的實現分為訓練和推理兩個環節，其中數據和算力是其訓練的基礎，算法是模型實現的路徑，這三大要素的共同進步推動了近些年人工智能的迅速發展。
如果將人工智能比作一艘火箭， 數據便是人工智能的“燃料”， 訓練的數據越完整，質量越高，所推斷出的結論就越可靠，根據中國信通院的預測，全球數據量將成指數級增長，到 2035 年全球數據量將有望達到 2142ZB，是 2020 年數據量的將近 50 倍。 而算力是人工智能的“底座” ，數據的爆發和算法的精進將帶來對算力需求的快速提升，根據 IDC 和浪潮信息的預測，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2022 年智能算力規模已經達到 268 百億億次/秒(EFLOPS)，預計到 2026年中國智能算力規模的年復合增長率將達 52.3%。AI 芯片是算力的核心，芯片類型包括：GPU、NPU、ASIC、FPGA 等，其中 GPU 占據最主要地位，《2022-2023 中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，2021 年 GPU 占據中國 AI 芯片約 89%的份額。 算法則是人工智能的“發動機”， 深度學習是 AI 算法的主流，2006 年深度學習之父 Hinton 提出了深度學習，2011 年 RELU 激活函數提出后，深度學習算法和應用發展突飛猛進，在過去十余年，深度學習從多樣性發展格局到逐漸融合統一，自 2017 年 Google 提出 Transformer 架構后，由于其在大數據并行計算和訓練精度方面具備優勢，各模態和任務底層算法被統一為 Transformer 架構。OpenAI 發布的 ChatGPT 也以此為架構。
人工智能核心三要 – 數據、算力和算法緊密協作
中國智能算力規模及預測
AI 芯片以 GPU 為主，占總市場規模約九成
2022 年人工智能市場規模將近 2000 億元，未來五年有望高速增長。 根據艾瑞咨詢測算，2022 年中國人工智能產業規模達 1958 億元，年增長率 7.8%，整體平穩向好。其中涵蓋 AI 應用軟件、硬件及服務，預計 2027 年人工智能產業整體規模可達 6122 億元，2022-2027 年的年復合增率將達到 25.6%。目前我國大型企業基本規劃持續投入實施人工智能項目，隨著未來中小企業的積極嘗試和大型企業的穩健部署，AI 有望成為數字經濟時代的核心生產力，AI 芯片、智能制造、智能機器人、智能汽車、智能決策應用等細分領域將實現強勁增長。
2022-2027 年中國人工智能產業規模年復合增長率為 25.6%
國內外大廠近幾年相繼布局 AI 模型以及 AIGC 領域，AI 核心賽道競爭進入白熱化階段，中美 AI 基本面仍存在一定差距。 算法模型是人工智能技術的核心，近兩年國內外 AI 市場不斷涌現新的模型和算法，國外以 Open AI、Google、Meta 等公司為代表，國內大廠以百度為首，圍繞文本、圖片、語音和視頻等要素不斷進行模型迭代和升級。國內大廠積極投入部署 AI 模型的開發和應用，百度、阿里、華為等科技公司均擁有自己的大模型，同時在大模型的基礎上根據業務需求定制化各類行業模型。AI 技術的快速發展，催生了 AIGC 作為 Web 3.0 時代生產工具的商業化價值。國內外 AI 生成文字、圖像、視頻、音頻等相關應用已逐漸落地，AI 生成內容將有望成為新一輪驅動社會發展的生產力。從基本面看，中美 AI 行業在科研現狀、產業發展、人才支撐、硬件基礎四個方面仍存在一定差距，市場應用和數據規模方面，中國具備國內市場優勢，這是實現國產替代的主要根基。梳理上述分析，人工智能國產替代機會主要集中在兼具中文數據資源、算力和模型優勢以及流量話語權的企業中，AI 模型方面相關企業包括百度、阿里巴巴、騰訊控股、科大訊飛等。AI 垂直領域方面相關企業包括云從科技、商湯科技、格靈深瞳等。
國內大廠 AI 模型布局
百度文心大模型全景圖
中美人工智能領域五大指標對比
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▲來源：德邦證券
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