数据智能时代看好蓝光存储产业发展前景.docx
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1、一.算力、存储资源集中化,有望成为未来长期趋势51.1 信息终端发展演进过程中,算力资源集中化趋势确立 51.2 智能终端向各场景渗透,将产生海量数据 71.3 存储资源集中化有望成为未来发展趋势 11数据资产要素市场化推进,制度建设成为催化剂121.1 数据已经成为新的资产要素121.2 相关制度建设不断完善,有望推动数据要素市场化进程14三 .蓝光存储成为数据长期保存的高性价比方案 18四 .国内蓝光存储企业前景广阔21风险提不23图表目录图1:信息终端发展阶段,分散孤立(机械时代)一功能集成、互联(互联网时代)一智能、广泛渗透、广泛联结(物联网)5图2 :通用算力/存储资源集中化,是各领
2、域智能终端形成有效联接的基础 6图3 :数据中心全球市场规模持续增长6图4 : Intel在数据中心市场和PC市场收入规模6图5 :全球智能手机(百万个)、PC(百万台)和服务器出货量(万台)7图6 :全球智能手机月度流量(PB/月)持续增长8图7:全球智能手机出货量 8图8 :韩国用户数据使用量对比,5G是4G的2.6倍,是3G的3.2倍 8图9 :我国5G用户数量预测(单位:万)8图 10 : Apollo Robotaxi 内部显示屏9图11 :全自动智能驾驶汽车的各个传感系统9图12 :百度Apollo Robotaxi车队在长沙进行试乘实验9图13 :国家智能网联汽车上海试点示范区9
3、图14 :国内乘用车销量(万辆)10图15 :智能摄像头成为城市大脑的视频信息节点,应用于越来越多的城市中 11图16 :预计到2025年,有存储价值的企业级数据量将达到1.8ZB 12图17 :阿里发布品牌数据银行 14图18 :数据流通和数据权利的相对平衡,是数据市场化的制度基础 15图19 :美国开放政府数据法(包含于证据法)的实施历程和基础16图20 : MS Celeb数据集包含的图片举例16图21 : GDPR对三种角色的定义17图22 :谷歌的相册服务在2021年6月起不再完全免费18图23 : LTO磁带隔二代不兼容(横轴为磁带的世代编号,纵轴为磁带驱动的世代)19图24: 1
4、PB(约1000TB)数据存储20年的成本对比(磁盘、数据磁带、蓝光光盘)19图25 :存储介质和批量化存储设备的对应 20图26 :蓝光单张光盘容量已接近1TB量级(图中蓝光曲线是指含12张光盘的一个单元,单元体积和磁盘相似)20图27 :易华录数据湖生态架构 21图28 : 2019中国企业级外部存储市场份额22图29 :紫晶存储公司发展历程 22图30 :解决方案收入占比较高 23图31 :解决方案单个项目平均规模 23表1 :我国汽车自动驾驶分级标准(报批稿)10表2 :各地大数据管理机构(截至2020年3月,不完全统计)13算力、存储斐源集中化,有望成为未来长期趋势1.1 信息终端发
5、展演进过程中,算力资源集中化趋势确立信息终端的状态可以概况为3个时代:1 )功能单一、种类丰富、彼此孤立的机械时代,2 )功能多样且高度集成、种类较单一、彼此互联的时代,3)功能集成且智能化、种类丰富、深度且实时联接的时代。从机械时代到互联网时代信息终端在种类上高度集中、而联接属性加强。功能集成最典型案例是PC和智能手机:PC集成了编辑/阅读文档和图像、浏览音视频、小批量运算等功能,智能手机直接集成了相机、手表、座机、书籍、电视等的功能。在互联网时代,用户仅凭一部手机和一台PC就获得相当于过去几十个信息终端的功能,信息处理效率极大提升,也使得终端产生、处理的信息量极大增长。未来的数据智能时代,
6、智能终端丰富度有望增加,也产生更广泛的实时联接:终端智能化不会仅限于手机、PC少数终端,而会向各领域渗透。各智能终端间的联接更丰富、更实时、更紧密。随着Ak AR/VR、大数据、5G技术不断成熟,信息终端智能化趋势明朗,智能音箱、智能手表、智能眼镜、智能摄像头、智能家具、智能网联汽车、智慧工厂等,都是智能终端和各领域融合的表现。而5G通信技术,则显著提升了终端之间联接的紧密度。图1 :信息终端发展阶段,分散孤立(机械时代)一功能集成、互联(互联网时代)一智能、广泛渗透、广泛联结(物联网)计算器泯质文件展板书籍报纸自信件电话功榭立、弱联接功能集成互联互联网时代智能手机J餐个人电脑网络服务器边缘智
7、能+算力集中,广泛.实时联结智能时代AR/VR(州)智能家居一台电静一部手机全部功能智能安防智能手机智能终端工Mt物联智能网联汽车H6 Bg Hg数据来源:公开信息整理,在上述的发展过程中,算力资源经历了再分配过程通用算力资源的集中化趋势不断加强。智能终端的崛起,可以视为信息终端去中心化的过程,这要求终端智能化达到一定水平,且能实时和其他终端实时联接。智能节点形成的网络需要充足、高效的算力/存储资源。假设不存在中心化的算力资源,而是把运算、存储全部寄托于各个终端本地,则需要终端在算力、存储方面进行较高的配置,则导致终端硬件系统复杂度过高、能耗负荷过高、反应处理时间过长,无法形成快速、实时的终端
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