德勤-2020年科技、媒体和电信预测（英文）136页_8mb

总结：Deloitte 2020 TMT Predictions 报告

核心内容

Deloitte 2020 TMT Predictions 报告聚焦于科技、媒体和电信（TMT）行业的发展趋势，强调了技术之间的互联互通以及“Big Five”生态系统对行业收入的主导作用。报告预测了2020年边缘AI芯片、5G网络、低轨道宽带卫星、智能设备与内容消费等多个领域的重大变化。

主要观点

• 技术互联互通：2020年，TMT行业中的技术不再孤立，而是形成一个紧密相连的生态系统，这种趋势被称为“canopy effect”。
• Big Five生态系统：智能手机、电视、个人电脑、企业数据中心和物联网（IoT）构成了TMT行业的核心收入来源，预计2020年这五大生态系统的总收入将达到数千亿美元。
• 边缘AI芯片崛起：边缘AI芯片（Edge AI chips）在2020年将大幅增长，预计销售量超过7.5亿，收入达26亿美元，远超2017年的3亿。
• AI的本地化处理：边缘AI芯片允许AI计算在设备本地进行，减少了对云端的依赖，提高了速度、隐私和安全性。
• AI芯片的经济性：边缘AI芯片成本相对较低，且功耗小，适合嵌入各种消费和企业设备中，如智能手机、无人机、机器人、智能音箱等。
• AI芯片的多样化：不仅有专门的AI芯片，还有基于FPGA、ASIC等技术的边缘AI加速器，适用于不同应用场景。
• AI在企业中的应用：边缘AI芯片在企业应用中具有巨大潜力，尤其是在物联网、自主驾驶和机器人等领域。

关键信息

1. 边缘AI芯片的发展

• 2020年，预计销售超过7.5亿边缘AI芯片，收入达26亿美元。
• 边缘AI芯片市场增长速度远超整体芯片市场，预计2024年销售量将超过15亿。
• 智能手机是边缘AI芯片的主要市场，预计占整个边缘AI芯片市场的90%以上。
• 三星、苹果、华为等公司已在其智能手机SoC中集成边缘AI功能。

2. 边缘AI芯片的优势

• 隐私与安全：数据在本地处理，避免了数据泄露风险。
• 低功耗：边缘AI芯片功耗仅为传统芯片的5%左右，适合电池供电设备。
• 低延迟：AI计算在设备本地进行，可实现纳秒级响应，适用于实时处理场景。
• 实时分析：边缘AI芯片使设备能够实时处理数据，仅上传关键信息，节省存储和带宽。

3. AI芯片的经济性

• 边缘AI芯片成本低廉，平均约3.5美元。
• 与传统数据中心AI芯片相比，边缘AI芯片更适用于消费和工业场景。

4. AI在消费和企业中的应用

• 消费端：智能手机、智能音箱、可穿戴设备等将广泛采用边缘AI芯片，提升摄影、语音识别、语言翻译等功能。
• 企业端：边缘AI芯片在无人机、机器人、安全摄像头等设备中应用广泛，提升数据处理效率和安全性。

5. 其他重要趋势

• 低轨道宽带卫星：预计2020年将实现商业化，提供低延迟的网络服务。
• 专业服务机器人：预计在2020年将超越工业机器人销量。
• 智能设备增长：包括智能手表、消费级无人机、AR/VR设备等，虽不如Big Five市场庞大，但增长潜力巨大。
• 音频内容崛起：播客将在2020年首次达到十亿美元规模。

未来展望

随着边缘AI芯片的普及和技术的不断进步，TMT行业将迎来更加互联和智能化的生态系统。这将推动AI技术在消费和企业应用中的进一步发展，提高效率、隐私和用户体验。同时，随着更多技术突破，如低轨道卫星和专业服务机器人，行业趋势将变得更加可预测和可管理。