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  • 文献引用: 安宝磊.AI芯片发展现状前景分析[J].微纳电子与智能制造, 2020, 2(1): 91-94. 《微纳电子与智能制造》刊号:CN10-1594/TN 主管单位:北京电子控股有限责任公司 主办单位:北京市电子科技科技情报研究所...

    来源:专知

    1. AI芯片定义及技术架构

    1.1 AI芯片定义

    广义上所有面向AI应用的芯片都可以称为AI芯片。目前一般认为是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其他浅层机器学习算法[7-8]。

    1.2 AI芯片功能

    (1)训练。对大量的数据在平台上进行学习,并形成具备特定功能的神经网络模型。对AI芯片有高算力、高容量和访问速率、高传输速率、通用性的要求。

    (2)推理。利用已经训练好的模型通过计算对输入的数据得到各种结论。对于 AI芯片主要注重算力功耗比、时延、价格成本的综合能力。实验证明低精度运算(如float16,int8)可达到几乎和float32同等的推理效果,所以AI推理芯片有低精度算力的要求。

    1.3 技术架构

    表1列出了AI芯片的几种技术架构,并对其优缺点进行比较。

    表1.AI芯片技术架构

    2. AI芯片应用场景

    2.1 数据中心(IDC)

    用于云端训练和推理,目前大多数的训练工作都在云端完成[9]。移动互联网的视频内容审核、个性化推荐等都是典型的云端推理应用。Nvidia GPU在训练方面一家独大,在推理方面也保持领军位置。FPGA和ASIC因为低功耗、低成本的优势,在持续抢夺GPU的市场的份额。

    云端主要的代表芯片有Nvidia-TESLA V100、华为昇腾910、Nvidia-TESLA T4、寒武纪MLU270等。

    2.2 移动终端

    主要用于移动端的推理,解决云端推理因网络延迟带来的用户体验等问题。典型应用如视频特效、语音助手等。通过在手机系统芯片(system on chip,SoC)中加入增加协处理器或专用加速单元来实现。受制于手机电量,对芯片的功耗有严格的限制。代表芯片有Apple A12 Neural Engine(加速引擎)和华为麒麟990。

    2.3 安防

    目前最为明确的AI芯片应用场景,主要任务是视频结构化。摄像头终端加入AI芯片,可以实现实时响应、降低带宽压力。也可以将推理功能集成在边缘的服务器级产品中。AI芯片要有视频处理和解码能力。主要考虑的是可处理的视频路数以及单路视频结构化的成本[10]。代表芯片有华为Hi3559-AV100和比特大陆BM1684等。

    2.4 自动驾驶

    AI芯片作为无人车的大脑,需要对汽车上大量传感器产生的数据做实时处理[11],对芯片的算力、功耗、可靠性都有非常高的要求,同时芯片需要满足车规标准,因此设计的难度较大[12]。面向自动驾驶的芯片目前主要有Nvidia Orin、Xavier和Tesla的FSD等。

    2.5 智能家居

    在AI+IoT时代,智能家居中的每个设备都需要具备一定的感知、推断以及决策功能。为了得到更好的智能语音交互用户体验,语音AI芯片进入了端侧市场。语音AI芯片相对来说设计难度低,开发周期短。代表芯片有思必驰TH1520和云知声雨燕UniOne等。

    3. AI芯片关键技术和基准测试平台

    3.1 关键技术和挑战

    (1)AI芯片当前的核心是利用乘加计算(multiplier and accumulation,MAC)阵列来实现卷积神经网络中最主要的卷积运算的加速。MAC阵列的大量运算,会造成功耗的增加。很多AI应用的场景对于功耗都有严格的限制,如何达到优异的性能功耗比是AI芯片研发的一个重要目标。


    (2)深度学习算法中参与计算的数据和模型参数很多,数据量庞大,导致内存带宽成为了整个系统的一个瓶颈“,Memory Wall”也是需要优化和突破的主要问题[13]。

    (3)除了芯片本身硬件的设计以外,软件对于AI芯片性能的发挥也有着十分重要的作用,编译器和工具链软件的优化能力、易用性现在也得到越来越多的重视。

    3.2 基准测试平台

    基准测试平台(Benchmark)为AI芯片建立了标准的评估体系,主要职责和意义有:

    (1)基于调研和集群信息收集,真实反映AI芯片的使用情况。

    (2)引入评估和选型标准。

    (3)对AI芯片的架构定义和优化指引方向。基准测试平台的评估指标包括延时(ms)、吞吐量(ims/s)、能效比(ims/s/W)、利用率(ims/s/T)等。主要的基准测试台有MLPerf、DawnBench(Stanford)、DeepBench(百度)、AI Matrix(阿里巴巴)。

    4. AI芯片未来趋势和探索

    4.1 神经形态芯片

    神经形态芯片是指颠覆经典的冯·诺依曼计算架构,采用电子技术模拟已经被证明了的生物脑的运作规则,从而构建类似于生物脑的芯片[14]。

    神经形态芯片的优点:

    (1)计算和存储融合,突破Memory Wall瓶颈。

    (2)去中心化的众核架构,强大的细粒度互联能力。

    (3)更好的在线学习能力。清华大学、Intel、IBM等学校和企业都在做此方面的研究工作。

    4.2 可重构计算芯片

    可重构计算芯片也叫做软件定义芯片[6],主要针对目前AI芯片存在的以下问题和任务需求:

    (1)高效性和灵活性难以平衡。

    (2)复杂的AI任务需要不同类型AI算法任务的组合。

    (3)不同任务需要的计算精度不同。可重构计算芯片的设计思想在于软硬件可编程,允许硬件架构和功能随软件变化而变化,从而可以兼顾灵活性和实现超高的能效比。

    5. 云端和边缘侧AI芯片和应用

    5.1 云端和边缘侧AI芯片

    本研究团队从2017年开始研发AI芯片,并在当年发售了第一代云端专用AI芯片 BM1680。在2019年发布了第三代AI芯片BM1684。BM1684采用TSMC-12 nm工艺,有17.6Tops的int8和2.2Tflops的float32算力,典型功耗为16W,可以支持32路1080P的高清视频解码。基于BM1684芯片,研发了深度学习加速板卡SC5(如图1所示)、高密度计算服务器SA5、边缘计算盒子SE5、边缘计算模组SM5等面向各种不同人工智能应用的产品。

    图1.深度学习加速板卡SC5

    5.2 研发产品的应用

    本团队的AI产品已经在云端和边缘侧的多种应用场景下落地使用,包括智慧园区(如图2所示)、城市大脑(如图3所示)、视频结构化、人脸布控、智能支付等。

    图2.智慧园区解决方案

    图3.城市大脑应用

    6. 结论

    AI芯片行业尚处于起步阶段,已经有越来越多的项目开始落地和商业化,它的快速发展有助于推动整个人工智能产业的进展。本文对AI芯片的现状和未来可能的技术方向做了调研和分析,希望可以帮助读者更好地了解AI芯片行业,AI 芯片拥有巨大的产业价值和战略地位,相信中国的科研机构和企业会努力抓住机遇,让中国的人工智能产业蓬勃发展。


    文献引用:

    安宝磊.AI芯片发展现状及前景分析[J].微纳电子与智能制造, 2020, 2(1): 91-94.

    《微纳电子与智能制造》刊号:CN10-1594/TN

    主管单位:北京电子控股有限责任公司

    主办单位:北京市电子科技科技情报研究所

    北京方略信息科技有限公司

    投稿邮箱:tougao@mneim.org.cn(网站:www.mneim.org.cn)

    参考文献:

    [1] LECUN Y,BOTTOU L,BENGIO Y,et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE,1998,86( 11) : 2278-2324.

    [2] KRIZHEVSKY A, SUTSKEVER I, HINTON G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]// Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems.ACM, 2012: 1097-1105. 

    [3] VINCENT P,LAROCHELLE H,BENGIO Y,et al. Extracting and composing robust features wi- h denoising autoencoders[C]// Proc of the 25th International Conference on Machine Learning. ACM Press,2008: 1096- 1103. 

    [4] VINCENT P,LAROCHELLE H,LAJOIE I,et al. Stacked denoising autoencoders: learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion [J]. Journal of Machine Learning Research,2010,11( 12) : 3371-3408. 

    [5] 施羽暇 . 人工智能芯片技术研究[J]. 电信网技术, 2016, 12(12) : 11-13. SHI Y X. Research on artificial intelligence process chip technology[J]. Telecommunication network technology, 2016, 12(12) : 11-13.

    [6] 清华大学 . 人工智能芯片技术白皮书 (2018)[R/OL]. (2018-12-11) [2010-01-20]. https://www.tsinghua.edu.cn/ publish/thunews/9659/2018/20181217102627644168087/ 20181217102627644168087_.html. Tsinghua University. 2018 White Paper on AI Chip Technologies[R/OL]. (2018-12-11)[2010-01-20]. https://www. tsinghua.edu.cn/publish/thunews/9659/2018/2018121710 2627644168087/20181217102627644168087_.html. 

    [7] BENGIO Y. Learning deep architectures for AI[J]. Foundations and Trends in Machine Learning,2009,2(1) : 1- 127. 

    [8] HINTON G E. Learning distributed representations of concepts[C]// Proc of the 8th Annual Conference of the Cognitive Science Society. 1986: 1-12. 

    [9] 尹首一, 郭珩, 魏少军 . 人工智能芯片发展的现状及 趋势[J]. 科技导报, 2018, 17: 45-51. YIN S Y, GUO H, WEI S J. Present situation and future trend of artificial intelligence chips[J]. Science & Technology Review, 2018, 17: 45-51. 

    [10] 汤炜伟 . AI 安防芯片的发展现状与前景分析[J]. 中 国安防, 2018, 7: 47-50. TANG W W. Analysis of the development and Prospect of AI security chip[J]. China Security&Protection, 2018, 7: 47-50. 

    [11] 尹首一 . 人工智能芯片概述[J]. 微纳电子与智能制 造, 2019, 2: 7-11. YIN S Y. Overview of artificial intelligence chip[J]. Micro/nano Electronics and Intelligent Manufacturing, 2019, 2: 7-11. 

    [12] 谭洪贺,余凯 . 端侧 AI 芯片的挑战和展望[J]. 人工智 能, 2018, 2: 113-121. TAN H H,YU K. The challenge and prospect of edge AI chip[J]. Artificial Intelligence, 2018, 2: 113-121. 

    [13] 邱赐云, 李礼, 张欢, 等 . 大数据时代——从冯 · 诺依 曼到计算存储融合[J]. 计算机科学, 2018, 45(2): 71- 75. QIU C Y, LI L, Z H, et al. Age of big data: from von neumann to computing storage fusion[J]. Computer Science, 2018, 45(2): 71-75. 

    [14] 赵正平 . 纳电子学与神经形态芯片的新进展[J]. 微纳 电子技术, 2018, 55(1): 1-5. ZHAO Z P. New progress of nanoelectronics and neuromorphic chips[J]. Micronanoelectronic Technology, 2018, 55(1): 1-5

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  • 一文分析 Android现状发展前景

    千次阅读 2021-11-17 19:11:31
    Coding这些年,一直低头“搬砖”,好像从未仔细审视过Android的发展现状,亦未好好思考Android的发展前景。“低头干活,还要抬头看路”,写一篇文章简要审视一下Android的发展现状、展望一下Android的发展前景。 ...

    Coding这些年,一直低头“搬砖”,好像从未仔细审视过Android的发展现状,亦未好好思考Android的发展前景。“低头干活,还要抬头看路”,写一篇文章简要审视一下Android的发展现状、展望一下Android的发展前景。

    • Android 诞生背景
    • Android 发展现状
    • Android 前景趋势

    从Android的诞生背景开始说起,举例一些数据看一下Android当前的发展现状,最后结合数据看一下Android的未来发展。

    一、诞生背景

    2003年10月Andy Rubin、Rich Miner、Nick Sears、Chris White在美国加利福尼亚州 Palo Alto 成立了Android科技公司(Android Inc.)早期的研究方向是为数码相机开发先进的操作系统,但后来发现相机市场规模不大,加上智能手机的快速发展趋势,于是Android成为一款面向智能手机的操作系统。

    2005年7月,谷歌收购了Android公司,使其成为谷歌旗下的一部分,后来谷歌透露收购Android目的是试图阻止微软在移动操作系统市场复制桌面市场的成功

    2007年11月,谷歌宣布成立一个全球性的联盟组织——开放手持设备联盟(Open Handset Alliance),该组织由手机制造商(HTC、摩托罗拉、Samsung等)、电信运营商(中国移动、Sprint、T-Mobile)、芯片制造商(英伟达、高通、德州仪器等)等34家企业共同组成,目的是共同研发面向移动设备的综合性的开放平台,同时发布了基于Linux内核的Android操作系统,Android采用Apache Licence 2.0协议开源

    2008年9月,第一款运行Android系统的商用智能手机是HTC Dream(HTC G1)正式发布

    第一款运行Android系统的商用智能手机 HTC G1

    注:
    了解开源协议可参考文章 开源协议详解

    二、发展现状

    • Android 目前市场占比
    • Android 开源现状
    • Android 盈利模式

    2.1、市场占比

    Statcounter数据截至2021年4月全球移动操作系统中,谷歌Android占比高达72.2%苹果IOS占比26.99%,其余移动操作系统占比之和低于1%。
    包含桌面操作系统在内的全球操作系统占比中Android以40.66%位列第一位,Windows位列第二,占比31.97%

    全球操作系统市场占比

    全球操作系统(桌面系统、移动系统)市场占比

    Google官方2020年4月数据,Android已发布版本中各版本使用用户占比Android 10占比8.2%Android 9占比31.3%Android 8占比21.3%Android 7占比12.9%Android 6占比11.2%Android 5占比9.2%

    2020年4月Android各版本市场占比

    Statcounter 2021年4月数据,Android已发布版本中各版本使用用户占比Android 11市场占比12.38%Android 10占比38.67%Android 9占比18.04%Android 8占比13.53%Android 7占比6.82%Android 6占比5.01%

    2021年4月Android各版本市场占比

    相较于2020年数据,Android 10 版本用户在2020年9月前一直处于上升趋势上升拐点出现在2020年9月2020年9月9日 Android 11 正式版发布)。自Android 11正式发布,Android 11用户数量一直处于上升趋势,截止到2021年4月,已经占Android总用户量的12.38%

    2.2、开源现状

    Android是基于Linux内核的开源操作系统,由谷歌公司和开放手持设备联盟(Open Handset Alliance)领导以及开发,采用Apache Licence 2.0开源协议允许开发者根据需要进行修改,并可作为开源或商业产品进行发布与销售

    ( 了解开源协议可参考文章 开源协议详解

    完整的Android包含 AOSP 和 GMS 。开源且免费的是AOSP(Android Open Source Project),对于GMS(Google Mobile Service)则需要谷歌授权才能使用

    AOSP(Android Open Source Project

    AOSP(Android Open Source Project) 包含了构成Android整个架构完整的代码实现,但不包含构成Android手机必要的部分上层App实现。例如,一直处于闭源状态的Gmail、Google Maps、YouTube、Chrome、Google Play等。

    GMS(Google Mobile Service

    国内很多人可能对 GMS(Google Mobile Service)不是很熟悉,GMS包含:
    Chrome浏览器
    YouTube
    Google Play应用商店
    Google Maps地图、
    Google Cloud Messaging推送、
    Google云存储
    Google Ads
    Google Wallet等相关服务。
    以上技术和服务需经过谷歌单独授权才能使用,目前依据谷歌GMS授权不同,可以把搭载Android系统的手机厂商分为三个级别:

    • a、免费使用AOSP源码,但不内嵌GMS。
      这种多见于国内出售的安卓手机,例如:小米、华为、OPPO、VIVO的国内版本。
    • b、内嵌部分GMS服务,但手机不能打上谷歌商标。
      例如:三星、索尼等厂商在国外推出的机型。
    • c、内嵌所有GMS服务,也可以使用谷歌商标
      手机中内置所有GMS服务,等同于经过谷歌官方认证,例如:Nexus 系列手机设备。

    目前国外销售的Android手机几乎全部依赖于GMS(Google Mobile Service)提供的推送云存储Google Play应用商店、Chrome等谷歌移动服务;
    国内用户因GMS(Google Mobile Service)服务不可用国内各终端厂商一般采用自研推送应用市场云存储等方式代替GMS服务。

    2.3、盈利模式

    谷歌国外市场主要有以下几个盈利方式:GMS授权服务费移动搜索服务Google Play应用分发音乐、视频、书籍内容分发Google Maps、YouTube等应用内置广告收益

    谷歌如何从Android盈利

    • GMS授权服务费
      使用Android系统的手机、平板电脑的厂商,如果使用谷歌移动应用程序套件,必须向谷歌支付许可费,每台设备费用从2.5~40美元不等。
    • 移动搜索服务
      使用谷歌移动应用程序套件的Android手机、平板电脑,其浏览器默认的搜索引擎为谷歌搜索引擎。谷歌通过Android绑定其搜索服务,通过移动搜索服务带来大量广告、服务收入。
    • Google Play应用分发
      主要为应用市场的应用分发收入。目前收入包括注册成为Google Play应用开发者账号,每个账号需支付25美元;应用分发的推广费用。2021年9月30日开始,通过Google Play分发的付费应用,其应用内虚拟商品付费前100万美元谷歌将抽成15%高于100万美元抽成30%
    • 音乐、视频、电子书分发
      主要通过GMS包含的Google Play Movies、Google Play Music、Google Play Books等提供的音乐、视频、电子书的分发下载获取费用。
    • Google Maps、Youtube等应用内置广告收益
      这一部分主要是Google Maps、Youtube 等应用内置广告收益。

    由于在国内市场GMS服务不可用(2010年3月23日谷歌宣布退出中国市场,国内各终端厂商纷纷采用自研推送、应用市场、云存储等方式代替谷歌GMS服务),谷歌在国内盈利方式仅余“手机厂商生产的海外版本的Android手机、平板电脑相关的GMS授权服务费”,利用国内Android手机厂商集成GMS服务并销售到海外的手机作为其盈利入口。

    Statcounter 2021年4月数据国内搜索引擎市场谷歌占比仅为2.87%,国内的移动搜索服务入口基本被百度把持。
    国内Android应用分发渠道主要被华为、小米、OPPO、VIVO等终端厂商以及腾讯的应用宝占据,国内应用、游戏渠道分发渠道被华、米、O、V以及应用宝把持。

    国内搜索引擎市场占比

    三、前景趋势

    谷歌于2007年11月正式发布面向手机、平板电脑的Android系统
    谷歌于2014年11月正式发布面向穿戴市场的Android Wear,智能车载操作系统Android Auto, 智能电视操作系统Android TV;于2018年5月发布面向物联网智能操作系统Android Things

    谷歌开发者文档中基于Android的各操作系统

    除了面向手机与平板电脑的Android操作系统外,Android Wear、Android Auto、Android TV、Android Things 均处于闭源状态。

    3.1、闭源影响

    面对日益增长的物联网市场,也许是因为谷歌在Android WearAndroid AutoAndroid TVAndroid Things 闭源,国内外很多终端设备厂商开始基于RTOSLiteOSLinuxAndroid自研面向物联网的操作系统
    例如:华米(Amazfit)基于RTOS早期Android版本开发手环、手表等智能穿戴操作系统;三星基于Linux打造的Tizen操作系统,大量搭载在三星智能手表三星智能电视终端设备上;华为于2020年9月10日开源基于LiteOS的面向物联网设备的HarmonyOS 2.0

    3.2、内核架构

    基于Linux宏内核的Android操作系统,内核实现较为复杂,面向物联网市场,其内核裁剪较为困难,一定程度上导致基于Android Wear、Android Things的物联网设备对硬件要求较高耗电量较大
    从Android Things停止更新也可以证实这一点(谷歌Android开发者官网宣布Android Things于2021年1月5日停止更新)。

    Android Things将于2022年1月5日停止更新

    Android Things是谷歌面向IoT(Internet of Things 物联网)设备开发的操作系统,基于Linux内核开发,最低内存要求512M。相对于许多的物联网设备因成本较低,最低内存要求可能仅32k,这一点也限制了Android Things的推广。

    Android Things对硬件要求

    注:
    宏内核VS微内核 相关知识可参考:一文读懂微内核

    3.3、市场占比

    面向手机、平板Android操作系统全球占比高达72.2%,目前处于统治地位(Statcounter 2021年4月数据)。

    面向智能穿戴操作系统的Android Wear 2017年全球市场占比为18%,落后于苹果Apple Watch与三星的Tizen操作系统(Dazeinfo 2017年数据),加之各大终端厂商自研面向物联网的操作系统,Android Wear未来市场占比并不乐观

    2017年全球智能手表操作系统市场占比

    面向智能电视操作系统Android TV 2020年全球市场占比仅为4%三星的Tizen占比11%暂列第一,LG的WebOS与索尼PlayStation占比7%并列第二位,ROKU TV OS占比5%,亚马逊Fire OS占比5%,基于Android修改的小米电视占比3%Apple TV占比2%Strategy Analytics 2020年数据)。

    counterpoint数据:2020 Q4年全球智能手表出货量

    智能车载操作系统方面,Blackberry QNX以其高运行效率高可靠性特点以及近40年工控领域使用经验,目前占据统治地位(Blackberry QNX 是一款安全性稳定性极高的微内核实时操作系统),例如:福特的Sync3、通用汽车的新安吉星系统、奥迪/大众系列虚拟驾驶舱都是基于QNX
    2016年,由Linux基金会赞助的开源车载系统AGL(Automotive Grade Linux)项目发布2.0版本,AGL目前已得到丰田铃木戴姆勒福特本田捷豹路虎马自达三菱日产斯巴鲁等车企的支持并成立了AGL联盟
    未来Android Auto若在智能车载系统撬动市场难度较大。

    总结一下:

    目前移动手持设备领域(手机、平板电脑)市场,Android与IOS市场占比之和甚至超过99%,加之相对完善的应用生态,未来很难有一个其他操作系统可以撬动这块市场

    物联网领域,当前还属于百花齐放的状态(苹果虽然在穿戴市场占有绝对领先地位,但在其他物联网领域却介入较少),Android Wear、Android Auto、Android TV、Android Things在相对应的市场发展都不乐观架构实现方面,Android宏内核的架构实现,使其在系统安全性稳定性相对较差,系统可裁剪特性方面较为困难高耗电量更高的硬件要求,更使其很难满足物联网市场低成本设备的要求,因此在物联网市场,未来Android很难有所作为

    注:
    宏内核VS微内核 相关知识可参考:一文读懂微内核

    参考:

    statcounter:
    https://gs.statcounter.com/os-market-share/mobile/china/#monthly-202004-202104

    dazeinfo:
    https://dazeinfo.com/2017/05/15/tizen-android-wear-market-share-q1-2017-2020/

    counterpointresearch:
    https://www.counterpointresearch.com/global-smartwatch-shipments-rise-1-5-2020-price-trends-going-premium/

    android things:
    https://developer.android.com/things

    = THE END =

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  • 据官方公布,在2021年6月2日的华为新品发布会中,鸿蒙手机操作系统正式登场,引起社会媒体的广泛关注。iiMedia Research(艾媒咨询)调研数据显示,近九成网民听说过鸿蒙系统并表示期待,近四成人士(36.2%)表示鸿蒙...

    据官方公布,在2021年6月2日的华为新品发布会中,鸿蒙手机操作系统正式登场,引起社会媒体的广泛关注。iiMedia Research(艾媒咨询)调研数据显示,近九成网民听说过鸿蒙系统并表示期待,近四成人士(36.2%)表示鸿蒙推出后,将立即购买;官网人士表示最担心鸿蒙系统的兼容性和功能问题。

    2021年中国智能手机用户规模分析

    数据显示,自2015年以来,中国智能手机用户数量呈现出逐年上涨的趋势,到2020年已超九亿。预计在2022年将突破十亿,后续将持续增加。艾媒咨询分析师认为随着移动互联网的普及,智能手机的用户规模也会随之扩大。

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    2021年中国手机用户常用系统调查

    iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,目前中国用户最常用的手机操作系统是安卓系统,将近九成用户使用,其次是iOS系统,有33.2%的用户使用,而其余的手机操作系统不足10%。艾媒咨询分析师认为,由于操作系统各自兼容性的问题导致部分手机用户会购买两种不同系统的手机,对于用户而言,在日常使用中会比较麻烦。

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    2021年全球手机操作系统市场份额分析

    iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,在2012年以前IOS系统所占市场份额是高于Android系统的,但两者相加所占市场份额不足一半,但是市场上仍有其余的黑莓blackberry、塞班Symbian等系统与其竞争;2014年之后仅Android的市场占有率就达到50%以上,截止2021年5月,Android市场占有率达到73%,而iOS的也占据了26.5%左右的份额,其他的操作系统已经失去竞争力。

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    2020年中国手机品牌市场情况分析

    数据显示,2020年中国销量最高的品牌还是华为,市场占有率高达38.4%,但同比下降了11.2%。vivo、OPPO、小米销量均有所下滑,在中国销量前五的品牌中,只有苹果在增长。由于芯片不足,第四季度华为手机销量骤降34.5%,影响了2020年整年的销量;在国内市场,OPPO、vivo、小米仍是主力军;苹果因推出定位中高端的iPhone SE新机,率先抢占部分用户群体,在2020年整体销量有所增加。

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    鸿蒙系统发展历程

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    鸿蒙系统发展的意义

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    展开全文
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  • 全球及中国第三方供应链管理行业发展状况与规模前景分析报告2022-2027年 ··························· 《修订日期》:2022年1月 《报告价格》:纸质版6500元 电子版6800元 纸质+电子7000...

    全球及中国第三方供应链管理行业发展状况与规模前景分析报告2022-2027年
    ···························
    《修订日期》:2022年1月
    《报告价格》:纸质版6500元 电子版6800元 纸质+电子7000元 (有折扣)
    《专员对接》:周文文
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    第一章 第三方供应链管理相关概述 
    第二章 2019-2022年中国第三方供应链管理发展运行环境 
    1.1 经济环境 
    2.1.1 宏观经济概况 
    2.1.2 工业运行情况 
    2.1.3 固定资产投资 
    2.1.4 投资环境情况 
    2.1.5 宏观经济展望 
    2.2 政策环境 
    2.2.1 平台建设支持政策 
    2.2.2 供应链创新与应用试点 
    2.2.3 供应链金融发展政策 
    2.2.4 行业监管体系发展 
    2.2.5 货运企业扶持政策 
    2.2.6 行业发展改革政策 
    2.3 相关产业环境 
    2.3.1 物流行业运行 
    2.3.2 农业运行现状 
    2.3.3 电子信息制造业运行 
    2.3.4 移动网络运行状况 
    第三章 2019-2022年全球第三方供应链管理发展分析 
    3.1 全球第三方供应链管理发展状况 
    3.1.1 全球政策分析 
    3.1.2 行业发展态势 
    3.1.3 发展变革意义 
    3.1.4 各国模式特点 
    3.1.5 企业案例分析 
    3.2 美国 
    3.2.1 行业监管状况 
    3.2.2 发展模式分析 
    3.2.3 主要企业概况 
    3.2.4 餐饮供应链企业 
    3.2.5 经验启示借鉴 
    3.3 日本 
    3.3.1 发展模式分析 
    3.3.2 供应链战略动向 
    3.3.3 供应链金融服务 
    3.3.4 企业管理案例 
    3.4 德国 
    3.4.1 供应链战略动向 
    3.4.2 发展模式分析 
    3.4.3 技术创新研究 
    第四章 2019-2022年中国第三方供应链管理发展分析 
    4.1 中国第三方供应链管理发展概况 
    4.1.1 管理发展历程 
    4.1.2 供应链体系建设 
    4.1.3 供应链管理外包 
    4.1.4 管理行业分类 
    4.1.5 服务发展痛点 
    4.1.6 管理实施方式 
    4.1.7 疫情推动发展 
    4.2 中国第三方供应链管理行业运行状况 
    4.2.1 行业发展现状 
    4.2.2 市场规模状况 
    4.2.3 行业经营规模 
    4.2.4 行业成长空间 
    4.2.5 企业主要类型 
    4.2.6 企业竞争状况 
    4.2.7 行业重点企业 
    4.2.8 行业效益分析 
    4.3 第三方供应链服务企业发展模式 
    4.3.1 企业经营模式 
    4.3.2 企业盈利模式 
    4.3.3 企业盈利来源 
    4.4 中国第三方供应链管理企业财务分析 
    4.4.1 盈利能力与收益质量 
    4.4.2 资本结构与偿债能力 
    4.4.3 企业成长能力分析 
    4.4.4 企业现金流量分析 
    4.4.5 行业估值对比分析 
    4.4.6 重点企业经营状况 
    4.5 中国第三方供应链管理发展方向及对策 
    4.5.1 供应链经验启示 
    4.5.2 现代供应链价值 
    4.5.3 主要创新方向 
    4.5.4 政策建设建议 
    第五章 2019-2022年中国供应链管理平台发展状况 
    5.1 中国供应链管理平台发展概况 
    5.1.1 创新发展意义 
    5.1.2 平台建设作用 
    5.1.3 平台发展意义 
    5.2 中国供应链金融服务平台体系 
    5.2.1 供应链金融平台特点 
    5.2.2 横向行业整合平台 
    5.2.3 纵向垂直产业平台 
    5.2.4 银行主导型金融平台 
    5.3 中国供应链交易平台发展概况 
    5.3.1 交易发展历程 
    5.3.2 交易平台价值 
    5.3.3 一站式交易平台 
    5.3.4 增值服务空间 
    5.3.5 平台价值延伸 
    5.4 典型供应链管理平台发展分析 
    5.4.1 oTMS物流供应链管理平台 
    5.4.2 玉米供应链服务平台 
    5.4.3 1233供应链平台 
    5.4.4 医物通SPD服务平台 
    5.4.5 供应链票据平台 
    5.4.6 供应链综合服务平台 
    第六章 2019-2022年中国第三方供应链金融发展分析 
    6.1 中国供应链金融生态图谱分析 
    6.1.1 供应链金融生态结构分析 
    6.1.2 供应链金融生态参与主体 
    6.1.3 供应链金融生态圈全景图 
    6.2 中国供应链金融行业发展现状 
    6.2.1 市场发展规模现状 
    6.2.2 行业运行特点分析 
    6.2.3 服务主体分布格局 
    6.2.4 业务领域分布格局 
    6.2.5 客户业务规模分析 
    6.3 中国第三方供应链金融服务发展 
    6.3.1 发展环境背景 
    6.3.2 金融服务内容 
    6.3.3 发展特点分析 
    6.3.4 融资模式分析 
    6.3.5 经营风险分析 
    6.3.6 风险应对措施 
    6.4 非银行支付机构供应链金融服务实践 
    6.4.1 非银行支付机构优势 
    6.4.2 非银行支付机构角色 
    6.4.3 供应链金融场景设计 
    6.5 银行机构供应链金融服务实践 
    6.5.1 农行助力服务平台 
    6.5.2 平安银行服务平台 
    6.5.3 中信银行产品应用 
    6.5.4 中国银行服务方案 
    6.5.5 建设银行服务产品 
    6.6 中国供应链金融产品开发分析 
    6.6.1 银行产品 
    6.6.2 贸易代理 
    6.6.3 供应链一体化解决方案 
    6.6.4 全国性银行供应链金融产品 
    6.6.5 地方性银行供应链金融产品 
    6.7 供应链金融平台发展分析 
    6.7.1 平台基本概述 
    6.7.2 平台体系分析 
    6.7.3 平台创新分析 
    6.7.4 信息服务平台 
    6.7.5 平台构建要素 
    第七章 2019-2022年中国农业第三方供应链管理发展状况 
    7.1 农业供应链发展概况 
    7.1.1 农业供应链模式 
    7.1.2 农产品供应链模式 
    7.1.3 农产品供应链特点 
    7.1.4 农业供应链发展趋势 
    7.2 农产品供应链服务 
    7.2.1 服务发展意义 
    7.2.2 发展切入环节 
    7.2.3 码链技术应用 
    7.2.4 管理发展建议 
    7.2.5 未来发展趋势 
    7.3 生鲜农产品供应链管理 
    7.3.1 发展背景环境 
    7.3.2 流通政策分析 
    7.3.3 供应流通链分析 
    7.3.4 电商供应链模式 
    7.3.5 供应链发展趋势 
    7.3.6 服务案例分析 
    第八章 2019-2022年中国制造业第三方供应链管理发展状况 
    8.1 制造业供应链管理发展状况 
    8.1.1 供应链结构分析 
    8.1.2 管理方案内容 
    8.1.3 发展路径分析 
    8.1.4 区块链技术赋能 
    8.2 制造业细分行业供应链管理市场状况 
    8.2.1 汽车行业 
    8.2.2 工程机械 
    8.2.3 通信行业 
    8.3 制造业供应链管理发展面临问题与对策 
    8.3.1 发展存在问题 
    8.3.2 数据管理挑战 
    8.3.3 管理规划困难 
    8.3.4 发展建议对策 
    8.4 制造业供应链管理发展趋势 
    8.4.1 数字化趋势 
    8.4.2 智能化趋势 
    8.4.3 资本化趋势 
    第九章 2019-2022年中国流通业第三方供应链管理发展状况 
    9.1 物流业发展状况 
    9.1.1 行业景气指数 
    9.1.2 行业总收入情况 
    9.1.3 社会物流总额 
    9.1.4 行业支持政策 
    9.1.5 行业成本费用 
    9.2 物流业供应链管理发展 
    9.2.1 发展历史阶段 
    9.2.2 物流管理现状 
    9.2.3 行业营收规模 
    9.2.4 企业对标分析 
    9.2.5 企业案例分析 
    9.3 餐饮业供应链管理发展 
    9.3.1 管理关注因素 
    9.3.2 传统供应链问题 
    9.3.3 供应链管理模式 
    9.3.4 管理产业链分析 
    9.3.5 运作和管理分析 
    9.3.6 商业模式分析 
    9.3.7 企业案例分析 
    9.4 医药流通业供应链服务 
    9.4.1 药品流通业现状 
    9.4.2 供应链管理现状 
    9.4.3 供应链管理系统 
    9.4.4 合作发展案例 
    9.5 零售业供应链管理发展 
    9.5.1 管理发展现状 
    9.5.2 发展存在问题 
    9.5.3 发展对策建议 
    第十章 2019-2022年中国第三方绿色供应链管理发展状况 
    10.1 绿色供应链体系分析 
    10.1.1 政策发展进展 
    10.1.2 行业标准规范 
    10.1.3 发展特点分析 
    10.1.4 创新转变方向 
    10.1.5 未来发展趋势 
    10.2 绿色供应链管理发展状况 
    10.2.1 管理体系结构 
    10.2.2 企业示范名单 
    10.2.3 企业发展现状 
    10.2.4 发展面临挑战 
    10.3 电子商务下绿色供应链管理发展 
    10.3.1 基本概述介绍 
    10.3.2 发展意义分析 
    10.3.3 管理存在问题 
    10.3.4 管理发展对策 
    10.4 企业绿色供应链管理案例 
    10.4.1 华为打造绿色供应链管理 
    10.4.2 联想打造绿色供应链管理 
    10.4.3 北京汽车绿色供应链管理 
    10.4.4 佳能集团绿色供应链管理 
    10.4.5 惠普公司绿色供应链管理 
    第十一章 2018-2022年中国第三方供应链管理主要企业经营状况 
    11.1 厦门象屿 
    11.1.1 企业发展概况 
    11.1.2 经营效益分析 
    11.1.3 业务经营分析 
    11.1.4 财务状况分析 
    11.1.5 核心竞争力分析 
    11.1.6 公司发展战略 
    11.1.7 未来前景展望 
    11.2 厦门国贸 
    11.2.1 企业发展概况 
    11.2.2 经营效益分析 
    11.2.3 业务经营分析 
    11.2.4 财务状况分析 
    11.2.5 核心竞争力分析 
    11.2.6 公司发展战略 
    11.2.7 未来前景展望 
    11.3 怡亚通 
    11.3.1 企业发展概况 
    11.3.2 企业业务布局 
    11.3.3 供应链金融业务 
    11.3.4 经营效益分析 
    11.3.5 业务经营分析 
    11.3.6 财务状况分析 
    11.3.7 核心竞争力分析 
    11.3.8 公司发展战略 
    11.3.9 未来前景展望 
    11.4 瑞茂通 
    11.4.1 企业发展概况 
    11.4.2 经营效益分析 
    11.4.3 业务经营分析 
    11.4.4 财务状况分析 
    11.4.5 核心竞争力分析 
    11.4.6 公司发展战略 
    11.4.7 未来前景展望 
    11.5 建发股份 
    11.5.1 企业发展概况 
    11.5.2 经营效益分析 
    11.5.3 业务经营分析 
    11.5.4 财务状况分析 
    11.5.5 核心竞争力分析 
    11.5.6 公司发展战略 
    11.5.7 未来前景展望 
    11.6 飞力达 
    11.6.1 企业发展概况 
    11.6.2 经营效益分析 
    11.6.3 业务经营分析 
    11.6.4 财务状况分析 
    11.6.5 核心竞争力分析 
    11.6.6 公司发展战略 
    11.6.7 未来前景展望 
    11.7 其他企业供应链相关业务 
    11.7.1 京东商城 
    11.7.2 顺丰 
    11.7.3 阿里巴巴 
    11.7.4 精艺金属 
    11.7.5 徐工集团 
    11.7.6 晶链通 
    第十二章 2019-2022年中国第三方供应链管理行业投资分析 
    12.1 行业投资机会 
    12.1.1 供应链行业融资规模 
    12.1.2 B2B供应链投资机会 
    12.1.3 企业投资创新路径 
    12.1.4 行业投资细分赛道 
    12.1.5 市场投资机会分析 
    12.1.6 行业投资机会特征 
    12.2 行业投资风险 
    12.2.1 疫情影响风险 
    12.2.2 行业风险分析 
    12.2.3 风险防范对策 
    12.3 行业进入壁垒 
    12.3.1 认证和资质壁垒 
    12.3.2 合作认同度门槛 
    12.3.3 服务平台壁垒 
    12.3.4 投入资金壁垒 
    12.3.5 人力资源壁垒 
    第十三章 2022-2027年中国第三方供应链管理行业发展前景与趋势预测 
    13.1 第三方供应链管理行业发展趋势 
    13.1.1 行业发展方向 
    13.1.2 行业发展趋势 
    13.1.3 平台发展趋势 
    13.2 第三方供应链管理行业发展前景 
    13.2.1 行业发展前景 
    13.2.2 市场空间预测 
    13.2.3 行业发展机遇 
    13.2.4 疫情影响机遇 
    13.3 2022-2027年中国第三方供应链管理行业发展预测分析 
    附录 
    附录一:关于进一步做好供应链创新与应用试点工作的通知 
    附录二:关于营造更好发展环境支持民营企业改革发展的意见 

    图表目录 
    图表 供应链结构示意图 
    图表 2015-2022年国内生产总值及其增长速度 
    图表 2015-2022年三次产业增加值占国内生产总值比重 
    图表 2020年GDP初步核算数据 
    图表 2018年规模以上工业增加至同比增长速度 
    图表 2018年规模以上工业生产主要数据 
    图表 2018-2022年规模以上工业增加值增速(月度同比) 
    图表 2019年规模以上工业企业主要财务指标(分行业) 
    图表 2019-2020年规模以上工业增加值同比增长速度 
    图表 2020年规模以上工业生产主要数据 
    图表 2018-2022年全国固定资产投资(不含农户)同比增速 
    图表 2019年三次产业投资占固定资产投资(不含农户)比重 
    图表 2019年分行业固定资产投资(不含农户)增长速度 
    图表 2019年固定资产投资新增主要生产与运营能力 
    图表 2019-2020年固定资产投资(不含农户)同比增速 
    图表 2020年固定资产投资(不含农户)主要数据 
    图表 2015-2020年中国生猪存栏量及出栏量变化 
    图表 2018-2022年电子信息制造业增加值和出口交货值分月增速 
    图表 2018-2022年电子信息制造业营业收入、利润增速变动情况 
    图表 2018-2022年电子信息制造业PPI分月增速 
    图表 2018-2022年电子信息制造固定资产投资增速变动情况 
    图表 2019-2020年电子信息制造业增加值和出口交货值分月增速 
    图表 2019-2020年电子信息制造业营业收入、利润增速变动情况 
    图表 2019-2020年电子信息制造业PPI分月增速 
    图表 2019-2020年电子信息制造固定资产投资增速变动情况 
    图表 2008-2022年中国网民规模和互联网普及率 
    图表 2016-2022年手机网民规模及其占网民比例 
    图表 美国企业供应链管理模式 
    图表 Sysco供应链管理流程 
    图表 日本企业供应链管理模式 
    图表 供应链管理服务演进过程 
    图表 供应链管理外包示意图 
    图表 供应链管理服务行业分类

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华为的发展现状和前景分析