


以下为报告原文摘录
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1、在重大事件和重大政策即将出台的催化下,基础设施国产化空间巨大。
1.1. 高层政策强力催化,党政基础设施国产化有望进入常态化招投标阶段
中美科技脱钩加剧,美国在科技领域对我国制裁不断升级。 大国博弈加剧,中美科技领域脱钩有望继续加强。 自2018年美国宣布制裁中兴以来,美国已对华为等数百家中国企业采取出口管制,且制裁覆盖范围还有进一步扩大的趋势。 8月26日,英伟达收到美国监管机构通知,要求其禁止向中国销售两款高端GPU芯片A100和H100; 9月14日,美国参议院初审通过《政策法案》。 10月,美国商务部进一步升级半导体禁令。 制造业和先进计算领域对华出口管制已将31家中国实体列入“未经核实名单”,并对实体清单上的28家实体实施前所未有的严格限制。
“十四五”规划明确将“自主可控”列为制造强国战略的必然要求。 为了国家信息安全和技术自主,国家《十四五规划纲要》明确将“自主可控”作为国家建设制造强国战略的必然要求,加快填补制造业发展瓶颈和技术瓶颈。基础软件等缺点。 2022年1月,国家发展改革委印发《推进国家政务信息化“十四五”规划》,要求全面提升政务信息基础设施、主要平台、业务系统和数据资源的安全能力。
2020-2022年上半年党政基础设施最后一轮国产化招标已完成,预计完成600万台PC更换。 2020年7月,启动首轮党政基础设施本地化招标,覆盖部委、省市电子公文系统,PC电脑约600万台。 根据中共中央办公厅要求,2021年需完成招标量的30-35%,2021年完成全部招标工作,2022年进行H1验收。有3个基础设施国产化招标的主要模式:(1)云南、四川等地采取统招分签模式,即全省近两年所有软硬件国产化项目都将联合招标,集成商将中标; (2)大部分地市采用自己的招投标模式。 各厅局、地市有独立招标权,每年招收; (3)建立第三方大数据公司,如广西的数广集团、贵州的云上贵州、山西的云时代,直接向厂家采购。
新一轮基础设施国产化招标预计将于2022年下半年启动,招标范围预计将扩大数倍。 预计2022年下半年,新一轮基础设施国产化招标有望开始,招标范围预计将比以往扩大数倍。 预计未来5年内,实现电子公文的县乡将完成更换。 同时,电子政务换代也将启动,市民服务、政务中心的PC和服务器也将纳入范围。
预计第二轮党政基础设施国产化招标空间为PC 1382万台、服务器69万台。 《全国住房公积金2020年度报告》显示,2020年我国国家机关事业单位缴纳公积金存款人数共计4513.36万人。国家统计局数据显示,2020年末,教育行业国有单位从业人员1637万人,卫生、社会保障和社会福利行业国有单位从业人员894万人。 考虑到这部分人员与教育、医疗等行业基础设施本地化人员数量存在重叠,在计算党政基础设施本地化空间时,剔除这部分人员,可以得到1982万人。我国党政和各大事业单位工作人员。 按1人1台PC测算,党政基础设施本地化PC更换规模为1982万台。 剔除已完成首轮招标的600万台PC,党政基础设施本地化PC替代市场空间为1382万台。 IDC数据显示,2020-2021年党政基础设施国产化服务器采购量约占PC采购量的1/20,党政基础设施国产化服务器潜在市场为69万台。
1.2. 产业基础设施本土化,以金融、电信为龙头。 整体渗透率较低,规模较大,有增长空间。
金融行业走在行业基础设施国产化前列,预计2022年国产化率将达到30%。金融行业关系“国计民生”,对系统安全和安全要求极高。稳定,资金充裕。 是产业基础设施本地化的排头兵。 2019年3月,中国人民银行科技司印发《促进金融行业关键信息基础设施国产化替代的征求意见稿》,对金融国产化替代作出全面部署,选定49家金融机构进行国产化试点,要求2020-2022年国产化率分别为8%、15%和30%。 2020年12月,第二批本土化试点新增103家金融机构,要求2021-2022年本土化率分别达到15%和30%。 2022年4月,第三批本土化试点金融机构将新增150家,要求2022年本土化率达到15%。目前,按总资产计算,全国80%的银行已纳入金融基础设施建设本地化试点目录。 预计2023年第一批、第二批试点国产化率将提高到50%,第三批将提高到30%。 %。
该行已基本完成办公系统的更换工作,并将于2022年进入一般业务系统更换阶段。在业务系统方面,系统复杂度和稳定性要求从低到高的顺序包括基于OA的办公管理系统和基于OA的办公管理系统。邮箱、以渠道、柜台为例的通用业务系统、采集各种业务流程数据的系统。 核心系统。 2020-2021年,金融基础设施国产化基本完成办公管理系统更换。 目前正在进入通用业务系统的更替。 通用业务系统覆盖面广,包括渠道、柜台系统、营销系统等银行主流业务。 该系统短期内有望成为本地化基础设施更新换代的主力军。
2022年运营商将大幅提升国产CPU比例,目前CPU国产化率为30-40%。 2020年开始,运营商集中采购开始向国产CPU倾斜:(1)中国电信:2021年至2022年,国产CPU占服务器集中采购的26.7%。 海光和鲲鹏分别占国产CPU的72%和28%。 %。 (2)中国移动:2021-2022年第一期(总量)PC服务器采购中,国产服务器占比41.65%。
预计金融、教育、石油石化、医疗、航天等行业PC换机规模分别为601万台、1291万台、120万台、300万台、22万台。 国家统计局数据显示,2020年我国城镇单位金融业从业人员为859万人。 教育部在“教育十年”新闻发布会上介绍,2021年我国专任教师总数将达到1844.4万人; 国家卫健委在2022年8月25日新闻发布会上介绍,截至2021年,全国医生总数达到428.7万人(含执业医师和助理执业医师,不含护士); 据《2020年中国财政年鉴》显示,中国石油石化国有企业职工人数为171万人; 据航天科技和航天科工集团官网显示,两家公司员工总数约31万人。 假设PC与员工总数的比例为1:0.7楼宇自控国产化,则金融、教育、石油石化、医疗、航天等行业的PC总数分别为601万台、1291万台、120万台、300万台, 220,000。
预计电信、电力、交通PC基础设施本地化替代空间分别为228万台、156万台、144万台。 IDC数据显示,2017年我国商用PC出货总量为3116万台,其中电信、电力、交通大型企业计算机出货量分别为38万台、26万台、24万台,根据6年更换周期。 ,预计电信、电力、交通PC基础设施国产化替代空间分别为228万台、156万台、144万台。
预计八个重点行业服务器更换规模总计332万台。 在服务器方面,考虑到不同行业的属性,我们假设不同行业的PC:服务器比例不同。 我们假设金融、电力、电信三个行业为5:1,石油、交通、航天行业为10:1,教育、医疗行业为10:1。 15:1,根据PC更换数量,可计算出服务器更换空间为332万台。
金融、电信行业处于领先地位,其他六大行业国内渗透率较低,增长空间广阔。 目前,只有金融和电信行业开始了大规模的行业基础设施国产化招标。 2022年,金融、电信服务器国产化率预计达到30-40%,采购规模预计各达到9万台。 其他行业的渗透率也相对较高。 低的。 例如,能源行业国产服务器采购量仅为2万台。 我们认为,目前仍处于产业基础设施国产化的早期阶段,中长期来看,厂商有望打开广阔的增长空间。
2、本土化基建行业全解析,自主可控,势不可挡
2.1.PC&服务器整机:中国品牌占有率高,成本和供应链优势筑壁垒
我国IT支出主要以硬件为主,服务和软件占比较低。 据前瞻产业研究院统计,2017年至2020年我国IT支出仍以硬件和基础设施为主。 通信服务占比高达45%,设备占比超过30%。 IT服务约占11%,软件仅占11%。 3%。 据统计,2020年全球企业IT支出结构中,企业软件将占12%,IT服务将占26%,设备仅占18%。 随着商业数字化和数字经济的不断推进,我国软件和服务支出有广阔的提升空间。
在居家办公热潮中,PC销量稳步增长,2021年中国PC出货量增长10%。2020年疫情带来的线上化趋势,让PC销量大幅增长。 据IDC统计,2020-2021年全球个人电脑出货量将分别增长13%和15%。 据统计,2020年中国PC出货量同比增长8%,2021年达到5700万台,同比增长10%。
联想以近40%的市场份额位居PC行业第一,整机国产化率较高。 数据显示,在大陆PC市场,联想占据绝对优势,竞争力不断扩大。 其市场份额稳步提升,2020-2021年分别达到36.2%和39.9%。 海外品牌戴尔、惠普紧随其后,2021年市场份额分别为12.6%、9.2%,与联想存在差距。 第四名和第五名都是品牌。 我们认为PC行业都使用Intel和AMD芯片。 整机本身的壁垒在于供应链和规模优势。 国产化率高,联想保持绝对领先。
中国服务器出货量继续领跑全球,2021年同比增长8.4%。近年来,全国各地政府相继推动大数据和智慧城市建设,推动大数据和智慧城市的实施。智慧城市产业。 智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智能电网等行业开始利用先进的云计算、大数据技术开发创新产品和服务。 服务需求持续上升,带动服务器产品市场繁荣。 2020年我国服务器出货量为350万台,同比增长10%。 2021年,中国服务器出货量391.1万台,同比增长8.4%,继续领跑全球。
中国服务器市场大部分被国内厂商占据。 2021年中国服务器份额排名中,前三名均为中国厂商,总份额约为54.80%。 其中还包括联想和许多白标制造商。 预计中国服务器市场的绝大多数市场份额被国内厂商占据。 2015年至2021年,浪潮信息在中国服务器市场的市场份额将持续提升,从2015年的15.34%上升至2021年的31.40%。
2.2. CPU:计算机的基础
CPU是计算机的计算和控制核心,是信息处理和程序运行的最终执行单元。 CPU中央处理器(Unit)的本质是一块超大规模的集成电路,在软件中用来解释计算机指令和处理数据,并负责控制和分配所有软硬件资源。 CPU在逻辑上可分为控制单元和运算单元。 控制单元从存储单元中获取可执行代码,并通过指令译码将其转换为可执行指令,然后计算单元根据获取的指令对存储单元中的数据进行运算。
CPU可分为复杂指令集CISC和精简指令集RISC,每种架构都有各自的优点。 根据所使用的指令集,CPU可分为两类:复杂指令集(CISC)和精简指令集(RISC)。 复杂指令集指令丰富,寻址方式灵活。 以微程序控制器为核心,指令长度可变,功能强大,对于复杂程序执行效率高; 该简化指令集指令结构简单,易于设计,执行能效高。 比较。 目前常见的CPU架构中,x86架构是复杂指令集的代表,而ARM架构、MIPS架构、Alpha架构以及近年来兴起的RISC-V架构则是精简指令集的代表。
国内CPU厂商采用了三种不同的设计架构路线。 采用X86架构IP核授权模式的国内CPU厂商主要有兆芯、海光信息等。 它们可以基于公共版本的CPU核心进行优化或修改。 优点是性能起点高、生态壁垒低。 缺点是需要支付授权费和自主创新程度不高。 降低。 华为鲲鹏、天津飞腾采用ARM指令集架构授权。 他们可以设计自己的CPU内核和SOC,还可以扩展自己的指令集。 自主化程度比较高。 目前,海思和均已获得ARMV8的永久授权。 尽管ARM此前表示ARM V9架构不受美国出口管理条例约束,但华为海思等国产CPU厂商仍然可以获得授权。 不过,ARM V9不再提供永久授权。 ARM架构仍存在长期风险。 RISC-V拥有超精简的指令集架构(ISA)和开源松散的BSD协议。 近年来取得了快速发展。 国内阿里巴巴平头哥、国信科技等公司均推出了与该架构相关的产品。 MIPS和ALPHA指令架构相对小众,国产CPU对应的代表公司是龙芯、申威,具有自主创新、技术可靠性高的优势。
根据应用领域,CPU分为桌面型和服务器型。 其中,桌面端的飞腾信息市场占有率较高,服务器端的海光和鲲鹏则分为两部分。
1.1.1 服务器年份 服务器CPU 海光和华为一分为二,2023年加入竞争。国内服务器CPU厂商主要有海光信息、华为海思、飞腾信息。 海光信息科技来自于2016年的AMD X86 IP核授权,华为海思、飞腾信息则来自于ARM v8指令集架构的永久授权。 由于飞腾主流量产产品是S2500,在服务器市场上与海光2、鲲鹏920存在性能差距。 飞腾的主要市场是桌面,服务器CPU海光和华为海思平分天下。 随着2022年新一代产品S5000的发布,性能有望大幅提升,预计2023年在服务器市场具有较强的竞争力。
-----------报告摘录结束 欲了解更多信息,请阅读报告原文------------
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介绍
随着科技的不断进步,车联网技术正在逐步改变现代交通和城市管理的模式。 在这个信息时代,车路智能互联正在成为未来交通的重要方向。 本文将深入探讨车联网中的通信协议及其在交通管理中的应用,从而展示车联网的巨大潜力和创新影响。
车联网通信协议核心技术及应用
1. 通信协议的重要性
车联网通信协议是实现车辆与车辆之间、车辆与基础设施之间通信的关键桥梁。 有效的通信协议可以保证车辆之间的信息交换,提高交通系统的安全性和效率。
2. DSRC和5G-V2X通信
车联网在交通管理中的广泛应用
1、智能交通管理系统
车联网技术可以实现交通信号灯的智能调度,根据实时交通流量进行优化控制,从而缓解交通拥堵。
2.车辆安全与自动驾驶
通过车辆之间的实时通信,可以实现车辆之间的碰撞预警和协调驾驶,提高交通安全,促进自动驾驶技术的发展。
车联网在未来交通发展中的挑战与展望
1. 数据隐私和安全
车辆通信涉及大量的个人隐私信息。 如何保证用户数据的安全,防止恶意攻击和数据泄露是一个重要的问题。
2. 标准化和互操作性
不同厂家、不同型号的车载通信系统可能存在互操作性问题。 为了实现车联网的广泛应用,需要制定统一的标准和规范。
车联网技术对城市交通的深刻影响
1.减少交通拥堵和污染
车联网技术可以准确掌握交通流量、路况等信息,有望减少交通拥堵、减少尾气排放、改善城市环境。
2.建设智慧城市
随着车辆、道路和交通设施的互联楼宇自控系统的通讯协议,城市将变得更加智能,使资源利用和城市管理更加高效。
综上所述
车联网技术作为未来交通发展的关键驱动力,正在逐步改变我们的出行方式和城市生活。 通过有效的通信协议,车辆可以实现智能互联,从而促进交通安全、减少拥堵、实现自动驾驶等目标。 尽管面临数据隐私、标准化等挑战,但车联网技术的前景依然光明。 它将深刻影响未来城市交通格局,为我们创造更智能、更便捷的出行环境。