AI基础设施全球竞争加剧-投入或达万亿美元

根据外媒报道，多家科技巨头对人工智能（AI）领域的布局显现加大趋势，通过拓展海外投资、自行进行设备研发、维持大规模并购等方式维持行业竞争力。美国《华尔街日报》报道，据不完全统计，今年以来，微软和亚马逊在全球AI相关项目和数据中心项目上的投资加起来已超过400亿美元。机构Wedbush分析师勒维斯表示，大型科技公司正朝着国际市场展翅高飞。他形容这将是一场AI市场的军备竞赛，微软、亚马逊等多家公司正大举支出，希望能够准确预判未来并掌握先机。机构DADavidson分析师卢瑞亚预计，这些公司今年在AI基础设施上的支出将超过1000亿美元，未来支出规模还将随着需求的增长而继续增加。勒维斯预计，科技公司将在AI基础设施上持续投入大量资金。未来10年，这个领域的支出将达到1万亿美元，大家都在厉兵秣马。公开资料显示，微软为未来几年规划的投资超过160亿美元，分布在法国、德国、日本、马来西亚、西班牙和印度尼西亚。

与此同时，亚马逊计划在日本投资150亿美元打造基础设施，在新加坡、墨西哥和法国分别计划投资90亿美元、50亿美元和13亿美元。卢瑞亚说：随着世界其他地区越来越多地向云端迁移，更需要在发生这种转变的地区建立这些数据中心。谷歌、苹果、Meta等科技公司也在研发生产自主品牌的芯片，在发展人工智能的道路上摆脱对英伟达等行业领军企业的依赖。由于市场对生成式AI的整体需求不断增长，而且新企业和初创企业都希望将这一功能整合到业务中，大大小小的AI公司也在探索和打造较小的模型。这些模型可以有效地完成特定任务，但不需要像英伟达芯片那么强大的算力。大型投资机构也对AI保持较高热情。

英国《金融时报》报道称，软银准备每年投入近90亿到AI领域，以期在科技领域维持竞争力。报道称，软银创始人孙正义一直坚信AI的力量，并且强调需要重塑公司，其对英国芯片公司安谋的交易是公司成为技术头部公司的重要一步。软银持有安谋90%的股份，《日本经济新闻》报道称，一旦安谋开始量产AI芯片，此业务可能从安谋剥离出来，直接由软银运营。自去年安谋上市以来，其估值已经飙升。

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全球算力竞争加剧，我国 ICT 建设驶入快车道

（报告出品方/分析师：银河证券研究院 赵良毕）

报告原标题： 通信行业深度报告：ICT“双碳”新基建，IDC 温控新机遇

（一）算力建设关乎数字经济发展，各国均不断发力

加快培育数据要素市场，全球算力竞争不断提升。 2020 年 4 月 9 日，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据首次作为一种新型生产要素在文件中出现，与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列。计算力已经与国家经济息息相关。

IDC&清华产业研究院联合发布的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》表明，计算力是数字经济时代的关键生成要素：

（1）从 2016-2025 年的整体趋势及预测来看，各个国家的数字经济占 GDP 的比重持续提升，预计 2025 年占比将达到 41.5%。

（2）计算力作为数字经济时代的关键生产力要素，已经成为挖掘数据要素价值，推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

（3）国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高 1 点，国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5%和 1.8%，预计该趋势在 2021-2025 年将继续保持。同时，通过针对不同梯队国家的计算力指数和 GDP 进行进一步的回归分析后，研究发现：当一个国家的计算力指数达到 40 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将增加到 1.5 倍，而当计算力指数达到 60 分以上时，国家的计算力指数每提升 1 点，其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

数字化进程不断推进，发展中国家经济增速较高。 根据 IDC 数据显示，2016 年到 2025 年，数字经济占比不断提升，全球数字经济占比2025E为41%，其中发达国家数字经济占比为48.10%，比发展中国家高 17.8 个百分点。中美两国计算力指数综合评估较高，中国计算力发展水平涨幅达 13.5%，处于较高增长水平。总体来看，数字经济为各国 GDP 总量贡献不断提升，算力提升推动数字经济向好发展。

全球公有云用户市场保持增长，IT 侧资本开支不断增加。 云是推动企业数字化转型升级的重要驱动力, 企业不断增加对移动技术、协作以及其他远程工作技术和基础架构的投资。预计到 2023 年，用户支出将达到近 6000 亿美元，云将占全球企业 IT 消费市场的 14.2%。其中软件化服务（SaaS）是最大的细分市场，预计该市场在 2023E 用户支出增长至 2080.80 亿美元，相比 2021 年增长 36.73%；云基础建设（IaaS）将达到 1562.76 亿美元，相比 2021 年增长 70.53%。为了获得数字经济时代的比较优势，全球主要国家在数据中心的建设上进行了大规模投资，全球经济受到新冠疫情的严重影响下，数据中心的建设保持了较高增速，预计在未来几年云服务提供商与电信公司之间的合作日益增加，全球云市场有望进一步增长。

中国 IDC 市场规模增速较快，目前处于高速发展期。 受益于我国“新基建”战略提出和持续攀升的互联网流量，2021 年数据中心建设规模不断增长。根据中国信通院数据，我国 2021年 IDC 行业规模约 1500.2 亿元，近 5 年中国 IDC 市场年均复合增速约达 30%，领先于全球 IDC市场增速，其中近三年中国 IDC 市场具有高增速。我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进，5G 应用项目多点开花不断落地，预计到 2025 年，我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用，数据中心行业发展前景广阔，有望保持高速增长。

IDC 机柜数量不断增长，中国东部地区 IDC 中心较多。 2021 年 IDC 的机柜量增长了 99.15万架，增速为 30%，机柜量总数达到 415.06 万架，年度增长率达到 31.39%。随着 5G 时代数字经济向 社会 各领域持续渗透，数据量爆炸式增长使得全 社会 对算力需求提升，预计每年仍将以20%以上速度高增，有望打开市场新空间。目前我国大部分数据中心集中在东部及沿海地区，根据 CDCC 数据，2021 年华东、华北、华南三地区机柜数占全国总数的 79%，而东北、西北地区占比相对较低。

我国东部地区 IDC 上架率较高，西部地区加速建设。 目前 IDC 机房在我国东西部呈现差异较大发展，体现东密西疏、东热西冷的特点。2021 年新增机柜对比可知，东部及沿海地区数据中心上架率高，西部上架率较低。2021 年华东、华北、华南三地上架率约 60%-70%，而东北、西北、西南及华中上架率仅有 30%-40%。在政策布局方面，国家不断推进数字经济发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局。对于网络时延要求不高的业务，率先向西部转移建设，由于西部地区气温较低优势突出，实施“东数西算”有利于数据中心提高能效，西部地区产业跨越式发展，促进区域经济有效增长。

（二）数字经济政策护航，“东数西算”工程建设有望超预期

把握数字化发展机遇，拓展经济发展新空间。2022 年 1 月，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》，规划强调数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。同时，规划明确提出到 2025 年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 10%。基于上述规划，2022年 5 月 26 日，工信部在 2022 年中国国际大数据产业博览会上指出，坚持适度超前建设数字基础设施，加快工业互联网、车联网等布局。

推进绿色数据中心建设，提升数据中心可再生能源利用率。 我国能源结构正处在不断优化的过程中，新能源地区分布不均衡，特别是水力、光伏、风能，主要集中在中西部地区，而使用端主要在东部沿海地区，虽然通过“西电东送”工程部分缓解了东部地区用电紧张问题，但是作为高耗能的数据中心产业，协调东西部发展布局、降低能耗就十分必要。全国各省市、地区相继出台了各种强调数据中心绿色、节能的政策要求，进而促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级，催化能源行业低碳转型。

东西部资源高效匹配，建立全国一体化协同创新体系。 “东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西气东输”、“西电东送”之后的又一项重大的国家战略工程，将东部海量数据有序引导到西部，优化数据中心建设布局，缩小东西部经济差异，促进东西部协同发展。2022 年 2 月17 日，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。国家以“东数西算”为依托，持续推进数据中心与算力、云、网络、数据要素、数据应用和安全等协同发展，形成以数据为纽带的区域协调发展新格局，助力数字经济不断发展。

全球算力网络竞争力凸显，ICT 产业链有望迎来发展新空间。 通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力规模化、集约化发展，有望进一步提升国家算力水平和全球竞争能力。同时，扩大数据中心在中西部地区覆盖，能够就近消纳中西部地区新型绿色能源，持续优化数据中心能源使用效率。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动相关产业上下游投资，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，推进西部大开发形成全国均衡发展新格局。

（三）双碳减排目标明确，绿色节能成为发展必需

能源变革不断创新升级，低碳转型融入 社会 经济发展。 自上个世纪人类逐渐认识到碳排放造成的不利影响，各国政府和国际组织不断进行合作，经过不懈努力、广泛磋商，在联合国和世界气候大会的框架下达成了一系列重要共识，形成了《联合国气候变化框架公约》（1992 年签署，1994 年生效）、《京都议定书》（1997 年达成，2005 年生效）和《巴黎协定》（2015年达成，2016 年生效）等文件，其中《巴黎协定》规定了“把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于 2 以内”的基础目标和“将气温升幅限制在工业化前水平以上 1.5 之内”的努力目标。

推动能源革命，落实碳达峰行动方案。 为了达到《巴黎协定》所规定的目标，我国政府也提出了切合我国实际的双碳行动计划，2020 年 9 月 22 日，我国在第七十五届联合国大会上宣布，中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取 2060 年前实现碳中和目标。中国的“双碳”目标正式确立，展现了中国政府应对全球气候变化问题上的决心和信心。同时 2021年度《政府工作报告》中指出：扎实做好碳达峰、碳中和各项工作，制定 2030 年前碳排放达峰行动方案。优化产业结构和能源结构。推动煤炭清洁高效利用，大力发展新能源，在确保安全的前提下积极有序发展核电。扩大环境保护、节能节水等企业所得税优惠目录范围，促进新型节能环保技术、装备和产品研发应用，培育壮大节能环保产业，推动资源节约高效利用。落实 2030 年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型，协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护，单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低 13.5%、18%。

聚焦数据中心低碳发展，实现双碳方式产业发展。 在双碳背景下，“东数西算”工程中数据中心西部迁移，PUE 值有望降低带来能耗电量高效利用。能源高效节能、革新升级已是大势所趋和必然要求。

（一）数据中心能耗突出，绿色节能是发展趋势

绿电成为发展趋势，低碳发展中发挥重要作用。 随着大力发展数据中心产业，数据中心能耗在国民经济中的占比也在不断提高。研究表明，预计 2025 年，数据中心能耗总量将达到 3952亿 kW·h，占全 社会 用电总量的 4.05%，比例逐年攀升。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。空调系统同样是数据中心提高能源效率的重点环节，所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。降 PUE 将成为未来发展趋势，主要从制冷方面入手。

数据中心碳排放不断控制，PUE 值不断改善。 根据国家能源局 2020 年全国电力工业统计数据 6000 千瓦及以上电厂供电标准煤耗每度电用煤 305.5 克，二氧化碳排放量按每吨标煤排放 2.7 吨二氧化碳来计算，2021 年全国数据中心二氧化碳排放量 7830 万吨，2030 年预计排放约 1.5 亿吨二氧化碳。

量化指标评估数据中心能源效率。 为评价数据中心的能效问题，目前广泛采用 PUE（Power Usage Effectiveness）作为重要的评价指标，指标是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值。PUE 通常以年度为计量区间，其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于 1，越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少，即能效水平越好。

数据中心空调系统及服务器系统能耗占比较大。 数据中心的耗能部分主要包括 IT 设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。其中服务器系统约占 50%，存储系统约占 35%，网络通信设备约占 15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节，它所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的 10%和 5%。

（三）温控系统持续优化，节能技术变革打开新机遇

温控系统多元化趋势，节能技术不断突破。 当前主流的制冷方式包括风冷、水冷、间接蒸发冷却和液冷技术，根据数据中心规模、环境特点选择合适的制冷技术。提高数据中心的能效，尤其是空调制冷系统的能效成为研究重点。目前，数据中心空调制冷能效比的提升主要从液冷和自然冷源两方面入手。从制冷方式来看，风冷将逐渐被安装灵活、效率更高的液冷方式所取代。液冷技术目前应用于 5G 场景，通常对骨干网 OTN 设备、承载网设备以及 5G BBU 设备进行液冷，采用液冷技术可以通过液体将发热元件热量带走，实现服务器的自然散热，相互传统制冷方法，液冷技术更为高效节能。

冷却系统不断优化。 为了客观评价这些制冷技术以便进一步提高节能减排效率，中国制冷学会数据中心冷却工作组研究认为：采用数据中心冷却系统综合性能系数（GCOP）作为评价指标更为合理。

其中，GCOP 为数据中心冷却系统综合性能系数指标，用于评价数据中心冷却系统的能效。为数据中心总能耗，其中不仅包括数据中心市电供电量，也包括数据中心配置的发电机的供电量。为制冷系统能耗，包括机房外制冷系统的能耗，另外包括 UPS 供电的制冷风扇、关键泵以及设备机柜内风扇等制冷设备产生的能耗。

实际情况中，为了使能效评价结果更具有说服力与可比较性。冷却工作组建议使用数据中心全年平均综合性能系统数的（GCOPA）指标和特定工况下数据中心冷却系统综合性能系数（GCOPS）作为评价标准。

冷却工作组根据上述标准针对来自内蒙古呼和浩特、广东深圳、河北廊坊等地的高效数据中心进行分析。这些数据中心分布在不同建筑气候区，使用了不同系统形式和运行策略，例如高效末端、自然冷却、AI 控制的运行优化等。数据表明西部地区建设新型数据中心制冷能耗较优。我国数据中心冷却系统能效存在极大差异，提升我国数据中心冷却系统的能效意义较大，冷却系统仍存在巨大的节能潜力。

数据中心容量不断扩充，中美两国贡献较多。 根据 Synergy Research Group 的最新数据显示，由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至 700 家，而以关键 IT 负载衡量，美国占这些数据中心容量的 49%，中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家，占总量的 15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA 地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。超大规模数据中心数量翻一番用了五年时间，但容量翻番用了不到四年时间。

空调系统建设成本较多。 根据IBM数据，数据中心的建设成本中空调系统的占比为16.7%。总体来说，2021 年数据中心基础设施设备总支出为 1850 亿美元，能源方面建设资本开支占较大份额，能源建设及利用效率有望进一步提升。

数据中心资本稳步增长，温控市场打开新空间。 根据 Synergy Research 的数据，2021年数据中心基础设施设备总支出（包括云/非云硬件和软件）为 1850 亿美元，公有云基础设施设备支出占比为 47%。面向硬件的服务器、存储和网络合计占数据中心基础设施市场的 77%。

操作系统、虚拟化软件、云管理和网络安全占了其余部分。参照 2021 年全球数据中心资本开支增长 10%的现实，假设未来 4 年数据中心每年资本开支保持增长 10%，我国数据中心温控系统市场规模 2021 年为 301 亿元，可在 2025 年达到 441 亿元。

（一）英维克：打造温控全产业链，行业高景气领跑者受益

国内技术领先的精密温控龙头，聚焦精密温控节能产品和解决方案。 公司自成立以来，一直专注于数据机房等精密环境控制技术的研发，致力于为云计算数据中心、通信网络、物联网的基础架构及各种专业环境控制领域提供解决方案，“东数西算”项目中提供节能技术。

公司营业收入高速增长，盈利能力表现良好。 2022Q1，公司实现营收 4.00 亿元，同比增长 17.10%，归母净利润 0.13 亿元，同比下降 59.26%，主要受原材料价格上涨、疫情反复等因素影响。2021 年英维克实现营业收入 22.28 亿元，同比增长 29.71%，自 2017 年以来 CAGR 达34.65%，主要是由于机房温控一些大项目验收确认，以及机柜温控节能产品收入增长。受益于整个行业的景气度，全年实现归母净利润 2.05 亿元，同比增长 12.86%，自 2017 年以来 CAGR达 24.25%，主要源自数据中心及户外机柜空调业务的持续增长。

公司毛利率总体稳定，未来有望止跌回升。 2021 年公司销售毛利率为 29.35%，同比下降9.50%，主要原因系上游原材料成本提升，公司整体盈利能力承压。净利率总体有所下降，销售净利率为 8.92%，同比下降 15.85%。随着公司持续数据机房等精密环境控制技术的研发，技术平台得到复用，规模效应愈发显著，公司未来毛利率及净利率有望企稳回升。

蒸发冷却、液冷技术为未来发展趋势，公司技术储备充足，产品系列覆盖全面。 目前国内数据中心温控方式仍然以风冷、冷冻水为主，由于热密度、耗能的提升，传统方案已经不能满足市场需求，散热方式逐渐从传统风冷模式发展到背板空调、液冷等新型散热方式，数据中心冷却系统呈现出冷却设备贴近服务器、核心发热设备的趋势，液冷、蒸发冷却技术优势明显。

研发投入持续增加提升核心竞争力，温控系统不断优化。 公司以技术创新作为企业发展的主要驱动力，不断加大研发投入。虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终坚持加大研发力度，为公司后续发展提供技术支撑。英维克作为细分行业龙头，及时捕捉市场发展动向，以技术创新作为企业发展的主要驱动力。

公司产品线丰富，方案灵活凸显竞争优势。 英维克的机房温控节能产品主要针对数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室等领域的房间级专用温控节能解决方案，用于对设备机房或实验室空间的精密温湿度和洁净度的控制调节。其中包括 CyberMate 机房专用空调&实验室专用空调、iFreecooling 多联式泵循环自然冷却机组、XRow 列间空调、XFlex 模块化间接蒸发冷却机组、XStorm 直接蒸发式高效风墙冷却系统、XSpace 微模块数据中心、XRack 微模块机柜解决方案、XGlacier 液冷温控系统等产品与解决方案。

公司的产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC 运营商、大型互联网公司，历年来公司已为腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等用户的大型数据中心提供了大量高效节能的制冷产品及系统。此外，英维克还提供机柜温控节能产品主要针对无线通信基站、储能电站、智能电网各级输配电设备柜、电动 汽车 充电桩、ETC 门架系统等户外机柜或集装箱的应用场合提供温控节能解决方案，以及用于智能制造设备的机柜温控产品。

（二）佳力图：运营商市场企稳互联网市场突破，业绩有望边际改善

精密环境温控龙头，打造恒温恒湿解决方案。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

公司营业收入保持增长，净利润有所下滑。2022Q1，公司实现营收 1.22 亿元，同比下降10.69%，归母净利润 0.14 亿元，同比下降 36.68%，主要受原材料价格上涨、疫情反复、竞争加剧等因素影响。

2021 年佳力图实现营业收入 6.67 亿元，同比增长 6.68%，自 2017 年以来CAGR 达 9.73%，全年实现归母净利润 0.85 亿元，同比下滑 26.35%，2021 年，公司主要是受到以下因素影响导致利润下滑，（1）南京疫情停工待产、限电限产、疫情延时交付验收的各种困难；（2）随着市场规模的不断扩大，国内机房空调市场竞争较激烈；（3）原材料价格特别是大宗商品价格持续上涨，原材料成本占公司营业成本平均比例达 70%以上，是公司产品成本的主要组成部分，铜、镀锌钢板在 2021 年度一直呈现上涨趋势，采购价格较 2020 年上涨了 20%-40%，导致公司成本呈现大比例增长。

图 17. 公司受多因素影响毛利率有所下降（单位：%）

公司精密环境领域产品丰富，技术先进。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境，公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。

目前，公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品，十三个系列产品线，产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位，同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势，为数据中心提供节能改造服务。

研发投入不断投入，空调效率持续提升。 虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响，公司始终保持加强技术研发团队建设，加强与高等院校、行业专家等机构、人士的合作，推动尖端理论研究和实践，依托现有的研发体系，充分发挥节能控制方面的技术优势，加快机房智能节能管理系统的研制，进一步提高公司产品的性能指标，加强在空调换热器效率提升、供配电技术方面的基础性研究实力，全面提升公司在机房环境控制一体化解决方案方面的创新能力。

公司核心技术不断凸显。 2021 年末公司拥有的核心技术有 36 项，同时有包含带封闭式高效冷却循环的通信模块、数据中心冷冻站集中控制系统、机房空调 VRF 系统、CPU 液冷技术、VRF 技术在机房空调领域的初级应用等 28 项在研项目。

（三）其他节能相关公司情况

申菱环境是国内提供人工环境调控整体解决方案的领先企业，服务场景数值中心、电力、化工、能源、轨道交通、环保、军工等领域。产品主要可分为数据服务空调、工业空调、特种空调三部分。公司是华为数据服务空调的主要供应商，与华为存在多年合作关系。除了华为业务的快速增长，也获得了腾讯等互联网龙头企业的认可。此外，申菱环境在储能方面也有布局。

依米康致力于在通信机房、数据中心、智慧建设以及能源管理领域为客户提供产品和整体解决方案，包括从硬件到软件，从室内精密空调到室外磁悬浮主机，从一体机和微模块到大型数据中心的设计、生产和运维服务，助力客户面对能源和生态挑战。公司信息数据领域的关键设备、智能工程、物联软件、智慧服务四大板块业务均可为数据中心产业链提供产品及服务。

高澜股份是国内领先的纯水冷却设备专业供应商，是国家级专精特新“小巨人”企业，从大功率电力电子装置用纯水冷却设备及控制系统起家，产品广泛应用于发电、输电、配电及用电各个环节电力电子装置。2020 年以来，通过企业并购，其新能源 汽车 业务收入大幅提升，动力电池热管理产品、新能源 汽车 电子制造产品收入占总营收比重均大幅上涨，合计收入占总营收比重达到 48.88%，首次超过纯水冷却设备成为公司第一大收入来源。

节能技术突破不及预期导致供给端产能释放缓；

原材料短缺及价格上涨；

市场竞争加剧；

下游数据中心市场增速不及预期。

人工智能产业将寻求哪三方面的突破？

未来将扎实推进理论发展，加强新技术整合能力

如今，“智能+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来社会图景。国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥。

我国在深度学习、识别技术等领域实力突出，在人工智能市场应用层面走在世界前列。但在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面则存有短板。业内专家呼吁，未来我国人工智能行业和学界应重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展。

基础层研究成人工智能“硬指标”

人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，美国在技术难度大、技术带动效应强的基础层方面，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱，在技术层和应用层发力更多。

基础层主要指处理器、芯片等支撑人工智能技术的核心能力；技术层包括自然语言处理、计算机视觉、技术平台等通用技术；应用层是指自动驾驶、智能机器人等实际应用主体。

人工智能浪潮的兴起，使得美国大公司纷纷进军基础层的研究。以芯片为例，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU，可以将机器学习指令传达的效率从几周的时间缩短至几个小时，帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。过去3年中，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，被评论界称为“摩尔定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能。

谷歌、亚马逊、微软、苹果等最初并不研发芯片的公司，也开始发力芯片和处理器，这使得美国在全球人工智能基础层研究地位进一步增强。微软公司公布了其人工智能芯片制造项目，展示了一款专门为微软增强现实眼镜HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度学习芯片的研发，并声称，随着语音识别技术的爆发，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片。2017年4月，苹果公司宣布苹果将通过自主研发和生产芯片，进一步掌握产业链主导权。消息一出，苹果芯片供应商英国公司Imagination的股价应声暴跌。

但是，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，对进口芯片的需求居高不下。

从事计算机视觉识别的中国公司“旷视科技”品牌与市场中心总经理谢忆楠表示，在图像识别领域，公司同时应用英伟达和英特尔的芯片，目前还没有国产芯片能够完全取而代之。英特尔中国研究院院长宋继强也承认，我国人工智能领域不足之处在于我们原创理论创新、基础人工智能研发能力还不太够。中国学者需要在理论上有所突破。地平线机器人技术创始人余凯表示，在PC电脑与移动互联网时代，我们都错失了如操作系统等基础平台性技术，人工智能时代需要迎头赶上。

中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，我国机器人领域核心技术积累不足，资金投入相对有限且分散，高端市场长期被外资企业占据，很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，难以获得产业发展主动权。

计算机学家、图灵奖唯一的华人得主姚期智表示，中国想在2030年实现世界主要人工智能创新中心的战略目标，首先要解决人工智能发展缺少理论的问题。中国在下一波人工智能的发展上，应取得一些原创性的、有知识产权的成果，而不是追赶别人发明的科技。

跨界融合创新为智能生态“必修课”

未来人工智能领域不仅仅是单一的技术和产品，而是一个整合的“生态系统”。数字技术将结合神经研究等医学领域、自动化机械臂等工业领域共同组成人工智能的底层技术。

以人工智能为依托的机器人一方面会以“软件”形式融入社会，如自动翻译、图像识别等。另一方面也将通过集成“硬件”深入到百姓生活中，如特种机器人、医疗机器人等。

正是在这种“共识”的指引下，“不务正业”几乎成为美国人工智能巨头都在做的事，从IBM、苹果，到谷歌、脸书、英伟达，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，不再单一专注于自己的传统业务，而是着眼布局未来。 2016年9月，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟，大有形成合力、制定行业标准之意。

目前，谷歌的跨界非常广泛，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域。其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台。研发芯片起家的高通，也推出了自己的摄像头Spectra Module，旨在优化VR、AR的效果。最近，这一摄像头又添加了一些新的功能，如深度检测和生物认证，用户可以通过虹膜扫描来解锁认证。

IBM中国研究院认知交互技术总监秦勇表示，IBM打造人工智能平台，最终目的就是形成生态圈，可以满足客户的不同需要。比如IBM的WDC（Watson Developer Cloud），已经有很多应用程序编程接口公布出来，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等。在教育领域和芝麻街合作，利用人工智能帮助小孩，用游戏的方式来做辅助学习。这一平台还和美敦力（Medtronic）合作，提前两三小时就可以准确预测一个人的血糖指标。

英伟达不仅有芯片，还发布了高效的深度学习软件平台，为客户提供综合全面的服务，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域。电商起家的亚马逊，凭借其深度学习能力，崛起成为人工智能的巨头。去年，其发布的三大人工智能技术（图像识别、自动语音发音、语音互动）广受欢迎，中国的社群电商软件“小红书”就利用了亚马逊的人工智能技术开发了人脸识别痘痘的功能。

除以技术优势加速全链条布局外，国外巨头凭借投资并购等资本运作手段，提升自身技术实力，在人工智能领域迅速占据制高点，也有部分巨头在我国建立产业基地，抢占中国市场。如微软收购位于多伦多的人工智能初创企业Maluuba，谷歌收购数据科学公司Kaggle。库卡也宣布建设中国二期厂房，继续扩大产能。

而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，部分企业存在短期套利思维。业内人士认为，从技术到产品的跨越非常之困难。不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，中国企业之间的“门户之见”较深，产业链倾向于为了短期利益，维护已有的客户链条，而不会积极拥抱新产品，这使得一项技术需要投产时，找生产商就十分困难，更别提以后的推广、应用了。

另一方面，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，目前市场上有很多风险基金来主导基础研究型公司，这对正常的创新过程会产生一定负面影响。特定阶段确实需要一些特殊的措施，但无论如何要给有能力、愿意做研究的人一个安静的空间，这才是科研创新真正的源头。

王飞跃认为，很多人蜂拥而至进入智能行业，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，好多核心硬件还要从外国进口，企业技术能力“配不上”它的名字，这是需要我们反思的地方。

《中国机器人产业发展报告》建议，围绕市场需求，加强新技术之间的整合能力，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体。既要围绕智慧工厂、智能家居和智慧城市开展细分领域示范工程，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商，推进全产业链协同发展。

人才队伍建设是产业发展“脊梁柱”

任何产业的发展都依赖高素质的人才。美国人工智能产业的发展，得益于过去几十年来高校、科研院所没有停止过的探索，美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地。而中国人工智能人才则较为稀缺。

腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异。报告显示，截至2017年6月，美国共有1078家人工智能企业，员工数量为名；中国有592家人工智能企业，员工数量为名，约为美国的50%。分领域来看，在处理器/芯片领域，美国员工人数是中国的13.8倍，美国人，中国1300人。中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，仅在智能机器人领域人才稍多，为6400人，是美国同领域人数的3倍。

根据全球职场社交平台“领英”的数据，7成美国人工智能人才从业10年以上，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验。报告分析，这源于中国人工智能产业起步比美国晚，人才培养模式尚存差距。

中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，而美国是人工智能概念的诞生地，基本上大院校都有人工智能专业和研究方向。根据美国国家科技委员会的人工智能全球大学排名，前20名中有16所是美国大学，这些大学源源不断地向科技企业输送人才。

业内人士表示，由于人才匮乏，人工智能工程师的年薪水涨船高。博士毕业进入企业，起薪或可高达百万元，“否则根本留不住人”。而且，即便这样的人也很难“上手就用”，都要在公司经过数月至一年的专业培训。

目前，中国正在快速追赶美国人工智能人才的培养步伐。从论文发表数量来看，华人作者的领先优势日益明显。在“深度学习”领域，中国的论文数量从2014年开始超越美国。专家认为，人才培养是“智能+”发展的关键，而且，人才培养要与重点项目相结合，真正做到核心人才本土化、核心项目自主化。

《中国机器人产业发展报告》建议，应建立机器人行业亟须的多层次、多类型技能人才培养体系，建立校企联合培养人才的新机制。同时，建立培养标准体系，运用职业培训和职业资格制度加深与汽车、电子、化工、消防等相关行业合作，实现人才培养与企业需求的良好对接。

国务院2017年印发《新一代人工智能发展规划》，提到将“加快培养聚集人工智能高端人才”。伴随着巨大的市场需求和应用场景，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业。

在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，我国新一代人工智能发展规划也明确提出了我国人工智能发展的“三步走”目标：

第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业进入国际第一方阵，成为我国新的重要经济增长点；第二步，到2025年，人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平，人工智能产业进入全球价值链高端，成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，我国成为世界主要人工智能创新中心，人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

专家认为，要想让机器人渗透到人们生活，真正实现智能社会，一定要把相应的基础设施建设好，建立知识库、大数据库、面向各类具体问题的智能系统等。“这不仅要有技术，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等。”业内人士呼吁，要加快机器人向各领域的应用，实现人机协调、跨界融合、共创分享，营造有利于机器人发展的良好生态。

瑞银研究报告显示：至2030年AI每年将为亚洲贡献经济价值高达1.8万亿至3.0万亿美元，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响。这些行业加起来，相当于目前亚洲GDP的三分之二。

据统计，2000至2016年，中国人工智能企业数量累计增长1477家，融资规模达27.6亿美元。其中，2014至2016年三年是中国人工智能发展最为迅速的时期。这三年里新增的人工智能企业数量占累计总数的55.38%。另据艾瑞咨询公开数据，中国人工智能产业规模2016年已突破100亿元。

面对优势，还需戒骄戒躁；面对补足，还需踏实补强；我国应在人工智能产业发展的浪潮中争当“弄潮儿”。

未来已来，当时代的钟声缓缓敲响，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一，抓住了就是机遇，抓不住就是挑战，必须在日新月异的科技大变革中、在国际合作与竞争的征程中加速前进。

外媒:中国人工智能风头正劲,有望成为AI全球的领跑者吗?

1. 中国的人工智能发展迅猛，有潜力成为全球人工智能领域的领导者。 随着相关政策的不断推出，技术突破，以及产业融合的加速，中国在全球人工智能舞台上的影响力日益增强。 2. 根据国际数据公司（IDC）的预测，2019年全球人工智能市场规模预计将达到375亿美元，而中国市场预计将占到全球市场份额的12%，成为全球第二大单一人工智能市场，并保持快速增长的趋势。 3. 云计算作为数据中心的基础设施，对于大数据的聚合和存储至关重要。 它能够根据用户需求，协调调用大量服务器的存储和计算资源。 例如，网络、微软、谷歌、亚马逊、阿里巴巴等公司的云计算中心拥有数以十万计甚至数百万计的服务器，以满足不同用户的需求，并进行资源的管理与调用。 4. 腾讯的AI战略主要围绕业务需求展开。 腾讯推出了人工智能语音平台“小微”，并致力于打造智能服务开放平台。 在腾讯的二季度财报分析师会议上，总裁刘炽平强调了AI的战略地位，表示腾讯在人工智能领域投入了大量资金，并认为这是一项长期的、具有重大战略意义的投资。 5. 人工智能正迅速接近一个关键的临界点。 在海量数据和算法革命的推动下，人工智能正在成为不同行业的基础设施，以前所未有的广度、深度和速度为各行各业带来变革，并为大众创造价值。 6. 无论是在技术、数据还是政策方面，中国在人工智能市场上的起跑线相对平等，这或许将有助于中国在人工智能领域取得领先地位。

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