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半導體過去我們對計算和網絡提得最多的要求是“快”，比如希望網速快、計算速度快等，但在萬物互聯時代，“多”的需求特征凸顯。從汽車到路燈，從手機、平板到智能玩具，未來智能設備將數以萬億計，因此，未來的IT基礎設施須支撐“多”的需求。
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善思X-RAY “目前我們正在進入以‘物’為中心的IT3.0時代。”孫凝暉解釋說，在IT3.0時代，以5G為核心支撐的萬物互聯所產生的巨大數據量，對計算的并發度和實時性等都提出極高要求，僅靠現有計算設備的堆集難以解決上述問題。
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嘉必思X-RAY根據報告，從我國人工智能企業的核心技術分布看，大數據和云計算占比最高，達到21.3%；其次是機器學習和推薦、語音識別和自然語言處理、人臉和步態及表情識別，占比分別為17.2%、9.4%、8.6%。在可獲得研發強度數據的113家人工智能企業中，平均研發強度為9.14%，遠高于2018年國內企業的平均研發強度。
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