ZD至顶网网络频道 09月18日 综合消息: 根据IIDC发布的全球WLAN季度追踪报告,2016年第二季度全球消费级和企业级无线局域网络(WLAN)市场同比增长6.7%,环比同样增长6.7%。企业级细分市场在该季度同比增长9.4%,是最近两年最大的增幅。2016年到目前为止能看到的持续增长要归因于企业的更新周期,以及对数字化改造项目上的投资。
802.11ac标准已经占据市场主导地位,目前在独立接入点出货量中占比59.9%,在独立接入点收入中占比77.4%。这意味着802.11ac的采用率要比多年前从802.11a/b/g向802.11n过渡时期802.11n的采用率增长快得多。
与此同时,消费级WLAN市场收入自2014年以来首次实现增长,该季度同比增加了3.1%。消费级市场中802.11ac标准的采用率一直明显慢于企业级细分市场。在2016年第二季度,802.11ac标准只占到了22.6%的出货量,51.3%的消费市场收入。
"企业意识到WLAN在IT移动化和数字化项目中扮演着关键角色,因此企业承诺会升级和更新WLAN,"IDC网络基础设施高级研究分析师Nolan Greene表示。"即使全球经济指标喜忧参半,IDC相信企业将会继续投资于稳健的WLAN基础设施,在数字经济中有效地参与竞争。"
从地域角度来看,企业级WLAN市场增幅最大的是在亚太地区(不包括日本),该季度同比增长了14.6%。增长最高的国家包括越南(同比增长79.4%)和韩国(增长48.3%)。西欧在经历了不温不火的第一季度之后,在第二季度同比增长了13.6%,表现良好。中东欧在该季度恢复增长,同比增加了11%。克罗地亚(同比增长44.2%)和罗马尼亚(增长39.9%)成为该季度增长的排头兵。相比之下,增幅低于市场平均水平的地区包括北美(同比增长7.3%)、拉丁美洲(增长6.8%)、中东和非洲(增长1.5%)。后两个地区的佼佼者包括哥伦比亚(同比增长132%)、以色列(增长54.6%)。日本在该季度同比下滑了2.4%。
"EMEA所有主要国家都实现了强劲的增长,除日本之外的亚太地区继续在该季度表现良好,帮助整体市场实现最好的增长,"IDC全球网络季度追踪报告研究经理Petr Jirovsky表示。"跨区域性市场的单方面增长,意味着WLAN对于企业战略项目具有关键作用。"
主要企业级WLAN厂商数据更新:
• 思科在2016年第二季度的全球企业WLAN收入同比增长1.1%。思科在该季度的全球市场份额为43.7%,低于2015年第二季度的47.3%。IDC认为Meraki云管理的WLAN产品组合仍然是思科主要增长动力之一。
• Aruba-HPE(不包括OEM业务,而且从第二季度开始也不包括H3C了)在该季度同比减少6.1%,主要由于排除了中国的H3C业务。该季度Aruba-HPE的市场份额为14.6%,低于2016年第一季度的15.8%以及2015年第二季度的17.1%。
• 博科-Ruckus第一次以合并的实体汇报业绩,在该季度同比增长7.9%。博科-Ruckus在该季度的市场份额为6.8%,低于2016年第一季度的7.7%和2015年第二季度的6.9%。
• Ubiquiti在该季度市场了非常出色的增长,同比增长了95.3%,市场份额为4.2%,低于2016年第一季度的4.3%,高于2015年第二季度的2.4%。
• Aerohive也实现了显著的增长,在该季度同比增长了34.1%,市场份额为2.7%,高于2016年第一季度的2.3%。

好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。