至顶网网络频道 09月18日 综合消息:
根据IDC的全球WLAN季度追踪报告显示,2017年第二季度全球消费级和企业级无线局域网(WLAN)综合市场同比增长2.5%,达到23.7亿美元。企业市场部分在该季度同比增长9.4%,达到14.8亿美元,与2016年同期的9.4%持平。
IDC认为,作为企业数字化转型的一部分,向802.11ac标准的升级过渡,是2017年第二季度实现增长的主要推动力。802.11ac标准现在占到了84.5%的独立访问点出货量,以及92.1%的独立访问点收入,分别高于2017年第一季度的70.9%和84.7%。环比的大幅增长,突显了802.11n被淘汰的持续趋势,预计这一轮淘汰将会在2018年年底完成。
与此同时,2017年第二季度消费级WLAN市场收入同比减少7.2%,达到8.923亿美元。在该季度,802.11ac标准在消费级市场中占到了32.3%的出货量和62.8%的收入。802.11ac是该季度消费级WLAN市场的一大亮点,收入同比增长13.6%,出货量同比增长36.2%。
IDC网络基础设施高级研究分析师Nolan Greene表示:“企业级WLAN市场在2017年第二季度的表现发出一个强烈的信息,那就是这个市场仍处于增长的模式。WLAN是端到端数字化转型战略的一个关键使能者,因为无线应用和无线设备在持续解锁新的数字化和业务成果。”
从地域来看,2017年第二季度企业WLAN市场最高增幅来自于中东和非洲(MEA),该地区同比增长了33.2%,上个季度还表现相对平平。在中东和非洲,阿拉伯联合酋长国增幅最大,为63.3%。中东欧(CEE)连续第二个季度实现强劲增长,增幅为19.8%,该季度表现突出的国家包括匈牙利(同比增长66.9%)和俄罗斯(同比增长42.1%)。亚太(不包括日本,也就是APeJ)地区在该季度也有突出表现,同比增长17.6%,该季度大部分国家都在该季度实现了增长,其中新加波和泰国的增长最为抢眼(同比增幅分别为177.9%和71.1%)。西欧也有强劲的表现,该季度同比增长16.2%,其中西班牙和芬兰增幅最高,分别同比增长了46.2%和34.8%。
日本现在已经连续第四个季度实现增长(该季度增幅为15.5%),这表明从2014年到2016年期间发生的多个季度下滑趋势已经全面扭转。该季度美洲的增长较为温和,拉丁美洲同比增长1.3%,其中阿根廷是该季度的亮点,同比增长47.6%。北美相对平平,该季度增长0.3%,加拿大增长4.4%,美国也相对持平。
IDC全球网络季度追踪报告研究经理Petr Jirovsky表示:“802.11ac作为实际上的全球标准,在大多数地区的出货量都有持续增长。除了正在进行中的数字化转型趋势之外,更新周期和区域性经济也将塑造这个市场。”
主要企业WLAN厂商更新:
- 思科在2017年第二季度的全球企业WLAN收入同比增长了8.2%,全球市场份额为43.2%,低于上个季度的43.4%以及去年同期的43.7%。IDC认为,Meraki云托管的WLAN产品组合仍然是思科的主要增长引擎,这抵消了思科传统基于控制器的WLAN产品组合的下滑。
- HPE-Aruba(不包括OEM业务,也不包括从2016年第二季度开始的H3C业务)在该季度实现了28.8%的同比增长,市场份额为17.2%,高于上个季度的16.2%和去年同期的14.6%。
- 博科-Ruckus在该季度同比下滑了7.4%,环比增长19.5%,市场份额为5.8%,高于上个季度的5.7%和去年同期的6.8%。
- Ubiquiti在该季度的增长再次创下新高,同比增长了37.1%,市场份额为5.3%,高于上个季度的6.1%和去年同期的4.2%。
- 华为在该季度再次实现非常强劲的增长,同比增长111.6%,市场份额为4.5%,高于去年同期的2.3%。
好文章,需要你的鼓励
Liquid AI发布了新一代视觉语言基础模型LFM2-VL,专为智能手机、笔记本电脑和嵌入式系统等设备高效部署而设计。该模型基于独特的LIV系统架构,GPU推理速度比同类模型快2倍,同时保持竞争性能。提供450M和1.6B两个版本,支持512×512原生分辨率图像处理,采用模块化架构结合语言模型和视觉编码器。模型已在Hugging Face平台开源发布。
AIM Intelligence联合多所知名大学揭示了音频AI系统的重大安全漏洞,开发出名为WhisperInject的攻击方法。这种攻击能让看似无害的音频指令操控AI生成危险内容,成功率超过86%,完全绕过现有安全机制。研究暴露了多模态AI系统的系统性安全风险,对全球数十亿智能设备构成潜在威胁。
阿里团队推出首个AI物理推理综合测试平台DeepPHY,通过六个物理环境全面评估视觉语言模型的物理推理能力。研究发现即使最先进的AI模型在物理预测和控制方面仍远落后于人类,揭示了描述性知识与程序性控制间的根本脱节,为AI技术发展指明了重要方向。
新加坡国立大学研究团队系统梳理了视觉强化学习领域的最新进展,涵盖超过200项代表性工作。研究将该领域归纳为四大方向:多模态大语言模型、视觉生成、统一模型框架和视觉-语言-动作模型,分析了从RLHF到可验证奖励范式的政策优化策略演进,并识别出样本效率、泛化能力和安全部署等关键挑战,为这一快速发展的交叉学科提供了完整的技术地图。