华为的主要竞争对手有哪些？

华为的主要竞争对手有哪些？

华为主要的竞争对手，诺基亚和爱立信，三者在5G的进展也是齐头并进。在5G技术标准的制定、研发投入、市场布局及客户签单数等方面正开展激烈的竞争。

2017年，诺基亚重回通信行业巅峰。数据显示，全球通信设备及解决方案提供商中，诺基亚收入249亿美元，超越昔日的冠军爱立信，排名第二。而第一名，则是我们都非常熟悉的华为，收入为751亿美元。

爱立信方面，其巨大优势仍然在于在无线接入网络（RAN）领域，其已取代诺基亚成为德国电信的RAN供应商。研发支出的增加已经使这项技术为公司带来很大收益，使爱立信在设备招标中更具价格竞争力。不过，与华为相比，来自瑞典的爱立信曾长时间在财务方面陷入沼泽，如发力5G，可能会扭转局势。

据爱立信公布2018财年第三季度业绩显示，第三季度营收538亿瑞典克朗，去年同期为477．96亿瑞典克朗。第三季度净利润27亿瑞典克朗，去年同期为43．48亿瑞典克朗，Q3财报有所扭转，但爱立信如要实现持续的盈利和增长，还有较长的路要走。

作为曾经的手机时代王者、如今的作为世界上第二大通讯设备制造商，诺基亚于今年8月份获得美国运营商T－Mobile5G网络建设的订单，该订单总价高达35亿美元，这也是迄今为止全球最大的5G交易合同。

与爱立信的遭遇相似，由于4G网络需求放缓及其他运营商的竞争，诺基亚在推出手机领域后在设备商领域的表现也较为暗淡。

扩展资料

数据显示，目前诺基亚宣布已经参与了50个5G试验，而爱立信已经签约了38个电信运营商5G合作协议，华为公布的信息中也显示其获得了25个5G商用合同，从数量上来看应该是旗鼓相当，现在断言在5G领域称王还为时尚早，爱立信、华为和诺基亚等公司也正主导着无线基础设施市场。

对华为来说，任何事件均不会影响其5G在国内商用市场的布局，5G也将对国内外的产业链带来全新的改变。不仅仅是3C领域，对于VR、可穿戴设备、智慧城市、智慧农业、工业物联网、车联网、无人驾驶、智能家居、智慧医疗、应急安全等产业均会因此受益，华为的落脚点更多，衍生的可能性也更多。

参考资料：OFweek - 华为的竞争对手们在做什么？

这个要看哪些领域，还有对方是否也认为华为是竞争对手或潜在的竞争对手，现在归纳如下：运营商网络：爱立信、诺基亚（阿朗已被其收购）、中兴。智能终端：三星、中兴、小米、LG。企业业务：（企业交换机等数通产品，服务器，存储，云计算等）：惠普 戴尔 思科 ibm 富士通 emc 亚马逊  微软 等。

拓展：

1、Jon Bentley，世界著名计算机科学家，被誉为影响算法发展的十位大师之一。他先后任职于卡内基-梅隆大学(1976-1982)、贝尔实验室(1982-2001)和Avaya实验室(2001年至今)。在卡内基-梅隆大学担任教授期间，他培养了包括Tcl语言设计者John Ousterhout、Java语言设计者James Gosling、《算法导论》作者之一Charles Leiserson在内的许多计算机科学大家。2004年荣获Dr.Dobb's程序设计卓越奖。

2、书的内容围绕程序设计人员面对的一系列实际问题展开。作者Jon Bentley 以其独有的洞察力和创造力，引导读者理解这些问题并学会解决方法，而这些正是程序员实际编程生涯中至关重要的。《编程珠玑(第2版)》是计算机科学方面的经典名著。

华为的主要竞争对手归纳如下：

运营商网络：爱立信、诺基亚（阿朗已被其收购）、中兴。

智能终端：三星、中兴、小米、LG。

企业业务：（企业交换机等数通产品，服务器，存储，云计算等）：惠普 戴尔 思科 ibm 富士通 emc 亚马逊  微软 等

与人工智能相关的职业有哪些？人工智能会涉及哪些行业？

人工智能共涉及九大板块，具体包括：

1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）

2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）

3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）

4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）

5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）

6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）

7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）

8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）

9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

按照人工智能的发展，的确是一个极具发展前景的行业，大数据、云技术、人工智能……等新一代技术浪潮催生了新的企业模式和用人需求，而人工智能则与人类智慧在促进商业发展中如何互相影响。说明人类开始受到人工智能的影响，行业也是，受益于人工智能的高速发展，行业开始往智能化方向发展，而且相关岗位需求呈现爆发式增长，但是，人才的供给和培养却尚未有过精细化探讨。说到底这些探讨无非就是职业门槛的设置，由于人工智能领域的人才普遍欠缺，那么企业应该如何设置这些门槛，才能是人才快速发展起来？由于人工智能技术门槛高，具备学术知识以及实操经验的“技术大牛”是企业争抢的目标。基于该类人才可复制性、可替代性差，企业在追逐人才时通常处于被动状态，甚至出现高薪难求的状况，这是人工智能人才，即职业门槛高的原因，这项AI技术实在是太高了，一般人而言，只能从事一些门槛较低的工种。其中，算法工程师增速最为迅猛：算法是大数据向人工智能转化的基础，当前人力资源市场对算法工程师的需求主要集中在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。从智联大数据来看，算法工程师的需求增速连续3个季度均超过人工智能平均增速。即使技术门槛高，人工智能就职要求普遍严格，但是我们应该看到的是，各大高校正在积极铺设人工智能人才的输出之路。与此同时，人工智能存量人才主要来自于企业自身培养，而互联网、电信相关的行业成为人工智能人才转化的重要来源。所以说，从学校、企业这两个人工智能发展的主题出发，人工智能人才将会涌现出更多，来带动人工智能的发展，而后人就可以建立在前人的经验基础之上，在人工智能技术上取得有所突破，形成一个良性的竞争和人才成长环境，只有在这两种相辅相成的竞争环境中，人才才会出现更多，那么人工智能这个行业的门槛就会有所降低，可以说，人才量的问题可以决定这个门槛的高低。

按照人工智能的发展，的确是一个极具发展前景的行业，大数据、云技术、人工智能……等新一代技术浪潮催生了新的企业模式和用人需求，而人工智能则与人类智慧在促进商业发展中如何互相影响。说明人类开始受到人工智能的影响，行业也是，受益于人工智能的高速发展，行业开始往智能化方向发展，而且相关岗位需求呈现爆发式增长，但是，人才的供给和培养却尚未有过精细化探讨。说到底这些探讨无非就是职业门槛的设置，由于人工智能领域的人才普遍欠缺，那么企业应该如何设置这些门槛，才能是人才快速发展起来？由于人工智能技术门槛高，具备学术知识以及实操经验的“技术大牛”是企业争抢的目标。基于该类人才可复制性、可替代性差，企业在追逐人才时通常处于被动状态，甚至出现高薪难求的状况，这是人工智能人才，即职业门槛高的原因，这项AI技术实在是太高了，一般人而言，只能从事一些门槛较低的工种。其中，算法工程师增速最为迅猛：算法是大数据向人工智能转化的基础，当前人力资源市场对算法工程师的需求主要集中在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。从智联大数据来看，算法工程师的需求增速连续3个季度均超过人工智能平均增速。即使技术门槛高，人工智能就职要求普遍严格，但是我们应该看到的是，各大高校正在积极铺设人工智能人才的输出之路。与此同时，人工智能存量人才主要来自于企业自身培养，而互联网、电信相关的行业成为人工智能人才转化的重要来源。所以说，从学校、企业这两个人工智能发展的主题出发，人工智能人才将会涌现出更多，来带动人工智能的发展，而后人就可以建立在前人的经验基础之上，在人工智能技术上取得有所突破，形成一个良性的竞争和人才成长环境，只有在这两种相辅相成的竞争环境中，人才才会出现更多，那么人工智能这个行业的门槛就会有所降低，可以说，人才量的问题可以决定这个门槛的高低。

按照人工智能的发展，的确是一个极具发展前景的行业，大数据、云技术、人工智能……等新一代技术浪潮催生了新的企业模式和用人需求，而人工智能则与人类智慧在促进商业发展中如何互相影响。说明人类开始受到人工智能的影响，行业也是，受益于人工智能的高速发展，行业开始往智能化方向发展，而且相关岗位需求呈现爆发式增长，但是，人才的供给和培养却尚未有过精细化探讨。说到底这些探讨无非就是职业门槛的设置，由于人工智能领域的人才普遍欠缺，那么企业应该如何设置这些门槛，才能是人才快速发展起来？由于人工智能技术门槛高，具备学术知识以及实操经验的“技术大牛”是企业争抢的目标。基于该类人才可复制性、可替代性差，企业在追逐人才时通常处于被动状态，甚至出现高薪难求的状况，这是人工智能人才，即职业门槛高的原因，这项AI技术实在是太高了，一般人而言，只能从事一些门槛较低的工种。其中，算法工程师增速最为迅猛：算法是大数据向人工智能转化的基础，当前人力资源市场对算法工程师的需求主要集中在数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等。从智联大数据来看，算法工程师的需求增速连续3个季度均超过人工智能平均增速。即使技术门槛高，人工智能就职要求普遍严格，但是我们应该看到的是，各大高校正在积极铺设人工智能人才的输出之路。与此同时，人工智能存量人才主要来自于企业自身培养，而互联网、电信相关的行业成为人工智能人才转化的重要来源。所以说，从学校、企业这两个人工智能发展的主题出发，人工智能人才将会涌现出更多，来带动人工智能的发展，而后人就可以建立在前人的经验基础之上，在人工智能技术上取得有所突破，形成一个良性的竞争和人才成长环境，只有在这两种相辅相成的竞争环境中，人才才会出现更多，那么人工智能这个行业的门槛就会有所降低，可以说，人才量的问题可以决定这个门槛的高低。