什么是新基建?

　　從2018年12月份中央經濟工作會議首次提出新基建，到疫情防控期間，這幾次中央會議都提到要加強戰略性網絡型的基礎設施建設，并且提出新基建要建設集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的現代化基礎設施體系。

　　國家發改委近期給了新基建一個定義：要以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展的需要提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。

　　從定義來看，發改委把新基建分成三大塊：新一代信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施。其中新一代信息基礎設施又分成三方面，通信網絡基礎設施、新技術基礎設施、算力基礎設施，覆蓋了5G、工業互聯網、人工智能、云計算、區塊鏈、數據中心等等。

　　新一代信息基礎設施或者說數字基礎設施，包括四個方面內容：5G網絡、數據中心、人工智能平臺、工業互聯網，分別覆蓋了數據的寬帶實時傳輸與分發、數據存儲計算與處理、數據的挖掘與分析決策，以及數據在產業鏈采集應用以及線上線下的聯動。

　　新一代信息基礎設施有很長的產業鏈，構成數據從采集到決策以及應用的全過程。新一代信息基礎設施既是新基建又是戰略性新興產業，更是新型的信息消費市場，同時也是其它領域新基建的通用支撐技術，還是傳統產業數字化的新引擎，賦能傳統基建領域提質增效。

　　5G產業鏈

　　經歷了第一代移動通信，是模擬的，一個蜂窩小區一個基站以頻率的不同來區分用戶，即頻分多址;2G是數字的;以時隙的不同來區分用戶，即時分多址;3G都是CDMA，即碼分多址，以碼道的不同區分用戶;4G把頻率、時間、碼道這三維因素都利用起來，以正交頻分多址的方式大大提升了復用效率。

　　現在5G來了，5G的多址方式是4G技術的演進，當然還會利用大規模天線和邊緣計算等技術。與前幾代一樣，5G還是維持了十年一代，峰值速率十年提高了1000倍，但是其跟前幾代不同的是，1G到4G是面向個人的，5G擴展到面向產業互聯網和智慧城市的應用。

　　5G有三大應用場景，增強移動寬帶、超可靠低時延、廣覆蓋大連接。5G跟4G比在多項性能上有1到2個數量級的提升，其無線技術的性能還是遵循無線通信的理論：首先把基站數做的更多、更密;其次把天線做的更多，把空分的使用維度再加上去，展寬可用的頻率，還有物理層的改進;再加上網絡技術使得5G和4G比性能上有顯著的提升。

　　5G有一個很長的產業鏈，首先是芯片，首先是終端的芯片，終端又分基帶、射頻，還有基站的芯片，另外終端包括觸摸屏、攝象頭、傳感器、麥克風、揚聲器、電池、天線等。其次，基站有天線、鐵塔、基站設備，基站到核心網有光纖傳輸系統。

　　5G的網絡上還有邊緣計算。芯片需要芯片設計工具軟件，以及支撐芯片流片的芯片代工線，終端、網絡、都需要有儀器儀表來進行測試，網絡建設以后還要進一步優化，需要有網絡優化軟件，終端要有操作系統，我們終端上面還需要有APP，所以5G是一個很長的產業鏈。

　　5G變革信息產業

　　回顧移動通信的發展，2G開啟移動通信數字化時代，1992年有了短信，2003年有了手機QQ，2004年有了支付寶。

　　3G在2001年全球開始商用，中國是2007年，3G跟2G顯著不同的是數據傳輸能力。由于數據傳輸能力，3G出來以后陸續出現智能手機、移動電子商務、微博、線上線下聯動以及社交應用，2011年才出現微信。這些業務在3G剛開始的時候是沒有想到的。

　　2010年，4G開始全球商用，中國是2013年，4G顯著不同是寬帶能力。4G出來以后有掃碼支付、共享經濟、社交電商、移動智能搜索、短視頻。

　　5G在中國跟其它發達國家是同時啟動商用，5G最顯著特點是云端的智能融合能力。我們看到，5G將帶動4K/8K超高清視頻、虛擬現實、增強現實、智聯網、工業互聯網、車聯網，從歷史上看，移動通信的新業態是網絡能力具備后催生的，5G一定會產生出現在還想象不到的新應用。

　　5G不僅變革了信息技術以及數字化的產業，對金融業也有很好的影響。2G時代有網上銀行，3G時代是手機銀行，4G時代是數字銀行，5G時代要催生智慧銀行，包括大數據征信、智能投顧、供應鏈金融、生物識別支付等都會出現。

　　5G對經濟增長也有很大的貢獻，有國外咨詢公司預計，到2035年全世界的經濟產出會因為5G增加5%對應著13.2萬億美元，換成GDP，2035年全球的GDP因為5G而增加7%，相當于36000億美元，其中對于中國，中國GDP會因為5G增加11300億美元，而且5G還會創造新增就業崗位，對全球來講是2230萬人，對中國來講是1090萬人。

　　中國的信通院也做了一個估計，是對近期的預測，即2020年到2025年，5年期間5G可以直接帶動我國GDP增加3.3萬億元，間接帶動GDP增加8.4萬億元。最近，全球的移動通信協會有一個預測，看到疫情之后中國加快5G建設，該協會估計中國今年的5G到年底連接數會占到全球的70%，到2025年中國的5G用戶占到全國移動用戶將近一半，可見未來這幾年我國5G會有很快的發展過程。

　　數據中心的基礎

　　5G是實現數據傳輸與分發，我們還需要進行數據的計算、存儲和處理。現在數據中心會向云數據中心發展，首先是供電、致冷等機房設施，另外需要有各種網絡資源，實現計算、存儲、網絡的虛擬化。數據中心更重要的是應用，我們要開發各種各樣應用以及數據中心的服務。

　　十九屆四中全會的《決定》指出：“要健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素，由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。”首次把數據提到生產要素的高度。未來數據中心在中國會有很好的發展，華為有一個預測，2025年全球所有企業都會使用云技術，使用率達到85%，而云會帶動數據中心的發展，云計算里面計算存儲網絡是要放在數據中心里面的。

　　美國目前互聯網數據中心機柜數占到全世界的40%，排在第二位是中國占8%，日本占6%，中國目前從發展程度來看，IDC的發展比美國晚五年，但實際上我們的互聯網用戶規模遠遠超過美國，所以這決定中國的IDC規模未來是不會低于美國的，有市場預測公司預計，2020年到2025年中國IDC市場累計將超萬億元。

　　除了數據中心以外，我們要進行大數據的分析，這需要有大數據的基礎設施。首先數據要放到數據倉庫里，進行標注、清洗、處理、篩選、分類、降維等。很重要的一點，數據是要進行聚類分析、分類關系和關聯性的分析。最重要的是要利用數據庫，有幾種數據庫分別適用不同類型的數據，還要有一些數據挖掘的軟件。在硬件上也有一些新的變化，有基于磁盤的計算模式、有基于內存的批量微批的計算模式、有基于流式的計算模式，都各有各的適用場合。

　　除了有數據的基礎設施，還要有算力的基礎設施。按照斯坦福《AI Index 2019》報告，2012年以前AI的算力需求每兩年翻一番，2012年之后3到4個月就翻一番。據另一家咨詢公司OpenAI的統計，從2012年到2019年隨著深度學習模型的演進，AI所需要的計算量增加了30萬倍，為了進行大數據挖掘和人工智能分析，就需要提升通用的計算能力。

　　但機器學習有其自身特點，大部分場景的計算并不要求高精度。另外，機器學習計算的計算形式在操作指令級上是有限的，并不需要那么復雜，科學計算中很多復雜的數學方程在機器學習里面不一定要用到。專用的計算能力或者說算力的定制化對機器學習會更合適。

　　深度學習的模型越來越復雜，很難在單芯片里面完成，一般都要多個芯片組合來完成，哪怕放在終端里面做也要多芯片了，這時候就要考慮分布式的計算任務本身的協同問題，怎么提高效率，實現密集和高效的數據傳輸交互。

　　算力基礎設施除了加速提升通用計算能力以外，還要發展專用的計算能力，就是說專門針對機器學習的計算能力，另外要考慮多平臺協同，這是適應于將來多芯片的協同作業。

　　人工智能有很長的產業鏈，底層是網絡基礎設施、大數據基礎設施、算力基礎設施。人工智能有三大支柱，大數據、算力還有算法。算法可以分為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習云平臺。當然，有一些算法是固化到AI芯片里面的，人工智能芯片也有好幾個類型。此外，作為人工智能的輸入還要有視覺的傳感器，像雷達、攝象頭等。

　　在底層硬件和通用平臺之上，我們有各種應用領域，包括一般民用以及各種行業應用，應該說覆蓋所有的領域。華為預測到2025年全世界97%的大企業都會用人工智能。據MeKinsey測算，人工智能可在未來十年為全球GDP增長貢獻1.2個百分點。中國新一代人工智能發展規劃預測到今年人工智能核心產業是1500億元，帶動相關產業1萬億元，到2030年人工智能核心產業到1萬億元，帶動相關產業到10萬億元，可見這是一個非常大規模的產業。

　　5G時代的工業互聯網

　　工業互聯網底層有聯網的生產裝備、數控車床、智能儀器儀表，在車間一級還有很多分布控制系統、現場控制系統以及可編程邏輯控制器，還有各種傳感器。

　　車間收集的數據通過工業防火墻連到企業的內網，工廠內有各種數據庫、服務器，還有監控數據采集系統以及邊緣計算，再送到企業甚至集團這一級。企業級有各種各樣的管理平臺軟件，還需要云計算來支撐。

　　工業互聯網分成三部分：一部分是底層物聯網，使用傳感網的協議;第二部分是企業的內網，使用工業以太網或時延敏感網絡;第三部分是工業互聯網平臺，有很多計算處理功能。企業內網和工業互聯網平臺還要連到外網，外網是互聯網或軟件定義的廣域網。

　　我們可以看到工業互聯網的各個部分，構成了從數據采集匯聚、傳輸分發、分析處理、決策應用的全過程，支撐了數據發揮生產要素的作用。

　　對于工業互聯網平臺，首先是云計算架構中的PaaS層(平臺即服務)。這里有傳統的設備管理、資源管理、運維管理、故障管理，還有大數據的分析系統，包括人工智能的算法。

　　工業互聯網的基礎還有SaaS層(軟件即服務)，又有各種各樣的的工控軟件，包括產品壽命規劃、供應鏈管理、企業資源規劃、客戶關系管理等。這些工控軟件原來也有，但在工業互聯網時代是不一樣的。以企業資源規劃ERP為例，原來是基于Excel表的傳統ERP，可以做得很精細，定義每一個工序準確到幾點幾分，但一旦生產中發生一點小的問題，那就要停下來重新召開臨時生產調度會，來修改這個ERP的表。

　　到了工業互聯網時代，我們希望把工控軟件與5G、物聯網、大數據、云計算、AI、區塊鏈等結合，也就是說ERP這個Excel表，會根據物聯網、5G、大數據、區塊鏈這些感知的信息自動的修改，這樣可以讓整個執行時間縮短25%。

　　工業互聯網的最底層是物聯網，物聯網包括信息采集、數據傳輸、數據處理全過程，前端的傳感器很重要，但在整個工業物聯網的價值鏈上只占了25%，更大的產值規模以及重要性取決于數據處理這部分。

　　5G時代要發展到智能物聯網，在物聯網的模塊上嵌入人工智能芯片，還包括開發工具軟件和操作系統等，使得物聯網升級為智能物聯網。麥肯錫認為，整個物聯網的價值70%在工業物聯網，2025年全球工業物聯網將創造3.9到11.1萬億美元的價值，當然主要是應用部門獲得。

　　中國信通院對工業互聯網有一個分析報告，提出我國工業互聯網產業增加值2020年大概3.1萬億元，占GDP比重2.9%，對GDP增長的貢獻率超過11%。中國信通院曾對我國2018年數字經濟有一個評估，信息技術的直接貢獻即數字產業化，對GDP貢獻7.1%，信息技術在傳統產業上的應用帶來附加值對GDP貢獻27.7%，兩者加起來是大概占GDP的1/3，當然這些都是在一定條件下的預測。

　　總結來看，5G帶來2035年經濟增長13萬億美元，工業互聯網2030年經濟增長14萬億美元，人工智能到2030年為全球經濟活動 增加13萬億美元，大約估算，到2035年這三者會使全球的經濟增長達到約40萬億美元，這是非常宏偉的規模。