算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解？

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以486ZB的数据量及278%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为25万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 14 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达559亿美元（约3266亿人民币），其中浪潮以164%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心 *** 作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中745%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

出品|每日财报

作者|吕明侠

作为人工智能领军企业的科大讯飞正在向外界展示AI商业落地的盈利潜力。

在继2019年营收创新高后，科大讯飞再次给出了亮眼的中期单。今年上半年公司营收 4349 亿，归属于上市公司股东的净利润同比增长3628%。

值得一提的是，在一季度因疫情开工不利亏损超1亿元的情况下，科大讯飞在二季度实现了“加速狂奔”，单季归母净利润及扣非后净利润快速拉升至389亿元和141亿元，前者同比增长超300%。

从亮眼的半年报来看，科大讯飞已步入人工智能20时代，加速了AI在核心赛道兑现红利的步伐。尤其是在今年新基建加快推进的当下，公司有望迎来更大的舞台和发展机遇。

疫情刚需不受影响 在线教育、医疗业务增速强劲

今年以来，受疫情影响，线下很多实体受到了冲击，但在线教育、在线医疗、线上办公等行业受到追捧，用户线上使用习惯逐渐养成，相关公司业绩爆发增长。

一直致力于智慧教育和智慧医疗落地的科大讯飞乘风而上，上半年两项业务分别实现了35%和665%的增长。

上半年，科大讯飞针对个性化学习场景进一步实现了以人推题、分层推题等核心功能。区域因材施教解决方案的应用成效在报告期内得到验证，并获得行业客户认可，继安徽蚌埠、青岛西海岸之后，在昆明五华、广西百色、重庆两江区多地持续落地。目前，智学网已覆盖全国16,000余所学校，年处理350亿条过程化学习数据。

智慧医疗方向，科大讯飞的人工智能辅助诊疗“安徽模式”开始在全国推广，提升基层诊疗能力。目前“智医助理”辅助诊疗系统，已在全国11个省市近百个区县、超2000个乡镇级医疗机构、超20000个村级医疗机构投入使用，日均提供超30万条辅诊建议，累计服务数亿人次。

随着3月初网上招标开始逐步实施，科大讯飞人工智能核心技术驱动的各项业务加速落地。公开资料显示，上半年整体新增中标合同金额较去年同期增长119%，其中不包括蚌埠、青岛项目，智慧教育项目中标额同比增长175%。可见，疫情对科大讯飞相关业务的长期刚需没有造成重大影响，反而带来更多的增长机会。

To C业务占比近四成，“AI+办公”场景产品受追捧

伴随 科技 的发展，人工智能在赋能行业改变世界的同时，也在赋能个体，通过人工智能辅助机器，人们可以去做更有创新的工作。

譬如在办公领域，围绕“AI+办公”场景的市场需求及用户痛点，科大讯飞发布了针对不同场景和用户的系列产品。目前，听见智能会议系统累计服务558场次的高规格大会，为全国政协、多省人大会议、国内及国际等诸多重要会议提供实时转写和翻译字幕支持。

2020年公司进一步丰富产品矩阵，推出智能录音笔A1、讯飞会议宝S8等，扩大应用场景和用户群体覆盖，将AI+办公的产品族进一步丰富。讯飞录音笔SR系列产品也进一步升级，新增支持录音声源定位，并增加角色分离、自动摘要功能对录音内容进行全面的语义理解与分析，自动抽取关键信息等多种功能。

此外，公司还与咪咕集团合作推出了智能阅读器R1和业内首款彩色电子墨水屏阅读器，进一步扩大公司面向C端消费领域的布局。

半年报显示，公司To C业务实现营业收入 1635 亿，在整体营收中占比达 3759%，高于去年全年的3596%；实现毛利782 亿，To C业务毛利占比达 3924%。

以在2020年“6·18大促”的表现为例，科大讯飞C端产品斩获京东、天猫、苏宁易购三大平台22项第一，核心品类连续多年保持销售额第一。在疫情影响下实现逆势增长，整体销售额也实现逆市增长，同比增长超过40%。剔除讯飞翻译机的影响，其他硬件销售额同比增长超过140%。

站上新基建风口

2020年最强劲的产业风口当属新基建。

今年3月份，中央决策层强调,要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设,其中要加快5G网络、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设进度。

5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的“新基建”，本质上是信息数字化的基础设施。招商证券测算显示，新口径下新基建未来五年的投资规模最高可达11万亿以上。而充分利用数字信息化技术，为传统基建赋能，正是科大讯飞近年来一直在力推且已经成功大规模商业化的业务范畴。

根据公开资料，科大讯飞已经和广东省政府，以及广州、深圳、东莞、佛山、珠海、阳江、河源、惠州、汕尾等城市实现全面战略合作 。《广东省新一代人工智能发展规划》更明确指出“支持科大讯飞加快建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台”。截至目前，科大讯飞的技术创新已深入应用到粤港澳大湾区教育、医疗、政法、城市、客服等多个领域。

8月11日，科大讯飞又与江西省政府签署战略合作框架协议，并在人工智能、虚拟现实产业创新培育与服务、重点行业和领域示范应用、人才培养等方面依法依规开展深度合作。

日前，合肥市印发了《合肥市推进新型基础设施实施方案（2020-2022年）》，明确了合肥推进新型基础设施建设的发展目标、具体任务和保障措施。其中提到了要加快人工智能基础设施建设，积极推进智能语音国家新一代人工智能开放创新平台建设，以深度学习算法为核心，建立面向物联网、智能家居、智能车载、教育、医疗等多行业应用的开源平台。对于合肥政府大力支持的龙头企业来说，科大讯飞将迎来更多的发展机遇。

我们注意到，“平台+赛道”是科大讯飞一直以来坚定的发展战略。在平台方面，科大讯飞2010年上线国内首家人工智能开放平台，持续为移动互联网、智能硬件的创业开发者和海量用户提供人工智能开发与服务能力，积极构建了以自身为核心的产业生态。

同时，积极赋能行业领域，为运营商、金融、保险、电力等行业客户提供智能语音以及人工智能产品和解决方案，改善用户体验、降低服务成本；面向人车交互应用场景，为 汽车 行业提供智能语音交互产品和解决方案等。

截至2020年6月30日，讯飞开放平台开发者总量133W+，总应用数83W+，累计终端用户数289亿+。

在应用赛道方面，科大讯飞人工智能在教育、医疗、司法、办公等应用场景，已经实现了源头技术创新和产业应用的良性互动。

作者：朱克力博士 国研新经济研究院创始院长、新经济智库（CiNE）首席研究员、湾区新经济研究院院长

一、新基建位居“两新一重”之首

2020年的政府工作报告中，首次写入“新基建”这一概念。

作为“两新一重”的重要内容，“新基建”与“新型城镇化建设”“交通、水利等重大工程建设”并举，成为政府扩大有效投资的重点。了解并读懂新基建，成为一项富有意义的工作。

(一) 如何理解新基建

首先，新基建不是对传统基建的简单补充，而是国家级统筹安排的新经济运行必需基本建设。新基建的新力量是“新经济基础设施”，具体行业包括但不限于5G、AI、大数据、工业互联网、新能源 汽车 充电桩，以及城际高铁、轨道交通等。

其次，新基建不是应对疫情和复苏经济的权宜之计，而应着眼于高新 科技 进入新阶段的战略性布局。从短期看，新基建的“新”在于，以房地产为代表的传统基础设施转向信息设施为代表的新型基础设施；从中期看，则是为建立高壁垒的 科技 行业矩阵布局打基础，毕竟 科技 才是21世纪的大国竞争主战场；从长期来看，是综合现阶段可持续发展的经济增长方式向未来构建强有力的经济体发展转变，对一带一路和新型全球化衔接作用也应起到不容低估的作用。

再者，新基建不应采取传统基建那种政府主导的投资模式，而应以企业为投资主力。也就是说，新基建的本质不是投资属性而是产业属性，尊重市场的逻辑是其第一要义。

(二) 新基建加速哪些行业迎来需求大爆发

最近几年，信息技术的迭代一直是牵连行业降本增效、消费场景升级、互联网商业模式革新的关键。2020年是中国进入5G正式商用的关键一年，新基建将是5G进入高速发展期的强力支撑，相关5G基站、5G传输设备、5G核心网、5G芯片与其他相关电子元器件的生产制造商有望迎来井喷式增长。

而随着5G的大规模商用，云数据中心及相关产品、边缘数据中心及相关产品也将随之投入市场，到2022年，50%以上的企业数据会在数据中心或云之外产生且处理。

与此同时，已在近几年跑热的AI行业，也将在以上二者的算力、算法和数据的协同之下突破近30年来的瓶颈，目前来看，与此相关的芯片、服务器、云计算基设，机器学习、VR/AR、语义识别、自然语言处理等应用也将驶入快车道，加上AI向下应用化与通用化，将在产业应用和场景应用融合下成为下一个发展期的新风口。

新基建的真正爆发，在于通过新技术重塑传统行业价值链，带动新一轮高质量增长。以金融领域为例，在人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术的推动下，金融 科技 行业喷薄发展，如金融壹账通就推出了覆盖银行业前中后台的智能办公、智能营销、智能风控、智能运营、智能产品，即使一季度受疫情影响，其所有线上运营类产品收入同比上升148%，数字化转型成效明显。

(三) 新基建加速为哪类企业带来利好机会

与新经济行业对应，新基建的加速将为芯片研发及制造、云处理服务、边缘计算相关、AI相关等创新企业带来政策机遇与投资利好，对基站建造、轨道交通类企业将带来较大业务涨幅，也为具备创新性、具备完善技术与高商业认知的创业团队带来难得的市场机会。

以医疗行业为例。疫情期间，武汉雷神山医院和武汉协和医院西院区依托5G技术，将病人CT等医疗影像及其他医疗相关治疗信息等实时传回至北京指挥中心，指挥中心再通过云端调取对应专业的专家完成对疑难病例的影像学及其他问题的综合研判，为前线积极救治病人提供了实时协助。5G具备的高带宽、低延时、广联接等优势，有效解决了远程诊疗实时性差、清晰度低和卡顿等问题。因此，通过5G实现大量医疗设备互联，大力推动专家在线会诊，优化医疗资源使用，也被认为是“医学界质的飞跃”。而从医疗阵地，到车联网、无人驾驶、工业互联网、智慧家居、智慧城市等新应用场景，5G开启的“新联接”，正在激荡起人们对未来发展的无尽想象。

(四) 新基建将给城市发展带来什么机会

城市之间的地区差距和数字鸿沟等问题，能否由于新基建的建设而有所改变？

从短期来看，新基建会增大城市群对新设施的投资量，为相关行业带来就业岗位的增长与补充，以市场化方式调节人力资本，并弥补基建与消费人群需求错位的现象，进而为城市的下一步发展提供沃土。

从中长期来看，AI、5G、云计算、轨道交通等一套组合拳，开始布局中国乃至世界城市发展的议题即智慧城市。而城市之间的差距与数字鸿沟，也会由于智慧城市与智慧城市群的推动进程不断缩小乃至成为新型城市生态综合体，可以将构筑这种新型城市生态综合体的数字化、社区化单元称为“新都市产业社区”。

(五) 新基建环境下消费会产生什么变化

对于企业而言，5G直接带来的效用是带宽与传输效率的大幅上升，比如目前很火的直播行业和短视频社交，这类公司成本最高之处，是摊付越来越高的带宽费用，而5G的普及会大幅降低网络延迟，同时相对带宽成本也会大幅下降，为企业减轻成本压力，同时提高效率。

而对于消费者来说，新基建支撑的AI、5G、数据处理等在惠及普通生活服务的同时，会更懂消费者心理，根据消费者需求倒逼生产者生产符合C端需求的产品，然后继续向上游逆向重塑供应链，这也是toB领域下一个十年的消费逻辑起点。

二、新基建为新经济提供运行基础

国研新经济研究院执行院长朱克力曾于2016年创建 “三破三立”新经济法则 ，其中“三破”即重塑边界先“破界”、重构介质先“破介”、重建规则先“破诫”，而“三立”即战略创新需“立志”、战术创新需“立智”、制度创新需“立制”，并以上述法则为底层逻辑提出“ 新基础设施、新生产要素、新市场主体、新协作方式、新治理体系，共同构成了新经济发展的五大动力来源 ”的新论断。

图1 “三破三立”新经济法则 （朱克力，2016）

如何理解新基础设施、新生产要素、新市场主体、新协作方式、新治理体系“五新”多轮驱动？

如果从新经济发展的全生命周期出发，可以定位其中的新基础设施是新经济发展的运行基础，新生产要素是新经济发展的内在源泉，新市场主体是新经济发展的有生力量，新协作方式是新经济发展的组织保障，新治理体系则是新经济发展的长效支撑。综合贯穿新经济全生命周期的以上五大动力来源，对数字时代的公共政策及其效能可以有更新的分析框架和更宽的评价视域。

图2　新经济发展五大动力来源 （朱克力，2020）

以上是新经济发展的五大动力来源，新基建居于其中的基础位置，其主要建设内容就是新经济基础设施，尤其是面向“云、网、端”即以5G、人工智能、工业互联网、物联网等为代表的信息化、数字化、智能化基础设施。

三、新基建引导新消费 助力产业跃迁

(一) 企业在新基建中可以做些什么

民营企业是发展新经济的主体，尤其是领军企业，企业在新基建中可以做些什么？有别于上一轮“铁公基”为代表的老基建往往由政府规划和国企主导，新基建必须遵循市场逻辑，应当鼓励 社会 资本和市场化 科技 公司作为新一轮数字新基建重要力量和新场景运营先锋。

如果通过新基建能够真正构建起中国版新一代“信息高速公路”，那么基于所有制中性的基本原则，对于参与其中的民营企业在此意义上也一样应当视为新国企即“国家企业”，无论作为新基建共同主导力量还是作为供应方和运营方，在这15万亿起的规模中、在整个价值链中的作用都很大。

以5G基建为例，产业链上中下游包括网络规划、器件原材料、基站天线、小微基站、通信模块、网络设备、光纤光缆、光模块、系统集成与服务商、运营商等各细分产业链，可以发现除了运营商为三大央企之外，其他无线主设备、传输设备、终端设备很多都是民企供应商。可以预计的是，仅5G基建，十年内直接和间接的产出就会到达20万亿的量级，而中后期以民营企业为主的互联网企业与5G相关的信息服务收入就是直接产出的主要来源。

此外，从金融 科技 的视角来看，目前产业互联网的成熟度，远远不能满足金融机构发展小微金融对产业互联网要求。而新基建的发展，为金融机构对公业务 科技 化转型带来了新的想象空间。

(二) 新基建与新消费能否形成闭环

“新基建”是新型基础设施建设的简称，根据国家发改委的定义，新型基础设施是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系，主要包括新一代信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施三方面。

其中，新一代信息基础设施即数字基础设施，又分成通信网络基础设施、新技术基础设施、算力基础设施，分别覆盖了数据的宽带实时传输与分发、数据存储计算与处理、数据的挖掘与分析决策，以及数据在产业链采集应用以及线上线下的联动，包括了5G、工业互联网、人工智能、云计算、区块链、数据中心等。

新一代信息基础设施有很长的产业链，构成数据从采集到决策以及应用的全过程，既是新基建又是战略性新兴产业，更是新型的信息消费市场，同时也是其它领域新基建的通用支撑技术，还是传统产业数字化的新引擎，助力传统基建领域提质增效。

“新基建”并非疫情下的权宜之计，尽管疫情影响客观上加快了其前进步伐。事实上，十八大以来中国新型基础设施建设已取得了明显成效，对高质量发展的支撑作用正在加快释放。互联网平台以消费者和商户为架构、以数字化为砖瓦，搭建新经济服务大厦。

当前，总需求中出口和制造业投资都在萎缩，房地产依然在调控中，只剩下消费和基建投资可以发力，其中消费正在恢复，基建可以由政府和 社会 资本共同发力，且它短期是需求、长期是供给。短期看，消费和基建是平行的需求端，二者可产生共振，暂时还不构成闭环。但中长期看，新型基础设施建完后产生供给能力，“新消费”和“新基建”就能够形成闭环。“新基建”当中服务生产者的工业互联网等与终端消费者并不直接相关，而5G、人工智能、物联网、数据中心等新型信息消费市场则是服务终端消费者的广阔天地。

(三) 新基建聚合“数据+算法+算力”新要素

新基建背景下，互联网技术与数据已成为经济增长重要驱动力。牛津经济研究院联合研究表明，过去30年间，数字技术投资每增加1美元可撬动GDP增长20美元，而1美元非技术投入只能撬动GDP增长3美元。

2020年4月9日，国家出台要素市场化配置意见，首次把数据纳入要素市场。随着产业结构升级，数据在经济中的地位和作用进一步凸显。作为数字时代不可或缺的新要素，数据尤其是大数据成为引领高质量发展和创新驱动的新兴力量，加速产业数字化、网络化、智能化发展，提高全要素生产率、产品附加值和市场占有率，是产业互联关键生产资料。

1） 对企业而言，大规模运用大数据能够放大生产力乘数，加速流程再造、降低运营成本、提升生产效率；对政府来说，运用大数据构建信息共享和信用体系可改善营商环境，帮助企业进一步实现降本增效和效率提升。

2） 大数据实现供需匹配，在为发展新经济培育新动能提供基础性应用的同时，打通生产与服务全流程，提高产业链协同效率，催生产业组织变革。

3） 随着大数据应用发日益深化，智能化生产、网络协同、个性化定制等多种服务化延伸模式日渐清晰，呈现研发协同化、生产集成化、经营平台化、服务网络化等态势，带动技术进步与效率提升，加快产业迭代兴替。

从大数据的逻辑出发，数字化新基建平台可有效聚合互联网技术以及数据、算法、算力（平台驱动的“三驾马车”）等新要素，通过生产要素的新组合建立一种新的生产函数，引致基于技术与市场的创新演化，促进消费回暖和经济复苏。

图3　数字新基建平台驱动的“三驾马车”

在平台大数据、云计算、AI和区块链技术群中，数据是最宝贵的资产和持续进化的源泉，算法是有效分析和挖掘数据的方法和法则，算力则决定着数据和算法发挥的潜力。可以说，数据、算法、算力三者正在“协奏”出新经济舞台下一个乐章最澎湃的新要素进行曲。

以银行业数据治理带来的成效为例。麦肯锡报告指出，通过对比做数字化转型和不做数字化转型的两类银行，可以发现，做好数字化转型的银行今后ROE的回报比提升40%到49%，不仅提升了效率，而且降低了成本，同时开拓了新的业务。这三个因素相乘就会形成指数级别的增长。

(四) 以市场的逻辑筑就产业跃迁“源动力”

新基建的策略打法沿着整个经济发展格局，尤其是贴合中国超级城市群地理格局和深度城市化展开，未来十年的基建方向是东部的相对降速、城市进入精细化运作阶段，中部加速发展、产业转移和创造新的增长引擎，而西部成为能源和地缘的中心。

新基建与新旧动能转换相契合，将引爆真正的产业革命40。最近两年我们一直唱“赋能与被赋能”的口号，最先收益、被赋能的行业是以“智能”和“互联网”打头的行业，真正地赋能由于行业差异缝隙较慢、较难向下渗透并下沉到其他一些行业，就是在新经济行业被滋养成长后，迟迟得不到养分的传统行业和节点。

新基建作为新产业革命的“打桩机”，在国家布局下动用市场力量把新能源、5G、IoT、芯片、算力等整合形成产业跃迁的“源动力”，将打穿互联网“云层”，直接渗透并夯实能源、服务、消费品和装备行业代表的传统行业“地基”，完成真正的系统性动能转换。这正是避免走传统基建粗放、政府包办、产能过剩等老路最直接有效的战略方案，也是大手笔稳扎稳打地构建国家竞争优势的关键一步。

6月8日， 《江苏省数字经济促进条例》 由江苏省第十三届人民代表大会常务委员会正式发布，自2022年8月1日起施行。本条例的发布，彰显江苏省把数字化经济作为全省经济发展的战略布局，并坚决向前推进。

一、发展数字化新经济，需要数字化新基建、数字化新商业两手抓！

发展数字化新经济，需要两手抓，一是抓发展“数字化新基建”；另一是抓发展“数字化新商业”，即数字化新商业场景。

跨入21世纪以来，中国靠传统基建，大力修桥铺路、大力投资“铁公基”，推动的上一轮经济的发展，把中国GDP拉到了世界第二的地位；但是随着传统基建的饱和，再用传统基建很难再拉动新一轮经济的发展，于是以工业互联网、人工智能、5G、大数据、物联网、区块链等“数字化新基建”，成了赋能存量工业、驱动新一轮经济发展新战略。

如果说传统基建的原材料是“水泥、黄沙、钢铁”，数字化新基建的材料就是“工业互联网、人工智能、5G、大数据、物联网、区块链”等新一代信息技术。传统基建是在地上搭建的、数字新基建是在云端搭建的，因此数字化新基建又被称为“云服务”。

二、缺少数字化商业场景应用，数字新基建就是摆设、就是烂尾楼！

自国家提出数字化新经济的战略以来，工业互联网、人工智能、5G、大数据、物联网、区块链”等在全国开花布局，但是目前也碰到瓶颈，众多数字化的服务由于缺少商业场景，在各地漂亮的物联网、大数据等展厅成了摆设、各工厂数字化的改造成了参观工程，为什么？缺少了商业应用的场景，再先进的技术也会成为孤岛、再豪华的投入也不会产出收益，就如建得再漂亮的商场，如果没有强大的运营商，它也只是一堆钢筋水泥或者是烂尾楼。

各地政府经过这几年数字化新经济的摸索，也逐步意识到，布局和引进再多的“云”，不管是“基础存储云”的阿里云、腾讯云、华为云等，还是“智能制造云”的科工云网、航天云网等，如果没有强大商业场景云把他们连成一片，它们可能也会成为数字化新基建的烂尾楼。因此，江苏此次把商业场景应用布局成为各县市新标配，大篇幅地明确到《江苏省数字经济促进条例》中，对全国各地发展数字化新经济，具有很大的借鉴意义！

三、虎翅云工厂：掌上商业场景云平台！

老虎工业云作为数字化新基建服务商，同时以国内首个轻量化掌上云工厂“虎翅云工厂”为商业场景云平台，经过多年的布局，已经成为国内最大的数字化新商业场景平台！目前平台已经有超过10万家头部工厂在线（有超过1500家上市公司），并提供成熟的“工业维保”、“工业库存处置”、“工业电商”、“工业招采”、“工业标识解析溯源”、“工业产能对接”等商业场景服务。

2021年以来，老虎工业云正在启动全国百城“城市总部、区县运营中心”布局，目前已经在南京、青岛、张家港、盐城、包头、益阳等地落地，赋能地区工业升级转型，助力地区政府发展数字化新经济新产业。

物联网市场调研情况、物联网行业前景及现状怎么样物联网市场得益于外部动力和内生动力的不断丰富，物联网应用场景迎来大范围拓展，智慧政务、智慧产业、智慧家庭、个人信息化等方面产生大量创新性应用方案，物联网技术和方案在各行业渗透率不断加速。

物联网市场调研情况、物联网行业前景及现状怎么样物联网市场得益于外部动力和内生动力的不断丰富，物联网应用场景迎来大范围拓展，智慧政务、智慧产业、智慧家庭、个人信息化等方面产生大量创新性应用方案，物联网技术和方案在各行业渗透率不断加速。物联网的来临使得“万物”都产生了上网的需求，但物联网产业链条十分冗长，从行业客户发展的必要情况来看，他们的优势集中在自己所深耕的垂直行业中。

2022物联网行业报告及市场浅析

目前物联网通信能力已经在过去2G、3G、4G的基础上得到拓展，诞生了更加符合物联网连接需求的NB-IoT、Cat1等技术。

近年来，物联网技术得以不断积累与升级，产业链也逐渐完善和成熟，加之受基础设施建设、基础性行业转型和消费升级等周期性因素的驱动，处于不同发展水平的领域和行业交替式地不断推进物联网的发展，带动了全球物联网行业整体呈现爆发式增长态势。

物联网是建立在互联网基础上的网络发展的一个新阶段。它可以通过各种有线或无线网络与互联网融合，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网 行业产值、增长率分析

目前全球物联网产值大约15万亿美元左右，其年均增长率接近23%，预计2021年以后物联网增速有望达到30%，到2025年，全球物联网产值将达到30万亿美元的体量。

中国是物联网应用实践和创新开发最多的国家，中国占到了全球物联网产值的1/4左右;其中一个主要原因在于，中国已完成5G基站超70万个，预计2021年年产值超27万亿人民币。 此外物联网产生3440亿美元的额外收入，同时还会降低1770亿美元的经营成本。

物联网的关键核心优势是实现万物互联，因此车联是物联网发展重点，以车联网为例，2025年5G联网车辆将超过6千万，100%新车都将连接网络，车联网市场空间无可估量。

物联网 市场规模

中国是物联网应用实践和创新开发最多的国家，中国占到了全球物联网产值的1/4左右;其中一个主要原因在于，中国已完成5G基站超70万个，预计2021年年产值超27万亿人民币。此外，2020年物联网产生3440亿美元的额外收入，同时还会降低1770亿美元的经营成本。物联网和智能设备已经在提高全球主要工厂的性能指标，并将生产率水平提高40-60%。

预计“十四五”期间，我国物联网产业仍然保持高速增长， 物联网 年均复合增长率约达23%-26%。2021年作为“十四五”的开启之年，将迎来发展新时期。

全球物联网市场规模约达136万亿美元，物联网产业力量不断丰富。当前，全球物物联网核心技术持续发展，标准体系加快构建，产业体系处于建立和完善过程中。未来几年，全球物联网市场规模将出现快速增长。

《2022-2027年中国物联网行业市场深度调研及投资策略预测报告》由中研普华研究院撰写，物联网报告对我国行业的供需状况、物联网发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了物联网行业的发展现状、如何面对物联网行业的发展挑战、物联网行业的发展建议、物联网行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。物联网报告还综合了行业的整体发展动态，对物联网行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

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