实际上，在经济全球化的背景下，贸易摩擦在所难免。我国是发展中的大国，市场经济制度还不完善，政治制度、美国文化传统和中国都有很大的差异，出现一些贸易摩擦属于正常现象。

扩展资料：
1、公平贸易取代自由贸易。美国在战后到20世纪70年代这段时间的主调是自由贸易。其基本观点是认为美国市场开放度远远高于别国。而最终美国从中增强了自己的竞争力，而且常常借此来以经济手段来制裁其他国家，这就导致别的国家不服，从而贸易摩擦就产生了。
2、偏重双重标准和单边标准主义。这种双重标准和单边主义行动，很容易招致其他国家的报复行动，贸易摩擦就在所难免了。
3、利益集团对贸易政策有重要影响。各种利益集团为了实现共同的目标和利益积极影响美国立法和其他政策决策，对直接或间接关系到其成员的公共关系决策施加影响。1、青岛创佳门窗有限公司，在青岛市即墨区普乐士路3号。
2、即墨智品门窗厂，在青岛市即墨区青威路江家西流幼儿园西侧约210米。
3、青岛晟邦门窗有限公司，在青岛市即墨区天山二路。
4、青岛大栋门窗工程有限公司，在青岛市即墨区中学路温泉中学东南侧约90米。
5、青岛市即_区即_恒昌门窗厂，在青岛市即墨区龙泉街道办事处北窝洛子村358号。
6、万鑫隔热门窗厂，在青岛市即墨区鹤山路207号良友大酒店对门。2021年，信息技术发展突飞猛进。人工智能、大数据、开源、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）……每个领域的发展几乎都可圈可点。
在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
在人机交互领域，扎克伯格将Facebook公司更名为“Meta”时，特斯拉和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。
在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。
在开源方面，RISC-V开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版……
回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。
作者 张双虎
AlphaFold或是2021年人工智能（AI）领域的“一哥”。
近日，《科学》杂志公布了 2021 年度科学突破榜单，AlphaFold 和 RoseTTA-fold 两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。
在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了AlphaFold。
“面向科学发现的AlphaFold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。” 浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用AI进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（AI for Science）”和“三模态大模型紫东太初”。
在医学领域，AI识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的AI模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为985％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。
“紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。” 王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已 探索 性地应用于纺织业和 汽车 行业质检等场景。”
12月7日， 科技 部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。
“我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。”
“一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。”
今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。
3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道10”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道20，参数规模达到175万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 10，参数量达2457亿；11 月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，参数从万亿跃迁至 10 万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统Persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。
另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。
7月，DeepMind公司人工智能程序Alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩 游戏 和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，DeepMind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。
“今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。”
作者 张双虎
脑机接口、AR眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能 健康 、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。
“我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。”
脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。
不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用Neuralink 的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。
“脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克Neuralink的独角兽企业。”
“人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。
有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。
“元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。”
在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。
刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。
“元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。”
谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。
“今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。”
刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。
“在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。”
人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，DeepMind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。”
作者 张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员）
今年是我国超算应用实现丰收的一年。
11月中旬在美国举行的全球超算大会（SC21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。
同时，在SC 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现SC竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。
回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。
综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、AI的融合创新，算力已成为当前整个数字信息 社会 发展的关键，算力经济已经登上 历史 舞台。
通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。
首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以MPI、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有d性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和d性系统配置。
随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，AWS、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。
其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。
从近年中国高性能计算百强排行榜（HPC TOP100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。
从HPC TOP100榜单的Linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。
可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是GPU加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。
综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是AI领域增长强劲。
再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。
最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。
在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。
此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括AIPerf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统Linpack测试标准的有力补充。
这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来 社会 发展中占据重要地位。
作者 武延军（中国科学院软件研究所研究员）
开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。
例如，RISC-V开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初Linux诞生一样。当时，UNIX和Windows是主流，很少有人能够预料到今天以Linux为内核的 *** 作系统已经遍及人们生活的方方面面。
如今，人们每天使用的App，超过80% 概率是运行在以Linux为内核的安卓 *** 作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的 *** 作系统很大概率也是Linux发行版。
所以，今天的RISC-V也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与ARM和X86抗衡。但也许未来RISC-V就像Linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。
仅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实RVI迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。
在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。
这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年 历史 的Debian、Fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。
同时，华为在遭遇安卓 *** 作系统GMS（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙 *** 作系统HarmonyOS，并在开放原子开源基金会下启动开源项目OpenHarmony。
目前OpenHarmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联 *** 作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。
这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。
今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、 科技 企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。
而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源 探索 解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。
当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如OpenSSL在出现HeartBleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如GitHub曾限制伊朗开发者访问）。
随着开源软件向GitHub这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。
对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。
未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。
值得考的证书有很多，具体应该结合专业来看，比如建造师现在有专业限制的。
1国家司法考试--它需要在律师事务所挂了一年之后才可以变成法律职业资格证。
2注册会计师资格证。这个不用说了，超级难，但是含金量超级高！
3特许金融分析师（CFA）资格证。这个在金融系统上班可考，别的不考也罢。
4中国精算师资格证。这个也要看行业
5一级、二级建造师资格证。可以直接考一级，但是真的很难，可以先考二级挂靠了挣点钱继续考。
6教师资格证。 现在全国都在扩招老师~就不用我多说了。
7执业医师资格证。这个含金量高，也有专业限制。
8全国翻译专业资格证。这个翻译的可以和口译配套一起考~
9人力资源管理师证。 这个主要是hr需要
10心理咨询师证。这个含金量比较低，而且这个呢水很深因为国家的已经取消了，要考国外的，建议仔细筛选和鉴别！
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。
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