如果用“基石”思维去理解“新基建”？

在“三大球”赛场上，每一个球队都会有自己的建队基石。通俗的讲，“基石”也是一个球队在赛场上的核心球员，比如中国女排进攻基石－队长朱婷，NBA克利夫兰骑士队（2014－2018赛季）的进攻基石勒布朗·詹姆斯，西甲联赛皇家马德里球队的前场基石卢卡·莫德里奇。所谓“基石”起到的作用是：驱动队友、带动节奏、控制比赛乃至取得胜利。

球队“基石”思维也可理解为如何更高效的协同发展，若延伸至当下“新基建”发展规划中涉及到的七大领域：5G、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、新能源汽车充电桩、高铁轨道交通，再结合细分产业的差异化能力，“基石”作用或将显现。

 效率基石：5G

5G通常以速度著称，也就是高带宽属性。测试数据显示那是，5G网络可在28千兆赫（GHz）波段下达到1Gbps，而4G LTE 服务的传输速率约为75Mbps，其间相差百倍。实测对比中4G用户的下载速度均值为56Mbps，5G用户的下载速度均值则超过490Mbps，是4G速度的9倍。

速度提高所带来的收益是效率的提升，就产业而言可直接释放物联网、车联网、AR／VR视觉等产业发展动能，间接提高未来发展“阈值”。

以物联网为例，可细分为“工业自动化”和“传感器网络”两大范畴。在工业自动化的实现过程中，机器设备上会布设数百个传感器（sensors ）和执行器（actuators ），使得机器操作人员能够远程可见并实时掌控。通常在大型制造工业领域中，生产所涉及的设备数量是巨大的，而为了可以控制环路延迟，通常会给机器设备协同运转时预留一些毫秒延迟，来保障多个设备的协同运转与操控。

传感器通常被布设在单体事物中，用于使用和呈现数据，大多数情况下，这些传感器生成的的数据量较小，对于超时或延迟不够敏感 。5G的出现，一定程度上能够解决射频容量的限制和提高辨别新频段的能力。

长远来看，5G的商用发展不单一对物联网有显著价值，同样影响着大数据、云计算、人工智能等产业。效率的提升可直接影响新的产业结合及应用落地。

 数字化基石：云服务

当下，全球抗疫仍未画上句号，疫情的爆发快速波及到了线下实体、企业、工厂的运转。无法线下复工使得很多企业陷入窘境，比如：未实现“上云”的企业出现了物理空间和数据资源双重“孤岛”，严重限制了企业生产。更多的企业认识到了上云的重要性。

从行业层面来看，2019年上半年我国公有云服务市场（IaaS／PaaS／SaaS）规模达到了54．3亿美元，云服务整体市场仍在扩大。全球范围内的IaaS市场，华为云位居第六，国内市场第三，是全球增速最快的服务商，增速达222％。

华为云用在线的方式将华为30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务。华为云的六大优势包括：期限全栈全场景AI；多元架构；全栈混合云；“芯、端、管、云“协同生态；中立安全可信；全球本地化服务支持。华为云作为底座，为华为全栈场景AI战略提供强大的算力平台和更易用的开发平台。

极链科技基于长年深耕视频AI的业务技术和经验积累，正式对外推出极链AI云平台——专注于共享算力网络平台，助力人工智能产业发展，实现创新共赢。极链科技作为视频AI行业的先行者和持续创新者，一直秉承着为客户创造更多价值的理念。极链AI云平台在这一信念下，致力于为用户打造一个开放、安全、透明和便捷的AI共享算力平台。通过整合上下游合作伙伴，用户可以在极链AI云这张巨大的算力网络上，根据自己的需要购买他人共享的GPU云主机，机主也可以在该平台出售闲置的GPU云主机，共同解决因为大规模堆置高性能机器而导致的资源浪费等问题。

阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。

当下，云服务在各个垂直领域发挥着不同的作用。通常在线网课、远程医疗、在线政务等属于SaaS服务范畴，大多具有某种特定的服务场景，软件即服务。PaaS多应用于 应用程序的开发和部署，可以有很强的协同性，可实现多个开发人员共同访问并开发程序。IaaS通常服务于SaaS和PaaS，主要负责管理应用程序属于操作层面，涉及中间件、数据、硬盘驱动、虚拟化和存储等方面。

云服务正在发挥着数字化基石的作用，服务于开发、部署、管理、应用等多个环节。

 融合基石：大数据

大数据是以数据处理为中心的数字化思维，主要包括结构化、半结构化和非结构化数据。理论上讲任何数据都具备其特有价值，但数据价值的挖掘更是一个长期过程，这就需要技术层面对更多的半结构化和非结构化数据进行采集、处理、存储到形成结果，再从数据结果倒推到实践应用层，就到了我们经常提到的互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据这四个层面。

互联网营销常提到的“千人千面”和“用户画像”就是典型的互联网大数据，前者是对万亿级数据分析挖掘后得出的措施，后者是对大量用户虚拟数据的描绘得出的个体用户画像。这用基础的数据应用逻辑也应用于政府大数据、企业大数据、个人大数据，只是数据对象和数据量级有所差异。

更多时候大数据发挥着“血液”的功能影响着哪些依赖于数据价值的产业，包括人工智能、物联网、区块链等。当然，现阶段大数据的应用也面临着众多挑战，包括：多源异构数据难以融合、数据模式动态变迁困难、非结构化数据计算机难以理解、数据使用专业程度过高等。

 产能基石：工业互联网

近些年，越来越多的企业利用工业互联网平台，把市场的需求直接反馈到生产环节。相比传统生产，工业互联网应用使得产能配置的时效性更强，市场需求更加直接的反馈到生产环节，灵活调控生产计划帮助企业实现“降本增效”。

工业互联网的应用愈发具体的影响到经济产。一组数据表示，2018 年、2019年我国工业互联网产业经济增加值规模分别为1．42 万亿元、2．13万亿元，同比实际增长为55．7％、47．3％，占GDP比重为1．5％、2．2％，对经济增长的贡献为6．7％、9．9％。

产业层面来看，工业互联网的推进需要依托于工业数字化装备、工业互联自动化、工业互联网网络、工业互联网安全和工业互联网平台与工业软件等多个产业的协同发展。

以工业数字化装备产业为例：工业数字化装备是指在其工业装备基本功能以外，具有数字通信、 数字控制、智能分析等附加功能的设备、模块或装置，通常具有数字化感知、分析、推理、决策、控制能力，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合。

除了工业生产外，工业互联网的应用已由制造业延伸到建筑、交通、能源、医疗、智慧城市等领域，并且逐渐向一二三产其他相关领域拓展。未来的工业互联网将基于产能基础，更加聚焦于技术短板的突破以及垂直领域的应用，从而实现多个产业的平衡发展。

正如5G商用化所实现的产业带动效果，5G通过与大数据、物联网、人工智能、区块链等新兴前沿技术的融合逐渐衍生出更多应用场景。更多新兴技术在不同领域分饰“基石”的角色，促进其基础生产效率的提升，催生更多智慧、智能产业的落地，在技术服务的加持下实现生产闭环、管理闭环、商业应用闭环等。