新基建的核心，是一场规模空前的数字化、智能化革命。谁掌握了 AI，谁就将引领这场改变中国未来的革命。
创新互联建站坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站制作、网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的
新和网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！
01
最近十年，全球经济学界被一大谜题困扰：
自 2007 年以来，人类生产力陷入低增长，甚至停滞状态，美国更创下 200 年来低增速纪录。
打破这一瓶颈的希望，被寄托在新技术上。
两个多世纪以来，从蒸汽机、电力到 ICT，三次工业革命不但极大提高了生产力，更彻底改变了人类的生产和生活方式。
今天，随着数据和算力大爆炸，人类有望迎来第四次工业革命。
在钢铁、水泥的丛林中，狂补了 40 年课，传统基建的生产力已得到充分释放的中国，正加速扑向这场新的工业革命。
2018 年 12 月，中央经济工作会议首提 新基建 概念。
之后， 新基建 一词迅速成为全社会的共识。其涵盖的内容，也从 七大领域 （5G、特高压、城际高速铁路和轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网），拓展至 三大方向 （信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施）。
无论七大领域，还是三大方向，新基建的核心，是一场规模空前的数字化、智能化革命。北京等各地都纷纷推出相应的指导方案，积极响应。
产业层面来看，在这场革命中，自带数字基因的百度、阿里、腾讯、华为四巨头，将取代传统基建企业，成为新的引领力量。
对此，百度 CTO 王海峰表示：
对于百度而言，我们既是 AI 基础设施建设者，也是 AI 技术及应用创新引领者和推动者。以百度大脑、飞桨、智能云等为代表的 AI 平台，已经成为智能时代的重要基础设施，正在帮助国家社会发展实现经济效益和社会效益的同步提升。
华为公司副总裁史耀宏也表示：
新基建是经济高质量发展的加速器……华为将利用自身的技术优势，推动新基建的建设，赋能千行百业的智能升级。
另外两家巨头，则公布了规模庞大的新基建计划。
2020 年 4 月 20 日，阿里宣布，未来 3 年再投 2000 亿，用于云操作系统、服务器、芯片等核心技术研发和数据中心建设。
紧接着，5 月 26 日，腾讯也宣布，未来五年将投入 5000 亿，加码新基建。
百度、阿里、腾讯、华为，只是新基建的四大玩家。更多的玩家，也在急不可耐地赶赴现场。
1936 年，24 岁的英国天才阿兰 · 图灵发表其旷世之作——《论可计算数及其在判定问题上的应用》，首次提出通用计算机的概念。
早在少年时代，他就曾幻想有一天，用数字来描述生命、宇宙和万物的秘密。
尽管这一梦想，至今遥不可及，但由此引发的数字浪潮，却深刻改变了人类社会。
阿兰 · 图灵的论文发表十年后，克劳德 · 香农提出信息论，威廉 · 肖克利发明晶体管，冯 · 诺依曼则完成了现代计算机的雏形。
此后，在一代又一代人的努力下，人类社会不断从物理世界，向数字世界迁移。
伟大的时代，孕育伟大的企业。
在美国，PC 时代诞生了苹果、微软，互联网时代诞生了亚马逊、谷歌、Facebook。
在中国，新基建即将打造一个数字化、智能化的新时代。百度、阿里、腾讯、华为，谁会在这场盛宴中，笑到最后？
02
智能世界有两大基础：第一是联接，第二是计算。
华为在其跌宕起伏的数十年历史上，所干的最核心的一件事，就是联接。
从最早的程控交换机，到路由器，从 2G、3G 的全面落后，到 4G、5G 的领先，华为一步步积累着自己在通信（联接）领域的优势。
凭借这些积累，华为在新基建的 5G、物联网（IoT）等信息基础设施上，拥有绝对领先的实力。
联接，带来数据大爆炸。
1992 年，全人类每天只传输 100GB 数据。到了大带宽、低时延的 5G 时代，每人每天产生数据 1.5GB。
仅一辆自动驾驶汽车，一天就能产生 64TB 数据，足以填满 32 块硬盘。
巨量数据，对存储、计算带来严峻挑战。
2009 年，随着电商的爆发，淘宝每天承受着数据量的激增，内部服务器频频告急，几近瘫痪。
被逼无奈的阿里，每年投 10 亿，整整坚持了 10 年，不但自研了飞天云操作系统，还成功跻身全球第三大云计算公司。
也由此，在新基建的云计算、数据中心等版图上，占据了有利地形。
阿里的成长，只是时代的一个缩影。
拥有不同基因的百度、腾讯，同样面临数据大爆炸和算力的挑战。
以搜索业务起家、领跑 AI 时代的百度，每天要处理万亿级的搜索数据、百亿级的定位数据、百亿级的图像和视频数据。
而基于内容、社交、游戏三大业务的腾讯，一样压力不小。
解决数据和算力问题的出路之一，在于建造超大型云计算数据中心。
最近几年，无论阿里、腾讯，还是百度、华为，均投入巨量资金，在全国各地兴建了许多数据中心。
这些新型基础设施，就像过去的电厂一样，不但满足自己的需求，还通过算力的输出，源源不断地赋能给各行各业。
地方经济也因此被激活。
不但南京、杭州等发达城市，受益于此。许多欠发达地区，包括贵州、内蒙古在内，更因为这些数据中心的落地，发生翻天覆地的变化。
山西阳泉，过去是著名的煤都。
从 2012 年开始，百度在这里开建第一个超大规模数据中心项目，昔日小城摇身一变，成为 AI 之城。如今，这里已上线服务器超过 15 万台，拥有 300 万颗 CPU 核、6EB 级存储容量。
10 亿百度用户的每一次搜索，百度地图的每一次导航，Apollo 系统下自动驾驶汽车的每一次转弯，都可能跟这里有关。
在全国，像阳泉这样的数据中心，正如雨后春笋般涌现。
即便如此，需求缺口依旧很大。跟超大规模数据中心全球占比近 40% 的美国相比，实力差距更是悬殊。
几年前，百度、阿里、腾讯三巨头所拥有的数据中心服务器总数，还不及亚马逊一家公司的一半。
巨大的需求缺口，孕育着巨大的新基建机会。
更重要的是，随着数据和算力的爆炸式增长，算法的训练、优化正变得更加可行，由此引发一场深刻的 AI 革命。
03
我们正处在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一样意义重大。
美国数学家、科幻小说家弗诺 · 文奇，在提到人工智能（AI）时，曾这样评价道。
在更多人看来，AI 的意义或许没那么神奇，但它却和 19 世纪的电力一样，是能够改变人类命运的通用技术（GPT）。
华为总裁任正非在一次谈话中表示：5G 就是小儿科，人工智能才是大产业。
▲手术机器人
事实上，AI 并非新事物，早在 1956 年，麦卡锡、香农等一批科学家，便在美国创立了这门新兴学科。
只是数十年来，AI 一波三折，始终难以落地。
直到 2006 年以后，随着数据和算力大爆炸，再加上杰弗里 · 辛顿等人在深度学习算法上的开创性研究，AI 才开始星火燎原。
微软、谷歌、Facebook 等科技巨头，无不重金押注 AI。
在中国，百度是最早布局 AI 的科技企业之一，实力也最强。
这既跟它的基因有关。作为一家搜索引擎公司，百度天生就跟算法打交道，其创始人李彦宏是搜索引擎排序算法最早的提出者之一。
更关乎其未来战略。 互联网的下一幕，是人工智能。 早在多年前，李彦宏就指出。
2010 年，在 AlphaGo 尚不知为何物的年代，百度便开始悄然布局 AI，并陆续将自然语言处理（NLP）、语音、图像、知识图谱等作为研究方向。
紧接着，2013 年百度创立了全球第一个深度学习研究院（IDL），并在全球召唤人才，一大批顶尖科学家先后云集旗下。
在他们的努力下，百度 AI 历经十年苦寒，最终硕果累累。
2016 年，百度正式发布其 AI 技术的集大成者——百度大脑。同年，飞桨（PaddlePaddle）正式开源。
飞桨打破长期以来，谷歌和 Facebook 的垄断，是中国第一个深度学习框架。
不仅如此，百度还自研出业界实际性能高的 AI 芯片——百度昆仑，并率先实现国产自研 AI 芯片在工业领域的大规模应用。
其远场语音芯片——百度鸿鹄，则用一颗芯片解决了所有语音交互问题。
这种从软件到硬件一体化的布局，使得百度 AI 的实力，在国内首屈一指。
截至目前，百度 AI 全球专利数超过 1 万件，排名中国第一；深度学习专利位居全球第二。
此外，百度还建成了中国服务规模的 AI 开放平台，日均调用量超 1 万亿次，语音、人脸、NLP、OCR 调用量全国第一。
与百度相比，华为在 AI 领域的布局，更多建立在其强大的芯片和算力基础上。
2019 年，华为在深耕多年后，发布了算力强大的 AI 处理器——昇腾 910，采用自研的达芬奇架构。
在此基础上打造的 AI 训练集群 Atlas 900，由数千颗昇腾处理器组成，代表了当今全球的算力巅峰。
芯片只是支点。围绕这一支点，华为正在打造全栈、全场景 AI 解决方案。
阿里、腾讯也不甘人后。
成立于 2017 年的达摩院，一个核心任务就是布局 AI 技术。
以此为依托，几年下来，阿里已在 AI 算法、AI 芯片等领域取得突破。其第一颗自研 AI 芯片——含光 800，堪称全球最强的推理芯片之一。
腾讯的 AI 战略是 AI in all，让 AI 无处不在。这符合腾讯一贯的打法，那就是连接一切。
为了支撑这一想法，腾讯成立三大 AI 实验室—— AI Lab、优图实验室和微信 AI。目前已拥有 6500 件 AI 专利，并建立了全球最完整的人工智能产品矩阵。
04
技术不是目的，产业化才是方向。
在数据和算力瓶颈被突破后，云计算又使得 AI 的训练、部署，成本低廉，且无处不在。
之前一直养在深闺的 AI，开始从大型实验室、研究机构，走进千行百业、千家万户，成为驱动社会发展的强大生产力。
新基建的推出，更是极大地加速了这一进程。
作为在 AI 领域深耕多年的四巨头，百度、阿里、腾讯、华为正积极投身这一进程，并以云计算为基础，AI 为抓手，赋能各行各业。
四巨头之一的百度，已建成百度大脑、飞桨、百度智能云、Apollo 为代表的几大 AI 平台。
其中，百度大脑已对外开放 250+ 项 AI 能力，服务 190+ 万开发者；飞桨已发布模型 23 万 + 个，服务 8.4 万家企业。
借助这些平台，企业可轻松搭建自己的 AI 能力。
智能汽车是百度最早的产业化尝试之一。为此，百度依托自己强大的 AI 能力，打造了业内领先的自动驾驶平台—— Apollo。
近年来，Apollo 先后拿下牌照数量、测试里程等 20 项国内第一，并在全球量产了第一款 L4 级自动驾驶巴士阿波龙。
如今，Apollo 已是全球自动驾驶开放生态，其车联网能力已落地全球 60+ 家车企、400+ 款车型。
在新基建的重要领域——智能交通方面，百度 Apollo 推出全球第一个车路行融合的全栈式智能交通解决方案—— ACE 交通引擎。
目前，该方案已在北京、长沙、保定等 10 余个城市落地实践。
在新基建的另一重要领域——智慧能源方面，百度的应用案例已覆盖电网、发电、新能源、石油、化工等场景。
企业级 AI 中台、知识中台在国家电网、南方电网等头部企业落地，支持无人机巡检、刷脸办电、综合能源等 20 多个业务场景。
智能交通和智慧能源只是百度 AI 新基建版图上的一角。
依托百度智能云，百度已将自己的 AI 能力，输送到城市、金融、医疗、制造等各行各业，助力它们实现智能化转型。
工业互联网是工业走向智能化的基础，也是新基建的核心任务。
百度智能云工业互联网平台，正以百度 AI 为引擎，不断助力产业链上下游的数字化、网络化、智能化，促进产业降本增效。
以此为基础，百度智能制造已覆盖 14 大行业，触达 32 类垂直场景，并在 3C、汽车、钢铁、能源等行业规模落地。
百度 AI 不但让工业更智能，也让城市更智慧。
为了建设智慧城市，百度城市大脑积极打造新一代城市智能基础设施，赋能公安、应急、交通、城管、政务、教育等场景，提升城市精细化管理能力，让城市更安全、更宜居。
在北京市海淀区，百度城市大脑帮助当地政府发现并提炼城市潜在的运行规律，从而为全局协同提供决策依据。
截至目前，百度城市大脑已在北京、重庆、成都、苏州等 10 余个省市落地。
除了百度，阿里、腾讯、华为也在各自擅长的领域，发力 AI 新基建。
阿里和腾讯，一个电商之父，一个社交之王，均在 C 端积累了海量数据。这些数据为其拓展 B 端和 G 端业务提供了便利。
智慧城市和数字政府是 G 端核心业务。阿里、腾讯无论中标城市数量还是中标金额，均遥遥领先。
杭州曾是全国最拥堵的城市之一。2016 年引入阿里城市大脑后，成功摘掉了拥堵的帽子。
to B 业务上，双方积极拥抱产业互联网。
作为其中最早的布局者之一，腾讯更是涉猎颇深。富士康、三一重工等行业领头羊，都跟腾讯深度合作，推出了自己的工业互联网平台。
华为则利用自己在 5G、AI 计算领域的优势，助力千行百业。
传统焦化企业，依靠人工方式配煤，不但低效且难以传承。
华为利用 5G+AI 技术，帮助焦化企业优化配煤，不但提高了效率，保证了焦炭质量，还能够及时发现可能的环保风险。
未来，AI 技术不但将融入产业，提升效率，还将走进千家万户，造福整个社会。
05
上世纪 90 年代以来，公路、铁路、电网等传统基建，以史诗般的规模和速度，在 960 万平方公里的土地上推进。
整个社会的生产力突飞猛进，14 亿中国人的生活面貌焕然一新。
中国也借此，成为全球的制造业基地。
但随着劳动力成本上升，这种制造业优势正面临瓦解。向上突破，成为不二之选。
从这个意义上讲，新基建承载着中国从制造业大国迈向制造业强国的历史重任。它也必将因此，成为堪比传统基建的超级工程。
这注定是一场艰难的战斗。战争的焦点已从上半场的数字化，转移至下半场的智能化。
在大洋彼岸，FAANG 早已枕戈待旦，无论 AI 还是云计算，均手握胜券，更有不一般的战略远见和决心。
亚马逊 CEO 贝佐斯写道：无论怎么形容，AI 在未来 20 年对全球产生的影响，都不过分。
埃森哲已经在畅想，到 2035 年，AI 将带来 14 万亿美元的增加值，并使美国劳动生产率提高 40%。
所幸的是，中国也已涌现出以百度、阿里、腾讯、华为为代表的众多 AI 先锋，并积极投身到新基建这一波澜壮阔的历史洪流中。
尤其是最早布局 AI 的百度，更是率先抢占了 C 位。
无论在《财富》，还是《哈佛商业评论》上，百度均跻身全球 AI 四巨头，也是唯一上榜的中国企业。
阿里、腾讯、华为也各有所长，并在各自的领域添砖加瓦。
四巨头的积极参与，必将极大地推动新基建的进程，最终带领中国制造业实现转型升级，并彻底改变 14 亿中国人的生产和生活方式。
网站栏目：中国独此一家，百度正用AI撬动新基建
链接地址：
http://cdkjz.cn/article/cgieej.html
