数字基建的思考与建议

本篇文章3246字，读完约8分钟

3月4日，中共中央政治局常委召开会议，强调要加快5g网络和数据中心等新基础设施的建设。随着数字经济时代的加速到来，数据已经成为核心生产要素和战略资源，以5g、工业互联网、大数据中心、云计算和人工智能为核心的数字基础设施的发展水平正在成为全球核心竞争力的重要体现。加快“数字基础设施”建设，不仅是抵御疫情冲击、刺激有效投资、拉动经济增长的重要举措，也是长期培育和扩大数字经济新引擎、推进数字社会和数字政府建设、实现经济社会高质量发展的坚实保障。文章来源:腾讯研究院(身份证号:赛博拉WRC)，边肖:高晓宇。

传统基础设施，如道路和桥梁、公共设施、工业现场设备、器材等。，是有形的有形设施，它加快了有形空.的发展速度在数字经济时代，数据已经成为核心生产要素和战略资源，围绕数据整个生命周期的网络、存储、计算和应用等基础软硬件已经成为生产、生活和社会发展不可或缺的新基础设施。通过这些新的基础设施，可以管理物理空房间背后的“无形世界”。

基于目前的情况，数字基础设施的建设可以有效地刺激投资，帮助稳定增长和就业。与传统基础设施相比，数字技术是目前最具活力的经济领域之一，数字基础设施建设在推动新形式和新需求方面发挥着更加突出的作用。与此同时，推动新的数字基础设施建设是抵御中国疫情和经济衰退影响的利器。受COVID-19肺炎疫情影响，“网上订购、非接触式服务”、远程办公、网上教室等在线服务需求激增，信息消费升级使数字基础设施建设需求增强。以5g网络、数据中心和工业互联网为代表的数字基础设施投资将成为稳定投资的主要渠道。在5g领域，预计5年内电信运营商网络投资将直接增加1.1万亿元，垂直行业网络和设备投资将增加0.47万亿元。

从长远来看，数字基础设施建设是数字经济发展的基础和保障，是高质量经济发展的新动力。数字经济的发展必须基于相应的数字基础设施。纵观前三次工业革命，相应时代的“新型”基础设施建设是显著的，铁路、公路、电网和互联网分别是推动前三次工业革命发展的基础设施。目前，随着新一代信息技术引发的第四次产业革命，新的数字基础设施正成为全球产业竞争和投资布局的战略高地。在数字产业化方面，当新基础设施与数字产业形成良性互动时，才能真正体现其乘数效应和裂变功能。在产业数字化方面，新的基础设施可以帮助传统产业尽快实现数字化、网络化和智能化改造，而实体经济的发展可以回馈新的基础设施，形成良性循环。

随着5g、边缘计算、人工智能、大数据等新一代信息通信技术的发展，数据呈爆炸式增长，大数据产业日益壮大，围绕数据全生命周期的基础设施建设取得了显著成效。

(1)数据采集系统逐步完善

领先的互联网公司依靠交通门户收集和存储电子商务、金融、旅游、运输、电信和其他领域的大量消费者数据。政府部门结合各自的管理职能，收集全方位、多层次的市场主体信息和行业运行数据。通过构建工业互联网平台，工业企业可以实现各种生产要素、业务流程、产业链上下游的实时连接和智能交互，并收集海量的产品生命周期管理数据、企业资源规划数据、生产执行系统数据、供应链管理数据和客户关系管理数据。

(2)数据传输的基础越来越坚实

中国的移动通信技术实现了从2g空白、3g运行、4g并行运行到5g的重大突破，推动了信息基础设施建设的跨越式发展。目前，全球最大的光纤和移动通信网络已经建成，光纤用户普及率达到92.5%，居世界第一，ipv6改造已基本完成。4g基站总数达到537万个，4g用户达到12.8亿，光纤和4g在行政村的比重超过98%。5g商业服务正式启动，约13万个5g基站开通。5g用户数量迅速增加，并渗透到教育、医疗、交通、制造等垂直行业。，在细分领域积极应用创新。中国有70多个具有一定区域和行业影响力的工业互联网平台，十大“双跨”平台中工业设备连接的平均数量达到69万套。与此同时，车联网、电力物联网、城市感知设施和智能市政设施建设也在快速推进。

(3)数据存储能力不断增强

目前，大数据服务向云的迁移已经成为领先企业倡导的主流技术趋势，各种大规模可扩展的数据库服务纷纷出现在云上。通过构建pb级商业云托管关系数据库，提供高性能、易用的云数据仓库解决方案，大量云数据中心迅速建成，企业数据存储能力显著增强。与此同时，中国数据中心行业保持快速健康发展，对数据存储能力的全方位支持明显提高。就规模而言，2018年全国数据中心业务收入达到880亿元，同比增长35%。在过去的三年中，工业规模翻了一番，远远高于全球数据中心行业的平均增长率。从布局上看，全国28个省、自治区、直辖市已建成大型或超大型数据中心，新建数据中心正逐步向西部和北部一线城市广州、深圳周边地区转移。

(4)数据计算效率显著提高

中国一批领先企业正致力于技术创新，充分规划和利用计算资源，积极克服计算效率瓶颈。在芯片架构层面，单个计算能力开始向异构计算能力的结合演进，提高了系统的整体效率，并通过虚拟化技术实现了剩余计算能力的共享和利用。在能力建设层面，基础企业利用各种工具和能力创建了数据中间平台，打破了原有的复杂数据架构，形成了可重用的通用数据计算和分析能力，推动各种生产和运营决策更加高效。在技术融合层面，大数据平台和机器学习平台日益深度融合。通过智能元数据感知，实现了敏感数据的自动识别、智能数据清理和分析、数据的自动分类和关系识别，大大提高了数据计算的质量。它广泛应用于互联网企业的搜索、推荐、广告等各种实时在线服务中。

(5)数据应用继续深化

数据资源的数量正在快速增长。2018年，中国的数据总量将达到7.6兆字节，预计到2025年将增至48.6兆字节，占全球的27%以上。应用领域不断扩大。2019年，大数据技术和应用领域包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等。将面临新的发展突破，成为高质量经济发展的新动力。应用深度正在加深。大数据在互联网、金融、通信、安全等领域的应用取得了积极成果，大数据在交通、能源、工业等领域的应用发展迅速。以工业为例，工业大数据市场约为600亿元，R&D、设计、生产、供应链、销售、运营和维护等领域的数据量不断增加。

下一步，要进一步加快数字基础设施建设，促进存量数据和增量数据的流通和利用，激发数字资源的潜力，营造良好的产业生态，为高质量的经济发展提供强有力的支撑。

一是推动数据基础设施不断升级，加快数据资源各要素流通。推动互联网和物联网基础设施向泛在、高速、智能化方向不断升级，提前部署人工智能、区块链等新的应用基础设施，为推动大数据产业发展、加快全地区数字化建设提供有力支撑。加快国家数据共享和交换平台建设，突破部门间数据壁垒，帮助实现政府数据的开放共享和高效管理，激活公共数据价值。积极探索制度创新，构建大数据全要素流通平台，加快数据资源全要素流通。鼓励数据交易市场与大数据园区和产业集群对接，聚集数据采集、传输、整理、存储、分析、发现、展示和咨询企业，培育新的数据市场。

二是以行业应用为牵引，大力提高数据开发利用水平。深化工业大数据应用，选择一批工业大数据应用试点示范项目，通过试点先行和示范引领，总结推广可复制的经验和做法。加强数据标准建设，完善生命周期数据采集、组织、存储、处理等环节的标准，广泛开展标准试点示范，引导行业健康有序发展。加大舆论宣传力度，增强消费者、运营商和平台企业的个人信息保护意识，引导企业合法合规采集数据，鼓励消费者依法披露个人信息。

三是加强核心技术研发，培育高质量数据分析产品。充分发挥社会资本、行业联盟等平台的作用，联合国内优势技术力量形成合力，支持海量多源异构数据、大数据处理框架、开源技术等大数据关键技术和产品研发的存储和管理，推出满足重点行业主要需求的大数据技术产品体系，逐步形成基于行业实践的大数据标准体系和知识产权体系，逐步跃居技术和行业的前沿和高端。围绕产业链积极部署创新链，围绕创新链完善资本链，实现大数据技术产品的创新发展。