鄔賀銓:數字基礎設施引領新基建

發布時間: 2020-05-09 10:13:03   來源:經濟觀察報  作者:鄔賀銓

  什么是新基建?

  從2018年12月份中央經濟工作會議首次提出新基建,到疫情防控期間,這幾次中央會議都提到要加強戰略性網絡型的基礎設施建設,并且提出新基建要建設集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的現代化基礎設施體系。

  國家發改委近期給了新基建一個定義:要以新發展理念為引領,以技術創新為驅動,以信息網絡為基礎,面向高質量發展的需要提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。

  從定義來看,發改委把新基建分成三大塊:新一代信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施。其中新一代信息基礎設施又分成三方面,通信網絡基礎設施、新技術基礎設施、算力基礎設施,覆蓋了5G、工業互聯網、人工智能、云計算、區塊鏈、數據中心等等。

  新一代信息基礎設施或者說數字基礎設施,包括四個方面內容:5G網絡、數據中心、人工智能平臺、工業互聯網,分別覆蓋了數據的寬帶實時傳輸與分發、數據存儲計算與處理、數據的挖掘與分析決策,以及數據在產業鏈采集應用以及線上線下的聯動。

  新一代信息基礎設施有很長的產業鏈,構成數據從采集到決策以及應用的全過程。新一代信息基礎設施既是新基建又是戰略性新興產業,更是新型的信息消費市場,同時也是其它領域新基建的通用支撐技術,還是傳統產業數字化的新引擎,賦能傳統基建領域提質增效。

  5G產業鏈

  經歷了第一代移動通信,是模擬的,一個蜂窩小區一個基站以頻率的不同來區分用戶,即頻分多址;2G是數字的;以時隙的不同來區分用戶,即時分多址;3G都是CDMA,即碼分多址,以碼道的不同區分用戶;4G把頻率、時間、碼道這三維因素都利用起來,以正交頻分多址的方式大大提升了復用效率。

  現在5G來了,5G的多址方式是4G技術的演進,當然還會利用大規模天線和邊緣計算等技術。與前幾代一樣,5G還是維持了十年一代,峰值速率十年提高了1000倍,但是其跟前幾代不同的是,1G到4G是面向個人的,5G擴展到面向產業互聯網和智慧城市的應用。

  5G有三大應用場景,增強移動寬帶、超可靠低時延、廣覆蓋大連接。5G跟4G比在多項性能上有1到2個數量級的提升,其無線技術的性能還是遵循無線通信的理論:首先把基站數做的更多、更密;其次把天線做的更多,把空分的使用維度再加上去,展寬可用的頻率,還有物理層的改進;再加上網絡技術使得5G和4G比性能上有顯著的提升。

  5G有一個很長的產業鏈,首先是芯片,首先是終端的芯片,終端又分基帶、射頻,還有基站的芯片,另外終端包括觸摸屏、攝象頭、傳感器、麥克風、揚聲器、電池、天線等。其次,基站有天線、鐵塔、基站設備,基站到核心網有光纖傳輸系統。

  5G的網絡上還有邊緣計算。芯片需要芯片設計工具軟件,以及支撐芯片流片的芯片代工線,終端、網絡、都需要有儀器儀表來進行測試,網絡建設以后還要進一步優化,需要有網絡優化軟件,終端要有操作系統,我們終端上面還需要有APP,所以5G是一個很長的產業鏈。

  5G變革信息產業

  回顧移動通信的發展,2G開啟移動通信數字化時代,1992年有了短信,2003年有了手機QQ,2004年有了支付寶。

  3G在2001年全球開始商用,中國是2007年,3G跟2G顯著不同的是數據傳輸能力。由于數據傳輸能力,3G出來以后陸續出現智能手機、移動電子商務、微博、線上線下聯動以及社交應用,2011年才出現微信。這些業務在3G剛開始的時候是沒有想到的。

  2010年,4G開始全球商用,中國是2013年,4G顯著不同是寬帶能力。4G出來以后有掃碼支付、共享經濟、社交電商、移動智能搜索、短視頻。

  5G在中國跟其它發達國家是同時啟動商用,5G最顯著特點是云端的智能融合能力。我們看到,5G將帶動4K/8K超高清視頻、虛擬現實、增強現實、智聯網、工業互聯網、車聯網,從歷史上看,移動通信的新業態是網絡能力具備后催生的,5G一定會產生出現在還想象不到的新應用。

  5G不僅變革了信息技術以及數字化的產業,對金融業也有很好的影響。2G時代有網上銀行,3G時代是手機銀行,4G時代是數字銀行,5G時代要催生智慧銀行,包括大數據征信、智能投顧、供應鏈金融、生物識別支付等都會出現。

  5G對經濟增長也有很大的貢獻,有國外咨詢公司預計,到2035年全世界的經濟產出會因為5G增加5%對應著13.2萬億美元,換成GDP,2035年全球的GDP因為5G而增加7%,相當于36000億美元,其中對于中國,中國GDP會因為5G增加11300億美元,而且5G還會創造新增就業崗位,對全球來講是2230萬人,對中國來講是1090萬人。

  中國的信通院也做了一個估計,是對近期的預測,即2020年到2025年,5年期間5G可以直接帶動我國GDP增加3.3萬億元,間接帶動GDP增加8.4萬億元。最近,全球的移動通信協會有一個預測,看到疫情之后中國加快5G建設,該協會估計中國今年的5G到年底連接數會占到全球的70%,到2025年中國的5G用戶占到全國移動用戶將近一半,可見未來這幾年我國5G會有很快的發展過程。

  數據中心的基礎

  5G是實現數據傳輸與分發,我們還需要進行數據的計算、存儲和處理。現在數據中心會向云數據中心發展,首先是供電、致冷等機房設施,另外需要有各種網絡資源,實現計算、存儲、網絡的虛擬化。數據中心更重要的是應用,我們要開發各種各樣應用以及數據中心的服務。

  十九屆四中全會的《決定》指出:“要健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素,由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制。”首次把數據提到生產要素的高度。未來數據中心在中國會有很好的發展,華為有一個預測,2025年全球所有企業都會使用云技術,使用率達到85%,而云會帶動數據中心的發展,云計算里面計算存儲網絡是要放在數據中心里面的。

  美國目前互聯網數據中心機柜數占到全世界的40%,排在第二位是中國占8%,日本占6%,中國目前從發展程度來看,IDC的發展比美國晚五年,但實際上我們的互聯網用戶規模遠遠超過美國,所以這決定中國的IDC規模未來是不會低于美國的,有市場預測公司預計,2020年到2025年中國IDC市場累計將超萬億元。

  除了數據中心以外,我們要進行大數據的分析,這需要有大數據的基礎設施。首先數據要放到數據倉庫里,進行標注、清洗、處理、篩選、分類、降維等。很重要的一點,數據是要進行聚類分析、分類關系和關聯性的分析。最重要的是要利用數據庫,有幾種數據庫分別適用不同類型的數據,還要有一些數據挖掘的軟件。在硬件上也有一些新的變化,有基于磁盤的計算模式、有基于內存的批量微批的計算模式、有基于流式的計算模式,都各有各的適用場合。

  除了有數據的基礎設施,還要有算力的基礎設施。按照斯坦福《AI Index 2019》報告,2012年以前AI的算力需求每兩年翻一番,2012年之后3到4個月就翻一番。據另一家咨詢公司OpenAI的統計,從2012年到2019年隨著深度學習模型的演進,AI所需要的計算量增加了30萬倍,為了進行大數據挖掘和人工智能分析,就需要提升通用的計算能力。

  但機器學習有其自身特點,大部分場景的計算并不要求高精度。另外,機器學習計算的計算形式在操作指令級上是有限的,并不需要那么復雜,科學計算中很多復雜的數學方程在機器學習里面不一定要用到。專用的計算能力或者說算力的定制化對機器學習會更合適。

  深度學習的模型越來越復雜,很難在單芯片里面完成,一般都要多個芯片組合來完成,哪怕放在終端里面做也要多芯片了,這時候就要考慮分布式的計算任務本身的協同問題,怎么提高效率,實現密集和高效的數據傳輸交互。

  算力基礎設施除了加速提升通用計算能力以外,還要發展專用的計算能力,就是說專門針對機器學習的計算能力,另外要考慮多平臺協同,這是適應于將來多芯片的協同作業。

  人工智能有很長的產業鏈,底層是網絡基礎設施、大數據基礎設施、算力基礎設施。人工智能有三大支柱,大數據、算力還有算法。算法可以分為計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習云平臺。當然,有一些算法是固化到AI芯片里面的,人工智能芯片也有好幾個類型。此外,作為人工智能的輸入還要有視覺的傳感器,像雷達、攝象頭等。

  在底層硬件和通用平臺之上,我們有各種應用領域,包括一般民用以及各種行業應用,應該說覆蓋所有的領域。華為預測到2025年全世界97%的大企業都會用人工智能。據MeKinsey測算,人工智能可在未來十年為全球GDP增長貢獻1.2個百分點。中國新一代人工智能發展規劃預測到今年人工智能核心產業是1500億元,帶動相關產業1萬億元,到2030年人工智能核心產業到1萬億元,帶動相關產業到10萬億元,可見這是一個非常大規模的產業。

  5G時代的工業互聯網

  工業互聯網底層有聯網的生產裝備、數控車床、智能儀器儀表,在車間一級還有很多分布控制系統、現場控制系統以及可編程邏輯控制器,還有各種傳感器。

  車間收集的數據通過工業防火墻連到企業的內網,工廠內有各種數據庫、服務器,還有監控數據采集系統以及邊緣計算,再送到企業甚至集團這一級。企業級有各種各樣的管理平臺軟件,還需要云計算來支撐。

  工業互聯網分成三部分:一部分是底層物聯網,使用傳感網的協議;第二部分是企業的內網,使用工業以太網或時延敏感網絡;第三部分是工業互聯網平臺,有很多計算處理功能。企業內網和工業互聯網平臺還要連到外網,外網是互聯網或軟件定義的廣域網。

  我們可以看到工業互聯網的各個部分,構成了從數據采集匯聚、傳輸分發、分析處理、決策應用的全過程,支撐了數據發揮生產要素的作用。

  對于工業互聯網平臺,首先是云計算架構中的PaaS層(平臺即服務)。這里有傳統的設備管理、資源管理、運維管理、故障管理,還有大數據的分析系統,包括人工智能的算法。

  工業互聯網的基礎還有SaaS層(軟件即服務),又有各種各樣的的工控軟件,包括產品壽命規劃、供應鏈管理、企業資源規劃、客戶關系管理等。這些工控軟件原來也有,但在工業互聯網時代是不一樣的。以企業資源規劃ERP為例,原來是基于Excel表的傳統ERP,可以做得很精細,定義每一個工序準確到幾點幾分,但一旦生產中發生一點小的問題,那就要停下來重新召開臨時生產調度會,來修改這個ERP的表。

  到了工業互聯網時代,我們希望把工控軟件與5G、物聯網、大數據、云計算、AI、區塊鏈等結合,也就是說ERP這個Excel表,會根據物聯網、5G、大數據、區塊鏈這些感知的信息自動的修改,這樣可以讓整個執行時間縮短25%。

  工業互聯網的最底層是物聯網,物聯網包括信息采集、數據傳輸、數據處理全過程,前端的傳感器很重要,但在整個工業物聯網的價值鏈上只占了25%,更大的產值規模以及重要性取決于數據處理這部分。

  5G時代要發展到智能物聯網,在物聯網的模塊上嵌入人工智能芯片,還包括開發工具軟件和操作系統等,使得物聯網升級為智能物聯網。麥肯錫認為,整個物聯網的價值70%在工業物聯網,2025年全球工業物聯網將創造3.9到11.1萬億美元的價值,當然主要是應用部門獲得。

  中國信通院對工業互聯網有一個分析報告,提出我國工業互聯網產業增加值2020年大概3.1萬億元,占GDP比重2.9%,對GDP增長的貢獻率超過11%。中國信通院曾對我國2018年數字經濟有一個評估,信息技術的直接貢獻即數字產業化,對GDP貢獻7.1%,信息技術在傳統產業上的應用帶來附加值對GDP貢獻27.7%,兩者加起來是大概占GDP的1/3,當然這些都是在一定條件下的預測。

  總結來看,5G帶來2035年經濟增長13萬億美元,工業互聯網2030年經濟增長14萬億美元,人工智能到2030年為全球經濟活動 增加13萬億美元,大約估算,到2035年這三者會使全球的經濟增長達到約40萬億美元,這是非常宏偉的規模。

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      關鍵詞: 新基建,工業互聯網

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