新基建的冷思考：大数据中如此重要
当前经济形势下新型基础设施建设浅析
当前经济形势下新型基础设施建设浅析自2018年中央经济会议提出新型基础设施建设这一概念，便广受各界的重视。
新基建具有技术门槛高、投资主体多元化和带动效应明显等特点，发展新基建需要扩大投资规模，强化综合性配套，从而在发展新基建的同时，推动经济转型升级。
标签：新基建;政策;特点新型基础设施建设自2018年12月中央经济工作会议提出以来，广受各界重视。
在政策指导下，各地政府纷纷制定投资计划发展新基建，以期拉动经济增长。
在当前形势下，研究新基建的支持政策，理解其特点，发现其发展中存在的困难，对推动新基建的发展具有重要意义。
一、新基建概念新型基础设施，指我国由工业经济向数字经济转型过程中，为应对经济发展对知识经济、数字经济和智慧经济的依赖程度日益提高，而兴建的以5G、人工智能、工业互联网、物联网等为代表的基础设施，为区别于传统铁路、公路、桥梁等“铁公基”建设，业内将上述领域称为新型基础设施（即“新基建”）。
2020年，国内遭遇疫情，中央为刺激经济发展将特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩也纳入到新基建的范疇，但由于新增的新基建在我国已建设多年，业内一般将这三项称为类新基建。
“新基建”有两个功能：一个是为传统基建补短板，如类新基建;一个是为未来数字经济发展提供基础信息技术或网络，助力经济高质量发展，这也是新基建的“新意”所在，强调技术属性及其应用领域。
2015年7月，中央以正式文件的形式提出支持新型基础设施建设。
伴随着供给侧改革，新基建的发展规模日益壮大，其对经济发展的重要性日益突出。
中央高层对新型基础设施建设高度重视，在多轮政策的刺激下，地方政府纷纷制定发展新基建的投资计划。
新基建呈现出欣欣向荣的局面。
可见，当前新基建发展正处于有利的政策窗口期。
二、新型基础建社的特点（一）新基建领域的技术门槛高新基建服务于新兴产业发展，从投入初始就需要严格、专业、高效的规划与统筹，需要更专业的研发人才和管理来保证项目的质量和运转。
我国发展新基建的成效、风险和建议
我国发展新基建的成效、风险和建议摘要新基建是数字经济发展的基石，也是推动我国产业结构优化升级、加快供给侧结构性改革的重要支撑，对于我国实现经济动能转换和加快推进经济高质量发展具有重要意义。
近年来，我国新基建成为“两新一重”投资的重点领域。
总体来看，当前我国新基建在取得积极成效的同时，亦存在盲目投资建设、技术迭代、核心技术短板、信息安全、融资约束等风险。
文章提出了加强顶层设计，科学有序布局新基建，聚力核心技术攻关，提升安全保障，逐步放开市场准入，鼓励各类资本参与新基建，深化行业应用融合，打造生态体系等政策建议，以统筹推动新基建高质量发展。
新基建与传统基建的关系新基建是以信息网络为基础，以技术创新为动力，主要提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。
当前新基建主要涵盖信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等三个领域。
信息基础设施主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。
融合基础设施主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术支撑传统基础设施转型升级进而形成的融合基础设施，比如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。
创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施，比如重大科技基础设施、科教基础设施、产业技术创新基础设施等。
随着技术革命和产业革命不断推进，新基建覆盖的内容和范围并不是一成不变的。
传统基础设施主要包含铁路、公路、机场等交通运输设施以及电力、通信、水利等设施。
新基建在覆盖领域、服务对象、应用场景等方面与传统基建存在差异。
比如，传统基建重在提供有形资料和要素，新基建重在提供无形的数据和信息资源；传统基建以提供公共产品和公共服务为主，助力农业和工业等传统产业发展，新基建为数字经济和“互联网+”经济的发展提供基础和保障；相对来看，传统基建技术进步空间较小、速度较慢，而新基建技术更新快，对其服务质量和水平有较大影响。
“新基建”时代工业互联网安全发展思考与建议
一、工业互联网安全总体态势当前，全球范围内新一轮科技革命和产业变革正处于历史交汇期，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代网络信息技术与实体经济深度融合，工业互联网加速创新发展，数字经济发展加快建立新范式，全球经济社会新格局正在全方位重塑。
据有关机构预测，2017年，中国工业互联网行业市场规模为4676.99亿元，同比增长13.5%。
2018年中国工业互联网市场规模增长13.7%,突破5000亿元左右，达到5317.74亿元。
据有关机构预计，2019年我国工业互联网市场规模将超6000亿元,并预测2020年中国工业互联网市场规模将同比增长14%,接近7000亿元。
与此同时，全球网络安全形势也发生了深刻变化，大数据、人工智能、5G等技术创新发展，工业互联网所倡导的“人-机-物"全面互联，打破了工业企业传统的封闭格局，极易遭到恶意利用从而带来新的安全问题,融合领域快速发展导致安全边界不断延伸，安全问题交织复杂，安全形势更为复杂，安全风险日益加大。
(一)国内外工业互联网安全事件频发近年来，全球工业领域安全事件频繁发生，涉及多个工业领域，事件波及范围不断扩大，造成的后果也愈加严重。
根据美国ICS-CERT发布的《ICS-CERT年度回顾》，自2010年以来，工业领域网络安全事件呈现逐年上升趋势，特别是2015年以来，每年发生的安全事件数量接近300起。
图1近年工业领域网络安全事件针对国家重要能源、电力等领域的攻击行为频繁发生，直接对工业生产、人民生活、国家经济社会稳定运行及国家安全造成巨大冲击。
涉及关联严重，从2010年"震网"事件到2019年委内瑞拉大规模停电事件，工业领域安全事件潜在破坏性、毁灭性、威胁性对国家经济和社会的深度影响愈发严重。
（二）工业互联网内、外部网络安全双重威胁严重从外部威胁来看，工业互联网打破了传统网络安全界限。
工业企业IT和OT不断融合，企业内部工业网络、管理网络与互联网逐步打通，大量工业互联网资产在公网暴露，导致大量网络安全威胁从外网向工业内网延伸渗透。
建筑行业中的大数据分析
建筑行业中的大数据分析在建筑行业中，大数据分析已经成为一种重要的工具。
随着技术的进步和信息的爆炸式增长，建筑行业所面临的数据量也越来越庞大和复杂。
大数据分析能够帮助建筑公司和专业人员更好地理解和利用这些数据，提高业务的效率和质量。
本文将探讨建筑行业中大数据分析的应用和优势，并展望未来的发展趋势。
一、大数据在建筑行业中的应用1. 项目规划和设计：大数据分析可以帮助建筑师和设计师更好地理解项目需求和约束条件。
通过对过往项目的数据进行分析，可以发现规律和趋势，为项目规划和设计提供参考。
例如，通过分析大量的土壤和地质数据，可以为建筑师提供更准确的地基设计建议。
2. 施工管理和安全监控：大数据分析可以帮助建筑公司管理施工进度和质量。
通过对工人和设备的数据进行收集和分析，可以及时发现问题并采取相应的措施。
此外，借助传感器和监控系统，还可以实时监测工地的安全状况，预测潜在的危险因素。
3. 资源优化和节能减排：大数据分析可以帮助建筑行业优化资源利用和节能减排。
通过对建筑物的能源消耗、空调和照明系统的使用情况等数据进行分析，可以发现潜在的节能和优化空间。
例如，根据历史数据和天气预报，可以合理调整建筑物的温度和照明，以减少能源浪费。
4. 建筑质量和维护：大数据分析可以帮助建筑行业提高建筑质量和维护效率。
通过对建筑材料和构件的数据进行分析，可以发现潜在的质量问题并采取相应的措施。
此外，借助传感器和监测系统，可以实时监测建筑物的结构和设备状况，预测维护需求。
二、大数据分析在建筑行业中的优势1. 精确决策支持：大数据分析可以为建筑公司和专业人员提供准确的决策支持。
通过对大量的数据进行分析，可以获得全面的信息，帮助制定更合理和可行的决策。
例如，在项目投标过程中，通过分析历史数据和市场趋势，可以更精确地评估风险和利润。
2. 效率提升：大数据分析可以帮助建筑行业提高工作效率。
通过自动化和智能化的分析工具，可以节省大量的时间和人力成本。
从规模增长走向价值增长——新基建背景下大数据中心产业发展的问题与思考
NDUSTRY 产业科技中国 2021年4月 第4期60从规模增长走向价值增长■文/陈健 陈志（中国科学技术发展战略研究院）自1960年世界首个飞机定座管理的数据处理系统面世，数据中心经历了80年代计算机服务器端的普及，90年代互联网浪潮，21世纪云计算、大数据的兴起，正在实现新一轮跃迁。
我国大数据中心建设起步较晚，无法满足高速增长的流量规模和日益丰富的应用场景需求。
2021年，中央对加快新型基础设施建设接连作出部署，为大数据中心产业带来重大利好。
在这重大变局的窗口期，我国应如何“巧借力”推动大数据中心产业迈上新台阶，实现从规模增长向价值增长的转变？一、“新基建”概念下大数据中心建设呈现新特征随着国家层面将数据作为一种战略资源加以重新定义，也对纳入“新基建”范畴的大数据中心提出了新要求。
（1）技术之新：关键核心技术自主可控是大数据中心建设的命门。
5G、云计算、IoT、AI、边缘计算、区块链等新兴技术的发展在对大数据中心的规模、建设模式、能效等问题提出挑战的同时，也推动大数据中心向规模化、标准化、智能化、分布式、高密度、绿色节能的方向演进。
因此，新一代大数据中心绝不是传统数据中心做规模的复制，而是诸多前沿技术的集成，是我国推进核心技术攻关和自主创新成果落地应用的重要载体。
（2）生态之大：赋能产业全面转型升级是大数据中心建设的价值导向。
建设大数据中心绝不是盲目建设一堆基础设施，更重要的是运用大数据的思想和技术，使产业上下游能更好地利用大数据中心基础设施提供的存储、处理和数据服务能力，赋能各行各业的数字化、智能化转型，实现产业升级。
这要求新一代大数据中心建设需在产业布局、功能定位、生态构建、商业模式等方面通盘考虑，从而形成跨行业、跨环节、多场景、多要素融通协作的全新的价值创造体系。
（3）格局之高：全球视野是扩宽大数据中心市场空间的基本保证。
大数据服务需求具有全球性。
在中美贸易摩擦升级和全球疫情告急的背景下，大数据中心的建设为我国加强与全球的数字化互联互通、成为全球重要的供应链枢纽提供了千载难逢的机遇。
谈谈智慧城市建设中的数字“新基建”
谈谈智慧城市建设中的数字“新基建”智慧能源系统是智慧城市的重要组成。
一方面，能源企业保障了能源的安全充足供应，社会责任得到充分体现。
同时，城市智慧能源的应用也不乏亮点，比如智能巡检保障了基础设施安全运行，基于电力大数据的复工复产指数则很好展现了企业复工情况等；另一方面，智慧城市在应急管理、民生服务等方面凸显出来的问题，也对其下一步建设起到了警示和启发作用。
从建设目标看，城市智慧能源建设既要满足清洁低碳、安全高效的现代能源体系的要求，也要满足现代城市以人为本发展理念所需要的智慧便捷的能源服务需求。
特别是后者应倍加重视。
清洁低碳、安全高效的现代能源体系是能源系统建设的目标。
对能源系统自身而言，安全始终是第一位的，在此基础上，通过“智慧化”可使能源转化效率、能源传输效率、能源基础设施利用效率、能源与经济社会的结合效率显著提升，同时更好消纳清洁可再生能源，最终实现能源系统更加高效、清洁、低碳的目标。
而从城市层面看，城市能源系统与包括用能企业、居民在内的各类用户联系将更加紧密、互动将更加频繁，因此必须基于以人为本的理念，更加重视终端用户的获得感和满意度。
通过城市智慧能源的建设，可实现各类能源信息的充分有效有序共享，实现各类业务的在线快速办理，最终实现城市能源系统智慧便捷的目标。
智慧的实现从物理条件上需要海量数据的采集、汇总、分析和反馈。
因此，城市智慧能源的实现手段主要包括以下三个方面：一是充分的数据基础。
智慧城市基于数据进行分析和决策。
智慧城市建设的数据基础包含数据采集应用能力、资源整合共享能力、公众数字化应用能力等支撑。
从不同主体和单元获得的数据包含了这些主体和单元的各类信息，之后通过大数据和人工智能等手段，实现对数据的利用。
二是科学的分析工具。
随着技术的不断进步，可基于数据基础对城市和城市能源进行分析的工具越来越多。
大数据、人工智能等技术已经在能源领域得到充分应用。
利用数字孪生等新兴技术，在数字空间建造一个与物理城市能源系统相匹配的数字城市能源系统，实现城市能源系统全要素的数字化、虚拟化，全状态实时化和可视化、运行管理协同化和智能化，实现物理城市和数字城市虚实交互。
大数据底层技术与基础设施建设分析
大数据底层技术与基础设施建设分析随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业发展的关键驱动力之一。
大数据的应用不仅可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，还可以为科研机构提供更多的数据支持，促进社会的发展和进步。
而要实现大数据的高效应用，除了数据分析和挖掘技术的支持外，底层技术和基础设施的建设也是至关重要的。
本文将对大数据底层技术与基础设施建设进行深入分析，探讨其在大数据应用中的作用和意义。
一、大数据底层技术1. 数据存储技术在大数据时代，海量数据的存储是首要问题。
传统的关系型数据库已经无法满足大数据存储和处理的需求，因此出现了各种新型的数据存储技术。
其中，分布式文件系统是大数据存储的重要技术之一，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）等，它们可以将数据分布存储在多台服务器上，提高了数据的可靠性和可扩展性。
2. 数据处理技术大数据的处理需要强大的计算能力和高效的算法支持。
MapReduce是一种经典的大数据处理模型，通过将数据分片并行处理，实现了大规模数据的高效处理。
此外，近年来流式处理技术也得到了广泛应用，如Apache Storm和Spark Streaming等，它们可以实时处理数据流，满足了实时分析和应用的需求。
3. 数据管理技术数据管理是大数据应用中的关键环节，包括数据的采集、清洗、存储和查询等。
为了更好地管理数据，需要建立完善的数据管理系统，如Hadoop生态系统中的Hive和HBase等，它们提供了方便的数据查询和存储功能，帮助用户更好地管理和利用数据。
二、大数据基础设施建设1. 云计算平台云计算平台是大数据应用的重要基础设施，它可以提供弹性计算和存储资源，满足大数据处理的需求。
目前，亚马逊云计算（AWS）、微软Azure和谷歌云平台等提供了各种云计算服务，为用户提供了灵活的计算和存储资源，降低了大数据处理的成本。
2. 大数据中心大数据中心是支撑大数据处理和存储的重要基础设施，它包括大规模的服务器集群、网络设备和存储设备等。
“新基建”对新型城镇化建设的思考和建议
“新基建”对新型城镇化建设的思考和建议摘要：城镇化发展是我国一直以来所重视的发展理念，重点在于打破城市和乡村之间存在的二元对立问题，提升农民生活水平，开发农村地区生产力，同时也是社会发展的重要趋势。
我国城镇化率高达60%，但是在城镇化发展过程中出现了众多问题，如房价上涨、公共资源分配不均衡、环境质量下降，为此提出了新型城镇化这一重要发展战略，利用多样化手段促进城乡一体化发展进程的推进，改变传统城镇化战略存在的局限性。
新基建是将数字技术作为发展重点，利用技术创新推动城镇高质量发展，加快各项要素的流通速度。
基于此，本文分析了“新基建”对新型城镇化建设的影响，提出了发展建议，以期可以为新型城镇化建设提供参考。
关键词：“新基建”；新型城镇化；建设建议新基建是一种融合了智慧经济技术的发展理念，重视将科技成果应用到建设活动总，促使社会向着数字化、智能化和生态化的方向发展，完善国家基础设施体系。
新基建包括5G基站、地铁、城际高铁、工业互联网以及人工智能等多个不同的领域，涉及的产业领域较多，充分发挥了技术所具备的创新优势，加快了城镇化发展速度，促进了城市内的产业向着数字化方向转型。
新基建是推进新型城镇化建设的重要手段，对现有的基础上对城市布局进行优化，强化城市承载能力，对不同的发展要素配置进行优化，落实高质量发展理念。
相关部门应当认识到新基建的意义，释放城市所具备的发展潜力，提升经济效益。
1 “新基建”对新型城镇化建设的影响1.1加快要素市场化改革在城镇化发展过程中拥有大量的数据，具有较高的利用价值，通过对这些数据进行收集和分析能够为后续发展决策制定提供重要参考，有利于推进数据要素市场的发展，构建智慧化城市。
新基建可以为城市构建信息模式以及体检系统，在各类基础设施信息进行收集，分析城市在运行过程中存在的问题，做好风险事件预警，并对其进行有效修复，提升城市管理效率，改变以往城镇化发展存在的交通拥挤、秩序混乱等问题。
大数据技术在工程建设中的应用
大数据技术在工程建设中的应用引言在当今社会中，随着信息化时代的到来，数据已经成为了一种非常重要的资产。
而借助大数据技术，可以将这些数据进行收集、存储、分析和利用，从而实现更加高效的管理和决策。
工程建设作为一项非常重要的事业，在进行过程中也离不开大数据技术的应用。
本文将从施工现场、工程监控、安全管理等几个方面介绍大数据技术在工程建设中的应用。
一、施工现场施工现场是工程建设的核心环节，也是最需要进行管理的地方。
传统的施工管理往往需要大量的人力物力，而管理效率不高。
但是，借助大数据技术，可以实现施工现场的实时监控和管理。
首先，通过对施工现场设备的传感器和监测设备的数据进行采集和分析，可以实现施工现场资源的精细化管理。
比如钢筋混凝土梁，可以通过传感器实时监测其受力情况，从而预测可能出现的安全事故并进行预警处理。
其次，通过对施工现场作业人员的实时监控，可以实现作业进度的监督和节约。
例如，在进行人工挖掘的作业时，可以利用监控设备实时采集各种参数信息，如空气中的有毒气体、环境温度等情况，并及时预警对作业人员的健康产生威胁的问题。
二、工程监控在整个工程建设过程中，需要对其进行全面的监测和统计，以便及时地反馈与调整。
通过大数据技术，可以实现对工程建设过程的全面监控和数据分析。
首先，利用各种传感器设备对工程建设过程中各种参数的收集，可以实现实时监测。
例如，在建设桥梁时，可以利用传感器实时检测水文地质、地震、风等因素的影响，判断桥梁的安全性，并给出相应的预警。
其次，通过对工程建设过程中的大量数据进行分析，并对其进行人工智能的优化处理，可以有效地预判到未来可能的问题，并及时调整。
例如，在进行压实作业时，可以利用智能设备对压实效果进行分析，以避免压实不均衡带来的质量问题。
三、安全管理安全管理是工程建设过程中最为重要且必不可少的一环。
而借助大数据技术，可以实现对安全隐患的在线监管和预测。
首先，通过对安全隐患的数据收集和分析，可以预判每个节点处可能出现的安全隐患。
新型创新基础设施建设的重点与思路
２０２２年第６期(总第３２３期)㊀㊀㊀㊀㊀㊀学㊀习㊀与㊀探㊀索Ｓｔｕｄｙ＆Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｎｏ.６ꎬ２０２２㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｓｅｒｉａｌ.Ｎｏ.３２３新型创新基础设施建设的重点与思路邓㊀㊀洲(中国社会科学院工业经济研究所ꎬ北京１００００６)摘㊀要:科学技术是第一生产力ꎬ而创新基础设施则是科学技术重要的生产力ꎮ在新科技革命和产业变革背景下ꎬ全球技术进步和迭代加速ꎬ我国自身也进入必须依靠创新驱动经济发展和产业升级的新发展阶段ꎮ建设全球领先的新型创新基础设施ꎬ对于推动中国科技水平不断逼近世界前沿㊁建设创新强国㊁实现经济高质量发展意义重大ꎮ新型创新基础设施是一个复杂系统ꎬ应该将公共资源集中于重大科学装置㊁超级科学工程和稀缺验证平台的建设ꎬ构筑创新基础设施的核心主体ꎮ新型创新基础设施的 新 要体现在四个方面:一是肩负新的使命ꎬ夯实我国成为全球领先创新国家的基础条件ꎻ二是扩展新的领域ꎬ重点满足重要使能技术和未来技术的创新需求ꎻ三是创造新的载体ꎬ有效打通产学研用通道ꎻ四是应用新的模式ꎬ促进民营经济参与重大创新基础设施的建设和运行ꎮ关键词:新基建ꎻ创新基础设施ꎻ技术创新中图分类号:Ｆ１２４㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀文章编号:１００２－４６２Ｘ(２０２２)０６－０１４１－０７基金项目:研究阐述党的十九届五中全会精神国家社科基金重大项目 推进新型工业化与经济体系优化升级 (２１ＺＤＡ０２１)作者简介:邓洲ꎬ中国社会科学院工业经济研究所副研究员ꎬ经济学博士ꎮ㊀㊀新基建的概念首次出现于２０１８年中央经济工作会议ꎻ２０２０年３月ꎬ中共中央政治局常务委员会议提出要加快５Ｇ网络㊁数据中心等新型基础设施建设进度ꎻ同年４月ꎬ国家发改委进一步明确新型基础设施的三个重要方向:基于新一代信息技术演化生成的信息基础设施ꎻ深度应用互联网㊁大数据㊁人工智能等技术ꎬ支撑传统基础设施转型升级的融合基础设施ꎻ支撑科学研究㊁技术开发㊁产品研制的具有公益属性的创新基础设施ꎮ新基建提出以来ꎬ中央和各地方制定和实施了一系列促进新基建的策略ꎬ出台了一些战略规划和行动计划ꎬ不仅为经济的高质量发展夯实基础ꎬ同时带动了投资持续和高质量增长(郭朝先ꎬ２０２０)[１]ꎮ然而ꎬ新基建三个重要方向的起点和建设速度并不完全一致ꎬ相较于信息基础设施和融合基础设施ꎬ新型创新基础设施是一个更新的方向ꎬ学术上尚未形成权威概念ꎬ政策实践上也没有形成统一认识ꎬ研究上的空白造成针对新型创新基础设施建设的投资导向不准确㊁目标不明确ꎬ相应的政策措施难以有的放矢促进我国技术创新能力的不断提升ꎮ在新工业革命爆发㊁全球产业链回缩趋势增强㊁我国已经基本实现工业化和人均ＧＤＰ超过１万美元的背景下ꎬ从国家战略层面提出加强新型创新基础设施的建设ꎬ是满足发展阶段㊁发展条件㊁发展环境㊁发展目标变化的重大举措ꎬ是保障中国式创新继续发挥驱动经济社会发展功能的重要依托ꎬ是形成未来我国综合国力㊁产业竞争力ꎬ实现２０３０年跻身创新型国家前列㊁２０５０年建成世界科技创新强国的基础保障ꎮ㊀㊀一㊁创新基础设施是强国建设的基础条件国家竞争力的表象是经济规模和发展水平ꎬ但其根本是科学技术的领先程度ꎬ而创新基础设施是形成世界领先技术创新能力和科技地位的先决条件ꎮ技术本身具有公共产品特征ꎬ能够通过外部性惠及不同的产业和地区ꎬ因此在一些创新研究中把技术研发归为 前竞争阶段 (Ａｓｐｒｅｍｏｎｔ＆Ｊａｃｑｕｅ￣１４１ｍｉｎꎬ１９８８)[２]ꎮ但事实上ꎬ通过技术和制度手段ꎬ知识和技术会成为一个国家或企业的专属品ꎬ并逐渐成为决定国家和企业竞争力高低最重要的原因(Ａｎｔｏｎｅｌｌｉꎬ１９９４ꎻＦａｒｒｅｌｌ＆Ｓａｌｏｎｅｒꎬ１９８５)[３][４]ꎮ如果说标准㊁专利㊁品牌㊁商业秘密是构成知识和技术成为私人品的 软手段 ꎬ那么创新基础设施则是造成国家间技术差距的 硬条件 ꎬ 软手段 的作用是保护创新成果和巩固技术地位ꎬ而 硬条件 才是获得全球领先技术的基础ꎮ正是因为创新基础设施对技术创新ꎬ乃至国家竞争力起到关键性和基础性作用ꎬ因此无论发达国家还是发展中国家都尽其所能建设创新基础设施ꎬ在事关国家核心利益㊁与未来产业相关领域的创新基础设施竞争的激烈程度不亚于技术本身的竞争ꎮ在过去的半个多世纪里ꎬ中国独特的创新模式和路径取得巨大成功ꎬ 中国式创新 也成为很多国内外学者研究的对象ꎬ对创新基础设施的持续高投入则是 中国式创新 最成功的经验之一ꎮ英㊁法是最早完成工业化的国家ꎬ它们的技术进步主要是内部经济结构变化所引致ꎬ而对于后发国家ꎬ包括美国㊁德国㊁日本㊁韩国和中国在内ꎬ其最早的技术创新都是从模仿领先国家开始的ꎮ但是ꎬ在众多国家都奉行模仿创新的情况下ꎬ为何只有极少数后发国家技术创新能力达到能够和发达国家抗衡的水平?必须指出的是ꎬ中国式创新的成功秘诀不能仅仅被归纳为 引进消化吸收再创新 (路风等ꎬ２００３)[５]ꎬ长期坚持自主创新和快速跨越一些低能级的创新阶段是中国式创新的独有特征ꎮ无论是自主创新活动的实现还是不断向更高能级创新阶段的攀升ꎬ我国除了具有制度上的优势ꎬ还有其他国家难以借鉴和复制的经验ꎬ那就是在长达７０余年㊁特别是改革开放后４０余年的发展中ꎬ不断建设和升级创新基础设施ꎮ寻求低标准替代的 捷径 是很多国家都经历过的模仿创新发展阶段(金碚ꎬ２０１７)[６]ꎬ但却只有很少国家成功跨越这一阶段ꎬ而更多的国家则停留在这一阶段ꎬ无法实现向更高能级创新阶段的跃升ꎮ中国一度是受人诟病的 山寨 之国ꎬ但遭到诟病的时间却非常短ꎬ最具代表的就是手机产业ꎮ我国第一台所谓山寨机出现在２００５年前后ꎬ２００９年达到巅峰ꎬ２０１２年之后山寨机就逐渐退出国内市场ꎮ仅仅用了十年的时间ꎬ中国就从一个生产山寨手机为主的国家赶超日本㊁欧洲和韩国ꎬ成为全球最大的自主品牌智能手机生产国ꎮ回顾历史不难发现ꎬ在山寨手机能够创造巨大利润的时候ꎬ以大唐科学技术研究院及其下属的移动通信实验室等为代表ꎬ一批创新基础设施构建了中国面向下一代移动通信的创新体系ꎬ为具有远见的国内手机企业不断输送自主创新成果和技术人才ꎬ使得华为㊁中兴ꎬ以及后来的ｏｐｐｏ㊁小米等智能手机的崛起成为可能ꎮ无独有偶ꎬ我国高速铁路的发展历程也充分说明了创新基础设施的重要性ꎮ２０世纪８０年代全球铁路市场出现萎缩ꎬ国外很多著名的铁路研发设施因市场原因被荒废ꎬ而我国却坚持了铁路领域的自主创新和对创新基础设施的持续投入ꎮ２０００年以后ꎬ中国成为全球唯一能够提供高速铁路技术研发㊁产业验证全套设施的国家ꎬ德国㊁日本等传统高铁强国的很多新技术㊁新系统都只能在中国的高铁列车上得到验证和应用ꎬ最终也成就了中国成为当之无愧的高铁第一大国和强国ꎮ创新基础设施是中国式创新在过去取得成功的重要经验ꎬ同样也是中国式创新在未来再创新高的必要条件ꎮ新中国成立以来ꎬ我国在各个发展时期ꎬ即使面临巨大困难都从未放松过对各类创新基础设施的建设和升级ꎬ也正因如此ꎬ中国并未出现过长期的㊁全局的技术 受制于人 情况ꎮ诸多创新基础设施的兴建和应用不仅保障了中国技术水平的长远进步ꎬ还使得中国对技术发展的轨迹有很高的自主权和选择权ꎬ并未在 模仿创新 中受人牵制ꎮ当前ꎬ新科技革命和产业变革深入发展ꎬ创新基础设施的重大意义更加凸显:暴露出来的诸多技术短板和 卡脖子 风险ꎬ需要特定的创新基础设施进行弥补ꎻ同样ꎬ为了在未来的技术竞争和产业竞争中博得先机ꎬ也需要大胆和超前布局建设世界一流的创新基础设施ꎮ㊀㊀二、新型创新基础设施的内涵与特征基础设施是为社会生产和居民生活提供公共服务的工程设施ꎬ以及基于工程设施运转的公共２４１服务系统ꎮ相应的ꎬ创新基础设施服务的对象是技术创新活动ꎬ其目的是为各种与技术创新相关的活动提供便利条件ꎮ和其他类型基础设施一样ꎬ创新活动所需各类设施中有一部分是企业或个人难以建成和运转ꎬ或者由于收益的不确定性不愿意建设的ꎬ这就是国家从公共产品供给角度建设创新基础设施的主要原因ꎮ当然ꎬ不同国家国情不同ꎬ面临的技术创新国际环境不同ꎬ所能够组织和配置的资源要素也不同ꎬ创新基础设施的建设总是有所为有所不为ꎬ但总体上看ꎬ技术大国和技术强国一般都会建设体系更完善㊁涵盖全部技术门类和技术发展方向的创新基础设施体系ꎮ新型创新基础设施的 新 是一个相对的概念ꎮ一是阶段上的相对性ꎬ为了适应新科技革命和产业变革中新的技术浪潮ꎬ创新基础设施需要有新定位和新功能ꎻ二是国别上的相对性ꎬ每个国家应该有满足自身技术创新目标的创新基础设施建设重点ꎮ对于现阶段的中国而言ꎬ新型创新基础设施是在新科技革命和产业变革背景下ꎬ发挥我国 新举国体制 优势ꎬ调动国内外各种力量ꎬ为科学探索㊁科技研发㊁人才培养㊁成果产业化等活动提供支撑的设施㊁装置㊁软件系统㊁平台ꎬ以及其附属的体制所构成的综合体系ꎮ为了更好发挥新型基础设施在构建创新型国家㊁加快弥补技术短板㊁破解 卡脖子 现实问题中的作用ꎬ以及为未来科技竞争㊁产业竞争打好设施基础ꎬ当前我国新型创新基础设施的规划和建设必须具备继承性㊁综合性和导向性的特征ꎮ继承性是指新型创新基础设施必须是已经建成的一系列创新基础设施的继承㊁升级和完善ꎬ使得我国创新基础设施体系既能够继续支撑已有技术路线下的做大做强ꎬ也能够在新的技术路线上很好地借助之前形成的优势ꎮ综合性是指新型创新基础设施既包括实体部分也包括制度部分ꎬ既能够服务技术创新活动本身也能够服务整个创新链各个环节ꎮ导向性是指新型创新基础设施的建设重点必须充分体现国家意志ꎬ在特定方向汇聚创新资源和力量ꎬ服务国家创新战略ꎮ我国创新基础设施与世界领先基础设施还存在明显差距ꎮ中国已经是世界第二大经济体ꎬ随着自主创新㊁建设创新型国家等国家战略的提出和实施ꎬ创新基础设施建设步伐明显加快ꎮ２０２０年ꎬ国家发展与改革委宣布已经布局建设５５个国家重大科技基础设施ꎬ在科技创新和经济发展中发挥了引领作用ꎮ总体上看ꎬ我国已经在主要的基础学科㊁前沿学科领域布局建设了诸多国际领先的创新基础设施ꎬ但是ꎬ与美国㊁日本㊁欧洲等比较ꎬ创新基础设施仍然存在规模偏小㊁数量偏少ꎬ学科布局系统性㊁前瞻性不够等问题ꎮ此外ꎬ创新基础设施建设和运行的体制机制还比较陈旧ꎬ对技术创新活动的支撑还没有得到完全发挥ꎬ民营企业和其他社会力量还很少参与建设大型创新基础设施ꎬ要使用公立大学和科研机构的创新基础设施也面临诸多障碍ꎮ受限于创新基础设施建设和运行上的各种缺陷ꎬ我国无论是能够引领全球科技进步的顶尖科学家ꎬ还是能够在较长时间决定技术发展方向的开创性创新成果都还很少ꎬ而这两项无疑都是衡量技术强国的必要指标ꎮ㊀㊀三、新型创新基础设施的三大支柱创新基础设施是一个复杂系统ꎬ但其中只有核心部分能够起到关键性作用ꎬ例如决定一个国家技术创新水平的上限㊁创新要素的配置能力㊁重大创新成果的产业化转化能力等ꎮ在新科技革命和产业变革背景下ꎬ基于当前我国技术创新环境和条件ꎬ新型创新基础设施三大支柱是:世界领先的ꎬ支撑基础和前沿科学研究的重大科学装置㊁有明确战略目标的超级科学工程㊁实现技术研发与产业升级有效对接的稀缺验证平台ꎮ１.重大科学装置从２０世纪开始ꎬ全球技术进步明显加速ꎬ在一个世纪时间内先后爆发了电力革命和信息革命ꎬ人类工业文明进入空前高度ꎬ并推动工业化以前所未有的速度向前迈进ꎮ与工业革命爆发相互辉映的是多次技术浪潮的出现(贾根良ꎬ２０１３)[７]ꎬ科学技术不仅进步加速且在全球传播和应用也提速ꎬ技术周期明显缩短ꎬ同时还出现与之前技术创新和技术进步相比的一个显著区别:具有里程碑和革命性的技术创新成果几乎全部依托于世界领先的大型科学装置㊁专职的科学研究人员和专门的科３４１学研究项目ꎬ而依靠偶然性或者由非专业科技人员在大型科学装置之外获得重大创新成果变得越来越少ꎮ人类数千年对科学的猜想和假设几乎都已经得到证明㊁证伪和应用ꎬ科学研究进入了专业化㊁融合化和复杂化的发展时代(Ｆｒｅｅｍａｎ＆Ｓｏｅｔｅꎬ１９８２)[８]ꎬ必须依靠大型精密科学装置来探求最基本的科学理论㊁模拟复杂的环境ꎬ才有可能实现新的突破ꎮ在这种情况下ꎬ重大科学装置成为战略性和基础性技术创新活动必不可少的基础条件ꎬ对于国家的重大战略意义不言而喻ꎮ可以说ꎬ重大科学装置的先进程度决定了一个国家在相关领域依靠自身力量技术创新水平的天花板ꎬ也决定了一个国家在最基础和最前沿的国际技术竞争中是否有胜出的可能性ꎮ当然ꎬ由于重大科学装置对资金㊁技术㊁人才的极高要求ꎬ很多国家都无法独立实现一整套重大科学装置的建设和运行维护ꎬ而是依靠多国间的合作共同获得重大科学装置的使用权ꎮ即便如此ꎬ是否掌握重大科学装置关键核心技术㊁工艺和零部件ꎬ也是一个国家能否有机会参与全球领先科技创新活动ꎬ在全球科技创新分工中占有不可替代地位的基本门槛ꎮ由于重大科学装置的战略意义ꎬ各科技强国都在物理㊁天文㊁生命工程等领域加大投入ꎬ通过建设更先进的科学装置作为聚集全球顶尖人才㊁率先实现技术突破的重要保障ꎮ对于赶超国家而言ꎬ要真正改变在全球技术创新分工中的从属角色ꎬ重大科学装置更是不可少ꎬ否则无法在基础和前沿科学领域获得与传统科技强国对等的科技资源和研发基础ꎮ我国在２００６年提出建设创新型国家战略之后ꎬ重大科学装置的规划和建设都明显加快ꎬ一大批 世界第一 甚至 世界唯一 的装置先后投入使用ꎬ彻底改变了我国在一些基础和前沿领域由于缺少自主可控装置不能开展技术创新活动的不利局面ꎬ这是我国在最近二十年成为全球创新投入大国㊁论文发表大国和专利申请大国的重要基础ꎬ大大夯实了我国自主创新和建设创新型国家的基石ꎮ例如ꎬ２０１５年建成的文昌卫星发射中心是２１世纪全球唯一新建的综合性火箭发射基地ꎬ这使得我国空间探索和载人航天能力与美国和俄罗斯的差距大大缩小ꎻ２０１６年投入使用的全球最大直径５００米球面射电望远镜一举将我国天文观测能力推向世界最领先水平ꎻ同样是２０１６年投入使用的深圳国家基因库是全球四大基因库之一ꎬ且样品规模㊁存储量和可访问数据都居全球第一ꎬ为我国生命科学相关技术研发奠定了坚实基础ꎮ２.超级科学工程技术创新的跨学科㊁技术应用的跨行业趋势不断增强ꎬ要获得一项创新成果或实现成果的转化ꎬ就需要能够聚集各种资源和要素的平台或载体ꎮ具有特定目标㊁稳定资金和人员投入的研发计划能够带动各种创新要素的整合和聚集ꎬ目标宏大㊁影响深远的超级科学工程则能够在全国甚至全球范围汇聚力量并投入到统一方向的技术创新活动ꎮ超级科学工程的设立一般是国家意志的体现ꎬ面对激烈的国际经济㊁政治和军事竞争ꎬ各个国家都需要在存在短板的薄弱环节设立一系列由中央政府资助的超级科学工程ꎮ当然ꎬ势力较弱㊁资源有限的国家很难面面俱到ꎬ只能将有限的资源应用于最紧迫的计划ꎬ或设立较低层次的计划ꎬ相比较ꎬ大国和强国则能在各个领域实施影响全球科技走向㊁决定国家未来命运的超级科学工程ꎮ通过超级科学工程的设立和实施ꎬ一系列创新基础设施能够被建设和投入使用ꎬ在实现自身创新目标的同时往往也会附带产生众多技术成果ꎮ例如ꎬ美国在第二次世界大战之后先后实施了水星计划㊁双子星计划㊁阿波罗计划㊁太空实验室㊁星球大战㊁航天飞机㊁国际空间站㊁太空的士㊁登陆火星等一系列航天领域的超级科学工程ꎬ虽然这些计划并非全部出于技术进步的目标(很多是在冷战背景下提出的)ꎬ但确实推动了全球航天科技飞速发展ꎬ还附带众多创新产出ꎬ聚酯纤维㊁生命传感器㊁纳米管㊁纳米陶瓷㊁光学传感器等现在被广泛应用的技术㊁材料㊁工艺和产品都源自美国一系列航天计划ꎮ我国科技之路异常坎坷ꎬ技术路线多次被打断ꎬ可以说ꎬ在新中国成立后的各个发展阶段ꎬ都面临或大或小㊁来自不同国家和阵营的技术封锁风险ꎮ为了应对来自外部的挑战ꎬ改革开放之后ꎬ我国先后在１９８６年３月启动 高技术研究发展计划(８６３计划) ㊁１９９７年３月４４１启动 国家重点基础研究发展计划(９７３计划) ꎬ逐步构建形成了超级科学工程的基本架构ꎮ借助数万技术创新项目组成的若干超级科学工程ꎬ在影响经济发展的短板㊁决定未来科技竞争的关键环节和领域展开了一系列高投入㊁长周期的科学研究ꎬ不仅取得载人航天㊁杂交作物㊁海洋油气勘探开发㊁高速铁路系统㊁高难度隧道和桥梁设计施工㊁移动通信㊁高端黑色和有色冶炼㊁大型ＬＮＧ船㊁特高压输电㊁第三代核电机组等众多影响深远的创新成果ꎬ还培养了大批科研人才ꎬ形成了跨单位㊁跨国界的合作创新关系ꎬ我国能源㊁材料㊁生物㊁信息㊁装备等产业部门的不断升级ꎬ都离不开诸如８６３计划 ９７３计划 等超级科学工程的实施ꎮ３.稀缺验证平台大规模㊁低成本的产业化是创新的最终目的ꎬ在一些学术研究中ꎬ将是否实现产业化看作是区别单纯 科学研究 与 技术创新 的判断标准[８]ꎮ虽然有很多基础性㊁前沿性的技术研发不能直接实现产业化创造经济价值ꎬ或在短期内难以形成有价值的商业应用ꎬ但也会通过后续的应用开发促进新的产品㊁服务㊁工艺和手段发展ꎬ推动产业升级ꎬ改善人类福祉水平ꎮ相对于技术研发活动本身ꎬ产业化的环节往往被忽视ꎬ或者难以与技术研发活动形成有效衔接ꎬ造成大量耗资巨大的技术研发成果束之高阁ꎮ有很多研究把这一问题归咎于我国创新体系的体制问题ꎬ 两张皮 造成了科学研究和产业应用脱节(吕政ꎬ２０１２ꎻ金碚ꎬ２０１１ꎻ吕铁ꎬ２０１３)[９][１０][１１]ꎮ但事实上ꎬ从 实验室 到 工厂 远非仅仅依靠制度上的优化就能解决所有问题ꎬ并且ꎬ技术进步与产业升级间的脱节也不是中国独有的问题ꎬ相反ꎬ中国在一些领域的成果转化能力并不输于其他技术强国和大国ꎮ新材料㊁新工艺㊁新流程的采用ꎬ新产品上市之前ꎬ都需要通过大量反复的实验ꎬ用以验证和优化改进㊁改善技术创新成果ꎬ因此制造业有严格的 小试 中试 大试 三阶段流程ꎮ对于一些复杂程度较高㊁颠覆性较强的技术创新ꎬ产业化验证就需要大范围㊁大规模调动资源ꎬ以及拥有能够承担全部验证功能的平台ꎮ例如ꎬ铁路运输是一个复杂系统ꎬ由于安全性要求高ꎬ世界铁路组织和主要国家都对铁路新产品在商业化应用前的实验验证有极其严苛的规定ꎮ在过去ꎬ传统铁路强国都建设有专业化的铁路试验线路用以验证铁路系统各类创新ꎬ例如原苏联的莫斯科谢尔宾卡环铁试验场㊁罗马利亚法乌列依环铁试验场㊁中国北京铁科院环铁实验基地等都在世界铁路发展史上起到了不可替代的作用ꎮ随着机车速度越来越快㊁系统越来越复杂ꎬ封闭式的环线试验场和短距离的直线加速线路已经很难满足铁路系统创新成果产业化验证的需要ꎬ这也是阻碍很多国家相关技术研发成果不能应用到最新的高速铁路系统上的重要原因ꎮ我国在２０００年后开始发展高速铁路并很快迈过以引进技术和标准㊁进口整车和主要零部件的阶段ꎬ进入自主知识产权的发展新阶段ꎮ大规模的建设不仅使我国迅速成为全球高速铁路通车里程第一国ꎬ大量在建但未投入使用的实际线路为铁路系统技术创新产业化提供了绝无仅有的平台ꎮ例如ꎬ具有里程碑意义的 复兴号 动车组从立项到商业运行只用了短短五年时间ꎬ其中关键的６０万公里实验验证就是在尚未完工的大西线(大同 西安)上完成的ꎬ而日本㊁德国㊁法国等最早投产高速铁路机车的国家都无法获得这样的验证平台ꎮ㊀㊀四、建设新型创新基础设施的目标与政策思路中国在很长一段历史时期的科技发展水平都领先全球ꎬ人民生活也比世界其他地区更加富庶(Ｊｏｓｅｐｈꎬ１９５４)[１２]ꎬ但是从１９世纪开始ꎬ由于没能及时跟上源自英国席卷欧美日的工业革命ꎬ科技水平逐渐落后ꎬ技术创新能力逐渐丧失ꎮ新中国成立之后ꎬ我国坚持对技术创新高投入ꎬ建设了一大批支撑技术创新的基础设施ꎬ虽然不同时期创新基础设施建设㊁技术创新活动有不同的主导方针和阶段性目标ꎬ但总体上都遵循追随世界领先的导向ꎬ以更快的速度缩小与发达国家的技术差距ꎬ并在特殊的国际环境中形成完善的技术创新体系ꎮ当前ꎬ无论是我国科技整体水平㊁技术创新资源和能力ꎬ还是面临的技术创新国际国内环境都发生巨大变化ꎬ按照建设创新型国家的要求ꎬ以及应对当前国际环境和满足国内产业升级的需求ꎬ我国技术创新活动以及技术创新能力要略优先于工业化的５４１。
论大数据在社会基础设施建设中的应用和优化
论大数据在社会基础设施建设中的应用和优化随着计算机技术的不断发展，数据已经成为构建现代社会基础设施不可或缺的要素之一。
大数据具有大量信息储存和快速处理的能力，使得其在社会基础设施建设中得到了广泛的运用。
本文将探讨大数据在社会基础设施建设中的应用和优化。
一、大数据在城市规划中的应用城市规划是社会基础设施建设的重要组成部分，而大数据在城市规划中的应用可大大提高城市规划的精度和效率。
例如，通过对城市的交通流量、人口密度、楼房高度等数据的收集和分析，可以得出更为准确的城市规划方案。
同时，大数据还可以实现城市交通拥堵预测、人口迁移预测等功能，为城市规划和管理提供科学支撑。
二、大数据在交通运输中的应用交通运输是社会基础设施建设中不可或缺的要素。
而大数据可以帮助交通运输部门更加高效地管理和运营交通。
例如，通过对交通流量、道路状况、车辆驾驶情况等数据的收集和分析，可以制定更为科学合理的交通管理方案，优化交通使用效率。
同时，大数据还可以通过车辆实时追踪和行车路线规划等功能，实现交通运输的精准控制，提高交通的安全性和便利性。
三、大数据在能源领域中的应用能源是社会基础设施中的重要组成部分。
而大数据的应用可以帮助能源部门更加高效地管理和使用能源。
例如，通过对能源消耗情况、能源供应状况、天气预测等数据的收集和分析，可以制定更为科学合理的能源管理和分配方案，降低能源浪费，提高能源利用效率。
同时，大数据在能源领域的应用还可以实现能源消耗的实时监测和预测，为能源管理部门提供科学依据。
四、大数据在医疗保健中的应用医疗保健是社会基础设施建设中的重要组成部分。
而大数据在医疗保健中的应用可以帮助医疗机构更加高效地处理和管理医疗信息。
例如，通过对病人的个人和医疗信息的收集和分析，可以制定更为科学合理的医疗治疗方案，提高医疗治疗效率。
同时，大数据在医疗保健中的应用还可以实现医疗资源的优化分配和医疗服务的智能预测等功能，为医疗机构提供科学支持。
建筑行业中的大数据分析挖掘价值
建筑行业中的大数据分析挖掘价值随着科技的发展和数据的爆炸式增长，大数据分析在各个领域中日益受到重视。
建筑行业作为一个复杂而庞大的行业，也开始逐渐意识到大数据分析在其中的巨大潜力和价值。
本文将探讨建筑行业中大数据分析的挖掘价值，并介绍其中的应用场景和优势。
一、大数据在建筑行业中的应用场景1. 项目管理大型建筑项目通常牵涉到大量的数据，包括工期安排、质量控制、成本预算等等。
通过对这些数据进行分析，可以提前预测项目可能出现的问题，并采取相应的措施进行应对。
例如，通过对历史项目的数据进行分析，可以得出一些规律和趋势，从而更好地指导新项目的管理工作。
2. 设计优化建筑设计是一个复杂的过程，需要考虑到很多因素，包括结构强度、施工安全、环保要求等等。
通过对大量已有的设计数据进行分析，可以找出一些设计的优点和不足之处，并进行改进和优化。
这对提高设计效率和质量都有很大的帮助。
3. 施工监控在建筑施工过程中，需要经常对施工进度、材料使用、质量合格率等进行监控和管理。
通过对这些数据进行分析，可以实现对施工过程的实时监控，及时发现问题并采取相应的措施。
此外，还可以通过对历史施工数据的分析，提炼出一些施工经验和规律，为以后的施工项目提供借鉴。
二、大数据分析在建筑行业中的优势1. 提高决策效率传统的数据分析需要耗费大量的时间和人力，而大数据分析可以自动化地处理大量的数据，加快分析的速度并提高分析的准确性。
这将帮助决策者更快地做出决策，减少信息滞后对项目进展的影响，并提高项目的整体效率。
2. 发现潜在问题通过对大数据的分析，可以从大量的数据中发现一些潜在的问题和隐患。
例如，根据历史的质量数据分析，可以发现一些常见的质量问题，并提出相应的控制措施。
这将有助于及早发现问题、预防事故，并提高施工的质量和安全性。
3. 加强预测能力通过对大数据的分析，可以提取出一些规律和趋势，从而更好地预测未来的发展。
例如，通过对市场数据的分析，可以预测不同区域的建筑需求和趋势，为企业的发展提供指导。
新基建项目建设管理
新基建项目建设管理嘿，朋友！咱今儿来聊聊新基建项目建设管理这事儿。
新基建，您知道是啥不？就好比给咱们的生活搭建一个全新的、超级厉害的舞台。
像 5G 网络，那速度，就跟火箭似的，让信息嗖一下就飞到您跟前。
还有大数据中心，就像是个超级大脑，啥数据都能给您整理得明明白白。
那新基建项目建设管理，就是要把这个舞台搭得稳稳当当，漂漂亮亮的。
这可不容易，得像个大厨做菜一样，各种调料、火候都得拿捏得恰到好处。
先说规划吧，这就好比盖房子打地基。
您得清楚自己要盖个啥样的房子，是高楼大厦还是温馨小院？得根据实际需求和未来发展来定。
要是规划没做好，那不就像闭着眼睛走路，容易摔跟头嘛！再说说资金。
资金可是新基建的血液啊！没有足够的资金，项目就像没吃饱饭的人，哪有力气干活？可这资金从哪儿来？政府投资、社会资本，都得想办法吸引。
就像蜜蜂采蜜，得四处找花朵。
还有技术和人才。
新基建可不是靠老一套就能搞定的，得有新技术、新方法。
这人才就像战场上的将军，得有真本事，能指挥千军万马。
要是没人才，那项目不就成了无头苍蝇，到处乱撞？施工过程也不能马虎。
就跟做一件精致的衣服似的，每一针每一线都得细致。
质量得把关，安全得保障。
不然出了岔子，那可不得了！管理过程中，沟通协调也很重要。
各个部门、各个环节，都得像齿轮一样紧密配合。
不然这边快，那边慢，整个机器不就乱套啦？最后啊，验收也得严格。
这就好比考试，得看看这个新基建项目到底合不合格。
不能睁一只眼闭一只眼，得实实在在地把关。
总之，新基建项目建设管理，那是个系统工程，得方方面面都考虑到，都做好。
只有这样，咱们才能真正享受到新基建带来的美好生活！您说是不是这个理儿？。
中国新基建感悟 -回复
中国新基建感悟
中国新基建（New Infrastructure）是指以信息技术为基础，以网络、云计算、大数据、人工智能等新兴技术为支撑，以推动经济高质量发展为目标，重点投资于智能交通、数字城市、电子政务、人工智能、工业互联网、数字医疗等领域的基础设施建设和产业发展。
对于中国新基建，我有以下几点感悟：
1. 引领经济转型升级：新基建是中国在经济转型升级过程中的重要举措。
通过大力发展新兴技术和数字化产业，可以推动传统产业向高端、智能化发展，推动经济结构调整和升级。
2. 加速数字化进程：新基建可以加速中国的数字化进程。
随着信息技术的快速发展，数字化已经成为当今世界发展的趋势。
新基建的推动将进一步加快数字技术在社会各个领域的应用和发展。
3. 促进创新创业：新基建提供了创新和创业的机会。
在新基建的建设和发展过程中，需要大量的创新和创业者来推动技术和业务的创新。
对于创新创业者来说，新基建是一个具有巨大商机的领域。
4. 强化基础设施建设：新基建将进一步加强中国的基础设施建设。
在新基建的推动下，交通、通信等基础设施将得到进一步优化和改进，为经济发展提供更好的基础条件。
5. 推动可持续发展：新基建将推动可持续发展。
在新基建中，可再生能源、节能环保等方面的技术和产业将得到大力发展，有利于提高资源利用效率，减少环境污染，促进经济的可持续发展。
总的来说，中国新基建是推动经济转型升级、加速数字化进程、促进创新创业、强化基础设施建设和推动可持续发展的重要举措。
这一战略的实施将为中国经济的高质量发展提供有力支撑。
《新基建》的读后感
《新基建》的读后感《新基建》是一本关于中国经济发展中的重要议题的书籍。
在全球经济不稳定和不确定的背景下，中国提出了“新基建”战略，旨在推动经济转型升级，建设数字化、智能化的基础设施。
通过阅读《新基建》，我对这一战略的意义、挑战以及未来发展有了更深入的理解。
以下是我的读后感。
首先，《新基建》这本书可以说是一本时代的产物。
随着科技的快速发展和创新应用的推进，全球经济正经历着一次巨大的变革。
而中国作为世界第二大经济体，也面临着如何应对这一挑战的问题。
《新基建》通过介绍中国的“新基建”战略，帮助读者理解中国面临的机遇和挑战，揭示了它在新时代经济发展中的重要性。
其次，《新基建》书中对“新基建”的定义和范畴进行了详细的解释。
它指出，“新基建”包括了智能交通、数字经济、人工智能等多个领域，旨在通过技术创新和基础设施建设，推动中国经济向高质量发展转型。
在这些领域中，中国已取得了显著的成果，如高铁、移动支付、共享经济等。
通过“新基建”的推进，中国将在全球经济竞争中保持竞争优势，提升国家的综合实力。
然而，《新基建》也揭示了中国在推进“新基建”战略过程中面临的挑战。
首先，金融部门需要适应新经济的发展。
传统金融体系在服务新型产业和创新企业方面存在不足，需要进行相应的改革和创新。
其次，技术瓶颈和人才缺口也是制约新基建发展的重要因素。
中国在人工智能、大数据等领域的技术与国际先进水平还存在差距，同时还需要培养大批专业人才来推动新基建的发展。
此外，隐私保护、数据安全等问题也需要引起足够的重视，避免出现不必要的风险。
然而，尽管面临着挑战，我相信“新基建”战略将会取得成功。
《新基建》指出，中国政府的政策支持、资金投入和市场潜力是推动“新基建”战略的关键因素。
中国政府已经承诺将加大投资力度，创造更好的政策环境，支持创新企业和科技发展。
此外，中国拥有庞大的市场和强大的消费能力，这为新基建的发展提供了巨大的机遇。
阅读《新基建》让我对中国的经济转型有了更深入的认识。
大数据的看法
大数据的看法随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会中一个不可忽视的现象。
它不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也对商业、政府、教育、医疗等多个领域产生了深远的影响。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的概念、它所带来的机遇与挑战，以及我们应如何看待这一现象。
首先，大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
这些数据来源于互联网、移动设备、传感器、社交网络等，它们以前所未有的速度和规模产生。
大数据的核心价值在于，通过对海量数据的分析，可以揭示出隐藏在数据背后的模式和关联，从而为决策提供支持。
大数据带来的机遇是显而易见的。
在商业领域，企业可以通过分析消费者行为数据，更精准地进行市场定位和产品推广。
在政府管理中，大数据可以帮助政府机构优化资源配置，提高公共服务的效率和质量。
在科学研究中，大数据为复杂问题的解决提供了新的工具和方法。
在医疗健康领域，大数据的应用有助于疾病的早期诊断和个性化治疗。
然而，大数据也带来了一系列挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题。
随着个人数据的大量收集和分析，如何保护用户的隐私不被侵犯，成为一个亟待解决的问题。
其次是数据质量的问题。
大数据的准确性和可靠性直接关系到分析结果的有效性，因此，如何确保数据的质量和完整性，是大数据应用中的一个重要课题。
此外，大数据的处理和分析需要专业的技术和人才，这对于一些组织和个人来说，可能是一个不小的门槛。
对于大数据的看法，我们应该采取一种平衡的态度。
一方面，我们要认识到大数据的潜力和价值，积极拥抱和利用这一技术。
另一方面，我们也要警惕大数据可能带来的风险和挑战，通过制定合理的政策和措施，确保大数据的健康、有序发展。
总之，大数据是一把双刃剑，它既有巨大的潜力，也伴随着一定的风险。
我们需要在享受大数据带来的便利和效益的同时，也要关注和解决它所带来的问题。
只有这样，我们才能更好地利用大数据，推动社会的进步和发展。
新质生产力在新基建中的应用
新质生产力在新基建中的应用随着信息技术的飞速发展，新质生产力逐渐成为推动经济发展的重要动力。
新基建作为近年来政府提出的重要战略，更是将新质生产力的应用推向新的高度。
本文将探讨新质生产力在新基建中的应用，让我们一起来看看吧。
1. 云计算在新基建中的应用云计算作为新质生产力之一，正在被广泛应用于新基建项目中。
通过云计算，可以实现大规模数据的存储和处理，提高数据的安全性和可靠性。
在智慧城市建设中，云计算可以实时监控交通、环境等数据，实现智能化管理，提升城市的运行效率。
2. 大数据在新基建中的应用大数据是另一项重要的新质生产力，其应用也在新基建中发挥着重要作用。
通过大数据分析，可以挖掘出隐藏在海量数据中的有价值信息，为新基建项目提供决策支持。
例如，在智能能源系统中，大数据分析可以帮助优化能源利用，提高能源利用效率。
3. 人工智能在新基建中的应用人工智能作为新一代的重要技术，也在新基建中得到了广泛应用。
通过人工智能技术，可以实现设备的智能化控制和运行。
在智能交通系统中，人工智能可以实现智能调度和优化路线规划，提高交通系统的效率和安全性。
4. 物联网在新基建中的应用物联网是连接各种物理设备的技术，也在新基建中发挥着重要作用。
通过物联网技术，可以实现设备之间的互联互通，实现设备的智能化管理。
在智能建筑中，物联网可以实现楼宇设备的智能控制，提高建筑的节能效果。
5. 区块链在新基建中的应用区块链作为分布式账本技术，也在新基建中得到了广泛应用。
通过区块链技术，可以实现信息的安全性和可追溯性。
在智慧医疗系统中，区块链可以用于医疗数据的管理和共享，确保患者的隐私安全。
6. 虚拟现实在新基建中的应用虚拟现实技术可以模拟出真实环境的虚拟场景，也在新基建中应用广泛。
通过虚拟现实技术，可以实现工程设计和施工的模拟和可视化，提高工程质量和安全性。
在智能制造系统中，虚拟现实可以帮助工人进行培训和技能提升。
7. 5G技术在新基建中的应用5G技术作为下一代通信技术，也在新基建中发挥着重要作用。
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新基建的冷思考：大数据中心为何如此重要？新基建彻底火了。
2020年伊始，跟新基建相关的政策就接踵而来。
前有3月4日国家决策层明确要求加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度的要求；后有《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》）首次将数据写入生产要素；再有发改委对于“新基建”范围的明确定义。
这些政策和意见的密集发布，让“新基建”成为今年上半年最大的风口，一炮而红的背后其实是中国数字经济发展步入快车道，数字经济对于新型基础设施有着更新和更高的要求。
在新基建中，数据中心看似是一个不起眼的老旧领域，但是却与5G、特高压、城际轨道交通、新能源、人工智能、工业互联网等新基建多个领域都有着紧密关系，它已经延展出新的内涵--数字经济时代的数字枢纽，肩负着数据流的接收、处理、存储与转发。
如今，在新基建的大浪潮下，我们不禁要深入思考，数据中心这个枢纽将会迎来哪些挑战、变革与趋势？数据中心的建设又该如何避免老基建时代低水平、重复投资建设的弊病？数字经济的枢纽数据中心作为数字经济的枢纽作用在新冠疫情期间体现的淋漓尽致。
突然爆发的疫情，使得远程办公、远程协作在疫情期间大范围的普及，大量业务走向线上化、数字化，随之而来的是线上数据量激增，数据流动性大大加强，这一切都需要强有力的数据中心来支撑，完成对数据的计算、传输以及存储。
事实上，疫情期间因为业务量激增造成数据中心运维难度大、业务“宕机”的情况屡见不鲜，充分体现了数据中心强大与否对于数字经济的重要性。
疫情带来了大家工作模式上的根本性转变，对于数据中心的稳定性、运维能力提出了更高要求；未来，线上化的趋势会更加明显，而且随着5G商用的逐步深入，靠近用户侧的边缘数据中心场景将会大量增多，数据中心的价值与作用将会进一步显现。
数据中心的重要作用其实在国家新基建战略中已经得到了体现。
作为新基建七大领域之一，大数据中心是国家未来重点建设的方向。
与传统数据中心相比，大数据中心的提法更加映射出数字经济对于数据中心这个枢纽作用的新要求。
“关于‘大数据中心’是‘大型’数据中心还是‘大数据’的数据中心的确有很多讨论。
不过中兴认为两种理解都是偏狭义的理解，从广义上来讲，大数据中心是为5G、物联网、AI以及各垂直行业提供强有力和广泛的基础设施保障，之所以称之为“大”，表示体量大、数量大和实现形态多样化，契合大型云数据中心和大量分布式边缘数据中心的趋势。
”中兴通讯技术专家如是说。
据悉，中兴通讯已为全球客户提供了8万多IT机柜，数据中心建设面积达到90多万平方米，拥有超过260个数据中心项目，对于数据中心发展趋势有着最直观的洞察。
未来，随着万物互联时代的加速到来，将会带来更多联接、数据流动、数据计算与存储，其实也对数据中心未来的进化提出了全新要求。
四化：数据中心的新跃迁与我国经济处于新旧动能转换期一样，数据中心也迎来了它跃迁的关键阶段，并呈现两极化的发展趋势。
首先，大规模的数据中心日趋庞大，将承载越来越广泛的数据业务需求；另外，在5G商用逐步深入的趋势下，靠近用户侧的边缘数据中心也将呈现快速增长的态势。
这种跃迁的驱动力主要源自于5G、云计算、物联网、AI等数字化技术所带来的。
更加重要的是，越来越多应用场景往往是多项数字化技术的融合，并且对灵活性有着极高的要求，必然会带来数据中心产品、技术乃至理念的一次质的提升。
数据中心新跃迁将会在中国市场体现的更加提前和明显。
众所周知，中国市场在5G商用上走在了全球的最前列，关于边缘应用场景的探索也走在市场的最前沿，这些都会直接驱动边缘数据中心的大量建设需求；另外，中国市场的产业数字化和数字产业化也将推动数据中心向新的阶段跃迁，以满足越来越快速和广泛的数字经济应用需求。
在中兴通讯看来，未来数据中心将会向模块化、预制化、节能化、智能化的趋势发展。
首先，具有灵活颗粒度的模块化。
数据中心模块化具有从部件级、产品级、系统级、园区级不同层次的颗粒度，并且从设计阶段就开始确定模块化的颗粒度，以及对应颗粒度的科学模型，根据业务需求从设计等级、市电容量、冷负荷、机柜功率密度各维度去定义数据中心各项设备的规格，让数据中心可以实现快速建设，在经济性和可靠性上实现最佳配比。
其次，数据中心匹配应用场景的预制化。
以模块化为基础，将设计和部分制造前置，节省项目建设时间、现场安装难度和施工差错带来的质量风险。
数据中心预制化需要根据应用场景进行匹配。
例如，对于多层楼房旧改，可以采用设备层面的提前预制；对于已有仓储大厂房，可以采用系统层面的小型集装箱、撬块方式提前预制；对于室外场景，可以采用建筑层面的将建筑与设备结合的预制化方式交付，如多层堆叠集装箱。
第三，与可靠性平衡的节能化。
基于现有的电源、暖通、智能化等各专业节能手段，数据中心需要对极致节能的手段需求与可靠性之间寻求一种平衡，不能盲目的提升运行的极限工况，而是多注重创新技术的应用。
如间接蒸发制冷已经逐渐在行业内形成一种共识，后续随着功率密度增加，还会有直接液冷和间接液冷等多种创新技术在未来几年里会结合数据中心规模化应用的需求逐步成熟。
最后，贯穿整个数据中心生命周期的智能化。
智能化将贯穿数据中心整个生命周期，从初期的规划设计及建造需要采用BIM等手段进行精细化可视化管理、设备制造阶段需要考虑自身的智能化管理需求、运维阶段需要加强AI技术及机器人巡检等自动化智能化运维工具的使用。
这个“边缘”不边缘如果说过去十年云计算和大数据的高速发展，给数据中心带来了集约化的潮流；那么，随着5G商用的加速，万物互联时代的到来，边缘数据中心的崛起则会给数据中心产业发展带来全新的变化。
以最新数据为例，截至3月底，全国已经建成5G基站近20万个。
伴随着三大运营商5G集采产品的落地与交付，中国将建成全球规模最大、覆盖最广也最为领先的5G网络，随之而来的像智慧交通、新零售、自动驾驶、工业互联网等边缘应用场景的大量诞生，以及大量物联网设备入网和更大规模海量数据的诞生、流动与应用，这无疑将驱动着边缘数据中心的大量诞生。
事实上，超大规模数据中心更像是核心交通枢纽，而各色各样的边缘数据中心就像一个个星罗密布的小枢纽，不仅需要适应各种运行环境，还对设备功耗、成本、空间、软硬件集成与优化、自动化部署与运维有着极高要求。
中兴通讯技术专家直言，未来的边缘数据中心不单为IT设备提供基础设施，而是“OICT”融合与协同的承载体，需支持联接、数据、管理、控制、安全、应用等的协同。
据了解，中兴通讯对于边缘数据中心应用场景有着深入研究和持续创新，产品领域覆盖无线、核心网、接入、承载、业务、终端、服务等领域，在边缘数据中心解决方案的构建上走在了市场的前列。
目前，中兴通讯已经在国内外多个数据中心项目中有着大量边缘数据中心的实践。
在中兴通讯技术专家看来，边缘数据中心的建设首先需要基于垂直行业多种不同应用场景做匹配，通过高度集成化的空调/电源设备兼容室内室外多种场景，支持通信专用设备、标准机柜、整机柜服务器及其他异形机柜安装，实现去建筑去工程的预制化产品，做到灵活易构快速部署。
其次，需要通过四肢大脑协同的方式实现边缘数据中心分布式管理。
边缘数据中心管理上可采用站点级和云平台级的两极管理模式，站点管理相当于四肢，云管理平台则相当于大脑，实现对多个站点的数据统一化和服务可视化管理。
此外，需要进一步通过海量数据的分析实现智能化管理和预测。
冷思考：避免低水平重复建设的覆辙相关数据显示，2019年，中国数据中心的数量超过7万个，占全球数据中心规模的23%左右，数据中心机架规模达到227万架，在用IDC数据中心数量2213个。
进入2020年，中国数据中心对于数量和质量都会有着极高的建设需求。
众所周知，新基建其实本质之一就是要求在基础设施层面上融入更多高科技的数字化技术，这就决定了过去低水平、重复建设的数据中心建设模式和方法在未来必然没有市场空间。
因此，数据中心要想避免低水平、重复建设的覆辙，与之匹配的新产品、新技术、新生态未来将至关重要。
首先，数据中心将会继续高密度演进，包括电源、电池、空调设备的高密化将会加速像制冷、配电、模块化、运维技术的应用。
比如在制冷方面，随着数据中心单机架功率密度越来越大，对于制冷的要求也日趋严格，这就驱动了像间接蒸发制冷相关技术的快速发展。
以中兴通讯为例，已经完成了从热设计、开放控制和高效喷淋蒸发等间接蒸发制冷核心技术研发和产品化，在多个数据中心中获得了极佳制冷效果。
同样，人工智能技术对于数据中心未来发展也有着重要影响。
尤其考虑到核心数据中心规模越来越庞大，边缘数据中心数量越来越多，如何实现运维的智能化、少人运维将是重要挑战，基于人工智能技术的AIOps未来会成为数据中心运维的关键。
其次，数据中心作为长技术链、产品集约化的领域，未来会在产品上更加突出集约化所带来的好处。
以中兴通讯为例，其经过10余年数据中心领域的经验及技术积累，可提供从咨询、规划、设计、交付到运维管理的全生命周期服务，以及全场景、全系列覆盖的数据中心解决方案和产品，深刻体会到与合作伙伴打造集约化产品的重要价值。
“数据中心产品尤其是一个需要借助全球化供应链以及各领域不同专业能力的的集成产品。
”中兴通讯技术专家介绍，“今年会是仓储式全模块数据中心的重要一年，间接蒸发冷却空调也将从小规模使用转变为大规模部署，这些变革性的产品都需要大家一起努力，推动先进产品与技术在数据中心中的应用。
”最后，生态会更加开放化，联合创新会成为未来数据中心非常重要的合作模式，通过联合创新的方式加速数据中心新技术的落地与应用。
比如，亚洲最早、单体最大的微模块数据中心，其PUE实现了1.4以下，是中兴通讯与国内主流运营商、互联网厂商联合创新的典型成果。
总体而言，中国数字经济的快速发展，正在推动数据中心产业开启它全新的阶段。
尤其是像AI、大数据等数字化技术的进一步融入，专业化、智能化、联合创新式的数据中心将会得到用户越来越多的青睐。
而数据中心作为数字经济时代的数字枢纽，在数字经济中所扮演的角色与作用也将不可替代。