猎云网注：3月4日，中共中央政治局常务委员会召开会议，强调要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。随着数字经济时代加速到来，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、人工智能等为核心的数字基础设施发展水平正成为全球核心竞争力的重要体现。加快“数字基建”，既是立足当前对冲疫情影响，拉动有效投资，提振经济增长的重要举措，更是着眼长远培育壮大数字经济新引擎，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（ID：cyberlawrc），作者：高晓雨。
一、准确把握数字基础设施的战略意义
传统基础设施，比如路桥、公共设施、工业场景的装备、设备等，都是看得见摸得着的实体设施，这些加速了物理空间的发展速度。而数字基建，是在数字经济时代，数据已经成为核心生产要素和战略资源，围绕数据全生命周期的网络、存储、计算、应用等基础软硬件成为生产生活、社会发展不可或缺的新基础设施，通过这些新型基础设施实现对物理空间背后“不可见世界”的管理。
立足当前，数字基础设施建设能有效拉动投资，助力稳增长、稳就业。同传统基建相比，数字技术是当前最有活力的经济领域之一，数字基础设施建设对新业态、新需求具有更突出的带动作用。同时，推进新型数字基础设施建设是我国对冲疫情影响和经济下行的利器。受新冠肺炎疫情影响，“网上下单、无接触服务”、远程办公、在线课堂等线上服务需求激增，信息消费升级使得数字基础设施建设诉求更加强烈。对于以5G网络、数据中心、工业互联网为代表的数字基础设施投资建设，将成为稳投资的主渠道。在5G领域，预计5年内可直接拉动电信运营商网络投资1.1万亿元，拉动垂直行业网络和设备投资0.47万亿元。
着眼长远，数字基础设施建设是数字经济发展基础和保障，是经济高质量发展的新动能。数字经济的发展，必须要有相应的数字基础设施作为基础和保障。纵观前三次工业革命，都是以相应时代的“新型”基础设施建设为标志，铁路、公路和电网、互联网分别是推动前三次工业革命的发展的基础设施。当前，由新一代信息技术引发的第四次工业革命，新型数字基础设施正在成为全球产业竞争、投资布局的战略高地。在数字产业化方面，当新基建与数字产业形成良性互动，就能真正体现出其乘数效应和裂变功能。在产业数字化方面，新基建可帮助传统产业尽快实现数字化、网络化和智能化转型，而实体经济发展又能反哺新基建，形成良性循环。
二、我国数字基础设施具备良好基础
在5G、边缘计算、人工智能以及大数据等新一代信息通信技术的发展下，数据呈现爆发式增长态势，大数据产业发展日益壮大，围绕数据全生命周期的基础设施建设取得显著成效。
（一）数据采集体系逐步完善
领军互联网企业依托流量入口，在电商、金融、旅游、交通、电信等领域采集沉淀了大量消费者数据。政府部门结合各自的管理职能，采集了全方位、多层次的市场主体信息和行业运行数据。工业企业通过搭建工业互联网平台，实现人、机、物等各类生产要素、业务流程以及产业链上下游的实时连接与智能交互，汇聚起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。
（二）数据传输基础愈加坚实
我国移动通信技术实现从2G空白、3G跟跑、4G并跑到5G引领的重大突破，推动信息基础设施建设跨越式发展。目前，已建成全球最大规模光纤和移动通信网络，光纤用户渗透率达92.5%，稳居全球首位，IPv6改造基本完成。部署4G基站总数达537万，4G用户数达12.8亿，行政村通光纤和4G比例均超过98%。正式启动5G商用服务，开通5G基站约13万个，5G用户数快速增长，广泛渗透到教育、医疗、交通、制造等垂直行业，细分领域应用创新活跃。全国具有一定区域和行业影响力的工业互联网平台超过70家，十大“双跨”平台平均工业设备连接数达到69万台套。同时，车联网、电力物联网、城市感知设施和智能化市政设施的建设也在持续快速推进。
（三）数据存储能力持续强化
当前，大数据服务向云上迁移已成为领军企业倡导的主流技术趋势，各类大规模可扩展的数据库服务纷纷上云。一批云端数据中心快速建成，通过构建PB级商用云托管关系型数据库和提供高性能、易用型的云端数仓解决方案，形成了较为可观的企业数据存储能力。同时，我国数据中心产业保持快速健康发展，全方位支撑数据存储能力显著提升。在规模方面，2018年全国数据中心业务收入实现880亿元，同比增速达35%，近三年产业规模增长超1倍，远高于全球数据中心产业的平均增速水平。在布局方面，国内28个省、自治区、直辖市均已建有大型或超大型数据中心，新建数据中心正在逐渐向空间更广阔的西部以及北上广深一线城市的周边区域转移。
（四）数据计算效率显著提升
国内一批领军企业正在致力于技术创新和充分规划利用计算资源，积极克服算力效率瓶颈。在芯片架构层面，单一算力开始向异构算力组合演进，在提升系统整体效率的同时，配合虚拟化技术实现富余算力的共享利用。在能力建设层面，具备基础的企业纷纷打造多种工具和能力组合的数据中台，打破原有的复杂数据架构，形成可复用的通用数据计算分析能力，驱动各类生产经营决策更为高效。在技术融合层面，大数据平台和机器学习平台日趋深度整合，通过智能元数据感知、敏感数据自动识别、智能化数据清洗和分析，实现数据自动分级分类与关系识别，大幅提升数据计算质量，在互联网企业的搜索、推荐、广告等各类实时在线业务中应用尤为广泛。
（五）数据应用不断深化
数据资源量快速增长。2018年，我国数据总量达到7.6ZB，预计到2025年有望增至48.6ZB，在全球占比将超过27%。应用领域不断扩展。2019年包括数据挖掘、机器学习、产业转型、数据资产管理、信息安全等大数据技术及应用领域都将面临新的发展突破，成为推动经济高质量发展的新动力。应用深度不断加深。互联网、金融、通信、安防等领域的大数据应用取得积极成效，交通、能源、工业等领域的大数据应用快速增长。以工业为例，工业大数据市场规模约600多亿，研发设计、生产、供应链、销售、运维等领域数据量越来越大。
三、明确数字基础设施的建设重点
下一步，我们应进一步加快推进数字基建，促进存量数据和增量数据的流转和使用，激发数字资源的潜能，构建良好的产业生态，为经济高质量发展提供有力支撑。
一是推动数据基础设施不断升级，加快数据资源全要素流通。推动互联网、物联网基础设施向泛在、高速、智能等方向不断升级，超前部署人工智能、区块链等新型应用基础设施，为推动大数据产业发展、加速全域数字化建设提供有力支撑。加快推进国家数据共享交换平台建设，打通部门间数据壁垒，助力实现政府数据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，打造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、产业集群对接，集聚数据采集、传输、整理、存储、分析、发掘、展现、咨询等类型的企业，培育新兴数据市场。
二是以行业应用为牵引，大力提升数据开发利用水平。深化工业大数据应用，遴选一批工业大数据应用试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法。加强数据标准规范建设，完善对数据的采集、组织、存储、处理等生命周期各环节标准，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，提升消费者、经营者、平台企业个人信息保护意识，引导企业合法合规收集数据，鼓励消费者依法披露个人信息泄露情况。
三是加强核心技术研发，培育高质量数据分析产品。发挥社会资本、产业联盟等平台作用，把国内优势技术力量凝聚起来形成合力，支持大数据海量多源异构数据的存储和管理、大数据处理框架、开源技术等大数据关键技术及产品研发，推出满足关键行业重大需求的大数据技术产品体系，并以产业实践为基础，逐步形成大数据标准体系和知识产权体系，并逐渐向技术和产业前沿和高端跃升。积极围绕产业链部署创新链,围绕创新链完善资金链，实现大数据技术产品的创新发展。
