我会通过三个方面来对本次主题进行讲解。第一，新基建的发展内涵。第二，人工智能发展概况。第三，人工智能赋能研判。

新基建的发展内涵

新基建的概念存在时间已经很久，在2018年12月份政府工作报告中就提出了其概念，但是围绕新基建具体的一些细分范围以及具体的内涵，实际上并没有明确的界定。在4月20号国家发改委的新闻发布会上，对新基建的整个研究体系和范围做了一个明确的规定：是以新发展理念为引领的，以技术创新、信息网络为基础、为驱动，主要面向高质量的发展需求提供数字化转型，智能制造的升级，融合创新等服务的基本设施的体系总称。在之前主要财经频道也对新基建做了一些细分维度，对各产业做了说明，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路、新能源充电装、大数据中心、人工智能和工业互联网七个领域，其中可能包含一些物联网或其他延伸渗透的行业，我们也围绕七个领域做了重新的梳理。

根据梳理以及层次划分，我们总结为三个网：第一是数字网，主要包含5G基建、工业互联网、大数据中心和人工智能，主要是以数字新基建为主导的基础性的产业。第二是能源网，主要包含特高压和新能源充电桩。第三是交通网，包括城际高铁以及城际轨道交通。

每一个领域、行业都有它自身的建设目的，包括5G则是以数字网为核心，这里我主要强调以数字网为核心的细分领域的主要建设目的。5G主要是想打造一个数字新基建的底层的基础设施建设。尽管这七个领域都属于基础设施建设，但是5G是这七个领域低层的核心，主要打造信息交互以及流通的高速公路。人工智能主要培育的是智能经济的新形态，之后我会围绕人工智能如何来培育新形态做具体说明。事实上，在每个细分领域里，都有一定的关键环节。比如5G中的基站，光模块以及光纤;工业互联网里主要是云计算、云平台;大数据中心则有IDC服务器以及我们的数据库，人工智能就不需要赘述了。而我们事实上可以提供很多的技术支持，例如AI算法、感知技术、识别技术、生物识别等。底层支撑事实上就是半导体，是围绕着半导体领域里面的芯片、传感器等一些基础软件而组成的。接下来，我们通过政策来分析一下新基建的发展过程，这里我主要通过两个方面进行说明。第一，中央政策。2020年就目前而言在国内比较关注的有两个话题，其中一个是之前我们非常重视关心的疫情的蔓延，另外一个就是新基建的建设。从2018年12月截止到2020年3、4月份，就已出台了一系列的政策，例如在中央经济工作会议里面强调了5G、人工智能、工业互联网等新兴基础设施建设活动;在2019年两会报告上，以及中央在全面深化改革委员会里面第12次会议上，都分别提到了新基建各个领域，包括在应用领域里面打造集约高效、经济适用、智能绿色的基础设施的体系。这些都是中央在较短时间内出台的相关政策，出台政策的频率也是非常高的。

地方上也围绕中央政策做出了响应，北京、河南、成都、广东、山东等不同地区公布了一些重点工程以及围绕新基建细分领域做出了具体说明。例如2020年2月12日北京市发改委发布了300个重点工程，其中围绕着新基建领域的产业项目大概占了1/3;在河南省发布的980个重点建设项目名单中，以数字经济、先进制造业为核心的产业转型发展类的项目，大概有674项;成都则主要是关于落实新发展理念，加快建设高质量发展示范的实施方案，主要也是打造具有全国影响力的数字经济产业高地;广东省则主要是聚焦在城际轨道，以5G为代表的新基建基础设施建设上;山东包括青岛也都做了一些新基建基础指导，发展5G等新一代信息技术，加快数字中心建设，提高人工智能包括区块链，在应用场景辐射，打造中国算股。

政策角度之后我们再分析一下，在投资规模的情况下，赛迪顾问也是以七个领域为主，做了一些针对新基建各个领域上的投资规模以及预测。据不完全统计，我们在2020年新基建7个领域上的总投资额，基本上能达到3.3万亿人民币，同比增长大概26%，预计到2025年新的十四五规划整个时间节点结束，新基建规模能达到6.25万亿左右的程度。其实每一年里面，我们可以通过数据图，也能看到城际高铁、轨道交通以及工业互联网、大数据这三个领域占比基本上超过了80%左右。人工智能领域，在2019年的时候整个投资占比大概占所有新基建领域的4.7%，到2025年预计能达到6.4%左右，投资额占比在总共新基建领域的占比并不多，但是带动作用却很强，从区域的分布情况来看，整个新基建领域在2020年重点的投资计划清单里面，目前已经公布的25个省市中总共是17857个项目，主要聚焦在其中投资项目数量最多的地区为贵州、江西、福州，比如贵州这边达到了3357件，江西是2933件，福建是1567件，这是目前来说在国内相当于前三甲的省市。

从资金来源来说，新基建主要可能会以专项债的形式，成为新基建发展的新支柱。根据财政部目前披露的数据来看，2020年1月-2月期间，因为3月份赛迪顾问这边并没有做统计，全国发行地方政府债务大概是12230亿元，其中一般债权大概占2700多亿元，专项债占2498亿元，这个数值其实很高。整个2020年1-2月期间，专项债同比2019年增长率提高了191%，目前来说2020年整个对于新基建地方政府专项债券发售的力度，确实比2019年这边加大了很多。我们再回过头来看，新增的地方政府在2019和2020年中的整个专项债里面，新基建项目占比分布为，2019年1-2月大概是1.2%，2019年全年占到2%左右，在2020年1-2月新增的专项债务里面，大概是新基建里面占到18%的比重。所以说2020年的扩大，同比增加了17%左右。人人都说新基建，但新基建的发展意义有哪些，这里我也是摘录了一些前不久赛迪研究院发布的新基建产业白皮书，里面对建设意义做了一些说明。主要围绕六个方面进行，有六个方面的意义。

第一点，提供了高速泛在的连接能力。主要以5G和工业互联网为主，能够为我们全面进行强化数据连接能力，高铁、轨道交通、特高压新能源充电汽车等这些建设，也能进一步弥补现在目前来说社会能源的需求的链接。

第二点，能够提供通用性的支撑服务。主要以人工智能平台，大数据中心为代表，能为整个国内制造业的智能化转型提供一些数据上的载体和核心的驱动力。

第三点，打造安可的网络体系。主要以新型基础设施建设为基础，补足我们目前来说国内的信息化的技术性的核心底层技术上的短板，强化核心技术的研发能力，能够对我们安可市场提供帮助。

第四点，加速了一些数据产业化的发展进程。新基建作为底层的基础设施建设，能够推动我们各个产业，不仅是制造业，其他行业的发展也需要一些新基建的基础，能够催生产业的结构、形态、业态模式等发生转变。扩充我们的产业链以及壮大产业集群。

第五点，加速社会治理。

第六点，加速民生应用。这是后续补充促进带动作用，这里就不详细展开叙述了。

下面我来讲一下人工智能目前的产业现状，赛迪顾问也在做人工智能专题上的研究，最新的研究结果显示人工智能也产生了一些长足的发展，国内的技术手段也得到一些革新化的积累。人工智能按照时间轴来说，经过了四次的工业革命，人工智能参与的事实上就是第三次和第四次革命，人工智能的诞生从1956年开始，在第三次工业革命里面主要是模块化，数字化转型，到现在的第四次工业革命里面则成为自动化向智能化或数字化的过渡，人工智能在短短六十几年时间中，无论在技术还是行业应用上都发生了很大的超越。

人工智能，一开始只是聚焦在两个方面产业上的转变。第一个是人工智能核心产业，最开始我们围绕一些产品服务和解决方案以及集成服务为主要，产品主要是以软硬件为结合的，人工智能发展到现在应用的产业上已经做了一些渗透。例如智能驾驶汽车，智能机器人，智能家电，智能制造，智能硬件，包括智慧医疗等，相对来说有一个从微观到宏观，从具像到多元的转变，而就目前来说通过它的技术升级以及行业渗透，补足了人工智能整个产业链环节。就现状而言通用人工智能的产业链主要包括技术层和应用层，之前可能会围绕着基础层和技术层做一些技术性转化，主要是以实验室里面的技术研发为主，目前在市场里面对应用场景做了一些拓展，主要围绕着智慧城市、智慧医疗以及智能交通、智能家居、零售、工厂、金融、农业、教育等等各场景做了一些行业上的应用，另外围绕一些在智能硬件领域的产品如机器人、无人系统领域做了一些拓展和深化。

而在技术领域这边，人工智能还是聚焦在计算机视觉和智能云两个方面，毕竟人工智能目前来说在感知层发力占比最多的是80%左右，并且主要还是围绕视觉层面上，而技术层主要以AI芯片的算例为主。不同环节产业链里面的企业价值链的创新我们也做了一些数据的统计，从2015年到2019年整个人工智能产业链环节中企业净利润的结构显示，技术层的净利润在逐渐增加，相对来说应用层里面的利润点在降低，也相当于应用层的利润点是从2015年的50%多降到目前的24%，而核心技术的竞争优势就很明显，这也就说明我们国内人工智能领域的技术也在不断地走向成熟。而从应用层里面整个分布来看，前三甲在教育城市和医疗中，以教育为主，而利润则能达到35%左右。通过产业规模以及预测情况来看，从2015年的300多亿元发展到2020年的1500亿元，这也是国家新一代人工智能发展规划里面相当于政策目标的存在。但是就目前对中国已经进行统计的12个省市的人工智能产业规模细分目标来说，就已经达到了4290亿元的产业规模，远远超过了中央制定的1500亿的目标，主要集中在上海、四川、北京以及浙江、广东等地区，相当于这些地区就目前而言在电子信息领域或者是细分的人工智能行业里面，是发力较大且研发机构以及配套人才也相对来说较齐全的一些地区。

通过人工智能上的一些平台、上市企业、高校和AI数据中心的资源分布来看，我们的上市企业主要集中在华东地区和中南地区以及华北地区。人工智能载体平台主要集中在华东地区和中南地区，高校主要集中在华东地区，AI数据中心主要是集中在整个华东地区。我们以各个地区的区域分布为细分维度，对人工智能产业规模做了细分分布梳理，2019年我们的人工智能产业规模是1291.4亿，其中主要分布在华东华北和中南地区的占比在25%以上，其他的一些地区占比则不足10%。就数据分析来看人工智能的产业资源和产业规模的分布极不均衡，这也是根据目前数据来看，包括高校研发机构的分布情况等，影响性比较大。

接下来我们看一看最新的有关人工智能的一些区域目前公布的规划和调整，之前科技部发布国家新一代人工智能 发展实验区建设工作指引，计划在2023年在全国地区布局20个人工智能创新实验区。截止2019年年底或是2020年一季度或现在，科技部在全国新增人工智能 发展实验区有11个，主要分布地区是北京、天津、济南、上海、合肥和浙江的杭州，以及广东的深圳，四川成都和重庆，以及陕西的西安等地，这些地区人工智能发展实验区已经初步建立，在后续会在其他的一些地区继续实验室的建设工作。

通过专利的情况，(因为2019年的数据我们还没有统计出来，所以现在拿到的是2018年的数据)也就是截止到2018年的全球数据来看，主要围绕中国、美国、日本、韩国和欧洲的人工智能技术专利总共达到了22.7万亿件，其中中国技术专利达到了7.5万亿，总共占比是44%左右。接下来再细分我们的人工智能产业专利，其实主要是以基础层和技术层，包括算法，自然语言处理，计算机视觉，语音等为主要方面，这些行业是在应用方面比较广，且技术上研发相对起步时间比较早的一些核心的技术应用，在自动驾驶相关的技术里面，分别达到了12.1%和6.5%左右。

梳理完了人工智能的产业现状之后，来对数字化赋能做一些初步的观点或是研判。其实人工智能发展到现在，最大的核心是为了我们进行智能化打造或者数字化转型，那么人工智能到底能为我们做什么呢?这里面有两个数，第一个是人工智能在整个制造环节或其他的生产过程中，我们能够提高生产率达到40%左右。第二个是能够提高助力经济增长两倍左右。那么事实上解决的就是我们两个方面的劳动，一个是体力上的劳动，另一个就是脑力算例上的劳动。对比中美两个方面的增长情况，由于这个数据是2016年的数据可能数据值较老，2016年美国人工智能对于它整体的GDP的增长，大概达到了2.6%，中国达到了6.3%，预计到2035年，美国整体AI能驱动GDP的增长能在原有基础上增长到4.6%左右，而国内能增长大概8%。

实际上从总体的逻辑来看，AI在数字转型中有两个应用，一个是行业+人工智能，行业+人工智能是我们已有的行业融入到人工智能中的一些技术或者是算法，能在一定程度上促进产业智能化的升级，这个其实就是我们的1-N。通过人工智能跟不同的行业进行渗透融合，在一定程度上推动产业间的融合发展，起到了带动性的作用。另一个就是人工智能+行业，这里面的行业不是我们现在已有的行业，而是以人工智能为主要技术手段打造0-1的行业，主要是为了突破现有的一些技术瓶颈，打造一些新产品和新服务，而在新产品和新的服务体系形成之后，可能会衍生出来全新的产业链条，这时我们就会有全新的行业应用。

下面我们说一下整个AI，助力整个数字转型上的逻辑。这里主要针对数字用户，数字企业以及数字生态三个维度进行说明。数字用户主要要实现的是四个数字化，第一是用户的需求数字化，第二渠道数字化，第三营销数字化，第四服务数字化，主要是通过数字化需求上的一些驱动，能够体验分享互动，包括从抽样到全样，打造客户全链条的数字化的服务。企业主要是针对企运营也好，管理也好，生产制造也好，有一些针对企业里面的各个不同的环节，打造的四个数字化，即管理上的数字化，创新上的数字化，以及人才上的数字化和决策上的数字化，可能以后我们在企业里做一些决策，通过数据的比对比选像职业经理人一样做定制化的数字型的决策，就会避免了其他的不必要的干扰。

而我们最重要的是打造数据生态，这里有一些生产能力迭代上的数字化，包括资源链条，或者是价值合作，发生一些数字上的转型升级。我们以后的业务可以通过积木式的组合，一对一方案，从而降低成本，构建专项生态群体，打造数字能力的资源池，创造我们的价值。这就是整个数字转型整体的逻辑。

最后我们来看一看人工智能的发展趋势，其实人工智能发展到现在，已经不仅是人工智能单个的发展，各个技术型行业都经过五个发展时期，也符合整个发展的生命形态。目前来说，在国内和国际上，AI已经不如成熟的时期，有了几个技术标准，像是指纹识别、视频解码以及人脸识别，机器的编译和计算机的成像。主要延伸的趋势分为四个。

第一能达到强交互，未来智能应用里面，可能我们更注重体验，视觉交互以及体感交互，解放双手，解放劳动力，通过语音或者是语义的识别，打造人机交互，科技感可能会更强一些。

第二就是安全性，人工智能在技术发展的过程中，在提高数字化服务的情况下，也能保证我们安全可靠和可持续性地发展人工智能，我们之前也有很多专家提到了人工智能的发展会不会有一些灾难，反对人类的一些行为，会有一些自主性，事实上这也会针对整个安全可靠情况，做一些保障性的技术。

第三就是偏云化，目前来说人工智能与整个云计算的服务，包括边缘计算甚至集成电路里面的传感器等都进行了技术性的融合，主要为了能够进行广泛的，更强的，智能化改造更彻底的，更系统的做一套智能化解决方案。

第四是多融合，主要是围绕自动化基因视觉学习，以及智能应用等发展势头比较强劲的，包括自动驾驶、远程医疗等各个场景，以这个为重点的突破口，对AI技术做一个攻克点，进行融合的试点上的再造。

以上就是我针对人工智能，围绕新基建所做的简单分析，也请各位领导，各位专家不吝赐教，谢谢。