2020年，新基建(新型基础设施建设)成为市场热词。从中央到地方，新基建相关的政策、投资不断。

　　5月22日第十三届全国人民代表大会第三次会议提出，重点支持既促消费惠民生又调结构增后劲的“两新一重”建设，主要是：加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级。

　　这是新基建首次被写入政府工作报告。在过去十几年时间里，以铁路、公路、机场为代表的传统基建在促进经济增长上发挥了巨大的作用。而随着技术的进步，传统的经济增长方式已经不足以应对当前的全球竞争，我们亟需新旧动能的转换，推进新基建恰逢其时。

　　新基建东风已起，这样的大趋势下，没有一家企业能够置身事外，数字化转型是必须要做的选择，让数据成为资源，让决策智能化，是抢占未来竞争制高点的关键。

　　发挥数字要素倍增效应

　　新基建并非全新概念。2018年底的中央经济工作会议便提出加强人工智能等“新型基础设施”建设;2019年的政府工作报告以及年底召开的中央经济工作会议分别强调，加强新一代信息基础设施建设，加强战略性、网络型基础设施建设。

　　2020年，新基建更是被中央反复提及。从年初的国务院常务会议到3月份中央政治局常务委员会会议。再到两会时，新基建被正式写入政府工作报告。

　　何为新基建?根据国家发展改革委高技术司司长伍浩给出的解释，新基建包括三大方面，一是5G、物联网、人工智能、数据中心等信息基础设施;二是深度应用互联网、大数据、人工智能等技术形成的融合基础设施，如智能交通、智慧能源;三是支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的创新基础设施。

　　尽管新基建的外延宽广，但可以明确看到的是，数据和人工智能是其基础及核心。

　　就在今年4月9日公布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据被作为一种可市场化配置的生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列。

　　“数据要素对其他要素资源具有乘数作用，可以放大劳动力、资本等生产要素在社会各行业价值链流转中产生的价值，而新基建的目标就是要发挥数字要素倍增效应，释放中国经济增长新动能，实现制造强国和网络强国、数字中国和智慧治理。”同盾科技党委书记、创始人蒋韬指出。

　　实际上，新基建已经在金融、新零售、交通运输、公共事务等领域发挥了巨大的促进作用。以交通运输为例，大数据应用在提升道路交通管理水平、改善驾驶及出行体验上，已取得明显的成效。

　　去年清明假期首日，沪杭高速迎来出行高峰。浙江省智慧高速智慧管理系统——高速公路网运行态势感知中心的可视化页面显示，截止到当天中午12时，通过浙沪主线的车次已经超过5万辆。如此高的车流下，道路依然保持通畅。

　　畅通背后是一张智慧高速公路网的支撑。围绕“人”(ETC用户、服务和管理人员)、“车”(车辆档案、通行记录、诚信评估)、“路”(道路设施、设备管理、实时车速)为核心，沪杭甬高速利用同盾云计算、大数据、人工智能等先进技术和理念，建设了一个覆盖“人、车、路、环境”的智慧高速公路网。

　　在这张智慧网之上，人、车、路数据实现互联共享，原本各处散落的数据变成有价值的决策信息，道路主动管控能力、公众出行体验、道路利用率均得以提升。

　　数字时代通用基础设施

　　新基建谋篇已久，但从一个更短的时间段来看，新基建的推进恰好与当下社会需求相契合。

　　2020年的新冠肺炎疫情改变了企业的运转节奏。人员流动受限，资金链紧张，让部分中小企业在存亡边缘徘徊。与此同时，疫情下的特殊需求也加速了线上数字化的应用。

　　疫情期间，同盾科技中小微金融服务平台解决方案为唐山市综合金融服务平台提供了强有力的科技赋能。从申请、贷前信审、授信、贷后管理等全流程动作，皆可通过该平台实现电子化，兼顾安全、高效，更能避免人员流动和交叉感染的可能。在唐山市帮扶企业复工复产的“春雨行动”中发挥了重大作用。

　　无人员接触，无线下调查，快速放款，这背后是深厚的数据基础以及智能分析决策能力。在中小微企业综合金融服务平台上，整合了工商、税收、人社、司法等政府部门数据，结合同盾决策引擎、机器学习等技术进行加工和建模，从企业及企业干系人两个维度，对中小企业进行反欺诈检测，信息核验，信用评分等，并将结果输出给金融机构。金融机构再结合机构自有的数据进行信用评分、评级等，最终在放款与否、贷款额度和利率的设定上做出智能决策。

　　新型冠状病毒智能预测系统，是疫情之下更加直接的一个数据分析应用。由同盾科技人工智能研究院团队开发搭建的新型冠状病毒智能预测系统，囊括了疫情实时动态地图和预测模型两部分。该预测系统利用集成学习方法，组合了具有控制干预机制的流行病SEIR(易感-潜伏-感染-隔离)传染模型和多种弱监督预测模型来生成更精准的强监督预测模型，同时通过跟踪隔离、封城及节后返城等影响因素的变化动态更新模型，以实现疫情动态预报和预警。

　　通过这一智能预测系统，各级政府、企事业和社区等相关单位能够快速进行大规模的人员调查和相关的数据统计，了解所属人员的具体情况，进而为疫情防控提供科学决策的依据。

　　上述两个案例只是数字化抗疫的缩影。在这场疫情之中，从药物研发到疫苗开发，从体温监测到社区回访，从出行热力图到疫情预测模型，从远程办公到复工复产，作为新基建的大数据和人工智能无处不在。

　　在蒋韬看来，疫情之后，企业的数字化转型将会加速。“可以预见的是，以人工智能、云计算、区块链、5G等为代表的新技术将会成为新时代基础设施，企业的数字化转型将会以前所未有的速度展开。而智能分析决策将是数字时代通用基础设施。就如同水、电一样无处不在，智能决策将是驱动一切商业发展的核心。”

　　夯实数据安全底座

　　数据安全，是新基建的底座。在《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，数据安全保护被重点强调。《意见》指出，要探索建立统一规范的数据管理制度，提高数据质量和规范性，丰富数据产品。研究根据数据性质完善产权性质。制定数据隐私保护制度和安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全保护制度，加强对政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。

　　随着人工智能、数据中心等新基建的大规模推进，越来越多的数据被挖掘，数据安全保障也需要有相应的技术解决方案。对此，同盾科技给出的解题思路是，数据“可用不可见”理念以及一整套技术体系“知识联邦”。

　　“‘可用不可见’的革命性在于能在保证不同机构间数据‘不流通’的前提下，实现信用和信任的流通，实现价值的共享，打破不同主体间的合作藩篱。将所有敏感数据进行了全面而彻底的脱敏、去标识和不可逆化，从源头上避免了敏感的原始数据泄露风险。”蒋韬解释道。

　　通过加密技术等方式解决数据不可见性是第一步，接下来便是通过“知识联邦”技术体系实现数据的可用性。所谓“知识联邦”是指，将散落在不同机构或个人的数据联合起来转换成有价值的知识，同时在联合过程中采用安全协议来保护数据隐私。

　　同盾科技合伙人兼人工智能研究院院长李晓林举了一个例子来说明知识联邦的运行方式。以对信息安全敏感度很高的金融为例，金融机构内存在严重的“数据孤岛”问题，而在知识联邦的模式下，模型训练的时候每个银行和金融机构，各自的数据不需对外输出，甚至连模型的参数都不用给到对方，只需要将模型梯度的变化告知另一方即可。在整个训练、交互过程中，模型尽管碰触了很多数据，但数据却始终没有离开本行和本机构，完全化解数据安全、合规的忧虑。这跟原来集中式的大数据模型，有着截然不同的思维逻辑。

　　在李晓林看来，我们目前正处于人工智能2.0的阶段，下一阶段的人工智能3.0时代，必须解决数据安全、个人隐私以及社会安全、人类安全等核心问题，同盾科技希望与社会各界共同推进知识联邦的发展、推广并形成行业标准，为人工智能3.0时代奠定坚实的底座。

　　责任编辑:张华