“新基建”包括三大領域：信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施。
其中，信息基礎設施主要是指基於新一代信息技術演化生成的基礎設施，比如，以5G、物聯網、工業互聯網、衛星互聯網為代表的通信網絡基礎設施，以人工智能、雲計算、區塊鏈等為代表的新技術基礎設施，以數據中心、智能計算中心為代表的算力基礎設施等。
我們整理了與信息基礎設施相關的6個演講，幫助你更好地瞭解“新基建”。
01
為什麼5G標準的制定，是一個“你死我活”的競爭？ | 造就Talk · 孫松林
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從農業經濟，工業經濟一直到今天的數字經濟，網絡的支撐作用是獨一無二的。在農業經濟時代，水網是最重要的，所以擁有全世界最強大水網能力的中國一騎絕塵。
到了今天，數字經濟什麼網絡最重要？毫無疑問是信息通信網絡。5G是一個全新的信息網絡基礎設施，它與之前幾代完全不同。
5G提供了三大技術場景——增強移動寬帶，海量機器通信和超高可靠低延時。
5G的到來使得我們的技術完全有能力讓你可以在同一個時刻看到50個視頻的所有畫面，然後用戶自主的去選擇。當我們的把主動權交給用戶，業務鏈發生改變的時候，整個產業形態和規則絕對會發生改變，這是由技術引發的巨大轉變。
5G還有一個重要特點，就是它已經逼近我們人類的生理極限。
用戶面延時是指手機到基站打一個來回，在5G中，這個時間是多久呢？在人類的生理感官中，聽覺是100毫秒，視覺是10毫秒，最靈敏的是觸覺，1毫秒。5G的用戶面延時達到了1毫秒，這已經達到了我們生物體的極限。
在未來，當底層邏輯發生轉變的時候，一切都將被顛覆。而在這個過程中，5G將是顛覆的最重要的推手之一。
02
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互聯網連接了全球幾十億人口，卻並沒有把“物”連接起來。
下一個十年，我們所面臨的一個新挑戰，就是如何把移動互聯網構建的這個線上「賽博（Cyber）」世界，和現實中的物理世界實現聯動，這將會是一個非常大的課題。
工業這個曾經被廣泛認為離互聯網非常遙遠的領域，當下任何一個自動化程度很高的生產現場裡邊，也有大量可以用數據和算法提升的空間。在化工廠、輪胎生產廠、光伏發電廠，結合數據和人工智能、物聯網技術，能夠優化產品組合，提升它的能效比。
有趣的是，去做這樣的工業智能項目，我們又稱「工業大腦」項目，我們的工程師其實是沒有工業背景的，他們都是做電子商務出身，一直只和大數據、算法和金融模型打交道，但是他們進到每一個不同的行業裡面，通過採集到的數據和人工智能算法，卻能夠精準地為工廠生產提供幫助。
03
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其實有很多東西已經是物聯網了，像摩拜、OFO的一些單車就是物聯網技術的很好應用。物聯網裡面集大成的應用就是智能駕駛或者汽車，每個汽車裡面有幾百個不同的傳感器組成的網絡，對車的質量、運行狀態進行監測。
各種物聯網的技術手段，不管是橋樑、大樓，還是高速公路、南水北調，未來的新型傳感器是裡面的很核心的一塊。
我們講未來的智能建築裡面，它必然是把建築的建造、運行、更新以及未來的維護的整個過程進行信息化。一方面提升建築的安全水平，另外一方面也是為人們的生活提供一些便利。
04
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曾經，摩托羅拉有一個銥星計劃，想把很多衛星發射到天上去，組建一個全球不間斷的通訊網絡。不論你是在家裡，還是在深山，甚至是大海里都可以使用網絡。雖然這個計劃沒有成功，但銥星計劃這個公司活了下來，而且現在已經開始盈利。
當下最引人注目的是Starlink公司，它每次可以將上百顆衛星發射到太空。有一次他們一次性發射了大概60顆衛星，就像在太空中的一輛班車一樣。
這些衛星數據會變得越來越普及。
我們可以通過衛星來觀測——
沃爾瑪停車場的停車數量，分析消費的變化；
可以看房地產的進展；
生產製造行業的進展和變化；
港口貨輪數量的變化，推測貿易狀況。
不過衛星數據分析起來非常難，因為衛星圖像的分辨率比較高，量非常大，所以分析的門檻也比較高。它需要有非常強的人工智能來分析這些數據。而這種數據的好處之一是能夠相對客觀、實時地幫我們判斷經濟發展。
05
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區塊鏈以技術手段，以不可篡改的分佈式數據庫以及基於不同應用的非常巧妙的驗證機制，再加上密碼學的方式來確保多方之間的價值轉移和價值自證。區塊鏈的“強制信任”，其實是通過技術手段實現強信任，這是區塊鏈的神奇之處，亦是顛覆之處。
區塊鏈有多個特點，其一是去中心化。其二是區塊鏈有很好的隱私保護作用。想要查看任意區塊的交易信息，你都需要獲得這個信息所有者的許可。基本上，我們再不用擔心個人信息被層層販賣了。
其三，區塊鏈還能實現設備以及商業上的民主化。數據庫是所有人建立和維護，相關的基於區塊鏈應用是所有人開發，所有人享有，這其實是一種在商業和數據時代的大民主。
06
自達特茅斯會議誕生以來，人工智能（AI）已經有60年的歷史。在過去60年中，人工智能經歷了兩次繁榮和低谷，現在正處於第三次繁榮期。
本輪AI發端於2006年，多倫多大學教授傑弗裡·辛頓（Geoffrey Hinton）等人彼時連發了三篇關於深度學習的重量級論文，提出了深度信念網絡。
深度信念網絡是將受限的玻爾茲曼機一層層堆疊而成，而玻爾茲曼機是在上世紀80年代由辛頓與特倫斯（Terrence Sejnowski）一起發明的。
這輪人工智能從腦科學、心理學、 經濟學，甚至量子力學中都獲取了靈感。未來的人工智能，將從哪裡獲取靈感呢？
（本文未經造就授權，禁止轉載。）
文字 | Lily
版面 | 田曉娜
