3月政策推出，4月國家發改委定調，緊接著圍繞新基建展開的投資、布局、規劃隨即全面鋪開。
與上一輪4萬億基建不同，新基建的焦點幾乎都在科技領域。
進入6、7月，中國發展研究基金會和人民網又先後發布了兩份重磅報告。不僅從宏觀層面強調了新基建對國家戰略的重要性，更從產業層面將新基建與科技巨頭直接掛鉤。
國家發改委創新和高技術發展司司長伍浩給新基建的定義是，以新發展理念為引領，以技術創新為驅動，以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。
簡要來說，5G是基礎，AI是內核。這正是百度、華為頻頻被新基建相關報告關注的原因之一。
其中，百度不僅入選了人民網研究院報告，也出現在中國發展研究基金會6月發布的《新基建，新機遇：中國智能經濟發展白皮書》中。
人民網研究院新基建研究報告
作為目前國內唯一一家以AI為戰略的科技巨頭，百度同時出現在這兩份含金量超高的報告中，並不意外。
AI在新基建框架中扮演著重要角色，是催化數字經濟向智能經濟轉型升級的重要工具。
這意味著新基建中AI關鍵選手的擔子重、任務緊。
而百度在AI領域已布局十年，無論是技術的全面性還是領先程度都穩站第一梯隊。剛好符合新基建對AI的要求：數字經濟轉型智能經濟，產業需要的不是單一維度的AI技術，而是可以橫向擴展的綜合AI能力。
換言之，百度自然就成為了新基建AI的關鍵選手。
百度：新基建最大AI服務提供商
人工智慧在新基建中究竟擔任什麼角色？這個問題很難用簡單的語言描述全貌。
6月，百度向外界公布了一份AI新基建版圖。
百度AI新基建布局
這張「軟硬結合」的AI新基建版圖，展示了百度在智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧醫療、工業網際網路和智能製造等領域完成的諸多布局和成果，但更重要的是，支撐這一切的新型AI基礎設施：百度大腦、飛槳、智能雲、晶片、數據中心等等。
有了耀眼的成績在前，百度也順理成章表達了自己期望在新基建中承擔的責任和定位——最大AI服務提供商。
這不是隨便說說，也不能隨便說說。
首先，人工智慧作為新基建核心驅動力之一，已被視為支撐傳統基礎設施轉型升級為智能經濟的重要工具。
其次，人工智慧並非單純指某一類產品或技術，而是能夠覆蓋各行各業、深入產業結構、發揮實際價值的全流程參與。
也就是說，作為新基建AI關鍵選手不僅要有過硬的綜合AI技術實力，也要有AI+產業的服務經驗和能力。
人民網研究院在報告中列舉了幾項百度AI的落地案例：
- 智能交通，百度Apollo接連在重慶、合肥、陽泉等地展開自動駕駛、智能網聯和車路協同項目，因為智能信控的接入可使交通效率提升15%-30%；
- 智慧能源，百度AI支撐無人機巡檢、刷臉辦電、綜合能源等20多個業務場景，覆蓋中國兩條特高壓智能化線路、150多個智慧變電站、4萬多條輸電線路的監拍智能化，每天代替人工巡視能源線路超7萬公里；
- 智慧城市，「百度城市大腦」賦能公安、交通、教育等場景，已在北京、蘇州等地落地應用；
- 智能汽車，百度獲得測試牌照150張，落地國內24座城市、測試里程超600萬公里；
- 智慧醫療，百度智能雲服務數萬醫生，觸達27個省、市、自治區300多家醫院和超過1500多家基層醫療機構，累計服務人次超過2500萬。
這就是百度敢於喊出「最大AI服務提供商」口號的原因。而支撐這一切的是，百度在AI領域的不斷創新。
23日，百度公布了百度AI的半年總結，我們從中截取一部分數據供大家參考：
- 全球AI專利申請量已超過1萬件，中國第一；
- 28篇論文被 AAAI 2020收錄，較 AAAI 2019的15篇入選成績提升近一倍；
- 11篇論文被國際自然語言處理領域頂級學術會議 ACL 2020 錄用；
- 22篇論文入選計算機視覺領域「奧斯卡」CVPR 2020，且一舉拿下8項挑戰賽世界冠軍，涵蓋全視覺領域；
- 百度基於飛槳平台自研的知識增強的語義理解技術與平台文心（ERNIE）連拿全球規模最大的語義評測比賽 SemEval 五項世界冠軍。
文心（ERNIE）在語義評測比賽 SemEval獲五項世界冠軍
截止到2020年6月，百度大腦AI開放平台已經開放了250多項領先AI能力，服務超過190萬開發者，日均調用量突破1萬億次，語音、人臉、NLP、OCR調用量中國第一，是業內最全面、最領先、服務規模最大的AI開放平台。
這些數據和成績，使得百度AI恰好在新基建的風口下可以有的放矢，也令百度圍繞AI打造的全方位技術體系有了更多產業輸出機會。
事實上，在今年上半年的抗疫戰鬥中，百度AI已經落地到多個真實場景中。
新冠病毒研究：百度開源線性時間算法 Linearfold提供的RNA二級結構分析網站，可將此次病毒全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒，提速120倍。
6月11日，在百度AI技術支持下，中國疾控中心病毒病所應急技術中心在接收樣本10個小時後就完成了北京四個病例樣本的全基因組測序，為北京新發地聚集性疫情防控提供有力支持。
出行疫情防控：疫情期間，百度地圖推出了遷徙大數據平台、實時路況平台，為國家防控部署提供了重要數據參考；後疫情階段接連推出復工地圖、復工返程攻略，推動復工復產有序進行。
極光報告：《疫情之下的春節出行和節後返工研究報告》
百度地圖遷徙大數據平台和全國實時路況平台，自上線以來已累計提供超25億次服務。截至2月24日，百度地圖「疫情小區」專題地圖累計查詢次數近1億次。
還有諸如兩個月檢測2700萬人次的AI測溫、一秒可呼出1500個電話的智能外呼、每日調用近萬次的AI問診等多種技術。
疫情緩解之後，借勢新基建東風，百度又接連簽下國家電網、中國建材集團、浦發銀行和上海浦東新區等多個大單。
與此同時，百度也在不斷加大有關新基建投資。
6月19日，百度宣布未來十年將繼續加大在人工智慧、晶片、雲計算、數據中心等新基建領域的投入，並預計到2030年，百度智能雲伺服器台數將超過500萬台。當天，百度也宣布未來五年預計培養AI人才500萬。
從技術到應用到創新再到人才，在新基建的布局上，百度形成了一個閉環型建設體系。
飛槳：AI開發拒絕「卡脖子」
這一輪的新基建浪潮，被囊括進的技術和應用有一些共性，即集中在作業系統、晶片、底層訓練框架等核心技術上。
過去數年，科技巨頭們已經意識到了自主技術的重要性，並且將攻堅核心技術列為未來投資的一個重要方向。
今年4月20日，阿里宣布，未來三年再投2000億元用於雲作業系統、伺服器、晶片、網絡等重大核心技術研發攻堅和面向未來的數據中心建設。
緊接著，5月26日，騰訊宣布未來五年將投入5000億元布局新基建。重點投入雲計算、區塊鏈、伺服器、超算中心、人工智慧、5G網絡、網絡安全、量子計算、音視頻通訊、大型數據中心以及物聯網作業系統等方面。
不同於BAT，華為迄今尚未明確表示要投入多少資金、培養多少新基建人才等。不過，自2018年12月加拿大事件後，華為密集推出一系列自主研發晶片和伺服器平台產品。
自主、可控，幾乎成了科技巨頭巨額研發投入的第一目標。
而對AI及相關產業而言，雖然目前中國已經具有比較完整的AI產業鏈，但在AI通用晶片、開源深度學習算法框架等方面仍受制於人。
發展「AI新基建」，必須具備自主創新的AI底層核心能力。
在深度學習領域，谷歌的TensorFlow是目前全球最受開發者歡迎的深度學習框架。但與晶片、作業系統類似，各類技術或代碼框架、平台雖然名義上開源，但依然要受其所在國家法律與行政命令的制約。
國際形勢波譎雲詭的環境下，隨時有斷供風險。
2016年，百度開源了完全自主的深度學習框架PaddlePaddle（現中文名「飛槳」）。在AI領域，深度學習框架起到了承上啟下的作用，下接晶片，上承各種業務模型、行業應用。
飛槳好比PC時代作業系統windows、移動時代的安卓/IOS，讓開發者能夠在其上像搭積木一樣構建自己的AI應用。與TensorFlow相比，飛槳最大的意義不在於今天它做到多強、多大，而在於它存在，並邁過了最難的階段。
「今天能用，明天不能用，遲早要解決這樣的狀態。」百度CTO王海峰表示，飛槳難做難在底層技術開發，難在搭建能力。開發者生態方面，當開發者數量跨過100萬門檻後，最艱難的起步期已經安全度過了。
目前，飛槳廣泛應用於工業、農業、服務業等，服務190多萬開發者。
結語
新基建的核心是藉助新技術形成社會結構和產業的再次升級，在這其中，科技公司的作用和價值非常重要。
人民網研究院也指出，「BATH等網際網路企業的布局，不僅將為新基建帶來充沛的資金，在技術、人才等領域也更具優勢。」
我們看到，無論是BAT還是華為，在人才培養方面都格外重視。
以百度舉例，除了宣布未來5年預計培養AI人才500萬以外，還通過與科技部、教育部等政府部門，高校、研究所等學界，以及行業龍頭企業等產業界合作，以產學研用一體化的方式，構建多元主體參與的AI人才培養發展體系和協同育人的合作生態。
深度學習師資培訓第十期老師線上合影
目前，百度的AI人才梯隊已經初具規模，培訓了全國420餘所高校、超過千餘名一線AI專業教師，惠及數萬學生；累計賦能超5000家企業開發者，產生近百位首席AI架構師。
正是因為百度在AI技術研發積累、產業場景應用以及人才培養方面的能力，所以才獲得了新基建AI關鍵選手這一殊榮，毫無疑問，百度AI已經站穩了新基建的C位。
可以預見的是，有了政策扶持以及企業自身的戰略投入，無論BAT還是華為，都已踏上一條全新起跑線。對百度而言，站在AI新基建C位既是榮譽，也意味著更多責任。接下來百度的挑戰是如何將AI能力更專的轉化為產業智能化革新動力，進一步推動中國智能化變革浪潮。