归根结底智慧工地就是一个特点，自动化程度更高了，把原本需要人的地方变得不需要人了或者不要那么多人了。智能化的目的主要在于节省人工成本。相比于很多行业，建筑领域的生产方式仍然相当原始，属于劳动密集型产业。
建筑行业信息化需求巨大，全球共德为响应国家政策，持续推进建筑劳务改革，全面落实工地实名制。
传统工地长期存在的几个痛点亟待解决：
1、 工地考勤管理乱象，传统考勤以人工签到、指纹、IC卡为主，因工人指纹易磨损、IC卡易丢失、代打卡骗取工时等问题，考勤结果不准确；
2、 薪资发放乱象，传统工地数据不准确，缺乏工资发放依据，造成农民工薪资被拖欠、包工头携款跑路、恶意敲诈等问题；
3、 工人素质评估乱象，因缺乏对工人大数据统计，工人素质、技能等实际能力难以评估，优秀技工不易搜索。
全球共德智慧工地”通过一种全新智能的工程现场一体化管理模式，将互联网+与传统建筑行业的深度融合。利用移动互联、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，围绕人、机、料、法、环等各方面关键因素，彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式，为建设集团、施工企业、政府监管部门等提供工地现场管理信息化解决方案。
高质量能源内容，点击右上角加'关注'
来自权威研究机构的统计数据显示，我国二氧化碳排放总量的80%以上来自能源活动。因此，降低能源活动的碳排放量是我国实现“碳中和、碳达峰”目标的有效途径和关键环节。
当前，能源革命正在与数字革命走向深度融合，数字化成为能源领域实现高质量发展的重要途径和必然选择。各国纷纷加快在能源领域推广大数据、云计算、人工智能等数字化技术，积极 探索 能源数字化转型的可行路径。
作为数字经济在能源领域的具体应用，能源数字经济通过在能源的生产、消费、传输、运营、管理、计量、交易等环节和链条进行广泛应用，将能够直接或间接减少能源活动产生的碳排放量，助力我国“碳达峰、碳中和”目标的实现。
陈光 郑厚清 尹莞婷
能源数字经济是碳减排主要路径
在能源生产环节，大数据、云计算、物联网、传感器等数字化技术能够提升能源生产侧的高效采集和广泛互联能力，实现能源生产过程的精细化、在线化、智能化。各种数字化技术在能源生产侧的广泛应用是新能源大规模消纳的必要前提，也是能源生产运行安全可靠的底层基础。
国际能源署（IEA）在《数字化和能源》一书中预测，通过大规模应用数字化技术，2040年全球可以将太阳能光伏发电和风力发电的弃电率从7%降至16%，届时可减少3000万吨二氧化碳排放。
宁夏银川市的宝丰农光一体化产业基地是全球最大的农光互补电站。通过积极应用人工智能、云计算、智能传感器等数字化技术和设备，宝丰农光一体化产业基地构建起一套智能化的光伏解决方案，实现了对电站运行信息的实时数据收集和分析。自2017年建成至2020年底，该基地累计减少二氧化碳排放2047万吨，相当于新种植约8900多万棵树。
在能源消费环节，大数据、人工智能等数字化技术改变了能源的消费方式，降低了能源需求，推动形成能源消费的新理念，提升了能源使用效率，增强了需求侧响应的灵活性，助力工业、商业、住宅等领域的传统消费者从单纯的“能源消费者”转向“能源产消者”，最终以各种直接或间接的方式降低了能源消耗的总量和强度。
《BP技术展望（2018年版）》曾预测，通过技术变革，能源使用效率将大幅提高，一次能源消费可节约40%。该报告进一步指出，在未来所有可能的技术革命中，无论是油气、可再生能源还是氢能、核能，都无法脱离数字化带来的影响。报告预计，到2050年，建立在云计算基础上的传感器、超级计算机、数据分析、自动化和人工智能等数字工具的应用可以使全球一次能源需求和成本减少20%—30%。
在能源传输环节，无论是适应新能源的大规模、高比例并网，还是分布式能源、储能、电动 汽车 等交互式、移动式设施的广泛接入，都需要以数字化技术为能源传输赋能，推动传统电网尽快地转型升级成为更安全、更智慧、更友好的能源互联网。
建设能源互联网，特高压是关键，而各种数字化技术则是支撑我国特高压工程顺利推进的幕后英雄。来自全球能源互联网发展合作组织的数据显示，依托特高压电网，我国清洁能源装机占比从2010年的25%提高到目前的43%，每年减排二氧化碳15亿吨。
在能源运营环节，大数据、人工智能、物联网等数字化技术以及数据中台、业务中台等新型IT架构模式能够优化决策流程、提升决策效率、缩短决策时间，减少传统生产要素的投入数量。
能链快电是中国最大的第三方充电平台。通过大数据与精准算法，能链快电可将新能源车主导向最优质的充电场站，提高充电桩的使用效率，通过“大数据+算法”这一组合的“高效运转”减少甚至是取代了人员、车辆等传统生产要素的“实际流动”，以“数据+算法”的“多跑”实现了其他要素的“少跑”。仅在2020年，能链快电就助力减少碳排放达180万吨。
在能源管理环节，工业互联网、云计算等数字化技术支持了平台经济、共享经济等能源数字经济新业态的涌现，推动形成了合同能源管理、环境污染第三方治理、环境托管、虚拟电厂等能源开发利用的新模式，实现了能源利用方式的重组、能源商业模式的重构、能源配置方式的优化，提高了能源管理的精细化水平和能源利用的整体效率。
联元智能是一家能源领域的工业互联网SaaS平台提供商，致力于为工业、商业、数据中心、楼宇等高耗能的B端用户提供整体性的能效解决方案。联元智能通过助力某上海领先的热电企业开展智慧能源服务，使该企业的年碳排放量下降442万吨，年能耗量下降17000吨标煤。
在能源计量环节，大数据、云计算、区块链、数据爬虫、数字孪生等数字化技术能够在碳排放源锁定、碳排放数据分析、碳排放监管和预测预警等方面发挥重要作用，实时监测企业进行碳排放的全过程，支撑监管机构构建完整的碳排放监控体系，服务国家治理现代化。
在发电侧和电网侧，浙江省能源大数据中心成功研发了电力系统碳排放监测平台，用于监测浙江全省发电及电网企业的二氧化碳排放情况，能够为发电企业和电网企业控制与管理电厂、机组和设备的碳排放量提供准确的决策依据；在需求侧，南方电网公司率先在国内建成了能源消费侧碳排放监测平台，能够实现对南方电网公司经营范围内各区域、各行业乃至各企业的碳排放总量、单位GDP碳排放强度的测算及动态监测，有助于政府及相关方及时了解企业的碳排放情况和碳中和发展进程，为制定相关政策提供参考。
在能源交易环节，大数据、区块链、人工智能、云计算等数字化技术能够支撑数字化交易平台的建设，促进碳资产管理、碳交易、碳税征收、绿证交易、绿色金融等相关制度和机制的建设和完善。
基于上述分析，能源数字经济必将对我国实现“碳达峰、碳中和”双碳目标发挥关键作用。
三大举措发力能源数字经济
一是着力打通数据壁垒，推进能源大数据的汇聚、融通。当前，受到我国尚未制定全国统一的能源大数据的管理标准、能源大数据的开发利用仍然缺少健全、规范的法律制度以及能源企业主动开放共享自身数据的动力不足和机制不完善等因素的影响，我国能源大数据的汇聚、融通仍然处于初级阶段。下一步，有必要从制定能源行业的数据管理标准和法律规范、健全能源企业之间的数据互换和共享机制等方面入手，着力打通能源数据壁垒，充分发挥和释放能源大数据的巨大价值。
二是打造智能化、智慧化、综合性的能源资源配置平台。融合大数据、云计算、物联网等数字化技术与新能源业务，加快推进能源管理云平台建设，为发电企业和客户提供项目并网、运维、交易、结算等在内的一站式服务。加快推进以电为中心、以电网为平台的能源物联网建设。积极构建能源互联网生态圈，布局能源产业链、创新链、供应链、价值链，实现能源资源在更大范围的优化配置。
三是完善电力市场和碳排放权交易市场体系。面对市场化交易带来的更多商业机遇与挑战，能源消费侧的工业、商业和居民用户对挖掘数据价值的需求将显著提升。通过完善电力市场和碳排放权交易市场相关机制，建设全国统一的电力市场和碳排放权交易市场，我国将能够充分利用不同地区、行业、企业在碳减排方面的成本差异，以最低的经济成本实现预期的碳减排目标。
（作者均供职于国网能源研究院有限公司）
2020年11月4日，上海 —— 微软连续第三年参加中国国际进口博览会，宣布持续加大在中国市场的技术投入，围绕人工智能、大数据、物联网、混合云、远程协作、低代码开发等领域，推出数十项微软智能云矩阵的新服务、新功能；微软全力支持中国合作伙伴生态系统建设，为全球及中国的合作伙伴提供8500万美元的发展奖励，并推出“2020行业深耕升级计划”，以微软全球和中国资源及庞大的客户网络，大力拓展合作伙伴的技术能力、市场影响、销售渠道和盈利规模；微软稳步推进在华的战略落地与业务发展，进一步完善研发、工程、实验室、加速、孵化器、销售、市场、服务以及生态圈等全链条布局，并一如既往地加大技术合作与人才投入；未来一年，微软计划在华增招1500人，通过不断夯实并提升技术服务能力，满足中国市场各行业客户加速数字化转型的需要。
微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier） 表示：“当前全球各地、各行各业都不约而同地加快了数字化转型的节奏，中国作为全球第一个走出疫情影响、并取得显著增长的主要市场，尤其展现出了令人瞩目的 科技 创新力、顽强蓬勃的生机与韧性。从混合办公模式的兴起、产品与服务全面数字化的趋势，到人们对可持续发展的认真思考，以及对提升数字技能的迫切需求，后疫情时代的新常态在加速数字化转型的同时，也开启了技术创新的巨大机遇。微软始终坚定支持中国的创新发展，我们将与合作伙伴生态系统共同发力，以构建创新力和业务韧性为突破口，为数字化转型加速发展注入持久动能。”
作为微软数字化转型战略的核心部署，微软智能云矩阵日趋完善。从安全可靠的Microsoft Azure 云服务平台、全面支持远程协作的 Microsoft 365 云生产力平台、将现代商业流程融会贯通的 Dynamics 365 智能商业应用平台、让快捷开发触手可及的 Power Platform 低代码应用开发平台，到世界最大的开源社区 GitHub，以及服务全球的 LinkedIn 职场社交平台，不断发展壮大的微软智能云矩阵，为全球客户、合作伙伴、开发者，提供了业界最为完整的技术链条与生态服务。微软智能云矩阵通过运营合作伙伴世纪互联在中国市场落地生根、融合发展，不但能够为客户提供高度一致的认证、安全、管理、合规保障，还能一举打通从物联网和边缘设备到数据智能，从混合云基础设施运维到业务应用开发的各个环节，以全平台合力加速数字化转型的创新发展。
面对后疫情时代的新常态，企业数字化转型呈现出一系列新趋势，包括混合云与边缘计算数据服务需求快速增长、远程协作混合办公广泛普及、企业商业模式加速数字化、线上线下业务流程快速更新迭代等。为了应对这些需求，微软智能云矩阵推出了一系列新服务、新功能。
其中， Microsoft Azure 推出一些列数据相关的产品与服务，如安全可靠的 Azure Data Box 设备；将 SQL 数据引擎带到了物联网网关和边缘设备上的 Azure SQL Edge；基于 Apache Spark 的协作分析服务 Azure Databricks；以及将企业数据仓库与大数据分析相结合且对数据进行统一的导入、准备、管理和服务的 Azure Synapse Analytics，帮助企业客户解锁数据洞察并构建人工智能解决方案。
作为微软生产力平台的集大成者， Microsoft 365 中的 Microsoft Defender、云安全态势管理、合规中心、Azure Sentinel 都得到增强；Microsoft Teams 新增同框模式、自定义布局等诸多功能，并深度整合人工智能与 Power Platform 低代码开发平台；最重要的是，由世纪互联运营的企业移动及安全性套件（EMS）即将正式落地中国市场，为客户建立起全球领先的一站式移动设备和企业安全保障。
Dynamics 365 发布用于全渠道客户服务方案的第一方全新智能语音服务，Project Operations 项目运营服务正式商用。
Power Platform 新增一系列服务专业开发者的低代码开发功能和服务；推出用于创建 RPA 机器人自动化流程的 Power Automate Desktop；基于 RPA 的 UI Flow 功能也将在中国市场正式推出，以端到端的业务流程自动化，对本地和云应用中原有的手动业务流程进行全面自动化升级改造。
疫情显著加速了全球各地、各行各业数字化转型的进程，积极拥抱技术创新、构建起灵活应对外界变化与挑战的业务韧性，正成为全球各地商业企业的共同选择，而中国市场已经走在了引领世界变革的最前端。IDC 与微软面向亚太地市场进行的一项为期六个月的研究[1]显示，疫情爆发以来，有63%的中国企业加快了创新和数字化进程，以增强企业复苏的动力和业务韧性。过去六个月，中国企业的创新力文化提高了19%，明显高于亚太市场的平均增长（11%）。
新常态下，越来越多的企业提出了加速数字化转型的迫切需求，这为微软合作伙伴生态系统带来了广阔的发展机遇。微软在中国市场拥有近17000家专注于不同行业、不同领域，拥有各自技术专长的合作伙伴，他们是微软技术能够在中国市场落地生根，并始终确保提供一流品质技术服务的关键基石。为了帮助合作伙伴锁定核心竞争力，从容应对潜在的风险和挑战，共同把握当前的发展机遇，微软推出了 “2020行业深耕升级计划” ，从联合构建、市场落地、能力提升、联合销售到整体业务模式转型升级等维度鼎力支持合作伙伴的业务发展。针对制造业、零售业、医疗卫生、教育等重点行业，微软全力支持有成功实践经验的合作伙伴打造“行业优先解决方案”，为行业需求最突出的问题和应用场景提供可复制的解决方案。围绕云基础设施与运维管理、现代生产力与安全、业务应用开发、数据与人工智能等热门应用领域，微软为合作伙伴提供大量的技术培训和技术认证服务，其中包括以周为单位举办的云培训日、每月的黑客松、每季度的技术训练营，以及每个合作伙伴数百小时的平台和社区学习机会。
“2020行业深耕升级计划”全方位支持和引导合作伙伴持续增强自身技术优势、强化业务能力，通过构建和增强创新力与业务韧性，推动业务模式的转型升级。微软希望这一计划能真正帮助合作伙伴未来 实现营收2到5倍的增长 。为了推进合作伙伴向云解决方案的转型，微软切实提升合作伙伴在云服务上的激励比例， 向全球及中国的合作伙伴提供的发展奖励将达8500万美元 。
微软植根中国近30年，一贯积极参与、全力支持中国的创新发展。微软于1992年成立北京代表处，1995年成立微软（中国）公司，1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立，2011年微软亚洲互联网工程院成立。从最初只看重产品服务与市场销售，到立足中国引领全球 科技 创新，再到将全球前沿的科研突破转化为成功的产品和行业解决方案，微软不断完善着在中国的战略规划，逐渐实现了覆盖产学研商用各个环节的业务蓝图。
随着由云计算、大数据、人工智能等创新技术引领的数字化转型的兴起，微软公司成功转型为一家云计算与生产力公司。在这个过程中，微软与中国的创新合作，也变得更加全面和多样。在过去五年中，微软通过一系列创新加速平台，为超过1200家早期和中期创业企业提供了创业技术支持。仅过去12个月，就有600多家企业依托微软的云计算和人工智能物联网技术推动技术创新。微软支持的全部创业企业得到风险投资总额超过20亿美元，企业估值总额超过30亿美元。
微软与上海的合作，则是微软持续参与和推动中国技术创新、产业合作、创新创业的缩影。2010 年，微软在上海紫竹微软园区组建微软中国云计算创新中心，由此开启微软智能云的中国蓝图；2014年，由世纪互联运营的微软智能云 Azure 和 Office 365 先后在上海宣布正式商用，成为首个在中国正式商用的国际公有云；2016年9月，微软“云暨移动技术孵化计划”-徐汇双创社区云暨移动应用孵化基地-云赛空间正式运营，吸引138家初创企业入驻、举办大中型活动70余场、提供培训超过1500小时，孵化企业估值增长高达284%；2017年1月，微软加速落地上海，累计加速企业82家，总估值超过1000亿元，超过93%的企业获得下一轮融资；2018年，微软亚洲研究院（上海）和微软–仪电人工智能创新院落户徐汇区，亚研院（上海）目前已经组建完成人工智能与机器学习组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部等研究团队，并积极服务于金融、医疗等行业的技术创新，创新院参与发起设立上海人工智能发展联盟/上海市人工智能行业协会，并为上千名人工智能人才提供了多层次的技术培训；2019年，微软全球规模最大的人工智能和物联网实验室在浦东正式启用，一年多来对接企业400余家，现已完成包括毕马威等三期90家企业入驻赋能，产出成果45个，目前第四期入驻企业正在火热招募中。
疫情爆发以来，微软在中国实施了以居家办公、远程协作为主的混合办公模式，微软业务的正常运行并没有受疫情的影响而停滞，而是在有条不紊地持续发展。过去几个月，微软仅在上海一地新招员工就有近500人。在2021年，微软计划在中国市场再新增加1500个招聘职位，满足未来业务持续发展的需要。
在本届中国国际进口博览会现场，微软在技术装备展区41号馆设立了以“ 科技 赋能”为主题的现场展区，围绕智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧零售、智能交通、智慧空间等创新领域，集中展示了微软与合作伙伴共同打造的最新解决方案、应用场景，以及助力中国企业创新创业，走向全球的成功实践。其中：
作为中国环境管理和恢复领域的领先企业，微软合作伙伴、功夫国际孵化器校友企业 蒙草 善于通过因地制宜的科学规划，帮助各地保护和恢复森林、草原植被。借助微软智能云 Azure 的物联网、数据分析服务及 Power BI，蒙草为内蒙古开发的减贫环保解决方案成功恢复了530公顷的干旱牧场，可支持300多户牧民的生产生活，每年每户还可增收数千元。
针对重型机械设备 *** 作复杂、工作环境复杂、设备价值高、安全生产要求高、对 *** 作人员要求高等特点， 嘉讯广源 基于 Microsoft HoloLens 2 的混合现实技术，构建了重型机械 *** 作培训平台。通过将数字虚拟仿真与物理控制相结合，该平台为重型机械的 *** 作培训和考核提供了高保真的仿真体验，能帮助学员通过反复的 *** 作训练熟练掌握 *** 作流程，识别 *** 作风险，并在安全条件下对可能出现的风险状况进行模拟训练，从而全方位地提升 *** 作员的技术水平和风险防范意识。
InnerEye 项目 将先进的机器学习方法用于三维医学影像的自动分割和定量分析。这项影像AI技术有助于提升临床诊断的效率，也可以辅助医生实现精准治疗以改善患者预后。该项目的目标是希望人工智能在医学影像分析方面被普及化使用，并让研究机构、医院、生命科学组织和医疗服务提供者，通过使用微软 Azure 云平台构建自己的医学影像人工智能模型。
微软亚洲研究院基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，构建了 新冠数据分析网站 COVID Insights（covidmsracn） ，让人一目了然地看到病毒在全球范围内的传播特性、病毒学分析结果和最新研究热点。其提供的“传播与干预模型”，以交互方式展现隔离措施、医疗能力等方面投入力度的变化对病毒传播的潜在影响，对于防范病毒卷土重来和二次爆发有着重要的参考意义。
锦瑟医疗 利用微软 HoloLens 及其混合现实技术研发了 MR 医学教育解决方案、MR 医学临床解决方案、MR 远程协作解决方案，以及用来精确导航医疗器械和植入物、提高手术安全性和有效性的 MR 手术导航解决方案。在中南大学湘雅医院骨科胡懿郃教授团队进行的一次人工全髋关节置换手术中，钟达教授提前将患者皮肤、骨骼、神经和血管等组织信息生成全息模型，然后佩戴 HoloLens 将全息模型拟合在病灶部位，使手术医生在手术过程中如同拥有一双“透视眼”，精确避开病人的血管和神经，极大减小了出血量和手术风险。
作为第一个走出疫情阴影，逐渐实现复苏和增长的全球主要市场，中国已经成为以 科技 创新助推企业转型发展、业态创新升级、经济复苏发展的成功典范。 微软希望充分发挥自身的优势资源，与合作伙伴生态系统一起，为数字化转型的加速创新，贡献积极力量。
不是同一个意思。“互联网+”是创新20下的互联网发展新形态、新业态，是知识社会创新20推动下的互联网形态演进。“互联网+”代表一种新的经济形态，即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提升实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。“互联网+”行动计划将重点促进以云计算、物联网、大数据为代表的新一代信息技术与现代制造业、生产性服务业等的融合创新，发展壮大新兴业态，打造新的产业增长点，为大众创业、万众创新提供环境，为产业智能化提供支撑，增强新的经济发展动力，促进国民经济提质增效升级。
早在1999年就有了美国的ELANCE,GURU,FREELANCER等类似威客的商业模式了。而大约在2007年，美国人TIM FERRISS则通过自己的实践告诉全世界的人他是如何实现''每周工作4小时"，这是在互联网和经济全球化背景下的个人创业创新的有益尝试。
“互联网+”是对创新20时代新一代信息技术与创新20相互作用共同演化推进经济社会发展新形态的高度概括。新一代信息技术发展催生了创新20，而创新20又反过来作用与新一代信息技术形态的形成与发展，重塑了物联网、云计算、社会计算、大数据等新一代信息技术的新形态。
O2O即Online To Offline，也即将线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。该模式最重要的特点是：推广效果可查，每笔交易可跟踪。2021年，信息技术发展突飞猛进。人工智能、大数据、开源、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）……每个领域的发展几乎都可圈可点。
在人工智能领域，人工智能的语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现。例如，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，参数从万亿跃迁至10万亿；鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
不仅如此，人工智能与其他科学领域的交叉融合也擦出火花。在《科学》近日公布的2021年度科学突破榜单上，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
在人机交互领域，扎克伯格将Facebook公司更名为“Meta”时，特斯拉和SpaceX首席执行官埃隆·马斯克则将注意力放在脑机接口上。马斯克认为脑机接口装置将更有可能改变世界，帮助四肢瘫痪或有身体缺陷的人更好地生活和工作，“复杂的脑机接口装置可以让你完全沉浸在虚拟现实中”。此外，今年5月，斯坦福大学开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。
在超算领域，最值得一提的是，今年11月，我国超算应用团队凭借“超大规模量子随机电路实时模拟”成果斩获国际高性能计算应用领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。
在开源方面，RISC-V开源指令集及其生态快速崛起；由华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区业已汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版……
回望2021年，信息技术版邀请业内专家梳理上述四个领域的发展脉络，展望未来发展趋势。
作者 张双虎
AlphaFold或是2021年人工智能（AI）领域的“一哥”。
近日，《科学》杂志公布了 2021 年度科学突破榜单，AlphaFold 和 RoseTTA-fold 两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。
此前几天，由中国工程院院刊评选的“2021全球十大工程成就（近5年全球实践验证有效、有全球影响力的工程科学和技术重大成果）”中，AlphaGo和AlphaFold亦榜上有名。
在接受《中国科学报》采访时，数位专家回望今年人工智能领域取得的成就时，均谈到了AlphaFold。
“面向科学发现的AlphaFold和中国正在构建的人工智能发展生态不能不说。” 浙江大学人工智能研究所所长吴飞对《中国科学报》说。
中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员王金桥则提名“用AI进行新冠诊断”“人工智能与生物、制药、材料等科学融合（AI for Science）”和“三模态大模型紫东太初”。
在医学领域，AI识别咳嗽声早已用于肺炎、哮喘、阿尔茨海默氏症等疾病检测。美国麻省理工学院研究人员研发出可以通过分析咳嗽录音识别新冠患者的AI模型，识别出新冠患者咳嗽的准确率为985％，其中识别无症状感染者的准确度高达100％。日前，有报道称该模型已用于识别奥密克戎病毒。
“紫东太初首次实现了图—文—音语义统一表达，兼具跨模态理解和生成能力。” 王金桥说，“目前与新华社共同发布的‘全媒体多模态大模型研发计划’，实现对全媒体数据理解与生成的统一建模，打造全栈国产化媒体人工智能平台，已 探索 性地应用于纺织业和 汽车 行业质检等场景。”
12月7日， 科技 部官网公布3份函件，支持哈尔滨、沈阳、郑州3地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，我国已经有18个国家新一代人工智能创新发展试验区，这将引领带动中国人工智能创新发展。
“我国正在推动人工智能生态发展，构建良好生态。”吴飞说，“目前已有15个国家新一代人工智能开发创新平台、18个国家新一代人工智能创新发展试验区、8个人工智能创新应用先导区和高等学校设置的人工智能本科专业和交叉学科等人才培养载体。”
“一是大模型，二是人工智能和基础学科的结合。”孙茂松对《中国科学报》说，“语言大模型、图文大模型乃至多模态大模型的基本能力已得到了充分展现，确定了它作为智能信息处理基础软设施的地位。同时，它并非简单地扩大规模，而是对数字资源整合能力和计算能力都提出了挑战。虽然它的局限性也很明显，但它所表现出的某些‘奇特’性质（如少样本学习、深度双下降、基于提示的任务调整等），使学者产生了超大参数规模或会引发质变的期待，从而为新的突破埋下了伏笔。”
今年，人工智能领域从“大炼模型”走向“炼大模型”阶段，从千亿量级到万亿量级，在大模型领域，似乎没有最大，只有更大。
3月，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模人工智能模型“悟道10”。6月，智源就改写了自己的纪录，发布悟道20，参数规模达到175万亿；9月,浪潮人工智能研究院推出了中文巨量语言模型——源 10，参数量达2457亿；11 月，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型 M6 最新进展，参数从万亿跃迁至 10 万亿；12月，鹏城实验室与百度联合发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城—百度·文心，参数规模达到2600亿。
与此相应，最近快手和苏黎世联邦理工学院提出了一个新的推荐系统Persia，最高支持100万亿级参数的模型训练。
另一方面，人工智能在基础学科领域不断攻城略地。
7月，DeepMind公司人工智能程序Alphafold2研究成果又登顶《自然》，在结构生物学研究领域，人工智能或带领生物学、医学和药学挺进新天地；11月，美国南加利福尼亚大学研究人员通过脑机连接设备，让猴子玩 游戏 和跑步机，从而进行神经活动数据研究；12月，DeepMind开发的机器学习框架，已帮助人们发现了纯数学领域的两个新猜想，展示了机器学习支持数学研究的潜力。
“今年人工智能在各行业应用方面也取得不小的成绩。”孙茂松说，“人工智能与基础学科结合已显示出巨大潜力，发表了多篇顶级论文，已展露出某种较强的趋势性，即‘人工智能+基础科学’大有可为。”
作者 张双虎
脑机接口、AR眼镜、智能语音、肌电手环、隔空手势识别……2021年，从基础研究到应用落地，人机交互领域风起云涌。不管是智能 健康 、元宇宙，还是自动驾驶领域的蓬勃发展，似乎都表明，人机交互正站在产业化落地的门口。
“我们研发的高通量超柔性神经电极已通过科研临床伦理审批，即将开展脑机接口人体临床试验。”中科院上海微系统所副所长、传感技术联合国家重点实验室副主任陶虎对《中国科学报》说，“安全稳定地大规模采集人体大脑的神经元信号并进行闭环调控，将实现病人感知和运动功能的修复。”
脑机接口技术给患者带来越来越多的便利。今年5月，斯坦福大学研究人员在《自然》发表封面论文，开发出一套皮质内脑机接口系统，可以从运动皮层的神经活动中解码瘫痪患者想象中的手写动作，并将其转换为文本。借助该系统，受试者（因脊髓损失瘫痪）每分钟可以打出近百个字符，且自动更正后的离线准确率超过了 99%。
不久前，马斯克表示，希望明年能在人类身上使用Neuralink 的微芯片装置。该芯片将用于治疗脊髓损伤、帕金森氏症等脑部疾病和神经系统疾病。目前，相关技术正在等待美国食品药品监督管理局的批准。
“脑机接口领域已经蓄积了相当的技术，有望成为解决大脑疾病的利器。”陶虎说，“大家都在抢占临床应用的先机，明年可能会实现技术落地应用。预计两三年内，国内会出现可媲美马斯克Neuralink的独角兽企业。”
“人机交互将引申出新的万亿级市场。”福州大学特聘教授严群这句判断，也囊括了元宇宙这个巨大的市场。
有人称2021年是“元宇宙元年”，也有人认为这不过是“旧瓶装新酒”。但无论如何，元宇宙已是今年人机交互领域绕不开的话题。
“元宇宙是虚拟现实、增强现实和混合现实的综合，它实际上并非新的东西。”北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟告诉《中国科学报》，“元宇宙是现实世界和虚拟世界跨越未来的发展方向，但还有些技术问题未能很好地解决。”
在真实世界里，人机交互问题和人机环境系统的混合问题未能很好地解决。真实世界的人机交互中，不管是输入、处理还是输出过程中，客观数据、主观信息和知识依然不能完美融合。
刘伟认为，无论真实世界还是虚拟世界，人类和机器决策都有“快决策”和“慢决策”过程。人类决策有时依靠逻辑决策多些，有时直觉决策多些，这种“混合决策”不断变换，而且很难找到变化规律。这方面的问题机器决策目前还未能解决。
“元宇宙还处在画饼的前期阶段。”刘伟说，“因为它的底层机理没有解决——人在真实世界里未能完美解决人机交互的问题，带到元宇宙里同样不能解决。”
谈到人机交互，刘伟认为第二个不能不说的问题是“复杂领域”。
“今年的诺贝尔物理学奖，也给了复杂系统预测气候变化模型的提出者。”刘伟说，“人机交互也是一个复杂系统，它既包括重复的问题，还包括杂乱的、跨域协同的问题。”
刘伟认为，从智能的角度说，复杂系统包括三个重要组成部分，一是人，二是装备（人造物），三是环境。这其实是多个事物之间相互作用，交织在一起、既纠缠又重叠的“人机环系统”问题。
“在人机交互中，机器强在处理‘复’的问题，人擅长管‘杂’的事——跨域协同、事物间平衡等。因为人们还没找到复杂事物的简单运行规律，所以解决所有智能产品、智能系统问题，要从人、机、环这个系统里找它们的结合、融合和交互点。而且，人要在这个系统中处于主导地位。”
人机交互领域引起刘伟重视的第三个现象，是“人工智能帮数学家发现了一些定律”。“最近，DeepMind研发了一个机器学习框架，能帮助数学家发现新的猜想和定理。”刘伟说，“人工智能是一个基本的数学工具，同时，数学又反映了一些基本规律。如果人工智能可以帮助数学家处理一些数学问题，那么，人们将更好地认识复杂系统的简单规律，人机交互方面就可能会取得新突破。”
作者 张云泉（中国科学院计算技术研究所研究员）
今年是我国超算应用实现丰收的一年。
11月中旬在美国举行的全球超算大会（SC21）上，中国超算应用团队凭借基于一台神威新系统对量子电路开创性的模拟（“超大规模量子随机电路实时模拟”），一举摘得国际上高性能计算应用领域的最高学术奖——“戈登贝尔奖”。
同时，在SC 21大学生超算竞赛总决赛上，清华大学超算团队再次夺得总冠军，实现SC竞赛四连冠。这些大规模应用软件可扩展性和性能调优方面的成绩表明，我国在并行软件方面的发展方兴未艾。
回到超算对产业的驱动来看，我们要重提“算力经济”一词。早在2018年，我们提出“算力经济”概念，认为以超级计算为核心的算力经济将成为衡量一个地方数字经济发展程度的代表性指标和新旧动能转换的主要手段。
综合近几年的发展趋势，我们认为高性能计算当前发展趋势已充分表明，随着超算与云计算、大数据、AI的融合创新，算力已成为当前整个数字信息 社会 发展的关键，算力经济已经登上 历史 舞台。
通过对2021年中国高性能计算机发展现状综合分析，可以总结出当前高性能计算正呈现出以下几个特点。
首先，高性能计算与云计算已经深度结合。高性能计算通常是以MPI、高效通信、异构计算等技术为主，偏向独占式运行，而云计算有d性部署能力与容错能力，支持虚拟化、资源统一调度和d性系统配置。
随着技术发展，超级计算与容器云正融合创新，高性能云成为新的产品服务，AWS、阿里云、腾讯、百度以及商业化超算的代表“北龙超云”，都已基于超级计算与云计算技术推出了高性能云服务和产品。
其次，超算应用从过去的高精尖向更广、更宽的方向发展。随着超级计算机的发展，尤其是使用成本的不断下降，其应用领域也从具有国家战略意义的精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和“高冷”的科学计算领域向更广泛的国民经济主战场快速扩张，比如制药、基因测序、动漫渲染、数字、数据挖掘、金融分析及互联网服务等，可以说已经深入到国民经济的各行各业。
从近年中国高性能计算百强排行榜（HPC TOP100）来看，超算系统过去主要集中于科学计算、政府、能源、电力、气象等领域，而近5年互联网公司部署的超算系统占据了相当大比例，主要应用为云计算、机器学习、人工智能、大数据分析以及短视频等。这些领域对于计算需求的急剧上升表明，超算正与互联网技术进行融合。
从HPC TOP100榜单的Linpack性能份额看，算力服务以46%的比例占据第一；超算中心占24%，排名第二；人工智能、云计算和短视频分别以9%、5%和4%紧随其后。
可以看出，人工智能占比的持续增加与机器学习等算法和应用的快速崛起，以及大数据中的深度学习算法的广泛应用有很大关系。互联网公司通过深度学习算法重新发现了超级计算机，特别是GPU加速的异构超级计算机的价值，纷纷投入巨资建设新系统。
综合来看，目前的算力服务、超算中心、人工智能、科学计算等领域是高性能计算的主要用户，互联网、大数据，特别是AI领域增长强劲。
再次，国家层面已经制订了战略性的算力布局计划。今年5月，国家发展改革委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，提出在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏建设全国算力网络国家枢纽节点，启动实施“东数西算”工程，力促把东部的数据送到西部进行存储和计算，同时在西部建立算力节点，改善数字基础设施不平衡的布局，有效优化数据中心的布局结构，实现算力升级，构建国家算力网络体系。
最后，人工智能的算力需求已成为算力发展主要动力。机器学习、深度学习等算法革新和通过物联网、传感器、智能手机、智能设备、互联网技术搜集的大数据，以及由超级计算机、云计算等组成的超级算力，被公认为是人工智能时代的“三驾马车”，共同掀起最新一轮的人工智能革命。
在人工智能蓬勃发展这一背景下，虚拟化云计算向高性能容器云计算演进，大数据与并行计算、机器学习融合创新就成为了产业发展的最新方向。
此外，在智能计算评测方面，我国已经提出了包括AIPerf 500在内的众多基准测试程序，这是对传统Linpack测试标准的有力补充。
这些发展表明超算技术向产业渗透的速度加快，我们已经进入一个依靠算力的人工智能时代，这也是未来发展的必然趋势之一。随着用户对算力需求的不断增长，算力经济必将在未来 社会 发展中占据重要地位。
作者 武延军（中国科学院软件研究所研究员）
开源发展可圈可点并非只是今年的事。最近几年，开源领域发生了很多重要的事情。
例如，RISC-V开源指令集及其生态的快速崛起。这与上世纪90年代初Linux诞生一样。当时，UNIX和Windows是主流，很少有人能够预料到今天以Linux为内核的 *** 作系统已经遍及人们生活的方方面面。
如今，人们每天使用的App，超过80% 概率是运行在以Linux为内核的安卓 *** 作系统上，而且，支撑其业务的后端服务器上运行的 *** 作系统很大概率也是Linux发行版。
所以，今天的RISC-V也同样可能被低估，认为其不成熟，很难与ARM和X86抗衡。但也许未来RISC-V就像Linux一样，最终成为全球范围内的主流指令集生态，产品遍及方方面面。
仅2020年，RISC-V International（RVI，RISC-V基金会迁入瑞士之后的新名称）的会员数增长了133%。其实RVI迁入瑞士这件事情本身也意义重大，是一次开源领域面对大国竞争保持初心不“选边站”的经典案例，值得全球其他开源基金会参考。
在国内，2019年底，华为公司牵头，中国科学院软件研究所、麒麟软件等参与的openEuler *** 作系统开源社区正式成立。在短短的两年内，社区已经汇聚了7000名活跃开发者，完成8000多个自主维护的开源软件包，催生了10多家厂商的商业发行版。
这是中国基础软件领域第一个真正意义上的“根社区”，虽然与20多年 历史 的Debian、Fedora还有差距，但迈出了重要一步，对学术研究、技术研发、产业创新来说，终于有了国内主导的、可以长期积淀的新平台。
同时，华为在遭遇安卓 *** 作系统GMS（谷歌移动服务）海外断供之后，推出了鸿蒙 *** 作系统HarmonyOS，并在开放原子开源基金会下启动开源项目OpenHarmony。
目前OpenHarmony短时间内已经吸引了国内众多厂商参与，也侧面反映了国内产业界对新一代万物互联 *** 作系统的旺盛需求。尽管其在生态规模和技术完整程度方面与安卓仍有差距，但毕竟迈出了打造自主生态的第一步。
这相当于为源代码合理使用划定了一个边界，即合理使用仅限于接口，一旦深入到接口的实现代码，则需要遵守相关许可。这对开源知识产权的法律界定具有重要参考意义。
今年5月，《2021中国开源发展蓝皮书》重磅发布。它不仅系统梳理了我国开源人才、项目、社区、组织、教育、商业的现状，并给出发展建议，而且为国家政府相关管理部门制定开源政策、布局开源战略提供参考，为科研院所、 科技 企业以及开源从业者提供更多的案例参考和数据支撑。
而不论是开源软件向围绕开放指令集的开源软硬件生态发展，还是开源有严格的法律边界约束，抑或是国内龙头企业正尝试通过开源 探索 解决“卡脖子”问题，且已经取得了一定的效果……众多案例都指向一个方向——开源趋势不可阻挡。因为它源自人类分享知识、协同创造的天性，也是人类文明在数字时代薪火相传的重要模式。
当然，不可否认的是，开源还存在很多问题，例如，开源软件供应链安全的问题。这里的安全既有传统意义上软件质量、安全漏洞的问题，也有开源软件无法得到持续有效维护的问题（如OpenSSL在出现HeartBleed问题时只有两位兼职维护者，log4j出现问题时只有三位兼职维护者），更有大国竞争导致的“断供”问题（如GitHub曾限制伊朗开发者访问）。
随着开源软件向GitHub这类商业平台的集中，这一问题会更加突出，甚至演变为重大风险。开源软件这一本应属于全人类的智慧资产，可能变为实施“长臂管辖”的武器。为了避免这一问题，开源代码托管平台、开源软件构建发布平台等公共基础设施需要“去中心化”。世界需要多个开源软件基础设施，以最大程度消除政治力量对开源社区的威胁。
对于中国来说，随着开源软件成为众多科研、工业等重大基础设施的重要支撑部分，开源软件本身也要有一个基础设施，具备代码托管、编译、构建、测试、发布、运维等功能，保证开源软件供应的安全性和连续性，进而增强各行各业使用开源软件的信心。
未来，核心技术创新与开源贡献引领将成为国内企业发展的新动力，或将我国开源事业推向另一个高潮。
工商银行通过实施“1031”工程、信息化银行建设等工作，打造了同业领先的第四代核心银行系统，确立了信息 科技 领先优势。随着银行进入40时代，金融 科技 推动银行从生产资料、生产力和生产关系三方面打破传统、变更生产经营模式，顺势数字化、智能化、开放化的时代特征，银行不断丰富服务渠道、完善产品供给、提升服务体验和效率，同时对企业级架构建设和信息系统转型提出了新要求。
为应对内外部形势变化、满足业务创新转型发展要求，工商银行于2015年启动IT架构转型工作。充分利用分布式、云计算等新技术，基于开放平台与主机有机结合的基础架构，构建面向未来业务发展，以开放性、高容量、易扩展、成本可控、安全稳定、便捷研发为特征的全新技术体系。在技术变革的外部驱动和转型发展的内生需求互相作用下，工商银行于2017年启动智慧银行生态系统（ECOS）工程，围绕“客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营共享联动、创新研发高效灵活、业务 科技 融合共建”的智慧银行建设目标，通过整合构建企业级业务架构，强化产品创新顶层设计与跨产品线整合，将业务架构由内部企业级延展至跨界生态，在业务架构指导下，进一步深化IT架构转型，持续优化应用架构、数据架构、技术架构、安全架构，建立金融与 科技 高度融合的全新生态体系。
1构建服务化、松耦合应用架构。 同步ECOS工程建设，工商银行引入了业界领先的持续价值提升方法论，通过分析全行发展战略、业务发展前瞻性规划和业务现状问题，体系化地开展业务领域顶层设计，从流程、产品、实体等三个维度开展业务建模，整合构建覆盖63个业务领域、100多个业务组件、近4000个任务组件的企业级业务架构，并指导推动IT系统建设。通过从业务领域、业务组件、业务对象到IT应用、IT服务、数据对象的对接落地，围绕业务对象，以数据为中心聚合服务，形成了覆盖业务产品服务、业务和数据基础服务、技术基础服务的企业级服务体系，打造了分层解耦的应用架构。建立组件化研发机制，实现业务模型的高效传导，促进统一架构语境下从业务到IT的一致性承接。在支付结算、xyk等热点领域完成组件化落地， 提炼 了19000余个IT服务，日交易量逾40亿笔，提升了产品研发的市场响应速度。
2打造主机+开放平台双核心系统。 依托自主可控、体系完备的开放平台技术，逐步从传统的以主机为核心的应用布局向主机+开放平台双核心布局转型，初步建成具备承接主机业务下移能力的开放平台核心银行系统。在国内大型银行中，率先实现银行核心业务的完整闭环处理，截至2020年上半年，已有超过90%的应用部署在开放平台。在中资银行中，率先使用自主研发的开放平台境外核心业务系统，已在欧洲、亚太区域新设机构实际投产运营。随着双核心建设不断深化，工商银行在业务量快速增长态势下，整体保持主机资源零增长，2015~2020年累计实现主机资源压降65000MIPS以上。
3形成双轮驱动的开放金融生态。 工商银行建设以“嵌入场景、输出金融”为特征的API开放平台，与以“绿色部署、敏捷上线”为特征的金融生态云，组合形成全行互联网金融场景建设“双轮驱动”的体系化品牌。目前已对外开放9大类1800多项API服务，为8800多家合作方提供服务，成为银行同业中“合作伙伴最多、服务最全面”的开放平台。已推出教育云、物业云等17款金融生态云产品，累计推广G/B端客户超过3万个，C端客户929万。
1打造多模式、高性能数据交换体系。 工商银行综合运用流数据处理、数据复制、文件共享等技术，打造了多模式、高性能的企业级数据交换平台，面向全行提供实时、准实时、分钟级、小时级等多种时效的企业级数据交换服务，并在余额变动实时提醒、实时交易反欺诈、准实时存贷款偏离度计算等应用场景取得良好成效。
2率先建成自主可控的大数据服务云。 同业率先完成传统封闭式架构（TD、Extradata）向开放分布式架构(Hadoop、MPPDB)转型，建成金融行业集群规模最大、技术生态最全、供给能力最强的大数据服务云体系，软硬件投入仅为原有产品投入的30%。全数据整合后容量超过93PB，为171个总行应用、22个业务部门和52家境内外分行及子公司提供了高效、便捷、丰富的高质量数据服务。
3着力打造企业级数据中台。 按照ECOS工程总体布局，以共享、复用、创新为目标，通过数据资产沉淀、数据服务化、数据资产运营、数据产品输出等措施，打造高效、智慧、开放、共享的标准化数据服务。面向全行1万余名数据分析师提供一站式、全链路线上BI分析能力，支撑全面风险管理、xyk风控、智慧大脑等重点场景建设，加快推进客服、运营、产品和风控等领域的智慧赋能，提升各专业数据应用创新能力。
1打造一系列企业级新技术应用平台。 工商银行依托金融 科技 研究院体系化布局新技术，建成了云计算、分布式、API平台、大数据、流数据、人工智能、物联网、区块链、生物识别、移动互联网十大技术平台，是工商银行技术领先优势的集中体现。人工智能机器学习平台集成业界主流机器学习算法，提供便捷高效、全流程建模、自学习的AI全栈平台，赋能数据智能化应用，构建工行智慧大脑。物联网金融服务平台通过智能感知万物，获取海量物联数据，扩展银行金融服务边界，创新金融服务模式，提供安全可靠的智慧物联解决方案。区块链技术平台在资金管理、供应链金融等七大业务领域构建服务实体经济的区块链应用生态，机构用户超千家，个人用户超100万，拥有近百项专利，荣获多项业界大奖。生物识别平台提供人脸、指纹等生物特征管理、安全管控、服务调度等功能，具备多生物特征统一管控、统一服务的能力。
2建成自主可控、体系完备的云计算、分布式技术体系。 云计算平台具有开放性、高容量、易扩展、智能运维等特点，从传统手工为主的虚拟化架构，转变为快速供给、稳定可靠、资源集约、运维智能的新型云计算体系架构。截至2020年8月，工商银行已实现60000+节点、34000+容器的入云规模，具备万级容器集群自动供给能力，同等业务量下服务器虚拟资源利用率平均提升2~3倍，业务高峰期系统扩容时间由几十分钟缩至秒级，2019年荣获人民银行 科技 发展奖一等奖。分布式技术平台涵盖9大类分布式技术组件，在快捷支付、纪念币预约等150余个应用广泛运用，为IT架构从单体集中式架构向分布式服务化架构转型提供了技术基础。截至2020年8月，日均交易量超过50亿笔，并发支撑能力超过10万笔/秒，重点交易平均响应时间小于10ms，有效应对“双十一”秒杀等高频、大并发交易对IT架构稳定性、业务连续性的冲击。
落实国家网络安全等级保护20要求，完善安全体系建设，加强新技术领域的安全防护，随云计算、大数据、人工智能、区块链、5G、物联网等金融 科技 发展同步规划、同步建设。研究完善以数据为中心的安全方法论和保护体系，加强个人信息和隐私的保护，“融e行”第一批完成在中国互联网金融协会的认证备案。围绕ECOS工程建设，建立多因子身份认证体系，发展手机盾、云证书、指纹、人脸、声纹、指静脉、虹膜等多种认证及生物识别技术。建设企业级反欺诈平台，通过终端、账户、行为等多维度展开智能风控，有效拦截欺诈交易，提升开放银行防御和风险处置能力。
在新一轮 科技 革命与我国转变发展方式的 历史 交汇期，工商银行将 科技 创新作为第一发展动力，积极创新和引入金融 科技 前沿技术，在全行战略、企业架构的指引下，强化IT与业务的融合。通过金融 科技 赋能经营转型，创新服务模式，拓展新生态，提高金融供给对实体经济的适配性和灵活性，为广大客户提供高价值服务，为建设具有全球竞争力的世界一流现代金融企业提供动能源泉。
从蓝牙的发展历史中，弄清蓝牙mesh的前世今生？思考灵魂三问：从哪来，到哪去，它要干什么。为接下来学习蓝牙mesh做准备。
为什么命名蓝牙呢？这要源于一个小故事，十世纪的丹麦有一位国王叫Harald Blatand，此人口齿伶俐、善于交际。他将挪威、瑞典和丹麦统一了起来。由于他喜欢吃蓝莓，牙龈常常是蓝色的，因此有蓝牙国王之称。设计人员在确定名称时觉得“蓝牙”这个名字极具表现力，而且Blatand国王的个性很符合这项技术的特征，因此使用了“蓝牙”这个名称。蓝牙标志设计取自 Harald Bluetooth 名字中的“H”和“B”蓝牙标志的来历个字母，用古北欧字母来表示，将这两者结合起来，就成为了蓝牙的logo。
野蛮生长阶段
蓝牙的核心是短距离无线电通讯，它的基础来自于跳频扩频（FHSS）技术，由好莱坞女演员 Hedy Lamarr 和钢琴家 George Antheil 在 1942 年 8 月申请的专利上提出。他们从钢琴的按键数量上得到启发，通过使用 88 种不同载波频率的无线电控制鱼雷，由于传输频率是不断跳变的，因此具有一定的保密能力和抗干扰能力。
起初该项技术并没有引起美国军方的重视，直到 20 世纪 80 年代才被军方用于战场上的无线通讯系统，跳频扩频（FHSS）技术后来在解决包括蓝牙、WiFi、3G 移动通讯系统在无线数据收发问题上发挥着关键作用。
20 世纪 80至 90 年代，正值通讯技术爆发的时代，当时多家科技巨头都在研究一种能够将不同设备无线连接在一起的短距离无线通讯技术。
1994 年，JaapHaartsen 完成了该项技术最核心的基带部分， Sven Mattissson 则完成了无线射频部分，加上链接管理（LMP)，这3部分构成了该项技术的核心协议层。这就是最早期的蓝牙技术，只是这个时候还不叫蓝牙。
经过漫长的野蛮生长，各种标准层出不穷，所谓分久必合合久必分。
为了方便，不可能每家都用自己的标准，就像充电数据线，市面上两种充电数据线，苹果和安卓，即便如此，也让人感觉头疼。试下一下，如果一个手机厂商，使用一种充电线，将会是一种什么样的场景。蓝牙mesh的标准，诞生也与蓝牙的诞生方式如出一辙。2017年以前，在国内外也是各种自家的蓝牙mesh标准，直到Sig发布正式版才得以统一。
爱立信在 1994 年创制的方案，该方案旨在研究移动电话和其他配件间进行低功耗、低成本无线通信连接的方法。发明者希望为设备间的无线通讯创造一组统一规则（标准化协议），以解决用户间互不兼容的移动电子设备的通信问题，用于替代 RS-232 串口通讯标准。
1996 年12 月，Ericsson，Nokia，Intel，Toshiba 和 IBM决定成立一个特定兴趣小组(SpecialInterestGroup)来统一和维护该项无线通讯技术标准，以便使其能够成为未来的无线通信标准。经过讨论，Intel 负责半导体芯片和传输软件的开发，爱立信负责无线射频和移动电话软件的开发，IBM和东芝负责笔记本电脑接口规格的开发。
1998 年 5 月 20 日，爱立信联合 IBM、英特尔、诺基亚及东芝 5 家著名厂商成立 “特别兴趣小组”（Special Interest Group，SIG） ，即蓝牙技术联盟的前身，目标是开发一个成本低、效益高、可以在短距离范围内随意无线连接的蓝牙技术标准。当年蓝牙推出 07 规格，支持 Baseband 与 LMP（Link Manager Protocol）通讯协定两部分。
1999 年先后推出 08 版、09 版、10 Draft 版。完成了 SDP（Service Discovery Protocol）协定和 TCS（Telephony Control Specification）协定。
1999 年 7 月 26 日正式公布 10A 版，确定使用 24GHz 频段。和当时流行的红外线技术相比，蓝牙有着更高的传输速度，而且不需要像红外线那样进行接口对接口的连接，所有蓝牙设备基本上只要在有效通讯范围内使用，就可以进行随时连接。 任何角度和方向都可以实现数据的交换，就此拉开了蓝牙技术突飞猛进的序幕。
1999 年下半年，苹果、微软、摩托罗拉、三星、朗讯与蓝牙特别小组的五家公司共同发起成立了蓝牙技术推广组织，从而在全球范围内掀起了一股“蓝牙”热潮。
到 2000 年 4 月，SIG 的成员数已超过 1500，其成长速度超过任何其他的无线联盟。截止目前，共有3万6千多家公司成为特别兴趣小组成员。蓝牙协议最新的版本也到了52，于2020年1月7日发布。暂时还没有蓝牙53要发布的消息。
第一代蓝牙：关于短距离通讯早期的探索
1999 年：蓝牙 10
早期的蓝牙 10 A 和 10B 版存在多个问题，有多家厂商指出他们的产品互不兼容。同时，在两个设备“链接”（Handshaking）的过程中，蓝牙硬件的地址（BD_ADDR）会被发送出去，在协议的层面上不能做到匿名，造成泄漏数据的危险。
因此，当 10 版本推出以后，蓝牙并未立即受到广泛的应用。除了当时对应蓝牙功能的电子设备种类少，蓝牙装置也十分昂贵。
2001 年：蓝牙 11
蓝牙 11 版正式列入 IEEE 802151 标准，该标准定义了物理层（PHY）和媒体访问控制（MAC）规范，用于设备间的无线连接，传输率在748~810kb/s。但因为是早期设计，容易受到同频率之间产品干扰，影响通讯质量。
2003 年：蓝牙 12
蓝牙 12 版同样是只有 748~810kb/s 的传输率，但针对 11 版本暴露出的安全性问题，完善了匿名方式，新增屏蔽设备的硬件地址（BD_ADDR）功能，保护用户免受身份嗅探攻击和跟踪，同时向下兼容 11 版。此外，还增加了四项新功能：
AFH（Adaptive Frequency Hopping）适应性跳频技术，减少了蓝牙产品与其它无线通讯装置之间所产生的干扰问题；
eSCO（Extended Synchronous Connection-Oriented links）延伸同步连结导向信道技术，用于提供 QoS 的音频传输，进一步满足高阶语音与音频产品的需求；
Faster Connection 快速连接功能，可以缩短重新搜索与再连接的时间，使连接过程更为稳定快速；
支持 Stereo 音效的传输要求，但只能以单工方式工作。
第二代蓝牙：发力传输速率的 EDR 时
2004 年：蓝牙 20
蓝牙 20 是 12 版本的改良版，新增的 EDR（Enhanced Data Rate）技术通过提高多任务处理和多种蓝牙设备同时运行的能力，使得蓝牙设备的传输率约在18M/s ~ 21M/s。
蓝牙 20 支持双工模式：可以一边进行语音通讯，一边传输文档/高质素。同时，EDR 技术通过减少工作负载循环来降低功耗，由于带宽的增加，蓝牙 20 增加了连接设备的数量。
应用最为广泛的是蓝牙20 + EDR标准，该标准在2004年已经推出，支持蓝牙20 + EDR 标准的产品也于2006年大量出现。虽蓝牙20 + EDR标准在技术上作了大量的改进，但从1X标准延续下来的配置流程复杂和设备功耗较大的问题依然存在。
蓝牙20可以算得上是生不逢时：虽然蓝牙20已经出现，但大部分的手机内还是集成的蓝牙20以下的发射端，导致了兼容性出现问题，所以，也就没有大规模的普及；另外，这也是蓝牙给大家留下不容易匹配的原因。
2007 年：蓝牙 21
蓝牙 21 新增了 Sniff Subrating 省电功能，将设备间相互确认的讯号发送时间间隔从旧版的 01 秒延长到 05 秒左右，从而让蓝牙芯片的工作负载大幅降低。另外，新增 SSP 简易安全配对功能，改善了蓝牙设备的配对体验，同时提升了使用和安全强度。支持 NFC 近场通信，只要将两个内置有 NFC 芯片的蓝牙设备相互靠近，配对密码将通过 NFC 进行传输，无需手动输入。
2007年8月2日，蓝牙技术联盟正式批准了蓝牙21版规范，即“蓝牙21+EDR”，可供未来的设备自由使用。目前这个版本仍然占据蓝牙市场较大份额，相对20版本主要是提高了待机时间2倍以上，技术标准没有根本性变化。
市面上很多蓝牙音箱，大街小巷里面手机支付后的语音播报，就是使用的这个版本标准。通常称作音频蓝牙，在安卓中支持SSP简单安全配对，在iOS端则需要使用MFI认证。
第三代蓝牙：High Speed，传输速率高达 24Mbps
2009 年：蓝牙 30
2009年4月21日蓝牙技术联盟正式颁布蓝牙核心规范30版。蓝牙 30 新增了可选技术 High Speed，High Speed 可以使蓝牙调用 80211 WiFi 用于实现高速数据传输，传输率高达 24Mbps，是蓝牙 20 的 8 倍，轻松实现录像机至高清电视、PC 至 PMP、UMPC 至打印机之间的资料传输（需要双方都达到此标准才能实现功能）。
蓝牙 30 的核心是 AMP（Generic Alternate MAC/PHY），这是一种全新的交替射频技术，允许蓝牙协议栈针对任一任务动态地选择正确射频。
功耗方面，蓝牙 30 引入了 EPC 增强电源控制技术，再辅以 80211，实际空闲功耗明显降低。
第四代蓝牙：主推” Low Energy”低功耗
2010 年：蓝牙 40
蓝牙40规范于2010年7月7日正式发布，新版本的最大意义在于低功耗，同时加强不同厂商之间的设备兼容性，并且降低延迟，理论最高传输速度依然为24Mbps(即3MB/s)，有效覆盖范围扩大到100米(之前的版本为10米)。拥有更快的响应速度，最短可在 3 毫秒内完成连接设置并开始传输数据。更安全的技术，使用 AES-128 CCM 加密算法进行数据包加密和认证。
蓝牙 40 是迄今为止第一个蓝牙综合协议规范，将三种规格集成在一起。其中最重要的变化就是 BLE（Bluetooth Low Energy）低功耗功能，提出了低功耗蓝牙、传统蓝牙和高速蓝牙三种模式：
BLE 前身是 NOKIA 开发的 Wibree 技术，本是作为一项专为移动设备开发的极低功耗的移动无线通信技术，在被 SIG 接纳并规范化之后重命名为 Bluetooth Low Energy（后简称低功耗蓝牙）。这三种协议规范还能够互相组合搭配、从而实现更广泛的应用模式。
蓝牙 40 的芯片模式分为 单模（Single mode） 与双模（ Dual mode）。Single mode 只能与蓝牙 40 互相传输无法向下与 30/21/20 版本兼容；Dual mode 可以向下兼容 30/21/20 版本。前者应用于使用纽扣电池的传感器设备，例如对功耗要求较高的心率检测器和温度计；后者应用于传统蓝牙设备，同时兼顾低功耗的需求。
2013 年：蓝牙 41
蓝牙41于2013年12月6日发布，与LTE无线电信号之间如果同时传输数据，那么蓝牙41可以自动协调两者的传输信息，理论上可以减少其它信号对蓝牙41的干扰。改进是提升了连接速度并且更加智能化，比如减少了设备之间重新连接的时间，意味着用户如果走出了蓝牙41的信号范围并且断开连接的时间不算很长，当用户再次回到信号范围中之后设备将自动连接，反应时间要比蓝牙40更短。最后一个改进之处是提高传输效率，如果用户连接的设备非常多，比如连接了多部可穿戴设备，彼此之间的信息都能即时发送到接接收设备上。
蓝牙 41 在传输速度和传输范围上变化很小，但在软件方面有着明显的改进。此次更新目的是为了让 Bluetooth Smart 技术最终成为物联网（Internet of Things）发展的核心动力。
允许开发人员和制造商「自定义」蓝牙 41 设备的重新连接间隔，为开发人员提供了更高的灵活性和掌控度。
支持「云同步」。蓝牙 41 加入了专用的 IPv6 通道，蓝牙 41 设备只需要连接到可以联网的设备（如手机），就可以通过 IPv6 与云端的数据进行同步，满足物联网的应用需求。
支持「扩展设备」与「中心设备」角色互换。支持蓝牙 41 标准的耳机、手表、键鼠，可以不用通过 PC、平板、手机等数据枢纽，实现自主收发数据。例如智能手表和计步器可以绕过智能手机，直接实现对话。
2014 年：蓝牙 42
2014年12月4日，最新的蓝牙42标准颁布。蓝牙42标准的公布，不仅改善了数据传输速度和隐私保护程度，还接入了该设备将可直接通过IPv6和6LoWPAN接入互联网。
首先是速度方面变得更加快速。尽管蓝牙41版本已在之前的基础上提升了不少，但远远不能满足用户的需求，同Wi-Fi相比，显得优势不足。而蓝牙42标准通过蓝牙智能(Bluetooth Smart) 数据包的容量（MTU Size）提高，其可容纳的数据量相当于此前的10倍左右，两部蓝牙设备之间的数据传输速度提高了25倍。
其次，隐私保护程度地加强也获得众多用户的好评。我们知道，蓝牙41以及其之前的版本在隐私安全上存在一定的隐患——连接一次之后便无需再确认便自动连接，容易造成隐私泄露。而在蓝牙42新的标准下，蓝牙信号想要连接或者追踪用户设备必须经过用户许可，否则蓝牙信号将无法连接和追踪用户设备。
当然，最令人期待的还是新版本通过IPv6和6LoWPAN接入互联网的功能。早在蓝牙41版本时，蓝牙技术联盟便已经开始尝试接入，但由于之前版本传输率的限制以及网络芯片的不兼容性，并未完全实现这一功能。而据蓝牙技术联盟称，蓝牙42新标准已可直接通过IPv6和6LoWPAN接入互联网。相信在此基础上，一旦可IPv6和6LoWPAN广泛运用，此功能将会吸引更多的关注。
另外不得不提的是，对较老的蓝牙适配器来说，蓝牙42的部分功能将可通过软件升级的方式获得，但并非所有功能都可获取。蓝牙技术联盟称：“隐私功能或可通过固件升级的方式获得，但要视制造商的安装启用而定。速度提升和数据包扩大的功能则将要求硬件升级才能做到。”
而到目前为止，蓝牙40仍是消费者设备最常用的标准，不过Android Lollipop等移动平台已经开始添加对蓝牙41标准和蓝牙42标准的原生支持。
第五代蓝牙：开启「物联网」时代大门
2016 年：蓝牙 50
美国时间2016年6月16日，蓝牙技术联盟(SIG)在华盛顿正式发布了第五代蓝牙技术(简称蓝牙50)。蓝牙50 在低功耗模式下具备更快更远的传输能力，传输速率是蓝牙42 的两倍（速度上限为 2Mbps），有效传输距离是蓝牙42 的四倍（理论上可达 300 米），数据包容量是蓝牙42 的八倍。
支持室内定位导航功能，结合 WiFi 可以实现精度小于 1 米的室内定位。
另外，蓝牙50还允许无需配对接受信标的数据，比如广告、Beacon、位置信息等。同时蓝牙50标准还针对IoT物联网进行底层优化，更快更省电，力求以更低的功耗和更高的性能为智能家居服务。
2019年，SIG推出了蓝牙51新增寻向功能，将蓝牙定位的精准度提升到厘米级，功耗更低、传输更快、距离更远、定位更精准。
2020年1月，蓝牙技术联盟在拉斯维加斯举办的CES2020上发布了其新一代蓝牙音频技术标准——低功耗音频LE Audio。该方案伴随着TWS耳机的爆发而被受关注。因此，有业内人士认为，LE Audio蓝牙标准将再次对终端应用产生重大影响。
Mesh 网状网络：实现物联网的关键”钥匙“
蓝牙技术联盟于2017年7月19日正式宣布，蓝牙(Bluetooth@)技术开始全面支持Mesh网状网络。Mesh 网状网络是一项独立研发的网络技术，它能够将蓝牙设备作为信号中继站，将数据覆盖到非常大的物理区域，兼容蓝牙 4 和 5 系列的协议。
传统的蓝牙连接是通过一台设备到另一台设备的「配对」实现的，建立「一对一」或「一对多」的微型网络关系。
而 Mesh 网络能够使设备实现「多对多」的关系。Mesh 网络中每个设备节点都能发送和接收信息，只要有一个设备连上网关，信息就能够在节点之间被中继，从而让消息传输至比无线电波正常传输距离更远的位置。
这样，Mesh 网络就可以分布在制造工厂、办公楼、购物中心、商业园区以及更广的场景中，为照明设备、工业自动化设备、安防摄像机、烟雾探测器和环境传感器提供更稳定的控制方案。
物联网：未来蓝牙技术的新主场
自 1998 年来，蓝牙协议已经进行了多次更新，从音频传输、图文传输、视频传输，再到以低功耗为主打的物联网数据传输。一方面维持着蓝牙设备向下兼容性，另一方面蓝牙也正应用于越来越多的物联网设备。
随着 Low Energy 版蓝牙在功耗和传输效率上的不断提升，Classic 版本（经典蓝牙，又或音频蓝牙）自 30 后就更新不大。可以预见，未来蓝牙的主要发力点将集中在物联网，而不仅仅局限于移动设备，而 Mesh 网状网络的加入，使得蓝牙自成 IoT 体系成为可能。
据 SIG 的市场报告预估，到 2018 年底，全球蓝牙设备出货量将多达 40 亿，其中：手机、平板和 PC 今年出货量可达 20 亿，音频和娱乐设备出货量可达 12 亿，全球 86% 出厂的汽车将具备蓝牙功能，智能家居蓝牙设备出货量可达 65 亿，智能建筑、智慧城市、智慧工业等均将成为未来潜力赛道。
随着蓝牙 5 技术的出现和蓝牙 mesh 技术的成熟，大大降低了设备之间的长距离、多设备通讯门槛，为未来的 IoT 带来了更大的想象空间。这项 20 年前问世的技术，未来还会焕发出蓬勃的生命力。
无线通信技术是当今网络通信的基础，按照距离，可以分为近距离无线通信和远距离无线通信。近距离无线通信包括WIFI、蓝牙、ZigBee、Z—Wave、NFC、UWB等。远距离无线通信包括LoRa、NB-IoT等。
相比于其他无线技术：红外、无线24G、WiFi来说，蓝牙具有加密措施完善，传输过程稳定以及兼容设备丰富等诸多优点。尤其是在授权门槛逐渐降低的今天，蓝牙技术开始真正普及到所有的数码设备。不过，蓝牙这一路走来也并非完美，从10到50是一个不平凡的过程。
参考资料：
——编者
目前，中央对加快新型基础设施建设进度接连作出重要部署，多地推出了许多投资和建设计划， 科技 行业特别是数字型 科技 公司纷纷参与新基建。
新基建新在哪儿
新基建主要指以5G、数据中心、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施
前不久召开的中央政治局常委会会议强调，“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。此前，国家发改委首次明确了新型基础设施的范围，并将联合相关部门研究出台推动新型基础设施发展的有关指导意见，为新型基础设施建设按下“快进键”。
什么是新基建？它与传统基建相比有哪些不同？
基础设施是经济 社会 活动的基础，具有基础性、先导性和公共性的基本特征，对国民经济发展至关重要。
“传统基础设施建设主要指‘铁公机’，包括铁路、公路、机场、港口、水利设施等建设项目，在我国经济发展过程中具有重要的基础作用。新基建则主要指以5G、数据中心、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施，本质上是信息数字化的基础设施。”中国科学院 科技 战略咨询研究院院长潘教峰说。
传统基建解决了物和人的连接，公路、机场的修建，给区域带来繁荣的商业。数字化新基建则解决数据的连接、交互和处理。5G、云计算、大数据、人工智能和量子计算等新技术，作为数字产业化和产业数字化的基础设施，将给产业升级带来更大的空间，推动形成新的产品服务、新的生产体系和新的商业模式。
铁路和高速公路是工业时代的基础设施，信息时代，更多体现出以数据为关键要素的算力、算法等基础设施能力。北京百分点信息 科技 有限公司董事长兼首席执行官苏萌形容，从要素上说，如果说数据要素是“石油”，新基建就是“油井和输油管道”，那么数据智能就是“炼油技术和设备”；数据智能把资源加工成可使用的、高价值的产品和服务。
中国航天科工集团有限公司董事长高红卫表示，我国的基础建设经历了三个阶段：第一阶段以建立能源与工业品生产体系和生产能力为主要目标，第二阶段以提升“流通能力建设”及“城镇化建设”为主要目标。目前所处的第三阶段以提供产业治理、信息治理、生态治理和安全治理服务的基础设施体系为主要目标，其中重点包括了信息治理基础设施。
阿里巴巴副总裁刘松认为，新基建是对基础设施的创新，可以推动创造新服务、新业态。它可以改变科学研究、研发设计、供应链协同的基本模式。比如，在生产过程中建立基于数据创造的新价值网络，可以实时把消费者需求传递给生产侧。这种数字基础设施可大幅提升全要素的经济效率。
刘松说，未来10年是新型基础设施的“安装期”。当前，以5G、数据中心、云计算、人工智能、物联网等新一代数字技术为基础，形成了包括购物、出行、 娱乐 、政务、智能制造等各类数字平台，这些平台又是数字产业化、产业数字化的基础设施。此外，“铁公基”在内的传统基础设施经过数字化改造形成融合型基础设施，加上3D打印、智能机器人、AR眼镜、自动驾驶等 科技 ，新型基础设施将是一个全新的技术图景。
新基建有啥用
先进的智能 科技 跟产业深度融合，新基建将加速金融、制造、能源等传统行业的智能化变革
运用大数据技术搭建疫情传播模型，对病毒的传染源、传播速度、传播路径、传播风险等进行快速评估和预测；人工智能远程问诊、辅助诊断、影像分析，有效降低医护人员近距离接触感染的风险，大幅度提高诊断效率；众多企业免费开放算力，支持病毒基因测序、新药研发等工作，帮助科研机构缩短研发周期……
在新冠肺炎疫情防控和复工复产工作中， 健康 码、在线网课、智慧零售等新事物、新业态的背后，是5G、大数据、人工智能、超级计算等新一代信息技术的投入应用，展现了新型基础设施的强大支撑作用。
新基建把先进的智能 科技 跟产业深度融合，将加速金融、制造、能源等传统行业的智能化变革。
在能源行业，风力发电的风场多分布在偏远地区，工程师团队则常驻异地研发中心，很难对风机设备进行现场运维。由于大型风电设备内部结构复杂，风场本地管理人员往往无法很好地预测故障和维护，造成设备维护成本居高不下，运营成本也难以降低。“工业互联网结合云计算和物联网技术就可以帮助解决这样的难题，降低运营和维护成本。”联想集团副总裁乔健说。
在航天领域，工业互联网在助推数字化转型方面也同样发挥重要作用。中国航天科工集团有限公司旗下一家位于贵州的航天电器公司，以航天云网为平台，实现了从营销签约到研制排产，从供应链及制造再到结算和售后的全流程、自动化和智能化，解决对市场多样性需求做出敏捷反应的问题。“目前该公司年订单量数以十万计，每天最多可处理2000份订单，可以应对各种个性化产品的单件、小批量生产需求，实现效率、质量和效益同步提升。”高红卫说。
新基建还能够拉动基础产业尤其是信息技术产业的升级发展，既带动产业本身扩大规模，也能促进产业链上下游发展壮大。
以5G为例，5G网络建设不仅涉及大量的工厂、基站、供电等基建投资，还将带动工厂改造、建设运营、系统升级、技术培训等各行业转型升级。据中国信通院预测，到2025年，5G网络建设投资累计将达到12万亿元，累计带动相关投资超过35万亿元。
有专家指出，新基建还将推动基础研究的深入，促使云计算、人工智能的算法、芯片等领域取得更多成果，有助于 科技 领域补上短板。
为何此时按下“快进键”
既是应对经济下行压力的客观需要，也是在深刻洞察和把握世界 科技 与产业变迁大趋势基础上作出的战略抉择
近年来，我国一直致力抓住新一轮 科技 革命机遇，大力发展数字经济，推动产业优化升级。新基建的谋划布局早已展开，为何要选择此时按下“快进键”？
专家表示，这一决策既是应对经济下行压力的客观需要，更是在深刻洞察和把握世界 科技 与产业变迁大趋势基础上作出的战略抉择。
工业和信息化部信息技术发展司一级巡视员李颖认为，面对经济下行压力加大、传统基建投资边际效益下降和产业渗透率下降的挑战，推进新型数字基础设施建设是我国对冲疫情影响、优化投资结构、刺激经济增长的有效方法。
打造经济发展新动能，离不开信息化、数字化、智能化的强力支撑。澎思 科技 创始人兼CEO马原认为，疫情期间线上需求的集中爆发，展现了人工智能、物联网、大数据、云计算等新兴技术带动 社会 经济整体发展的潜力，客观上也打开了新基建的窗口期。
潘教峰分析说，随着中国经济从高速增长阶段转向高质量发展，原有基础设施体系的不适应问题更加凸显，基于新时代新使命，基础设施体系也必然要进行战略性调整。
加速推动新基建，价值不仅在眼前。5G、数据中心、工业互联网等领域具有一定超前性，投资新基建，实际上是投资未来，服务长远。联想集团董事长兼CEO杨元庆认为，新基建是围绕 科技 这一经济新硬核掀起的基础建设浪潮，是为中国经济转型升级注入强大“数字动力”，为高质量发展蓄能。
“从长远看，新基建是强基础、利长远的战略性、先导性、全局性工程，既要着眼长远，又不能脱离国情，要量力而行。”中国科学院 科技 战略咨询研究院研究员万劲波说。
高红卫表示，参与新基建的企业也要有能力、有决心、有耐心，要做专业对口的事，着眼长远，保障新基建的速度和质量。《 人民日报 》( 2020年06月08日 19 版)
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）