誰將成為“新國企”

◎ 文 《法人》特約撰稿 劉愛國

新基建如何接棒傳統基建，成為拉動經濟的新引擎，而產業界和投資人所關心的問題又是什么？留給創業公司的機會又在哪里？本文將就上述話題展開討論。

地方政府攜手標桿科技公司

從上世紀末第一輪“鐵公基”建設高潮開始，中國人就一直在享受“適度超前”的基建紅利。在中國地圖上延伸的公路、鐵路、電網和輸油管道，撐起了GDP 快速增長的“血管”和“骨架”，也帶動了大量的勞動力就業。與架橋修路的傳統基建不同，這一輪新基建更像是在架構未來智慧社會的“神經中樞”。上陣的主力隊員，變成了科學家和工程師。

新基建的四個層次 資料圖片

與以往政府規劃、國企主攻不同的是，這一輪的“數字新基建”，社會資本和市場化的科技公司正在成為參與其中的重要力量，甚至在某些場景扮演先鋒角色。其依據在于：數字新基建所涉及領域的諸多技術積累，多年來都是由這些市場化的科技公司在主導實踐。

狹義的新基建，主要集中在數字經濟領域，這是一塊創新屬性極強的蛋糕——如今看來，更像是科技巨頭們的饕餮。其實，新基建并不算新，各大板塊的場景試水早就開始，各科研單位和企業主體也早就在各自領域進行相關技術積累。2018 年底中央經濟工作會議上，新基建首次以一個集合概念出現在官方文件中。

相對于側重“補短板”的 “廣義新基建”，以5G、大數據中心、人工智能、工業互聯網為代表的“數字新基建”明顯帶有更強的未來感，尤其在圍繞前沿技術領域的諸多布局，已經通過多年的場景應用實踐驗證。

比如無人駕駛，堪稱人工智能領域的“終極場景”之一。高度智能化的車輛，需要在高度智能化的場景中運行，互相之間還要有精確無誤的數據傳輸——這是一項既熬時間又“燒錢”的復雜工程。而此前國內如百度這樣的先行者，已在其中耗時七八年，投入資金數百億。

湖南長沙是率先試點智能駕駛的城市之一。2016 年，長沙智能網聯汽車測試區開始規劃建設，吸引了百度、地平線、獵豹移動、長沙智能駕駛研究院、中聯環境、京東無人車等347 家智能汽車關聯企業落戶。

在長沙市湘江新區一段短短7.8 公里的智能系統測試區內，集成了包括了定制化智能駕駛網聯系統、定制化智能監管網聯系統、定制化智能網聯數據管理軟件平臺、道路視頻監控系統、電子警察及交警視頻監控系統、安全系統、基于5G 的V2X 系統等諸多系統，可以滿足智能網聯汽車開放道路測試的需求。這片試驗田，可以視作對未來智能交通場景的一次極限挑戰。

百度在長沙路測的首批L4 級自動駕駛出租車 資料圖片

地方政府攜手標桿科技公司，成為這一輪數字新基建的特色之一。2019 年9 月，百度與一汽紅旗聯合研發的45 輛Robotaxi（自動駕駛出租車），被允許在長沙劃定的100 平方公里范圍城市道路和100 公里高速公路進行開放路段測試。

對于地方決策者來說，企業的實踐經驗將決定新基建的落子布局。相對于投下去、看得見、摸得著的傳統基建，形式更為抽象、短期難見效益的新基建，讓決策者需要更加穩妥的依據支撐；對于百度來說，雖然與大規模商業化運營仍然相距甚遠，但是從無人駕駛探索過程中不斷外溢的新技術，已經在諸多智能場景中逐步開花結果。

長沙搶跑智能駕駛，而杭州則依托阿里系的版圖擴張，以阿里云為“數據中樞”，在堅守新零售、智慧物流、遠程辦公等幾塊優勢陣地基礎上，進一步開拓智慧政務、智慧交通、智慧工業、智慧農業等諸多領域，而這些新場景帶給這支年輕團隊的最大挑戰是，如何能將數據能力與場景實踐經驗盡快融合。

杭州城市數據大腦 資料圖片

產業數字化主戰場

目前，互聯網巨頭在傳統業務領域已沒有太多想象空間，所以紛紛將戰場瞄準產業數字化的，新基建則是必爭之地。

百度的應用場景延伸，主要圍繞“AI 大腦”展開，阿里系則率先發力智慧政務。2018 年，阿里達摩院正式成立。這支重金打造的特種部隊肩負著一項特殊使命——在一些阿里尚未觸達的前沿領域提前滲透，為大軍進入布下先手棋。

早在2013 年底，浙江省電子政務的第一朵“云”——“杭州政務云”開始試點建設，整個云平臺采用阿里云“飛天”架構。根據中央國家機關政府采購中心的數據顯示，截至3 月31 日，阿里云位列中央國家機關云計算采購市場第一，市場份額超過50%。

不過在政務云領域，目前阿里并非一騎絕塵，電科云、天翼云、浪潮云等國家隊也同樣實力強勁，身后還有華為、騰訊、百度這樣的老對手窮追不舍。從涉足時間來看，華為甚至略早于阿里云。早在2011 年，華為即成立政企云業務部，開啟助力政府新基建的探索。新冠肺炎疫情暴發前，Cloud&AI 正式升級成為繼運營商BG、企業BG、消費者BG 之外的華為第四大BG。華為希望，大量G 端“智慧工程”建設，可以成為公司下一個業務增長極。

華為5G 無人機應用于河湖巡檢 資料圖片

在分享這塊巨大蛋糕的同時，巨頭們也基于各自的看家本領，將創新技術延伸到廣闊的行業應用中，推動傳統行業“降本增效”。例如，阿里將大數據與農業生產結合，為農業供給側改革提供決策依據；華為將5G 技術應用到水利行業中，實現河湖治理、重大水利工程的“機器換人”；京東數科基于AI和區塊鏈等技術能力，結合京東在物流領域的實踐經驗，推出大宗商品流通領域的數字化解決方案。

新基建與傳統基建的不同在于，相對于“老基建”的價值傳導鏈條長，新基建惠及面將更加扁平化。這些看似“無形”的數據和通信技術，將直接惠及公共管理、居民消費、生產生活的各個層面，為管理決策和社會運轉整體提效。這就意味著，習慣了與C 端用戶和多元化場景打交道的科技公司，在大量實踐領域將更具備經驗優勢。

另外，5G、人工智能、云計算、物聯網等技術的融合實踐，將成為數字新基建的核心命題。而搶占終端應用場景，除了基礎設施布局外，比拼的是數據量和計算力——某種程度上，誰占據的場景越多，誰就可能擁有更豐富的計算力。這些目前看來還較為分散的場景探索，最終會在新基建的步步推進下，匯合成一張智能化社會的恢宏藍圖。

誰能成為“新國企”

疫情期間，我們已經隱約感覺到，一張可以洞悉我們居家出行的智慧網絡，正在深度介入日常生活。當我們用著華為、小米的手機，每天通過微信、支付寶的健康碼出入小區，用百度地圖的大數據關注我們身邊的疫情動態時，這些品牌在我們腦海中的出現頻率，已經逐步取代中國移動、中國電信等老牌國企。對14 億國人來說，它們正在成為我們日常生活中的重要一部分。對世界來說，這些公司正在成為代表中國科技形象的“國家企業”。

2014 年“雙十一”期間，馬云在接受央視《對話》欄目采訪時，就表達希望阿里能成為像韓國的三星、美國的蘋果、德國的奔馳這樣的國家企業。我們看到，如BAT、華為這樣的科技公司，正在逐步成為我們數字生活的新一代運營商。

以云計算領域為例，直接顛覆的是IOE時代由運營商建設、面向客戶出售主機托管服務的傳統數據中心模式——IOE，即IBM小型機、Oracle 商業數據庫和EMC 集中式存儲。從技術發展趨勢來看，像中國電信這樣的傳統數據中心運營商地位，很可能逐步被阿里云、華為這些頭部“云廠商”所取代。但這并不意味著中國移動和中國電信會被淘汰，它們也許會下沉到更加基礎的層面去完成它們的使命。例如基礎網絡的鋪設。只要盤子足夠大，合作的機會就總是多于競爭。

在阿里云智能總裁張建鋒眼里，當年IOE 時代“煙囪林立”的數據中心架構體系帶來了諸多問題，如成本的重復投入和維護、數據之間難打通復用，從而面臨推倒重建風險等。而這一輪數字經濟新基建則需要吸取教訓，避免重復建設造成的計算資源浪費。

既然是新舊場景融合，就少不了跨界協作。在這場合縱連橫的大棋局上，我們不斷看到巨頭之間的觥籌交錯——在智慧政務方面，阿里與中國聯通成立合資公司；大宗物流領域，京東攜手中儲發展；數字農業方面，阿里簽約北大荒、騰訊牽手新希望；智慧家庭、智能駕駛等方面，百度聯姻中國電信。

這份不斷延長的名單背后，是科技領域公司正在借助老牌國企和行業龍頭之力，將新技術和新思維帶入各個傳統場景中，實踐自己的理想抱負。尤其在一些關系到發展大計的基礎領域，經驗能力的積累，本身也是“政商資源”的積累。通過與地方政府和龍頭國企結盟，構建合作“鐵三角”，正在成為各大科技巨頭推動場景落地的主流模式。

臺下十年功

新基建的戲臺上，并不是誰都有機會成為聚光燈下的主角，背后的淘汰賽只會更加殘酷，馬太效應也會更加明顯。

在近日國資委主辦的企業家高端對話活動上，航天科工集團董事長高紅衛表示：新基建應按照“市場發揮決定性作用，政府更好發揮作用”原則展開，少數具備條件的企業參與建設，多數企業則積極利用新基建推動企業實現數字化轉型。

由于事關國計民生，即使像BAT、華為這樣的企業，也大多以自己積累多年的核心能力為基礎，在各自能力圈內步步為營、穩步擴張。對于一些創業公司來說，更需要找準自己的能力定位，聚焦力所能及的業務場景。

投資人對于這一輪新基建大多表現得格外冷靜。達晨財智董事總經理公緒華表示，“新基建只能視作宏觀利好因素之一，基金并不會因為一個項目沾上了新基建的概念就大幅度加分。投資與否，仍然取決于項目的基本面。”公緒華同時建議，創業公司不要試圖去跟巨頭正面PK，而是要精確切入一些巨頭暫時顧不過來的真空地帶，率先占據市場坑位。可以說，這一輪的“數字新基建”基調之下，企業更加專注于場景實踐，專注于技術的融合創新。

北京大學政府管理學院教授路風認為，中國當下發展的關鍵是新技術與傳統產業的融合，而不是所謂的“新動能”去替換傳統產業。此外，新技術與傳統產業融合的關鍵是架構創新，即以基于信息技術的新架構去重新整合并提升傳統產業的價值與服務能力。也就是說，對于所有瞄準新基建這塊蛋糕的企業來說，沒有臺下十年功，難以贏得臺上一分鐘的機會。

互聯網創業時代有一句名言：只有當潮水退去時，才知道誰在裸泳。面對這一輪“數字新基建”，所有入場者都要先通過嚴格的測試，“沒有一條好泳褲，你連下水的機會都沒有”。