9月23日，由人民日報社指導、人民日報文化傳媒有限公司和華為公司聯合主辦、上海市發改委協辦的新基建新經濟高峯論壇舉行。在新基建如火如荼的背景下，這個雲集產業鏈各方角色的城市峯會具有特殊的意義。
值得關注的是，華為輪值董事長徐直軍在峯會上講述了對新基建的看法，尤其是針對數據中心、智慧城市、AI的發展，一針見血地指出了其中的發展誤區。
針對數據中心，徐直軍鮮明地亮出了自己的觀點，“大家不要一哄而上都去建數據中心，有些數據中心將來根本沒有投資價值。”
他表示，這個數據中心指的是雲計算的數據中心，建設的時候要講究條件，比如建設地的温度、地質條件、和服務用户的距離等，還要關注最核心的要素，如用電成本等等。而且，對於政府來説，每個省建一個數據中心就夠了，即使考慮到實際情況，每一個地市建一個數據中心也足夠了。“我們不需要每個區每個縣都建數據中心，因為數據中心要強調它的共享，強調它的規模效益，強調它的集約效益。”
筆者認為，在此時此刻，徐直軍説出這樣的實話值得點贊。縱觀各地，的確數據中心的建設有一哄而上的過熱情況。這樣帶來的問題是顯而易見的，一方面，盲目跟風式建設，很容易考慮不周全，導致不能很好地滿足實際應用需求，導致“重減輕用”；另一方面，數據中心目前的趨勢是高密化、模塊化、智能化、綠色化、彈性化，如果一哄而上，建設出來的數據中心很大概率是沒法面向未來，導致投資的浪費。
此前，工業和信息化部信息化和軟件服務司巡視員李穎在一次論壇中也指出，數據中心建設存在過熱現象。
華為作為企業在數據中心上的建設經驗值得借鑑，徐直軍透露，經過綜合考察，華為選擇了貴陽和烏蘭察布作為公司一級數據中心建設點。這是因為貴陽可以覆蓋華中、華南和西南，烏蘭察布可以覆蓋華北和東北，能滿足這些區域客户的需求。而且，貴陽和烏蘭察布的氣候適宜、資源豐富，如烏蘭察布全年平均氣温只有4.3攝氏度，貴陽水電充足、便宜，而且還有很多恆温恆濕的山東，在這裏建設數據中心可以降低用電成本。
因此，數據中心是否應該建、應該如何建，都需要有頂層思維，從實際出發，統籌、系統考慮。而且，應該從未來看現在，用應用指導建設，只有這樣才能避免投資的重複和浪費，也讓數據中心的價值最大化。
智慧城市的兩大痛點新基建和城市的結合，帶來智慧城市的美好願景。針對智慧城市，徐直軍也點出了其兩大痛點：
一是，智慧城市的建設過程中，需要解決智慧城市運營商這個角色的問題，沒有智慧城市運營商來負責投資、建設，持續運營，智慧城市很難可持續發展，很難可持續提供服務。
二是，智慧城市的關鍵在應用，目前最大的痛點是需要尊重軟件的價值，解決軟件的商業模式，才能促進智慧城市各個應用軟件的長期發展和可持續發展，也能夠徹底的真正解決城市的智慧化的問題。
徐直軍提到的智慧城市運營商的角色非常重要，它點出了智慧城市不僅在於建設，而是要在整個生命週期內通過運營來發揮價值。在這方面，深圳的經驗值得推薦，深圳的智慧城市有很好的頂層設計和統籌規劃，具體實施中，是走的“平台+生態”路線，構建在華為的多種角色融合的數字平台之上，又聚合了眾多企業形成應用落地和運營的生態。這裏面，既有為構建智慧城市合作伙伴生態圈而成立的深智城公司，也有北京睿呈時代、深瞐科技、太極等各領域專長企業的共同努力。
軟件的價值也是智慧城市能否真正破局的關鍵。技術能否落地，重要的是應用，而應用的關鍵就是軟件。在這方面，國內和國外有比較大的差異。以雲計算為例，美國以SaaS為主，佔比達到64%，而我國以IaaS為主，公有云SaaS佔比僅為33%，這説明國人對軟件的重視還有很長的路要走。
總而言之，智慧城市是一個無比複雜的系統工程，從建設主體來説又頂層設計者、方案設計提供商、基礎設施提供商、集成商、應用提供商、數據提供商等多個主體；從建設環境來説，有頂層設計、基礎設施、投融資、項目運營、上層應用等多個環節；從行業角度來説，涵蓋政務、城管、交通、醫療、旅遊、教育、社區、安全、生活等方方面面。這樣的複雜度決定了徐直軍所説的“運營”和“應用”有多重要。
AI要進入生產環節才能發揮最大價值針對人工智能，徐直軍表示，“我們在中國看到的AI，更多的是機器視覺的應用，其實AI不僅能解決人的效率問題，還能更好地降低生產成本，提升生產效率。AI要進入生產流程，進入生產環節，才能發揮更大的價值。”
在筆者看來，這是點出了AI發展的誤區。很長時間裏，AI炙手可熱，但是大多停留在刷臉支付、智能音箱等時髦的領域。但是，AI的價值絕不僅限於此，AI與各行各業的深度結合，尤其是進入重要的生產環節，才能真正發揮出價值。
華為就是這方面的先鋒，這方面的例子很多。例如，飛機機體制造大量使用碳纖維材料，多達70層的疊加材料，每層材料拼縫間隙要求小於2毫米，傳統人工檢查每層檢測40分鐘，不合格要整層重新鋪貼，耗時費力還檢測不準，造成極大浪費。上海商飛與華為合作的“5G+智慧工廠”，檢測時間從40分鐘縮小到1分鐘以內，另外還減少了90%以上的浪費。
又如，在煤焦化領域，華為將AI用於智能配煤，通過對海量煤焦化數據的大數據分析，機器學習訓練，通過人工智能實現焦煤質量智能預測，準確率超過95%，每頓焦炭的成本可下降數十元。按100萬噸焦炭產能計算，每年為企業節省煤炭成本數千萬，極大地提升了企業市場競爭力。
當然，AI進入生產環節，也意味着要轉變思維，從技術思維變成場景思維，將技術與業務的具體場景結合，讓行業專家坐到駕駛艙，才能讓企業的核心競爭力在AI的加持下實現增強。從這個角度來看剛剛落幕的華為全聯接大會的一些觀點和舉措，就容易理解背後的原因。例如，華為輪值董事長郭平説，“華為發電，夥伴們做電氣化，一起開創大時代”，顯現出華為和夥伴們組成生態共同推進技術的落地；而華為企業業務總裁彭中陽説“行業數字化轉型不是顛覆行業，而是要讓行業成為更好的自己”，則顯示出華為更加重視技術的場景應用。
後記：重新審視新基建徐直軍對數據中心、智慧城市和AI，談了自己的觀點，可以説這些觀點有很強的共性，即新基建不應該是一哄而上的風口，而是要從長計議、統籌考量，不能只是重建設而輕運營，不能只是重技術而輕應用，不能只是重短期而輕長期。
這樣的觀點也得到了與會者的認同。如中國國際經濟交流中心副理事長黃奇帆認為，發展新基建要遵循市場規律，避免一哄而上，重在應用，重在規則。新基建投資能否物有所值，取決於供給側和需求側兩方面，一方面需要考慮新基建項目是否有經濟性，比如數據中心是否能做到成本足夠強、服務足夠好、功能足夠強？另一方面需要看消費者的有效需求能否形成現實的購買力等。
人民日報社編委委員、秘書長喬永清也認為，“新基建”面向新領域、依靠新技術、引領新風口，既是當務之需，更是長遠大計。要深刻認識到“新基建”的長期性和艱鉅性，嚴格遵循市場規律、產業規律，把握好建設節奏和力度。要堅持科學規劃、分類施策、量力而行，避免出現一哄而上、重複建設、產能閒置等問題。
正如徐直軍所説，“新基建以信息技術為基礎，是推動數字經濟的重要動力。近期看，新基建可以穩經濟，穩增長；長遠看，新基建作為信息社會的基石，可以激發更多新需求，創造更多新業態，釋放更多動力和潛力，推動經濟轉型升級。” 相信在消除各種誤區，更着眼長遠，真抓實幹，深耕具體應用場景，新基建一定能實現這樣的目標，成為助推各行各業數字化、智能化轉型，支撐數字經濟、數字社會的基礎設施。