3月政策推出，4月国家发改委定调，紧接着围绕新基建展开的投资、布局、规划随即全面铺开。
与上一轮4万亿基建不同，新基建的焦点几乎都在科技领域。
进入6、7月，中国发展研究基金会和人民网又先后发布了两份重磅报告。不仅从宏观层面强调了新基建对国家战略的重要性，更从产业层面将新基建与科技巨头直接挂钩。
国家发改委创新和高技术发展司司长伍浩给新基建的定义是，以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。
简要来说，5G是基础，AI是内核。这正是百度、华为频频被新基建相关报告关注的原因之一。
其中，百度不仅入选了人民网研究院报告，也出现在中国发展研究基金会6月发布的《新基建，新机遇：中国智能经济发展白皮书》中。
人民网研究院新基建研究报告
作为目前国内唯一一家以AI为战略的科技巨头，百度同时出现在这两份含金量超高的报告中，并不意外。
AI在新基建框架中扮演着重要角色，是催化数字经济向智能经济转型升级的重要工具。
这意味着新基建中AI关键选手的担子重、任务紧。
而百度在AI领域已布局十年，无论是技术的全面性还是领先程度都稳站第一梯队。刚好符合新基建对AI的要求：数字经济转型智能经济，产业需要的不是单一维度的AI技术，而是可以横向扩展的综合AI能力。
换言之，百度自然就成为了新基建AI的关键选手。
百度：新基建最大AI服务提供商
人工智能在新基建中究竟担任什么角色？这个问题很难用简单的语言描述全貌。
6月，百度向外界公布了一份AI新基建版图。
百度AI新基建布局
这张“软硬结合”的AI新基建版图，展示了百度在智能交通、智慧城市、智慧金融、智慧能源、智慧医疗、工业互联网和智能制造等领域完成的诸多布局和成果，但更重要的是，支撑这一切的新型AI基础设施：百度大脑、飞桨、智能云、芯片、数据中心等等。
有了耀眼的成绩在前，百度也顺理成章表达了自己期望在新基建中承担的责任和定位——最大AI服务提供商。
这不是随便说说，也不能随便说说。
首先，人工智能作为新基建核心驱动力之一，已被视为支撑传统基础设施转型升级为智能经济的重要工具。
其次，人工智能并非单纯指某一类产品或技术，而是能够覆盖各行各业、深入产业结构、发挥实际价值的全流程参与。
也就是说，作为新基建AI关键选手不仅要有过硬的综合AI技术实力，也要有AI+产业的服务经验和能力。
人民网研究院在报告中列举了几项百度AI的落地案例：
智能交通，百度Apollo接连在重庆、合肥、阳泉等地展开自动驾驶、智能网联和车路协同项目，因为智能信控的接入可使交通效率提升15%-30%；智慧能源，百度AI支撑无人机巡检、刷脸办电、综合能源等20多个业务场景，覆盖中国两条特高压智能化线路、150多个智慧变电站、4万多条输电线路的监拍智能化，每天代替人工巡视能源线路超7万公里；智慧城市，“百度城市大脑”赋能公安、交通、教育等场景，已在北京、苏州等地落地应用；智能汽车，百度获得测试牌照150张，落地国内24座城市、测试里程超600万公里；智慧医疗，百度智能云服务数万医生，触达27个省、市、自治区300多家医院和超过1500多家基层医疗机构，累计服务人次超过2500万。
这就是百度敢于喊出“最大AI服务提供商”口号的原因。而支撑这一切的是，百度在AI领域的不断创新。
23日，百度公布了百度AI的半年总结，我们从中截取一部分数据供大家参考：
全球AI专利申请量已超过1万件，中国第一；28篇论文被 AAAI 2020收录，较 AAAI 2019的15篇入选成绩提升近一倍；11篇论文被国际自然语言处理领域顶级学术会议 ACL 2020 录用；22篇论文入选计算机视觉领域“奥斯卡”CVPR 2020，且一举拿下8项挑战赛世界冠军，涵盖全视觉领域；百度基于飞桨平台自研的知识增强的语义理解技术与平台文心（ERNIE）连拿全球规模最大的语义评测比赛 SemEval 五项世界冠军。
文心（ERNIE）在语义评测比赛 SemEval获五项世界冠军
截止到2020年6月，百度大脑AI开放平台已经开放了250多项领先AI能力，服务超过190万开发者，日均调用量突破1万亿次，语音、人脸、NLP、OCR调用量中国第一，是业内最全面、最领先、服务规模最大的AI开放平台。
这些数据和成绩，使得百度AI恰好在新基建的风口下可以有的放矢，也令百度围绕AI打造的全方位技术体系有了更多产业输出机会。
事实上，在今年上半年的抗疫战斗中，百度AI已经落地到多个真实场景中。
新冠病毒研究：百度开源线性时间算法 Linearfold提供的RNA二级结构分析网站，可将此次病毒全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍。
6月11日，在百度AI技术支持下，中国疾控中心病毒病所应急技术中心在接收样本10个小时后就完成了北京四个病例样本的全基因组测序，为北京新发地聚集性疫情防控提供有力支持。
出行疫情防控：疫情期间，百度地图推出了迁徙大数据平台、实时路况平台，为国家防控部署提供了重要数据参考；后疫情阶段接连推出复工地图、复工返程攻略，推动复工复产有序进行。
极光报告：《疫情之下的春节出行和节后返工研究报告》
百度地图迁徙大数据平台和全国实时路况平台，自上线以来已累计提供超25亿次服务。截至2月24日，百度地图“疫情小区”专题地图累计查询次数近1亿次。
还有诸如两个月检测2700万人次的AI测温、一秒可呼出1500个电话的智能外呼、每日调用近万次的AI问诊等多种技术。
疫情缓解之后，借势新基建东风，百度又接连签下国家电网、中国建材集团、浦发银行和上海浦东新区等多个大单。
与此同时，百度也在不断加大有关新基建投资。
6月19日，百度宣布未来十年将继续加大在人工智能、芯片、云计算、数据中心等新基建领域的投入，并预计到2030年，百度智能云服务器台数将超过500万台。当天，百度也宣布未来五年预计培养AI人才500万。
从技术到应用到创新再到人才，在新基建的布局上，百度形成了一个闭环型建设体系。
飞桨：AI开发拒绝“卡脖子”
这一轮的新基建浪潮，被囊括进的技术和应用有一些共性，即集中在操作系统、芯片、底层训练框架等核心技术上。
过去数年，科技巨头们已经意识到了自主技术的重要性，并且将攻坚核心技术列为未来投资的一个重要方向。
今年4月20日，阿里宣布，未来三年再投2000亿元用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。
紧接着，5月26日，腾讯宣布未来五年将投入5000亿元布局新基建。重点投入云计算、区块链、服务器、超算中心、人工智能、5G网络、网络安全、量子计算、音视频通讯、大型数据中心以及物联网操作系统等方面。
不同于BAT，华为迄今尚未明确表示要投入多少资金、培养多少新基建人才等。不过，自2018年12月加拿大事件后，华为密集推出一系列自主研发芯片和服务器平台产品。
自主、可控，几乎成了科技巨头巨额研发投入的第一目标。
而对AI及相关产业而言，虽然目前中国已经具有比较完整的AI产业链，但在AI通用芯片、开源深度学习算法框架等方面仍受制于人。
发展“AI新基建”，必须具备自主创新的AI底层核心能力。
在深度学习领域，谷歌的TensorFlow是目前全球最受开发者欢迎的深度学习框架。但与芯片、操作系统类似，各类技术或代码框架、平台虽然名义上开源，但依然要受其所在国家法律与行政命令的制约。
国际形势波谲云诡的环境下，随时有断供风险。
2016年，百度开源了完全自主的深度学习框架PaddlePaddle（现中文名“飞桨”）。在AI领域，深度学习框架起到了承上启下的作用，下接芯片，上承各种业务模型、行业应用。
飞桨好比PC时代操作系统windows、移动时代的安卓/IOS，让开发者能够在其上像搭积木一样构建自己的AI应用。与TensorFlow相比，飞桨最大的意义不在于今天它做到多强、多大，而在于它存在，并迈过了最难的阶段。
“今天能用，明天不能用，迟早要解决这样的状态。”百度CTO王海峰表示，飞桨难做难在底层技术开发，难在搭建能力。开发者生态方面，当开发者数量跨过100万门槛后，最艰难的起步期已经安全度过了。
目前，飞桨广泛应用于工业、农业、服务业等，服务190多万开发者。
结语
新基建的核心是借助新技术形成社会结构和产业的再次升级，在这其中，科技公司的作用和价值非常重要。
人民网研究院也指出，“BATH等互联网企业的布局，不仅将为新基建带来充沛的资金，在技术、人才等领域也更具优势。”
我们看到，无论是BAT还是华为，在人才培养方面都格外重视。
以百度举例，除了宣布未来5年预计培养AI人才500万以外，还通过与科技部、教育部等政府部门，高校、研究所等学界，以及行业龙头企业等产业界合作，以产学研用一体化的方式，构建多元主体参与的AI人才培养发展体系和协同育人的合作生态。
深度学习师资培训第十期老师线上合影
目前，百度的AI人才梯队已经初具规模，培训了全国420余所高校、超过千余名一线AI专业教师，惠及数万学生；累计赋能超5000家企业开发者，产生近百位首席AI架构师。
正是因为百度在AI技术研发积累、产业场景应用以及人才培养方面的能力，所以才获得了新基建AI关键选手这一殊荣，毫无疑问，百度AI已经站稳了新基建的C位。
可以预见的是，有了政策扶持以及企业自身的战略投入，无论BAT还是华为，都已踏上一条全新起跑线。对百度而言，站在AI新基建C位既是荣誉，也意味着更多责任。接下来百度的挑战是如何将AI能力更专的转化为产业智能化革新动力，进一步推动中国智能化变革浪潮。
