新基建战略的实施，无疑将为相关产业带来长期的利好，特别是三类新基建都涉及到的5G基建、工业互联网、数据中心和人工智能，近中远期都存在着巨大的发展空间。本文结合新基建投资的规模和时序，对这四个重点行业的市场机遇和发展模式做一个探讨。

一、5G基建产业

　　5G产业链分为基站系统、网络架构、终端设备和系统集成四个部分，5G基建主要指基站系统、网络架构两部分。

      基站系统包含基站天线、射频模块和小微基站三个主要组成部分。

      基站天线：在蜂窝移动通信系统中，天线是电路信号与空间辐射电磁波的转换器，向空间辐射或者接受电磁波，是移动通信系统末梢的关键组成部分，对无线网络的整体性能有着直接的影响作用。国内生产厂家主要有华为、京信、通宇、摩比等少数企业，其中华为一家独大，京信较为领先，通宇、摩比紧随其后；5G时代随着天线厂商需要更多地与设备厂商集成生产有源天线，对设备商的依赖将加强。

      射频模块：是通讯设备的基础零部件，广泛应用于通信基站、手机等移动通讯终端。基站射频器件的集成度要求不高，国内有比较成熟的厂商能够供货，比如春兴精工、武汉凡谷、大富科技等。

      小基站：是一种从产品形态、发射功率、覆盖范围等方面，都相比传统宏基站小得多的基站设备。在4G时代，行业巨头未介入，但也在做相应的技术积累。目前主要是传统做室内分布系统业务的中小通信设备商积极布局，参与者众多，优势在于传统业务积累的客户以及站址资源优势，重点企业如京信通信等。

　　网络架构是产业链中的长期受益环节，主要包括网络规划运营、光模块、光纤光缆和通信网络设备四部分。

      网络规划运营：是5G启动的必经环节，包括基于覆盖和容量规划的基站选址、无线参数规划等，并通过模拟仿真对规划设计的效果进行验证。行业门槛较高，国内具有甲级资质的企业比较少，行业格局较为稳定。

      光模块：光模块由光电子器件、功能电路和光接口等组成，光电子器件包括发射和接收两部分。目前，低端光模块已实现国产替代，高端仍被日美垄断。高端光通信芯片与器件国产化率不足10%，25Gb/s及以上高速率光芯片国产化率更是仅3%左右，国内仅拥有10Gb/s速率及以下的激光器、探测器、调制器芯片的量产能力，10Gb/s速率及以下的国产化率约50%，10Gb/s速率及以下的国产化率约50%，VCSEL、DFB、EML等高速率芯片仍然严重依赖进口。

      光纤光缆：光纤产业链归总为“光纤预制棒-光纤-光缆”三大环节，光纤预制棒拉丝制成光纤，光纤加上保护套制成光缆，在整个光纤产业中，光纤预制棒、光纤、光缆占整个产业链的利润比约为7:2:1。光纤预制棒的市场长期处于供过于求，我国产能居世界首位，自给率维持超过80%，主要厂商为中天科技、亨通光电、长飞光纤等，属于寡头垄断市场。我国光纤产能占全世界的一半以上，但多数企业欠缺较高的研发能力和技术创新能力，行业技术同质化现象严重。光缆行业处于成熟阶段，我国企业的设计水平和工艺水平均已达到国际先进水平，能够设计和制造各种类型的光缆产品，具有较强的国际竞争力；但相较于光纤预制棒和光纤，技术门槛低，同质化现象更加严重。

      通信网络设备及SDN/NFV解决方案：是通信网络设备是移动通信系统的核心环节，主要包括无线、传输、核心网及业务承载支撑等系统设备。属于寡头市场，华为、中兴在全球通信设备市场份额合计占比接近40%。

      运营商主导产业发展：三大运营商纷纷发布5G布局计划。中国移动计划在2020年为所有地市级以上城市提供5G商用服务；中国电信预计在2019年在50个城市建设4万个5G基站；中国联通计划在2020年实现5G移动的正式商用。在赋能行业应用中，运营商同样占据主导地位。中国电信打造“智家平台”，平台汇聚视频、游戏等各类应用，实现一点接入、全网服务、内容快速加载。

      龙头企业引领产业发展：龙头企业拥有核心技术优势，在发展过程中搭建技术平台、服务平台等，带动区域内企业创新创业。各地在布局通信、电子行业、专用设备、物联网、视频等产业链相关领域时，应考虑首先招引行业龙头，吸引其上下游供应商企业集聚。

      应用领域场景驱动：5G商用过程中，场景驱动效应明显，如智慧城市、智能家居、无人机、增强现实、虚拟现实、物联网等，是在本轮信息技术革命中即将获得更大发展的领域。

二、工业互联网产业

　　工业互联网包含网络体系-平台体系-安全体系三大体系。工业互联网将连接对象延伸到机器设备、工业产品和工业服务，可以实现人、机器、车间、企业等主体以及设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节、全要素的泛在互联，以及数据的顺畅流通。

　　对制造业企业来说，网络体系的建设主要围绕线下设备线上化、线上设备互联互通展开，注重通过云平台实现生产设备、控制系统、工业信息系统、工业互联网应用的互联互通。

　　网络体系的建设重点是标识解析体系的建设。工业互联网的标识类似于互联网的域名，赋予每一个产品、零部件、机器设备唯一的“身份证”，实现资源区分和管理。《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》提出“标识解析体系构建行动”，其发展目标为“2020年建成5个左右的标识解析体系国家顶级节点，形成10个以上公共标识解析服务节点，标识注册量超过20亿”。

　　工业互联网的核心层级，向下连接海量设备，自身承载工业经验与知识的模型，向上对接工业优化应用，是工业全要素连接的枢纽，驱动着先进制造体系的智能运转。现阶段工业互联网平台仍以数据建模和分析为主要功能。

　　工业互联网的安全保障，是产业发展的重要环节。根据工信部对《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》的解读，工业互联网安全问题从实施角度可分为设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等几个部分。

      龙头引领行业布局：工业龙头企业、互联网龙头企业合力引领布局。工业自动化企业凭借在工业领域的几点，通过搭建工业物联网平台推动制造业转型升级，如三一重工的根云、海尔的COSMOPlat、徐工工业云、航天科技的INDICS等。互联网企业具备强大的基础设施支撑、丰富的分析计算工具、成熟的定价体系和全面的安全保障策略，以原有平台为基础通过联合上下游企业布局工业物联网生态。如，国内的百度、阿里、京东、腾讯等。

      聚焦关键领域技术突破：我国工业互联网整体发展较好，但关键技术领域被“卡脖子”，数据显示我国95%以上的高端PLC、工业网络协议市场被GE、西门子、罗克韦尔、施耐德等国外厂商垄断，本土品牌主要集中在国内中低端工业控制系统市场。未来一段时间，需要在工业控制、工业软件、工业网络、工业信息安全、边缘智能、工业大数据分析、工业机理建模、工业应用开发、开源平台、开源社区等关键技术领域发力，加强关键核心技术创新生态培育。

      聚焦跨领域融合发展：工业互联网的发展路径为单点应用示范-垂直行业深化融合-跨领域跨行业融合发展。目前，政策和规划的重点在引导重点企业、重点领域、重点行业应用示范，开展试点应用示范，在单个垂直领域深化融合应用。未来，在平台能力完善、垂直行业发展基本成熟的基础上，通过前期积累的经验、技术和数据有望以重点行业、重点领域为核心展开产业生态，真正实现跨领域融合发展。

三、数据中心产业

　　数据中心是一整套复杂的设施，数据中心产业链主要由上游基础设施、中游IDC专业服务及相关解决方案和下游最终用户构成。近些年随着4G/5G、云计算、物联网和大数据的发展，我国数据中心实现快速发展，增速远高于全球，预计未来几年也会保持较快增长。

      服务器：服务器占IDC硬件成本的70%左右，行业属于技术和资金密集型，进入壁垒高，品牌厂商和ODM厂商为主要参与者。服务器市场集中度呈上升趋势。从全球范围看，戴尔、惠普、浪潮占据前三的市场份额；国内，郎婵占据绝对优势，2019Q3国内市占率达到33%，其后依次是华为、戴尔、新华。

      CPU：CPU是服务器的“大脑”全球服务器CPU领域Intel一家独大，长期占据95%的市场份额。

      内存：内存属于易失性储存器，负责临时存储数据，存储和读取速度快，容量相对较小。内存DRAM作为中介，先从硬盘中复制数据供CPU使用，大大加快了运算效率。目前DRAM市场呈现三星电子、SK海力士和美光科技三足鼎立的格局，中国厂商兆易创新等企业也在加速布局。

　　我国IDC服务市场以运营商为主，凭借其网络带宽的机房资源优势，市场份额占比达到65%；第三方数据服务商逐渐兴起，成为市场第二大主力，主要为满足核心城市的IDC需求、弥补供需缺口，具备一定的资源稀缺性壁垒。

      基础电信运营商：中国电信、中国联通、中国移动三家占据65%左右的市场份额，具备资源优势。电信运营商的核心优势在于对带宽资源的垄断，拥有大量机房、骨干网络宽带和国际互联网口宽带资源。

      第三方IDC服务商：依据自身在核心城市的IDC资源和较强的资金实力，建设数据中心机房，弥补该地区数据中心的供需缺口，凭借自身稳定持续的运维能力和丰富的运营经验拓展云计算等客户，开展数据服务业务。

　　随着企业向云迁移、IT向云迁移成为大势所趋，除了各种政府系统、金融行业的数据中心以自建为主，未来应该是自建数据中心、出租数据中心、云服务多种模式共存的局面。数据中心服务商逐渐由资源型向服务型转变，从基本的提供空间、网络、机架出租等，发展为提供数据管理、安全防护、应用托管以及IaaS、PaaS、SaaS等各种云服务。

　　由于数据中心建设需要持有或租赁面积较大的不动产物业，土地、建筑物的升值、租赁回报是数据中心重要的收入来源之一，这与产业地产项目颇为相似，因此也出现了专门的绿色IDC产品、数字地产运营商。比如天云数据中心科技致力于引领数据中心建设由工程向产品化转变，以工厂预制模块化和数据中心自然冷却为支点，致力于下一代绿色数据中心的开发、制造和建设。

　　很多数据中心运营商也在寻求与数字地产运营商的合作，比如鹏博士大数据提出数据中心资产与经营相分离的HOMM模式，由传统的“自建自营”模式向多元化合作模式转型，输出自有数据中心运营服务能力，在人口与产业密集地区与数字地产运营商、投资方等合作伙伴共享运营收益。

四、人工智能产业

　　人工智能产业链主要由基础层、技术层、应用层构成。

      主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品。

      AI芯片：主要包括GPU/FPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件。市场规模呈快速增长态势，2018年市场规模为60亿美元，预计到2021年达到111亿美元，CAGR为20.99%。目前我国专注于AI芯片的企业较少，且总体技术水平与发达国家有较大差距，高端芯片还主要依赖国外进口。

      传感器：主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。国内企业中低档产品基本满足市场需求，但高新技术类产品更不足，同时数字化、智能化、微型化产品严重欠缺。

      云计算：主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率，包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。市场上主要由互联网企业和电信运营商提供服务，互联网企业如阿里云、腾讯云、百度云，电信运营商如天翼云、移动云、沃云。

      减速器：是一种相对精密的机械，主要为人工智能产品降低转速，增加转矩，以满足不同场合下的工作需要，是重要的底层硬件。国内有部分公司在精密减速器生产技术水平上取得了重大突破，但目前未形成较大的销售规模。国内做工业机器人减速器的企业超过50家，但其中产品面世或者批量化生产的企业不过20余家。

      主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等四类核心技术。

      计算机视觉：主要实现产业应用中对图像或视频内物体/场景识别、分类、定位、检测、图像分割等功能的需求，因此被广泛应用于实现视频监控、自动驾驶、车辆/人脸识别、医疗影像分析、机器人自主导航、工业自动化系统、航空及遥感测量等领域。主要由产品生产商、产品代理商、系统集成商等三类主体构成。

      自然语言处理：主要包括自然语言理解和自然语言生成。从应用上看，包括机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、字幕生成、文本分类、问题回答(Q&A)、文本语义比对等等。国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，以通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高自然语言识别准确率。

      智能语音技术：是一种可以实现将文本或命令与语音信号相互智能转化的技术，其主要包含语音识别与语音合成。我国市场份额主要被科大讯飞、百度、苹果分割。

      机器学习：是人工智能研究的核心技术，在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行“自学”，利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。目前机器学习重点谋求在算法领域实现突破，当前主流算法如深度神经网络、卷积神经网络及循环神经网络等都需要构建庞大的神经元体系，投入非常大，因此国内布局该领域的主要为互联网巨头，如百度、腾讯、阿里巴巴。

　　应用层主要体现为人工智能产品、服务和解决方案，人工智能的应用场景广泛，在各行各业都有诸多应用，包括家居、金融、制造、汽车、医疗等领域。

（1）AI+交通：构建车辆智能化、出行智慧化、交通管理自主高效化的生态体系

　　涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。AI+无人驾驶主要形成四类无人驾驶主流商业产品，到2025年全球自动驾驶车辆销量将达到60万辆，2035年将达到2100万辆，预计保持48%的年复合增长率增长。

（2）AI+教育：构建教学无纸化、资源共享无界、考场智能化、辅导个性化

　　智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节，全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。

（3）AI+健康医疗：实现医药研发高效化、医疗诊断精准智能化、健康管理个性化

　　主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等；使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等；使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。

（4）AI+金融：智能金融变革金融业务全流程

（5）AI+生活：实现家居管理智能化、生活智能化、建筑智能化

　　在人工智能产业领域，百度、华为、阿里等平台型公司积累了扎实的技术基础、丰富的应用场景和海量数据，在新基建大战略下，将为国家发展打造竞争新优势、注入增长新动能，有望成为人工智能新基建的领军力量。

　　从产业发展路径看主要有三种模式：一是自下而上切入，多为大企业，从基础层切入；二是从中间技术层切入，主要为人工智能平台开发商；三是自上而下切入，多为中小型企业和创业企业，从市场广泛的应用层切入。