上世纪九十年代的时候，中国也曾经出现过不少热衷于信息化系统建设的企业。那时他们进行信息化建设的主要动作就是买硬件服务器，把一排排世界顶级的计算机摆在机房里，就意味着信息化搞完了。
二十多年过去了，我们迎来新基建的大潮，似乎注重硬件忽视软件的信息化建设模式又重现于江湖。
【新基建只是数字化的基础】
今年初，新型基础设施建设的概念被高调发布，主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，这当中相当一部分的内容就是数字化基础设施。
推进数字化，确实是基础设施要先行。所谓巧妇难为无米之炊，数字化的基础设施至少要完成三件事：
第一是基础连接的数字化，通过物联网、5G等通信技术，完成从实体节点向数字化连接点的转换。基础连接的旺盛需求不仅需要现代化的通信网络和超强的数据传输能力，也包括对数字化连接的基础管理手段，比如对连接编码规则的管理、基础连接能力的高效运营等，这些都是连接层要做的事。
第二是数据的基础处理，包括底层连接采集之后的数据格式转换、数据的基础处理和筛查等。在通信网络产生和传送过来的数字化连接，往往专业化程度比较高，甚至很多还是非结构化数据，并不能对其轻易地进行后续处理，所以需要对数据进行转换和清洗，做成适用于存储和计算的"原材料"。
第三是数据的大规模存储，这是数据中心和云存储的范畴了。数字化走进实体企业之后，产生了海量数据，大量的原始数据和中间信息所需要的存储量从GB级、TB级很快跃升到了PB级，虽然单位存储的成本在不断下降，但也跟不上数据爆炸性增长的节奏，所以数据中心的建设需求越来越旺盛。
总结下来，就是说数据的采集层、处理层和存储层构成了数字化的基础设施，新基建主要就是围绕这些基础设施进行的。
【新基建只是数字化的开始】
数字化离不开新基建，但数字化不能和新基建划等号。虽说巧妇难为无米之炊，所以我们要准备原材料；但最后吃的是煮熟的饭，而不能直接吃生米。
虽然在新基建的环节也要进行数据处理，但这种前期处理通用性强、规范化程度高，主要目的是让数据适用于后期的使用和分析。
而到了数据的应用环节，面对千行百业，就会形成差异化强、个性化程度高的应用。
有的应用是对数据进行多维度分析，通过数据分析得出客观、全面的结论，指导注入城市治理、企业决策以及其他商业行为。基于不同管理者的思维逻辑和行为规则，即便是同一类的应用，算法和参数配置也会有很大差别，其呈现方式可能是静态报表，也可能是阈值管理与告警的机制，还可能是专题分析报告。
有的应用是对数据的智能化处理和操作。通过事先设定的程序和流程，系统自动根据采集到的数据进行处理，按照既定的规则，根据不同场景的触发，执行对应的动作。比如5G应用里经常提到的无人机巡检、自动驾驶等，都属于这类应用。
还有的应用是把几种基础类的应用组合在一起，形成更加复杂的场景化解决方案。比如将人脸识别技术应用到安全认证管理的应用里，利用数字孪生技术进行远程维修等。虽说人工智能的一些基础性应用可以实现产品化，但要将这些产品应用到场景里，需要的系统集成和定制化开发的工作量并不少。
总体来说，新基建因为规范化程度高，规模效益明显，也适合大企业搞，所以容易被关注。而在新基建之上的数字化解决方案和适应于千行百业的各类应用，大部分是中小企业干的苦活累活，宣传力度和示范效应有限，往往容易被忽略。但是，如果只是完成连接的数字化却没有应用，积累的海量数据产生不了价值，那数字化的意义又是什么呢？
【结语】
最近看了不少新基建项目，仔细分析这些项目的内容，都是围绕着硬件和基础设施进行投资。有的是运营商在卖带宽，有的是阿里和华为在卖云，有的是大批采购服务器，有的项目更直接地变成了做房地产生意。
那么数字化应用呢？最多就是"XXX解决方案"等简单的几句话，既没有现在要做的内容，也没有中长期的规划演进。
短期来看，这种堆积硬件的投资方式简单粗暴，就像当年摆成一排的计算机，如今也可以吹一吹项目里现代通信技术的应用情况、云计算业务的使用量，项目的实施者是超大规模的企业，项目风险不大，很容易出业绩。
但是数字化项目一旦建成运转起来，持续的运营成本并不低，印象中曾有一个项目，建成后系统运转耗电量巨大，电费一天差不多就是一台奥迪车。所以如果不能产生价值，数字化就会成为持续烧钱的黑洞，违背了初衷和本心。
看着欣欣向荣的新基建，作为数字化产业从业者的我，却在担心数字化的未来。希望新基建的号角能迅速激发起数字化应用的发展，那我就是杞人忧天了。
