新基建如何加速人工智能发展？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-01-24 5

核心观点：新基建为AI提供了“三驾马车”，驱动其跨越式发展

如果把人工智能比作一辆高性能跑车,那么新基建就是为其提供动力的能源（算力）、铺设的道路（网络）和智能的导航系统（数据），没有新基建，AI的发展将步履维艰，难以规模化应用。

（图片来源网络，侵删）

5G不仅仅是“4G+1G”，其高带宽、低时延、广连接的特性，是AI走向实时、泛在应用的关键。

赋能实时AI应用：
- 自动驾驶： 车辆需要与周围环境（其他车辆、行人、信号灯）进行毫秒级的通信，以做出即时决策，5G的低时延特性是实现高级别自动驾驶的必要条件。
- 远程医疗： 医生可以通过5G网络实时操控手术机器人，进行远程精准手术，AI辅助诊断系统也能将高清影像和实时数据快速传回云端进行分析。
- 工业互联网： 在智能工厂中，5G连接成千上万的传感器和设备，AI可以实时监控生产线状态，预测设备故障，实现“零停机”生产。
催生“边缘AI”：
- 5G与边缘计算结合,将AI计算能力下沉到网络边缘（如基站、工厂现场），这意味着像人脸识别、语音交互等AI任务可以在本地完成，无需将数据全部上传云端。
- 优势： 极大地降低了网络延迟，保护了用户隐私（敏感数据不出厂），并节省了带宽成本，这使得在手机、摄像头、智能家电等终端设备上运行复杂的AI模型成为可能。
连接海量数据源：
（图片来源网络，侵删）

5G的广连接特性可以连接数以百亿计的物联网设备（如智能电表、环境传感器、穿戴设备），这些设备源源不断地产生海量、多维度的数据，为AI模型训练提供了前所未有的“燃料”。

AI,特别是深度学习，是“算力密集型”产业，没有强大的算力，再好的算法也只是空中楼阁。

提供集中式训练算力：

训练一个先进的AI模型（如GPT系列、大语言模型）需要消耗巨大的计算资源，动辄需要数千甚至上万块GPU并行计算数周甚至数月，新基建中的大型数据中心提供了这种集中、可扩展的强大算力集群，使得顶级AI模型的研发成为可能。
支撑AI服务的规模化部署：

当AI模型训练完成后,需要部署到云端以提供服务（如云上的人脸识别、语音合成、内容推荐），数据中心提供稳定、可靠的云基础设施，确保这些AI服务能够7x24小时不间断地响应全球亿万用户的请求。
推动绿色与智能算力：

新基建强调“绿色”和“智能”，新建的数据中心普遍采用液冷、自然冷源等节能技术，降低PUE值（电能利用效率），实现AI发展的可持续性，数据中心自身的运营管理也开始引入AI，进行智能能耗调度、故障预测等，实现“用AI来管理AI”。

如果说数据中心是AI的大脑,那么物联网就是AI的五官和四肢，负责感知物理世界。

创造海量、高质量的数据：

AI的“智能”源于数据，IoT设备遍布城市、工厂、家庭、田野，它们像无数个“神经元”一样，收集着温度、湿度、压力、图像、声音等物理世界的信息，这些数据是训练AI模型的“养料”，让AI能够理解、学习并预测现实世界。
实现物理世界的闭环控制：
- AI不仅需要“看”和“听”，还需要“行动”，IoT设备提供了执行能力。
  - 智慧城市： AI分析交通摄像头和传感器数据后，通过控制IoT信号灯系统，动态调整红绿灯时长，缓解交通拥堵。
  - 智慧农业： AI分析土壤湿度和无人机传回的作物图像后，自动指令灌溉系统进行精准滴灌，或启动无人机进行病虫害防治。
  - 智能家居： AI学习用户习惯后，自动控制灯光、空调、窗帘等IoT设备，提供个性化的舒适体验。

除了上述三大核心,其他新基建也扮演着重要角色：

人工智能基础设施本身： 这是最直接的促进，国家层面建设开放的算法平台、算力调度平台和AI开放创新平台，降低了企业和研究机构的AI使用门槛，让中小企业也能“用得上、用得起”AI。
工业互联网： 它是5G、AI和IoT在工业领域的深度融合，它将工厂内的设备、生产线、供应链连接起来，AI在其中扮演“智慧大脑”的角色，优化生产流程、提升产品质量、实现柔性制造。
卫星互联网： 为AI提供了全球覆盖的感知能力，无论是灾害监测、环境遥感还是全球物流追踪，都为AI提供了更广阔的应用空间。
充电桩/特高压： 虽然看似不直接相关，但它们为数据中心、智能电动汽车等高耗能设施提供了稳定、绿色的能源保障，是AI产业可持续发展的基石。