“新興基礎設施建設”即“新基建”，指發力于科技端的基礎設施建設，主要包括七大(dà)領域：5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車(chē)充電樁、大(dà)數據中(zhōng)心、人工(gōng)智能和工(gōng)業互聯網。
Gartner特針對其中(zhōng)五大(dà)關鍵領域，爲首席信息官及IT領導者提出見解及建議。
一(yī)、5G技術：充分(fēn)評估
關鍵見解
5G是新一(yī)代蜂窩技術，它将使移動服務交付模式從以消費(fèi)者爲中(zhōng)心轉變爲以業務和消費(fèi)者爲中(zhōng)心。
5G将滿足用例的各種服務要求并引入一(yī)個更大(dà)範圍的服務供應商(shāng)生(shēng)态系統。它結合了RF增強功能與各類移動網絡軟件，可實現靈活的網絡架構、服務定制化并激發新供應商(shāng)的出現。
5G技術正處于“過高期望的峰值(the Peak of Inflated Expectations)”。目前，5G的第三代合作夥伴計劃(3GPP)的國際标準機構正在與監管流程、頻(pín)譜分(fēn)配和移動網絡運營商(shāng)(MNO)的部署同步發展。
作爲授權頻(pín)譜的當前使用者和持有者，移動網絡運營商(shāng)仍然是5G發展階段企業機構的主要移動服務供應商(shāng)。同時，LTE技術将繼續存在并爲5G的初步部署奠定堅實基礎。
核心建議
負責數據中(zhōng)心基礎設施和雲計劃的I/O技術專業人員(yuán)應：
通過思考蜂窩網絡服務和用例需求來制定采用5G的計劃。在啓動計劃時，首先要不再将蜂窩網絡視爲僅面向消費(fèi)者的服務，也不要僅僅是針對移動基礎設施開(kāi)發應用程序。
了解RF、網絡軟件和切片技術的組合如何影響所需的架構變化，從用例入手，建立起5G連接服務。
不要盲目采用5G，了解影響5G的各個層面上的依存關系的技術，來制定切合實際的期望。
評估5G在初期是否能作爲SD-WAN和LTE或物(wù)聯網類型應用服務的一(yī)種延續。與移動網絡運營商(shāng)積極溝通，了解這些服務是如何與以業務爲中(zhōng)心的5G服務相整合的。
二、電動汽車(chē)無線充電技術：新機遇
關鍵見解
爲住宅和社區停放(fàng)車(chē)輛提供的充電系統不需要新的技術。現有系統隻需提供合适的價格。
拟投資(zī)于公交車(chē)路線、短途送貨車(chē)輛等垂直市場的政府部門将建立能夠爲電池快速充電的準動态充電系統。
制造商(shāng)一(yī)般不願意在沒有公認行業标準的情況下(xià)将無線充電技術添加到車(chē)輛上。
核心建議
爲了在不斷發展的汽車(chē)無線充電、技術和服務市場獲得市場份額，您需要：将現有技術用于住宅和社區應用，從而獲得産品上市時間優勢。
鎖定地方政府部門作爲早期充電基礎設施投資(zī)的客戶群。
加入行業團體(tǐ)和标準制定機構，爲行業标準的到來做好準備。
三、數據中(zhōng)心基礎設施：2021年應做的初步工(gōng)作
關鍵領域
維護和優化現有數據中(zhōng)心基礎設施：通過自動化和機器學習(ML)來管理、改造和改善數據中(zhōng)心基礎設施。
規劃未來的數據中(zhōng)心基礎設施：制定涵蓋數據中(zhōng)心計算、存儲、網絡和數據中(zhōng)心設計的基礎設施願景。
數據中(zhōng)心新興技術：實施具有以下(xià)特點的智能基礎設施策略：軟件定義、可組合、敏捷、可編程、可擴展、具有彈性、具有響應性并能适應變化。
數據中(zhōng)心在混合環境中(zhōng)的作用：平衡傳統數據中(zhōng)心的運營與無服務器技術、數據中(zhōng)心，托管服務供應商(shāng)、雲和邊緣計算的影響。
四、人工(gōng)智能核心技術：2021年預測
關鍵見解
由于技能、技術和基礎設施整合方面的挑戰，用于AI項目試點的AI基礎設施策略将不易擴展到生(shēng)産中(zhōng)。
AI推理引擎将被部署在各個位置，包括邊緣、傳統數據中(zhōng)心和公有雲，這将促進對全平台部署解決方案的需求。
與生(shēng)産AI管道相關的技術債務和基礎設施複雜(zá)性将成爲大(dà)多數企業中(zhōng)的IT領導者的工(gōng)作難點。對實時響應的需求正在推動将分(fēn)析置于數據采集點附近以及邊緣系統或端點設備中(zhōng)的需求。
核心建議
希望從AI概念驗證擴展到生(shēng)産并實現産量增長的IT領導者應：設計串流數據分(fēn)析基礎設施自定義參考架構的原型并展示，從而加快AI在生(shēng)産中(zhōng)的應用。
使用容器封裝機器學習模型并簡化模型管理，從而創建推理引擎部署流程，同時将AI應用于生(shēng)産。
通過戰略性地使用具有可擴展AI基礎設施功能的雲服務和供應商(shāng)來加速AI的實現。
通過量化要采集的數據類型和數據量以及通信帶寬、延遲和可用性的影響來确定進行深度神經網絡分(fēn)析的最佳位置。
五、全球工(gōng)業物(wù)聯網：市場機會分(fēn)析
關鍵見解
工(gōng)業物(wù)聯網(IIoT)軟件平台在2018年首次實現了盈利，但此後能否盈利充滿挑戰。
與其他物(wù)聯網堆棧相比，工(gōng)業物(wù)聯網應用具有相對更穩定的增長率和利潤率，這主要是由于購買中(zhōng)心和物(wù)聯網相關購買要求的不斷變化。
工(gōng)業物(wù)聯網服務的增長和利潤仍然受到以下(xià)因素的限制：供應商(shāng)專注于狹隘的專業領域;以及供應商(shāng)無法爲重複收入型産品創建具有吸引力的産品目錄。
連接性和硬件(HW)是物(wù)聯網解決方案的基礎要素，并且分(fēn)别是工(gōng)業物(wù)聯網最重要的利潤和收入來源。
核心建議
爲創建創新的工(gōng)業物(wù)聯網産品，技術總經理必須：
通過開(kāi)發具有特定行業特征和功能的工(gōng)業物(wù)聯網平台擴展客戶環境，從而維持增長。
開(kāi)發獨立于平台的工(gōng)業物(wù)聯網應用并實現此類應用的差異化，這些應用能夠将行業專業知(zhī)識和商(shāng)業智慧“轉化爲産品”，用于目标行業的基礎用例并産生(shēng)收益。
通過創建基于資(zī)産的托管服務組合确保每年的重複性收入。此類服務能夠爲物(wù)聯網解決方案和物(wù)聯網資(zī)産的運營和服務管理提供信息技術基礎設施庫(ITIL)方法。
通過鎖定創建聯網工(gōng)業産品和服務(在銷售點需要嵌入或捆綁硬件和聯網功能)的工(gōng)業企業來提高增長率，同時降低銷售成本。
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