《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》
作 者：[美]吴军
出版社：中信出版社
书 号：ISBN978-7-5086-6381-4
版 次：2016年8月第1版
作者简介
吴军：毕业于清华大学计算机系（本科）和清华大学电子工程系（硕士）。于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于2002年获得计算机科学博士学位。2002年加入Google公司，任Google研究院资深研究员。2010年，吴军博士离开Google，加盟腾讯公司，担任负责搜索业务的副总裁。著有《数学之美》、《浪潮之巅》和《文明之光》。
一、大数据的出现
2005年是大数据元年。这一年，在机器翻译领域从来没有技术积累、不为人知的Google，以巨大的优势打败了全世界所有机器翻译研究团队，一跃成为这个领域的领头羊。能取得这一成功，除了Google花重金请到当时世界上水平最高的机器翻译专家弗朗兹·奥科博士外，更重要的原因在于，他们的研究比其他研究所多了几千倍甚至上万倍的数据，于是量变的积累就导致了质变的发生。
全世界各个领域数据不断向外扩展，渐渐形成了另外一个特点，那就是很多数据开始出现交叉，各个维度的数据从点和线渐渐连成了网，或者说，数据之间的关联性极大地增强，在这样的背景下，就出现了大数据。
二、思维的革命
大数据是一种全新的思维方式，要说清楚它的重要性，需要先回顾一下自17世纪以来一直指导我们日常做事行为的一种思维方式——机械思维。机械思维虽然现在来看已经过时了，但是这种思维方式却统治了人类三个多世纪，机械思维可以算得上是人类总结出的最重要的思维方式，也是现代文明的基础。
人们将牛顿的方法论概括为机械思维，其核心思想可以概括成以下几点：
1. 世界变化的规律是确定的；
2. 因为有确定性做保障，因此规律不仅是可以被认识的，而且可以用简单的公式或者语言描述清楚。
3. 这些规律应该是放之四海而皆准的，可以应用到各种未知领域指导实践。
工业革命——机械思维的结果
我们常说瓦特发明了蒸汽机，其实蒸汽机在瓦特之前就有了，更准确的说法应该是瓦特改进了蒸汽机。经瓦特改良的蒸汽机，适合各种场合，可以卖到不同的工厂。正是因为瓦特蒸汽机的这个特性，才使得工业革命后有了“现有产业+蒸汽机=新产业”的模式。瓦特的成功不仅是技术的胜利，更重要的是他掌握了新的方法论——机械思维。
在瓦特之后，机械思维在全球开始普及。19世纪初，英国技师史蒂芬森利用机械思维发明了火车；1843年，英国发明家查尔斯·瑟伯发明了转轮打字机；美国发明家罗伯特·富尔顿则发明了使用机械动力取代风力的蒸汽船，为全球自由贸易时代的到来做好了准备。
机械的广泛使用和机械的思维方式直接导致了人类迄今为止最为伟大的事件——工业革命。
从牛顿开始，人类社会的进步在很大程度上得益于机械思维，但是到了信息时代，它的局限性也越来越明显。首先，并非所有的规律都可以用简单的原理进行描述；其次，像过去那样找到因果关系已经变得非常困难；最后，随着人类对世界认识得越来越清楚，人们发现世界本身存在着很大的不确定性，并非如过去想象的那样一切都是可以确定的。
熵——一种新的世界观
世界上很多事情是难以用确定的公式或者规则来表示的。但是，它们并非没有规律可循，通常可以用概率模型来描述。在概率论的基础上，香农博士建立起一套完整的理论，将世界的不确定性和信息联系起来，这就是信息论。
香农在信息论中借用热力学里熵的概念，用熵来描述一个信息系统的不确定性。他指出，信息量与不确定性有关：假如我们需要搞清楚一件非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，那么不需要太多的信息就能把它搞清楚。信息量的度量就等于不确定性的多少。
香农提出信息论最初的目的只是建立通信的科学理论，但是，信息论的作用远不止在科学和工程上——它也是一种全新的方法论。与机械思维是建立在一种确定性的基础上截然不同的是，信息论完全是建立在不确定性基础上，而要想消除这种不确定性，就要引入信息。谁掌握了信息，谁就能获取财富，这就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能获取财富一样。
大数据——新的思维方式
大数据的科学基础是信息论，它的本质就是利用信息消除不确定性。
不确定性，是今天社会的常态。在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。
三、商业模式的变迁
在历史上，一项技术带动整个社会变革的事情也曾经发生过。它们通常遵循一个模式：即：原有产业+新技术=新产业
现有产业+蒸汽机=新产业
近代第一次带来全社会变化的技术是以蒸汽机为核心的动力革命。在瓦特发明万用蒸汽机之后，很多有上千年历史的古老行业，使用蒸汽机之后摇身一变成为新产业。即:现有产业+蒸汽机=新产业
如英国的纺织业在蒸汽机出现之前，产品并没有多到要向世界倾销。等到蒸汽机用于纺织业，情况就发生了改变，英国需要打开东方市场才能消化全部的产能。当最终洋布卖到中国和印度之后，当地几千年来传统的家庭纺织业在短短的100年里就消失了。从此全世界的纺织业被重新定义，各个迈向工业化的国家开始建纱厂、织布厂，一时间纺织业成了工业化进程中的全新产业。
现有产业+电=新产业
电带来了“第二次工业革命”，即：现有产业+电=新产业
到了19世纪末，电的应用改变了世界。从宏观的角度看，电的使用导致了人口高密度的大都市的出现，因为电梯的出现，人们可以把楼盖得高，公共交通的出现可以把城市拓宽。
电对世界的巨大影响还在于各种电器的发明，它们导致了新产业的出现。比如，以电报和电话为核心的通信产业就是在那个时期奠定的基础，今天变成了全球最大的产业之一。留声机、电影和收音机的发明，导致了大众娱乐产业的出现。
电也是化学工业的催化剂，让化学从实验室走向产业化。从化肥到农药，从人造纤维到各种生活用品，从建筑和装修材料到油漆涂料，没有电，今天我们使用的大部分化工产品就制造不出来。
现有产业+摩尔定律=新产业
在过去的半个世纪里，世界的进步背后最根本的动力可以概括为摩尔定律的应用，或者说是数字化。即：现有产业+摩尔定律=新产业
“二战”后信息技术带来了新的产业革命。信息革命其实有两个方面的革命，首先是创造了一批与信息的产生、传输和处理有关的产业，比如电视传媒、通信、卫星，以及与信号处理相关的产业，比如军事上的雷达、地质上的摇感等。另一方面，原有的很多产业在使用计算机之后产生了本质的变化，形成了全新的产业。
1965年，摩尔博士提出了摩尔定律，同时在工业界大规模集成电路出现，从此开始了持续半个世纪的信息产业高速发展。计算机处理器和存储器的性能分别提高了2000万倍和10亿倍。40年前，没有计算机，中国的国民经济几乎不会受任何外在影响。今天就不同了，没有计算机是无法想象的事情。
通过上述对历次技术革命中商业模式变迁的分析，我们可以得到三个结论：
首先，技术革命导致商业模式的变化，尤其是新的商业模式的诞生。
其次，生产越来越过剩，需求拉动经济增长的模式变得不可逆转。同时，单纯制造业的利润越来越低，那些行业越来越没有出路。相反，人们对服务的需求越来越强烈。
最后，商业模式的变化既有继承性，又有创新性。工业革命导致了产品需要靠推销才能卖出去，第二次工业革命导致了广告业的兴起，推销的方式从展示变成了做广告，而这两者之间是有联系的。作为创新的一方面，第二次工业革命导致了商业链的出现；到了信息时代，商业链得到了发展，这是继承性的一面；而服务业的重要性突显，这是其创新性的一面。
四、大数据与未来智能化产业
大数据引发的智能革命也将是以一种与前面几次技术革命类似的方式展开，如果我们用两个简单的公式来概括的话，那就是：现有产业+大数据=新产业、现有产业+机器智能=新产业
未来的农业
农业是人类所从事的最古老的行业，也是支撑人类文明的基础。工业革命之后，由于机械在农业上的应用，每一个人能够耕种的土地和收获的粮食大大增加，使得大量的人口能够被释放出来从事工业和服务业的劳动。但是，自然环境依然是制约农业发展的瓶颈。
以色列人的农业发展堪称人类的奇迹。借鉴和学习他们的农业科技，将对未来的农业带来巨大的影响。
先看看以色列人的生存环境。我国西北部是公认的缺水地区，兰州年降雨量达325毫米，西宁280毫米。而以色列的年降雨量只有约200毫米，占土地面积一大半的南部内盖夫沙漠，每年平均降雨量仅有25-50毫米。然而，就是在这样一片生产条件恶劣之地，以色列人的农业发展却令人咂舌。他们的奶牛单产奶量居世界第一，平均每头年产奶10500公斤，每只鸡年均产蛋280个，棉花单产居世界之首，亩产近1000斤（中国为228斤），柑橘年均亩产多达3吨（中国为0.5吨），西红柿年均亩产20吨。由于单产高，以色列居然成为农产品出口大国，每年向欧洲出口大量的蔬菜和水果，有“欧洲的厨房”之称。而且以色列还是仅次于荷兰的世界第二大花卉供应国。2007年，以色列农业总产值为55亿美元，其中，农业出口占40%，达21.72亿美元。
作为严重缺水的国度，以色列人发明了滴灌技术——装有滴头的管线直接将水和肥料送达植物的根系，大大节约了水和肥料。所有灌溉方式都采用计算机进行自动化控制，灌溉系统中有传感器，能通过检测植物茎果的直径变化和地下湿度，来决定对植物的灌溉量，大大的节省了人力和水资源。
农田可以靠精确的灌溉，那么草地、花园、院落等凡是需要用水灌溉的地方也可以采用类似的方法大幅度节省用水。硅谷一家小公司就发明了家庭院落自动喷水机器人，用于测试土地湿度，计算喷水角度、流量和时间，大大的节约了用水。
未来的体育
NBA赛场上，勇士队的崛起不是偶然，而正是大数据的计算结果。
位于硅谷地区的金州勇士队，2009年还是NBA最烂的球队之一，那年的成绩排名倒数第二。2010年被收购之后，投资人并没有像普通的大老板那样去砸钱买球星，反倒是把队伍中的明星给卖掉了。他们利用大数据制定了球队的发展战略和比赛战术。根据数据分析的结果，管理层认为现在NBA以及很多职业联赛所追求的打法是低效率甚至是错误的。传统的打法是把球传给那个大高个儿，即便不出现传球失误，也就是得2分，扣篮也是如此，虽然动作漂亮，但是耗费巨大的体力之后，也还是2分。勇士队的管理层设计的新打法却是尽可能地从24英尺外的三分线投篮，这样可以得3分。
在2015~2016年的NBA赛季，勇士队在全部82场比赛中获胜73场，创下主场54连胜的纪录，斯蒂芬·库里全赛季共投进403记三分球，汤普森投进了270记三分球，全部打破了由雷·阿伦所保持的个人单赛季269记三分球的纪录。全队在一个赛季中投进1000个三分球，又创造了一项NBA纪录。
大数据对体育训练的帮助可以分析和总结优秀选手的动作姿势，纠正其他运动员的动作。相信未来的竞技体育是离不开大数据和机器智能的。
未来的制造业
曾几何时，产业工人的数量被看成是制造业竞争力的重要标志，大量低工资的生产线上的工人造就了全球制造业的繁荣。被称为“世界工厂”的中国在改革开放以后正是靠这一项核心竞争力跻身世界制造业大国行列。
我们现在也提出了中国制造2025的概念，其核心是通过智能机器、大数据分析来帮助工人甚至取代工人，实现制造业的全面智能化。在美国，特斯拉汽车公司已经尝试全部使用机器人来装配汽车；全球最大的OEM制造商富士康也一直在研制取代生产线工人的工业机器人，预计未来将装备上百万台机器人，逐渐取代装配工人。
特斯拉颠覆现有汽车行业所做的另一件事，就是取消存在了一个世纪的汽车代理商制度。到了大数据时代，除了商品的设计和研发，剩下的仓储和物资管理、物流和运输、批发和零售等环节，要么高度智能化，要么干脆被砍掉，因此在制造业中那些所谓高端的工作也面临着被机器智能所取代。比如阿里巴巴的崛起，就让很多批发行业的工作从此消失。
特斯拉只是未来制造业一个典型的案例，其他商品的制造和流通也可以得益于大数据和机器智能。当机器智能逐步渗入到商品制造和销售的各个环节时，不仅工人的数量将逐渐减少，而且整个制造业都将被重新洗牌。
李彦宏在2016年8月25日的亚布力夏季论坛上说：
人工智能会影响的最重要的行业首先是制造业。过去五年流行的物联网和可穿戴设备都没有形成很大的市场。人工智能时代的到来会改变这一点，会彻底改变制造业，所有制造业都属于人工智能产业，或者说物联网产业。所有硬件都要联网，都要把数据传回到云端。这不是想象，已经是现实。
未来的医疗
今天，人类在医疗保健上遇到了一些瓶颈，主要体现在三个方面：首先是医疗的成本越来越高；其次，医疗资源不平衡；最后，目前很多疾病无法治愈。
2012年Google科学比赛的第一名授予了一位来自威斯康星的高中生，她通过对760万个乳腺癌患者的样本数据的机器学习，设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，来帮助医生对病人进行活检，其位置预测的准确率高达96%，超过目前专科医生的水平。
在医学影像分析方面，很多软件已经开始商用化，具有了智能的计算机不仅能帮助诊断，承担放射科医生的工作，还可以进行手术。这些都大大提升了医生的工作效率，诊断费用也将逐步降低。
IBM开发的沃特森智能系统可以理解自然语言，分析各种数据和医学影像，帮助疾病诊断和医疗信息的管理。在一些医疗领域，它能够非常准确地给医生提供诊断的建议和帮助。虽然诊断水平还没有达到取代医生的程度，但是在医疗资源相对稀缺的地区，足以缓解医疗资源不平衡的状态。
癌症作为目前暂时无法自愈的疾病，是因为癌细胞是动物和人自身细胞在复制的过程中基因出了错，而每个患者的病变基因不同，因此无法找到一种一劳永逸的灵药去治疗所有的癌症。但是，世界知名的生物系统专家阿瑟·李文森博士认为，在大数据时代，可以根据不同病变基因去研制药物。在已知的各种可能导致肿瘤的基因错误不过在万这个数量级，而已知的癌症不过在百这个数量级。即使考虑到所有可能的恶性基因复制错误和各种癌症的组合，不过是几百万到上千万种，这个数量级在IT领域是非常小的。利用大数据技术，在不超过几千万种组合中找到各种真正导致癌变的组合，并且对这样每一种组合都找到相应的药物，那么对于所有人可能的病变都能够治疗。虽然这样成千万种药总的研发成本不低，但是如果摊到全世界每一个癌症患者身上，李文森博士估计只需要人均5000美元左右。
除了本书提到的这些，在《颠覆性医疗革命》一书中，还列出了22个未来医疗趋势，其中就有很多的趋势是与大数据、机器智能相关的。
如通过增强现实帮助医生提高手术水平；利用远超医疗和远超保健来解决医疗资源不平衡的问题；利用机器人进行手术；基因组合个性化的医疗等等，都将是未来医疗行业发展的趋势。
五、未来社会的特点
未来社会的特点是智能化、精细化及透明化
智能化
智能化表现在整个社会的各个层面。如利用实时的大数据更合理地在空间和时间上分配和利用交通资源（比如道路和停车场）。从每个安装了交通管理系统APP的出行人那里，全面了解并且预测城市每一条道路的交通情况，选择大众选择更加合理的出行方式、时间和道路。另外，利用大数据管理交通可以根据实时流量和对未来流量的预测，调整交通信号灯的时间，提升整个社会的交通效率。
大数据的出现给反恐也带来了曙光。通过全面跟踪一个地区所有手机和电子设备使用者的行踪，一旦有外来的可疑分子，就可以开始预警，并且配合视频监控跟踪那些人。
精细化
首先来了解两个概念，一个是区块链（Block Chain），另一个是射频识别（RFID）。
区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。Block即模块、单元的意思，它像一个账户存储信息；Chain是链条的意思，即表示一连串的交易，交易的细节就存在Block中。射频识别，RFID（Radio Frequency Identification）技术，又称无线射频识别，是一种通信技术，电源可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。RFID芯片是一种不需要电源的芯片，里面存储的信息可以被专门的阅读器发出的无线电波探测出来。
区块链可以记录比特币的交易，那么也可以记录其他的交易和传输。运用这两种技术，可以使每一件商品制造出来时产生一个区块链，并且在它被运输和交易时利用区块链记录全过程，那么这个商品整个的流通过程就是可追踪的。当最终的消费者购买这个商品后，他可以看到这个产品是如何从出厂开始一步步卖到自己手上的。
透明化
任何事情一定都有两面性，大数据和智能革命对未来社会的冲击也是不能小视的，将来我们或许会生活在一个没有隐私的环境里，或许会被一些超级权力在无形中控制。大数据和机器智能引发的隐私问题会非常严重，在今天和未来，当移动互联网、大数据和机器智能三者叠加到一起之后，我们不再有隐私可言。
在过去，我们泄露隐私有时是不得已的，但是在移动互联网时代，尤其是今后物联网时代，我们本身就是主动的隐私泄密者。我们使用的各种电子产品，从可穿戴设备到带有GPS的照相机，再到与WIFI相连的各种智能电器，不自觉地记录下了我们详细的行踪和生活信息，并且提供给了服务商。
六、智能革命对人类的威胁
在工业革命后的半个世纪里，原有的经济结构被摧毁，靠有一技之长的工匠运作的小作坊纷纷破产。从18世纪末到19世纪上半叶，是英国贫富分化严重、社会矛盾重重的半个多世纪。为了节省成本便于竞争，工厂主们大量雇佣低工资的童工，或者随意延长劳动时间。也正是在那个年代，英国出现了空前绝后的工人运动，催生出马克思主义。英国人花了大约两代人的时间消化工业革命带来的负面影响。解决工业革命副作用的方式是资本输出，开拓全球殖民地，推行自由贸易。
工业革命对社会的影响可分成三个阶段：第一个阶段只有发明家和工厂主们受益；第二阶段是全体英国民众普遍受益，这和上一个阶段相差半个多世纪；第三个阶段才是整个世界受益，这和第二个阶段又相差很长时间。
19世纪末的第二次工业革命，上述模式再次重复出现。随着贫富差距的分化，美国工人运动盛行。好在美国天然的地理优势，有广袤的中西部处女地等待开发，从某种程度上解决了产能的问题。经过老罗斯福、塔夫脱和威尔逊三任总统近20年的努力，到19世纪20年代，美国才基本实现了全面繁荣。
而信息革命的反作用到目前为止，依然没有完全消化。信息时代是人类历史上第二个创造财富的高峰年代。在过去的30年里，美国和中国两个国家贡献了全球超过一半的GDP增长，除了这两个国家，世界上大部分地区的情况可不大美妙。包括俄罗斯在内的很多国家似乎置身在时代之外。以苏联为核心的东欧集团、超过10亿人的穆斯林地区、大部分欧洲国家、整个南美洲，对于信息革命的贡献微乎其微。在新的经济结构中，它们虽然能够享受到信息革命的产品，却没有享受到信息革命带来的经济增长。从全世界的范围看，消化掉信息革命的冲击波，或许还需要更长的时间。
智能革命将要走的路和历史技术革命的路会有很多相似之处。大数据和机器智能的趋势一旦形成，就不是人力可以阻挡的。智能革命对社会的冲击将是巨大的，它会影响到上至国家、中到企业、下至个人的命运。从目前的发展来看，智能革命对社会的冲击甚至有可能超过过去几次技术革命。
最关键的是，智能革命所要替代的是人类最值得自豪的部分——大脑。全社会各行各业的从业人数都将随着机器智能的升级而减少。虽然会有一小部分人参与智能机器的研发和制造，这是所谓的新行业，但是这只会占到劳动力的很小一部分。
大量淘汰下来的劳动力怎么办？是否能有良好的解决方法？坦率地讲，谁也没有。我们现在能做的只能是面对现实，只有这样，才能最终建设一个让所有积极向上的人都具有成就感和幸福感的社会。
虽然我们不知道如何在短期内创造出能消化几十亿劳动力的产业，但是我们很清楚如何让自己在智能革命中受益，而不被抛弃。答案很简单，就是争当2%的人，而不是自豪地宣称自己是98%的人。
在凯文·凯利的《必然》一书中，对人类的未来预测要显得更加乐观。他认为将来人们的工作会在被机器替代的过程中发生以下循环：
1. 机器人干不了我的工作
2. 机器会许多事情，但我做的事情它不一定都会
3. 我做的事情它都会，但它常常出现故障，需要我来处理
4. 机器常规工作从不出错，但我需要训练它学习新任务
5. 让机器做我原来的工作吧
6. 机器人正在干我以前的工作，我的新工作不仅好玩，工资还高
7. 机器绝对干不了我现在做的事情
之后重复......
虽然不愿承认，但是我更加认同吴军博士的观点。
在历次技术革命中，一个人、一家企业，甚至一个国家，可以选择的道路只有两条：要么加入浪潮，成为前2%的人，要么观望徘徊，被淘汰。