谷歌高级研究员劝地方官员转变思路 别老盯着制造业

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[摘要] alphago只是增加了数据量并改进了算法，但两者的“智能”水平却大相径庭，这就是大数据的威力。

如果你了解人工智能alphago，你会发现它背后的原理与1997年击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”没有什么不同。最近，alphago以“大师”的名义再创60胜1平的辉煌纪录，并不是因为它拥有人类的逻辑推理能力或脑神经结构，而是因为它经过谷歌的训练，能够与数十万go大师玩数据游戏，真正实现了“完美战略”。原则上，与深蓝相比，阿尔法戈仅增加了数据量并改进了算法，但两者的“智能”水平却大相径庭，这就是大数据的威力。

谷歌研究院高级研究员吴军在谷歌工作多年，致力于设计中文、日文和韩文搜索算法，对大数据技术有着深刻的理解。在新书《智能时代》中，吴军认为阿尔法狼的胜利不是机器的胜利，相反，它是人类的胜利。未来，大数据和机器智能将会给传统的商业模式和社会形式带来巨大的变化。人类所能做的不是回避和否认，而是面对现实，抓住智慧革命的机遇。与此同时，吴军承认，在任何技术革命中，只有2%的人真正从一开始就受益，然后慢慢扩大到另一个98%——这一转变时间至少需要半个世纪。

大数据时代自然到来

《时代周刊》:您在书中提到“大数据+计算模式”可以解决很多以前只能由人们解决的问题，所以被称为“智能”。另一方面，什么样的人类问题不能通过“智力”来解决？目前是否有明确的界限或共识？

吴军:这个问题很难划清界限。客观的问题，比如为什么下雨或者为什么是蓝色的？为什么夏天比冬天热？这就是电脑能回答的问题。很难回答一些主观的问题，例如前一段时间简·张发生了什么事，她应该做什么？电脑很难回答。还有一些艺术创作的问题。简单地写一首诗并不难，但是如果没有某种创造性的形式，并且依赖于计算机，那就更难了。

《时代周刊》:大数据和智能革命的兴起是互联网发展的必然阶段吗？智能手机的普及发挥了多大的作用？

吴军:大数据时代正在这个时候到来。首先，因为内存的性能提高了，可以存储大量的数据；然后移动互联网出现了，人们可以上传数据；传感器技术已经发展，可以收集收据；计算机处理数据的能力也得到了极大的提高，所以大数据时代的到来可以说是理所当然的事情。

事实上，智能机器是在2007-2008年开始出现的。在此之前，每个人都只在网上买东西、看图片和看视频，但智能手机并不与每个人的日常线下生活密切相关。但从那以后，网上生活和网下生活逐渐开始联系起来。

《时代周刊》:根据你在谷歌的工作经验，除了丰富的数据资源，谷歌和中国在发展大数据技术本身上有没有很大的差距？

吴军:这仍然是一个很大的差距。在中国，实际上能够使用少量大数据的企业所使用的基本软件通常是开源的。目前，即使是少数来自谷歌的人也没有能力再做谷歌的系统。

此外，这一领域的技术研发不需要太多的人，但需要很高水平的人，这些人必须连续三年无所事事，专心致志地去做，但目前国内环境还不太具备。但是从工程的角度来看，开源软件在中国可以很好的运行，中美在这方面没有太大的区别。

《时代周刊》:中国的大数据产业和美国有很大的差距吗？

吴军:中美两国的发展基本上是平行的，前后相差两三年，但基本上是同时发展的。

启用机器人(300024，购买)并不等于智能制造

时代周刊:大数据行业的主角，除了谷歌或国内的大公司如英美烟草和华为，中小企业有可能崛起吗？

吴军:在任何工业时代，一次只能更换一部分公司，比如20%。不可能说当小公司崛起时，所有大公司都会被取代。美国基本上有五大数据公司，包括苹果、谷歌、微软、亚马逊和脸书，而英美烟草在中国。在大数据时代，美国有第六个家是非常好的，中国也是。

有几种大数据几乎在世界各地都没有使用，例如医疗数据。美国的病例数据比整个互联网都多。在中国，如果没有别的，我在上海交通大学上课。仅上海交通大学附属的13家三甲医院所拥有的数据就是一个巨大的量，这些数据还没有被使用过。任何有能力提供这些大数据服务的人都非常强大。

例如，中国还有一个广播电视网，它有大量的信息，但这些数据过去没有收集，都被浪费了。像这些行业一样，大数据是空·怀特的，甚至连英美烟草也没有碰过它。

《时代周刊》:就制造业而言，德国的工业4.0和中国的2025都依赖于大数据和智能。他们离真正实现还有多远？

吴军:事实上，制造业应该做什么是很清楚的。关键是要改变观念。例如，冰箱的制造可能最终会使冰箱从制造业转向副业。冰箱不再是大型消费电器，而是家庭商店的延伸。我在书中举了一个例子。制造风力涡轮机的金风公司的制造利润相对较低，但后来成为发电设备的运营商和服务提供商，其利润率得到了极大提高。因此，制造业的智能化并不是简单地说使用机器人可以增加10%的利润，所以它仍然停留在制造业的范围内。

工业4.0首先是资源整合。如今，很多中国人都明白工业4.0是一个机器人，我认为这还不够。制造业包括设计、仓储、制造、物流、批发和零售等。这些链接过去是分开的，有时由不同的公司运营。将来，有可能将几个链接连接成一个整体。例如，消费者将手机完全放在互联网上，在整条生产线上实现定制生产。苹果出售后，定制了一款与标准配置略有不同的手机，例如，闪存是标准配置的两倍大。这在过去是不可能的。

特斯拉是智能制造的典型例子。它消除了传统的批发代理环节，建立了一个安全快捷的渠道，可以直接联系到公司的个人。因此，制造业的可扩展性非常强。过去，没有大数据，移动互联网也不发达。你不可能知道每个终端节点。每个人都不认为他们能在细节上达到这一步，但现在他们能做到。

制造智能也是一个渐进的过程，不能由顶层设计来决定。在这个过程中，某个技术或环节通常先成熟，某个部分的效率先提高，这导致其他地方的效率相对较低，成为瓶颈。然后会有人出来解决这些问题。然后慢慢地，所有的环节将会完成，整个链条将会通过。

贵阳，中国大数据的试验场

时代周刊:贵阳的大数据中心现在也很有名。你认为贵阳的定位和发展速度如何？

吴军:我和贵阳市市长(香港股市00001)谈过这个问题，他们很清楚自己做了什么。事实上，贵阳的科技实力无法实现大数据，因此他们将贵阳定位为大数据的试验场。我觉得这个定位特别好。例如，无人驾驶汽车，你必须有一个测试的地方，但这里的交通不是那么拥挤，测试条件是好的，所以你可以尝试在某个地方使用无人驾驶汽车，并取消第一个红绿灯。

《时代周刊》:大数据行业的特点决定了它不是很具区域性。贵阳发展大数据会给当地带来多少好处？

吴军:这和建工厂带动地方经济发展真的不一样。不能说地方经济的发展是因为大数据中心的建立。然而，像无人驾驶汽车和大数据医疗(Aiji，净值，信息)这样的新兴产业不能直接在全国传播，总是需要一个测试点。

时代周刊:你告诉许多政府官员关于大数据和情报。他们最感兴趣的问题是什么？

吴军:我做过很多这样的讲座，也给上海市委、北京海淀区讲过相关知识。政府官员需要改变他们的想法和思维方式，认识到在智力上增加价值的东西在未来将非常重要，并且不要关注制造业，等等。我一直在谈论这些想法。中国在处理大数据和情报方面非常活跃，各级政府都非常活跃。从我遇到的官员来看，没有人会担心由情报引起的失业，或者保护现有的系统。

来源：简阳新闻