大家上午好，今天大會主題是萬物聯網，到現在大家談得比較多的是大數據人工智能。
今年是一個特殊年份，廢話不多說了，因為為什么呢？人工智能到今年60歲了。當時達特茅斯提出人工智能這個概念，10位科學家中活得最久的一位馬文，他今年1月份也去世了。他的一本書，講科學和藝術的關系，他是一個非常好的鋼琴手，全世界比他彈的好的人，兩只手掌一定數得過來，因為他小時候作為一個鋼琴天才，不是科技人才去培養的！
你們搞機器智能也好，大數據也好，萬物互聯也好，也許搞得最好的一個人是懂藝術的一個人。旁邊這位是李世石，僅僅過了一個月，馬文去世一個月之后，李世石輸給了AlphaGo。在比賽之前，除了團隊里面的人，我問團隊的人，他們說外界的人都不認為他會贏，李世石也不認為自己會輸。在Google工作很多年的李開復也認為人能贏，計算機會輸，為什么呢？因為覺得圍棋這件事太復雜了，有多復雜呢。所有下圍棋的可能性，最后組合數算一下，大概是10的160次方。這是一個什么概念？這是什么概念，一個1，后面160個0。如果把宇宙中每一個原子再變成一個宇宙，再把這些原子全部數一下，要比這個數要小。
今天機器智能或者人工智能發展到一個什么水平階段，我把它分成三層。第一層，弱人工智能，每個人都在用，今天拍個照片，女孩子們美圖秀秀修一修，發出去，這是弱人工智能。昨天講“雙十一”又創造了多少營收，其實今天買東西和五年前習慣是不一樣的，很多是它推薦給你的，40%營收額是靠推薦來的。這是一種很人工智能的算法，很多人覺得還不夠聰明，還放在了弱人工智能方面去。
接下來是有一個強人工智能，有科大訊飛的朋友在這兒。比如計算機能不能理解人類的語言，我剛才特意看了好半天云識別做得怎么樣，做得非常好，真是讓人感覺非常驚訝的一個進步。這件事，我們在過去覺得特別自豪，這是人能做到的。不僅能夠識別，還能翻譯。如果愿意把它翻譯成英文，我想我們現在不需要同聲翻譯，直接用計算機翻譯過去了，美國人英國人是聽得懂的。
它還可以干別的事，比如計算機能回答問題，能寫作，在華爾街日報或者是紐約時報，今天大部分和財經類新聞有關的這種報道中，大部分文章是計算機寫的，不是人寫的。最后一般人復讀一下，結論是人下的。下棋就更不用說了，還可以干什么？還可以開車，今天外面有一些電動車，不知道有沒有人講無人駕駛汽車，這在中國也是很熱門的事情，可以開車。
在美國Google的無人駕駛汽車，到現在開了將近500萬多里，但主動交通事故只出了兩起，也就是說它開車的水平要比人其實高很多很多。前兩天羅輯思維說開車開不過人，其實不是的，遠比人開得好。開飛機就不用說了，還可以看病。機器人看片子會比專家更好，不僅如此，像沃森這樣人工智能計算機，你告訴它三件事，描述一下你的病情，比如肚子疼，給它一個化驗結果，再給它你過去病例，就這三件事給它。它已經做到美國醫生的平均水平，這還是去年的數據，今年又有一個進步。大概兩個月前，它發布一個新的消息，說在疑難病診斷中，它已經超過了人類專家。至于為什么是疑難病反而做得好，普通病做不好，這個留給大家自己去思考。
為什么我們突然醒來發現整個世界就是人工智能的世界，這里有幾個重要的原因。第一個原因，大概從40年前起，人類找到了一個解決機器智能的方法，然后在幾年前，這些方法具備的條件成熟了。這個方法是什么方法呢，就是說機器獲得智能一定是和我們人獲得智能不一樣。要理解這一點，你就想想鳥的飛行方法和飛機飛行方法差別就完了。人類最早模擬鳥飛行的時候，人類想飛行的時候就是模擬鳥，胳膊上裝兩個翅膀。中國古代有一些記載，西方也有，我看西方記載是把雞翅膀綁在胳膊上。然后從臺上往下跳，當然他們是說從樹上一條，然后就摔死了。
這是人最早的認知，你不要笑，你今天覺得這個事很可笑，當時五六十年代的時候他們去想機器智能怎么做，就是這么想的。今天好多科幻小說家還是這么想的，我們好多業余的，包括一些科技愛好者還是想著一件事，想把翅膀綁在人的胳膊上實現機器智能。
懷特兄弟發明飛機時，我們發現飛機翅膀不會震動。我們今天做機器智能就需要掌握它的空氣動力學原理，這個動力學原理是什么呢？基本上人工智能大廈有三個重要支柱：
第一是摩爾定律，每18個月機器智能性能翻一番，這個是很厲害的。
第二是數據，今天我們要講契合萬物聯網這件事，靠數據。
有了數據，中間還要有一個橋梁，就是這個數學模型。今天當然數學模型有各種形態，深度學習，工具等等。剛才說了人工智能公司在做什么事，其實就是在做數學模型，當然他們兩家是做數據的事，背后也做數據模型，這是我們的空氣動力學原理。
40年前人類找到這個方法，為什么最近爆發出來了，因為最近數據爆發了。尤其有了移動互聯網之后，數據量是非常大的。以前很多數據，其實沒有移動互聯網沒有收集上傳，沒法存儲，今天這個都變成了一個可能。在過去三年里，人類收集到的數據總和超過人類歷史上6千年，從出現文字到現在6千年就有了數據記載。過去三年里，數據量超過了人類6千年的總和。而且按照這個指數速度往上漲，可以預測估計一年半以后，又要翻一番了，差不多是這樣子，這是一個非常快的速度。所以在今天來講，你干任何一件事都要善用數據。
數據怎么收集來的，這就和IoT有關了，實際上今天收集數據各種各樣廣義上的傳感器，傳感器可以是一個攝象頭，廣義上的傳感器。傳感器設備也是一種傳感器，我們把它叫做智能設備，無所不在，這是第一個。第二個，由于我們有意識去收集它，以前我們不太在意它，今天早上我從酒店開車過來。一路上我們看到一些東西，我們也沒太在意，然后主持人提醒我這到了阿里巴巴，我看一眼，這是阿里巴巴。這是人類收集數據過去的習慣，你不太在意。但是旁邊有一個無人駕駛汽車，它看到的數據，比如說這個旁邊有一個加油站，油價是多少，它就記錄了。以后將來這個地區的物價變化，這都是一個根據。往右走，多少天前發生了一件搶劫案，這個地區將來是否安全，數據都統計下來了，這是今天和過去數據的不一樣。就是有了這些IoT的終端，才導致了有了很多數據，有了很多數據才導致了機器智能時代的到來。
未來時代是一個很好的時代，也是一個很壞的時代，剛才主持人說2%的人可能會受益，等下再講為什么。先講一個很好的時代，是我們有點期望的時代。比如交通這個問題，杭州的交通，我來的時候看上去還很好。我在北京講座的時候，每次問他們上下班時間是多少，做一個調查。最后調查結果，他們平均上下班花掉兩個半小時，這是一個資源很大的浪費，為什么會是這樣的結果。因為我們每一個人出行很隨機的，就跟做布朗運動似的，在街上來回跑，互相沒有一個協調。
未來的城市是怎么樣呢，你可以把整個城市想象成一臺超級電腦，你的每一個汽車是超級電腦，是一個終端。它有一個統一優化的交通方式，而且你自己出行的時間和你今天工作安排是相關的，不用每天早上都9點鐘到辦公室。今天會議11點鐘開始，10點半去就可以了，你上班就省了一小時。等等吧，做一個全部的優化。在美國他們做過這個事，在三個大城市，當然美國大城市也就相當于中國中小城市，一百萬人口算大城市。原來出行時間平均是70分鐘，可以降到20分鐘。像北京這樣的城市兩個半小時，你給他省40分鐘的話是非常可觀的一件事，非常大的資源節省。
再往后可能是無人駕駛汽車，無人駕駛汽車有什么好處，甚至紅綠燈都不需要了。我看到外面好多小電動汽車，像那些電動汽車都可以連成一排，就像火車似的在路上開，往某個地方去。中間哪個車要拐彎，從這里分出去往前走，省電省油。不僅交通如此，整個社會會變得非常美好，非常安全。比如說我今年夏天去歐洲的時候，他們就反映那兒不太平，因為他們有很多難民。如果他們想恢復到幾年前和平的狀態，大概需要3倍的警力，這件事是做不到的。
以后有一個什么辦法，可以用無人機巡邏，這些無人機和今天的不一樣，它們都很聰明的，攝象頭都帶著人工智能視覺識別軟件，能夠識別出每一個可能的壞人。我們現在會議保安不算太嚴多，我今年夏天在成都參加會議的時候，保安嚴得不得了，因為他們無法甄別我們每一個人。在未來這個時代，我們每一個人都可以很容易的甄別出來，社會會變得非常安全，這是好的地方。
所有的行業將來都需要使用數據，都是一個數據的公司。舉幾個和IT關系比較遠的例子，比如說有一件黑的衣服可以加工，意大利的一個服裝品牌普拉達，高端的服裝公司。我們這兒的人有多少偶爾去一下服裝精品店的，你去那兒的時候根本不知道為什么這件衣服放在前面，這件衣服放在旁邊，哪件衣服賣得怎么樣，反正你這么去就看了。有的時候你覺得擺得不合理，但是誰也不知道擺放的合理方法。擺放對銷售很重要，當然服裝設計更重要。但以前大家不知道怎么來進行擺放，因為過去很多東西都是單向的。前兩天講到美國大學的一件事，全部的媒體都傻了，為什么呢？因為它發出去一個新聞之后，它根本不知道最后產生了一個什么結果，最后這個結果完全發現不了。
過去做精品時裝就是這樣的，在北京的時候，我和香奈兒開店的人聊過。我說你這個為什么這么設計，他說你知道嗎，為了開這家新的店，1：1的模型做了很多。我說為什么要這么做，他說不知道，巴黎來了一個人說這么一擺比較好，然后有一些市場調查數據。我說最后能不能驗證它好，沒法驗證，這是過去一種商業的形態。后來怎么做的，普拉達怎么做的，它在十幾年前琢磨這件事。
舉個例子，我們在前面放了幾件衣裳，看上去很漂亮。然后就拿著衣服去試，試完了沒有去買，你可能知道這里衣裳有一些設計的問題。但也許你放在那兒，她試都不試，也沒有買，這兩個有什么差別呢。第一個差別，模特穿起來很好看，但是到了東方以后可能不合適。第二個差別，設計百深就有問題，雖然你放在前面但也沒有人買，這些問題沒有人知道。普拉達把衣裳標簽改了，改成IFD，跟蹤這件衣裳每次走動和試穿，把試衣間也改了。它知道哪些衣服是大家看了不去試，哪些衣服是大家試了沒有買。
前幾年它做了一個更新的事，把試衣間也改了，有一些傳感器，和IoT有關的。你穿這件衣服，不知道男士有沒有陪女士去買過衣服，會有這個問題。一看說這件小了，拿一件大的；這件大了又小了，紅的不合適換綠的，這個效率很低的。它在這里能夠感知穿上去有點緊，大一號之后在序列屏幕上看看我穿上去是什么樣。或者反過來，或者一個顏色，因為方便性，所以你購買意愿就強很多。像這樣一個傳統企業，我們認為傳統企業營業額上漲是很慢的，互聯網企業上漲是很快的。在過去十年里，營業額漲了5倍，這是很可觀的，普拉達也是高端的品牌。
第二個例子，風力發電。中國風能產能是非常大的，這些發電機賣到世界各地去用怎么樣，都不知道。中國有一家風力發動機，占全世界市場份額第二名，就是不掙錢，它也不知道怎么能夠改進。過去想象都是改進技術這些東西，后來我就問他，這些專利發電機賣到世界各地去怎么樣，誰用，誰用得多，誰用得少；哪些壞了，哪些需要維修，他都不知道。因為這些東西一旦賣到德國去，巴西去，當地工程商就承包過去了，這些數據他都不知道。
他就跟蹤這些數據，他就在上面裝了傳感器，WIFI信號傳回來。他裝了好多傳感器監控葉片的老化程度，看是不是需要換，需不需要維護。過了一段時間他告訴我，全世界的風力，他繪制了一張圖。就像剛才兩位老師說的把專利的事拿出來，全世界的專利可以畫一張關于科技的圖。他也一樣，他把風力的圖就畫出來了，因為他把數據收集上來了。以后他就知道巴西賣過去的發動機根本轉不了兩下子，德國那邊的風力強，覆蓋率不夠，就知道市場怎么做了。
又過了一段時間，他又來找，我后來和他聊了一些商業模式的變化。他說吳總，聽了你的話把商業模式也改了，學IBM，現在不生產風力發電機了。中國那么大的產能過剩，就讓下面的企業生產，我只做服務。為什么呢？我有了他們全部的數據，只做服務，現在利潤率好的不得了。這就是在用大數據的思維方式，機器智能思維方式，要換一個腦筋。我們有時候老在抱怨制造業怎么尋找出路，這就是出路。
將回到萬物互聯，先要講第一，互聯網。第一大互聯網是機器和機器的聯網，在那個時代你即使用互聯網，你的人也就是在某一段時間通過計算機連到網上，大部分時候你不在互聯網上。而且計算機是找IP地址，那是當時的一個特點。每個時代有每一個時代的產業結構和它的生態環境，那是一個什么產業結構呢？每年出貨是幾億臺，PC機。我忘了是2011年還是2012年，這個到了頂點，PC出不來了，然后就往下滑了。用的處理器是英特爾，然后Windows的操作系統，這是當時的生態環境。
到了第二代互聯網，人和人的聯網，移動互聯網。前一陣馬化騰說第一代互聯網不算數，第二代才算數，不能這么說。不能說內燃機汽車不是汽車，電動汽車才是汽車，先糾正一下他這個話是錯誤的。第二代是人和人的聯網，我們手機掃一下微信，不是為了說這臺手機跟你這臺手機聯上，這沒有半點意義。是說我這個人要和你這個人聯上。而且這就帶來一個好處，你隨時隨刻被掛在互聯網上。你過去下了班離開計算機，無論是開車還是坐地鐵回家都不在互聯網上。你有一些應酬也好，回家輔導孩子也好也不在互聯網上，晚上10點鐘回去之后查郵件，你才在互聯網，今天你是隨時隨地在互聯網上，所以這也是數據量為什么這么大的原因。
終端的出貨量十幾億臺，非常大。但是它有一個新的機會，舊的這批企業從事新的活動，往往不如新的企業來得好。處理器不再是英特爾的，因為英特爾在PC的時候追求速度，在節能方面不行，體積也大。ARM的CPU，不管是蘋果也好，高通也好，華為也好，其實都是英國ARM公司設計的。操作系統也換了，主要是谷歌和安卓，還有蘋果，PC時代也有蘋果，蘋果永遠是一個高端窄帶的市場。就像我說的，假設把一個生態環境變成一條魚，一般人是橫著吃，蘋果是樹著吃，但是一條帶魚就整吞了。
第三代互聯網，萬物互聯網。它的機會在哪里，前一陣深圳有朋友跟我說，深圳將來是有機會的，我說為什么呢？他說有很多生產IoT設備的公司，我說那沒用，都是給人打工的。你可以想象第一代互聯網時誰真正賺便宜，蘋果和英特爾，剩下都是打醬油。第二代是ARM，或者是高通那幾家公司，然后是Google。第三代，先說出貨量，市場大得不得了，樂觀的估計萬億，已經不是漲了10倍的，最保守估計漲了50倍。認為漲50倍到上千倍，是這樣一個量級。因為它的設備很小，像風力發電機上每一個葉片上幾個傳感器，這也是一個設備。
前一陣子華為在英國買了一家公司，連處理器帶解決方案一套，也很便宜。硅谷公司相比中國的公司真是很便宜，3千萬英鎊，整個一套全買下來了。比如做智能水表，這個處理器就可以做到說十年換一次電池，水表基本上完蛋了，就扔了，這是將來的一個解決方案。你的可穿戴設備通過你的手機在聯，即使你的手表今天都互相不能聯，必須要通過手機。這個情況將來肯定不會是這樣，不可能今天用手機似的要通過PC機或者WIFI去聯，這是不可能的事。
在這個情況下操作系統是誰，或者說將來這個平臺是一個標準，它應該是什么。再未來，如果說下一個微軟，下一個Google是誰，我跟你講，誰要是把操作系統問題解決了，誰就是下一個Google和微軟。誰要是把處理器問題解決好了，你就是下一個英特爾和高通，這是我們講未來萬物聯網一個大格局，大前景。
未來這個時代是一個什么時代，我講四點。未來經濟的特點，分享、跟蹤、合作、眾籌。
第一，分享經濟，大家已經享受到了，比較容易。比如說滴滴打車也好，Airbnb也好，美國的Uber也好，等等都是一個分享。分享最重要的核心是什么，在現在這樣一個時代，連接比擁有更重要，大家記住這個。什么意思？滴滴不擁有一輛汽車，但是它的規模比任何一家出租車公司都要大很多。可以看出我們有兩種新一代經營出租車辦法，一個是神州租車，它依然是一個擁有的概念。一個是滴滴，滴滴是連接的概念。哪個做得好，大家可以自己看，我覺得滴滴模式是成功的，連接比擁有更重要。
Airbnb也是，它不擁有一間酒店，但是它比任何一個酒店集團做得都要大，為什么？它擁有連接。你再想得仔細一點，昨天說阿里巴巴多么的瘋狂，阿里巴巴不擁有一件商品，它擁有的是什么？人的連接。Google、facebook不擁有內容，擁有的是連接，這是分享經濟的本質。當然新的經濟總有泡沫的，沒有關系，泡沫死掉了，好的公司就出來了。
第二是跟蹤，在萬物聯網這個時代，當然還有大數據、人工智能做后臺支撐，就有可能跟蹤到經濟，細到說每一筆交易，每一個人，每一個很細節的地方。這是一家美國的公司，它找我融資，跟我講了一個項目。他發現什么現象呢，他經過一年多的調研發現一個現象。就是美國的酒吧差不多有1/4酒是被偷喝掉的，比如說涂總是我的朋友，今天老板進了一瓶路易十三，涂總沒有看見就倒了一輩喝掉。或者涂總是老板，剛進了青島啤酒，他回家接孩子去了，就被偷喝掉1/4的酒。現在他把酒架改掉了，每個酒瓶上有傳感器，酒架可以稱重。誰在幾點幾分倒了酒，精細到每一筆交易。涂總開會或者接孩子去了，在平板電腦上一看，今天所有的酒店經營一目了然，回頭一堆賬就知道了我們兩個偷喝酒了。這是一個簡單的例子，說明什么？跟蹤經濟是未來的一個重要性。
第三，合作經濟。去年萬物互聯，我們搞了一個“雙創”，哪個是大眾，哪個是萬眾，我也搞不清楚。雙創，失敗了一大堆，為什么失敗了，因為他總想著顛覆這件事，世界上大部分時候是合作不是顛覆。用我的話說，任何一次技術革命的模式都是原有產業加上新技術，等于新產業。你不要告訴我說有個新技術，顛覆原有產業，你是做不到這一點的。
舉個最簡單例子，第一次工業革命的時候，第一批受益的人是誰呢，發明蒸汽機的瓦特受益了。還有一個受益的人，他的朋友維奇伍格，英國一個瓷器大王。他是全世界第一個把蒸汽機用到某一個產業上的，就是用到瓷器制造業。做的還是同樣東西，還是瓷器，但是他采用了一個新技術。他不是說從此不用瓷器了，去用金屬的碗、盤子，不是這樣的。但是一旦他用了新技術以后，出現這么一個情況，全世界生產了近千年的供不應求的瓷器，一下變成供大于求，因為他采用了新技術。所以維奇伍格這個人就成為了第一次工業革命的受益者，這是一個很好的創業模式。這個人還同時是達爾文的親外公，同時也是達爾文老婆的親爺爺，自己回家算這個關系去！
第二次工業革命的時候，在那個時代，今天百分之九十幾的產業在電出現之前都有了。我們的農業，很多冶金，包括運輸，這些東西都有了。但是電的使用改變了一切，一個舊的產業一下子以新的形式出現了，這個產業不變，這個產業還是有的。發電的公司只有兩家，不需要每個人都去做發電，但是你用了電，堅持說我用了電，就獲得一次提升，這是最關鍵的。不是說我有了電，再去想一個原來沒有的事情，不是這樣的。
摩爾定律在第三次信息革命時也是這樣的，其實我們大部分是用這個摩爾定律。未來是什么形態，我們說智能時代，你一定記住是原有產業加上機器智能，你就成為新產業。不要說我知道機器智能，自己想出一個什么事情，中國的優勢比美國的優勢，最大優勢是在產業上。恰恰就是有一大堆的這種比較落后的原有產業，美國這些產業叫做“遺產式的產業”已經沒有了，中國有。每一個產業，你只要加上智能技術，升一次級，你就得到一個新產業，就是一次機會。
我們發現好多創業成功的人，他是原來傳統的企業家二次創業，他的成功率很高。我們大學生腦子里有一些新技術、新想法，對原有的產業不了解，這個東西失敗率就非常高。為什么說一開始受益的人就只有2%，是因為說很多人思維方式來不及轉變，2%的人不是一個絕對數量，而是針對有些人是自稱98%的人。那98%的人，就是他抱著一個舊有的思維方式，不愿意接受新的技術。比如說你是一個秘書，我們在計算機時代，你給領導寫稿子要打印了。你說我的書法好，我一定要手寫一個稿子給領導看，馬上就被淘汰了，這就是2%和98%的人思維方式差異，在未來智能時代也是這樣。
最后一個，眾籌經濟。眾籌經濟，其實它并不是說要寫一本書，或者說涂總要寫一本書。每個人能不能給我50塊錢，完了之后每個人給一本。不是這樣的，它是把整個社會生產制造環節全部改變了。過去企業是怎么生產制造銷售的，以前是找錢，設計一個產品，當然我講的比較簡化。生產完了之后去銷售，銷售之后零售批發，你再收回成本，這是一個很長很長的過程。
未來是什么，最好的例子就是特斯拉，我不知道大家有多少人在這兒訂了特斯拉3系的汽車。它怎么做的，先眾籌，它第一天就訂出10萬輛，第一星期訂出20萬輛，先眾籌。眾籌完了，這個車什么樣子，你還不知道。過一段時間，告訴你過來設計汽車，你就參與設計。設計完了制作出來直接給你了，中間的經銷商，各種各樣環節全省了。這是效率大幅度提高，利潤大幅度提高。為什么能做到這件事，為什么過去做不到這件事。因為過去要做這件事成本太高，你每個人都去要一個定制的東西，成本太高。今天因為機器智能的水平達到這個水平，不是人在那兒給你一個個處理每個人特定的產品，而是機器來做這個。
當然這些事將來和萬物互聯息息相關的，如果沒有這些數據的采集，沒有它們之間相互處理，這件事是做不到的。
好了，就給大家講到這兒。總結一下，未來我們說的萬物互聯網，或者智能時代，經濟的幾個特點，一個是連接比擁有更重要，然后是合作的經濟，分享的經濟，合作的經濟，用一個眾籌的平臺。關鍵的是思維方式的轉變，謝謝大家。
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