手机挨着电子仪器会怎么样，会不会影响手机或者损坏手机？会不会导致网银或者银行卡不安全？？，_百度知道
手机挨着电子仪器会怎么样，会不会影响手机或者损坏手机？会不会导致网银或者银行卡不安全？？，
我有更好的答案
除非你那电子仪器有辐射，一般照相记，游戏机，手表等不会影响手机。
还有尽量不要将手机与银行卡，身份证放在一起，会对身份证消磁，没磁性的，去火车票，就因为身份证没滋性，读取机会读取不到个人信息的。
采纳率：92%
放心吧……不会的……望采纳……绝对不会的……
不会的，放心好了，手机程序和仪器没关系
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手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选一如果有人跟你说，手机5年后就消失了，你信不信？十多年的经历告诉我，当一个大潮来临时，人们往往会低估科技进化背后的革命性和颠覆力。1999年我刚回国，当时去北大、清华等高校做演讲，问台下有多少人用过互联网，几乎没几个人举手。我当时就说，5-10年，互联网就将彻底攻陷你们的生活和工作方式，你们的衣食住行玩，你们的方方面面都无法脱离互联网。当时很多人都表示怀疑，认为这是天方夜谭。但十几年过去，如今再看，很多人可以忍受一天没有食物吃、一天没有水喝，但却不能忍受一天没有互联网的日子。这就是科技带来的颠覆性，而且这种颠覆性是不断纵深推进的：当初是PC互联网时代颠覆了传统线下，如今则是移动互联网时代颠覆PC互联网时代。未来，移动互联网时代也将被颠覆，而且颠覆其实已经开始。军此前有个观点认为，手机是未来连接一切的中心。我很尊敬雷老大，但并不认同他这个说法。我认为，手机这个设备在5年内就将消失。我可以做个更大胆的预测：iPhone 8s将是最后一代iPhone，到那时候，苹果手机业务将彻底退出历史舞台，苹果不会再造手机了。为什么？因为我们马上就要进入 “智能一切”的时代。5-10年内，进入“智能一切”新时代？在智能一切的时代里，你的手表、你的项链、你的戒指、你的眼镜、你的汽车、你的桌子、你的房子……你的所有终端设备都是智能化的。当通讯、收发信息、各类应用和功能成为所有智能装备的标配，请问，你为什么还需要一个装在裤兜里的手机？当智能一切时代来临，我们将被各种智能设备和智能机器人所包围。未来没有智能机器人的日子，你将难以适应，就像现在如果没有互联网、没有手机，你将无法生活一样。从你睡醒睁开眼的那一刻，你已经生活在一个智能机器人充斥的环境中：你的家本身就是一个智能机器人，智能卫浴会为你自动调整洗浴水温，智能厨房会为你自动烹饪早餐；等你出门上班时，交通工具会是一个无人驾驶的机器人汽车；当你走进办公室，你的智能桌子会立刻感应到，为你打开邮箱和一天的工作日程表……科技时代，未来的一天是这样的！作为开启一切智能的端口，你将根本不再需要一个笨重的手机，只需要一枚带感应和身份认证功能的戒指：如果你想打电话，只需走到桌子旁边，用戒指tap下桌子，桌子自动调取你的个人通讯录，你想call谁，桌子就可以直接打电话；你走到冰箱前tap下冰箱，冰箱会自动告诉你哪些水果没有了，你可以在冰箱上直接下单购买；你走到衣橱前tap下衣橱，衣橱会自动告诉你哪几款适合搭配，你甚至可以通过衣橱直接进入淘宝页面选购新款衬衣……就像一枚魔戒一样，戒指成了开启一切的根本。令人震惊！这可能是5年后的世界1、这是我未来的书籍。2、帮你把重点记在电脑里的马克笔3、可以透过全息摄影的技术学做料理4、3D笔，让你体会一把神笔马良。5、会自己移动的迷你打印机，太可爱了6、自动美甲的机器，已经看到了一大波美甲师失业了！7、葫芦娃附体超强吸水的地面，再也不用担心城市道路积水严重了。8、人肉发电机鞋垫，边走路边充电，我估计胖子的发电量将爆表！9、未来计算机是触觉。10、所有的垃圾都找到了归宿，我随手丢垃圾的习惯终于可以继续任性了！11、假肢也能跑步，能爬山，能跳舞，无负担！上亿残疾人将受益此技术。12、眨个眼就可以拍照，这个太爽了，你看过的所有瞬间都将被记忆。未来30年呢，你的生活将彻底改变？一、身份证可当刷在30年后的世界，身份证就是一张信用卡，只要你带上身份证，不带钱也可以出门消费，游遍全国。不过，这张神奇的身份证不仅有支付功能，还能取现。不过它是有额度的，每个人的信用程度不同，决定每月消费、取现的额度。二、医保、全国联网通用了30年后，全国医保、养老等社保已经全国联网，一张医保卡全国通行，不必担心到外地旅行生病就医不好报销的难题了。而养老保险也是如此，终生一个编号，不管在哪上班，只要交费便可以累积缴费年数，只要缴够年数，并且达到法定退休年龄，就能领取养老。三、开车出门不再闹心了30年后的道路基本上不再堵车了。为何这样说？1、因为**着力建设郊区，郊区各项资源得到配置。2、建设立体交通网，实现地下、地面、全覆盖的立体交通网。3、控制汽车保有量(以后淮安限牌是必须的)。4、工作可以在家完成。如果这五点都能实现，那么30年后的道路将不会再现拥堵不堪的场面了。四、无须驾照也能开车30年后，你或会发现路上跑的汽车里，驾驶员并没有在操控汽车，而是悠闲地聊天或玩手机、电脑。因为人们平时出行用的代步汽车是高科技产品超智能机器人汽车。驾驶这样的汽车，无须担心自己的驾驶技术或有无驾照问题，走近车身自动开启车门，上车后只需说出目的地，无须驾驶，超智能机器人汽车就会带你去任何地方。五、办事无须出门，动动手指就搞定来个穿越，来到了30年后的世界。你会发现生活在30年后的人们只干三件事：工作、休闲娱乐、谈情说爱。像什么家庭琐事，如洗衣、做饭、带孩子、买菜都无须自己干了，动动手指，家里的智能机器人全部搞定。像丢失证件，或办理纳税、公司注册、签证、证明书，或参加起诉、应诉，或买水、购电等事项都无须亲自办理，家里有网就能办理。比如丢失身份证，只要点击公安部门身份识别系统，输入身份证号、指纹、进入页面，再输入自己的立体头像后，系统会自动进行比对，比对成功，再点击身份证遗失补办项，点开页面，家里有台3D打印机就可以直接打印了。六、空气环境变好了，雾霾不见了30年后的世界，空气质量将会变得很好，雾霾天气将再也不会出现。因为，30年后的世界，满大街上跑的都是太阳能汽车、电动汽车、核动力汽车，这样便不会产生尾气排放污染空气，大家无须担心空气污染了，出门时带上心情就可以了。素材来源：21早新闻、圈主君编辑整理每一次点赞都是对我们最大的肯定！您的每一次分享都是对我们最大的支持！专注于服务新媒体、财经探索、政策解读及传播行业真相，讨论金融行业需求痛点项目对接，合作共赢按住二维码识别关注你是爱学习 金融人士？点击“阅读原文，关注更多资讯!《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选二长按二维码关注我们一真的不敢相信，这个时代变化之快让人无法想象！创新！创新！再创新！一个个脑洞大开的创新，让人眼花缭乱，目眩神迷！最近，刘强东突然扔出一枚超级核弹，炸的整个物流业措手不及，炸得送货员胆战心惊：京东出品，全世界第一家全流程无人仓库正式在中国开业！这是全球独一无二、真真正正的全流程、全系统智能化的无人仓！换句话说，以前见过的所谓无人仓，它们其实更多是自动化而已。而这次京东的无人仓，则实现了从自动化到智慧化的革命性突破。不多说，有图为证，让你感受下，什么叫做带你装X带你飞。立库存储分拣机器人自动分拣通过视觉检验智能分拣运输机器人自动运输货物打包机器人自动打包装车出厂看完了上面的动图，估计你已经有了初步印象。内参君给您总结下它的特点：1、无人！从入库、存储，到包装、分拣、装车，全程100%由机器人操作，一个配货员、分拣员、打包员都没有！取代人的，是京东的机器人军团：光搬运机器人就有三种不同型号，机械臂机器人也有几种不同型号，还有打包机器人这个新型物种。2、绿色。这是全球首个大型绿色无人仓库——房顶全部是太阳能电池板，白天充电，晚上供库房工作。纯天然，无污染，源源不断，立等可取！3、智能。京东的无人仓再也不是瞎子了，也不是仅仅按照程序活动的呆子，它们已经装上了眼睛，拥有了的。2D视觉识别、3D视觉识别、以及由视觉技术与红外测距组成的2.5D视觉技术，以及技术，让无人仓无人胜有人！4、省钱！无人仓的运行成本十分便宜。以前的物流行业，人工要花去90%的成本，而现在在一次性投入之后，京东只需要支付租金和机器维护费用。5、高效！根据规划，这个无人仓的日处理订单能力将超过20万单。而传统的仓库一天的订单处理量只有3-4万。这意味着，无人仓库是人工仓库效率的4-5倍。以此类推，你收到快递的时间，也将相应节省4-5倍时间。让我们来看一下更震撼的视频：二当然，京东带来的物流创新和颠覆，还仅仅是无人仓，还有无人车、无人机送货！9月28日，京东无人货车正式上路了。它可以识别、躲避障碍物辨别红路灯。还能，自动驾驶、路线规划、主动换道、车位识别、自主泊车……当到达指定位置后，它会通过发送短信等方式通知用户前来取货。简直神了！无人机则更不用说了。现在，刘强东不仅已经拿到了无人机空域批文，而且还正式发布了自主研发的首款用于支、干线运输的倾转旋翼无人机——VT1。这款无人机载重达到200公斤，续航达200小时，战时可充当军用机功能，包括携带导弹！刘强东的野心还不止于此。7月20日，在联想第三届全球创新科技大会，刘强东明确表示：“未来京东送货肯定是机器人送货！”你没看错，一场快递物流业的颠覆性革命已经来临！三当然，刘强东天地一体化智慧物流，仅仅是人工智能时代开启的一个信号。在我们为刘强东的无人快递喝彩时，别忘了一件事：当配货、送货都由机器人来代替时，快递员这个职业离淘汰还远吗？事实上，不仅仅是快递业，各行各业都面临着人工智能的挑战。可以预见，未来，可能没有一个行业能够离开智能这两个字。而智能之后，接踵而至的就是无人：无人超市，无人物流，无人加油站，无人驾驶，无人酒店……比如，最近这些新鲜出炉的无人行当：1、无人餐厅来了:消灭服务员，跟waiter say goodbye。今日，马云正式宣布：刷脸吃饭时代来了！马云的“未来智能餐厅”闪亮登场，无须钱包和手机，更没有服务员和收银员，全程智能点餐和支付。吃完饭后，直接走人就行。走出去的同时，支付宝会自动为你买单。2、无人财务来了：财务人的工作地位岌岌可危！近日，在上海会计举行的一场财务分享沙龙上，德勤“小勤人”曝光引发了行业地震。从视频中可以清晰的看到，“小勤人”几分钟就能完成财务几十分钟才能完成的基础工作，还能够不间断工作！3、无人医疗来了：医生的地位也难保！下面这段视频显示的就是，“人工智能医生”江苏“首诊” ，机器人“沃森”10秒开出肿瘤治疗的案例。4、无人交易所来了：交易大厅空空无人。君不见，2000年时，高盛公司在纽约的美国现金柜台雇用了600名交易员。但现在，这里只剩下孤零零的两名交易员独守空闺了。的确，一个人工智能时代，正以前所未有的速度和影响，向我们迎面而来！可以说，在越来越多的领域，人工智能正在快速超越人类。在这一个个智能的背后，不仅代表着产业的重大变革，同时也预示着我们更多的人未来或将无工可打。换句话说，大批的翻译、记者、助理、保安、司机、交易员、客服……都可能在不远的未来，失去自己原来的工作。记者：90%的记者都会失业，这不是危言耸听，互联网的出现让纸媒生存不断压缩。银行柜员：未来10年，80%的现金使用将会消失，或将掀起一场彻底的互联网革命。司机：无人驾驶汽车穿梭在大街上，奥迪、丰田、奔驰都在开发自己的无人驾驶汽车。装配车间工人：全球最大代工企业富士康百万“机器人大军”让一批生产工人下岗成为共识。个体商户：李宁实体店关掉1800多家，电商销售额已超实体店，未来3-5年，全国80%的书店将关门，30%的服装店、鞋店也将关闭。银行员工：发展迅猛， 2008年以来银行累计公布裁员人数已约有60万人，未来80%的员工将下岗。四未来已来！30年后，或无人幸免！一日千里的科技，正在使一切坚固的，变成脆弱的；使一切岿然不动的，变成变动不居的。在你看不到的地方，你处身的行业，会正如大地坍塌，最终只剩下熔岩中的廖廖孤岛。面对人工智能，我们改变不了科技的进程，但是，我们可以改变自己，以及我们下一代的知识结构。这也就是为什么近日，国家突然宣布：2030年一定要抢占人工智能全球制高点，还要在中小学设置人工智能课程！要知道，如果说中国经济的上一波红利是“”，按人头算的。下一波红利是“”，将每个人内心深处的热爱和兴趣激发出来。新的时代已经渐行渐近，我们只有有意识提升自己，方能赶上时代的潮流！加油！！！新手福利实名注册，即送588元现金礼包！点击左下角“阅读原文”注册领取现金吧！点击阅读原文，领588元礼包！《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选三来源：阿尔法工场作者：陶冬，瑞信董事总经理，亚洲区首席经济分析师，中国***家理事。去年阿尔法狗（AlphaGo）横空出世，打得超一流韩国棋手李世石灰头土面的，它的增强版MASTER更横扫世界上最强的六十位职业围棋手，无一败绩。围棋曾被认为世上最复杂、变化最多的智力游戏，但是人工智能围棋在2016年颠覆了逾千年的围棋传统、思维和定式，肆意羞辱了顶级职业棋手一番。围棋不会因此而消失，但是围棋再不是从前的围棋，顶级棋手也跌回尘埃。人工智能在金融业的运作，已经有数年的历史，只是没有阿尔法狗那么高调、那么富有戏剧性。FinTech从2014年起出现跳跃式增长，并从美国传导到亚洲和欧洲，全球金融业酝酿着一轮革命。笔者认为，和已经使得海量数据处理变得成熟，阿尔法狗出现又打开了深度学习的一片天空。的技术支持框架大体出现，只欠具体开发，只欠实体金融与技术的连接和融合，而这只是时间的问题，十年后的金融业和目前的金融业会截然不同。智能金融业，可以解决金融的情况，大幅提高金融业效率、市场效率，同时可能打碎大量金融业人士的饭碗。智能金融相较于传统金融模式，起码有五大优势。1）迅速吸收处理分析信息的能力，可以在极短的时间读取、整理和分析全世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息，藉此作出、、风险管理决定。它在数据分析处理上的能力，和人脑根本不在同一个档次上。2）深度学习已经成为智能金融在未来的最大利器，其在线下快速、海量地通过学习历史和交易记录来提升未来决策水平的能力远远高过人类。3）没有感情、没有思维定式，可以克服人类的弱点和盲点。4）在高速运算和海量数据的支持下，人工智能可以提供因人而异、随时随地的定制解决方案，在、组合配置等方面可以由模块式服务转向个性化服务。5）人工智能可以通过大量机器联网，制造出巨大的乘数效应，而不必坠入人类社会中因人员聚集而经常产生的利益错配、办公室**等陷阱。事实证明，人工智能是博弈高手，可以不带感情地无所拘束地进行博弈，而金融市场从来都是博弈最多的地方。美国近年在运用人工智能做上取得了长足的进步，运作开始成熟，的表现普遍优于等主动管理型。中国在智能金融上起步较晚，但是发展极快，将大数据、云计算运用在消费信用、投顾服务、风险管理等领域也见明显进步。笔者相信，假以时日，智能金融会在金融领域全面开花结果，因为人脑的数据处理能力、学习能力、应变能力、不出错能力，在人工智能面前只能自叹弗如。笔者相信智能金融的市场，并不局限于低端人群，而是整个社会人群，因为它最终会比人脑做得更好。作为金融人士你需要有什么样的能力，才能不被人工智能所取代？你需要拥有非公开信息。人工智能的强项是对公开资讯的提取、分析以及作出相应决策。如果资讯来自尚未公开的渠道，你就有击败人工智能的机会了。这种非公开资讯，不包括分析员在公司门口数进出卡车数量或在超市对品牌偏好做调查，因为大数据可以做得更好、更全面。你是索罗斯。索罗斯的反向，是基于对人性的分析，哲学性质多过数理性质，目前尚没有看到人工智能在模糊哲理上有什么天分。不过索罗斯理论是建立在多数市场参与者是错误的这个前提之上的，如果市场中人类消失了，索罗斯对着全部是机器人的市场未必能占到便宜。你是巴菲特。巴菲特是另一个极端，他只读公司，运用常识进行，坐怀不乱乃是其心法。人工智能可能有千百招，巴菲特只有一招，基于经验和心法的一招。也许有一天人工智能可以学会巴菲特那一招，不过对经验、修为的学习、复制、改良就不是分析数据那么容易的了。你的客户宁可和你打交道。机器始终是机器，能力再强也还是机器，在人与人的感情处理上暂时未见优势。金融业的投资、分析、管控功能可以大量由人工智能代劳，但是与客户的人性交流恐怕还要人来做。当然前提是你面对的客户是人，而不是机器。笔者认为，智能金融在今后十年内会在许多领域大量替代传统金融，金融从业员数量大幅下降。笔者不建议您让子女进入金融业，除非您的子女比掌握了深度学习的机器人更有创意，抑或在替机器人挠痒或讲笑话上有特殊的才华。不过其他行业（如会计、律师、医疗、中介）也面临着类似的挑战。笔者不认为人类会因此没有工作做，历史上机器的出现曾经让许多工种消失或半消失，人类社会却变得更加繁荣，生产效率更高。延伸阅读入侵华尔街人工智能如何改变金融业？文/机器之心微信号11月6日，Daniel Nadler一早醒来给自己倒杯橙汁，打开电脑，等待劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）8点半放出月度就业报告。他坐在自己位于切尔西的一居室公寓的厨房桌子旁，紧张地刷新着浏览器——不断地Command-R——用他公司的软件 Kensho从劳工局网站收集着数据。两分钟之内，一份 Kensho自动分析报告便出现在他的电脑屏幕上：一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对的预测。如果不想，Nadler根本无须再次检查所有的分析。这些分析基于来自数十个数据库的成千上万条数据。他只需确定Kensho提取了就业报告中的正确数字——美国整体就业增长即可。这是他唯一能做到的。因为几分钟后，8点35分，Kensho的分析就要提供给高盛（Goldman Sachs）的雇员们。除了是Kensho的客户，高盛还是Kensho最大的。32岁的Nadler在上午余下的时间还会确认一下几个银行最常规的Kensho用户（一位和衍生品交易部门的高管，一位人），然后在Uber上叫个车去位于曼哈顿西区公路的高盛玻璃塔大楼中参加午餐会议。大楼里每个人都穿着熨烫整齐的西装，而Nadler从不改变他的标准行头：由设计师Alexander Wang设计的路易威登皮革凉鞋以及裁剪精良的休闲T恤和裤子。Nadler拥有10套一模一样的衣服。他简朴的审美观是在美国哈佛大学攻读***博士期间，某年夏天在日本参观寺庙并参加冥想时养成的。（Kensho就是日语中表示在佛教禅宗发展中的第一个意识状态。）他还写了一本诗集（想象中的古典爱情诗），今年下半年Farrar StrausGiroux出版社就会出版这本诗集。我们正在以破坏大量高薪工作为代价来创造极少数的高薪工作，无论如何对社会来说，缺乏某种政策干预……是一个净损失。那天晚些时候，我在位于高盛大厦街对面的世界贸易中心1层45号的Nadler办公室会见了他。房间装修是典型的创业公司风格，有个大浴缸，硕大的音响放着电子音乐，十几个员工一起办公。Nadler的办公室靠边，里面只有一张由回收电线杆制成的木制大桌子和一个铺着合适椅垫的大皮椅。关上门之后，黑色卷发、皮肤白皙的Nadler光脚坐在椅垫上，告诉我今日高盛会议上的信息，包括他们在下一篇报告中想要看到的内容建议以及 关于Kensho速度的优异表现。“人们总是告诉我，“过去我每周得花两天时间做这类事情”或过去我得专门雇佣一个人其他什么都不用做，只做着一件事。” Nadler说。这听起来可能像是吹牛，但是Nadler提及这些反应主要是表达他对类似其公司这样的初创公司有可能会对金融行业产生影响的担忧的一种方式。他说，在十年内，由于Kensho和其他自动化软件，金融行业有三分之一到二分之一的雇员将失业。这一影响起始于收入较低的那些职员们，当和交易趋于电子化后，大部分职员已被取代；当类似Kensho的软件能够比人类更快更可靠地解析大量数据集时，从事研究与分析的人员也将面临失业。而如Nadler所说，接下来的一部分便是那些处理客户关系的职员将面临失业：很快，复杂的交互接口将让客户不再需要人类客服。“我假设这些人中的大部分在5到10年内都不会被其他人取代，”他一边说一边进入了思考状态，对Nadler来说，意味着闭上眼睛，打着手势，好像在宣讲或弹钢琴一般，“10年内，高盛的雇员数将比如今要少得多。”高盛的高管不愿讨论这些流离失所的财务分析师的困境。跟我聊过的几个经理都坚称 Kensho不会引起任何裁员，而且也不会很快裁员。Nadler曾提醒过我一定会得到这样的答复。“当你开始谈论自动化工作时，”他说，“大家都会瞬间沉默。”因为机器而失业的高盛员工不太可能会唤起人们的怜悯。但这正是由于高盛的特权地位才使得其员工遭受的自动化威胁显得很是有趣。如果高盛的工作能被替代，那么在金融行业之内或者之外的那些不太复杂的公司的职位也将很快被替代。2013年末，两位牛津学者发布了一篇论文称未来20年内，美国将有47%的工作处于高危状态，会被自动化。这一结果引起了媒体对担忧机器人盗取工作的大肆报道。该研究观察了702个职位，采用了来自劳工局的数据，且根据九个变量分析了每一个职位的自动化可能性。结果明确显示这不再是我们所熟悉的（并且正在进行的）那种有关机器人取代工厂和仓库员工的故事。现在的软件能做越来越多地原本由受过教育的人坐在桌前所完成的工作。这些工作这么容易被替代，大部分原因是由于计算能力越来越易用且价格越来越低，以及诸如Kensho这样自动收集理解新信息的软件的崛起。根据牛津大学的论文以及相关研究，就业前景因行业不同而有明显区别。比如，在医疗护理行业，人与人之间的互动是非常重要的，因此自动化威胁比整个劳动力市场要少。考虑到最近自动驾驶汽车的快速发展，出租车和货车司机面临着不太乐观的前景。在一些福利较好的行业中，牛津研究员们引进能够进行分析和分类法律文档的软件，能够很好地完成这项工作，而通常一个薪资丰厚的律师也需要花费数个小时才能完成。记者也面临着像是Automated Insights这样的创业公司的挑战，该公司已经能够自动撰写篮球比赛战况报告了。金融行业尤其突出：因为该行业建立在信息处理的程度上——数字化那些事——研究表明，在该行业中工作受到自动化威胁的风险比任何技能型行业都高，约为54%。牛津大学的研究受到了很多批评——可以理解，想想将之应用于行为的准确性吧。另外，金融行业对待自动化的态度非常严肃，既是机会也是威胁。它能使一些分析员被裁掉，但也会将整个企业模型置于危机中。在所谓的金融技术领域的投资在2013年到2014年之间翻了三倍，达到了122亿美元，而创业公司现在试图将目标瞄准金融业务的每一根线条。贷款是否发放的决定由软件做出，这样一款软件能够考量有关的各类精细数据，而不再需要和财务顾问。而在未来几年，可能几乎华尔街的每一家公司都会因这项研究损失几百亿的收入。银行试图通过给类似Kensho之类的创业公司进行投资来避免这一新事物带来的冲击，而目前为止已募集到2500万美金。技能型行业形成了纽约城经济的基石，目前为止也很大程度地避免这种转变，这是因为金融分析员、出版单位和设计师这类的工作不是那么容易自动化的。但是看看像Kensho这样的公司和它所总结的关于金融行业的认知，很大程度上就能看到这些趋势对行业的冲击，而过去被当做是从这种分崩离析中逃出一劫。去年秋天，Antony Jenkins发表了一场演讲，认为即将到来的一系列“Uber时刻”将会对金融行业带来巨大冲击，而他在几个月钱刚刚解除了英国银行的巴克莱首席执行官职务。“我预测金融服务部门的分支和雇佣人员数量将会减少50%，”Jenkins向听众表示。“即使没那么严重，我预测至少也有20%的下降。”这一过程至少在某些情况下能够帮助消除一些金融系统中的过度膨胀，提供更透明的服务，更少地隐藏费用。也可以被视作对行业巨头的有力打击，而就在最近，几乎冲击了整个世界的经济。但目前为止，失业的压力还未影响到金融界的高管层面，但效率的提高进一步恶化了已经让人非常担忧的收入不均问题。一些支持Kensho的风投告诉Nadler，他应该知道不要在试图发展成客户的那些银行里讨论潜在失业问题的事宜。Nadler告诉他们，他会继续，部分原因是为了维持他自身的正直。他经常将他关于工作的讨论和代表候选人的**资助联系起来，而这些候选人需要更坚固的社会安全网。但他也表示他意识到他的企业为他带来了什么，也让他损失了什么，这使得他成为了一个别具一格的企业家：这就是他在企业的先锋性，而这一切都跟更精确地预测未来的竞争有关。Kensho在高盛的主要客户群是那些在银行交易大厅里的销售人员。在最近几个月，他们利用软件对买卖能源类股票和大宗商品的咨询来电进行回复，这些人想知道他们应该如何组合他们的投资，以便应对叙利亚圣战的熊熊烈火。在过去，这些销售人员会根据他们自己对最近发生的事情以及市场反应的了解进行总结，并且受到人类记忆能力的限制。针对特别有价值的客户，销售代表可能会要求高盛的研究分析专员进行更加完整的研究，挖掘过去的新闻事件，找出市场针对每种情况作出的回应。这种方法的问题在于，当研究结果出来时，交易机会早已溜之大吉。现在，销售代表可以直接点击电脑桌面上的一个图标，连接到Kensho界面，该界面由一条简单的黑色搜索框构成。Nadler在他的笔记本上向我演示了这一步骤。输入“叙利亚”这个词，几组跟叙利亚战争有关的事件就出现了，基本跟谷歌(微博)基于过去的搜索提供建议类似。在最上方的事件组中，显示着“对抗ISIS的进展”，这一组事件包含25条过去的事件。而“ISIS主要进展与残酷暴行”事件组中包含105条事件。Kensho的软件不断地调整并扩展这些建议的搜索词条，这一切几乎无需人力干预。某种程度上，这是该项目最精巧复杂的部分。在过去，交易员或者分析员需要用任何想得到的关键词在维基百科或者新闻数据库中进行搜索。而Kensho的搜索引擎自动将发生的事件根据抽象特征进行分类。比如，它指出，ISIS在帕尔米拉的人质扣押和法国第一次空袭叙利亚都是这场圣战的变量，然而在这两场斗争之中，ISIS在其中一场是侵略者，而在另一场却是防御者。软件也会寻找事件与的意想不到的新关系，会推荐一些用户可能没考虑到的搜索意见。Nadler说，为了实现这个目标，他雇佣了一名机器学习专家，这位专家主要为谷歌研究世界图书馆的大型分类项目。回到交易平台的例子，在选定一组事件之后——比如说关于“叙利亚内战升级”的27个事件，销售员可以通过勾选一系列下拉菜单将搜索范围缩小到特定的时间段和投资组。最多的投资组包含了世界上大概40个重要资产，包括德国股票，澳元，以及一些。然后，他们只需点击绿色的“生成研究”按钮，便可以得到一整页的图表。Nadler展示了这个过程，最顶层的图表显示天然气和在战事扩张之后的几周表现不如，但亚洲股市以及美元和加元这一对却走势良好。继续下拉页面，我们可以看到叙利亚的每一个事件如何逐渐失去影响力，以及系统如何开始构建出一套基于这些事件的最优交易组合。Nadler合上笔记本电脑，整个过程不过几分钟的时间。如果不依靠自动化来总结类似的调查结果，他说，“会花上几天的时间，大概40人·小时，而且需要年薪平均35万至的人来做这件事”。对于一个创建不到三年的公司来说，这是个不小的成就。2013年，还在念博士研究生的Nadler在波士顿的联邦储蓄银行做访问学者。当时，希腊选举以及整个欧洲的不稳定局面正强烈冲击金融市场。当Nadler问道他该如何评估类似事件对金融市场的影响时，他意识到无论是监管者还是银行家，除了翻过去的新闻剪辑以外并不能给出什么好的方案。于是，Nadler开始在他的业余时间与一个前谷歌程序员交流，那是他在日本爱好者学生俱乐部结交的朋友。Nadler本应该就**对2008年经济危机的影响完成博士论文，然而，他在数周内组建了一支小的团队并拿到了谷歌风投部门的一笔早期资金。跟据《福布斯》杂志，之后他们还从许多包括C. I. A.风投部门在内的其他渠道得到投资。Kensho的主要办公地点仍然在麻省的剑桥，位于一家老旧的理发店上边两层，窗外就是哈佛校园。主办公区的约30名员工看起来像是一群放在过去也许会选择去高盛工作的热情洋溢的年轻人。然而在这里，他们在站立式办工桌前工作，穿着牛仔裤，共享一个放着枕头和榻榻米的用于冥想的禅室，以及一个有国际象棋和扑克桌的游戏室。我是在12月拜访剑桥的办公室，就在圣诞节前不久。当我到那里的时候，大多数员工正在交换他们的秘密圣诞礼物，他们的笑声频频传到我、Nadler和他的几个副手所在的会议室。我很好奇，他们是否会谈论自己的工作在更大层面上的影响，于是我问这几个副手，他们在和Nadler的相处过程中什么时候会聊到自动化和失业这一话题。“几乎就是第二句话”，38岁的首席技术官Matt Taylor回答道，他是公司的资深员工之一。“你一开始谈论工作的自动化，所有人都瞬间沉默起来。”“这是第一天”， 20岁的Kensho首席架构师Martin Camacho说道。他刚进哈佛的时候才15岁。Camacho回忆他在Kensho工作的第一个夏天，有一天晚上下班去Nadler家，他们一起看了科幻片“遗落战境”（Oblivion），电影讲述了一个由外星人制造的克隆人组成的世界，他们彻夜讨论这个故事所蕴含的社会经济意义。更近一些时候，Nadler邀请了他的工程团队在剑桥最好的餐厅之一，Henrietta’s Table共进晚餐，一起讨论自动化可能带来的长远影响。Nadler说道，他期待这样一种强人工智能：在遥远的未来计算机已经聪明到能够预测我们的需要，并且引领人类进入一个富裕的时代。然而接下来的几十年在他看来则是更加复杂的一段时间——一个计算机尚不如人类聪明但足以做一些能够产生经济效益的工作的过渡期。Camacho则并不像它的老板那样悲观。他说，前几年计算机辅助的数学证明被创造了出来，但它并没有导致数学研究工作的减少。“我想未来的工作仍然是足够的”，Taylor表示赞同。当我和高盛等公司的高管聊起这个话题时，我也常常听见类似的乐观声音，他们相信软件所替换掉的金融从业者可以转而去做一些更有价值的事，它们也会创造出当下尚不存在的全新工作。几个高管例证说道，当自动提款机广泛出现时，你也没发现银行网点突然就消失了。这是对牛津大学关于自动化的报告的普遍批判意见：即使目前47%的工作岗位最终被自动化替换掉了，也不是就意味着47%的劳动者将失去工作，正如许多报纸在报告中总结的那样。曾经汽车的出现取代了许许多多的马车夫和马童，但同时创造了更多修建高速公路和服务加油站的工作。如今，提供建议的软件已经取代了一些的位置，但这同时扩大了需要和便宜人数。牛津大学这篇论文的第一作者Carl Benedikt Frey告诉我他意识到新的科技毁掉一些工作的同时也创造了新的工作。但他很快补充道，总的工作数量保持不变并不意味着这个过程中没有损失。纺织行业的机械化或许并没有提高全国的失业率，但美国南方大片区域仍然遭受着损失。再说到自动提款机的例子，事实上银行网点和银行出纳员的数量最近都在稳定地减少，即便远程呼叫中心的低收入工作人员的数量有所增加。入侵华尔街，人工智能如何改变金融业工程和基础架构副总裁Caleb Howe在剑桥Kensho办公室内。这指向一个令人不安的可能性：也许这次机器真的在降低整体的就业水平。在一项最近的针对未来学家和技术人员的调查中，皮尤研究中心（Pew Research Institute）发现近一半的被访者认为未来工作被机器取代的速度快于被创造出来的速度。Martin Chavez负责高盛所有的技术运作，这个爱折腾的留着胡子的男人对Kensho抱有极大地热情。“这个我们曾经几乎以匠心精神精心打造的工作已经被Kensho自动化了”，他告诉我。Chavez说道，Kensho本身不大可能替换掉许多岗位，这个软件做的事情以前很少有人尝试过，因为它太花时间了。（也有一些用户告诉我这个软件在它可以搜索的事件上仍有许多重大缺陷。）但无论Kensho造成怎样的影响，Chavez对高盛运营过程的数字化工作已经改变了公司员工的数量和类型。过去几年中，每年校园的理工类人才数量都提高了5个百分点，但总人数几乎没有变动。（高盛是华尔街少数几个雇员总人数没有明显下降的公司。）“我确信未来的10到20年将会出现我们今天甚至无法想象的工作”，Chavez说道。股票交易是最早迈向电子化的行业中的一个，它是自动化对像高盛这样的公司会产生何种影响的一个有趣先例。现在，在这家公司的交易台上，股票正在被电脑而非人类买进卖出。Chavez说，过去20多年股票交易的电子化让高盛员工用传统方式——电话的人数从超过600降到只有4人，但交易员的数量变化只是故事的一小部分。传统的操盘手被设计并监视这些新交易算法的程序员替代了。此外，数据中心现在出现了新的工作：高频交易。高盛并没有对此提供任何数据，但从2006年到2010年在高盛电子交易平台工作的Paul Chou告诉我，他猜测公司可能只需要一个程序员来代替传统的10个操盘手的工作。作为这个行业快速缩水的标志之一，高盛去年裁掉了它在曼哈顿四个交易大厅其中一个的最后一名操盘手。高盛股票交易业务的进展同时表明行业的自动化不是一步完成的。当年Chou刚从MIT毕业进入高盛时，他工作的一部分便是登录到几十个交易系统，检查算法的输出结果，以确保交易实施之前不会出什么错。当时Chou坐在一个已经多年从事电话交易的女士旁边，她教Chou和他的年轻同事学会怎样做好一笔交易。然而时间表明电脑程序比人类错误率要低。那位女士离开了高盛，而Chou创造出了能够同时登陆所有交易系统并将结果显示在同一个屏幕上的程序。当他第一次运行起这个程序，他的上司，也是个程序员，告诉Chou：“我甚至不知道我为什么还要来上班”。Chou所设计的软件让他有可能将自己投入到更高级别的工作中，为计算机搜索新的交易策略。这比他一直做的监测更令人满意，但最终它还是变得过于重复了。2010年，Chou离开高盛前往硅谷，现在经营着他与妻子和另外两人联合创办的LedgerX。他离开的那个高盛团队的规模已经比他刚到时小了。在我与Nadler的谈话过程中，他在Kensho将会摧毁高盛自身的工作这一想法上有所迟疑。但他说他并不怀疑随着Kensho和其它的金融初创公司在金融行业进行扩张会让一些工作消失，而这种消失的速度在高盛外会比高盛内快得多。在去年夏天Kensho与高盛的排他性合作结束之后，Nadler与摩根大通和美国银行签署了提供软件的合同。未来这些银行所能支持的工作数量将远不止受到软件的影响。为了应对低于预期的经济增长和以来的新法规，银行目前已经在进行裁员了。但这些因素同时也推动着所有银行寻找更便宜和更透明的方式来完成那些目前由昂贵且不可靠的人所做的工作。当我问Chavez裁员是否有可能继续超过收益时，他的反应看起来似乎是真的不确定。他说：“这是我们这个时代最有趣的问题之一。”2013年自动化研究报告的主要作者Carl Benedikt Frey最近做的研究表明创新已经不再是经济的大型推动力了，而劳动力还依然和过去一样。在他去年与瑞典学者Thor Berger联合发布的论文中，他发现在1980年代，美国劳动力的很大一部分是之前十年还不存在的工作类别；换句话说：IBM在招聘。然而这一运动在90年代放缓了，并在2000年到2010年间几乎趋近于0。至于那些仅有的新工作，Frey的数据表明那基本上都是为富裕的精英提供服务的较低收入的工作，比如私人教练或咖啡师。Frey说：“技术正变得越来越节省劳动力，创造的工作也更少。”为什么这可能会发生？一种理论是近期的许多技术进步都是软件而非硬件方面的。尽管IBM和戴尔这样的公司需要员工为每一位新客户制造新计算机，但Facebook和Kensho这样的软件则可以以接近于零的无限复制。当Chou想出能自动登录到几十个交易系统的软件时，它基本上第二天就能出现在高盛位于世界各地的交易机构中。这和1970年代的情况非常不同，那时候底特律需要在机器人自身被建造出来之后，一个个地改造汽车制造工厂。在他离开高盛来到硅谷之后，Chou相信这不同之处就是自动化在这一阶段将会与过去有大不相同的作用。“我敢肯定10或20年之后会有我们今天所有人甚至无法想象的新工作出现。”Chou告诉我，“我们想出新工作的速度还不及替换它们的速度。”Kensho证实了这一观察。 不到三年， Nadler的公司业务已经扩大到给世界最大银行中的三家提供服务，只需大约50名雇员，刚刚填满两个相对较小的办公室。最近，Nadler的纽约职员搬到了世贸中心1号楼里更大的办公室。有更多的地方能够摆放桌子，这样Kensho也能扩张。但是，一间厨房、一张台球桌和高尔夫练习场几乎占满了额外的空间。增长已经让Kensho价值数亿美元，也让Nadler多次进入百万富翁的行列，至少当他在公司的股份计入账面时是这样的。但并不清楚，他的公司对于美国劳动力市场究竟多有益。回想我第一次会见Nadler时，那是去年的一次午餐，他对这一点并不太自信。“讽刺的是，另一家技术企业会告诉你，我们正在创造新工作，我们正在创造技术工作，”他告诉我，“我们至少创造了几百万的工作。”“那或许会让人们晚上睡得好些，”他继续说，“我们正在以破坏大量相对高薪工作为代价来创造极少数的高薪工作，无论如何对社会来说，缺少某种政策干预或者仍没有人想到新产业来雇佣那些人，都是净损失。”推荐阅读哪些岗位，才真正称得上金融行业？提高信贷风险管理能力，做好这两部分工作是关键必读：的“一二三四五”法则国资为盾安全为基长按关注《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选四这个时代变化有多快？当你还在惊叹手机支付带来的改变时，马云却已经开始让支付脱离手机了！上海，打响第一枪6月20日，划时代的一天！马云的又一场颠覆，从上海风风火火的开始了，而这个地方大家都很熟悉：上海虹桥！从昨天开始，这里的车出停车场时，不用停下来、不用掏现金，甚至不用掏手机，车子开过的时候，自动从车主的支付宝里扣取停车费！也就是说，只要把你的车与支付宝绑定，你的车就变成了支付宝，车牌就变成了付款码。过栏杆的时候，连车窗都不用摇下来。这种方式，将每辆车的通行时间从10秒降到不足2秒，提高了80%的效率。支付宝宣布，即刻开始在全国推行！而上海虹桥，正是中国最一线的港口，是中国与世界交流的重要枢纽。从这里开始颠覆，将让全世界再一次被中国科技的力量征服！无现金，无手机支付宝空付如果5年前，有人告诉你现金要消失，印钞厂要居安思危了，可能所有人都觉得在胡说八道。但今天呢？如果今天，又有人告诉你手机也快消失了，你可能觉得简直在瞎说。但马云已经开始让手机从支付场景中消失了。三年前，支付宝就发布了“空付”的视频，家里的宠物、身上的纹身、自己的脸都可以绑定，设置好金额上限，扫他们就能够付款。当时所有人都认为只是愚人节的调侃，而今天我们的车突然变成了支付宝，车牌变成了付款码。我们去医院，也只需提前绑定，手机放在家里都能自动扣款。惶恐不安，下岗大潮富士康机器人当停车不再需要人工收费，甚至不再需要人工监督了，甚至连栏杆都不需要了，那这批收费的、执勤的何去何从。当医院取号缴费，也不再需要人工窗口，这些不懂医学只懂收钱、发号的员工，又该如何面对。科技改变了我们的生活，但也让很多人、很多企业开始惶恐不安，他们害怕被科技夺走一切。但我们不必消极，因为停车场的效率大幅提升了，医院也省去了很大成本，专心救死扶伤，让老百姓不再排队难、看病难。而对于这些将被淘汰的人，更不必悲哀，何尝不换一个角度把这一场又一场的颠覆当做重生的机会！马云说：他敢保证30年后我们的孩子找不到工作，呼吁教育改革。没错，当你还在逼迫孩子记、算、背时，可曾想过这些正在被人工智能取代。没错，我们正面临的是一个无生意可做、无工可打、无缝可钻的新时代：所谓无生意可做，最直接就是“赚差价”的无生意可做，我们与工厂直连，物流强大，需要买什么、买多少，工厂再生产，没有囤货，没有中间商。所谓无工可打，未来的世界还需要人类打工吗？富士康已有大量工厂换上机器人，刘强东甚至开始用机器人送货。企业需要的是我们的智慧和思考。所谓无缝可钻，，消灭了不公平，消灭了潜规则。，让一切更公开、透明、不可篡改。你往哪里钻？从今天开始，变革自己，不要指望任何人，也不能指望任何人，从来就没有什么救世主。能救我们的，只有我们自己！《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选五你知道吗？据统计，现在《纽约时报》一周的信息18世纪一个人一生所收到的资讯量更大，现在18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大。科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。一、大数据的初步理解似乎一夜之间，大数据（Big Data）变成一个IT行业中最时髦的词汇。首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产（或数字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算（或者说估算）出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。最后是一个炒股的故事。这个故事来自于2011年好莱坞的一部高智商电影《永无止境》，讲述一位落魄的作家库珀，服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物，然后他将这种高智商用于炒股。库珀是怎么炒股的呢？就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景，也就是将世界上已经存在的海量数据（包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等）挖掘出来，串联起来，甚至将Face Book、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向，通过海量信息的挖掘、分析，使一切内幕都不是内幕，使一切趋势都在眼前，结果在10天内他就赢得了，神奇的表现让身边的目瞪口呆。这部电影简直是展现大数据魔力的教材性电影，推荐没有看过的IT人士看一看。从这些案例来看，大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20％的大脑，如果剩余80％大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样？在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据（甚至更少），如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？特别是随着海量数据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢？单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段都直接和有效。没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来，这些信息就没有价值。因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天，这些问题都不是问题。因为，我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用，是互联网发展的自然延伸。目前，可以说大数据的发展到了一个临界点，因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。二、大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。在人的一生中，汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、七年换车周期来算，每年折旧费4万多（这里还不算），加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业，这个方面只有房地产可以媲美。但同时，汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发（李书福语）。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少的可怜，行业产业链之间几无任何数据传递。我们在这里狂野地想象一番，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么结果？有些人说，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗？不，这太小儿科了。在我理想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘和沙发，意味着可以数字化、自动驾驶，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯（如每一次的刹车和加速）都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。好了，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的**、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下，数据可以自由分享。那么，会怎么做呢？保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：一是你开车主要只是上下班，南山到坂田这条线路是非繁华路线，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低；你的车况（车的使用年限、车型）好，此车型在全深圳也是车祸率较低；甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。在没有大数据支撑之前，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户，第一种是连续两年没有出车祸的，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的，就四种类型。这种简单粗暴的分类，就好像女人找老公，仅把男人分为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人，就敢嫁人一样。在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案。这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。在大数据的支持下，4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货，车主一到4S店就可以维修而不用等待。对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性（人一辈子可能难以碰到一次爆胎，但人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟）；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆（尤其是开往塌方道路的车辆）；现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车；**还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶，不用赶白天的拥堵的道路，晚上半夜开，在你家门口设计自动接收箱，通过密码开启自动投递进去，就好像过去报童投报一样。这么想象下来，我认为，汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命，具有无限的想象空间，可能完全被重构。当然，要实现我所描述的场景，估计至少50年、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的。下面一个想象是围绕着人本身来展开的。人的数字化生存也就是这几十年的事情。我爷爷奶奶那辈子，是在人生末年的时候有照片，算是初步在个人形象方面有了一点数字化，让我们及后代还可以知道爷爷奶奶的光辉形象。而我们从小就有照片，这些年我们的数字化就越来越多了，身份是数字的（就是身份证），银行存款是数字的，照片是全数字，体检单也数字化，购物数字化（淘宝上有我的几十个地址、几百条购物信息、上万次搜索信息），沟通数字化（****上有新的朋友圈生态），初步构建了一个数字化生存的状态。而我们的下一辈或下下一辈将进入完全的数字化生存，人从一出生就有基因图谱，到后续的每一次体检、每一次化验，到每一年、每一个月、每一个日子的活动，到相关亲戚的轨迹，从每一个人，到每一代人，到整个族谱，到整个国家，到整个全球，这些海量数据的产生将从量变到质变，这些数据的挖掘与使用将对人类本身产生革命性的影响。这里，我们也想象一下：比如，在你找对象的时候，碰上一位心爱的姑娘，大数据系统就像算命系统一样，根据双方海量数据的挖掘，告诉你和姑娘匹配指数是多少，告诉你全球类似情况的夫妻日后离婚概率是多少，低于某个匹配指数，大数据系统会慎重建议你认真考虑不要这个姑娘继续交往下去。听起来是不是特别像门当户对的数字化呢？当然，你可能会说，这样的人生多没有意思啊，错误本来就是人生最美丽的一部分。呵呵，我只讨论科学问题，对你这种以“浪漫主义”为名，事实上是不以结婚为目的的耍流氓式的恋爱，不予以理睬。其实，我内心也承认，偶尔耍耍流氓是很好的。呵呵，开个玩笑。又比如，在你找工作的时候，可能会有这么一天，当你面试时，会淡定的告诉你，对不起，经过我们的大数据分析，你历来的网贴、微博、****总体负面情绪过多，不符合我们企业阳光乐观积极向上的主题，出门左拐就有地铁站，慢走。再比如，在你过生日的那天，朋友们生日快乐祝福之后，大数据分析系统会告诉你，你的生命将进入倒计时，根据过去几年的身体数字化大数据，根据基因图谱，根据你亲戚的相关情况统计，你有80%的概率在20年内死去，有30%概率在60岁左右因基因缺陷发生脑溢血，因此你要改善生活习惯，并重点加强监控脑溢血发生的可能性。这些事情如果都发生，会出现什么情况？第一，估计人类的生命普遍将延长10年以上，因为很多潜在的突发性恶性疾病爆发的概率大幅度降低了。第二，和上面的汽车故事一样，保险公司也可以基于大数据重构商业模型，可以对每个人的大数据进行分析，对每个人进行针对性的设计。第三，药厂的商业模式可能也改变了，药厂拥有你相关的大数据，可以为你量身定做药品，西服都能量身定做，药品为什么不能呢？定制的西服更合身，定制的药品肯定针对性更强、副作用更少。西服能量身定做，是因为有你三围的数据，药品能量身定做也是因为有你身体的数据，道理是一样的。第四，国家的医保政策也可能重构，国家能根据大数据系统，分析整体国民素质，分析老龄化情况，分析系统的承受能力，针对性地增强某些区域的医疗资源，或者动态调整养老，或者动态调整退休年限等等。对汽车产业和数字化人生的想象告一段落。这里，我想系统回顾一下工业文明的发展历程，首先是物理世界的工业文明，典型是蒸汽机的发明，使汽车、轮船进入生活；然后是数字世界的工业文明，就是IT技术的使用，使PC及各种电子产品进入生活，以及企业数字化系统的建立，使沃尔玛这样的巨型企业产生成为可能；下一步就是物理世界和数字世界的融合，这也就是业界热炒的“工业互联网”、“IT 3.0”，而这里面除了数字技术在传统行业的使用（这个事实上已经在广泛使用）、电子商务在渠道的广泛推行，更重要的就是大数据的产生及挖掘、使用，使企业在管理方式、市场机会挖掘、产品设计、营销、服务、商业模式等发生巨大的变化，这种巨大的变化带来了很多行业的革命性变局，也就是颠覆与改造。这种变化在所谓的低效率的大行业将最为明显与直接。这些所谓的的低效率大行业，就是垄断特征明显、产业规模大、产业链长、历史悠久但长时间变化少、IT应用水平低的行业，如汽车、金融、保险、医疗等。在这个章节的最后，我想总结一下自己对大数据的看法。第一，大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为客户而生，目的是获得利润。只有服务好客户，才能获得利润。但过去，很多企业是没有能力做到以客户为中心的，原因就是相应客户的信息量不大，挖掘不够，系统也不支持，目前的就是一个典型。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳（就是所谓提炼归纳的“客户群”）还原成一个个活生生的客户，这样经营就有针对性，对客户的服务就更好，就更高。第二，大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程，依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范，确保决策得到贯彻，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避。过去这是一种有用而笨拙的方式。在大数据时代，我们可能重构企业的管理方式，通过大数据的分析与挖掘，大量的业务本身就可以自决策，不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策，都是依赖于既定的规则来决策，是高高在上的CEO决策，还是一线人员决策，本身并无大的区别，那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢？第三，大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答案的可能性。现在人的思考或者是企业的决策，事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。我们去调研，去收集数据，去进行归纳总结，最后形成自己的推断和决策意见，这是一个观察、思考、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成是需要大量的学习、培训与实践，代价是非常巨大的。但是否这是唯一的道路呢？大数据给了我们其他的选择，就是利用数据的力量，直接获得答案。就好像我们学习数学，小时候学九九乘法表，中学学几何，大学还学微积分，碰到一道难题，我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法，在网上直接搜索是不是有这样的题目，如果有，直接抄答案就好了。很多人就会批评说，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊？不就是为了解决问题嘛。如果我任何时候都可以搜索到答案，都可以用最省力的方法找到最佳答案，这样的搜索难道不可以是一条光明大道吗？换句话说，为了得到“是什么”，我们不一定要理解“为什么”。我们不是否定逻辑的力量，但是至少我们有一种新的巨大力量可以依赖，这就是未来大数据的力量。第四，通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会，并可能重构商业模型。我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝；我们的营销也完全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去看不到的东西都能看到了，比如前面所述的汽车案例，开车是开车，保险，本来不相关，但当我们把开车的大数据传递到保险公司，那整个保险公司的商业模式就全变了，完全重构了。最后一点，我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响。大数据的根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE（IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储）+Cisco模型基础上的，这样的模型是Scale-UP型的架构，在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的，但如果是大数据时代，很快会面临成本、技术和商业模式的问题，大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点，超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系，使企业难以承受。因此，目前在行业中提出的去IOE趋势，利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代，本质是大数据业务模型所带来的，也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的架构性变革。去IOE潮流中的所谓国家安全因素，完全是次要的。所以，美国人说，大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。而且和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。这样的东西谁不喜欢呢？因此，大数据这么热门，是完全有道理的。三、新智慧生物的诞生？下面的想象就更狂野了，真正要实现，估计至少是我们十辈子或者一百辈子以后的事情。那时候，我们已经是祖宗了哈。大家就当科幻小说来看好了。从最近一位微软副总裁的演讲说起。瑞克·拉希德（Rick Rashid）是微软研究院的高级副总裁，有一天，他在中国的天津迈上讲台，面对2000名研究者和学生，要发表演讲，他非常非常紧张。这么紧张是有原因的。问题在于，他不会讲中文，而他的翻译水平以前非常糟糕，似乎注定了这次的尴尬。“我们希望，几年之内，我们能够打破人们之间的语言障碍，”这位微软研究院的高级副总裁对听众们说。令人紧张的两秒钟停顿之后，翻译的声音从扩音器里传了出来。拉希德继续说：“我个人相信，这会让世界变得更加美好。”停顿，然后又是中文翻译。他笑了。听众对他的每一句话都报以掌声。有些人甚至流下了眼泪。这种看上去似乎过于热情的反应是可以理解的：拉希德的翻译太不容易了。每句话都被理解，并被翻译得天衣无缝。令人印象最深的一点在于，这位翻译并非人类。这就是自然语言的机器翻译，也是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点，其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍，最后几乎绝望。当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说，语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、各种语境，模拟人类翻译，计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是，1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后，科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人脑”的方式来定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。这里讲个小插曲。我读大学的时候，有个老师是国内人工智能的顶级教授，还是国内某个人工智能研究会的副会长。他评述当时的人工智能，不是人工智能，而是人工愚蠢，把人类简单的行为分解、分解再分解，再去笨拙地模拟，不是人怎么聪明怎么学，而是模拟学习最蠢的人的最简单的动作。他说，对于当时人工智能的进步，有些人沾沾自喜，说好像登月计划中人类离月亮更进一步了，其实，就是站上了一块石头对着月亮抒情，啊，我离你更近了。他对自己事业的自我嘲讽，让我至今记忆非常深刻。后来有人就想，机器为什么要向人学习逻辑呢，又难学又学不好，机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力，为什么不扬长避短、另走一条道路呢？这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败，计算机“深蓝”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗”。 “深蓝”不是靠逻辑、不靠所谓的人工智能取胜的，就是靠超强的计算能力取胜：思考不过你，但是算死你。类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。就是主要采用匹配法，同时结合机器学习，依赖于海量的数据及其相关相关统计信息，不管语法和规则，将原文与互联网上的翻译数据对比，找到最相近、引用最频繁的翻译结果做为输出。也就是利用大数据以及机器学习技术来实现机器翻译。现有的数据量越是庞大，那么这个系统就能越好地运行，这也正是为何新的机器翻译只有在互联网出现以后才有可能重新取得突破性进展的原因所在。因此，目前这些公司机器翻译团队中，有不少计算机科学家，但却连一个纯粹的语言学家也没有，只要擅长数学和统计学，然后又会编程，那就可以了。总而言之，利用这种技术，计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的信息量，你就能让机器学会做看上去有智能的事情，别管是导航、理解话语、翻译语言，还是识别人脸，或者模拟人类对话。英国剑桥微软研究院的克里斯·毕肖普（Chris Bishop）打了个比方：“你堆积足够多的砖块，然后退上几步，就能看到一座房子。”这里我们假设这种技术能够持续进步，未来基于大数据和机器学习基础上的人工智能达到比较流畅地模拟人类对话，就是人类可以和机器进行比较自如的对话。事实上，IBM的“沃森”计划就是这样科技工程，比如试图让计算机当医生，能够对大部分病进行诊断，并和病人进行沟通。另外，也假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢？就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备，比如有图像采集，有声音采集，有嗅觉采集，有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备，甚至还有电子药丸在小狗的胃中进行消化情况监控。小狗当然也联上网，也一样产生了巨大的数据量。这时，我们假设基于这些大数据建模，能够模拟小狗的喜怒哀乐，然后还能够通过拟人化的处理进行语音表达，换句话说，就是模拟小狗说人话，比如主人回家时，小狗摇尾巴，旺旺叫，那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说，“主人，真高兴看到你回家”。不仅如此，你还可以和小狗的人工智能系统进行对话，因为这个人工智能系统能基本理解你的意思，又能够代替小狗拟人化表达。以下我们模拟一下可能的对话：你：“小狗，今天过得好？”小狗：“不错啊，主人你今天换的新狗粮味道很好，总觉得没有吃够。”你：“那很好。我们以后继续买这种狗粮。对了，今天有什么人来吗？”小狗：“只有邮递员来投递报纸。另外，邻居家的小狗玛丽也来串门，我们一起玩了一下午。”你：“那你们玩的怎么样？”小狗：“很开心啊。我好像又进入了初恋呢。”……我们可以把上面的模拟对话当成一个笑话。但其实，我们这个时候就会发现一个惊人的事实，就是你其实是面对了两只小狗，一只是物理意义上的小狗，一只是基于大数据和机器学习的人工智能虚拟小狗，而且虚拟小狗比物理小狗还要聪明，真正善解人意。那么，这个虚拟小狗是不是新的智慧生物呢？我们继续把这个故事来做延伸，把小狗换成未来的人，人在一生中产生大量的数据，根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论，比如喜欢看什么样的电影啊，喜欢什么口味的菜啊，在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。这样的数据一直累积下来，直到这个人去世。我们有个大胆的想象，这些巨大的数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢？后代有什么问题需要寻求答案的时候，比如在人生的关键抉择时，比如大学要上什么专业、该不该和某个姑娘结婚，可不可以问问这个虚拟的人（祖先）有什么建议呢？答案是当然可以。在这种情况下，数字化生存不仅在人生前存在，也可以在人死后继续存在。人死了，可以在虚拟空间中继续存在。一辈子、一辈子的人故去，这些虚拟的智慧都可以继续存在，假设很多年过去了，这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了，活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联席参谋委员会”，优选那些考得好的（比如中过状元），当过国家高级公务员（比如太守）、当过企业高管（比如CEO）、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗，专门用于后代的咨询、解惑。让这些祖宗死后还有竞争，别死了就没有事情干了。这个场景是不是很熟悉啊？就是迪斯尼动画片《花木兰》中出现过的场景啊，花木兰在面临是否代父参军的重大人生时刻，就向“祖宗联席参谋委员会”倾诉过困惑，得到了指点。再更大胆地想象一下，假设材料科学也取得巨大的进展，那我们能不能把这些虚拟的生命重新植入到模拟人类的生态体上呢？当然也可以。这个新智慧体可非常像真正的人啊。那这算不算人死后复生呢？那这个新智慧体能不能继续拥有以前的身份证呢？能不能继续拥有以前的财产呢？能不能继续享受养老金呢？是不是也要有强制规定一定的寿命限制呢？这种智慧体会不会自学习、自进化？他们会不会爆发和人类的战争？往深处多想想，感觉全乱套了，现在的伦理、法律等都面临巨大的挑战。这些说明什么呢？就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新的智慧生物！大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业、行业和国家以后，终于到了改变人类自身的时候了！人类的演进出现了新的分支！有科学家画了下面一张图，来描述这两者智慧生物。一种是基于生物性的，经过几百万年的进化而来；一种是基于IT技术，基于大数据和机器学习，通过自模拟、自学习而来。前者更有逻辑性，更有丰富的情感，有创造力，但生命有限；后者没有很强的逻辑性，没有生物上的情感，但有很强的计算、建模和搜索能力，理论上生命是无限的。当然，这些事情要发生都会非常非常遥远。反正我们活着的时候是见不到了，死了也见不到，因为我们死的时候，我相信这种建立在大数据和机器学习之上的虚拟生命还不会存在。四、结束语我最后想说的是，我们对未来的认知，主要是基于常识和对未来的想象。根据统计，现在《纽约时报》一周的信息量比18世纪一个人一生所收到的资讯量更大，现在18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大。科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。对于未来，你想象到什么了呢？- END -推荐你看：【楼市】大消息！北京楼市终于挺不住了？【技能】厉害了！这才是藏的最高境界 !【银行】银行减员降薪、风光不再！你真的相信么？17家银行晒出最新工资单！【未来】震撼！让我们一起来看五年后的世界！【理赔】索赔10亿美金！那个医生自己竟是传奇人物，背景强悍，美联航这回彻底栽了！合家金融专家戳“阅读原文”， 邀好友领优酷会员！《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选六一个提升气质的公众号所有人都没有想到，马云的无人超市会来的这么快！也没有人能想到无人超市会这么受欢迎...这将是一场波及全中国零售行业的大风暴！这些年，马云吹过的牛，又实现了一个。7月8日，在杭州的街头，马云的第一家无人超市正式开业了，现场极为火爆。无售货员！无收银员！无保安！各种商品应有尽有，玩具、公仔、日用品、饮料等等，东西随便拿起就走.....系统自动会在大门处识别你的商品，支付宝自动会帮你扣款！过闸机，使用手机淘宝或者支付宝扫码直接进店！扫码完成后闸机门就会自动打开（店外排队等候）马云的首家无人超市位于杭州中心，感觉昨天整个杭州的市民估计都疯狂了。入口处都排起了长龙，一大堆市民在排队等候入场这是店里的第一个科技点。用双眼看这个魔性的摄像头，识别身份。当你点好后，你只要在屏幕下方站着，头顶就会显示取餐号码和剩余时间。如果已经做好，就会显示：XX号，请取单。整个超市没有一个售货员！各种商品应有尽有！玩具、公仔、日用品、饮料，等等商品，拿起就走！一切看起来去传统超市基本没什么区别！但是如果，你想把商品放进口袋，试试能不能浑水摸鱼？不可能！系统全部都能识别，在科技面前，你只是一个渺小的人类。。。当你拿着商品离开时，必须要经过两道“结算门，也可以叫“剁手门。第一道门：感应你即将离店的信息，并自动开启。第二道门：这才是最关键的一道门，当你走到第二道门之时，屏幕会显示“商品正在识别中”，马上再显示“商品正在支付中”，自动扣款，大门开启。出来了……剁手完成。因为没人收钱，没掏手机，没掏钱包，所以没任何感觉。这时候，手机提示收到一条淘宝推送，点开一看——剁手于无形之中！！！！！无须扫码支付！无须收银员！系统自动会在大门处识别你的商品，自动从支付宝扣款！再来看一遍最简单的步骤：第一步扫码进店！第二步，选购商品第三步：直接走人！由于没有人工成本，无人超市的成本支出大约只有传统超市的四分之一。店主只需每天早上自己补货即可。据悉，平均一个人可以一天管理十家这种无人超市！相当于平均一家店的人工成本只有500元左右。这对于传统超市，传统零售行业来说，将形成非常非常大的冲击！高成本的便利店、超市未来的生存空间将变得越来越小，甚至无利可图！无人超市大潮，已经来了7月1日，上海第一家无人超市落地，24小时营业，没有一个员工；7月2日，深圳实现自动收银，全程再无收银员；7月7日，马云的无人超市正式落户杭州；没错，一场“消灭收银员、消灭导购员、消灭服务员”的革命，浩浩荡荡开始了。2017年7月，将是重要的转折点。但是，作为店铺老板，高兴了。因为他们可以在跟上时代潮流的情况下，还能大量减少人工成本，大幅提高店铺运营效率。更恐怖的是，他们将能对自己的店铺、客人产生前所未有地了解。客人逛超市最喜欢走哪条路线，哪个货架客流最密集，哪个货架客人停留的时间最长……无人超市的到来，将让大数据行业继续爆发！依于支付宝强大的无线支付能力；近期，马云与娃哈哈集团董事长宗庆后已经联手宣布：未来几年，将在全国开展10万家无人超市！紧接着京东CEO刘强东也正式宣布：要在全国开设50万家京东便利店、以及大量京东无人超市！不管是支付宝系的马云，还是拥有微信支付体系的刘强东；他们都拥有着巨大的财力、资本、技术、以及无与伦比的无线支付技术！已经垄断线上购物市场的这两家巨无霸，正在把目光瞄准线下实体店！24小时无人便利店的普及已经不可阻挡！未来3-5年，实体店百货店将面临着一场前所未有的大浩劫！不努力，连售货员都没得做？机器狂欢不管你愿不愿意，不管你喜不喜欢，“无人”兴盛、机器狂欢的时代，即将开启了。目前，语言翻译机器已经迅猛发展，中国有一款翻译机已经达到了大学英语六级水平，而且它还可以不断拓展和学习，很快可翻译各个语种，为不同语言的人之间的沟通扫除障碍。或许未来同声传译这个职业也会消亡！还有技术，大到公安、机场、安防等重要行业，小到智能门禁、考勤等民用市场，都用得上这项技术。保安、安防、客服等职业，或将逐渐消亡！前几天，百度的李彦宏居然乘坐Apollo平台生产的无人驾驶汽车，飞驰在北京的五环上，在此期间，驾驶员全程没碰过一次方向盘。有了百度无人驾驶，汽车行业一切的规则将重新书写，司机这个职业，也早晚雨打风吹去！一日千里的科技，正在使一切坚固的，变成脆弱的；使一切岿然不动的，变成变动不居的。美国的斯坦福教授卡普兰曾做了一项统计，美国注册在案的720个职业中，将有47%被人工智能取代。在中国，这个比例可能超过70%。著名畅销书《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利提，更提出了一个震撼性的观点：未来世界，随着拥有高度智能而本身没有意识的算法接手几乎一切工作，大部分人类可能是多余的。人工智能大潮汹涌，这是不以马云个人意志为转移的。即使没有马云，也有李云、张云去做；即使没有阿里巴巴，亚马逊等外国公司也会去做！镰刀之下，我们都是韭菜！普通人，正面临着什么巨头们，面临着又一次改变世界的机会；店铺老板们，面临着降低成本，更高效运营店铺的大好时机。但我们普通人，正面临着什么？没错，还是那句话，我们正面临的是无生意可做、无工可打、无缝可钻！所谓无生意可做，最直接就是“赚差价”的无生意可做，我们与工厂直连，物流强大，需要买什么、买多少，工厂再生产，没有囤货，没有中间商。所谓无工可打，未来的世界还需要人类打工吗？富士康流水线上出现大量机器人，刘强东开始用机器人送货。李彦宏已经坐无人驾驶上了北京五环，马云的无人超市已经落地。所谓无缝可钻，信用时代，消灭了不公平，消灭了潜规则。区块链，让一切更公开、透明、不可篡改。你往哪里钻？从今天开始，变革自己，不要指望任何人，也不能指望任何人，从来就没有什么救世主。能救我们的，只有我们自己！该来的，终究还是来了！对此，华为的任正非表达过自己的担心：未来社会是一个智能社会，资本可能大规模雇佣“智能机器人”，两极分化会更严重。我们需要培养的，是高级技师、专家、现代农民……智能时代，可以确定不需要太多流水线上的工人和中层白领；未来教育应该是探索而不是应试。未来教育最重要的是艺术的感觉、科学的思想。马云说得更直接：未来三十年是最佳的超车时代，如果我们继续以前的教学方法，对我们的孩子进行记、背、算这些东西，不让孩子去体验，不让他们去尝试琴棋书画，我可以保证：三十年后孩子们找不到工作。如果说，中国经济的上一波红利是“人口红利”，人口红利是按人头算的。下一波红利是“人心红利”，将每个人内心深处的热爱和兴趣激发出来。因为，只有那些有温度的服务，才是机器无法取代的疆域！E转贷——全国首家专业转贷P2P。立足中小企业和个人，服务中小企业和个人。标期短，利息高，快，操作灵活。是您理财的最佳选择！E转贷联系方式平台网址：www.ezhuandai.com公司地址：温岭市万昌北路创业大厦2幢1301联系电话：官方QQ群：《手机将在5年后消失？10年、30年后的世界，难以置信...》 精选七一于无声处听惊雷！刚刚，一条看似不起眼的信息，里面却包含深意！15日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。会议宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：①依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台，②依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台，③依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，④依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。会议还宣布成立新一代人工智能发展规划推进办公室；宣布成立新一代人工智能战略咨询委员会。联系其前段时间，国家下发的那份文件的那句话：要举全国之力，在2030年一定要抢占人工智能全球制高点！这说明，抢占人工智能制高点的战斗，即将正式打响了。而在这场战斗中，BAT+科大讯飞将是开路先锋！只争朝夕！为了抓住历史机遇，为了抢占先机，为了实现第四次工业革命的弯道超车，中国也是拼了！二国家为什么要在人工智能上下这么大决心、花费这么大的代价呢？归根结底，因为人工智能太重要了，而且人工智能的形势发展，已经是一日千里。形势不等人，这场争夺战，胜了，我们就将乘势而上，输了，可能就要耽误很多年。人工智能有多重要？有一句话概括得很到位：谁能引领人工智能，谁就掌控了人类的未来！在今年6月份，马云曾放言：“回望历史，第一次技术革命和第二次技术革命先后引发了一战和二战，人工智能可能会引爆第三次世界大战。”中国希望未来几年在人工智能领域成为世界上最大的创新中心。一切都是为了实现其伟大的目标：2030年成为世界领先的人工智能创新中心。三人工智能有个说法：奇点！在奇点以后，人工智能可以制造出更高智能的人工产品，然后发展的斜率将一下子陡峭起来。目前来说，人工智能正在朝着我们可预料和不可预料的方向飞速发展。五到十年，人工智能将全面超越人类！未来学家Kurzweil曾表示，当我们用购买的电脑产品，能达到人脑的计算速度时，人工智能时代将全面来临。的确，一个人工智能时代，正以前所未有的速度和影响，向我们迎面而来！可以说，在越来越多的领域，人工智能正在快速超越人类。拿百度、阿里、腾讯、科大讯飞在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音上的发展说就好，现在已经到了一个让人瞠目结舌的地步！君不见，今年7月，百度的李彦宏，已经乘坐无人驾驶汽车在北京五环上兜风了！全程，驾驶员的手，一直没有碰过方向盘，一路潇洒一路歌而16日上午，李彦宏在2017年百度世界大会上说，今年7月百度AI开发者大会之后，他被问的最多的问题，是自己坐无人车上北京五环有没有吃到罚单，事实是确实收到了一张罚单。无人驾驶罚单已经来了，无人车量产还会远吗？外界对于无人车量产的时间表是2020年，百度“不满足”，正在把这个时间提前。前不久百度刚刚宣布和金龙汽车合作，生产一款无人驾驶的小巴车，在2018年7月份实现量产。相信，不远的将来，机器开车是安全的，而人开车是危险的。司机或将消失。君不见，阿里的城市大脑，让人为之癫狂。它将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再通过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来！今年3月，马云就已悄然在杭州萧山试点启动，当头一棒就是被称为世纪难题的堵车。城市大脑通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提升了11%，**改善了出行体验。今后，城市大脑将让数据来帮城市做思考、做决策！君不见，腾讯的AI产品，正为患者送上健康的福音！8月初，腾讯发布了一款AI医学影像产品——腾讯觅影。腾讯觅影是首款AI食管癌筛查系统，准确率超过90%；在肺结节方面，觅影可以检测出3毫米及以上的微小结节，检测准确率超过95%。未来腾讯觅影将与医学院和医疗结构合作助力更多病种检测。至于科大讯飞的语言互译神器，那更是厉害。到啥地步呢？一句话：中文进，英文出，瞬间同传！在衣食住行等日常生活领域，晓译翻译机已经达到了大学英语六级水平，不论是学习、工作、出国旅行，它都能做你的便携翻译官！正如一把开着双刃的剑，科大讯飞这一超级翻译器的抛出，一定意义上，等于宣告了同声传译这个职业的消亡！国外的人工智能发展，同样如火如荼。这是美国谷歌旗下波士顿动力公司最新发布的一款名为Handle的机器人，把足+轮式的能力直接拔升到了一个闻所未闻的高度。踢不倒的Spot：陪你一