阿里达摩院的未来：以数据为血液，以人才作引擎

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今天，PC 的销量已经连续在下降，萎缩得比较厉害了。现在去电子市场，纯粹卖一台 PC，基本上没有什么生存空间了；以手机为代表的无线互联网，手机从 2016 年开始基本上稳定在四亿的出货量，在中国，也没有新的增量。手机操作界面已经决定了，这个界面只有一个屏幕，这个屏幕里面可以放的东西是有限的，现在的超级 APP 基本上占据了手机最主要的入口来源。

下一波机会来自于什么地方，我们思考后觉得有三个领域值得关注：

第一个，是智联网。 因为现在还有这么多的设备、这么多的物体没有被连接。以 IoT 为代表的智联网应该是接下来最需要解决的一个问题。这上面我们也做了非常多的尝试，我们做的城市大脑，希望把城市里面所有的物体连接起来，小到井盖、电线杆，再到马路、到红绿灯，都能够通过物联网连接起来，但我们认为光连接是不够的，因为连接只是把所有的人、物聚在一起，我们还需要去感知，还需要去处理数据，最终我们还要实时做出决策，去控制被连接的主体，这是才是有价值的智联网。

第二个，新一代人机自然交互。 今天我们有了很多交互手段，包括现在非常热门的自动驾驶。自动驾驶目前要解决的主要是一个人机交互的问题。开车一定要拿一个方向盘吗，可能没有这个必要；控制空调就一定要拿摇控器吗，可能也没有这个必要。因为我们可以有更自然的方式，可能是语音，可能是其他的。以苹果手机为代表，它从原先的键盘式操作，升级到屏幕触摸式的操作，但是它只是在一个范围之内的升级。我们希望能够把整个人机交互，从家里的一切应用到驾驶，都有全面的升级。

还有一个，就是机器智能。 马老师非常强调我们做的是机器智能。我们为什么要说我们做的是机器智能，机器智能跟人工智能到底是有什么区别？

我的理解，今天我们很多东西之所以这样做，是因为以前人类就是这么做的——以前的做法都是要人来控制，所以我今天不想让人来控制了，我要机器来控制，所以要模仿人类来控制。举个例子，现在人工智能里面最热门的是做图像识别，我们在交通上也好，在城市管理上也好，装了无数的摄像头，因为我们拍了这么多的照片，现在人看不过来了，所以需要机器来看，所以机器又要模仿人的所有思考方法，重新认识这个图片。但是我们有没有想过，假如这个照片就是用机器来看的，那为什么一定要拍成现在这个照片的样子，它直接可以是机器认识的就可以了，机器可能不一定要 4K、8K、高清、彩色，可能是从另外一个角度去理解这个世界。王坚博士举过一个例子，人的东西一定是最好的吗，狗的嗅觉比人更好，你用机器来模仿，会做得更好吗？所以，我们要做的是，把机器变得有智能，而且变成独立的智能，这个智能应该是机器的能力决定的，而不是人类的能力决定的。这也是为什么，我们今天一定要用机器智能这个概念，重新定义我们真正要的智能是怎么样的一个智能。

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