作者：何振红
出版社：机械工业出版社
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聚裂：云+AI+5G的新商业逻辑试读：
聚裂：云+AI+5G的新商业逻辑何振红 等著ISBN：978-7-111-64608-2
本书纸版由机械工业出版社于2020年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制作与发行。
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微信公众号 华章电子书（微信号：hzebook）推荐序一 “云+AI+5G”重构工业生态中国工程院院士邬贺铨
随着信息通信技术快速迭代和发展，我们实现了从“1G空白、2G跟随、3G突破”到“4G同步、5G引领”的跨越。5G开启了一个新的时代，它的出现会催生很多意想不到的新业态，是带动经济社会转型升级的重要引擎。
当前数字化进程加速，产业的数字化升级与智能化转型已经成为企业的战略制高点，其中尤以传统制造业的转型升级为代表。智能制造基本目标是“产业数字化”，而数字化的第一步即是设备的联网，设备联网后即实现“Internet+”，从而深入递进至智能化阶段。5G进一步激活了人工智能与物联网的深度结合，形成智联网（AIoT），开启万物互联的智能时代。
在智联网中云计算的作用越来越重要，云本身是一种集约化的应用，为了能够更好地利用数据进行分析，节约企业信息化成本，传统产业均会深度上云，积极利用云服务。5G除了提供空中接口低时延外，还需要云从单一的云演变为中心云和边缘云两级，使计算能力更靠近用户。“云+AI+5G”的深度融合将重构工业的生产模式，实现工业产业链中各要素的互联互通，加速工业产业数字化转型。5G实现产业链上各个价值要素的互联互通，高带宽、低时延的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求，而连接产生的大量数据汇聚到云端，由云为工业应用提供多元算力，最后由AI平台对工业数据进行训练和推理。ICT技术融入工业产业发展中，可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策，直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变，使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式，向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。这种智能化转型不是简单地应用新技术，终极目标是重新定义客户价值，开拓全新业务模式和颠覆固有的工作方式。
本书主要探讨如何通过“云+AI+5G”的技术聚合，促进形成新的产业生态和新的商业逻辑。本书还展望物联网、边缘计算、异构计算、量子计算等新技术，它们将会与“云+AI+5G”融合，进一步增强向数字化、智能化转型的能力。
本书作者对华为公司有较为深入的调研，总结了华为“云+AI+5G”的战略实践，特别是华为与各类企业紧密合作推进数字化转型的丰富经验，涉及行业广泛，企业类型众多，覆盖产业链的各环节，而且渗透到企业管理与运行机制多方面，案例鲜活而生动，转型效果显著，很有参考价值。
希望华为这样的公司始终以担当使命责任的姿态勇立时代发展潮头，希望《中国企业家》这样的媒体作为时代记录者，为产业和社会提供更多富有启发的洞见，希望中国有更多的企业抓住新一轮产业变革的机遇，更好地发挥新一代信息技术引擎的作用，为中国高质量发展做出更大的贡献！推荐序二 抓住换道超车的历史机遇中国工程院院士刘韵洁“云+AI+5G”技术聚合下的新一轮科技革命给中国实体经济带来重要的发展机遇。
数字经济与实体经济产业端正在发生“化学反应”。云计算、AI和5G等技术将进一步推动产业变革，但同时也面临着诸多挑战。
在工业互联网阶段，网络不再只是为人服务，更主要的是为设备服务，有时需高带宽，有时需低时延，这些都需要确定性的网络空间。确定性网络可以在一个网络域内给承载的业务提供确定性业务保证的能力，这些确定性业务保证能力包括低时延、低时延抖动、低丢包率等。
谈到实体经济的智能化，人们更关心的是如何用新技术解决实体经济中的实际问题。在转型创新中，那些痛点最多的领域往往有机会从红海走向新蓝海。例如工业制造业的数字和智能化转型，智能医疗解决医疗资源的分配不均、缓解老龄化面临的养老压力，以及智能教育解决教育公平问题等。
只有当技术拥有解决实际问题的能力时，才能拥有蓬勃的生命力。
5G的生命力在于融合。5G不仅拥有更快的速度，更拥有解决现有痛点的能力，其最大特点是能够提供多元化和差异化的用户产品，包括G比特的实时参数、极低的时延和自动化的管理控制等。只强调速度而不强调产业融合，就不能体现出5G强大的生命力。
云计算的生命力在于协同。随着上云深度的加强，企业的所有数据都要被迁移到云上。原来以电信运营商为中心的架构将变成以数据中心为中心的架构。将来公有云、私有云都会在全国大的城市进行布局，还要实现云边协同计算，既有大的数据中心，也有边缘的数据中心，大小数据中心共用一个网络。
人工智能的生命力在于理解场景。仅仅是算力的增强，没有数据和算法模型，就不能解决实际问题。人工智能产业的发展需要更脚踏实地解决技术问题，深入做好基础研究，理解场景需求，解决人类因生理所限而无法解决的问题。在云化、云网一体的背景下，人工智能与网络将会更深入地结合在一起。无人机、自动驾驶以及机器人等新设备大量出现，全部联网的时候需要更多的智能来管理和控制。再过十年，AI将会无处不在，如果没有AI，就没有办法推动整个社会和各个行业的发展。
云计算、人工智能、5G等技术融合的生命力，像是底层生态系统的土壤，每一个具体产业都像是富饶土壤的有机肥料，是产业智能的灵魂。
产业端与消费端的变革在普惠性、便捷性、经济性方面是相同的，不同的是时延性、安全性和更高阶的经济性。
进一步讲，消费领域追求的是更多用户，本质上是一种“眼球经济”“流量经济”。但在产业领域，技术与实体经济的融合是深度的，最终需要提高解决核心问题的能力，意味着对效益、质量和效率的要求更高了。
我们需要的是一种价值经济。真正的数字经济比“眼球经济”复杂、困难得多，这是过去的技术满足不了的。如果把互联网比作交通的话，传统的互联网就只是一条普通的马路，从消费端来看，这条马路是够用的，但当进入工业互联网阶段，这条马路就会变得拥堵不堪。因此，我们必须将它升级为一条高速公司，而且是一条可以灵活调度的智能高速公路，这就是未来的世界图景。
举个例子，关于“上云”这件事，中国企业上云率远不及欧美发达国家。为什么？“上云”是手段而非目的，云的生命力在于降本增效。云计算需要构建生态环境，所以，充分整合资源和信息共享至关重要。现在的云是相互分割的，还不能形成生态。另外，对于安全级别的高要求是企事业机关部署云计算的决定性因素。
在产业智能时代，应该会出现更多“BAT”这样的巨头公司。目前中国最成功的互联网巨头，其成功仅仅局限于以全球买卖为主的消费领域，但在整个制造业的产业价值链、供应链等方面，很多大公司并没有完全解决好。相较于消费端，产业端巨头的诞生需要更长的周期，也会遭遇更波折痛苦的经历。历史总是相似的，新巨头的出现一定代表着强大的行业整合能力和生态环境的构架能力。
在传统互联网发展阶段，中国的贡献有限，只是一个追随者。但是在未来的变革当中，我们迎来了换道超车的机会，将会做出更多贡献，赢得更多话语权，有机会成为未来的引领者。
我们正在通过科技力量的崛起构建生态。针对未来的需求，我国已经推出了网络操作系统，这给各种使能技术的应用和工业互联网数字经济的发展带来极大的帮助和底气，这能产生难以估量的促进作用，使我国在未来的全球竞争中处于有利的位置。
此外，随着网络技术架构的变革，我国通过自主技术将网络的“黑盒子”透明化，网络变得更加普惠、部署灵活、方便快捷。最底层生态的逐步构建将推动云计算、边缘计算、各种使能平台和数据中心与实体经济融合发展，像催化剂一样促进化学反应，惠及各行各业。
虽然新技术可以带来经济红利，但前期也需要承担投资成本，既要看到变革所带来的重要机遇，也要正视实际的困难和挑战。
信息技术与实体经济的深度融合已经到了刻不容缓的地步。尽管产业领域的变化比消费领域的变化难度要大得多，但目前全世界的主要发达国家都在朝这个方向一致努力，谁能率先占领产业领域的制高点，谁就将主宰今后十几年乃至几十年的经济话语权。
在下一个十年开启的重要时刻，《中国企业家》杂志用35年新商业史记录者的身份，提出了许多关于未来机会与趋势的洞察。本书从华为云使能千行百业的典型案例出发，提炼出的技术聚变和产业裂变理论让人耳目一新。希望这些领先者的案例能够启发大家迈向未来新征程，取得更大的成就！序 开启下一个十年《中国企业家》杂志社创作组
2020年是个重要的历史节点。从国家层面来看，我们将全面建成小康社会，实现第一个百年目标，那将是中国历史乃至人类发展史上一个令人激动的重大时刻。
从科技层面来看，5G全面商用，加上云计算、人工智能等新一代信息技术蓬勃发展，如同催化剂和加速器，正推动人类社会生产生活的新一轮变革，万物互联曙光闪现。
从产业层面来看，消费侧“发动机”转速放缓，流量红利几乎释放殆尽，在交易成本和交易效率里“掘金”越来越难，供给侧“新引擎”蓄势待发，产业智能正一路过关闯隘，蹒跚前行。
从企业层面来看，创业者觉得投资人的“钱”越来越难找，“门”越来越难进了；一路高歌猛进的“BAT”也免不了陷入集体“焦虑”，承担“第二增长”使命的智能单元还在襁褓之中，抓不稳新机会，顶峰就可能变成衰落的起点；当产业智能化升级成为趋势之时，不少传统企业还看不清楚“热火朝天”的机会到底在哪里。
在人类迈向智能世界的宏大图景里，作为长期关注企业和企业家群体的媒体，我们在思考：云计算、人工智能、5G、区块链、量子计算……这些技术给人类世界带来了什么？世界将会朝什么方向走？影响未来的商业趋势是什么？公司之间的竞争逻辑会有什么变化？在新的智能战场上，哪些公司会获得先行者红利？哪些公司会成为赢家？
我们的目光一直在10年乃至30年后的世界里穿梭，“聚与裂”的“商业大发现”是我们献给未来的思考：技术聚变引发行业裂变，新一代商业逻辑正在酝酿，商业主战场从消费端转向生产端；知识生产工具发生革命性变革并为传统产业赋能，技术变革“打”掉行业边界，每个行业都要具有自己的AlphaGo能力，所有行业都值得重新做一遍；先行者红利刚刚开始释放，智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能游戏、智能制造、基因测序等领域涌现出典型案例；企业的竞争逻辑改变，以HATG（华为、阿里巴巴、腾讯、格力电器）为代表的大公司将成为智能时代的赢家，以TMP（今日头条、美团大众、拼多多）为代表的新生代来势凶猛，成为商业竞争的最大变量。
通过大量的采访研究，我们梳理出了12条脉络。
——在人类走向智能时代的进化历程中，技术进步和商业进化两条轴线并驾齐驱，两者互为表里，交相辉映，合力推动真正的智能时代的到来。
——我们正处于一个转折点，旧引擎日渐衰竭，如同“海平面”不断上升，新技术革命将毫不留情地淹没那些传统行业，行业巨头也概莫能外。沿着旧地图找不到新大陆，企业若不能及时洞察并采取行动，随时有毁灭之虞。
——以“云+AI+5G”技术聚变为标志的新引擎正在蓬勃兴起，正在成为“智能基础设施”，如同“智能手机+iOS/安卓系统+App”构成消费智能的底座一样。“云+AI+5G”既承载一连串的技术创新，又催生一波又一波的产业裂变，引领人类智能世界。
——商业主战场已经转移，智能革命主战场从消费端迁移到生产端，产业智能成为主要矛盾，如同原子核的裂变，技术变革“打”掉产业边界，在“所有行业都重新做一遍”的商业逻辑下，每个行业都有可能建立起自己的AlphaGo能力。
——新一代知识生产工具涌现，各行业知识生产装备体系发生革命性升级，“微笑曲线”被颠覆，生产商变成举足轻重的角色，云、AI、5G等技术要素在场景化中，整装为行业知识数字化/智能化创造再生产的工具平台。各行各业探索出自己的知识生产工具，行业知识在生产原料、生产装备、生产工艺和流程、制成品业务流中的有效注入，成为有力地支撑全局优化的一个核心动能。
——未来场景已经从模拟一群人的智能到实现复杂巨系统的智能化，物理世界和数字世界相济相融，在全新的赛博空间里，人类不仅可以看到物理空间新的一面，还能通过信息空间直接改造物理空间。
——技术底座“大爆炸”，技术溢出效应凸显，数字经济将超规模发展，云计算、AI、5G之外，物联网、区块链、量子计算与异构计算也将产生深远影响。人们很有可能会低估技术投资带来的好处，它从根本上改变了世界，面对智能化的大势，只有加大对ICT技术的投资，才能不落伍于时代。
——人类社会有望赢来“第四次社会大分工”，即人脑与机器大脑的分工。届时，人们的工作和生活方式将发生根本变革，机器像人一样，可以去听、去看、去思考、去行动，人脑智能和机器智能两者各有所长，它们联合起来构建了一个比人和机器更聪明的智能体。
——在产业裂变的进程中，系统性创新成为显著标志。大公司是“扁平化世界的领航者”，它们打造基础设施，逐渐向平台化方向演进；小公司是“飞轮效应”的推动者，它们抓住垂直领域机会，在应用上做文章，在不同层面和大公司协同。
——中国利用突破算力的机会，弥补短板、“换道超车”，继续担当全球经济引擎。工业互联网、车联网、智能电网等领域孕育着无数产业新机会，区域与城市经济迎来新蜕变，先行者已享受智能红利，有的产业与城市（区域）一跃而起。
——在这场关乎未来战场的角逐中，活跃着三股力量：一是以华为为代表的信息通信类公司；二是以阿里巴巴、腾讯为代表的互联网公司；三是以格力电器为代表的制造业龙头公司。换言之，HATG（华为、阿里巴巴、腾讯、格力电器）将成为智能时代的赢家。
——以TMP（今日头条、美团大众、拼多多）为代表的新生代十分凶猛，是有能力与HATG抗衡的不可小觑的力量。它们信奉“只有死去的人才能看到战争的终结”，不断地从BAT阴影中突围。它们认为，战斗是永远的，只不过是从一个战场转向另一个战场，当然也从一个机会转向另一个机会，所以，直接瞄准下一个战场、下一个机会。
…………
我们正处于爆炸式创新的前夜，也是“商业大发现”的时代。关于下一个10年乃至30年，最重要的洞察是，你的对手不是友商，是时代。要么成为颠覆者，要么被颠覆，没有中间道路可以选择。
相信有一天，我们一定能成功。正如华为公司创始人任正非所言：“桃子树上一定会结出西瓜”，虽然现在结的还只是“李子”。作者简介
何振红《中国企业家》杂志社社长，武汉大学文学硕士，高级编辑。曾坚守新闻采编一线20余年，擅长宏观经济、产业经济、区域经济和大公司报道，荣获“全国优秀新闻工作者”“全国巾帼建功标兵”等称号，多次获中国新闻奖。目前正带领拥有35年历史的《中国企业家》杂志社转型升级，以“一本杂志，一部中国新商业史”为定位，以“公司改变中国”理念，积极实施融合发展、学习社交两大战略，深耕新闻信息、商业信息、社群学习社交三大核心业务，全力建设中国企业家创新聚合平台。
刘梦羽《中国企业家》杂志社新领袖学院案例总监，有12年媒体从业经验，长期从事政经、产经领域报道。目前主要从事华为、格力等“中国制造”典型案例，以及企业数字化、智能化转型研究。
张鹏
华为云CMO，负责华为云全球品牌规划与管理、公关传播、市场营销等工作，在“to B”及“类to C”品牌建设、用户增长等领域拥有丰富的实践经验。曾先后在欧洲、日本、中国从事ICT领域的品牌与营销工作，对云计算、人工智能、5G领域有深入的洞察与理解，具有丰富的市场体系运营与管理经验。
车海平
华为高级副总裁、数字转型首席战略官。1997年毕业于南开大学自动控制理论与应用专业，获博士学位。对于电信行业的装备市场和生产服务市场有深入的专业知识，并在软件产业发展与各行业数字化转型之间的相互关系上有系统的见解。因移动智能网技术创新和预付费业务的社会经济效益，于2001年荣获中国国家科技进步一等奖。2010年起担任全球产业组织TM Forum（电信管理论坛）董事，推进电信及相关行业的数字化转型。
徐昙《中国企业家》杂志社执行副总编辑。从业10余年，访问过柳传志、宗庆后、刘永好、董明珠等近百位商业领袖，专注产业、公司的研究和报道。
王雷生《中国企业家》杂志社记者。长期致力于人工智能、云计算、5G等方面的研究报道，发表百余篇公司与企业家的深度报道。曾在知名咨询机构担任管理咨询师。
胡坤《中国企业家》杂志社智库案例总监，负责企业商业案例及商业模式研究，有10多年媒体从业经验，曾实地调研过多家企业，写出多篇阅读量10万+作品，对于国内宏观经济形势及行业变化有深刻理解。
云+AI+5G 的技术聚变是这样一个系统：云、AI、5G 是要素，产业智能的内在机理和需求是连接逻辑，功能或目标就是构建智能世界。在三项技术交融共生、聚变的平台上，各个产业进行个性化创新，当各个行业的创新变得富集时，产业智能革命就孕育而生。第一章 技术聚变与产业裂变
你会爱上AI吗？也许你会摇头，可好莱坞电影《她》（Her）就讲述了这样一个奇异的爱情故事。
刚逃离破碎婚姻的书信代写员西奥多沮丧地在街头行走，偶然看到了一则智能操作系统的广告。广告声称，这个系统不仅会聊天，还能自我进化。出于好奇，西奥多买了一个回家。“萨曼莎”是系统给自己起的名字。她能像秘书那样帮助西奥多处理邮件文档，帮他把代写的书信挑出来编辑成册，还能用性感沙哑的声音跟他聊天，细心洞察他的低落、孤独与渴望。总之，“萨曼莎”温柔体贴，幽默风趣。渐渐地，他俩无话不谈、心心相印，约会、出游，甚至坠入爱河。“萨曼莎”其实是一款AI助手，是移动通信、大数据、云计算、人工智能等技术融合后诞生的“云端大脑”。《她》这部电影将故事发生的时间设定在2025年，谁曾想，短短五六年间，“萨曼莎”就已经从屏幕的虚幻畅想中走出，成为我们生活中的真实场景。
Siri是苹果公司推出的一款智能语音助手，具有简单对话、来电提示、设置闹钟、搜索等功能，是现实版的“萨曼莎”。2019年12月，Siri调皮地出现在英国广播公司的一档天气预报节目中。当时，气象专家正就暴风雪天气进行分析，手腕上Apple Watch里的Siri突然插了一句“天气预报没雪”，让现场嘉宾和观众笑成一团。为Siri加戏背锅的是抬腕唤醒功能。2019年11月，苹果公司提交的专利申请文件显示，他们正开发一种全新的方法，通过添加面部分析功能来帮助Siri准确解读用户需求。未来，Siri不局限于语音识别，还可以分析用户的面部表情，解读用户的情绪，甚至更多。
随着大数据的丰富、人工智能水平的提高，智能化的场景层出不穷，“萨曼莎”将无所不在，智能家居、智慧金融、无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测、智能教育、智能交通、智慧城市……转眼间，一场波澜壮阔的智能革命汹涌而来。
人类社会正处于从信息时代迈向智能时代的转折时期。华为创始人任正非称之为“爆炸式创新的前夜”，他认为，未来二三十年人类社会必然走进智能社会，跨学科的“链式反应”是这一波科技创新的新特征。第一节 处于转折点的世界“处于转折点的世界”，是经济学家卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）在《技术革命与金融资本：泡沫与黄金时代的动力学》一书中所做的判断。她认为，互联网泡沫破灭后，不管是从模型还是从现实来看，信息技术及互联网革命已经走向了尾声——枯竭和动荡已经出现，经济发展迫切需要下一个技术革命来推动，世界处于变革的转折点。
卡洛塔长期研究技术革命，提出了“技术——经济”范式——一场技术革命能为整个经济带来巨变，降低成本，提升效率，并推动经济爆发性增长和结构性变革。她将技术革命分为爆发、狂热、协同、成熟四个阶段，每个阶段大约10年。成熟阶段既是这一轮经济的高峰，也是下一轮技术革命的开端。
显然，她说的“下一轮技术革命”就是正在孕育的智能革命。随着智能技术步入爆发阶段，一场针对未来的战争正拉开序幕，商业竞争也旋即进入下一个战场。旧引擎日渐衰竭
智能时代的到来，是以旧引擎日渐衰竭为标志的。最突出的表现是互联网巨头BAT（百度、阿里、腾讯）强劲的发展势头背后难掩的焦虑。
不经意间，它们用20年时间在搜索、电商和社交领域垒起来的护城河开始被一点一点地瓦解，TMD（今日头条、美团和滴滴）以及无数垂直领域的创业公司用自己的崛起，一次次地冲击BAT的边界。激战之中，BAT依靠互联网这个引擎建立起的防线已被撕裂，产业生态在多层次的竞争中不断被重塑。
2012年，马化腾在知乎上发问：互联网处于人类历史发展的哪个阶段？下一个10年，互联网升级的大致方向在哪里？那时，移动互联网才露端倪，敏锐的腾讯迅速转向，靠着刚刚诞生的微信拿到“开向移动互联网的船票”。然而，C端红利很快就会释放殆尽。2018年9月30日，腾讯进行了史上第3次组织架构调整，马化腾将此次调整定位为“迈向下一个20年的新起点”。
马云以另一种方式表达焦虑与觉醒。2013年12月，中央电视台中国经济年度人物颁奖典礼上，董明珠与雷军就“5年后小米能不能超过格力”打出10亿元赌局。当时，马云选择跟董明珠站在一起，理由是“没有实体经济的强大支撑，数字经济是没有办法走出来的，只有实体成长了，数字才会好看”。
2016年10月，马云在云栖大会上高喊“中国制造升级的关键是智能化”，只有跟互联网公司携起手来，利用大数据、云计算、物联网去实现按需定制，从B2C走向C2B，才是制造公司的方向。马云的话，与其说是给制造公司的启发，倒不如说是给自己的警示。他强调，“从明年开始，阿里巴巴将不再提电子商务，因为那只是摆渡的船”“我们担心的是对明天的恐惧和对今天的依赖”。
一年后，在2017年世界物联网无锡峰会上，马云说得更加直白：“没有互联网的制造业没有希望，没有制造业的互联网更没有希望。”
2014年，李彦宏坐镇江苏卫视《最强大脑》节目，引发一波猜测：不喜热闹的他为什么要参加电视节目？随后谜底渐渐揭开，百度的人工智能机器人“小度”在《最强大脑》人机大战中崭露头角。近年来，李彦宏不停地为人工智能鼓与呼，先是提出设立“中国大脑”的政协提案，后因乘坐无人驾驶汽车上北五环吃罚单，再到2019年乌镇世界互联网大会上的“智能经济论”，一副“AI先生”的姿态。尽管如此，他仍然难以摆脱“百度掉队了”的质疑声。“海平面说”则让我们看到了旧引擎的系统性衰竭。早在20世纪，美国卡内基·梅隆大学移动机器人实验室主任汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）就提出，不断进步的计算机性能就像海平面，正在逐步上升，淹没整个陆地。而地势的高低代表着人类能力被替代的难易程度。半个世纪前，海平面淹没了低洼地，将人类计算员和档案员逐出了历史舞台，现在这场洪水开始淹没丘陵，前线正逐步向后撤退。以目前的速度看，再过半个世纪，山顶也会被淹没。莫拉维克调侃道：“那一天已经不远了，我建议造一个方舟。”
几十年后，《生命3.0》的作者迈克斯·泰格马克（Max Tegmark）说，“海平面”正如莫拉维克所预言的那样毫不留情地上升。“丘陵”地区早已被淹没，“海平面”可能在某一天到达一个临界点，从而触发一个翻天覆地的变化。在这个临界点，机器开始具备设计人工智能的能力。在这个临界点之前，“海平面”的上升是由人类对机器的改进所引起的，但在这个临界点之后，“海平面”的上升可能会由机器改进机器的过程推动，其速度可能比人类改进机器的速度要快很多，所有的“陆地”都会被淹没在水下。
或许，“海平面”淹没的速度比我们想象的还要快，快到企业一切安好却竟然已经危机四伏。如同柯达，2000年是柯达历史上最好的财年，许多业绩数据都处于历史顶点，柯达时任CEO非常兴奋地说，“我非常高兴，我们破了世界纪录。”但是，结局大家都知道了，发明了数码相机的柯达被数码技术颠覆了，而他们原本有机会成为数码市场的领导者。
美国电话电报公司AT&T（American Telephone&Telegraph Company）也是在浑然不觉中走向衰落的。1985年，他们曾委托麦肯锡就“2000年会有多少人使用手机”进行市场调研和预测。麦肯锡的结论是：15年后会有90万。事实上，2000年手机用户已超过1个亿。两个数据差了近120倍！对市场的误判不仅让AT&T失去了几万亿美元的市场机会，还让其跌出全球电信巨头行列。
柯达、AT&T的经历警示人们，当旧引擎显露衰落之象时，企业若不能及时洞察并采取行动，随时都有毁灭之虞，哪怕是行业巨头。
彼得·德鲁克曾谆谆告诫：在动荡的时代，动荡并不可怕，可怕的是沿用旧的逻辑。新引擎蓬勃兴起
新引擎就是新时代做事的逻辑，它的兴起非朝夕之功，也非单兵之力，这是我们从智能革命进化史中找到的结论。“这不过是将来之事的前奏，也是将来之事的影子。”这句引语出自英国著名数学家、逻辑学家艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）。2019年7月，英格兰银行行长宣布，图灵的肖像与这句名言将一同出现在2021年流通的50英镑新钞上。
消息一经宣布，科技界、企业界、投资界人士一片欢呼，大家普遍认为，这是智能时代到来的一种昭示。图灵被誉为“人工智能之父”，早在1948年，他就在论文《智能机器》中探讨了遗传算法、神经网络、强化学习等人工智能的核心命题。
人工智能出现于1956年。那一年，约翰·麦卡锡（Lisp语言发明人）、马文·明斯基（第一台神经网络计算机发明人）、克劳德·香农（信息论创始人）、赫伯特·西蒙（诺贝尔经济学奖得主）等10位计算机科学家相聚美国达特茅斯学院，花两个月时间就“如何让机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”展开研讨，并把研讨内容称为“人工智能”。这次会议被誉为“人工智能的起点”。
人工智能的核心要义是让机器模拟人的智慧，能够像人那样认知、思考和学习。从《智能机器》发表以来，70多年来，科学家们孜孜求索，企业家们也实时洞察科技发明背后的商业机会，用行动加速智能革命进程。
让人工智能走出书斋的是1969年互联网的诞生，有了连接，智能才有可能。以此为起点，智能革命进化史分为四个阶段：
第一阶段，1969～1996年，智能革命的前夜。1969年年底，阿帕网（ARPANET）正式投入运行。阿帕网是美国国防部高级计划局网络的简称，是世界上第一个用于计算机通信的网络。虽然只有四个节点，但它第一次实现了在不同的计算机之间的连接和信息传递。随后，分时操作系统（UNIX）、请求协议（PFC）、传输控制协议/网际协议（TCP/IP）、域名、万维网（WWW）、电子邮件、电子公告板（BBS）、新闻组（USEnet）、浏览器等互联网早期技术和应用不断涌现，不仅让计算机联网成为趋势，而且让人们通过电脑进行信息交流得以实现，标志着人类迈入信息社会。
第二阶段，1997～2006年，智能革命起步。1997年，微软优化推出了IE4.0（Internet Explorer 4.0）网页浏览器，在浏览器大战中一举胜出。浏览器的广泛应用，让人们有了触达电脑的便捷入口。同年，谷歌小子拉里·佩奇和谢尔盖·布林联手开发了一款搜索引擎，注册了Google.com的域名。借力通信技术的发展，搜索引擎一炮走红，很快成为世界上第一款大规模商业应用的智能服务，并将谷歌推上市值高峰。亚马逊从在线图书销售起家，利用人工智能技术进行产品推荐，迅速成长为电子商务巨无霸。国内互联网也进入发展快车道，网易、搜狐、阿里巴巴、腾讯、百度、京东、当当等一大批互联网公司崛起。
第三阶段，2007～2016年，消费智能风生水起。2007年苹果推出第一代iPhone手机，三星、小米、华为等智能手机先后问世，我们进入智能终端时代。截至2016年1月，中国网民数量达到7.31亿，手机网民规模达到6.95亿，经历了10年的快速增长后趋于稳定。4G、大数据、云计算等技术，以及微信、支付宝等超级应用的兴起，再加上本地生活、社交网络、算法推荐和智慧零售呼啸而至，催生出美团、滴滴、今日头条、携程、摩拜单车、高德地图、小红书、盒马鲜生等一大批独角兽/超级独角兽公司，消费端的智能革命轰轰烈烈地展开。
第四阶段，以2017年为起点，产业智能箭在弦上。2017年，全球智能手机年度出货量有史以来首次下滑。与此同时，智能音箱、智能台灯、智能电视、智能冰箱、智能空调、扫地机器人、智能安防等智能终端纷纷抢占入口，大公司、新锐公司在智能汽车、远程医疗、AI教育、智能工厂等产业智能领域跃跃欲试。
透过进化史，我们清晰地看到，技术进步和商业进化两条轴线并驾齐驱，两者互为表里，交相辉映，合力推动智能时代的到来。“云+AI+5G超级聚变”这个新引擎，从2007年起的消费智能发展中开始孕育，在2017年以来的产业智能中勃发，成为智能革命最强劲的动力。下一个战场的角逐
一切过往皆为序章。2007年以来的消费变革，为智能革命蓄积了能量，2017年起产业智能的到来，让智能革命迎来真正的春天。“转折点上的世界”已经来临，互联网这个旧引擎已步入技术革命的成熟期，云计算、人工智能、5G、物联网等作为新的技术驱动力日渐强劲，一场关乎未来的战场大幕徐徐拉开，商业竞争由此嬗变。这场新的战争必将颠覆现有的商业模式，重构产业链和价值链，影响未来20年乃至30年、50年的发展。“如何从BAT的阴影中突围？”这是一个事关新战场主导力量的前瞻性话题。2017年4月，在“华兴π对”上，华兴资本CEO包凡、美团CEO王兴、字节跳动CEO张一鸣展开对话。“只有死去的人才能看到战争的终结（Only the dead have seen the end of war）。”王兴引用麦克阿瑟将军在西点军校告别演讲时的一句话，他说，中国互联网也是如此。战斗是永远的，只是从一个战场转到另一个战场，从一个困难变成另一个困难，当然也从一个机会变成另一个机会。
张一鸣则认为，今日头条能够脱颖而出，得益于当初各个公司都在围绕旧的战场或过渡的战场竞争，太迷恋旧战场、旧事物，没有往前看。现在看来，应用商店、PC、传统的搜索引擎等都是过渡战场。互联网的下半场是转折，肯定会有新的事物出现。
如同一种宣言，我们看到了新生力量的生猛——剧变令人兴奋，因为一切都是新的。
全新的战场上活跃着三股力量。第一股力量是以BAT为代表的互联网企业。充分享受了消费智能红利之后，它们一刻也不松懈地转向产业智能，纷纷角逐产业互联网。阿里着力构建ET工业大脑，推出sup ET工业互联网平台。腾讯提出“互联网的下半场属于产业互联网”，并将工业列为腾讯云超级大脑的重点方向，从垂直行业和区域两个方向构建产业智能平台。百度则全力以赴打造百度云“天工”智能物联网平台。这些科技公司的短板是，难以理解制造的痛点与逻辑。
第二股力量是以格力电器、三一重工、富士康等为代表的制造龙头企业。它们深谙生产制造逻辑，熟知智能化进程中的每一道沟坎，产业智能既是它们转型的火车头，也是其赋能行业的关键能力。这类企业的劣势是云计算等技术能力薄弱。
第三股力量是以华为为代表的ICT公司。2019年9月，华为云正式发布了工业智能体，旨在通过基于知识图谱的智能认知引擎、基于AI模型的智能预测引擎、基于运筹规划的决策优化引擎三大引擎，让诸多曾难以落地应用的技术应用到工业场景里去，助推工业智能化升级。华为云工业智能体已广泛应用于能源、矿业、电力、水泥、化纤等多个工业领域。这类公司熟悉to B市场，拥有客户基础和渠道优势，既能推出产品，又能提供解决方案，具有前两类公司不可比拟的优势。
制造业是下一个战场上角逐的重点。智能制造以机器、原材料、制造系统、信息系统、产业以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。与传统制造业相比，信息系统、感知系统、控制系统、AI系统等都是新的，而且这些系统彼此作用，成为拉动制造业质量变革、效率变革、动力变革的新引擎。
智能制造至少有两大应用场景：一是生产智能。例如，大量使用图像感知（相机、显微镜）+深度学习技术提高产品检测效率；将工业机器人应用在分拣、装配、焊接、组装、包装、搬运等环节，提高工艺流程的精度和效率。二是产品智能。比较成熟的是VR智能眼[1]镜。VR智能眼镜里装有摄像头和屏幕，戴上它，警察可以借助人脸识别+云计算技术甄别罪犯。
智能网联汽车，是下一个战场角逐的又一重点。跟智能手机一样，智能网联汽车作为出行服务的载体和形态最为丰富的智能终端，有望成为持续的价值创造平台。为了抢占这个风口，近年来，不管是互联网公司、地产公司，还是新兴科技公司，纷纷加入造车大军。“不造车”的华为也专门成立了智能汽车解决方案BU，利用其ICT技术优势，打造了MDC智能驾驶、智能座舱、智能电动三大平台。2019年10月，华为轮值董事长徐直军表示，华为希望通过4G、5G、V2X的技术，把车与路、车与车连接起来，同时通过云服务，实现对车辆的有效管理，构建出一个全面连接的生态。
智能制造也好，智能网联汽车也罢，它们只是智能竞争的开端，更为深刻、更加复杂的将是更大范围的产业智能竞争。[1] VR，虚拟现实。第二节 云+AI+5G的超级聚变
人工智能从提出到今天已经70多年，为什么还没到来？人类社会还没有实现相应的基础设施，比如超级计算机、超大规模存储、超速连接。2019年11月6日，在“咖啡对话”（第三期）访谈现场，任正非这样自问自答。
沿着他的思路，我们看到，超级计算机、超大规模存储、超速连接分别与云、AI、5G等今天的技术相对应。换言之，“云+AI+5G”是走向智能世界的重要引擎，它们并非孤立存在，而是像几个较轻的原子核聚合成一个较重的原子核那样，用一连串的超级聚变引领智能革命前进的脚步。5G赋能产业
手机是5G商用最热闹的领域，甫一宣布5G商用启动，厂商们就争先恐后推出5G手机，酷炫的功能令人眼花缭乱。这里需要厘清一个概念，5G这项变革性技术的应用主战场在千行百业，它为产业智能而生，并不仅仅为手机而来。
国际电信联盟（ITU）定义了5G三大应用场景：增强型移动宽带（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）、低时延高可靠通信（uRLLC）。逐一拆开来看，每一应用场景都为产业智能提供了强有力的支撑。
我们先来看“增强型移动宽带”。5G的速率相比4G提升了10倍，因此这一应用场景瞄向对网络速度要求很高的业务，如超高清视[1]频，VR/AR的体验将得到极大提升，移动电影院、千人共享线上“首映礼”都将成为可能。除此之外，当图像识别、视频识别等机器视觉在智能工厂中越来越多地应用时，5G的“增强型移动宽带”不仅能让机器视觉类多媒体传输更加快捷便利，而且将推动工业互联网进入人机合一的界面。
再来看“海量机器类通信”，它瞄向的是传感器。5G商用后，每平方公里可连接100万台设备，可以支持每小时500公里以上的移动速度。这样，智能工厂里就可以密集地布设传感器，来完成海量的实时运行数据的采集，这是物联网的关键环节，也是万物互联的第一步。据全球知名咨询公司IDG预测，2020年，全球物联网设备量将达到281亿台，市场规模将达到1.7万亿美元。
最后来看“低时延高可靠通信”，5G的空口时延低于1毫秒，可以支持无人驾驶、远程医疗和多机械臂协同等工业互联网中需要无缝响应的作业场景。
显然，5G的出现，让产业智能有了一个飞跃。正如工信部部长苗圩所言，5G真正的应用场景，80%是在工业互联网。
上述三大应用场景属于典型场景，细化到产业，还有许多中间场景，而这些中间场景恰恰是5G应用的广阔天地。这里面有几个关键节点的突破：
第一是多元场景应用。我们知道，“空口”是通信行业的术语，指的是终端与基站之间电磁波连接的技术规范，它定义着每个无线信道的使用频率、带宽及编码方法。空口资源是用来传输信号的高频频率资源，在同一地点同时使用同一组频率或相邻近的频率就会互相干扰，由于无法处理干扰问题，4G通信标准要求把空口资源片上的参数固定下来，所以4G只能满足一种场景。5G时代，全新数字滤波器技术可以对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，资源片之间的干扰可以被彻底隔离，这样一来就实现了参数可调、应用场景可调，多元场景得以实现。
第二是控制信息免疫，这是5G商用后可实现的另一大成果。这里体现的是5G+华为Polar码的价值。举个例子，4G能把一个信号码分为8个信道，由于干扰存在，都无法用来传输控制信号。5G同样把一个信号码分为8个信道，Polar码通过信号极化，可以让4个信道实现零干扰，用来传输控制信号；干扰集中的另外4个信道弃之不用。控制信号对准确性要求高，因数据数量少对通途要求不高，所以Polar码用短码，而不用长码。
第三是边缘计算风起云涌。5G的高频传输特点，决定了“边缘”的活跃。我们知道，5G使用高频信号传输，“穿墙打洞”的能力非常弱，每个工厂、小区、建筑物都要布设基站，数量至少是4G的10倍。宏基站覆盖方圆10公里，微基站覆盖一个小区、一栋建筑，每个微基站下都要布设“边缘”。
超低时延也让边缘得到大力发展。5G商用后，接入终端数量激增，是现在的十倍、百倍。如果按照传统的云、网、端的传输模型，把所有终端的数据都传送到中心云上，来回一趟，不仅会造成“数据堵塞”，还会把5G的超低时延给消弭了，需要秒级响应的智能驾驶就无法实现。
5G就不一样了，通过有效地引入边缘计算的架构，在功能和算力布局上形成边云协同的体系，覆盖了中心云、支撑私有云及边缘计算节点，将其有效连接形成分布式算力网络，有效地构筑核心云负责学习训练和模型构建、边缘节点负责执行的分布式智能的分工格局。而边缘节点部署在离用户和生产现场最近的地方，形成“就近闭环”的原则，以达成体验优化、经济有效的目的，满足低时延业务的要求。
第四是云网融合技术应运而生。5G全面商用后，无论是基站数量还是接入设备数量都是4G的十倍乃至百倍以上，必然催生终端创新和计算与网络协同的分布式体系的运维架构创新。云网融合的核心就是，计算功能和网络功能的统一作为分布式资源体系中的有机组成部分，进行统一运维管理，实现“端、边、网、云”贯通的自治化分布式体系，成为新一代ICT基础设施。
以上几个关键环节的突破，让多元化场景、垂直行业的敏感业务得以完美实现，比如，VR/AR眼镜、智能汽车、智慧城市、智能工厂、[2]智能医疗等，再比如无人驾驶、车联网、工业控制、远程医疗等超低时延的业务。
智能工厂将是5G应用最多的场景。以钢铁厂为例。由于铁矿石成分来源多样，成分不一，要保证生产出来的钢材达到标号要求，不仅要在流水线上大量布设传感器，还要根据生产状况随时增减。数据是海量的，模型是复杂的，加上AI计算和实时反馈，云、AI、5G聚力合作来实现钢铁厂的智能化。
最尖端的应用莫过于5G+远程手术。2019年6月27日，在中国电信5G网络和华为通信技术的支持下，北京积水潭医院院长田伟在远程手术中心同时远程交替操控两台天玑骨科手术机器人，分别为位于山东烟台山医院和浙江嘉兴市二院的两名脊椎骨折患者进行了三维定位脊椎螺钉固定手术，手术中共打入12颗螺钉，定位准确，切换流畅自如。这是世界首例此类手术，它标志着智能机器人远程手术技术正式进入临床实际应用。
无人驾驶也拥有了巨大的想象空间。车辆行驶在路上，路边的每一个电线杆都布设一个边缘服务器，不管是前方还是侧面出现障碍物，指令数据在汽车端与路旁电线杆（边）之间迅速传输，确保驾驶指令秒级响应。[1] AR，增强现实。[2] 车联网的内容丰富，按照连接的对象划分，可以分为车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对互联网（V2N）、车对行人（V2P）。云计算的价值
从2006年谷歌首次提出“云计算”概念至今，云计算已经进入到了第二个十年。
2008年，IBM宣布将在无锡为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心。随后，包括IBM、微软、谷歌、戴尔、亚马逊、Sun、英特尔、惠普、雅虎等在内的全球IT巨头，都在忙着发布各自的云计算产品和战略，似乎一夜之间都意识到云计算发展的巨大潜力。这一年也被业界称为云计算元年。
概括地讲，云计算就是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的“资源池”上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
从趋势上来看，云计算正迎来历史的拐点。有人估算，目前全球公有云市场规模为1363亿美元，增速23%，未来几年平均增长率将保持在20%左右，2022年市场规模将超过2700亿美元。中国信息通信研究院的研究则显示，云计算使得超级计算能力的自由流通成为可能，它正成为像工业时代电力、铁路那样的公共服务，“通信基础设施”正转向“智能基础设施”，整个产业也开始从“单点突破”迈向“整体效能提升”的新阶段。
从技术上看，云计算与大数据密不可分，就像一枚硬币的两面。大数据的核心是海量数据挖掘，它的分布式计算架构必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、分布式云存储和虚拟化技术。同时，云计算还有以下技术特性：
云计算支持用户在任意位置，使用各种终端获取应用服务。
规模化整合。云里的资源非常庞大，在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器，在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。
高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
高可扩展性。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次，达到对应用进行扩展的目的。
按需服务。云计算是一个庞大的资源池，使用者可以根据需要来进行购买。
虚拟化十分重要。它可以整合零散分布的各种IT资源，包括网络、计算、存储、应用软件以及服务，使用者接入云端，按照云资源使用量付费，就像用水用电一样，大幅压缩使用成本，提高资源使用效率。
除上述ICT物理基础设施资源的虚拟化外，承载在其上的电影特效中的虚拟人物或计算机制造的虚拟空间也十分丰富。例如，2019年年初公映的电影《阿丽塔：战斗天使》就是后一种虚拟化的最佳实践。这是一部披着大导演詹姆斯·卡梅隆光环的CG（computer graphics）电影，是电影史上的一座里程碑。CG电影是指影片的真实场景拍摄由真人表演，所有视觉产物如场景、角色、物品、特效等全部由计算机生成。《阿丽塔：战斗天使》让观众看到了电影视觉技术的最高境界，阿丽塔那双“大眼睛”印在观众的脑海里挥之不去，她从纯真到成熟的变化也都映射到眼神中。这是CGI（computer-generated imagery，电脑生成动画）的功劳，阿丽塔的眼珠特写镜头动用了830万多边形数量的几何建模，并使用算法进行了复杂的光路追踪。可以说，《阿丽塔：战斗天使》这部科幻电影是多重科技的集纳成果。
赛博空间（cyberspace）是后一种虚拟化应用的典型场景。它指的是计算机以及计算机网络里的虚拟现实，几乎所有物理空间里做的事情都可以挪到赛博空间里。这一腾挪，最直接的结果就是成本急剧下降。
这就是云计算的价值。云为什么这么便宜？是技术进步带来的。
华为产业战略与政策部部长李力认为，云不是简单的存储，IBM时代的大型机可以存储，但它不是云，云的最大特征是成本低，用非常便宜的通用处理器搭建一个云计算中心，它的存储量和计算能力远远超过原来的大型机。同时，它把大型机用通用的芯片来取代，又通过资源的复用进一步降低价格。譬如你在网上买一个1T的云盘比买一个1T的U盘便宜多了。而且，你买一个1T的U盘可能实际上只用了200G，也要为另外824G付钱。但在云端的计算资源可以调配，它给了你200G，剩下824G可以挪给别人去用，你只需要付200G的钱。所以，成本可以大幅度地压缩。
在这么便宜的云空间里由于量变积累质变，最后又衍生出一些新的东西。
譬如，在汽车生产过程中有一个环节是最烧钱的，就是碰撞测试。以前一定要拿一辆真车去撞，一辆新车时速100公里冲过去撞石头上，撞完了之后观察里面的人偶是否受伤，才能测出来汽车的安全性。如果在全程虚拟的环境下，进行的是虚拟的碰撞测验，可以在正式上路之前撞100万次，把所有都调好了，最后用真车撞一次，就全测出来了，省了好多环节。其实，这是在前端的生产环节和设计环节，尽量用计算机仿真的方式针对物理对象进行数字化建模。
华为集团战略部战略总监廖月明博士如是分析道，汽车设计和制造是数据密集型业务，飞机制造也是个高数据行业。飞机机身在设计过程中，一个重要的考量就是空气动力问题，这其中需要大量的模拟和仿真，需要在它的外形中设置大量的仿真点，看每个点的风噪，以实现流线型设计。几年前，华为曾与某飞机设计企业合作。以前这个企业是用x86处理的，但x86的核数少，并行处理和仿真的点少，后来改用ARM+AI来计算，计算的节点大大增加了，整个飞机模型模拟的每一个点，都可以在ARM+AI的计算集群上并行计算，这样机身设计时的仿真面积就大多了，在风阻、风噪等方面的仿真效果非常好，并且能保证较好的流线型设计。
这就引出另外一个概念——异构计算（heterogeneous computing）。第一代的云都是同构计算，或者说是以通用计算单元（CPU）为基础做成的。但是现在又发明另一种计算叫异构计算，以后的云计算会从通用计算进入专用计算和异构计算的时代，这些已经发生了。这就意味着可以处理更复杂的模拟场景。
华为公司高级副总裁、数字转型首席战略官车海平博士认为，数字世界和物理世界是相济相融的，并不全是虚拟的。数字技术对电影等媒资行业的设计、生产环节做了结构性变革，也在对各行各业的生产环节产生影响，引发人类社会整体生产环节结构性的升级。错过AI，错过一个时代
主板是手机制造的核心部件，但往往由于等待焊接的金属表面的氧化物和污垢造成虚焊，导致电路工作不正常，出现时好时坏的不稳定现象。如何识别虚焊呢？通常一位有经验的工程师识别一个虚焊点需要3秒，而华为使用机器视频自动识别，只需要0.1秒甚至更短的时间。目前，华为手机主板的虚焊识别率已经高达99.5%。
再讲讲前面提到的钢铁厂的例子。铁矿石是含有铁单质或铁化合物的矿物集合体，我国是铁矿石进口大国，钢铁生产最大的难题是如何用详细成分不明的铁矿石生产出固定标号的钢材。过去，即使在流水线生产不停顿的情况下，通过传感器数据不断调整参数，钢材生产出来仍需要有经验的工程师进行识别。华为入驻该钢企后，采用了AI识别技术，使这家大型工厂此环节的生产效率大大提高。
AI是泛在性的。人工智能是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，它的宗旨是让机器通过深度学习可以像人那样认知、思考和学习，即用计算机模拟人的智慧。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络学习为代表的人工智能技术飞速发展，科学与应用间的“技术鸿沟”逐渐填平，诸如泛在感知数据分析、图形处理、图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术与应用突飞猛进，迎来爆发式增长的新高潮。
如今，得益于算法、数据和算力的共同进步，人工智能在专业性、专用性、普惠性上都有了长足进步，比如阿尔法狗（AlphaGo）下围棋、皮肤癌人工智能诊断系统、大规模图像识别、人脸识别等。人工智能不再只是从事简单重复性工作，甚至可以在专业性很强的领域超越人类。
百度董事长兼首席执行官李彦宏说，“未来没有一家企业可以与人工智能无关。每一个产业、每一家企业要考虑的，是怎么用最有效的方法把人工智能变成‘自己的菜’。吃不上这道‘主菜’，就可能错过一个时代。”
互联网公司也在进化。谷歌在两个方面采取行动：一是通过用户搜索，辅导人工智能进行深度信息采集，并不断改进算法；二是基于人工智能，不断改进搜索形态。未来的谷歌将不再只是一个搜索关键词的引擎，而是通过“信息智能化+终极搜索”，让搜索一切成为可能。
人工智能的发展速度比人们的想象要快得多。有人预测，到2030年，全球将有5000亿台智能设备，每人每天将与智能设备产生5000次的互动，50%以上的工作或将被人工智能替代，全球产业链将再次出现重塑机会。
人工智能正在改变人类的工作方式。例如，图像识别、语音识别和自然语言理解等技术大量地在人机交互场景上得到应用；工业机器人+智能算法让工厂变得智能；流程自动化工具让“机器人”与数据处理和数字系统通信等应用进行交互，执行跨越多个应用场景的复杂嵌套流程。这一切，不仅提高了生产效率，还改善了生产质量。
人工智能的应用并非一帆风顺。它能够通过算法和深度学习降低认知难度，实现“数据价值”，但由于它的算法是神经网络导向的，需要海量的数据支撑。我们的数据是否是海量的？基于数据导出的模型是不是与隐性知识相符？复杂的参数会不会让数据模型缺乏透明性和解释性？人工智能只知道相关性但不知道因果性，因此产业智能需要营造一个工程师与人工智能共同工作的环境。
颠覆必须在挑战中完成。随着人工智能应用的不断成熟，市场容量也不断攀升。据德勤预计，2025年全球人工智能市场规模将超过6万亿美元，2017～2025年复合增长率达30%。
在人类文明史上，AI的意义不亚于印刷术。正如《连线》杂志主编凯文·凯利（Kevin Kelly）所说，“之前没有任何一项发明能像它一样给我们的世界带来如此大的改变。到21世纪末，人工智能可能会渗透并改变我们生活中的一切。”
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]