吳軍是我最欽佩之人，不熟悉的讀者先來個他的簡介：
吳軍（1967年－）哲戚，出生于北京男公。1989年畢業(yè)于清華大學計算機系和電子工程系，1993年至1996年執(zhí)教于清華耘斩。1996年留學于美國約翰霍普金斯大學沼填，2002年榮獲霍普金斯大學計算機科學博士學位。
吳軍曾擔任 Google 研究院（Google Research）的資深研究員括授，著名自然語言處理專家坞笙，約翰霍普金斯大學博士。在 Google 主要的貢獻包中日韓搜索算法荚虚，Google反作弊（Anti Spam）的創(chuàng)始人薛夜，和中日韓搜索部門的創(chuàng)始人。美國共和黨黨員[1]
版述。
2010年離開 Google梯澜，加盟騰訊，任騰訊主管搜索的副總裁渴析、約翰霍普金斯大學工學院董事晚伙。2012年8月離開騰訊，回到 Google俭茧。
除了在工程和研究上的貢獻咆疗，他是暢銷書《數(shù)學之美》、《浪潮之巔》恢恼、《硅谷之謎》民傻、《文明之光》《大學之路》和《智能時代》的作者。
2016年與 得到 欄目合作， 開通 《硅谷來信》漓踢，每天為讀者更新一封來信牵署。
以下是我聽吳軍“IoT和智能革命”演講后的思考。
人工智能（簡稱AI）是目前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的風口喧半，也是人們討論的熱點之一奴迅。2016年Googe的AlphaGo戰(zhàn)神人類最厲害的圍棋選手（或之一）是人工智能成為風口的典型事件，當時可能還有其他頂尖圍棋高手不服挺据，因為比賽時AlphaGo也輸過取具，只是總體勝的次數(shù)更多。但后來Google的Master（即AlphaGo2.0版）出師時完全以絕對優(yōu)勢碾壓人類扁耐，至此人類已再無可能在圍棋上戰(zhàn)神機器暇检。
AI如此之熱引來人們的很多思考，例如婉称，機器人會不會代替人類块仆？機器人會不會像電影里一樣有思想，最后來控制人類王暗。我們了解了目前人工智能的發(fā)展和原理基本就清楚了悔据。
人工智能的發(fā)展
1. 弱人工智能
例如美圖秀秀，搜索引擎等俗壹。
2. 強人工智能
理解人的自然語言科汗。如訊飛語音，亞馬遜Echo绷雏。
看病头滔。如IBM沃森機器人曾為世界性的疑難雜癥找到解決辦法，使用的辦法與AlphAlphaGo類似之众，計算機深度學習大量的相關論文和研究成果（這些是一個醫(yī)生一輩子也看不完）拙毫，給出概率最高的解決方案。
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智能駕駛棺禾。如特斯拉缀蹄，但特斯拉目前屬于半自動駕駛級別，必須有人監(jiān)控膘婶。順便提一下美國交通安全管理局將自動化駕駛分為以下5個級別缺前，特斯拉屬于L3。
L0: 無自動駕駛
L1: 特定功能的自動化
L2: 整合功能的自動化
L3: 有限自主駕駛
L4: 完全自主駕駛
3. 超人工智能悬襟。
超人工智能指超過所有人類智慧衅码，即比人聰明一千萬倍。這個是否會存在是有爭議的脊岳？需要限定范圍來說逝段，在可計算且非情感類問題上我認為超人工智能會出現(xiàn)垛玻，但機器是不會有情感和自由意識的。
人工智能技術核心原理
人工智能應該叫“機器智能”更準確奶躯，因為機器與人看世界的方式是不一樣的帚桩，計算機可解決的問題都是可計算的，例如下圍棋嘹黔，每走一步有多少種可能性是可計算的账嚎，這種可能性對于人類是個大數(shù)，但對于計算機是個很小的數(shù)儡蔓」叮可計算，計算量大的問題機器可以表現(xiàn)的很突出喂江。所以召锈，人工智能技術核心在于將問題分解為可計算的，機器只是在做數(shù)學題而已获询。
人類智能時生物進化而來的烟勋，在實現(xiàn)機器智能時要忘掉人類智能怎么產(chǎn)生的。比如在實現(xiàn)飛機時有“鳥飛派”和“空氣動力學”派筐付，“鳥飛派”認為需要像鳥一樣來建造飛機，但事實證明那樣不可取阻肿。機器需要完全不同的感知“器官”和“大腦”瓦戚，就像狗與人使用的感知器官不同一樣（狗使用嗅覺判斷上午還是下午）。
目前AI領域的感知器官為芯片丛塌，決策大腦為算法（如DeepLearning）较解，在這兩方面已經(jīng)被巨頭占領，創(chuàng)業(yè)公司基本沒有機會了赴邻。但是光有這兩樣印衔，機器智能還不足以解決通用性的問題，例如AlphaGo其僅僅可以解決圍棋問題姥敛，換一個問題它必須被改造后才可以用奸焙。所以某一領域的待解決的問題和與其相關的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)模型更重要，這些與具體的行業(yè)知識和經(jīng)驗相關度很高彤敛，巨頭們是不能壟斷的与帆，是創(chuàng)業(yè)者的機會所在。
互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展階段
第一代互聯(lián)網(wǎng)
即把世界各地的PC及連接起來墨榄，特征是Windows+Intel玄糟，市場體量3億。
第二代移動互聯(lián)網(wǎng)
即把世界各地的移動終端連接起來袄秩，特征為Android+ARM阵翎，市場體量是10億逢并。（iPhone用的也是ARM芯片，iPhone占有率低于Android）
第三代物聯(lián)網(wǎng)（IoT）
傳感器郭卫、智能終端聯(lián)網(wǎng)砍聊，體量500億~1萬億。IoT是AI的感知器官箱沦，目前還沒有統(tǒng)一的標準”缒眨現(xiàn)在還要通過移動互聯(lián)網(wǎng)來接入（比如iWatch必須通過iPhone接入），很不方便谓形，所以IoT的基礎架構一定要改變灶伊。
另外，IoT的安全性也是痛點寒跳，為了讓終端接入網(wǎng)絡聘萨，在原來移動互聯(lián)網(wǎng)防火墻上鑿一個洞，反而降低了安全性童太。同時米辐，這樣連接導致屁大一個事兒都要上報云，效率低书释，功耗大翘贮，帶寬損耗大。
IoT的發(fā)展趨勢或待解決的問題
功耗
IoT設備一定是低功耗的爆惧，要做到一輩子不用換電池狸页。為了達到這一點，可能處理器和存儲要合并扯再，會產(chǎn)生下一個ARM芍耘？
通訊也要采用低功率，會產(chǎn)生下一代通訊技術熄阻，如下一代藍牙（覆蓋300米斋竞，使物與物相連）⊥貉常基于2G的NB-IoT目前已使用在智能水表上坝初。
前置計算
可能會產(chǎn)生微型計算中心，向上與云通訊复濒，向下與IoT設備通訊脖卖，會產(chǎn)生下一個Dell或思科？
家庭機頂盒類設備可能會作為前置計算的中心巧颈。
但我判斷這個不會是今天的路由器畦木，因為路由器的Wi-Fi協(xié)議功能大，除非路由器同時支持IoT使用的協(xié)議和處理能力砸泛。我更傾向于具有單一職責的設備來充當這個角色十籍。
IoT OS
目前沒有統(tǒng)一的OS蛆封，誰會是下一個Androi？
網(wǎng)絡安全
第一代防火墻是攔截
第二代防火墻是預測
第三代防火墻是智能識別（基于大數(shù)據(jù)勾栗、人工智能）惨篱，例如當人進入家可以發(fā)現(xiàn)是否為主人，支付寶的大數(shù)據(jù)對支付做了行為分析围俘，根據(jù)行為習慣來判別此次交易是否為本人操作砸讳。
追蹤提高效率和服務質量
RFID+區(qū)塊鏈技術用于追蹤生產(chǎn)、流通界牡、到消費簿寂、使用的整個過程。例如用于食品等零售業(yè)宿亡，可以打假常遂。從而使得制造業(yè)向服務業(yè)轉變，以前制造完賣出去之后就與客戶沒關系了挽荠，以后有了RFID和區(qū)塊鏈克胳，可以追蹤產(chǎn)品從生產(chǎn)到消費的整個過程，而且加上對終端使用的記錄圈匆，可以提前預知用戶的下一個需求漠另。例如，心臟起搏器增加了追蹤能力后跃赚，病人在醫(yī)院外每時每刻的心臟跳動都被記錄下來酗钞，這對監(jiān)控和分析病人狀態(tài)帶來極大的便利。
凱文凱利在《必然》中也對此進行了深入的闡述来累。
使用比擁有更重要
典型的案例——共享單車，以前人們購買并擁有自行車窘奏，但有很多不便之處嘹锁。例如擔心被偷，使用后還需要放置在一個妥善的地方着裹，還需要負責維修等等×旎現(xiàn)在需要時隨時使用，用后即走骇扇，其他的都不需要管摔竿。以后其他很多生活中以前擁有的東西以后會變?yōu)橐环N服務，即時使用少孝，不再需要擁有继低。
