個人以為，智慧的本質是減少選擇，提高效率，未必就是高階。我相信，很多非常優秀的人，可能更喜歡自己做選擇，而不是交給智慧機器。

智慧的本質是解決人的惰性！

凡是能讓人更懶的東西就是智慧。

舉個例子，睡覺的時候不想用手關燈，所以有了APP控制，這是初級的智慧，這裡就用了IOT的技術解決了遠端控制的問題。

後來發現用手機還得開啟APP，還是太麻煩，然後有了語音控制，透過小愛同學、天貓精靈、小度可以直接語音開關燈。這裡用了語音、人工智慧和IOT等技術的結合。這是更高層次的智慧。

再然後，你覺得說句話還是麻煩，當你躺在被窩的時候，燈光自動關閉，這樣可能需要更多的感測器感知到你要進入睡眠狀態，還可能會學習你的睡眠習慣，這需要用到更好的感測器應用、更強大的機器學習、大資料分析能力，這是更高層面的智慧。

總之，為了讓你在關燈這件小事上更省心，更方便，讓你更懶，技術就要不停進步，生活就會更加智慧。

作為一名科技工作者，我來回答一下這個問題。

首先對於智慧的定義與智慧本身一樣是動態和發展的概念，當前隨著人工智慧平臺的陸續推出，整個社會也陸續進入到了智慧化時代，相信智慧化不僅會促進產業結構升級，也會為整個社會開闢出更大的價值空間。

關於智慧本質的探討有很多不同角度的描述，但是總統上可以透過自主決策能力、學習能力、自動推理能力和知識表示能力等方面來進行體現，目前在人工智慧領域也把機器學習等六大方面內容作為主要的研究方向。

當然，目前人工智慧技術體系尚未完善，或者說尚處在初期階段，未來隨著人工智慧技術的不斷髮展，研究內容也會逐漸得到拓展。關於智慧和高階之間的定義具有一定的聯絡，但是並不意味著智慧的就一定是高階的，高階這個定義本身是需要有參照物的，或者說是一個相對而言的概念。

站在技術的角度來看，智慧化是當前諸多技術的最終訴求之一，包括大資料、物聯網等等。大資料的核心是資料價值化，而資料價值化則需要透過應用來得到體現，智慧化是大資料價值的重要體現方式，所以大資料的發展能在一定程度上促進人工智慧的發展，而人工智慧也離不開資料的支援。從技術的角度來看，資料、演算法和算力是人工智慧的三大發展要素，當然目前在5G通訊的推動下，人工智慧行業更注重智慧化場景的建設。

除了大資料之外，物聯網技術體系中，智慧化也處在比較高的位置上（當前的頂層），智慧化之下分別是資料分析、物聯網平臺、網路和裝置，這足見智慧化技術對於物聯網技術體系的重要性。

雖然智慧化本身比較重要，但是智慧化發展也需要一個過程，在定義智慧化的時候，也不能簡單地以是否“高階”作為評定標準，更應該注重其實用性。