4G改變生活，5G改變社會。對於大資料、人工智慧這些高新技術必將給各行各業帶了深刻的變化，舉兩個簡單例子，以前我們經常在街上會被人攔住，遞來一頁紙說是某個行業要做社會調查問卷，現在大資料一出那還會有這種場景。另一個例子是人工智慧加持的智慧機器製造，經常看到報道原來成百上千工人忙碌的生產線，上了智慧機器人後，原來偌大的產線僅僅剩下幾個人維護，讓人感慨不亦。

我想說的是這些新技術的出現後，很多傳統的工作崗位將只會保留在人們的記憶中，大家欣喜之餘是否還有一絲焦慮。當然，也不必過分擔心，伴隨新著這些新技術的發展肯定會有新的工作機會出現，比如電商的發展催生了快遞行業，所以我們每個人必須與時俱進，只爭朝夕,不負韶華，明天會更好！

1、消費者的智慧手機是覆蓋全球的、免費的超級基礎設施。哪個國家先盤活這個免費基礎設施，哪個國家會佔領效率制高點！

2、生產力決定生產關係，舊的西方的債務制度已經危害全球環境和人類生存，變革已經難以避免。

3、智慧化的客觀要求：人類成為軟體、智慧機器和貨幣的主人。

4、為了更好理解以上問題，請閱讀411：疫情之後，我們如何重啟經濟的列車？

5、要更進一步理解，閱讀股東大會全部內容，或購買中信出版社《智慧社會》。

二、透過公共網路，形成補償機制，對沖債務，關掉環境危機的閥門

1、個人：每人每天4元提貨權，投資創新。

整體每天56億，每年2萬億，未來20年40萬億。20年後，全民控股所有智慧化方向。

2、企業與商戶：你獲得的資產等於你去年營業收入X200%，你未來獲得的分紅等於你去年營業收入X10%。

整體，企業和商戶獲得400萬億雲股權資產，每年獲得20萬億提貨權分紅，未來20年獲得400萬億提貨權分紅。

沒有資料的企業和商戶，在公共網路內跑資料。

3、政府：需要多少提貨權，就可以提取多少提貨權。有充足的資金解決各種問題與矛盾。

在免費的基礎設施（全民的智慧手機）上，所有固有矛盾會全部化解。

三、提貨權（信譽）源自哪裡？

消費者的智慧手機是覆蓋全球的、免費的、超級基礎設施。

利用這個免費的基礎設施，建成公共網路，人類可以成為貨幣的主人。

公共屬性會讓各個領域的公共軟體可以穩定的存在，天長地久的為股東帶來分紅。

公共網路的股權價值=2021年分紅+2022年分紅+2023年分紅+....3033年分紅+....4033年分紅+....+5033年分紅+6033年分紅+....

=補貼提貨權的充分信譽抵押與擔保，股權為提貨權擔保，就徹底擺脫了債生錢的邏輯，人不在是債務的奴隸，我們才能走出環境危機。

四、選擇，才能實現！

生產關係不在適合生產力>>>債務危機>>>為了還債而生產>>>全球性的環境危機>>>危及每個祖孫三代的未來生存！

在傳統金融框架下，你沒有任何辦法，無論你身在什麼位置。

在公共網路的框架下，你真正理解，真正影響2個人真正理解，真正理解者繼續分享，就可以影響整個社會，改變世界。

現在是一個資訊大爆炸的時代，不管是網際網路+還是人工智慧都是基於大資料，網際網路、大資料、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，但網際網路，大資料，人工智慧，如何改變生活？

網際網路如何改變人們的生活：

辦公智慧化：以前的很多資料都需要人為的進行抄寫和呈遞，現在只需要將資料輸入文件中，然後直接打印出來即可。很多公文資料也只需要進行網路傳遞即可，即可以備份，也不佔空間。

溝通更方便更實惠：以前我們找朋友聊天都是透過電話或簡訊的形式，現在只需要登入手機聊天軟體，即可進行文字、聲音和影片的直接互動，省去了很多麻煩，而且很實惠。

改變交易方式最佳化交易結構：人們的使用貨幣從現實的紙幣轉移到虛擬貨幣大家都將自己的錢放在網上，可以隨時用網際網路支配，為購物提供了極大的便利。

大資料如何改變人們的生活

近年來，大資料從一個概念變成了主流。我們可以透過運用大資料技術，能夠解決生活當中一些看不見的細節問題，而這些問題又是真實存在的。

舉例智慧水務系統：以成都市為例，成都商業總表數量接近10000只，每一隻商業總表後面都管理著長短不等的埋地管道。以成都市自來水公司的在2016年4月份公開資訊分析，4月共處理250多處市政管網漏水點，假設平均每個漏水點每小時的漏水量為1.5-3噸，根據客戶多年探漏的經驗，每個漏點從發生到修復的週期平均要1個月以上，那麼居民用水每個月的漏水損失達到120萬以上。

透過普及大資料智慧水錶系統，從漏水點檢測預警到漏點定位、修復；把平均需要花費1個月以上的時間降低到5-7天。以此估算，可以將成都每年在商業使用者端漏損率降低12個百分點，節省1000多萬方自來水資源，對社會經濟價值和環境價值都非常大。

人工智慧如何改變人們的生活

增強客戶互動性：人工智慧被越來越多地用於建立聊天機器人。這些聊天機器人可以在更短的時間內處理更多的客戶問題，並及時提供解決方案。客戶也可以獲得即時的解決方案，從而提升對服務方的滿意度。

最佳化決策，起到決策支撐作用：人工智慧在商業決策中起著關鍵的作用。人工智慧可透過使用大資料和其他分析工具來識別業務中存在的浪費情況和額外處理。

節省人力成本：人工智慧使得數字化能夠代替人類的工作，節省了部分人力資源的使用成本。機器不需要像人一樣休息，因此可以提供更好更多的生產力。

智慧醫療：人工智慧 用於在更短的時間內提供深入的診斷結果，這有助於醫生迅速開始用藥和治療。機器人甚至可以幫助精神病患者擺脫抑鬱症、進行關鍵的手術並監測神經紊亂的情況。

智慧餐廳：在餐飲方面，如果每個餐廳裡面擁有一個小白人餐桌智媒體，這大大縮短點餐時間。同時節省了餐廳的用工數量和人力成本，也為餐廳也提高翻檯率。並且還能夠吸引顧客前往體驗，提升客流量和人氣，小白人不僅可以取代傳統紙質菜譜，還有效減少物耗，降低運營成本。

希望我們都能認清這個時代，擁抱這個時代，然後活好餘生。

新的時代正在來臨，馬雲創造淘寶的時候說：要消滅紙幣！我要讓天下沒有難做的生意！

從2016年開始，王健林甩賣萬達廣場，大步邁向輕資產之路；

雷軍帶領小米觸底反彈，又迎來一個雷布斯的時代；

王小川去美國上市敲了鍾，AI時代搜尋的未來是問答。

15年前，馬雲如何鎖定18羅漢，成就了今天阿里巴巴的神話？因為他選擇了時代的趨勢，改變了傳統生意。

華為為什麼能從4萬元發展為2000多億？因為他在90年代就開始與客戶在全國建立合資公司，因為專案是大家一起做的！

近年來，人工智慧技術創新如火如荼，但最終的發展前景取決於產業落地。華人工智慧技術和產業的發展，不僅會成為中國經濟轉型和升級的內生動力，也能夠為世界經濟的繁榮和發展貢獻中國智慧。

小白人-餐桌智媒體有效將人工智慧+媒體和產業相結合，實現落地應用，在智慧科技領域正在快速崛起成為世界不可忽視的力量。小白人擁有廣告投放、遊戲互動、智慧餐飲三大核心功能，為餐飲商打造智慧餐飲，為消費者豐富用餐體驗，為廣告主高效轉化產品。

對於你這個問題，最好就是你再活500年就會徹徹底底感受得到了，現在我真的沒有什麼體會到那種興奮感，疫情期間我是錢袋越來越縮水，你的錢袋有這種感覺嗎？你在這個時候會興奮得起來嗎？什麼網際網路，大資料，人臉識別，都是將來的事，不要想太多了，戴好口罩吧！保重身體，再活五百年就會一切都明白了，守得雲開見大資料。

拋磚引玉

從阿爾法狗打敗南韓圍棋李世石開始，人工智慧的強大就開始被廣大群眾所認知，成為一項令世界都矚目的技術。就目前而言，人工智慧技術的應用場景主要是在科技和生存領域。譬如，國外實驗的無人車、中國最近開始廣泛試點的無人超市、還有阿里試驗的無人餐廳等等。

這些人工智慧的技術基礎都是依賴於網際網路和大資料，雖然就目前的實際情況而言，並沒有帶給人們更多的便捷。但是就這個趨勢來看，以後的人工智慧技術被更加完善的時候，完全是可以勝任“人類”的勞動力，甚至更有效率。

比如這次的疫情，百度根據大資料以及自己的AI，釋出基於位置的人員流動，將湖北人員流動情況及時的為政府部門整理出來，方便更好的阻斷疫情傳播等。

目前人工智慧在網際網路、大資料的應用中，主要分佈在這幾個方面：資料探勘與學習、知識和資料智慧處理、人機互動、使用者分析、虛擬現實技術等方面，相信在不久的將來，人工智慧結合大資料、網際網路一定會為我們的生活帶來巨大的便利。

個人認為將在醫療健康、社會服務、教育等方面產生重大影響。

中國網際網路發展是令世界矚目的，中國網民數量已經超過8億，網路普及程度非常高。

移動網際網路發展更是迅猛，手機上網的比例達到98.3%，移動資料流量也是每年節節攀升。

網際網路的發展遠遠超出了人們的預想，從而進一步催生了基於網際網路的萬物互聯和大資料技術的發展。

當人們掌握了大量資料之後，這個世界呈現在人們的面前也變得更加清晰。所有這些技術的發展可以幫助人們更準確、更高效解決問題。

比如說關於健康問題，透過穿戴裝置，以及電子健康檔案，可以準確記錄人們的身體健康狀況和生活習慣資訊，根據這些資料指導人們的飲食和運動，從而更加健康地生活。

比如說教育，透過記錄學習過程和測評結果，可以更準確測量出人們對學習內容的掌握程度，針對沒有很好掌握的知識進行針對性學習，從而幫助人們更加高效的學習。

這裡的人工智慧是根據資料，進行準確的計算和分析。我們不要神化人工智慧會超過人類，所有的人工智慧都必須要依賴於資料，包括人臉識別、語音識別都是一樣。

人類不擅長計算，人工智慧只是作為人類的一個專門用於計算的工具。我們把資料給人工智慧，人工智慧根據我們的需要，給我們一個最適合的結果。

人工智慧技術，是基於網際網路和大資料技術的。因此，人工智慧服務於大眾，也必須要依賴網際網路和大資料。

最終的作用就是把人類從繁複的勞動中進一步解放出來。

改變生活最直觀的就是讓生活變得更簡單、更高效。

人工智慧是大家可以把他比喻成一種機器的思考方式，網際網路你可以理解為大腦裡面的神經線，大資料你可以理解為大腦裡面的記憶。如果我們把整個網際網路當做一個嬰兒的大腦的話，試想，我們現在的整個網路已經有了記憶，有了神經線，現在唯一還沒有那麼厲害的可能就是這個思維方式，是因為現在還沒有那麼多的人工智慧開發者。

當有一天，人工智慧演算法的開發者足夠多以後，有了很多種思考邏輯，這個嬰兒有了少年的思維，有了青年的思維，我實在想不出未來會怎麼樣？

但是我可以確定的是，未來一定可以讓世界透過這個大腦去自己處理很多事情，舉個例子，如果一臺機器出現了故障，而網路會自己思考什麼問題，怎麼去修，那該是多麼厲害的一件事，人類將會解放出來，去做更多有創造性的事情。

所以，趕緊充實自己的大腦，以後一定不要讓機器取代你的大腦。

　在黑科技層出不窮的AI行業，各種新技術常常令人眼花繚亂。或者你已經瞭解了AI與大資料之間的關係，也弄明白了什麼是ML和DL，但是一個新的概念又要重新整理你的知識庫——AI與雲計算的融合。

　　AI是什麼?

　　這個問題其實還是比較複雜的，簡單的說AI(Artificial Intelligence)是利用計算機來對人的意識、思維資訊過程、智慧行為進行模擬(如學習、推理、思考、規劃等)和延伸，使計算機能實現更高層次的應用。ML(Machine Learing)是AI下的一個子集，簡單的理解一下就是從資料中學習的AI叫做機器學習，機器學習是指從一系列的原始資料中提取人們可以識別的特徵，然後透過學習這些特徵，產生一個模型。而DL(Deep Learning)是ML的一個子集，用複雜、龐大的神經網路進行機器學習，也是機器學習裡面現在比較火的一個Topic，目前在影象、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。

　　綜合來說，可以理解為：所有的機器學習都是人工智慧，但不是所有的人工智慧都是機器學習。例如，符號邏輯、規則引擎、專家系統和知識圖都可以被描述為人工智慧，它們都不是機器學習。將機器學習與知識圖和專家系統分開的一個方面是它在暴露於更多資料時修改自身的能力;即機器學習是動態的，不需要人為干預來做出某些改變。這使得它不那麼脆弱，更不依賴於人類專家。

　　AI作為人工智慧未來變革之一，是否能成為一種“趨勢”還未知，因為AI技術需要的資料樣本和硬體投入都非常高，只有那些滲透到生活場景中的科技公司才有能力去經營這一事業，就比如Facebook的DeepFace人臉庫、2018世界人工智慧大會中BAT對於人工智慧的佈局、科大訊飛的智慧語音平臺、極鏈科技Video++的ASMP等。能積累到龐大資料規模的企業屈指可數，所以與其說AI與雲計算融合是一個科技趨勢，不如說這是一場企業與企業之間逐漸拉開距離的長跑。

　　而在實際應用方面，AI主要應用在機器視覺、生物識別、編碼遺傳、專家系統、機器人學上。雲計算則是將伺服器、儲存器、儲存裝置以及網路等資源打包成雲端，為客戶提供相關的按使用量付費的模式，大資料則是將結構化資料和非結構化資料形成的所有資料整合起來，用以分析發現數據背後相關關係的資訊資產。

　　大資料與雲計算是原料與機器之間的關係，光有大資料，那麼就只是一堆單純的資料而已，而有了雲計算，則可以對這些資料進行分析，從而變成有用的資訊。AI與雲計算就是這樣的一種存在，兩者都可以進行計算，但AI進行學習，雲計算則負責進行分析。AI現在之所以火爆，就是因為其關鍵的技術，那就是深度學習，而這項技術恰恰是在雲計算與大資料日趨成熟之後才得到實質性進展的。2006年是人工智慧的一個拐點，因為資料量越來越大，計算能力越來越強，過去不實用的到了2006年都逐步進入了實用階段，在通往人工智慧的這條路上，大資料和雲計算則成為了堅固的三角關係。

　　在雲計算與大資料成熟的沃土上誕生的AI可謂是天選之子，隨著新科技時代的到來，人們的生活將會更加緊密地與AI技術、大資料和雲計算等新科技粘連在一起