《浪潮之巅》吴军：大数据会在30年彻底改变世界【6月27日研习社演讲实录（上）】

“在未来，为什么说大数据非常非常重要，因为所有的公司都是数据公司，太武断或者太绝对？回想50年前，说今天计算机无所不在，也没有人信。”

6月27日，《浪潮之巅》作者、Google科学家、硅谷风险投资人吴军来到颠覆式创新研习社的讲台，带来他在大数据时代的前沿思考。课程实录分为上、下两部分，研习社根据演讲整理，未经本人审阅，转载请注明来源。

演讲人／吴军

感谢研习社给我这次机会，来分享一下现在在大数据时代很多新的理念，新的知识。

大数据会在30年彻底改变世界

50年前，英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。

这一定律揭示了信息技术进步的速度，开启了IT非常快速发展的50年。

摩尔定律带来的结果是：所有的硬件公司，每18个月必须实现产品更新。而且，以前我们说，社会需求带动科技发展，现在不是了，一个东西出来之后会产生新的社会需求。各个公司都要针对开发未来的市场。

为什么说今年是一个转折点呢？因为有了大数据，虽然他今天没有产生那么大的GDP，但以后30年内会彻底改变这个世界，而且改变我们的思维方式。

把摩尔定律反过来看，你如果不能18个月把性能翻一番，你就被这个行业淘汰了。或者我干脆不跟你玩了，我去从事一个远离18个月翻一番的行业，就出现什么呢？转型，就是IBM。他说与其我做硬件利润越来越薄，不如我卖给联想去玩，我做IT服务。

于是我们有了很多的服务业，过去，我们理解的服务业是什么呢？旅游？家政？今天不是，是IT服务，光在美国这个市场差不多是一万亿美元。

所以创业时有一个选择，你到底是做什么？ IT产业第一代基本上就是做硬件，都是在摩尔定律出来之前诞生的，估值很低。摩尔定律出来以后，诞生了一流的软件公司，比如说微软公司、甲骨文。所以不同的时代要做不同的事情，而不在于说你的专长在那儿。

未来30年的趋势是什么？

未来三十年是什么样的呢？大概分成三部分，一是云计算和移动互联网。二是大数据和机器智能。三是生物医疗，它的核心是大数据。

大数据为什么如此重要？它有三个很明显的特征，并不仅仅是数据量大，因为它带来了机器智能，而这个机器智能非常可怕。

什么是机器智能？计算机老祖宗阿兰图灵提出来判定机器是否跟人有样智能的方式，叫做图灵测试，这个图灵测试怎么说的呢？大屏幕背后放上一台计算机，再坐上一个人，你问他一个问题，答案你无法判断到底是机器给出来的，还是人给出来的，这时候我们就认为机器和人有同等的智能。

解决这个问题要几个东西，首先要大量的数据，并且开始产生数据驱动。当时没有互联网数据，但是IBM因为有很多的商业客户电传数据。利用这些数据，IBM实现了语音识别系统，当时能识别大概100多个英文单词，识别的错误率30%，这不可用，更何况只能识别100多个字。

而数据驱动能识别2.2万字，这是差别。错误率从30%降到10%，这是划时代的事。大家会发现原来看上去很复杂的机器智能问题，好象还有另外一条路可以走，不是来模拟人，是用数据驱动的方法。

什么是大数据呢？大数据不仅仅是数据量大，它常常是杂乱无章的多维度的。

举一个例子，大概两年前百度公布了一个很简单报告，他从百度知道里面做了一些大数据的分析，然后得出一些中国各个地方饮食习惯的调查。这里面有多少呢？大概有7700万条跟吃有关的问题，他根据IP知道你是什么地方人，问什么问题。他不是做问卷调查，你到百度知道去看数据杂乱无章的很，你通过IP地址看你问什么问题，他实际上很多数据不公布，公布以后会发现你的隐私被拿走了。而这个7700万条数据还是历史上不同时期收集来的，维度非常多。

还有一条，大数据必须具备完备性，才是有意义的。

综上，大数据这三条要注意，一个是数据量足够大，一个是多维度，还有一个是数据的完备性。在结束之前，再讲一个很重要的，大数据为叫BIG DATA，不叫large，这其实还是有细微的差别，这不仅仅是强调数据量本身大，他是强调说这是一个思维方式的改变，所以BIG DATA本身有这样一个深层的含义。

这件事本身很可怕，可怕在那儿呢？我们回到IBM深蓝和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫下象棋赢了的例子。IBM不仅把卡斯帕罗夫下所有象棋的结果搜集起来了，他还把世界上好多好多的象棋高手当时对弈结果搜集起来了，以至于说在每一步棋的时候，就像做预测的时候有一个数据的完备性，你每走一步，他实际上根据历史结果，他对你有一个预测。当时还没有大数据的概念，某种程度上是变成了一个大数据的问题。

大数据发展很好的一个机遇是移动互联网，PC互联网是机器和机器联网，在移动互联网时代，是人的连网，以前我们说手机可以让你利用碎片时间，现在是说你根本就没有整的时间，时间全变成碎片时间。你如果有可穿戴设备，你一天24小时某种程度上都挂在互联网上，这也使得数据的完备性成为可能。

还有一个传感器的技术， RFID，这是什么东西呢？大概瓶子盖这么大的东西，零售价四美分，芯片带一个天线，当你走过他读写器的时候，把里面数据传到读写器上了。举一个例子，我们买矿泉水需要排队扫码，然后支付。有了这个RFID传感器以后，你把购物车推出去就完了，然后选择移动支付，根本不用那么麻烦，因为传感器会记录你买下的所有东西。

所以我们给出今天的第一个结论，就是说我们今天是一个从摩尔定律到数据为王的年代。而这件事并不是说仅仅是增加几亿，几十亿或者多少亿的市场或者说这么一个产业问题。这整个是几万亿，几十万亿的故事，未来的世界，在现有的公司中什么公司占比较有利的位置，已经拥有这些大数据和有能力处理大数据的，这是两个不同的概念。

拥有大数据和已经有能力处理大数据的公司，他们会变得非常强大。传统的数据公司，因为思维方式的变化，他固定的模式使得他可能反而落伍。

在未来，为什么说大数据是非常非常重要的，因为所有的公司都是数据公司，有人说是不是下得太武断或者太绝对的。你如果今天回想50年前，说计算机无所不在，这个也没有人信。

大数据不是IT界专利，传统行业也需要

举三个例子，这是一个中国公司例子，风能发电设备的上市公司。风力发电机有一个叶片，能用十到十五年，为什么是10到15年，这是从平均值得到的。因为你没有办法知道某一个具体的点具体的产品实际情况。

但是，这家公司装了一些传感器，就能监控到每一个地方叶片情况，有一些地方风大，风又不均，叶片老化快，可能要八年。过去这家公司光制造这个利润并不高，为了竞争压价很厉害。现在有了大数据以后，他可以通过一些无线的联网，把这些东西送回来，每一台发电机具体运行情况知道，卖到什么地方，这个地方风力是大是小，一年四季哪天有风哪天没有风都知道。

其实到以后，每一个产品，以后可以从贴一个RFID，你从出厂到运输，每经过一个地方，最后到了谁手里，你都可以知道。也就是说在过去想都不敢想的事，在大数据时代，我们可以精细到每一件产品。

第二个例子，prada。我跟chanel聊过怎么设计专卖店，他说摆放很有讲究，怎么摆放好，根据老板的经验确定。

prada做了一个什么事呢？很简单，他把衣服加了一个芯片，在试衣间加了一个传感器，这个东西从货架上拿下来，你试了多少次就知道了。他不能解决所有问题，但是至少解决一个问题，如果这个衣服大家不断试就是不买，你肯定知道不是第一眼看上去不舒服，可能穿在模特身上好看，在我身上不好看。

第三个例子，TARGET是美国第二大百货连锁店，他有一次找来一个学统计的硕士到百货店，干什么呢？他通过收集每个人的购物清单，分析用户习惯。你光知道卖了多少货还不行，还要知道谁在买。

之后硕士生做一些研究发现人买东西有一些规律，比如说孕妇在不同的阶段买东西是不一样的，大家基本上按照这个规律来，你买不同阶段预测你下面买什么给你送优惠卷。

突然有一天接到了一个非常愤怒的爸爸打来电话说，我女儿才14岁，你们就给他寄婴儿的用品广告，这个经理一想数据好象也会出错，大概一个星期回访，他又打电话问这个父亲，这个父亲说对不起上次是我搞错了，我女儿真怀孕了。

说明什么呢？大数据时代，有可能这些店家，这些商家比你更了解你自己的需求，淘宝可能比你更知道你下面要买什么东西。或者说为什么我讲说，未来所有的公司可能都是大数据公司。我刚才讲的这三个例子和我们传统讲的IT没有关系。

面对大数据，我们能做什么？

我们能做什么，或者需要做什么呢？第一个是数据的搜集，谷歌两年前买了一个公司NEST30亿美元，才100万的用户量，为什么呢？这是一个号称智能空调的，在你房顶上装一些东西，会提供家里WIFI功能，平时什么生活习惯知道，谷歌买了它，不是真正为了省那点电，他通过这个为了采集数据。

第二，数据的存储，别小看这个。以前我们处理数据，想象的数据，文本的数据，图象的数据，视频的数据，其实相对来讲都是还算是小的。你数据量大了以后怎么办，怎么检索，怎么存储，都是一个挑战。

当然还有一个很关键的，刚才我已经反复讲了隐私性，还有一个数据的安全。数据安全又有两个概念，第一个概念就是说数据最好不要泄露。你不能丢，我们将来说大数据，我们存在百度云盘上，这个丢了怎么办或者说损坏了还能不能恢复，这些都是挑战。

机器智能的三足鼎立

下面我们要讲机器智能，产生机器智能三个要素第一个是摩尔定律，计算机多快，存储量多大。大数据，我们思维方式变了。还有一个要有数学模型。因为计算机解决智能的方法和人不一样，他不是思考，他是算，要算要有数学模型，机器智能将来是三足鼎立，你做其中任何一个，你可能将来在今后20年里都会是一个不错的立足点。

比如说谷歌大脑，其实和人脑一毛钱关系没有，这就是一个人工神经网络，以前人工神经网络在一台机器上实现可能几百个节点不错了，现在一百万台机器上实现可以有几万个节点。把这个模型训练的更加准确，计算机显得比以前聪明了。

这个像语音识别的错误，大概从15%-16%，大概能够降到12-13%，没有改变方法，没有改变数据量，只是机器学习这个东西做了一个改变，就有了提高。

有了这些东西，我们回头看一开始我提出的图灵测试的问题，让计算机回答问题。这个事解决了，计算机跟人类同等智能了。2012年的时候我从腾讯回谷歌，我的老板，管整个谷歌搜索的高级副总裁，说你做什么事随你，只有一个要求，这个事做完了以后，让微软要花五年时间来追赶我们。

后来我想了想这个事好象能做，这个事过去历史上还没有人做成功，让计算机回答问题。比如天为什么是蓝的？我们做了一年半，给出一个结果，你可以读一下。这实际上是一个数据的完备性的问题。其实很多时候，这个答案在类似于某个网页里面，我们只是做了什么事呢？把互联网上所有的网页，不是说跟我们问题有关的，而是所有的网页都拿下来做语法的分析，这个计算量很大，这必须在谷歌才能完成。

之后拼凑答案，还有一些数学模型，保证拼出来的句子读起来像英文句子。就是这样几件事，把一个所谓智能问题变成一个大数据的问题，这是一个很重要的一点，并不是说我们比别人聪明，而是完全换了一个思维方式。你不再按照人的方式要求他去解决这个智能问题，而是让机器的方式来解决智能问题。

第二个例子，谷歌自动驾驶汽车，你可以看成是一个机器人，跑了将近20万公里，没有出一次交通事故。实际上不是当成一个智能问题，他是当成一个大数据问题，这个项目是谷歌街景项目一个延伸，这个车能去的地方是谷歌扫过街的地方。他实际上把开车问题，变成了大数据问题。

讲到这里引发一个问题，智能的机器无所不在的，未来的世界是人在主宰还是机器来主宰，大家可能会有这样一个问题。举两个例子，一是富士康有很多装配工人，郭台铭已经讲了，不当血汗工厂，要研制机器人，让机器替代人。

可能有人会说，反正我们不是生产线装配工人，波及不到我们，我们就讲两个高大上职业。第一个是放射科医生，这在美国是非常高大上职业，但未来放射科医生可能是一个机器。比如说识别癌细胞的机器，准确率在很多地方已经超过医生，而且他有一个非常大得好处，识别水平非常稳定。

未来的社会，由于机器智能和大数据，不仅仅是郭台铭的生态线工人受影响，我们所有高大上职业也受影响。

未来的世界是什么样的世界呢？第一条，机器其实是不会控制人类的，制造智能机器的公司和这些人，他们实际上是通过机器在控制人。这些人可能占人口很少数量，他们实际上是机器智能时代的受益者，其他人怎么办呢？要不加入他们，要不然你成为98%，被2%的人控制。没有选择，你必须站在这个行业，而且你的思维方式一定是有变化的。

大数据思维——全面性＋互联互通

总结一下大数据的思维。大数据思维第一点，一个是全面性，他将来可以在大数据时代做任何事可以细到每一个人，每一个商品，每一笔交易。

这画了一个酒吧台，这是一个创业公司。他把前一家公司卖掉以后，花了两年时间走访了美国100多家酒吧，他就做这个调查，他发现了一个很有意思的事，这个酒吧的酒有24%是被偷喝掉了，什么意思呢？比如说研习社汪洋是我的朋友，他来找我，我说小子今天没有事，来给你来两杯酒不算你钱，倒了两杯喝了。

他做了什么事呢？他把酒架子改造了，每一个酒瓶子下面贴一个特殊的传感器，传感器本身三毛钱，然后每一次倒出来，倒多少盎司，什么时候倒的，和移动互联网是连着的，老板躺在家里看手机都知道什么交易。这就是大数据思维。

我们对比讲过去的互联网思维，这个很重要的是什么呢？实际上是一个互联互通，不是简单的把电子商务，说把商品原来在实体店，现在放到网上去。原来卖硬件的,也开始卖服务,事实上小米今天卖小配件挣的利润比他卖手机要高的多，这是一个大数据思维，要把整个的商业模式都改过来。

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