智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革

《智能革命：迎接人工智能時代的社會、經濟與文化變革》拆解 一句話概括 人工智能是繼工業革命和互聯網革命之後的新一輪基礎性變革，它以數據爲燃料、計算能力爲基礎、深度學習爲引擎，最終將從工具升級爲遍佈社會的“智能基礎設施”，重塑產業、組織和個人生活。 核心邏輯 全書沿着一條清晰路線展開： 互聯網產生海量數據 → 算法從數據中提取知識 → 計算基礎設施支撐智能運行 → AI進入產業和生活 → 社會制度、權力結構與人的能力隨之改變。 作者首先回顧人工智能從規則系統、統計學習到深度學習的發展，接着提出“知道更多、做到更多、體驗更多”的價值標準，然後分別討論大數據、百度大腦、智能製造、無人駕駛、智能金融、企業管理、硬件基礎設施與個人生活，最後轉向就業、隱私、法律、數字鴻溝和權力分配等社會問題。 其核心判斷是：AI不是獨立於互聯網的偶然技術，而是互聯網積累的數據、算力和連接能力發展到一定階段後的必然結果；未來的智能將像電力一樣，成爲個人、企業和社會隨時可以接入的基礎資源。 核心內容 一、人工智能爲何在互聯網時代重新崛起 人工智能的概念早於互聯網。圖靈、香農、明斯基等人很早就提出機器學習、神經網絡和智能測試的基本問題，但早期AI長期受制於算法不成熟、計算能力不足和數據稀缺。互聯網解決了數據問題，硬件和分佈式計算解決了算力問題，深度學習則提供了從數據中自動尋找模式的新方法。人工智能由依賴人類編寫規則，轉向讓機器通過數據自行學習規則。 二、讓人類知道更多、做到更多、體驗更多 本書用“Know more，Do more，Be more”概括技術進步的意義：從數據中發現人類難以發現的規律，完成過去受計算量、成本或人體能力限制而無法完成的任務，並創造新的服務、生活方式和人與世界的關係。作者把這三點視爲判斷AI是否真正產生價值的現實標準。AI的目的不應只是模仿人類，而是擴展人的感知、認知和行動能力。 三、數據、算力和算法構成智能革命的三角 全書反覆強調：雲計算是基礎設施，大數據是燃料，人工智能是發動機。數據是人的行爲、位置、偏好、關係和社會運行過程形成的“數字鏡像”。搜索、地圖、電商、社交平臺和傳感器不斷產生數據，AI再從中提取模式與知識。 深度學習通過多層神經網絡逐級抽象信息，讓機器不再需要人提前定義全部規則。但數據越多，所需計算量增長得越快。跨越“數據的馬爾薩斯陷阱”，還需要分佈式計算、流計算、GPU、FPGA、新型芯片和綠色數據中心。 四、“百度大腦”代表平臺化的智能能力 書中將百度大腦描述爲硬件、數據、算法和應用平臺的組合：底層是雲計算與數據中心；中間層是語音、圖像、自然語言、知識圖譜和用戶畫像；上層面向交通、教育、金融、醫療和商業。 作者認爲，AI不應散落在單個產品中，而應成爲企業與開發者可以調用的平臺。“數據—知識—服務—新數據”將形成持續增強的反饋循環。書中進一步提出依靠中國的人口、數據、產業鏈、工程師和場景優勢建立開放的“中國大腦”。 五、製造業從標準化走向智能化和個性化 傳統流水線通過標準化提高效率，卻把工人和消費者也標準化。智能製造試圖用傳感器、物聯網、雲計算和AI重新連接需求、設計、生產和供應鏈，用於預測故障、實時調整生產、減少庫存和浪費、滿足個性化需求，並讓機器人適應多變環境。 作者認爲，中國過去依靠“勤勞革命”成爲製造大國，但人口老齡化、成本上升和環境壓力意味着舊模式難以持續，必須轉向依賴知識與生產率的“中國智造”。 六、無人駕駛重構的是整個交通系統 無人駕駛融合感知、定位、地圖、決策、通信和雲端計算。它可能降低事故、擁堵和能源消耗，使汽車成爲家庭與辦公室之外的第三空間，並推動車輛使用權代替部分所有權。 真正改變的不只是駕駛方式，而是人與車、車與車、道路與城市之間的關係，同時也會重新劃分傳統車企、互聯網公司、出行平臺和城市管理者的角色。 七、智能金融可以降低門檻，也會重塑風險 金融本質上是信息和風險處理，因此是AI最容易深入的行業之一。AI可以利用多維數據建立信用畫像、識別欺詐、自動閱讀財務資料、構建知識圖譜、進行量化投資和智能投顧，併爲沒有傳統徵信記錄的人提供金融服務。 但個人的搜索、消費、位置和社會行爲也會被納入信用判斷。普惠和監控、便利和歧視，實際上是同一套技術可能產生的兩個方向。 八、企業AI轉型首先是組織問題 本書借鑑電氣革命時期“首席電力官”的歷史，提出企業需要“首席人工智能官”。其職責不只是採購軟件，而是識別可智能化業務、建設數據資產、把AI嵌入產品與流程、協調技術和組織變革、判斷能力自建還是外購，並評估算法風險。 這個觀點的實質不是每家公司都必須設置一個固定職位，而是AI轉型必須成爲最高管理層負責的組織戰略，不能僅被當作信息化項目。 九、AI將進入衣食住行、教育、醫療和工作 書中描繪了無處不在的“智能流”：家居系統學習家庭習慣，農業機器人識別病蟲害，智能助手安排出行，翻譯系統降低語言障礙，教育系統記錄學生特點，AI輔助診斷和藥物研發，記者、律師、金融分析師使用智能工具工作。 機械化、重複性和標準化崗位最容易被替代，人類需要轉向創造性、情感性、判斷性和非標準化工作。個人真正需要關心的，不只是職業會不會消失，而是能否把AI變成自己的能力放大器。 十、AI會製造數字鴻溝和新的失業問題 如果智能能力集中在少數企業、資本和技術精英手中，AI可能進一步拉大社會差距。自動化可以創造財富，但財富不會自動公平分配；新崗位也未必能在時間、地區和技能要求上承接失業者。 應對方向包括全民數字教育、職業培訓、開放智能平臺、勞動保障、社會分配製度和科技企業責任。技術普惠不能只理解爲所有人都能使用產品，還必須包括能力、收益和選擇權的普惠。 十一、智能時代需要重新設計法律和治理 AI的預測性、複雜性和黑箱特徵，會給傳統法律帶來挑戰：算法造成損害時誰負責；自動駕駛事故如何分配責任；司法算法是否必須解釋；企業能在多大程度上使用個人數據；人是否有權查看、更正和刪除自己的數據；如何阻止數字權力濫用；自動化武器應受什麼限制。 書中強調系統安全、故障透明、隱私保護、人類控制、責任承擔、價值一致和避免AI軍備競賽。法律和治理不能等技術成熟後再被動補救。 十二、警惕人類被工具反過來支配 技術原本爲了改善生活，卻可能讓效率、計算和預測成爲新的統治標準。一個高度智能化的社會可能非常便利，也可能讓一切行爲被記錄、個人不斷被分類、選擇被推薦系統塑造，生活被精細化規則包圍。 真正重要的不是能否建立一個無比高效的智能社會，而是社會是否仍保留人的尊嚴、自由、差異和創造性。 反對的觀念 1. 人工智能只是互聯網行業內部的一項新技術。2. AI等同於一臺會思考的獨立機器。3. 只要擁有先進算法，就能形成真正的AI能力。4. 大數據只是數據數量增加，與普通數據沒有本質區別。5. 製造業智能化只是用機器人替換工人。6. 無人駕駛只是傳統汽車的輔助功能升級。7. AI只適用於擁有龐大研發團隊的科技巨頭。8. 自動化必然使社會中的所有人受益。9. 技術發展可以與法律、倫理和社會分配分開處理。10. 人類可以只享受智能化便利，而不改變教育、職業和治理制度。 本書最值得關注的核心觀點 1. AI將成爲一種“智能流”。未來人們未必擁有一臺獨立的智能機器，而是讓各種設備和服務持續接入智能能力。 2. 真正的競爭是數據、算力、算法和場景的閉環。系統必須在真實場景中持續獲得數據、改善模型、提升服務，再由服務產生新數據。 3. 企業AI轉型首先是組織問題。技術能否產生價值，取決於管理層能否重新設計流程、數據治理、人才結構和責任體系。 4. 技術普惠不等於結果公平。AI可以降低服務成本，也可能通過數據分類建立新的門檻。 5. 智能革命最終會變成權力革命。誰擁有數據、計算平臺和算法，誰就擁有觀察、預測和影響他人的能力。 個人啓示 第一，個人面對AI最有效的策略不是等待職業是否會消失，而是理解工作中哪些部分可以標準化、哪些必須依賴判斷、信任和創造，再主動利用AI放大後者。 第二，企業應用AI應從真實業務問題出發。沒有高質量數據、明確指標和持續反饋，僅增加一個AI功能很難產生真正價值。 第三，數據不是免費的副產品，而是需要治理的生產資料。數據來源、可解釋性和偏差會直接決定AI的質量與風險。 第四，效率不是唯一目標。涉及教育、醫療、金融、司法和公共管理時，還必須考慮公平、隱私、申訴權和人的尊嚴。 第五，越相信技術會深刻改變社會，越應該提前建設相應的教育、法律和分配製度。 觀點評價 本書出版於2017年，最大的價值在於較早、較系統地把人工智能放進產業和社會變革框架中討論。它提出的數據、算力、算法、平臺和場景閉環，以及AI基礎設施化、企業組織轉型、就業衝擊和數字權力等判斷，今天仍有現實意義。 它也具有明顯的時代和作者立場。全書使用大量百度業務、指標和公司案例，企業宣傳色彩較強；對數據集中、平臺規模和政府整合能力總體偏樂觀，對隱私、算法歧視、市場壟斷和數據權利的討論不夠深入。 部分預測也需要用今天的現實重新審視。例如書中認爲機器很可能無法達到強人工智能，在情感和創造領域難以超越人類；生成式AI已經使這種邊界遠比當時設想的模糊。“每個企業都需要首席人工智能官”也更適合被理解爲管理責任，而非固定職位。 因此，它不是一本適合瞭解2026年AI技術前沿的書，卻是一份很有代表性的“2017年中國科技產業如何想象智能革命”的思想檔案。閱讀時應把其中持久有效的產業邏輯，與公司敘事、技術樂觀主義和已經過時的預測區分開來。 一段話總結 《智能革命》將人工智能視爲繼工業革命和互聯網革命之後的新一輪基礎性變革：互聯網產生海量數據，雲計算和新型硬件提供算力，深度學習從數據中提取知識，最終形成像電流一樣無處不在的“智能流”。這種能力將進入製造、交通、金融、企業管理、教育、醫療和個人生活，使人類知道更多、做到更多、體驗更多，但也會帶來職業替代、數字鴻溝、隱私消失、算法黑箱和數字權力集中等問題。全書最重要的啓示是，AI從來不只是算法升級，而是產業結構、組織方式和社會制度的共同變革；決定智能革命最終價值的，不是機器能夠多高效地完成任務，而是智能能力由誰擁有、服務什麼目標，以及人類能否用法律、教育和公共治理讓技術真正擴大人的自由與創造力。

跟風閱讀書評： 1.什麼是人工智能？普通人是怎樣感受定義人工智能的？ 在過去相當長的一段時間裏，在人們的心目中，自動化就是人工智能。 然而，目前的自動化系統對人來說，至少對於對其進行編程的人員來說，是透明的。因此人們自傲地認爲， 只有我們不知道機器在想什麼、怎麼想時，才認爲它有智能。 然後又庸人自擾地擔心，自己以後將無法瞭解機器人的想法了。機器會反攻人類嗎？ 帕裏西認爲，目前的機器人或者人工智能與人的區別在於，人的思維中包含了動機與認知兩種模式。 而現有的機器人只有認知，無所謂動機。 深度學習等等也只是賦予了機器以認知能力。人工智能只是人類的一種像扳手一樣的工具。不過，汽車也只是工具，但車禍則時刻在威脅着人們的生命。 2.人們對於智能革命的未來是什麼態度？ 和所有新技術一樣，人工智能也會被用來向人類許諾美好的生活。 公衆喜歡從科幻的角度看問題。 然而， 必須非常清晰地認識到，人工智能在短期根本不能跟人相比。而我們今天應該踏踏實實把一些應用，比如雲交互、自然語言理解、計算機視覺等各種應用場景做出來。例如車載設備、可穿戴設備等。讓用戶覺得真正有用，而不只是在媒體上或者在電影裏面討論一下。 3.智能革命 從來沒有完全有利的變革，總是會包含失落、分化和衝擊，只是人們後知後覺。 智能革命帶來的好消息是，人們因人工智能而可以 認知更多，做到更多，體驗更多 壞消息是 當大浪潮席捲時，沒有誰可以巋然不動，如果你沒有抓住前進的機會，你就會落後，甚至被時代拋棄。 因此 在本書各章節的熱情之中都隱藏着一種關懷。我們提倡起跑線上的人工智能教育，因爲擔心起點上的不平等；我們描述未來的新人類，因爲希望每個人都掌握智能時代的生存技能；我們仔細構想首席人工智能官能做什麼，因爲希望衆多企業能在大變革時代協同進步，保持經濟生態平衡；我們知道人工智能與物聯網將助力中國製造強勢升級，但也不能不擔憂新的產業危機。縱觀歷史，技術進步起先總是被少數人擁有，甚至成爲製造不公正的武器，其普及過程充滿曲折與不確定性。 4.人工智能，深度學習等的歷史與一些技術細節及特點。 人工智能不是從天上掉下來的，正是從幾十年來計算機網絡技術和數據處理技術的進步以及人類的數據生活之中水到渠成的。 要感謝互聯網的發展以及一切人類活動產生的數據記錄，沒有人類的數據積累，計算機就沒有可學習的對象。 另外， 嚴格來說，人工智能是一種“體力活”，要有足夠的體力才能經受住那樣巨大的數據和計算。 因此，較強的人工智能大腦應該是 硬件基礎、數據基礎和算法能力的緊密結合，是雲計算、大數據和人工智能的三位一體。 5.百度在人工智能領域的態度。 2013年，百度導航率先宣佈永久免費，把中國帶入導航免費時代 百度也呼籲建立 國家總體層面的深度學習服務器、算法、應用基礎設施平臺。 百度也開放了它的深度開發學習平臺PaddlePaddle等等。 總之，本書從一個處於人工智能前沿的企業的視角，試圖論述人工智能的歷史，現狀和未來，試圖闡述智能革命給社會，國家，和人類帶來的各種層面的改變，以及在這場革命中，個人，企業，社會，國家等等，該做一些什麼準備來應對這些可能的變化。充滿熱情，也充滿關懷。

人工智能可以拓展人類對生命的感知維度。

不明白爲什麼評分這麼低，這本2018年出版的書還是非常有前瞻性，體現了Robin對這個產業的洞察，爲啥百度總是起了個大早，趕了個晚集？這了應該是Robin反思的。

真正決定我們職業未來的，是我們是否具備智能時代需要的職業素養。當智能工具變得越發無所不能，能否靈活使用它就成爲差距所在。一個對程序編寫、數據分析、機器學習一竅不通的人，就像工業時代不會使用扳手的人一樣。

斗膽回答終極問題：人工智能會顛覆人類麼？ 從技術層面：1.短期內不要高估它。因爲未來5年10年都是弱人工智能階段，比如阿爾法狗會下棋，自己連棋子都拿不起，也不會打麻將同聲傳譯，它是專用AI，類似芯片領域的ASIC，強大但是專用。實際的前進過程也比想象中艱難，從西洋棋戰勝人類，到象棋，再到圍棋，人類幾度焦慮幾度又失望；2.長期內不能低估它。因爲在10到30年的時間內，通用人工智能和超級人工智能一定是發展趨勢，對於機器而言是不同領域遷移學習能力，它們終將具備舉一反三，融會貫通，創造創新能力。因爲它們具備極其快速的學習能力，比如同樣阿爾法狗，可以在1天內吸收百萬計的金融或醫療文獻，然後藉助神經網絡實現可靠輸出模型，通過量子計算反覆驗證優化模型，最終形成可落地服務；3.討論技術發展的時候，我們一定要擺脫人類固有的線性思維，從指數效應角度去看未來變化，比如本話題裏的芯片計算能力指數變強，硬件價格指數變低，相關研究和成果指數級進步等等。所以，短期內要穩紮穩打練內功，長期要仰望星空登高臺。 從人性角度：1. 人類從來成年人般貪婪，又像個孩子般貪玩。各國家原子彈，氫彈等各種核武器的存量，可以毀滅地球N次，這比顛覆人類更可怕，是直接毀滅性物理性打擊。但人類又樂此不疲地研究各種核武器，因爲人類覺得它可以被控制，但實際情況是烏合之衆+黑天鵝，你永遠不知道哪個熊孩子哪天會突然扔一枚出來；2.人類焦慮人工智能的點是怕它失控，有意識和思維。這裏面有個前提是：人工智能達到這個階段還必須人類去設計。那麼問題是人類有沒有搞明白自己的意識，記憶，情感是怎麼誕生怎麼存儲？如果沒有，請問人類怎麼設計。著名的中文屋和黑猩猩打字實驗可以告訴我們：不是有結果，就是人工智能，更不會是素質人工智能。同樣是阿爾法狗，它學習人類數百萬計的棋盤同時自我對弈進而進化，這並不是自發意識，而是人類命令。所以，這條路還很長，諸君能不能看得到還是個問題。 從設計角度：1.機器人三定律是個參考：不傷害人類，服從人類但不違反第一條，滿足前兩條要保護自己。需要設計者從軟件，硬件，算法考慮，設計邊界條件，規則，倫理等，這件事的難度不亞於設計一個國家，需要太多的社會學，倫理學，法律，經濟，不同國情等知識；2. 類似基因，文化，教育的設計。人類也有自相纏殺，也有反社會的存在，一般是基因，文化和教育的缺失。機器一定具備顛覆和傷害人類的能力，如何在被控制或者自我決策條件下不做對抗人類的事情，需要從研發生產開始植入基礎理念，同時後天要有一套自我管理和進化系統持續規範自己。 從政策角度：1. 法律。有監管人類的法律，也要有監管機器的法律，更要有過渡階段監管它和它主人的法律，而且後兩者力度要更大，因爲它們能力更大，神遊暗網無所不及，能上天攻擊各國衛星天網系統，能下地阻擊光纖電纜潛艇各種礦廠；2. 政府政策。監管過猶不及 會影響其發展，不管容易出問題，如何合理地支持，需要監管者熟悉時刻跟進新趨勢因地制宜，否則屁股決定腦袋的政策會起到反作用。 回到本書，幾個點: 1. 技術的進化：從早期讓機器服從人類設置的規則，到開復時代的基於統計，到現在基於神經網絡，到後續的量子計算，技術從來都是進化的，人工智能後面的路會越來越順；2.技術曲線：上世紀50年代提出人工智能，但其實20年代就有人設計紅外遙控的無人駕駛汽車，經歷70年代的90年代的低谷，目前是第三波浪潮，長期有耐心，短期不焦躁；3. 新飛輪效應：海量數據➡️新知識➡️產品設計➡️新體驗➡️新數據，從數據到產品的驅動循環。 最後，技術進步永遠都是利大於弊，我們要執敬畏和勇敢之心。上世紀早期的蒸汽革命、電力革命、信息革命，到現在的人工智能革命，每一次科技變革，都帶來人類效率的大幅提升，解放人類重複性低質量的體力腦力勞動。所以讓我們渴盼，參與這次已來的未來。

看本書首先想到了BAT三巨頭：馬化騰悶聲發大財，委託著名財經作家吳曉波撰寫“騰訊傳”。馬雲點子多，牛逼哄哄想成爲思想家，可惜思想體系支離破碎，系統性不強。李彥宏能夠靜下心來寫一本書，確實不容易，因爲不想耗時太多，所以也只能儘快寫完，了卻心願，這是看完本書的感覺。 李彥宏，北大信息管理專業加上美國的計算機專業碩士，基礎很好，一生從事自己喜歡的專業工作，幸福的。 一看標題就知道本書只寫一個主題：人工智能。書中的一些內容印象較深。 AlphaGo下一場圍棋需要耗費3000美元的電費？如果不是李彥宏說的，還真難相信！無法想象，設備有多麼龐大。自從AlphaGo戰勝人類頂級圍棋大師，很多人斷言在投資領域，採用大數據分析會戰勝任何金融分析師。雖然百度日均產生股票關聯的搜索2000萬次，發現與股價走勢的相關性達70%，但是李彥宏認爲投資需要技術、藝術及哲學。人工智能在技術上完勝人類，但是缺乏藝術，否則巴菲特也沒有存在的必要了，更談不上哲學層面了。所以對那些既無藝術又無技術的散戶來說，註定是股票市場的弱勢羣體。 人工智能的定義比較模糊，有無數的企業聲稱他們有人工智能。李彥宏的標準是：人類是否因爲你的設備而：知道更多、做到更多、體驗更多。真正的人工智能應該是：只有當我們不知道機器在想什麼、怎麼想時，才認爲它有智能。真正實現或接近至少需要幾十年的時間。 百度的優勢在於擁有海量的信息，比如GPS定位信息每天產生數百億次...，李彥宏的美國教育經歷使得不少美國的頂級人才加盟百度，這是百度的優勢。李彥宏的政協委員的身份使得他提出的“中國大腦”計劃有望建設。未來的人工智能靠一家企業是不行的，中國大腦計劃的幾十萬臺服務器，需要政府、高校、企業共同配合，共享資源，這是一個龐大的計劃，且看未來如何發展。 去年在北京，一輛半自動的特斯拉，攝像頭誤判前面的一輛白色的集卡，在陽光照射下，誤認爲是一朵雲，特斯拉奮力衝向白雲，車毀人亡。同樣的事，在洛杉磯也發生了一起。 無人駕駛汽車是李彥宏的一個大計劃。百度的無人車採用激光雷達等設備，李彥宏說目前的認知精度達到10厘米，比GPS高几個等級。無人車大量數據採集，並進行深度學習，目前已經路測320萬公里，並通過了幾個駕照考試的項目，等駕照考試完成所有項目後，推出無人駕駛公共汽車。計劃在2018年實現。這個項目得到了安徽蕪湖市政府的大力支持，汽車由蕪湖的奇瑞生產，這可提升奇瑞的品牌效應。估計無人公共汽車的試點城市在蕪湖。 傳統汽車中國跟在德日美韓後面追了幾十年，還是沒有希望超越。無人汽車有望彎道超車。目前谷歌的無人車稍稍領先，其他的車企比如奔馳、特斯拉等等在數據方面差得太多，在人工智能的開發上面有侷限性，因此不作爲百度谷歌未來的競爭對手考慮，這是李彥宏的觀點。中國在未來5G通訊上處在一個領頭齊跑的有利地位，這也是百度的有利因素。 人工智能是未來的發展趨勢，期待新時代的到來！

本書作者作爲國內最具技術的互聯網企業（其實已經改弦易轍爲最前沿的AI企業）百度的大boss——李彥宏，對第四次工業革命的理解是值得人們信服的。21世紀前20年互聯網的發展爲人類帶來極大的便利，隨着而來的呈指數型增長的enormous數據。在這樣的互聯網風雲背後，方興未艾的人工智能擁有了極佳的成長蝶化條件——大數據和雲計算。人工智能的使命也許就像陸奇說的是爲了讓人類know more,domore,be more.而人工智能的發展需要不斷地進行自我挑戰——奸商模型和對偶競爭，以此不斷自我訓練和智能化。我們國家也緊跟趨勢，形成一個自下而上的“中國大腦計劃”工程，政府發佈中國製造2025的國家政策，走在文明升級的前方。而對企業而言，它們都需要一位首席人工智能官CAO,不浪費每一段有用的數據，才能在這個時代下更有效率更加智能活下去。書中說到道，毫無疑問，無人駕駛因其一整套的車載系統包括語音識別、圖像識別、自然語言以及成體的硬件等，理所當然成爲AI前沿實驗地。衝入AI無人區，無人駕駛之路一片坦途。最令我感到人性解放的是，AI能爲我們人類資源發展不均分配不公平問題的解決帶來曙光，人類也許能在這個驚奇美麗的新世界無限接近大同。可能在智能時代，我們還需要面臨一些難以避免的嚴肅新問題——AI倫理問題（當然這個過程還需要很多年）和落後產能淘汰問題。但我相信，如果我們每個人都能夠不斷去接觸學習人工智能方面的知識和技能，我們就能在這個美麗又帶蠍毒的新世界下，不至於被時代拋棄。正如陸奇所說，Head above cloud,feet on ground.

人類歷史上的歷次技術革命，都帶來了人類感知和認知能力的不斷提升，從而使人類知道更多，做到更多，體驗更多。以此爲標準，李彥宏在本書中將人工智能定義爲堪比任何一次技術革命的偉大變革，並且明確提出，在技術與人的關係上，智能革命不同於前幾次技術革命，不是人去適應機器，而是機器主動來學習和適應人類，並同人類一起學習和創新這個世界。大數據是智能社會運轉的根本動力和燃料。以百度爲代表的搜索引擎公司，由於對數據資源的獲取和使用類似深度學習的商業模式，也與大數據—深度學習—提取模式—創造用戶價值這一研發文化相匹配，使其天然具備了人工智能的基因。本書從硬件集羣、計算能力、大數據資源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本標準，並且從製造業升級、金融革新、無人駕駛、管理革命、智能生活等多個維度，描繪即將到來的智能社會，反思人類即將面臨的種種挑戰。“人工智能”正式寫入2017年政府工作報告，折射出未來人工智能產業在我國經濟發展與轉型中的重要性。本書內容涵蓋了人工智能發展的主要領域，刻畫了人工智能未來發展的場景和商業模式，對我國各行各業應對智能化轉型提供了很好的指引和借鑑。

瀏覽完李彥宏署名的這本書，一方面，的確對所謂智能革命，或者更準確地說，對人工智能的蓬勃發展有進一步的瞭解；另一方面，對百度這個公司或者說百度相關團隊正在銳意進取或謀劃的研發方向，有一些掃盲式的瞭解；此外，百度對相關行業和相關最新科技進展的瞭解，也的確讓人驚訝… 總之，是一本讀有所值的書…[微笑]一個遺憾之處：個人感覺，這本新書的部分字裏行間中，不時冒出一些感覺是自我打廣告的語言，似乎百度有一些自我標榜和吹捧的嫌疑？讓人感覺不那麼客觀…[疑問]無論如何，也許瑕不掩瑜，有空的時候這本書還是值得再仔細看看…[抱拳]