智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革

《智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革》拆解 一句话概括 人工智能是继工业革命和互联网革命之后的新一轮基础性变革，它以数据为燃料、计算能力为基础、深度学习为引擎，最终将从工具升级为遍布社会的“智能基础设施”，重塑产业、组织和个人生活。 核心逻辑 全书沿着一条清晰路线展开： 互联网产生海量数据 → 算法从数据中提取知识 → 计算基础设施支撑智能运行 → AI进入产业和生活 → 社会制度、权力结构与人的能力随之改变。 作者首先回顾人工智能从规则系统、统计学习到深度学习的发展，接着提出“知道更多、做到更多、体验更多”的价值标准，然后分别讨论大数据、百度大脑、智能制造、无人驾驶、智能金融、企业管理、硬件基础设施与个人生活，最后转向就业、隐私、法律、数字鸿沟和权力分配等社会问题。 其核心判断是：AI不是独立于互联网的偶然技术，而是互联网积累的数据、算力和连接能力发展到一定阶段后的必然结果；未来的智能将像电力一样，成为个人、企业和社会随时可以接入的基础资源。 核心内容 一、人工智能为何在互联网时代重新崛起 人工智能的概念早于互联网。图灵、香农、明斯基等人很早就提出机器学习、神经网络和智能测试的基本问题，但早期AI长期受制于算法不成熟、计算能力不足和数据稀缺。互联网解决了数据问题，硬件和分布式计算解决了算力问题，深度学习则提供了从数据中自动寻找模式的新方法。人工智能由依赖人类编写规则，转向让机器通过数据自行学习规则。 二、让人类知道更多、做到更多、体验更多 本书用“Know more，Do more，Be more”概括技术进步的意义：从数据中发现人类难以发现的规律，完成过去受计算量、成本或人体能力限制而无法完成的任务，并创造新的服务、生活方式和人与世界的关系。作者把这三点视为判断AI是否真正产生价值的现实标准。AI的目的不应只是模仿人类，而是扩展人的感知、认知和行动能力。 三、数据、算力和算法构成智能革命的三角 全书反复强调：云计算是基础设施，大数据是燃料，人工智能是发动机。数据是人的行为、位置、偏好、关系和社会运行过程形成的“数字镜像”。搜索、地图、电商、社交平台和传感器不断产生数据，AI再从中提取模式与知识。 深度学习通过多层神经网络逐级抽象信息，让机器不再需要人提前定义全部规则。但数据越多，所需计算量增长得越快。跨越“数据的马尔萨斯陷阱”，还需要分布式计算、流计算、GPU、FPGA、新型芯片和绿色数据中心。 四、“百度大脑”代表平台化的智能能力 书中将百度大脑描述为硬件、数据、算法和应用平台的组合：底层是云计算与数据中心；中间层是语音、图像、自然语言、知识图谱和用户画像；上层面向交通、教育、金融、医疗和商业。 作者认为，AI不应散落在单个产品中，而应成为企业与开发者可以调用的平台。“数据—知识—服务—新数据”将形成持续增强的反馈循环。书中进一步提出依靠中国的人口、数据、产业链、工程师和场景优势建立开放的“中国大脑”。 五、制造业从标准化走向智能化和个性化 传统流水线通过标准化提高效率，却把工人和消费者也标准化。智能制造试图用传感器、物联网、云计算和AI重新连接需求、设计、生产和供应链，用于预测故障、实时调整生产、减少库存和浪费、满足个性化需求，并让机器人适应多变环境。 作者认为，中国过去依靠“勤劳革命”成为制造大国，但人口老龄化、成本上升和环境压力意味着旧模式难以持续，必须转向依赖知识与生产率的“中国智造”。 六、无人驾驶重构的是整个交通系统 无人驾驶融合感知、定位、地图、决策、通信和云端计算。它可能降低事故、拥堵和能源消耗，使汽车成为家庭与办公室之外的第三空间，并推动车辆使用权代替部分所有权。 真正改变的不只是驾驶方式，而是人与车、车与车、道路与城市之间的关系，同时也会重新划分传统车企、互联网公司、出行平台和城市管理者的角色。 七、智能金融可以降低门槛，也会重塑风险 金融本质上是信息和风险处理，因此是AI最容易深入的行业之一。AI可以利用多维数据建立信用画像、识别欺诈、自动阅读财务资料、构建知识图谱、进行量化投资和智能投顾，并为没有传统征信记录的人提供金融服务。 但个人的搜索、消费、位置和社会行为也会被纳入信用判断。普惠和监控、便利和歧视，实际上是同一套技术可能产生的两个方向。 八、企业AI转型首先是组织问题 本书借鉴电气革命时期“首席电力官”的历史，提出企业需要“首席人工智能官”。其职责不只是采购软件，而是识别可智能化业务、建设数据资产、把AI嵌入产品与流程、协调技术和组织变革、判断能力自建还是外购，并评估算法风险。 这个观点的实质不是每家公司都必须设置一个固定职位，而是AI转型必须成为最高管理层负责的组织战略，不能仅被当作信息化项目。 九、AI将进入衣食住行、教育、医疗和工作 书中描绘了无处不在的“智能流”：家居系统学习家庭习惯，农业机器人识别病虫害，智能助手安排出行，翻译系统降低语言障碍，教育系统记录学生特点，AI辅助诊断和药物研发，记者、律师、金融分析师使用智能工具工作。 机械化、重复性和标准化岗位最容易被替代，人类需要转向创造性、情感性、判断性和非标准化工作。个人真正需要关心的，不只是职业会不会消失，而是能否把AI变成自己的能力放大器。 十、AI会制造数字鸿沟和新的失业问题 如果智能能力集中在少数企业、资本和技术精英手中，AI可能进一步拉大社会差距。自动化可以创造财富，但财富不会自动公平分配；新岗位也未必能在时间、地区和技能要求上承接失业者。 应对方向包括全民数字教育、职业培训、开放智能平台、劳动保障、社会分配制度和科技企业责任。技术普惠不能只理解为所有人都能使用产品，还必须包括能力、收益和选择权的普惠。 十一、智能时代需要重新设计法律和治理 AI的预测性、复杂性和黑箱特征，会给传统法律带来挑战：算法造成损害时谁负责；自动驾驶事故如何分配责任；司法算法是否必须解释；企业能在多大程度上使用个人数据；人是否有权查看、更正和删除自己的数据；如何阻止数字权力滥用；自动化武器应受什么限制。 书中强调系统安全、故障透明、隐私保护、人类控制、责任承担、价值一致和避免AI军备竞赛。法律和治理不能等技术成熟后再被动补救。 十二、警惕人类被工具反过来支配 技术原本为了改善生活，却可能让效率、计算和预测成为新的统治标准。一个高度智能化的社会可能非常便利，也可能让一切行为被记录、个人不断被分类、选择被推荐系统塑造，生活被精细化规则包围。 真正重要的不是能否建立一个无比高效的智能社会，而是社会是否仍保留人的尊严、自由、差异和创造性。 反对的观念 1. 人工智能只是互联网行业内部的一项新技术。2. AI等同于一台会思考的独立机器。3. 只要拥有先进算法，就能形成真正的AI能力。4. 大数据只是数据数量增加，与普通数据没有本质区别。5. 制造业智能化只是用机器人替换工人。6. 无人驾驶只是传统汽车的辅助功能升级。7. AI只适用于拥有庞大研发团队的科技巨头。8. 自动化必然使社会中的所有人受益。9. 技术发展可以与法律、伦理和社会分配分开处理。10. 人类可以只享受智能化便利，而不改变教育、职业和治理制度。 本书最值得关注的核心观点 1. AI将成为一种“智能流”。未来人们未必拥有一台独立的智能机器，而是让各种设备和服务持续接入智能能力。 2. 真正的竞争是数据、算力、算法和场景的闭环。系统必须在真实场景中持续获得数据、改善模型、提升服务，再由服务产生新数据。 3. 企业AI转型首先是组织问题。技术能否产生价值，取决于管理层能否重新设计流程、数据治理、人才结构和责任体系。 4. 技术普惠不等于结果公平。AI可以降低服务成本，也可能通过数据分类建立新的门槛。 5. 智能革命最终会变成权力革命。谁拥有数据、计算平台和算法，谁就拥有观察、预测和影响他人的能力。 个人启示 第一，个人面对AI最有效的策略不是等待职业是否会消失，而是理解工作中哪些部分可以标准化、哪些必须依赖判断、信任和创造，再主动利用AI放大后者。 第二，企业应用AI应从真实业务问题出发。没有高质量数据、明确指标和持续反馈，仅增加一个AI功能很难产生真正价值。 第三，数据不是免费的副产品，而是需要治理的生产资料。数据来源、可解释性和偏差会直接决定AI的质量与风险。 第四，效率不是唯一目标。涉及教育、医疗、金融、司法和公共管理时，还必须考虑公平、隐私、申诉权和人的尊严。 第五，越相信技术会深刻改变社会，越应该提前建设相应的教育、法律和分配制度。 观点评价 本书出版于2017年，最大的价值在于较早、较系统地把人工智能放进产业和社会变革框架中讨论。它提出的数据、算力、算法、平台和场景闭环，以及AI基础设施化、企业组织转型、就业冲击和数字权力等判断，今天仍有现实意义。 它也具有明显的时代和作者立场。全书使用大量百度业务、指标和公司案例，企业宣传色彩较强；对数据集中、平台规模和政府整合能力总体偏乐观，对隐私、算法歧视、市场垄断和数据权利的讨论不够深入。 部分预测也需要用今天的现实重新审视。例如书中认为机器很可能无法达到强人工智能，在情感和创造领域难以超越人类；生成式AI已经使这种边界远比当时设想的模糊。“每个企业都需要首席人工智能官”也更适合被理解为管理责任，而非固定职位。 因此，它不是一本适合了解2026年AI技术前沿的书，却是一份很有代表性的“2017年中国科技产业如何想象智能革命”的思想档案。阅读时应把其中持久有效的产业逻辑，与公司叙事、技术乐观主义和已经过时的预测区分开来。 一段话总结 《智能革命》将人工智能视为继工业革命和互联网革命之后的新一轮基础性变革：互联网产生海量数据，云计算和新型硬件提供算力，深度学习从数据中提取知识，最终形成像电流一样无处不在的“智能流”。这种能力将进入制造、交通、金融、企业管理、教育、医疗和个人生活，使人类知道更多、做到更多、体验更多，但也会带来职业替代、数字鸿沟、隐私消失、算法黑箱和数字权力集中等问题。全书最重要的启示是，AI从来不只是算法升级，而是产业结构、组织方式和社会制度的共同变革；决定智能革命最终价值的，不是机器能够多高效地完成任务，而是智能能力由谁拥有、服务什么目标，以及人类能否用法律、教育和公共治理让技术真正扩大人的自由与创造力。

跟风阅读书评： 1.什么是人工智能？普通人是怎样感受定义人工智能的？ 在过去相当长的一段时间里，在人们的心目中，自动化就是人工智能。 然而，目前的自动化系统对人来说，至少对于对其进行编程的人员来说，是透明的。因此人们自傲地认为， 只有我们不知道机器在想什么、怎么想时，才认为它有智能。 然后又庸人自扰地担心，自己以后将无法了解机器人的想法了。机器会反攻人类吗？ 帕里西认为，目前的机器人或者人工智能与人的区别在于，人的思维中包含了动机与认知两种模式。 而现有的机器人只有认知，无所谓动机。 深度学习等等也只是赋予了机器以认知能力。人工智能只是人类的一种像扳手一样的工具。不过，汽车也只是工具，但车祸则时刻在威胁着人们的生命。 2.人们对于智能革命的未来是什么态度？ 和所有新技术一样，人工智能也会被用来向人类许诺美好的生活。 公众喜欢从科幻的角度看问题。 然而， 必须非常清晰地认识到，人工智能在短期根本不能跟人相比。而我们今天应该踏踏实实把一些应用，比如云交互、自然语言理解、计算机视觉等各种应用场景做出来。例如车载设备、可穿戴设备等。让用户觉得真正有用，而不只是在媒体上或者在电影里面讨论一下。 3.智能革命 从来没有完全有利的变革，总是会包含失落、分化和冲击，只是人们后知后觉。 智能革命带来的好消息是，人们因人工智能而可以 认知更多，做到更多，体验更多 坏消息是 当大浪潮席卷时，没有谁可以岿然不动，如果你没有抓住前进的机会，你就会落后，甚至被时代抛弃。 因此 在本书各章节的热情之中都隐藏着一种关怀。我们提倡起跑线上的人工智能教育，因为担心起点上的不平等；我们描述未来的新人类，因为希望每个人都掌握智能时代的生存技能；我们仔细构想首席人工智能官能做什么，因为希望众多企业能在大变革时代协同进步，保持经济生态平衡；我们知道人工智能与物联网将助力中国制造强势升级，但也不能不担忧新的产业危机。纵观历史，技术进步起先总是被少数人拥有，甚至成为制造不公正的武器，其普及过程充满曲折与不确定性。 4.人工智能，深度学习等的历史与一些技术细节及特点。 人工智能不是从天上掉下来的，正是从几十年来计算机网络技术和数据处理技术的进步以及人类的数据生活之中水到渠成的。 要感谢互联网的发展以及一切人类活动产生的数据记录，没有人类的数据积累，计算机就没有可学习的对象。 另外， 严格来说，人工智能是一种“体力活”，要有足够的体力才能经受住那样巨大的数据和计算。 因此，较强的人工智能大脑应该是 硬件基础、数据基础和算法能力的紧密结合，是云计算、大数据和人工智能的三位一体。 5.百度在人工智能领域的态度。 2013年，百度导航率先宣布永久免费，把中国带入导航免费时代 百度也呼吁建立 国家总体层面的深度学习服务器、算法、应用基础设施平台。 百度也开放了它的深度开发学习平台PaddlePaddle等等。 总之，本书从一个处于人工智能前沿的企业的视角，试图论述人工智能的历史，现状和未来，试图阐述智能革命给社会，国家，和人类带来的各种层面的改变，以及在这场革命中，个人，企业，社会，国家等等，该做一些什么准备来应对这些可能的变化。充满热情，也充满关怀。

人工智能可以拓展人类对生命的感知维度。

不明白为什么评分这么低，这本2018年出版的书还是非常有前瞻性，体现了Robin对这个产业的洞察，为啥百度总是起了个大早，赶了个晚集？这了应该是Robin反思的。

真正决定我们职业未来的，是我们是否具备智能时代需要的职业素养。当智能工具变得越发无所不能，能否灵活使用它就成为差距所在。一个对程序编写、数据分析、机器学习一窍不通的人，就像工业时代不会使用扳手的人一样。

斗胆回答终极问题：人工智能会颠覆人类么？ 从技术层面：1.短期内不要高估它。因为未来5年10年都是弱人工智能阶段，比如阿尔法狗会下棋，自己连棋子都拿不起，也不会打麻将同声传译，它是专用AI，类似芯片领域的ASIC，强大但是专用。实际的前进过程也比想象中艰难，从西洋棋战胜人类，到象棋，再到围棋，人类几度焦虑几度又失望；2.长期内不能低估它。因为在10到30年的时间内，通用人工智能和超级人工智能一定是发展趋势，对于机器而言是不同领域迁移学习能力，它们终将具备举一反三，融会贯通，创造创新能力。因为它们具备极其快速的学习能力，比如同样阿尔法狗，可以在1天内吸收百万计的金融或医疗文献，然后借助神经网络实现可靠输出模型，通过量子计算反复验证优化模型，最终形成可落地服务；3.讨论技术发展的时候，我们一定要摆脱人类固有的线性思维，从指数效应角度去看未来变化，比如本话题里的芯片计算能力指数变强，硬件价格指数变低，相关研究和成果指数级进步等等。所以，短期内要稳扎稳打练内功，长期要仰望星空登高台。 从人性角度：1. 人类从来成年人般贪婪，又像个孩子般贪玩。各国家原子弹，氢弹等各种核武器的存量，可以毁灭地球N次，这比颠覆人类更可怕，是直接毁灭性物理性打击。但人类又乐此不疲地研究各种核武器，因为人类觉得它可以被控制，但实际情况是乌合之众+黑天鹅，你永远不知道哪个熊孩子哪天会突然扔一枚出来；2.人类焦虑人工智能的点是怕它失控，有意识和思维。这里面有个前提是：人工智能达到这个阶段还必须人类去设计。那么问题是人类有没有搞明白自己的意识，记忆，情感是怎么诞生怎么存储？如果没有，请问人类怎么设计。著名的中文屋和黑猩猩打字实验可以告诉我们：不是有结果，就是人工智能，更不会是素质人工智能。同样是阿尔法狗，它学习人类数百万计的棋盘同时自我对弈进而进化，这并不是自发意识，而是人类命令。所以，这条路还很长，诸君能不能看得到还是个问题。 从设计角度：1.机器人三定律是个参考：不伤害人类，服从人类但不违反第一条，满足前两条要保护自己。需要设计者从软件，硬件，算法考虑，设计边界条件，规则，伦理等，这件事的难度不亚于设计一个国家，需要太多的社会学，伦理学，法律，经济，不同国情等知识；2. 类似基因，文化，教育的设计。人类也有自相缠杀，也有反社会的存在，一般是基因，文化和教育的缺失。机器一定具备颠覆和伤害人类的能力，如何在被控制或者自我决策条件下不做对抗人类的事情，需要从研发生产开始植入基础理念，同时后天要有一套自我管理和进化系统持续规范自己。 从政策角度：1. 法律。有监管人类的法律，也要有监管机器的法律，更要有过渡阶段监管它和它主人的法律，而且后两者力度要更大，因为它们能力更大，神游暗网无所不及，能上天攻击各国卫星天网系统，能下地阻击光纤电缆潜艇各种矿厂；2. 政府政策。监管过犹不及 会影响其发展，不管容易出问题，如何合理地支持，需要监管者熟悉时刻跟进新趋势因地制宜，否则屁股决定脑袋的政策会起到反作用。 回到本书，几个点: 1. 技术的进化：从早期让机器服从人类设置的规则，到开复时代的基于统计，到现在基于神经网络，到后续的量子计算，技术从来都是进化的，人工智能后面的路会越来越顺；2.技术曲线：上世纪50年代提出人工智能，但其实20年代就有人设计红外遥控的无人驾驶汽车，经历70年代的90年代的低谷，目前是第三波浪潮，长期有耐心，短期不焦躁；3. 新飞轮效应：海量数据➡️新知识➡️产品设计➡️新体验➡️新数据，从数据到产品的驱动循环。 最后，技术进步永远都是利大于弊，我们要执敬畏和勇敢之心。上世纪早期的蒸汽革命、电力革命、信息革命，到现在的人工智能革命，每一次科技变革，都带来人类效率的大幅提升，解放人类重复性低质量的体力脑力劳动。所以让我们渴盼，参与这次已来的未来。

看本书首先想到了BAT三巨头：马化腾闷声发大财，委托著名财经作家吴晓波撰写“腾讯传”。马云点子多，牛逼哄哄想成为思想家，可惜思想体系支离破碎，系统性不强。李彦宏能够静下心来写一本书，确实不容易，因为不想耗时太多，所以也只能尽快写完，了却心愿，这是看完本书的感觉。 李彦宏，北大信息管理专业加上美国的计算机专业硕士，基础很好，一生从事自己喜欢的专业工作，幸福的。 一看标题就知道本书只写一个主题：人工智能。书中的一些内容印象较深。 AlphaGo下一场围棋需要耗费3000美元的电费？如果不是李彦宏说的，还真难相信！无法想象，设备有多么庞大。自从AlphaGo战胜人类顶级围棋大师，很多人断言在投资领域，采用大数据分析会战胜任何金融分析师。虽然百度日均产生股票关联的搜索2000万次，发现与股价走势的相关性达70%，但是李彦宏认为投资需要技术、艺术及哲学。人工智能在技术上完胜人类，但是缺乏艺术，否则巴菲特也没有存在的必要了，更谈不上哲学层面了。所以对那些既无艺术又无技术的散户来说，注定是股票市场的弱势群体。 人工智能的定义比较模糊，有无数的企业声称他们有人工智能。李彦宏的标准是：人类是否因为你的设备而：知道更多、做到更多、体验更多。真正的人工智能应该是：只有当我们不知道机器在想什么、怎么想时，才认为它有智能。真正实现或接近至少需要几十年的时间。 百度的优势在于拥有海量的信息，比如GPS定位信息每天产生数百亿次...，李彦宏的美国教育经历使得不少美国的顶级人才加盟百度，这是百度的优势。李彦宏的政协委员的身份使得他提出的“中国大脑”计划有望建设。未来的人工智能靠一家企业是不行的，中国大脑计划的几十万台服务器，需要政府、高校、企业共同配合，共享资源，这是一个庞大的计划，且看未来如何发展。 去年在北京，一辆半自动的特斯拉，摄像头误判前面的一辆白色的集卡，在阳光照射下，误认为是一朵云，特斯拉奋力冲向白云，车毁人亡。同样的事，在洛杉矶也发生了一起。 无人驾驶汽车是李彦宏的一个大计划。百度的无人车采用激光雷达等设备，李彦宏说目前的认知精度达到10厘米，比GPS高几个等级。无人车大量数据采集，并进行深度学习，目前已经路测320万公里，并通过了几个驾照考试的项目，等驾照考试完成所有项目后，推出无人驾驶公共汽车。计划在2018年实现。这个项目得到了安徽芜湖市政府的大力支持，汽车由芜湖的奇瑞生产，这可提升奇瑞的品牌效应。估计无人公共汽车的试点城市在芜湖。 传统汽车中国跟在德日美韩后面追了几十年，还是没有希望超越。无人汽车有望弯道超车。目前谷歌的无人车稍稍领先，其他的车企比如奔驰、特斯拉等等在数据方面差得太多，在人工智能的开发上面有局限性，因此不作为百度谷歌未来的竞争对手考虑，这是李彦宏的观点。中国在未来5G通讯上处在一个领头齐跑的有利地位，这也是百度的有利因素。 人工智能是未来的发展趋势，期待新时代的到来！

本书作者作为国内最具技术的互联网企业（其实已经改弦易辙为最前沿的AI企业）百度的大boss——李彦宏，对第四次工业革命的理解是值得人们信服的。21世纪前20年互联网的发展为人类带来极大的便利，随着而来的呈指数型增长的enormous数据。在这样的互联网风云背后，方兴未艾的人工智能拥有了极佳的成长蝶化条件——大数据和云计算。人工智能的使命也许就像陆奇说的是为了让人类know more,domore,be more.而人工智能的发展需要不断地进行自我挑战——奸商模型和对偶竞争，以此不断自我训练和智能化。我们国家也紧跟趋势，形成一个自下而上的“中国大脑计划”工程，政府发布中国制造2025的国家政策，走在文明升级的前方。而对企业而言，它们都需要一位首席人工智能官CAO,不浪费每一段有用的数据，才能在这个时代下更有效率更加智能活下去。书中说到道，毫无疑问，无人驾驶因其一整套的车载系统包括语音识别、图像识别、自然语言以及成体的硬件等，理所当然成为AI前沿实验地。冲入AI无人区，无人驾驶之路一片坦途。最令我感到人性解放的是，AI能为我们人类资源发展不均分配不公平问题的解决带来曙光，人类也许能在这个惊奇美丽的新世界无限接近大同。可能在智能时代，我们还需要面临一些难以避免的严肃新问题——AI伦理问题（当然这个过程还需要很多年）和落后产能淘汰问题。但我相信，如果我们每个人都能够不断去接触学习人工智能方面的知识和技能，我们就能在这个美丽又带蝎毒的新世界下，不至于被时代抛弃。正如陆奇所说，Head above cloud,feet on ground.

人类历史上的历次技术革命，都带来了人类感知和认知能力的不断提升，从而使人类知道更多，做到更多，体验更多。以此为标准，李彦宏在本书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革，并且明确提出，在技术与人的关系上，智能革命不同于前几次技术革命，不是人去适应机器，而是机器主动来学习和适应人类，并同人类一起学习和创新这个世界。大数据是智能社会运转的根本动力和燃料。以百度为代表的搜索引擎公司，由于对数据资源的获取和使用类似深度学习的商业模式，也与大数据—深度学习—提取模式—创造用户价值这一研发文化相匹配，使其天然具备了人工智能的基因。本书从硬件集群、计算能力、大数据资源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本标准，并且从制造业升级、金融革新、无人驾驶、管理革命、智能生活等多个维度，描绘即将到来的智能社会，反思人类即将面临的种种挑战。“人工智能”正式写入2017年政府工作报告，折射出未来人工智能产业在我国经济发展与转型中的重要性。本书内容涵盖了人工智能发展的主要领域，刻画了人工智能未来发展的场景和商业模式，对我国各行各业应对智能化转型提供了很好的指引和借鉴。

浏览完李彦宏署名的这本书，一方面，的确对所谓智能革命，或者更准确地说，对人工智能的蓬勃发展有进一步的了解；另一方面，对百度这个公司或者说百度相关团队正在锐意进取或谋划的研发方向，有一些扫盲式的了解；此外，百度对相关行业和相关最新科技进展的了解，也的确让人惊讶… 总之，是一本读有所值的书…[微笑]一个遗憾之处：个人感觉，这本新书的部分字里行间中，不时冒出一些感觉是自我打广告的语言，似乎百度有一些自我标榜和吹捧的嫌疑？让人感觉不那么客观…[疑问]无论如何，也许瑕不掩瑜，有空的时候这本书还是值得再仔细看看…[抱拳]