对于迈克尔·马云来说,物联网才是他的正确打开方式:没有智能化,“万物互联”就是植物人

2017 年 9 月 12 日 黑智 马云

做过教师,扮过了迈克尔·杰克逊和白雪公主,马云的内核,仍然是“外星人”。在他看来,物联网的核心是“连”,而智能化更加重要。未来是物联网和大数据的结合,没有智能的物联网,是“植物人”。


演讲 | 马云

编辑 | 黑智


9月8日,阿里的18周年年会,马云变身的迈克尔·杰克逊刷了屏。那天,马云说,阿里早已超越了一家公司,变成了一个“经济体”。两天后的教师节,马云又赶到了2017世界物联网博览会,作为一名曾经的教师,他表示了自己对未来的担心:“未来我最担心的是教育变革”,以前很多人在教育阶段“混混也可以”,但未来如果还依照现在的课程去教育孩子,这些孩子在未来都将找不到工作。原因,当然是“这一切都会被大数据取代”,物联网的核心是“连”,而智能化更加重要。未来是物联网和大数据的结合,没有智能的物联网,是“植物人”。


做过教师,扮过了迈克尔·杰克逊和白雪公主,马云的内核,仍然是“外星人”。正如阿里的NASA计划,面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术,针对未来20年组建独立研发部门,建立新的机制体制,储备核心科技。


马云在物联网博览会上的演讲中,很多观点也被他反复提到过,这里黑智就整理如下。


1、物联网和云计算、大数据,合在一起才是真正的未来。物联网的本质,首先必须是一个智联网,没有智能的物联网,这就是一个植物人,没有多大的意义。


2、物联网核心的不是“物”,核心的是“连”,更核心的是连起来以后,能够变成智能化。


3、在工业时代,我们基本上把人弄得越来越像机器;而未来的时代,机器会越来越像人;但是真正应该走的道路是,机器更像机器,人更像人。


4、机器要做很多人类做不到的事情,那才是了不起的东西,机器做人做得到的东西,其实没什么大不了。


5、互联网本身是一种生产关系,它不是互联网公司的互联网,而是全社会的互联网。


6、新零售以后,巨大的变革是新制造,而新制造来的速度会越来越快,大批的制造业,在未来的十年到十五年之间,面临的痛苦远远超过今天的想象,甚至超过今天的超市、大量的商场所面临到的问题。


7、没有互联网的制造业是没有希望的,当然没有制造业的互联网更没有希望。未来的制造业一定是个性化、一定是定制化,未来的制造业,一定是C2B,而不是B2C。这么多中国互联网公司真正赚钱的没几家,赚大钱的公司,没有超过五家。但是实体经济里面,也有很好的企业。不是实体经济不好,是你的实体不太好。


8、未来的制造业本质上是一个服务业,它不是一个纯制造业,制造业作为就业的趋势已经过去。现代服务业才是未来就业的主要驱动力量。阿里巴巴、腾讯、Facebook、亚马逊,我们就是真正的现代服务制造业。


9、机器在未来的二三十年以内所发展出来强大的力量,会对人类有巨大的冲击,但是我们人类一定会战胜机器。


10、我先告诉你,数据分析工作是没有未来的,将来你会失业。我最担心的一个行业变革,就是教育。我们这些人二十年内混混也能混过去,但是我们的孩子们是混不过去的,如果我们依旧用今天这样的教学方法、方式和课程,去教育这些孩子,那么这些孩子三十年以后将会找不到工作。




马云演讲主要内容,经黑智编辑:


阿里巴巴过了18周年的周年庆,今天的阿里巴巴不是今天做成的,是18年以前的决定做成的。而18年以后的你、20年以后的你,不是20年以后决定的,而是今天的思考、今天的决定带来的。


我前几天听一个人讲过这样的话,我觉得非常有道理:绝大部分的人是因为看见而相信,很少一部分人是因为你相信而看见。所以你考虑问题的时候,我们这些人是相信未来,相信这些事情会发生,我们似乎感觉看见了,但是绝大部分人不是这个样子。


1


未来=物联网+云计算、大数据


人类将真正开始进入到数据时代。


物联网和云计算大数据,合在一起才是真正的未来,物联网的本质,首先必须是一个智联网,没有智能的物联网,我们认为这就是一个植物人,他没有多大的意义。


电表早就把电都连起来了,但是没有智能电表,电表只能收收费而已,我们每个交通路口都有一个监控器,如果没有智能化,这个监控器发挥最大的作用只是用来罚款而已。


所以物联网核心的不是“物”,核心的是“连”,更核心的是把这个连起来以后,能够把它变成智能化。智能化的目的,不是让机器像人一样,而是必须让机器像人一样去学习。


人类未来的大数据整个的发展,离不开三个主要的要素,就是互联网、大计算以及云数据。


数据将成为最重要的生产资料。我们现在讲大数据讲得很多,大数据涵盖着两个关键,“大”不是“多”的意思,“大”是大计算的意思,大计算加云数据,这才是我们所认为的大数据。


首先数据将成为最重要的生产资料,如果说每一次技术的革命,第一次技术革命,煤是主要的生产资料、煤是主要的动能,第二次技术革命,是石油、电,这次技术革命,以创新驱动,数据将成为最重要的生产资料。


第二,生产力。我认为,云计算,计算能力将成为一种强大的生产力


第三,生产关系上,互联网本身是一种生产关系,如果不把互联网当作一种生产关系去思考,我觉得麻烦也会越来越多,互联网它不是互联网公司的互联网,互联网是全社会的互联网。


我们所有的智慧城市也好、智慧大脑也好,无非要解决三个问题:


第一,社会经济发展。


第二,整个民生服务。


第三,社会治理。


离开这些生产资料,离开这些生产力,离开这些生产关系,我觉得这就是一句空话,因为你都不知道客户需要什么,谁是你的客户,谁是你的敌人。


以前办事跑断腿,现在都希望说办事只要跑一趟就够了,其实跑了很多趟,跑的是数据,跑的不是人。


以前我们要看病,要围着医生转,今后医生是围着病人转,我们今天讲的环保问题,如果环保不能够通过物联网、大数据和计算能力来处理,人的感知能力,根本不知道问题会出来,等你发现问题出来的时候,已经为时太晚了。




2


新零售之后的巨大变革是新制造


我们公司在去年云栖大会里面提出五个新:新零售、新制造、新金融、新技术、新能源。现在整个零售行业的变革非常之快,但是我想告诉大家,这只是刚刚开始。


新零售以后,巨大的变革是新制造,而新制造来的速度会越来越快,大批的制造业,在未来的十年到十五年之间,面临的痛苦远远超过今天的想象,甚至超过今天的超市、大量的商场所面临到的问题。


新制造,实际上来讲,由于IOT的发展,由于物联网的发展,由于计算能力的发展、人工智能的发展,新制造将倒逼整个社会进行改革、进行推进。


其实企业在这场革命过程中,是最重要的推动力量,而企业必须学会革自己的命。大家都知道,中国过去30年,政府成为经济发展强大的推动力。而未来,企业家精神、企业和技术将成为强大的推动力。技术将成为倒逼市场的力量,创新将成为市场的力量,而市场能力将成为社会进步的主要力量


没有互联网的制造业是没有希望的,当然没有制造业的互联网更没有希望。没有互联网的制造业,我认为这些制造业很快就会崩溃掉,没有制造业的互联网,那我觉得也是空中楼阁。


制造业必须要学会拥抱互联网,未来已经不会存在着Made In China、Made In USA,未来的制造业是Made In Internet,未来的制造业全是在互联网上制造,而且未来的制造业,请大家记住,未来的制造业本质上是一个服务业,它不是一个纯制造业,制造业作为就业的趋势已经过去。


制造业在本世纪以后开始到未来,将不会成为就业的主要驱动力量,因为大批的制造业将会由机器所取代。而未来要创造真正的就业,人类从过去的一两百年工业时代,将进入现代服务业时代,现代服务业才是真正的制造业,而服务业本身就是制造业。


阿里巴巴、腾讯、Facebook、亚马逊,我们才是真正的现代服务制造业。我们背后强大的制造能力、设计能力,把服务当成产品的能力,这种制造能力是今天大家要去反思的,它不是网络上走来走去的一些Program,现在所有的程序、所有的互联网产品是一个真正的现代制造业。


未来的制造业已经不是靠规模化,已经不是靠流水线,已经不是靠我们昨天想象的这种集装箱式的模式,未来的制造业一定是个性化、一定是定制化,未来的制造业,一定是C2B,而不是B2C。未来的计算算法专家一定不是在互联网公司内部工作,而是在车间里面写代码。总而言之一点,我们要让机器变成智能。


制造业未必一定是成为就业的主要渠道,现代服务业,从制造走向现代服务业,而现代服务业纯不是买卖之间的关系、服务之间的关系,服务业如果没有强大的服务业制造,是不可能有未来的,制造业不学会服务,是不可能,所有的机器不是靠你卖出去就行了,而机器本身就是一台服务的机器,背后有强大的智慧、强大的数据、强大的计算能力,以及整个社会必须互联。政府必须要形成一个Smart government,我们坚信不疑地在往这里走。



3


机器和人不会竞争


我们今天去考虑很多问题的时候,往往我们对未来过分的担心,说机器和人未来的竞争怎么样,我认为机器和人不太会竞争。


过去上一个世纪,在工业时代,我们基本上把人越来越像机器,而未来的时代,机器会越来越像人,但是真正应该走的是机器更像机器,人更像人


这两年讨论最多的是Alpha Go,人下围棋输给机器以后,感到非常沮丧,我觉得没有必要。围棋是为人类的快乐而创造出来的,如果你让人跟机器比下围棋,就像人跟汽车去比谁跑得快,结果毫无疑义。如果你因为这些东西沮丧的话,我认为人类的沮丧才刚刚开始,因为人类肯定是下不过机器的。只要是程序化,只要是说得清楚的东西,机器一定比你聪明


人类最早发明机器的时候,就有清醒的认识,机器会比人力量更大。当发明火车、飞机的时候,人已经认输,机器一定比人会跑得更快、跑得更远。出现电脑的时候,人类就应该有一个预知,它比你记忆得更快,它从来不会忘记,它算得比你也快。从这一切来讲,人应该打消这个想法。


我觉得机器要做很多人类做不到的事情,那才是了不起的东西,机器做人做得到的东西,其实没什么大不了。


我不太喜欢人工智能,我喜欢机器智能。我们对人脑的理解可能不到10%,我们却要让机器去学习这10%,我认为有一点自大。


人是有智慧的,动物是有本能的,机器是有智能的,但是由于人类的生活越来越快,我们逐渐、逐渐失去很多本能的东西。而计算、数据、机器将把人的这些能力重新恢复起来,这就是智能的能力。


因为我们人过去的两百年,由于科技的发展,我们人的眼睛,对外部的世界越了解越多,我们不断在往外面探索,但是人类对自我的了解越来越少。云计算、大数据,能够把人所有的行为记录下来,让人更加懂得自己。我们讲知道自己要什么的人是聪明的人,知道自己不要什么的人是智慧的人,今后我们整个人类社会的发展,在进入新的时代,我们必须让机器来协助人更多的了解自己。


人类要有自己的自信,要明白机器一定不可能战胜人类,但是机器在未来的二三十年以内所发展出来强大的力量,会对人类有巨大的冲击。过去三百年来,人类认为自己无所不能,但是我们现在很多东西,将来会被机器所取代,我们会有失落感,但是我想告诉大家,我们人类一定会战胜机器。


当物联网、云计算、大数据,成为我们整个社会的基础设施,成为生产资料,成为生产力和生产关系的时候,对社会的冲击之大,也是远远超过我们的想象。我们所有的人类都要做好准备,未来30年,从新零售开始冲击,到新制造,很快金融也是一样。但是冲击的目的不是为了消灭谁,冲击的目的是为了倒逼市场改革。


我们对于未来的未知远远大于已知。刚才我在说,阿里巴巴不是今天做成的,是18年以前我们相信有这一天才会做成的。我们今天同样相信未来的世界会是这个样子,并且为之去努力。


今天能够定义清楚的东西都不是未来。尽管18年以前,我们知道互联网会发展,我们知道电子商务会发展,但是我们没有想象到电子商务、互联网18年以后会发展成这个样子。


今天的数据跟二十年以后的数据相比,跟万物相连以后的数据相比,真是沧海一粟都不是。所以我们今天要思考的是如何面对未来,我们要铺设一个方向,如何坚持,并且不断的去完善。


4


未来创新和教育改革


创新说说容易,而管理创新、治理创新的能力是非常之欠缺的。


我们要避免各种各样的红旗法案,一八三几年,英国出了一个机动车法案,那时候英国最早发明了汽车,但是汽车起来以后,反对的人无数,因为认为汽车将会取代很多马车夫的工作,马车夫在那时候是属于白领工人,是技术活。如果技术出来,很快就把马车夫的工作给干掉了。所以所有的马车夫上街游行抗议,就像今天说实体经济被互联网经济冲垮的道理是一样,游行的结果,政府出了一个机动车法案,后来称之为红旗法案,就是要求每个车前面必须有一个人拿着红旗,车的速度不能超过每小时七英里,绝不允许超过马车的速度,超过马车的速度,立刻吊销牌照,使得30年以后,英国才取消了这样的红旗法案,这个红旗法案使得英国并没有抓住汽车,使德国和法国起来,美国抓住了汽车,使自己成为了一个车轮上的国家,随后带动了石油经济的起来。


今天我们严防红旗法案这样的东西,对未来的互联网、物联网以及各种各样未来政策,我们不要认为我们比别人强,没有人是未来的专家,我们都是昨天的专家,我们对未来只有探索,要相信自己,相信人类,相信我们的孩子们,他们是有办法去解决的。有时候制度过多,反而让我们不能前进.欧洲没有大的互联网公司,一个重要的原因是,他们法律制度实在太多,担心的问题非常多,还没开始干,就问这个问题怎么解决,那个问题怎么解决,互联网还没起来,大家就在讨论隐私问题、安全问题,我相信我们有办法解决,我们解决不了,我们的孩子一定比我们解决得好,因为八零后、九零后、二零零零后,他们就是比我们聪明。他们的责任和担当也绝不亚于我们。


IT时代,我们人类已经从IT走向DT,IT是Information Technology,DT是Data technology,这不是字的区别,也不是技术的区别,而是思想观念的区别,IT是让自己做得越来越强,IT是信息垄断,我知道,你不知道,我就有利益,而DT必须学会共享,必须学会普惠,必须让别人强大起来,你才会强大起来。而整个世界的趋势就走向了普惠、共享和可持续。


像我们阿里巴巴,人家讲你们到处都在。我们去那儿,不是因为那儿有利润;我们去那个领域,不是因为我们贪婪;而是因为数据必须打通,智慧必须连接,文化必须沟通。


互联网没有边界,如果互联网有边界,互联网仅仅是一个工具,互联网它是一场技术革命。没有边界的思考,才是真正的未来。


所以我们讲转型升级,讲了这么多年,文件发的比莎士比亚全集还厚,但是我们得到的效果怎么样,并不显著,我们必须要有市场的力量,必须有技术的力量,必须市场上有像我们这样的鲶鱼去倒逼这个市场进步,这是互联网大公司的责任,也是我们的担当,不是因为它有钱,而是这是一种责任,更是一种担当。


也最后跟大家讲,一直认为今天很难,明天更难,但是未来是美好的,今天没有一家公司是快乐的,大家千万不要以为互联网公司很好,传统实业就不好。我想告诉大家,这么多中国互联网公司真正赚钱的没几家,赚大钱的,没有超过五家公司。但是实体经济里面,也有很好的企业,不是实体经济不好,是你的实体不太好,这个要清晰的认识到。


凡是不能适应世界未来,不能适应技术潮流,不能适应未来思考的企业,必须被淘汰,转型升级的目的,不是让大家平平坐,转型升级的目的,让好企业更好,让坏企业能够淘汰掉。


未来所有程序化的工作都会被取消掉,大量的就业,昨天最好的工作都会失去。大数据需要很多分析师,但我告诉大家,大数据最后将消灭所有的分析师,没有一个分析师可以分析得了大数据,分析师只能分析信息,不可能分析数据。所以数据分析工作,你以为可以找到未来,其实没有未来,我先告诉你。


所以我们未来的人应该更加活得像人,机器更加像机器,这是我们需要做的。全球化势不可挡,Mobile不是只移动手机,而是数据的移动,人类的移动,将跨越一切。


那么未来我最担心的一个行业变革,那就是教育。我们很幸运,我们这些人二十年内混混也能混过去,但是我们的孩子们是混不过去的,如果我们依旧用今天这样的教学方法,方式和课程,去教育这些孩子,那么这些孩子三十年以后将会找不到工作




每次的变革,都必须是教育的变革,要走在前面,所以我觉得我们的国家,我们的社会,我们的世界,高度注重三十年以后可能什么样的产业,由此来调整大学的课程,小学的课程和中小学的课程,因为只有这样,我们这个社会才是平稳的,只有这样,我们的下一代有了机会,我们才不会人类之间发生很多的问题。


所以我觉得我们的孩子们的教育,也不应该按照原来的死记硬背,去记很多东西,因为这些活可能绝大部分,不是所有,很多将会被计算机所取代。我们要做的工作,是让孩子做最好的自己。


你发现自己最好,了解自己,并且在这儿发展起来,我相信我们一定会有未来的机会。


我们的社会在看到今天机会的时候,也要看到挑战,但是这些挑战一定会过去。三十年、五十年内,我们应该找出更好的方法去解决这些挑战,而不是阻挡这些挑战,更不能用技术来形成贫困差距的工具,我们应该让 技术成为整个社会普惠,整个社会共享,只有这样,人类才能绵延。


黑智专访


驭势科技 吴甘沙  搜狗 王小川

云知声 黄伟  格灵深瞳 赵勇

出门问问 李志飞 Roboteam Yossi Wolf

小鱼在家 宋晨枫  奇点机智 林德康

Rokid  Misa  瑞为智能 詹东晖

极限元智能科技 雷臻  乂学教育 栗浩洋 

 暴风科技 冯鑫 销售易 史彦泽

普强信息 何国涛 真机智能 刘智勇

纳人 姜海峰   众趣科技 高翔

拍拍赚科技 汤劲武  图森未来 陈默

智齿客服 徐懿  深之蓝 魏建仓

扩博智能 严治庆 视见医疗 王峰

  甘来 曹文斌  ROBOO 刘颖博


投资人说


云启资本 黄榆镔  松禾远望资本 程浩

英诺天使基金 李竹   线性资本 王淮

九合创投 王啸    纪源资本 肖鸿达

   


登录查看更多
4

相关内容

物联网,英文名为Internet of Things,可以简单地理解为物物相连的互联网。物联网主要通过各种设备(比如RFID,传感器,二维码等)的接口将现实世界的物体连接到互联网上,或者使它们互相连接,以实现信息的传递和处理。互联网在现实的物理世界之外新建了一个虚拟世界,物联网将会把两个世界融为一体。
打怪升级!2020机器学习工程师技术路线图
专知会员服务
98+阅读 · 2020年6月3日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月26日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
CNCC技术论坛 | 知识图谱引领认知智能+
中国计算机学会
22+阅读 · 2019年9月15日
干货PPT|智能家居的三类“产品”将率先燃起来
物联网智库
5+阅读 · 2018年6月11日
无人零售的正确打开方式,到底是什么?
黑智
3+阅读 · 2018年1月22日
Arxiv
102+阅读 · 2020年3月4日
Self-Attention Graph Pooling
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月17日
Bidirectional Attention for SQL Generation
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月21日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月16日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月10日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月6日
VIP会员
相关VIP内容
打怪升级!2020机器学习工程师技术路线图
专知会员服务
98+阅读 · 2020年6月3日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月26日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
70+阅读 · 2020年1月18日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
相关论文
Arxiv
102+阅读 · 2020年3月4日
Self-Attention Graph Pooling
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月17日
Bidirectional Attention for SQL Generation
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月21日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月16日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月10日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员