站長資訊網全國兩會在京閉幕。
仔細一想，這已經是我們“改革開放”的第四十個年頭了。所謂四十不惑，一件事情能被十幾億人堅持四十年，除了埋頭苦干，更重要的是思考。
特別查看了一下，今年兩會的關鍵詞是：“深化改革，高質量發展”。
仔細想想，一個國家的“高質量”，至少需要兩個條件：1、讓人們衣食無憂的物質;2、足以顛覆世界的科技。
說到顛覆世界的科技，“云計算”這三個字出現在我的腦海。在世界范圍內，中國的云計算絕對當仁不讓：百度、騰訊、阿里巴巴這些頂尖公司，都在這項技術上做著其他國家從沒做過的創新嘗試。
其中百度云和國家“高質量發展”戰略最為契合。簡單說來，他們的打法很明確：
把“人工智能”和“大數據”這兩大技術整合到云計算里，用在特別具體的產業場景里，例如：工業生產、金融管理、保險審核、司法判案、基因測序等等方面，讓原本需要很多人花很長時間完成的工作可以很快被機器做完，直接提升生產效率。
舉個例子，百度云和鋼鐵企業合作，用人工智能的方式來檢測鋼板是否合格，替代了價值上億的國外檢測設備，同時還節省了大量質檢工人。
說到這里，很多人可能會有一個疑問：
聽上去百度云的技術只是提高了生產效率，它究竟怎樣保障“高質量發展”，又為什么是顛覆世界的科技呢?
接下來我就通過三個思想實驗，來回答這個問題。
發展就是用機器代替人?
五十年代，我們講的是“人多力量大”
八十年代，我們講的是“實現工業化”
新世紀初，我們講的是“實現自動化”
最近幾年，我們講的是“實現智能化”
這些口號之間，有什么邏輯關系嗎?
當然有。你看，最初我們的生產方式是“人+人+人”，后來我們的生產方式變成了“人+人+機器”，而我們正在努力實現的是“人+機器+機器”。
仔細體會一下，你就不難推演出這樣一條脈絡：
整個改革開放四十年，我們的社會生產活動就是人不斷退出，機器不斷接手的過程。
說到“人不斷退出，機器不斷接手”，過去的收割需要無數人力，現在只需要一臺聯合收割機。
這樣說稍微有點抽象，舉個例子吧：
以前，法官判案的過程中，經常需要在卷宗庫中尋找類似的案件，作為參考統一量刑。但是說來容易，在浩如煙海的卷宗里尋找類似案件，簡直比“大家來找茬”還難——往往幾個人尋找好多天，只能找到幾個案例，還并不能保證它們精確類似。
于是百度云為法院提供了一套智能檢索系統，可以通過智能算法，自動為法官查詢和現有案件相似的案件。本來五個人干一天的工作量，云計算五秒鐘就能搞定，又快又準。與此同時，這五個人再也不需要做這份工作了。換句話說，法院查找相似案件的工作被機器“替代”了。
在社會生產的其他方面，云計算同樣有很多替代人的機會。
想到這里，我們實際上遇到了一個難題：云計算的目標難道就是用機器來代替人嗎?
有人會說：當然是!因為在效率上，人顯然不是機器的對手。而且“人被機器替代”就是正在發生的事實。
也有人會說：當然不對!人被替代之后，就會造成失業。人們不斷失業的社會，怎么會成為我們追求的目標呢?
稍等，不要急著對這兩種觀點選邊站，容我先開個腦洞。
云計算是“計算密度”的躍遷
來說說世界上最聰明的機器吧，AlphaGo——那個戰勝世界圍棋冠軍柯潔的人工智能。
柯潔和AlphaGo
其實，所謂人工智能，工作過程都可以被拆解成一次一次的簡單計算。我們就在這里開腦洞：
1、找來一萬名數學家，組成一個“人肉AlphaGo”。
2、每當對面的柯潔下一步棋，這邊的人肉AlphaGo就開始海量計算，把未來幾百部的棋路都進行概率統計。由于計算量實在巨大，可能要經過一年時間，才能給出一個最優的落子位置。
3、如此對弈，你來我往，最終“人肉AlphaGo”能戰勝柯潔嗎?
在科幻小說《三體》中，劉慈欣描繪了“人列計算機”，和“人肉阿法狗”的假設類似。上圖就是人列計算機的假想圖。
我覺得，大概率來說，“人肉AlphaGo”是可以獲勝的。因為只要計算總量達到同一級別，無論是人算還是機器算，得到的結果都是同樣的。
注意!雖然結果一樣，但有一點卻是天壤之別，那就是：耗費的時間。
人肉AlphaGo一年走一步，對面的柯潔如果活不過一百八十歲，就別想把這盤棋下完。你看，無論邏輯推演多么合理，但由于時間的限制，“人肉AlphaGo贏柯潔”這件事情從本質上根本無法發生。
說到這里，我猜你已經明白了我的意思。
在很多情況下，科技的意義遠遠不是讓一件事更快完成，而是讓一件事從不可能成為可能。
如果這樣說還有些抽象的話，我再舉一個例子：
如果你和風電行業的同學聊天，他們一定會告訴你，最頭疼的問題之一就是：設備故障預測。
由于風力發電的風機眾多，每一個風機又非常精密，由諸多部件組成。雖然每個小部件的故障率很低，但是如此眾多的部件組合起來，總的故障率就會指數級上升。就好像一個巨大的幼兒園里，雖然每個小朋友都比較聽話，但是總體上看，每時每刻都會有小朋友調皮搗蛋。
對于這種故障，通過人工很難預測。因為設備的損壞是突然發生的，在此之前則一直是正常工作。
不過，云計算對這件事，有更巧妙的解決辦法。百度云和風電企業合作研發了一套系統，可以實時收集所有部件的所有參數，從而利用人工智能算法，用模型預測出一個設備將要發生故障。
在這個例子中，我們不妨做個假設：如果配備足夠的研究員，依靠人工研究這些風電設備的參數，大概率說，也能預測出一部分設備故障。但是，剛才我們提到了百度云采集數據的三個關鍵詞：實時、所有部件、所有參數。
如果用人來實時獲取所有數據并且實時分析，那么結果很可能是：預測故障所能挽回的損失，都無法覆蓋投入的人力和時間成本。
這個例子恰恰說明，在云計算和人工智能的加持下，風電故障預測這件事從不可能變成了可能。
《2001 太空漫游》
電影大師庫布里克在《2001太空漫游》里曾拍攝一個經典的鏡頭：原始人把骨頭拋向太空，瞬間幻化成萬年以后的宇宙飛船。
這是一個絕妙的隱喻。一個原始人可以把骨頭扔到十米，絕不意味著一千個原始人在一起就能把骨頭扔到萬米高空。可能和不可能之間的界限，靠單純的能量疊加是無法突破的。
說到這，我想提出一個概念，叫做“計算密度”。
計算密度，簡單來說就是單位時間內能夠完成計算的總量。而云計算，加上與之相連的大數據和人工智能，恰恰在提高中國的“計算密度”。而剛才舉的所有例子都證明，計算密度每上升一個數量級，就會使得一些我們原來無法做到的事情瞬間成為可能。
說到躍遷，可以以鳥群為例。無數飛鳥湊在一起，就會在個體之上涌現出新的智慧特征。
回看歷史，科技為人類帶來躍遷的事例比比皆是：
·如果沒有高鐵的發明，即使人人都是劉翔博爾特，也沒辦法用五個小時就從北京跑到上海;
· 如果沒有火箭技術的發展，即使我們用再多的人再多的錢，都沒辦法登上月球;
· 如果沒有引力波探測技術的發明，即使我們用再精密的儀器，都無法感知幾萬光年外兩個黑洞的碰撞。
· 現在，相信你已經可以站在更高的維度來看待百度云所做的云計算：
云計算的目的并不是替代人，更不是讓人失業，而是用提升“計算密度”的方法達成前人難以企及的目標，從而給中國社會帶來前所未有的的躍遷。
百度云如何支持“高質量發展”
說了這么多，不妨重新體會一下兩會的關鍵詞：“高質量發展”。你可能感受到其中的深意：
高質量并不意味著像苔蘚一樣瘋狂地在大地上蔓延，而是指在無盡的苔蘚中，生長出的那一棵參天大樹。站在大樹的頂端，我們將會看到一個超越想象的美麗新世界。
很多人可能無法想象，一個領域產生躍遷之后變化究竟有多大。我再來舉一個例子：
基因測序，可以幫助我們看清自己的基因序列，從而預防和治療以前無法治愈的疾病。但是要知道，人類最初的基因測序，是由美德法英日中六個國家的科學家通過“人類基因組計劃”，耗費十五年三十億美元才達成的結果。可見本世紀初，這項技術的成本有多搞。普通人根本無法受惠。
隨著技術的改進，目前個人花費幾千塊錢就可以進行關鍵部位的基因測序。但這仍然是局限于個體的檢測，沒有形成大規模的數據互動。事實證明，只要數據不流動，新技術發現就會來得非常緩慢。
在這個背景下，百度云為明碼生物科技大數據分析解讀系統提供服務，目的就是讓數據的傳輸、計算、共享的成本大幅降低。
事實上，這套系統的試運營非常成功。用大數據的技術分析，得出了很多新的醫療方法和研究思路。可想而知，如果某一天所有的生物科技公司，都能擁有高效的數據分析技術，全國的基因數據都可以用極低的成本流轉、整合，那么將會在原本的醫院體系上，躍遷出嶄新的產業。
· 未來，也許你隨意走進一家醫院，都能便宜地接受精準的基因治療;
· 未來，也許所謂的不治之癥，再也不能成為親人間生離死別的原因;
· 未來，也許盲人眼前不再是一片漆黑，也許依賴輪椅一生的人可以重新站立。
這些都是從未發生過的情景。但誰說從沒發生過的事情，就一定不會發生呢?
在未來面前，我們的想象力經常是匱乏的。我們很難預測2035年中國工業是否完全自動化生產，百姓出行是否全部依靠自動駕駛。但我們可以堅定一個基本信念：把最新的科技鋪滿我們的國度，未來會在其上自動生長。
說到這里，你也許可以猜測到，百度云在“高質量發展”這個命題下想要承擔的角色：
大國重器，任重道遠。日拱一卒，功不唐捐。
對于我們的國家來說，所有的美好想象，都像一棵參天大樹。而云計算，也許就是使之抽穗發芽的重要養料。直到我們跋涉翻越了前輩從未企及的高峰，或許可以回望來路，更加從容地向時代致敬.
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