浅析未来大数据的发展趋势来源:36大数据 09:48
　　随着我国进入大数据时代，很多人对于大数据的发展趋势还处于懵懂的状态，充分提升大数据的应用对于我国各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。那么，大数据的发展趋势到底是怎样的呢?下面，就让我们一起来了解一下吧。　　第一、突破科学理论　　大数据的发展十分快速，对于目前已经飞速发展并且极具影响力的互联网一样，对于社会的各个行业来说都是一个新的技术革命，其相关技术的普及，对于科学技术上的突破都是非常显而易见的。　　第二、成立数据联盟和数据科学　　在不久的未来，大数据将会成为一个专门的学科，会被更多的人所熟知和了解，并且，大数据相关职业也会逐渐普及，由于大数据的普遍使用，也会催生出更多的行业岗位，数据共享会在企业层面进行扩展，从而成为产业的核心。　　第三、数据形成资源化　　所谓资源化，就是社会和企业对于已经成为战略资源的大数据内容，给予了更多的关注的认识，从而使大数据成为了大家所关注和抢夺的焦点，所以，企业将会对大数据资源进行战略计划的制定，从而获得市场的主导。　　第四、深度结合云计算
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未来发展趋势让工业大数据的七个故事带你去体验
　　【中国智能网 论坛会议】采集人体数据实现西服的&量体裁衣&，煤矿工地依靠智能化设备减少矿工 数量&&近日，首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，工业大数据相关研究者、实践者济济一堂，&晒&出了工业大数据的众多生动案例。　　工业大数据的七个故事让你看见未来&　　1、个性化西服如何&量体裁衣&　　　　观数智库创始人、《大数据》《数据之巅》作者涂子沛参加了贵阳数博会的李克强总理座谈会，总理以定制西装举例说明了大数据的作用。其实，在参加座谈会前，涂子沛也第一次定制了一套西服。穿上之后，他表示再也不想穿以前的西服了，因为从来没有感受到那么得体。　　　　&红领&是一家定制生产企业。他到了这家工企业后看到，几千件西服没有两件完全一样，但仅从面料、颜色分辨不出。很多人的西服里面都有商标，很多人喜欢在这里绣上自己的名字或一句话，这就是个性化。每个流水线都有数据驱动，一条工序的数据清清楚楚地送到操作员工作台上。这个方案成本确实增加了，但是利润上升得更多。　　　　2、陕北煤企如何减少矿工？　　　　传统采如何实现从人工采矿，到一个人都不用？北京大学教授、工信部原副部长杨学山之前去过在陕北一个煤矿企业的现场。当时，借助自动化设备，这家煤企624个人的产能，已经相当于今天大部分煤企五六万人的产能，相当于20年前中国最大的山西大同矿区20多万人的产能。　　　　所以，整个产业链，包括采矿到后期的生产，跟人的关系越来越小。实现这些，就是信息、数据构成了自动化装备的基础。没有数据、没有数据化的装备是做不成。　　　　3、沈阳&i5&数控机床的逆袭　　　　这是一个装备发展过程中转型升级的最佳实践，其中，工业大数据承载着非常重要的作用。沈阳&i5&数控机床从开始研发，到今天在智能数控机床进入世界领先的行列，花了十年。前几年为何没有成功？因为数据缺失。　　　　不管是材料、还是装备的发展，高端数控机床长期被国外控制，缺乏实践过程中的数据支撑发展不起来。模型怎么建，也需要数据支撑。但沈阳机床十年磨一剑，积累了数据，打造世界领先的智能数据机床。它还倡导新的商业模式，实现按使用小时收费。　　　　4、可以实现在线3D预览的纸盒　　　　纸盒是典型的个性化生产，各行各业要用的包装纸盒千差万别，上面又要印不同的文字、图案，这是非常适合做C2M的领域。　　　　中国电信制造行业应用基地总经理陆晋军介绍，我们结合了相应的技术，实现线上个性化定制结合3D预览技术，让客户线上下单，可以看到给他设计的样式，还能做到在线直接3D预览，最后线上报价成交。当然，在生产中会有协同，在线平台要和生产平台打通。　　　　由此延伸，他们还分析了很多领域，一些需要定制化的礼品、文具或包装物品的生产企业，都可以比较快速地实现C2M模式，提高效率、提升服务。　　　　5、拥有1亿模型的零件数据库　　　　这是20年前就出现了的零件库。德国GeniusWEB2CAD开发TraceParts，能集成到主流CAD软件的零件库中，直接在CAD软件中启动，支持零件搜索和3D视图，同时以DWG或DXF格式生成零件所有二维视图。　　　　目前，这个零件库有1亿多种零件模型，设计人员可以进入下载这些模型。然后，把它组成产品再进行仿真，再把这些零部件交给供应商制造。这些零部件专业化、成本低、质量好，这种专业化的模式国内还比较少。　　　　6、粉丝参与小米手机的功能设计　　　　小米手机依靠几十万的粉丝，手机三分之一的功能由用户设计。通过建立智能手机设计平台，小米让用户参与设计，形成用户设计大数据，帮助改进产品，使之满足用户需求。　　　　7、试衣间如何给设计师灵感？　　　　ZARA门店的店长每天有一个考核值，向全球数据中心提供当天有多少件衣服被试，哪件衣服有多少人选进了试衣间但没有被购买，原因是什么？它的试衣间可以记录试衣的情况，甚至衣架上也装了传感器，通过不同方式来收集这个数据。　　　　每家门店POS机数据实时回传数据中心，ZARA的快销品最多消耗两周就进行补货。通过POS机数据，设计师形成了一个巨大的知识库，客户最喜欢什么衣服、为什么衣服被多次拿起而没被购买，ZARA会最快把衣服进行修改，然后再次进入专卖店。　　　　数据收集是至关重要的一点，门店的经理做KPI值，这是一件复杂的系统。ZARA将网络上海量的数据看成实体店前端的测试。此外，大数据缩短了生产时间，让生产端能够看清顾客需求。
(来源：涂子沛频道 原标题：工业大数据的七个故事让你看见未来)
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平台和大数据是物流业未来发展方向
字号：| 日09:36&&&&&易流黄老师
随着移动互联的发展，物流企业系统的边界可能会扩展至整个物流业，以行业的平台形式出现。
随着移动互联的发展，物流企业系统的边界可能会扩展至整个物流业，以行业的平台形式出现。而平台的运营，将会通过物流大数据的应用来协调整个行业的资源配置。物流平台和物流大数据是物流业在移动互联时代的发展方向。
移动互联网中的平台，是指应用移动互联等信息技术搭建的信息环境。而物流平台，也称之为物流信息平台，是指可以提供物流服务供需信息发布和线上交易，以及物流服务跟踪及评价的综合信息网络环境。物流平台是移动互联时代物流业发展的一个趋势，但同时会面临很多挑战。
助推物流平台发展的动力
物流服务升级的趋势助推物流平台发展。随着移动互联的发展，让客户或货主实时获取订单执行情况的信息已被视为物流服务的重要内容。但提供订单执行情况的实时信息需要以移动互联为基础的信息平台来提供相应的信息服务。例如网购后的订单查询或追踪，是以物流网信息平台为基础的。
传统(PC互联网时代)网购的订单查询，只能查到一些关键节点的历史信息，而无法查询到实时的执行信息。一方面，是网购平台无法获取相关信息;另一方面，平台运营方没有提供实时信息查询的动力。无法获取订单执行情况的实时信息，是因为(平台中的)移动互联网络尚未完善，或者获取实时信息的成本比较高。平台运营方没有提供实时信息查询服务的动力，主要是因为用户体验的需求还不足以影响平台的经营。
随着时代的发展，物流服务升级的趋势的特点之一会是用户体验越来越强，对订单执行情况的实时信息的获得以及相关的交互需求越来越强，这会给物流平台(移动互联网平台)的发展提供巨大的动力。
此外，物流活动中的均衡配载也会助推物流平台的发展。物流企业系统内的均衡配载可以在企业的信息系统中解决，但整个物流行业的均衡配载需要企业间的合作。企业间的合作则需要物流平台来支撑。整个物流行业(细分行业)的均衡配载，需要以移动互联为基础的综合性物流平台。
物流平台面临的挑战
物流平台的发展虽然是趋势，但同时也面临各种各样的挑战。首先物流平台是社会发展的产物，会受制于社会发展的问题。意思就是，当物流平台还只是相对前沿的观点或只处于论证和探索阶段时，它的推行必然会遇到各种各样的阻力。这就好比移动电话刚开始普及时，普通大众中的很多人都难以接受。这主要是因为在服务价格、信号网络覆盖等方面让多数人接受不了，而本质上是社会发展还没有到今天(2014年)这样可以让每个人都有一部手机。
物流平台的发展也同样面临类似于移动电话普及过程中的问题，如今物流行业的从业者还未普遍接受物流平台，物流平台的发展需要依托于社会的发展和整个物流行业的发展。此外，物流平台的发展需要以良好的社会诚信体系为基础，但社会诚信体系建设是一个相对缓慢的过程。
从经营的角度来看，物流平台的发展是长期性，需要进行长期性的持续投资。物流平台的投资回报周期会比较长，五年甚至十多年，因此会遇到融资的困难。当然，有战略眼光的投资人会解决这个问题。但仅有投资是不够的，物流平台的发展更需要人才来推动。人才的成长和人才的培养又是一个相对缓慢的过程。
物流大数据
随着物流平台的发展，将会产生物流大数据。物流大数据，是指物流服务的供给、需求，物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现，反映整个物流行业的业态。物流与社会经济息息相关，物流大数据也会反映出社会经济发展的状态。
物流大数据需要三个条，一是获取数据，二是数据应用的模型，三个数据的分析处理。数据的获取需要依靠移动互联的相关传感设备和移动通信网络;数据的应用模型需要依靠大数据的分析专家，如数学、经济学等领域的科学家;数据处理则需要依靠云计算等先进技术和设施。
物流大数据是大数据时代的一个非常重要的领域，需要更多的人给予关注。但物流大数据离不开物流平台，也离不开移动互联的精益物流基础。精益物流的移动互联原则的应用将会对奠定物流平台和物流大数据的基础发挥重要的作用。大数据智能分析的未来发展趋势
大数据无疑会在数字化社会中发挥极大的作用，尤其是，数据挖掘和分析的能力更为关键。因此，行业中的玩家们谁能透过大数据智能分析，预先把控行业发展的脉搏，谁就将掌握市场和竞争的主动权。让我们先来看看基于大数据的智能分析到底颠覆了什么。
&&&社会生活会发生变化和转型
IT产业不像石油等产业能给人类社会带来新的增值产品。相似地，大数据的智能分析也不会直接带来全新的具体产品。这是由于信息要被使用以后，才能真正产生社会价值，所以大数据分析作为信息技术，是中间产业。
人类社会生活的根本是衣食住行，技术最终还是要服务于这些传统需求的，只是形式不同而已。新技术有的时候会改变传统产业的服务模式，就如互联网广告之于传统传媒广告，当互联网服务兴起时，广告逐步从传统行业变成了新的互联网广告行业，并由此造就了几乎99%的互联网玩家。
新技术有时候也会改变服务的效率和效果，例如微博现在多被用来作为监督的工具。对比传统媒体，这种服务模式改变了信息传播的效率和信息受众的范围，而且由于媒体的集中控制力较弱，这个看似弱点的特性反而变成了当前社会环境下的优势。
回归到基于大数据的智能分析，其本质是数字化社会的服务效率和效果问题，其实现的重要前提是数字化。随着信息技术的发展，人们衣食住行的服务系统会纷纷数字化，包括零售、物流、政府部门、餐饮系统等等，虚拟世界和物理世界拟合在一起，虚拟世界承载了大量的服务交付过程，人不再需要到现场就可以享受服务。而这个大的产业背景一旦形成，效率和效果问题会变成整个产业服务的最关键竞争力。
换句话说，服务最后的成本竞争就是在单位成本下谁的效率最高和效果最好，谁就会成为王者。特别是在物理时空的约束日益减弱的情况下，产业链中的每个玩家都可能面临全球性的竞争。而在更广泛的竞争环境下，大数据会改变企业的运作模式，增强企业的适应力、判断力和效率。因此，大数据的大价值更多的是体现在促进产业变化和转型上，而非创造新产品。
&&&有望解决人工智能的难题
热炒大数据并不是纯粹跟风，其重点是要解决人工智能的扩展性和成长问题。传统人工智能走过了漫漫几十年路程，近三十年的变化尤其缓慢。这是因为虽然对任何给定的确定问题和场景，传统人工智能都可以解决，但尴尬的是，人们不可能预先穷举出所有例子和参数，因此人工智能已有的模型和算法很难跨系统复制。
众多学者、产业精英赋予了基于大数据的智能分析以美好的愿景，即数字化社会一旦形成，生活中的一切都可以基于数据来描述。这些描述出来的信息将成为智慧成长和决策判断的依据。如果计算机能够找出其背后的学习规律和方法，人类智慧的跨领域扩展性就能在计算机的虚拟世界中得到体现，并能做出模糊判断。更重要的是，这样的分析系统将具备人工智能前所未有的基础能力——学习能力，还可以根据环境（数据）变化而不断地增长其智能性，甚至具备推而广之的扩展性。
从理论上说，一旦机器具有学习能力，计算机系统就将具备人的典型特质——创造力。如果沿着这个思路扩展，基于大数据的智能分析，将进一步替代传统服务体系中必须由人来完成的工作，特别是最高成本的部分。例如有一个西班牙语学习软件“domingo”，可以针对学员的情况和能力，因材施教。而在过去，这通常必须由人脑才能实现。
不过，大数据的智能分析是否真的能够达到梦想的高度，还存在很大的不确定性，而且全数字化社会的形成也还需要时间。
&& 用户刻画能力塑造竞争优势
在我们身处的IT产业中，随着时间的推移，技术会趋同、产品形态会趋同、基础的服务方式也会趋同，因此成本也必然随之趋同。如此一来，行业玩家们的价格战是很难长期维系的，必然会逼着产业链顶端的服务商将差异化主要体现在“服务”上。
服务的本质是“能否真正及时、准确地判断用户的需求”，这个判断的依据就是“用户刻画能力”。当IT后台系统可以准确地判断出何时、何地、何人、在做什么、会做什么的时候，所有的服务将有的放矢，不仅仅实现成本最低，而且能实现效果最佳。对此，大数据的智能分析最有可能颠覆的是面向用户的产品和服务市场，无论服务的是衣食住行的哪个方面，无论是卖东西还是做广告，只要服务的对象是“人”，大数据的智能分析就能提供最佳的推荐，从而提升服务的品质。
然而从目前的研究来看，产品和服务的技术竞争却回到了原点，数据本身变成了竞争力的本源。这个状况终将发生改变。实际上，分析、建模和交互密不可分，只有带反馈并能不断学习的系统才有可能实现对用户的刻画。如果我们将产品或服务比喻成一辆车，大数据分析可以看成是发动机，而数据就像发动机引擎中必不可少的汽油。因此，对数据的掌控和对用户的刻画，将必然成为产业链中为最终用户提供服务的玩家的必然战略和技术布局策略，数据资产的运营也可能成为新的潮流和趋势。
&&&机器替代人力密集型服务
由于经济条件的约束，人力成本在各个区域、各个行业中相差很大，这也直接导致了各个地区服务的差异性。但从长期来看，能够被机器完成的事情，其成本一定低于“人”的成本。我们可以预见，自动化会是未来时代的必然特性。例如，作为人力密集型企业之一的富士康，出于节省成本的考虑，广泛部署机器人，进行生产线人工的替代。
而在电信行业中，网络服务和运维部分是可见的人力密集型服务。电信运营商的网络在全球服务了几十亿最终用户，由于各种各样的原因，每天都需要解决大量的网上问题和事故，现在的解决方式是大量依据人工和经验改良解决方案，以及更好/更及时地定位和解决FCAPS（Fault,
Configuration, Accounting, Performance,
Security）问题，这就是一个在大数据智能分析时代可被颠覆的典型场景。
当然，大数据智能分析不一定能够实现完全的自动化，但至少可以大幅降低用户服务或支撑体系的人力投入。在这个领域，人力替代的最终实现效果还需要看体系本身数字化的程度，以及分析系统所能达到的水平。
&&&跨代产品颠覆传统产业格局
信息服务的本质就是信息采集、传递、存储、计算、呈现的全流程效果最优和效率最佳。在云、管、端的各个领域，大数据智能分析都有可能形成有跨代意义的产品形态或者解决方案。
在传统运营商市场，基于大数据的智能分析很有可能重新定义下一代网管，根据智能性的规范和要求可以大幅降低产业链中的OPEX。基于大数据的智能分析也可以定义下一代网络智能化解决方案的能力和要求，并通过接近自动化的系统来提供具有断代性的新的产品形态。
在终端业务领域，智能化的体验能够帮助生产厂家脱离在CPU、屏幕等物理参数上的竞争。可以说下一代终端设备的竞争特性之一就是“智能性”，而终端智能也将成为主流机型或高端机型的基本标准。
在企业计算业务领域，大数据可以提供智能组织支持，提升决策、管理的效率。业界有的企业已经定义了下一代产品形态，即企业大数据分析引擎，关注流化数据处理和非结构化的数据处理。这个引擎能帮助企业在垂直行业市场中，进一步加强与用户的紧密联系，从而在部署服务战略上走得更远。
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未来大数据的五个发展方向?
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随着社会越来越智能化，所有的东西都会更加智能，例如在医院或者诊所，放射科的照片已经可以被人工智能分析；在飞机驾驶中，大部分时间都是人工智能在操纵飞机；开车时使用的自动挡也是人工智能在操作汽车。我们生活中已经有很多方面和人工智能息息相关。重要的一点是我们为什么想要人工智能？因为人工智能和人的思维是不同的。例如我们为什么想要人工智能来开车？因为人工智能不会受到外界的干扰，人在开车的时候可能会突然分神，而人工智能或者自动驾驶是不会的。人工智能有不同的认知方式和模式，在一定程度上，在一定的维度上甚至会超越人类的思维方式，我们需要充分运用这种思维方式。我们可以发明出不同的AI，不同的模式，来强化我们的视角，这样我们就能够更好地完成人工智能，但这是很难的。不管在商业模式的角度上，还是在科技的角度上都是很难的。人脑很难复制，所以我们有两步可以走，第一步就是要发明一个新的思维模式——大脑模式，来帮助我们解决这些问题；第二步就是要找到一种解决方式来使用这种思维模式。我们需要改变我们的思维方式，改变思维方式比其它的事情更加重要。第一次工业革命带来了第一次人力的解放，而人工智能又带来一次人力的解放。很多人担心在未来会不会有很多工作都不需要人类了，人工智能会不会替代人类。所有的工作其实都可以归为不同的类别，有一些工作可以由机器人来做，有些工作机器人就做不了，我们需要做的就是重新定义人工智能，而不是被其所替代。我们可以将那些高效率、可重复性的工作交给机器人去做，而那些低效率、具有创造性的工作都由我们人类去做，比如人际交往、艺术、科技发明等领域的工作。我们可以尝试不仅仅单纯地让人工智能或者机器人来工作，而是说把人工智能和人融合在一起，这两个个体都有自己独立的思考，融合在一起就是强强联合了。所以未来我们是否能够成功，就要看人和人工智能能够多么无缝地衔接在一起。趋势二：互动“互联网正在从知识、信息迈向更加注重体验。”我认为未来的技术将会发展的另外一个方向，就是会越来越互动。过去在工业革命的时候，我们生产了桌子，但是桌子与我们人类并没有很多互动。在未来，我们的整个身体，所有的姿势和动作都会被转化成数据，我们与人工智能会进行互动。人工智能能够通过观察小小的动作、手势，甚至包括一些微动作、脸部的微表情，做出相应的反应。今后，我们可以用自己的动作与机器交流，最终完全进入一种虚拟状态，就是我们所说的虚拟现实。因此我觉得在智能手机广泛应用的下一个平台将会是互动式的“虚拟现实”。虚拟现实也有两种形态，一种虚拟形态是类似于你要戴上像手套、眼镜给你另外一种感觉，戴上这些之后，你会觉得自己是在另外一个时空或环境，这是非常常见的虚拟形态，能够给人们一种虚拟现实的体验方式。另外一种是混合式的远程视载技术、虚拟现实，当你戴上这种眼镜设备以后，你可以去触摸身边虚拟的椅子，你可以将其挪开，这样的技术可以给你类似于错觉的感觉，带你到达一些对于人类来说无法到达的地方，比如水下或者火山里面。最重要的一点是，我们现在其实会渐渐地远离充满有很多知识或者信息的互联网，而慢慢地迈向一个满是体验、更加注重体验的互联网。最重要的不是你看了什么，而是你体验了什么。所有这些技术的成本都在不断地下降，所有的商品成本都在不断地下降，但是只有一个例外，那就是体验。例如，要给孩子找保姆，或者说我们需要看一个话剧，这种体验的成本在不断地升高。现在人工智能或者虚拟现实也在把体验虚拟化，因此我觉得在未来，虚拟现实将会是最社交化的一种社交媒体，我们可以和朋友一起出去玩，真正地分享我们的体验。趋势三：使用“人们正从关注“所有权”转向“使用权”。”过去我们关注“拥有”，现在我们更加关注是否可以“使用”。例如，优步是世界上最大的出租车公司，但优步自己没有任何一辆出租车，脸书是世界上最大的社交平台，但自己没有任何的内容。因此在现代的社会，“使用权”已经优于了“所有权”，如果可以随时随地的使用，感觉比真正拥有会更好。例如，滴滴让我们随时随地想用车就可以直接叫车，而不用自己去买一辆车，甚至可以想像在未来，甚至不用买房子，因为可能随时随地有这样的服务提供商给我们提供我们需要的空间。我们已经实现了从产品向服务的转换，过去可能关注的是产品本身，但是现在我们更关注产品背后所能提供的服务，也就是服务经济。未来经济是按需经济，人们有需要再生产，如何把产品转换成服务，然后把服务提供给消费者，其实我们身边有非常多的机会可以让我们做类似的思考。例如订阅，作为会员可能并不会卖给你实体的产品，而是出售使用权，如果买产品，产品的更新换代非常快，但如果买使用权就可以随时的更新。所以我们已经慢慢从关注“所有权”转向“使用权”。趋势四：分享“协调合作、强强联合让共享经济变成可能。”我们以前说的分享可能仅仅是所谓的分享经济，分享一辆车的使用权，或者分享那些并非个人所有的东西，但是我想说的是，其实分享远远不止这些。虽然我们在说共享经济，但是我们现在还只是处在共享经济非常初期的阶段，真正的分享要远远超过我们现在所理解的简单的分享。在未来，所有我们可以想象得到的、能够被分享的东西都一定会被分享。因此，最重要的一点便是协作。我们需要让所有的工具、技术协调合作，使其强强联合。维基百科是一个线上的百科全书，全球上百万的人都可以成为这个百科的撰写人，他们可以撰写许多词条。这样的技术在20年前完全不存在，但是现在，这样的技术可以让我们一起合作来完成一部巨大的网上百科全书，它给了我们非常大的力量。趋势五：流动“在“流动”的社会，学习能力才是核心能力。”流动性是这个时代的特征，数据是流动的，例如新闻、音乐、电影，还有脸书、微博、微信等等这些都是数据的流动。无论你在哪个行业，学过什么课程，最终都获得的是数据库，流动的数据，无论做什么工作都必须要意识到这一点的关键性，因为所有的信息都是会被追踪的。世界更加流动性的的一个方式那就是我们所有的信息都会被追踪，但是决策可以相应的做出变化。那些可以被跟踪的事物一定会被追踪，包括各种数据流、信息流，例如一些定位系统能够跟踪每个客户具体在哪个位置，会买什么商品，我们也可以通过技术追踪身体的生活方式、健康状况，包括运动、记忆力、血压水平等。这些信息可以收集起来开出个人化、定制化的处方和治疗方案。第二是关于隐私，那就是配对、连接、偶合，把两种不同的个体双向的连接起来，要么透明，要么模糊，要么开放，要么隐藏。第三是个性化的设计，每个人都是社会的一员，但我会希望公司、朋友把我视为一个独特的个体，例如我有自己的特长、职责，而我们唯一能够被视为个性化的方式就是透明化，我就需要向大家开放自己，公开信息，从而他人才能够给予我们个性化的对待。大多数人会希望更个性化，更独特一些，所以愿意透明一些隐私，在英语当中有句话是“隐私让位于炫耀”，我们的进化方向就是越来越透明。最后，其实没有人知道这些发明对未来的发展是不是有效，例如，摄影、电话等技术被发明的时候，我们并不知道这些技术的好处，最初我们并不知道这个技术会运用用于哪里，唯一的方法就是使用它，需要与技术进行交互才能发现技术的优缺点。这些技术需要通过交互的方法我们才能充分了解，所以我们需要不断学习全新的技术，无论多大年龄，所以学习的能力在未来才是最核心的能力。在新技术的学习过程中，忘记过去学的旧的东西，对很多人是非常困难的。想成为创新的一代要具备哪些能力？中国现在即将成为一个非常具有创新精神的国家，但是还是缺失一种文化，中国的下一代如果真正的想成为创新的一代要具备以下能力：1、拥抱失败的能力。其实失败正是创新科学，甚至是艺术的核心所在，通过不断的失败不断的促使你前进，正因为有不断的失败才能进步。2、提问的能力。好的问题才是人类最大的价值所在，问问题也是创新的驱动力，这是中国的下一代要发展的部分。中国需要普及一种能够去质问权威的文化，有时候就要反其道而行之，去质疑老师，要质疑某种权威，这样一种质疑或者问问题的能力才能让我们的文化有创新的基因。3、对于未来要抱有乐观的心态。其实真正的进步或者改革都是由乐观的人创造的，每个技术都会带来问题，但这些问题可能就是进步的源泉。未来是什么样的呢？可能现在我们还很难相信无人驾驶汽车的运用，或者所有权转向使用权，难以想象未来的医学是私人定制化的医学，或者通过一个眼镜看到很多的虚拟现实。但是在过去的这么几十年中电脑、芯片，以及智能化的设备越来越小，在20年前人们也不会想象这样的变化发生，我们要相信那些现在认为不可能的事情会变成现实，因为我们通过自己的技能一起协作、强强联手，人类思考的能力加上机器人的思维能力，我们才能让不可能的事情变成现实。
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