[編者按]凱文.凱利(KK)《連線》(Wired)雜誌創始主編，對互聯網的發展有著獨到的預見性，其二十年撰寫的《失控》至今依然十分暢銷。在4月1日深圳舉辦的某次論壇上，凱文。凱利預言了未來的十二個趨勢以及商機。本刊茲根據演講全文，編輯整理文字刊發如下:
我所看到的十二個趨勢，其實並不是什麼新鮮的想法，因為過去20年中，這些都正在悄然發生，只是未來這些趨勢將會更加明顯，更加劇烈。這十二個趨勢在未來將會滲透到我們的文化以及商業的各個方面中。如果要發現新的商機，就必須要關注這十二個趨勢。
- 趨勢1 形成/成為（Becoming）
大家可能會關注蘋果、百度、騰訊這些大公司，但我今天關心的並不是這些一個個具體的大公司，而是一個大的潮流和趨勢。
世界正在發生著翻天覆地的變化，未來是未知的，也就是沒有所謂的專家，我們都不知道未來會發生什麼。正是在變動和未知的情況下，現場的每一一個人都有可能變成專家，並做出一些變革和創新。
從層級化結構到網絡化結構，這是一一個變化趨勢。正因為網絡的存在，我們在溝通方面創造了更多的可能。這個結構非常有效，執行會非常迅捷。在交流的時代，最有效的結構就是一個網絡化結構。從三四十年前發展至今，網絡溝通的前進並沒有結束，我們會繼續發展下去，並創造更多的機遇，這種分散型的網絡結構會刺激出更多的想象。
在未來十到二十年，如果公司還保留之前的層級結構，就無法適應時代的要求，不能在市場中存活。新的企業文化會給公司企業帶來影響，也會產生新的空間。公司可能感覺沒有以前那麼安全，沒有以前那麼確定，所有的事情都變得可以被質疑。
集中式的結構是一個層級結構、分散式的結構是一個開放性結構、未來會有更多新的事物，比如政府職能在分散式結構中會有所變，教育如何通過分散式結構推動自身發展等等。變成分散式的網絡結構是一一個長期的趨勢。Ebuy使用的是分散式結構，Uber也是如此。眾籌也是種分散式結構。
你在使用谷歌的時候，通過搜索得到答案。另方面，每當你輸人一一個查詢詞，點擊一個搜索引擎生成的鏈接或是在網上創建一一個鏈接，實際上是在訓練谷歌的人工智能，你在給這個公司增加價值。谷歌每天處理億次查詢，就是在一遍又一遍地訓練深度學習型人工智能。所有的產業都在向分散式結構靠攏，未來這個趨勢會持續發展。
- 趨勢2 認知( Cognitive )
未來，人工智能的時代即將來臨，這個趨勢也可以說是認知的趨勢。它們不是和人類一樣的智能，但它們能夠幫助人類。
例如iPhone裡面的Siri,就是人工智能的一種。在安卓、微軟，我們也有類似的系統，你提問它，就能得到答案。現在醫院每天都使用人工智能，醫院拍片使用的也是人工智能，它們不會累，能一直工作，並能準確的診斷疾病。在法律方面，人工智能實際上可以整合各方面的信息，然後製作一份份文件，專業性不輸於律師;在飛行過程中，人類通過人工智能進行飛機的操作，飛行員只需駕駛飛機七到八分鐘，剩下的操作都交給人工智能;現在購買新車，車裡面會安裝個芯片幫助你剎車，它的剎車技術比任何人類都要強;未來人工智能甚至可以幫助人類診斷疾病，它的醫學診斷技才術和人類醫生一樣強。
現在所發生的科技變化，能幫助人工智能更快速的學習進步，在這當中，三種技術元素的發展加快了人工智能數量和質量的提升:第一，神經元網絡。通過模擬大腦神經元網絡處理、記憶信息的方式，完成人腦那樣的信息處理功能。這是在20世紀50年代被髮明出來，過去我們可能只是在幾千個神經元當中實驗，並不能得到理想的效果，但當我們把它擴大到幾百萬，甚至數億量級的神經元時，就會有更大量的數據、更深層次的算法、更好的效果;第二，GPU芯片(圖形處理器芯片)。GPU芯片通常是遊戲芯片，也可以用在AI (人工智能)領域，它有很大的價值。因為你可以通過這樣一個小小的芯片，讓人工智能同時處理很多事情，而且這些芯片現在變得越來越便宜。過去，它的發展可能很慢，但隨著科學不斷進步，它的發展速度越來越快，蘊含巨大的商業價值;第三，大量的數據。每種智能都需要訓練，有大量數據才能進行預測或者進行處理，大規模數據可以幫助人工智能變得更聰明。
1.為什谷歌的AlphaGo能打敗圍棋世界冠軍，這是我們之前沒有想到的。這個芯片不僅能讓我們玩遊戲，還能讓我們實現很多人工智能的效應，做一些我們做不到或者不願意做的事情。谷歌現在訓練人工智能，並不只是訓練人工智能玩遊戲，而是教它怎麼玩遊戲，教它如何自己玩遊戲，培養它能夠像人類一樣玩好遊戲。
生活中已經有很多東西比我們更機智了。比如說計算機、手機導航系統。像谷歌、百度這樣的搜索引擎，它們甚至猜測你想要問什麼問題，即使你還沒輸人完你的問題，你只要問它兩個字母，它就可以猜出你的問題是什麼，它是可以預測和參與到你的體驗當中的。這就是AI (人工智能)，它的作用非常大，這些都是在後臺運作的事情，對你來說是無形的。
未來十到二十年，我們所創造的人工智能將與人類不同。所謂的人工智能是像谷歌自動駕駛汽車，用AI (人工智能)來駕駛汽車。這種駕駛與人類完全不同，它們不會像人類那樣會分心。人工智能可以有很多種工作形式，我們可以和人工智能合作，或是創造出各種不同的思維形式。以前我們只有一種思維方式，那就是人類的思維方式，但我們現在想要它們和人類有完全不同的思維形式，這也是AI (人工智能)之所以能夠幫我們的方式。不是說它們比我們更強大，而是它們和我們的思維角度完全不一樣。
對人工智能來說，使用的人越多，它就越聰明。隨著它越來越聰明，使用它的人就會越來越多，這是一一個循環。一家公司進人這個良性循環後，規模會變得越來越大，未來人工智能領域將出現兩到三家巨型的寡頭公司，大家都能從那兒得到服務。
2.人工智能將給人類創造新的工作機會。之前對於機器人的設想是它看起來像人類，但這一點比較難實現。現在我們所看到的機器人手臂，雖然不像人類，但能夠幫助我們裝東西，很有用。新的機器人，人類是可以跟它們一起工作的，未來我們將會和人工智能一起工作。舊的工作會遭到更新換代，但機器人也會給人類創造新的工作。
兩百年前，70%的美國勞動力以農場為主，後來自動化實現後，機器代替農民，被替代的農民轉向其他工作。那麼農民去哪裡找新的工作?他們可以成為健身房的教練，也可以做設計師，他們主要是用機械化來代替他們進行工作，他們可以從事別的行業。人工智能取代了我們的工作，但也可以為我們創造新的工作機會。對於任何需要生產力的工作，都會進行人工智能化。人工智能發揮作用非常大，因為機器人的工作效率非常高，它們被設計來就是做高效率的工作。
對效率要求並不太高，需要有經驗，需要創造力的工作適合人類做。比如科學家做實驗，這並不是效率要求特別高的工作;藝術方面的工作也並不是效率要求特別高的，大家不是特別在乎你畫這幅畫花了多少時間;我們去到現場看聽演出，好的演出價格越來越高，越來越有價值。對效率要求不高的工作，適合人類，今後人們會花費越來越多的錢，未來，你的工資高低將取決於你能否和機器人默契配合。配合得越好，你的工資就會越高。
總而言之，人工智能可以購買，可以使用，可以做任何事情，可以讓我們有不同的想法。
- 趨勢3 互動( Interacting )
我們創造的物質將會和我們進行互動，這就是第三個趨勢。
1. VR技術(虛擬現實)
以虛擬現實為例子，VirtualReality,簡稱VR,是利用電腦模擬產生一個三維空間的虛擬世界，提供使用者關於視覺、聽覺、觸覺等感官的模擬，讓使用者如同身臨其境一般，可以及時、沒有限制地觀察三度空間內的事物。虛擬現實在硅谷發展非常快，IBM也投人了做虛擬現實的產品，一些西裝或者是手套，都可以和虛擬現實相關聯。你可以虛擬現實裡面觀看，和周邊的朋友交流，不管你在哪裡，VR都能幫你實現這個需求。
2. AR技術(增強現實)
通過AR技術一一AugmentedReality (簡稱AR)，能通過電腦技術，將虛擬的信息應用到真實世界，真實的環境和虛擬的物體實時地疊加到了同一個畫面或空間同時存在。你能在一個空間裡面見到虛擬的物品，甚至能見到一個虛擬的人，這些東西都能在你眼前切切實實見到。
我們現在已經能在手機上看電影了，這也是過去沒辦法實現的一一個服務。虛擬現實，以前是需要幾百萬美元購買，現在則不需要了。智能手機之後，下一個平臺是什麼?那就是VR,就是虛擬現實，虛擬現實的各個類型。
- 3. MR技術(混合現實)
所謂的混合現實(Mixreality,簡稱MR,既包括增強現實和增強虛擬，指的是合併現實和虛擬世界而產生的新的可視化環境。在新的可視化環境裡物理和數字對象共存，並實時互動，你敢上眼罩之後，看身邊的環境，好像出現了新的虛擬物品或是人物，你感覺它真實存在那裡一樣，但其實只是虛擬現實，這個技術發展得非常非常快它會像智能手機一樣迅速發展，得到普及。這就意味著在未來，在家裡你可能根本不需要有任何屏幕，你只要戴上一個眼罩，就有一個虛擬屏幕供你使用。
現在，我們擁有一個大的互聯網，裡面非常多的信息，你們需要任何信息，都可以從互聯網中得到。你可以在裡面進行信息的互動，可以發信息給朋友。而通過虛擬現實，我們將改造這個互聯網。那些戴上虛擬現實產品的朋友，他們不只是看到了這個體驗，還能感受到體驗，這就是這個服務真正的強大之處。在虛擬現實的遊戲中，你會有你的視角，你就覺得你就是在遊戲裡扮演的那個人。在微軟，他們做過一個實驗，讓你感受你不是在操控一一個人，你就是那個人。當這些遊戲變成了你的視角，從而變得更加刺激。從看見你自己在玩遊戲，到你真正的以第一視角在玩遊戲。
幾年前，虛擬現實還不能作為商業使用，但現在可以。你可以讓機器人進到你不能進的地方，戴上虛擬產品，你可以確切感受到你是存在於那個環境裡的。比如說你想體會在無人機裡面的感覺，你肯定不能在那裡，但你可以通過虛擬產品來達到這個效果。
- 趨勢4 使用( Accessing)
“使用”這個趨勢過去就已經存在了，但未來會變得越來越重要。擁有物品的性質將轉變為:你不是擁有，而是使用這個物品。比如Uber優步，讓你覺得不用車也可以使用車的服務，Facebook臉書網站也沒有實體，阿里巴巴也沒有實體，沒有庫存。這些公司自己售賣產品，它們並不擁有自己售賣的產品。產品從客戶來，消費者扮演生產者，這造成一個結果就是:使用權比所有權更加重要。比如我可以從亞馬遜買Kindle無限量禮包，隨時可以下載我想要讀的書。
我們根據需求來創造經濟，這就是未來的趨勢。通過互聯網，像優步這樣的服務會滲透到各行各業。試想一下，一個行業原本是需要擁有它，才能享受它，變成現在不需要擁有，就可以享受了，你可以通過取得服務的這種方式來取代擁有這個實物的事情。除了優步之外，你可以用ADp租一輛車，通過輸人一個密碼，就把車開走。你可以在上網說:我願意花12美元去城市另外一頭，誰願意搭我，有人就會接單，可以通過不同的新方式滿足你交通上的需求;在醫療方面的服務，你不用去買設備，不用去醫院檢查，可以租用這些設備，達成檢查的需求。當然我們在這個領域當中還處於最開始的狀態，未來還是有很多新的東西，新的類型會冒出來。
- 趨勢5 分享( Sharing)
“分享”在過去20年已經有所發展了，但我仍然認為這個領域還有很大的進步空間。
分享的趨勢是硬件軟件化。通過人工智能的加人，它可以與你交流，知道你的日程表，知道你什麼時候會到家，然後它會提前開啟空調。當你到家的時候，氣溫就非常適宜。在做不同事情的時候，它也能幫我們做預測，進而給我們提供幫助。什麼東西是還沒有被分享的?你可以通過分享讓它變得更有價值。
未來在金融領域，如何進行分享?在中國，有很多平臺，你可以分享融資，可以讓你的顧客幫你，為你下一個產品融資(產品眾籌)。你不用去銀行，只要去這些平臺就可以了，如果顧客對於你將要製造的東西非常感興趣的，他們會對你進行投資。全球眾籌市場的交易資金現已達到180億美元，通過股權眾籌可以給你整個公司融資，美國就有很多這樣的股權眾籌例子。比特幣(- 一種P2P形式的數字貨幣)，這個和區塊鏈技術是相關的，在分享結算的過程中，它不由任何一個人所擁有，可以把它打造成一個由人工智能來參與的事情，你可以把它放在平臺，上讓大家一起來做這個事。在房地產方面，也可以使用這樣的方法，這種分散式的做法可以更快速、更方便地提供服務，這也是分享趨勢發展的方向。
- 趨勢6 屏讀( Screening )
屏讀，即不用再看屏幕。在過去，我們通常通過屏幕來讀取信息。但屏幕的問題在於，它們是一個固化的、精確的形式，不會變化。從過去固化、精確、權威的屏幕，正朝著一種更加流動的形式變化。屏幕總是在不斷地變動，看起來有點雜亂，你可以看到它的各種不同的角度，比如它的背面、側面等。另一個變化是，會有一種更加權威和開放的介質出現。當然，在這樣的情況下，會有各種信息充斥進來，因此，我們更需要信息的篩選能力。我們可以看到，不管是在車上、房子的表面，很多地方都會有屏幕。將來我們會有一個無屏顯示的技術。
現在我們有電子書，在未來電子書可能每一頁都有它自己的屏幕顯示。當你打開書，就像你打開原始的書籍一樣，但是它每一頁都會有不同的特徵。
未來屏幕和我們之間的互動是強有力的趨勢。我們可能同時會操作很多不同的屏幕，比如手機、iPad、電視等等。當我們跟電腦相交流的時候，我們使用整個身體進行交流，我們可以通過身體去控制這個數據，電影《鋼鐵俠》就是這麼做的。用身體與AI (人工智能)交流是一個趨勢。比如你做個手勢，就可以和手錶進行交流，如果我要做一個關於未來的電影,要怎麼樣使用電腦呢?我們不會使用屏幕來使用電腦了，而是用整個身體(如語言、手勢)來使用電獻，未來將會如此，屏幕將會與我們互動。它會看我們的眼睛是往哪邊動的，觀測我們的情緒與注意力。以後我們會使用技術來更加適應大家看屏幕的習慣，這就是技術。用軟件來跟蹤人的情緒，看你是迷惑、興奮、憤怒、還是沮喪，你的情緒都能被軟件檢測到。屏幕會觀察你，也會適應你，它會根據你的情緒做出相對應的改變。比如說我們倆對話時，我會根據你的情緒和反應改變，未來屏幕將會讓我們之間有這樣的互動。這是一一個非常強有力的趨勢，對我們來說會越來越重要。
- 趨勢7 流動( Flowing )
未來，物體會從本身固有的狀態變成流動的狀態，甚至變成流動的數據。不管你處於什麼行業，都和數據相關。客戶的信息是非常寶貴的，現在的商業就是要通過數據分析，讓商業做得更好。
數據需要關聯起來，需要流動起來，否則它就是無效的。數據需要實時不停地與其他數據進行關聯與分析。我們所說的並不僅僅是一一個固態的數據，而是怎麼樣把數據關聯起來。第一層數據是固化的，比如文件、目錄、桌面等;第二層則有了界面，經過連接，上傳到網絡; 我們即將進化到第三層，在未來將會有各種數據流、不同的標籤、雲端和雲數據等。
未來的數據是流動的，比如微信數據流、臉書數據流、電影數據流、音樂數據流等。從界面到數據流，從臺式機到數據雲，從我到我們，從實物到數據的過程，我們關注的並不僅僅是實物個體，而且更關注數據。
- 趨勢8 重混( Remixing )
“重混”就是把東西重新解開，再混合起來。在過去創造的大部分財富，有一部分得益於將有價值的東西重組，把不同的新想法混合重組起來。現在我們要做的是拆解，並且重組。
重組就是將不同價值的東西進行拆解，重新組合，成為新的有價值的組合。我們讀到的新聞、報紙媒介，就可能將這些信息拆分，然後進行新的重組，獲取我們所需要的更加有價值的信息組合。比如這個網頁，我們可以將它拆分後重組，產生新的東西，這就是我們現在所談的重組信息的創新理念。再比如拆解銀行，銀行提供不同的服務，你可以貸款、存錢。銀行也可以進行拆解，並與其他有價值的東西組合起來，成為一個新興的個體。車能夠給我們提供一些功能和服務，比如將車的一些部件拆出來，和其他東西組合，產生新的產品。任何的事物都可以被拆解，然後進行重組，我們可以盡情地發揮我們的創造力，來思考如何拆解創造新的產品。它們可以是體育隊、餐廳，或者其他，在重組的過程中，我們要看到最核心的部分，然後重組產生新的價值。
- 趨勢9 跟蹤( Tracking)
跟蹤，一一個關鍵要素形成的數據。跟蹤我們自己的各種行為，記錄每天的事情和思想，這些技術變得越來越便宜。現在有更多的科學天才，他們想要創造這樣的技術，做出這樣的跟蹤功能，有很多量化的設備可以實現這個功能。
市面上有記錄血壓和睡眠的產品，它可以記錄我們的腦電波和血壓等。在這個量化的過程中我們發現，任何可以被測量的事物都可以被測量，而且(這樣的)服務價格越來越被大眾接受。我們能夠輕而易舉的拿到這些量化的設備，來記錄我們所需要的一些數據。我們生活中所遇到的一- 系列數據流，如果從出生開始到老都可以記錄的話，就能得到一一個很大的數據庫。從宏觀來看，可能每個人的數據都是很平常的，但是對於個人來說，這個數據卻很重要，它記錄我們與別人的不同。我們的心跳和睡眠規律，都是獨一無二的，我們能通過這些設備實時地監控數據。我們可以C從谷歌上面下載各種數據，現在也可以從量化設備。上來下載自己身體各方面的數據。就醫學角度而言，如果我們能追蹤到一系列身體數據，我們就能夠得到更好的醫療建議，就能得到量身定製的醫療建議或醫藥處方，每天的身體變化情況也能監控。到了新的一天，就能得到一個新的反饋。
- 趨勢10 過濾( Filtering )
第十個趨勢是過濾，意思是說，我們生活在歷史上最好的時代:不管是對於看電影、讀書、成為顧客等等不同場景與角色當中，這都是最好的時代。我們有很多的選擇，有很多非常有趣、非常棒的事情可以去嘗試。大家有很好的資源，很好的工具，幫助我們選擇喜歡和好的，這會影響到我們經濟運行的方式，影響到許多經濟領域。
金錢與人的注意力相伴相隨。當看到新的經濟誕生、新的零售業正在發展的時候，不管注意力如何改變，金錢都會相伴跟隨。注意力可能對於一個新領域需要四五年來養成，但一旦注意力放在了這個領域，金錢就會相伴跟隨。拿小孩舉例，小孩所注意的地方，可能在未來會成為一一個熱點領域。他們喜歡電腦遊戲，那麼在未來電腦遊戲就會成為熱點區域，會商品化。人們花很多時間看視頻而非讀書，那就意味著做視頻會比書方面要賺更多錢。這不管是對於網絡世界，還是現實世界來說都是這樣。在最開始，可能烹飪這些技能都是不怎麼賺錢的，如果人們的注意力是放在這塊，那它就能形成一個領域，金錢就會相伴而來。如果你計算一下，人們的注意力有多少是放在電視上的，那麼電視能賺多少錢，是可以從廣告的投人程度來決定的。在美國，人們看電視每小時是20美分，這是個很便宜的價格。我們就通過注意力，來讓廣告商賺錢。
為關注而付費，這是一個新的趨勢。想象一下，在讀郵件的過程中，你實際上是在為關注而付費的。這就是一個新的趨勢，你需要付費讓別人來關注你新的App,向看廣告的人付費，這也是一個新的方式。那些擁有更多粉絲的人，他們要關注一一個軟件，別人為他付費會付得更多。零售商和公司，它們會去計算這個顧客在一生當中可能為他們的產品花多少錢。一個人會產生被紋式的影響力，他可能會影響別人。這樣的影響可能會帶來更多的收益。要得到他們的關注力，也是要付費的。
可能通過這種分散性的方式，做市場的人可以直接付費給那些名人，讓他們產生影響。那些廣告商就會受到影響。你可以創造一一個系統，在網絡上的一個共享式的系統，你可以付費讓大眾來創作廣告。把這個軟件建立在顧客基礎上的，如果大家去點擊這個顧客所製作的東西時，那麼他就能獲得收人。而那些忠實的顧客，某公司忠實的顧客，他們就會去做這樣的事情。他們也會有所收穫，大家去點擊他們所製作的視頻或者其它產品，他們也能通過這個來賺錢。
在過濾的過程中，我們需要管理好自己的注意力。
- 趨勢11 提問( Questioning)
在未來，“答案”是免費的，而“問題”更有價值。我們現在的世界使“回答”變成一種商品，像谷歌每天給出10億條回答，但是未來會發生很大的變化。比方說現在有兩個公司，其中-一個公司在中國，它用人工智能等技術，能夠給到我們非常準確的回答。在這種情況下，答案其實是會變成免費的，而有價值的是我們的提問。
機器人會給我們答案，但是它卻不會提問，通常一個好的問題，會拋磚引玉出更加多有價值的問題。我們並不僅僅是侷限於提問，而是要對我們所面臨的事情，提出更加有價值的問題。當你提出一個問題的時候，你得到一個答案，這是科學。在科學當中你有一個問題，但是從這個問題，我們又會引發出很多新的問題。隨著未知領域的擴張，我們會發現，我們會面臨越來越多的問題。好的問題不僅帶來一一個答案，還會引出更多有價值的問題。這些問題和答案之間的差距，就是我們的未知領域。
隨著科學的發展，我們發現有更多的未知，因為當我們有一些答案的時候，會發現更多新的問題，那麼這些問題和答案之間的差距，就是我們的未知領域。我們會發現，這個未知領域的擴張，比我們所知道的知識的2擴張速度更加快。而要提出好的問題是很困難的，像愛因斯坦最著名的一個提問:如果我坐在像光速一樣的機器裡，我看到的是什麼呢?這樣個簡單的問題，是他所有偉大發明的一個基礎。
所以一個好的問題，不僅能帶來一個答案，更加有價值的是，它能引發出更多更好的問題。這就是我們想要創新的時候所需要營造的文化。
- 趨勢12 開始( Beginning)
“開始”，是一個過程。我們現在所創造新的東西，實質上只是處於開始的階段。
以前大家很難相信，電腦是會變得更小的。在20世紀70年代，電腦之大可能塞滿整個房間，那時候我們說有一天可能我們電腦會非常小，你會把它們放在一個很小的地方，那麼大家就會覺得你可能瘋掉了。一個電腦，有一個門這麼小的電腦，對於當時來說是一個很奢侈的想法。現在大家住在酒店房間的時候用房卡進門，這實際上也是一-個和電腦有關的操作，我們可以把它放在走廊裡、放在椅子裡，這對當時來說是難以想象的。
很多在過去看來不可能發生的事情，在未來或許可行。我們需要去相信那些不可能的事情。人工智能會激發創造更多不可能的事情。未來20年最偉大的產品還未問世。人工智能變得越來越聰明，我們通過這個會得到激發創造更多不可能的事。誰能想象呢?一個公司可以有幾十億的客戶，而且他們得到這些服務很開心。你可能無法理解，但是這就是可能性，我們要打開我們的眼界。
在未來的20年，我們現在所擁有的事情規模可能會變得更加大，發展得更加快，可能有更多人的參與。而我們現在只處在最開始的開始，我們在第一天，也就是說我們已經發生的事情，其實並不算什麼，我們所創造的平臺以後將會見證更多、更加有趣的事情。到2036年， 我們可以做什麼樣的預測呢?那時候虛擬現實和人工智能可能變得不重要了。未來20年最偉大的產品現在還沒有，我們大家都還沒有見過它，它可能在未來20年才會得到創造，它可能是一一個現在仍然從未存在過的東西。
在1991年，也在討論未來的時候，可能不會把互聯網算進去，而現在我們會創造一個比互聯網更加厲害的東西。可能我們會在這上面分享經驗，然後也會囊人人工智能的部分，追蹤所有我們可以追蹤的東西，屏讀我們所有能屏讀的東西。也就是說未來20年最大的產品還沒有問世，你可能會成為其中的一員，就是創造這個產品的一員。我們現在還處在最開端，大家沒有來晚，我希望你們可以接受這個挑戰，塑造未來20年的未來。
閱讀更多 恆杉諮詢 的文章
