未来30年的趋势是什么？
未来三十年是什么样的呢？大概分成三部分，一是云计算和移动互联网。二是大数据和机器智能。三是生物医疗，它的核心是大数据。
大数据为什么如此重要？它有三个很明显的特征，并不仅仅是数据量大，因为它带来了机器智能，而这个机器智能非常可怕。
什么是机器智能？计算机老祖宗阿兰图灵提出来判定机器是否跟人有样智能的方式，叫做图灵测试，这个图灵测试怎么说的呢？大屏幕背后放上一台计算机，再坐上一个人，你问他一个问题，答案你无法判断到底是机器给出来的，还是人给出来的，这时候我们就认为机器和人有同等的智能。
解决这个问题要几个东西，首先要大量的数据，并且开始产生数据驱动。当时没有互联网数据，但是IBM因为有很多的商业客户电传数据。利用这些数据，IBM实现了语音识别系统，当时能识别大概100多个英文单词，识别的错误率30%，这不可用，更何况只能识别100多个字。
而数据驱动能识别2.2万字，这是差别。错误率从30%降到10%，这是划时代的事。大家会发现原来看上去很复杂的机器智能问题，好象还有另外一条路可以走，不是来模拟人，是用数据驱动的方法。
什么是大数据呢？大数据不仅仅是数据量大，它常常是杂乱无章的多维度的。
举一个例子，大概两年前百度公布了一个很简单报告，他从百度知道里面做了一些大数据的分析，然后得出一些中国各个地方饮食习惯的调查。这里面有多少呢？大概有7700万条跟吃有关的问题，他根据IP知道你是什么地方人，问什么问题。他不是做问卷调查，你到百度知道去看数据杂乱无章的很，你通过IP地址看你问什么问题，他实际上很多数据不公布，公布以后会发现你的隐私被拿走了。而这个7700万条数据还是历史上不同时期收集来的，维度非常多。
还有一条，大数据必须具备完备性，才是有意义的。
综上，大数据这三条要注意，一个是数据量足够大，一个是多维度，还有一个是数据的完备性。在结束之前，再讲一个很重要的，大数据为叫BIG DATA，不叫large，这其实还是有细微的差别，这不仅仅是强调数据量本身大，他是强调说这是一个思维方式的改变，所以BIG DATA本身有这样一个深层的含义。
这件事本身很可怕，可怕在那儿呢？我们回到IBM深蓝和国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫下象棋赢了的例子。IBM不仅把卡斯帕罗夫下所有象棋的结果搜集起来了，他还把世界上好多好多的象棋高手当时对弈结果搜集起来了，以至于说在每一步棋的时候，就像做预测的时候有一个数据的完备性，你每走一步，他实际上根据历史结果，他对你有一个预测。当时还没有大数据的概念，某种程度上是变成了一个大数据的问题。
大数据发展很好的一个机遇是移动互联网，PC互联网是机器和机器联网，在移动互联网时代，是人的连网，以前我们说手机可以让你利用碎片时间，现在是说你根本就没有整的时间，时间全变成碎片时间。你如果有可穿戴设备，你一天24小时某种程度上都挂在互联网上，这也使得数据的完备性成为可能。
还有一个传感器的技术， RFID，这是什么东西呢？大概瓶子盖这么大的东西，零售价四美分，芯片带一个天线，当你走过他读写器的时候，把里面数据传到读写器上了。举一个例子，我们买矿泉水需要排队扫码，然后支付。有了这个RFID传感器以后，你把购物车推出去就完了，然后选择移动支付，根本不用那么麻烦，因为传感器会记录你买下的所有东西。
所以我们给出今天的第一个结论，就是说我们今天是一个从摩尔定律到数据为王的年代。而这件事并不是说仅仅是增加几亿，几十亿或者多少亿的市场或者说这么一个产业问题。这整个是几万亿，几十万亿的故事，未来的世界，在现有的公司中什么公司占比较有利的位置，已经拥有这些大数据和有能力处理大数据的，这是两个不同的概念。
拥有大数据和已经有能力处理大数据的公司，他们会变得非常强大。传统的数据公司，因为思维方式的变化，他固定的模式使得他可能反而落伍。
在未来，为什么说大数据是非常非常重要的，因为所有的公司都是数据公司，有人说是不是下得太武断或者太绝对的。你如果今天回想50年前，说计算机无所不在，这个也没有人信。
大数据不是IT界专利，传统行业也需要
举三个例子，这是一个中国公司例子，风能发电设备的上市公司。风力发电机有一个叶片，能用十到十五年，为什么是10到15年，这是从平均值得到的。因为你没有办法知道某一个具体的点具体的产品实际情况。
但是，这家公司装了一些传感器，就能监控到每一个地方叶片情况，有一些地方风大，风又不均，叶片老化快，可能要八年。过去这家公司光制造这个利润并不高，为了竞争压价很厉害。现在有了大数据以后，他可以通过一些无线的联网，把这些东西送回来，每一台发电机具体运行情况知道，卖到什么地方，这个地方风力是大是小，一年四季哪天有风哪天没有风都知道。
其实到以后，每一个产品，以后可以从贴一个RFID，你从出厂到运输，每经过一个地方，最后到了谁手里，你都可以知道。也就是说在过去想都不敢想的事，在大数据时代，我们可以精细到每一件产品。
第二个例子，prada。我跟chanel聊过怎么设计专卖店，他说摆放很有讲究，怎么摆放好，根据老板的经验确定。
prada做了一个什么事呢？很简单，他把衣服加了一个芯片，在试衣间加了一个传感器，这个东西从货架上拿下来，你试了多少次就知道了。他不能解决所有问题，但是至少解决一个问题，如果这个衣服大家不断试就是不买，你肯定知道不是第一眼看上去不舒服，可能穿在模特身上好看，在我身上不好看。
第三个例子，TARGET是美国第二大百货连锁店，他有一次找来一个学统计的硕士到百货店，干什么呢？他通过收集每个人的购物清单，分析用户习惯。你光知道卖了多少货还不行，还要知道谁在买。
之后硕士生做一些研究发现人买东西有一些规律，比如说孕妇在不同的阶段买东西是不一样的，大家基本上按照这个规律来，你买不同阶段预测你下面买什么给你送优惠卷。
突然有一天接到了一个非常愤怒的爸爸打来电话说，我女儿才14岁，你们就给他寄婴儿的用品广告，这个经理一想数据好象也会出错，大概一个星期回访，他又打电话问这个父亲，这个父亲说对不起上次是我搞错了，我女儿真怀孕了。
说明什么呢？大数据时代，有可能这些店家，这些商家比你更了解你自己的需求，淘宝可能比你更知道你下面要买什么东西。或者说为什么我讲说，未来所有的公司可能都是大数据公司。我刚才讲的这三个例子和我们传统讲的IT没有关系。
面对大数据，我们能做什么？
我们能做什么，或者需要做什么呢？第一个是数据的搜集，谷歌两年前买了一个公司NEST30亿美元，才100万的用户量，为什么呢？这是一个号称智能空调的，在你房顶上装一些东西，会提供家里WIFI功能，平时什么生活习惯知道，谷歌买了它，不是真正为了省那点电，他通过这个为了采集数据。
第二，数据的存储，别小看这个。以前我们处理数据，想象的数据，文本的数据，图象的数据，视频的数据，其实相对来讲都是还算是小的。你数据量大了以后怎么办，怎么检索，怎么存储，都是一个挑战。
当然还有一个很关键的，刚才我已经反复讲了隐私性，还有一个数据的安全。数据安全又有两个概念，第一个概念就是说数据最好不要泄露。你不能丢，我们将来说大数据，我们存在百度云盘上，这个丢了怎么办或者说损坏了还能不能恢复，这些都是挑战。
