一、一场以大数据为核心的智能盛宴
时下仿佛大家都在谈人工智能，就像当年人人都在谈大数据一样。在不同场合上，阿里巴巴的马云、百度的李彦宏及腾讯的马化腾分别谈过自己对人工智能的看法和观点。这种对话有点儿像金庸小说中的华山论剑。到底是气宗( 大数据)还是剑宗(人工智能)更有战略意义?我认为，两者是相辅相成的。经历了互联网20 年的发展，我们已经积累了足够多的数据去驱动一场“智能盛宴”，以大数据为核心的人工智能渐露端倪。
有一天晚上准备睡觉时，听到隔壁传来女儿跟苹果智能语音助手Siri 对话的声音。我太太问我，这样正常吗?我告诉她不用担心，这是目前的趋势。根据不久前美国“用户普及率调查”的结果，语音助手的使用已经达到引爆点，并在走向大规模普及的阶段。
前段时间，我在美国旧金山就拜访了Semantic Machines 的创始人兼CEO 丹· 罗斯(Dan Roth)，这家公司的成员很多都是Siri 和Echo 的幕后功臣。如今，罗斯领导着一个汇集了自然语言处理、语义理解、会话计算等领域专家的顶级团队，目标是攻破人机对话领域这个老大难的题目。
罗斯把他们正在研发的革命性技术称为对话式人工智能(Conversational AI)。与Siri 相比，这种技术能够更真实地了解用户本人的意图，哪怕用户从一个话题跳到另一个话题，又或者说的话不完整、不连贯，而这些正是人类对话的自然特点。这些特点正是目前这类技术的难点所在，相信了解破解自然语言难度的人都清楚，这项研究一旦成功，必然会改变世界。
2010 年，“数据科学家”这个称谓的发明者帕蒂尔(D.J.Patil)和杰夫· 哈默巴赫(Jeff Hammerbacher)认为，一切应该以产品为中心，从数据获取、数据清洗、搭建和管理数据设施、原型开发、产品设计等方面，去实践数据的价值。我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段，后者其实才是大数据的真正产物，也是人工智能的源泉。
二、谁掌握“完美信息”，谁就将拥有整个世界
刚开始进入数据行业时，我一直秉承着这样一个理念：在“假设数据都是可获取的”基础上，思考问题。随着整个社会数据化程度的进一步加深，以及人与物之间的高度互联，以前很多信息的盲点被快速解开。由不同领域积累下的数据形成的“完美信息”渐露端倪，这其实是一个数据从量变到质变的过程。这一“完美信息”具有无限潜能，足以让人工智能所向披靡，催生各种智能场景，并让其如潮涌至。智能时代，秉承“假设数据都是可获取的”这一思维方式，才可让你比别人更胜一筹，从而做到心中有数。
我在阿里时就曾参与设计了一款智能营销工具 “Look-Alike”。通过机器学习，我们可以利用过去积累的客户消费特征(每个客户有高达上万个标签)，作出精准推送广告的决策。有别于过去的广告规划，我们不会问广告主如何描述其目标客户群，而是让广告主给出500 个喜欢某品牌的用户名单，我们就可以帮他找出5 000 个，甚至5 万个类似的客户。这种方法可以在几个小时之内快速“扫描”出最有效的营销方案。通过这项技术，我们基本可以实现让广告主喜出望外的精准广告投放效果。但问题是，这种产品真的能为广告业及阿里带来新的价值吗?这还只是大数据革命的开端，大家可以拭目以待!
现实中，我们从数据收集、整合、判断，以至行动、再到反馈的过程并不完美，而形成数据闭环系统的阻力往往是人为因素居多。谷歌无人驾驶汽车项目的伟大之处正是给了我们重要的启发，让我们意识到自动化及智能化所需要的数据闭环系统是如何做到了既封闭又开放，其中的里应外合正是未来的发展趋势。我在阿里就经历了4 个不同阶段：数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中，你会发现，数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多，智能项目开展起来就越吃力。
三、从数据战略到数据治理，别让数据成为累赘
如前所述，数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时，更要为企业的未来目标制定数据战略。企业不仅要关注自己现在有什么数据，更要了解未来会欠缺什么。然后，再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充，有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。有人把数据比喻为电能，这个比喻很生动，但与电能不一样的是，数据是可以被重复使用的。