混沌大學區塊鏈

年薪百萬的區塊鏈職位薪酬存在泡沫嗎？

這天中午，31歲的郭楊(化名)剛開完上午的技術會議，接下來還有七八個小時的技術討論等著他，難得有時間從工作中抽離出來和朋友吃個飯，一聽對方說了句「區塊鏈技術總監年薪150萬」，手一抖，碗差點翻了。

他側耳又聽對方重復了一遍，沒聽錯。郭楊是一家大型互聯網公司區塊鏈項目組研發總監，2年多時間全程參與了公司最早、最關鍵的區塊鏈項目，是團隊的中堅力量，但他怎麼也想像不到自己所在崗位能有如此高的薪酬水平。

據科銳國際的《人才市場洞察及薪酬指南》部分調研報告指出，預測2018年區塊鏈高級研發工程師的年薪將在30-60萬，區塊鏈研發總監和產品總監的年薪在100萬-150萬。《BOSS直聘-2018旺季人才趨勢報告》這份報告中稱，區塊鏈成為風口之後，圈內不可避免地出現一些掛羊頭賣狗肉的蹭風口型崗位，只是加上區塊鏈三個字，薪資便能提升一截，國際中高端獵頭公司MichaelPage金融服務部門總監LilyLiu認為，現在只要但凡加上區塊鏈這幾個字確實工資高，不過存在一定泡沫。

這種泡沫並不存在於大型互聯網公司，但郭楊所在公司的區塊鏈團隊幾乎全部由從內部橫向調動而來，大家的薪酬浮動程度都不大。LilyLiu稱，隨著企業對區塊鏈技術理解越來越深，逐步發現該行業對於頂級技術人才的需求量並不大。

郭楊回想起7年前的自己，彼時距離中本聰首次提出區塊鏈的概念不久。他剛從某高校計算機系畢業進入公司做一名程序員，前兩年至少有四個月每天12點才下班，「洗澡時候低頭一看，頭發掉了黑壓壓一片」，他不由得摸了一把、始終讓他自豪的、比同事更茂密的烏發。

2013年他第一次接觸比特幣。2013年10月到11月，短短的一個月時間，比特幣的價格就從1300元漲到了8000元。Mastercoin（現更名萬事達幣OMNI）等區塊鏈項目也在2013年成功啟動ICO。跟上這波熱潮的大量炒幣者，成功實現了一夜暴富的美夢。

一夜暴富的神話

「最開始就是炒幣，1晚上賺一萬塊，早上醒了就多了一萬塊」，郭楊興奮之餘，還建議一個朋友買幣，對方所投入的十幾萬資金，在一年內漲到幾十萬，還沒等退出，卻又在一輪低谷下跌到1000多。朋友沒賣，覺得反正也沒了，一直放到去年，全部漲回來了，賺了幾萬，一共放了四年。想到此郭楊覺得自己對不起這位朋友。

但總有人因一夜暴富而在幣圈成名，他聽說90後大空翼當年在數字貨幣上投下10萬全部身家，握住三年，任他漲十倍百倍千倍也不賣，如今那個幣翻了萬倍，收益過十億。讓郭楊困惑的是，總能從外界聽說有人賺得一夜暴富，但自己身邊的炒幣者都虧了。

2014年，郭楊經歷了被稱為「全民創業』的互聯網創業潮，「2個人就能組一個公司，進個咖啡廳跟人聊天你都不好意思說你不在創業」，國家從政策到資源，更多的向創業和創新者傾斜。

他慶幸於公司周圍並沒有很多咖啡館和餐廳，他對高檔餐廳不感興趣，覺得花這個錢和時間不值，去聊那些風口上的創業公司更不值。

尤其到2016年後，區塊鏈開始火起來了，很多人很陌生，但是他已經積累了很多認識，並主動學習區塊鏈技術。

2016年，區塊鏈剛開始從一些山寨幣的小范圍拓展，成為一個新技術新概念。一時間諸多公司開始布局區塊鏈。2015年，美國傳統的銀行機構，摩根、花旗等巨頭紛紛投資區塊鏈。中國平安、浙商銀行、中國郵政儲蓄銀行等中國的金融機構於2016年紛紛擁抱區塊鏈，BATJ等互聯網巨頭也相繼在區塊鏈上拓展自己的業務版圖。布比等創業公司紛紛拿到千萬元級別的融資。

郭楊所在公司就是其中一家，該公司當年從各個部門掉配了技術人員組建一支新的團隊，打造區塊鏈技術平台，預期是和公司原有的金融部門結合與對接，在金融方面尋找應用場景，做出一款的區塊鏈金融產品。

當下金融被認為是有望成為區塊鏈率先落地的行業，據西班牙桑坦德銀行研究顯示，利用區塊鏈技術每年能為銀行業節省約150億至200億美元。具體來說，區塊鏈在金融領域的應用場景包括了數字貨幣、跨境支付與結算、票據與供應鏈金融業務、證券發行與交易等方面。

很快公司領導找到郭楊參與項目。作為一種內部人員調度方式，這種聘任並未帶來郭楊薪資的大幅增長。而這支隊伍也僅有十幾人規模，在一個年營收百億級別、有著數萬人規模的大型互聯網公司，可以說所有業務部中規模最小的。郭楊稱，領導選擇他們是因為在技術上有所積累，同時又對區塊鏈保持很高的熱情。

但在成功研發了首個金融領域的區塊鏈項目後，他們便遇到了財務方面交易的問題。這也是郭楊一直以來困惑的，「區塊鏈技術為基礎的虛擬貨幣究竟能否作為一般等價物」。

這是當下區塊鏈行業最受爭議的問題之一。興業銀行、華福證券首席經濟學家魯政委曾公開稱，貨幣作為一般等價物的特徵之一是短期內的價值要相對穩定。比特幣存在的問題恰恰短期內暴漲暴跌。如果把明天你的工資在改成半個比特幣，就會導致整個社會合約頻繁變更、交易沒有辦法履行，因此短期內幣值波動是這種貨幣能否成為一般等價物的一個大問題。

而中共中央黨校教授、國際戰略研究院世界經濟室副主任、中國青年經濟學人陳建奇則認為，比特幣是有可能成為國際貨幣的。它稀缺性決定了其價格將伴隨著使用范圍的變化而動態調整。從短期來看，比特幣經歷了從計算機代碼逐步演變為准國際貨幣的過程。

這種爭論常在業界出現，目前央行尚未提出任何正式的數字貨幣發展規劃，也未有官方文件進行討論或規范。中國人民大學法學院、人大金融科技研究中心主任楊東公開對區塊鏈政策監管問題進行解讀，他稱，目前，世界上主流國家對比特幣等基於區塊鏈數字貨幣的監管政策分歧較大，政策態度可以分為嚴禁、限制與准許三大類。而資本吸引力強大的國家如美國、英國等發達國家一般准許比特幣，對比特幣和區塊鏈技術表現出極大的興趣。

對於這類數字貨幣能否作為法幣兌換，在楊東看來，法定數字貨幣的技術條件已經具備，但是法定數字貨幣推行之後，可能帶來的對貨幣體系、經濟、金融、社會生活、國家治理等方面的影響，仍然研究不充分。

當下，部分大型互聯網公司及傳統行業公司在區塊鏈行業的試水，也因為這一不明晰的前景而躊躇不前。

「第一桶金」

這個縈繞在郭楊及所在團隊心頭的煩惱，恰是袁濤的機遇。袁濤，互聯網行業出身，作為一名連續創業者，7年前首次創業便通過p2p項目賺到第一桶金，不同於郭楊，他認為自己既擅長也樂於在風口行業創業。

目前，他是「三點鍾財經」項目的創始人，「三點鍾財經」是專注於區塊鏈領域的垂直媒體和社區，作為在2017年底涌現出的眾多區塊鏈媒體項目之一，據袁濤稱，這個項目僅在構想階段就融到了天使輪資金，目前可公開的有洪泰基金、信天創投。

而這已經是他第四個或第五個創業項目。4個月前他還是一家現金貸公司的創始人，後來項目由於政策風向突然轉變而被關停。彼時，區塊鏈行業正值發展高峰，他才開始籌劃「三點鍾財經」項目。

在袁濤看來，以區塊鏈的技術和商業模式，較低成本地建立一套可信任、去中心化的機制，是對互聯網公司長期以來搭建去中心化平台的初衷相反。而對於一個監管前景並不明確的新興技術，大型互聯網公司從戰略上也非重點。從團隊規模來看，郭楊所在公司中專注區塊鏈項目團隊人數，比袁濤公司人數要少。

袁濤這家公司的辦公地位於北京朝陽門一座辦公大樓內，前台沒有掛公司的名稱和LOGO，袁濤稱之前現金貸公司的名稱剛剛換下，新公司的標志還在設計中。走入公司，幾百平米的辦公場地約有二十幾名員工，據袁濤介紹，這里幾個月前還擁有一百多名現金貸公司員工，隨著他進行一系列裁員、整頓，如今保留了區塊鏈媒體項目需要的二十幾人，袁濤嘴角上揚，「保留的團隊中不乏有也是跟我共同經歷這幾次創業項目的員工」。

為了搭建推廣渠道，袁濤在2018年1月的幾天內建立了400個微信群，都是區塊鏈和幣圈的群，「大部分是自己建的，同時每天都有人拉我進群」，袁濤認為，這是公司最具競爭力的推廣渠道。

現在的袁濤，彷彿又回到幾年前創業現金貸的時光，出席區塊鏈行業會議、沙龍在公開場合發表自己的對區塊鏈行業的看法以及創業經驗，然後，就被從台下前來交換名片、加微信的聽眾們包圍起來。

如今，袁濤已是「鏈圈」的一位知名的創業者了，但他總聽到圈內人議論他為什麼總是去做風口的產品，他對記者說，如果我做房地產，那麼我永遠做不過王健林，只有在這樣的領域，讓我覺得我們之間的差距沒有在房地產領域那麼遙遠。只有在一個新的領域才讓我感到每個人都是平等的。

他目前的任務是招募區塊鏈媒體團隊，將區塊鏈新聞內容做優從而獲得流量。關於如何在項目中搭建區塊鏈技術，他也常和投資人溝通。據他所稱，如果將分為「鏈圈」和「幣圈」，投資人對項目的側重點多在「幣圈」，或者更關注一個區塊鏈項目中的Token機制（一種「代幣」概念）。

對該問題，多位業內人士表示，當下區塊鏈對傳統行業的改造中，大多數項目只有沿用Token機制才能發揮區塊鏈的價值。對於一度在去年11月被央行、銀監會叫停的「代幣」，如何進行合規改造讓商業價值得意發揮，這也是數百個地點分布在北京各個區域的區塊鏈沙龍所探討的話題之一。

作為區塊鏈技術一種最巧妙的實現，清華大學互聯網產業研究院院長、IEEE計算機學會會員、清華大學經濟管理學院管理科學與工程系教授認為，token的價值在於，藉助這樣一種手段，讓講信用的人獲得回報。例如每個人都可以發行「股票」，讓你的誠信、你一輩子積攢的高貴品格，能夠被社會認知，並兌現其價值。

BitsAngel創始合夥人馬強就是其中之一，作為第一個進入「幣圈」的風險投資人，他在業內被稱為「小馬哥」。常出席行業沙龍、峰會等公共場合並發表演講，聚光燈下，一副金絲邊框眼鏡一閃一閃的。

2017年馬強所在的機構投資了比特大陸（Bitmain）公司，作為世界范圍內主要的礦機生產商之一，這家成立不到5年的公司在2017年獲得了25億美元營收，這個業績水平在同一時期幾乎與美國晶元巨頭英偉達持平。

從2014年開始看區塊鏈項目的馬強，至今幾乎看過行業全部創業項目，對於Token機制的商業價值，馬強認為，如果是公有鏈，Token作為一種新的經濟模型是有價值的，但如果是私有鏈，例如聯盟鏈，本身能夠採取一個分布式賬本和去中心化的機制時，Token就不是一個必要條件了。

「百萬年薪」傳說

盡管馬強看到，相比「鏈圈」，當下「幣圈」的投資更活躍，但無論兩者前景如何，區塊鏈底層技術都是剛需，2018年他在投資方面將偏重於主鏈、側鏈、跨鏈、穩定幣的基礎設施領域。

正如被區塊鏈百萬年薪嚇了一跳的郭楊，業內一直存在著一些並未採用Token機制的「鏈圈」探索者。張作義就是其中一個，他是京東Y事業部區塊鏈研發負責人，在他眼裡行業的普遍薪酬並沒有高到「年薪150萬」這個水平。

與郭楊的經歷類似，2016年京東開始開展區塊鏈技術在供應鏈領域落地應用的研究工作，張作義加入並承接了產品預研和規劃、落地推進工作。對他來說，進入新的部門薪酬並沒有比原來高出多少，所以在記者會上被提問的時候，他才第一次知道竟然有百萬年薪的產品經理。

京東數據研究院院長劉暉稱，張作義所在的崗位是需求非常大。但在他看來，區塊鏈對技術的要求並沒有外界想像那麼深奧，也並非一種顛覆性技術，他認為，除了抓研究方向的技術專家以外，對團隊其他成員，只要選有一定技術背景，經過幾個月的培訓就可以上任，所以他選擇了集團內橫向調動。

他面試了一部分集團內的員工，張作義是為數不多的經他一輪輪面試篩選下來的。劉暉認為，除了技術背景外，一個不忽視的標準是，這是一個真正熱衷於區塊鏈本身的人，因為這足以抵禦這個徒然間攀上風口卻前路未明的技術，對從業者帶來的誘惑和迷惘。

彼時，張作義正在准備京東區塊鏈白皮書的發布會現場，這是他第一次對外界匯報自己幾年以來熱衷的事業——區塊鏈。同時，這次分享會這是集團將他所在團隊這幾年精心打造的產品。

聽著前三位的演講，終於輪到他上場了，這是他第一次對外界匯報自己幾年以來熱衷的事業，他用手整了整衣角，拿起話筒，胸前京東紅色的工牌。燈光照在面頰上，更襯得他膚色比前三位演講者黑了幾分。這是他作為一名區塊鏈項目的產品經理，在探索以區塊鏈解決農業問題的過程中，常常下鄉的結果。

他們第一個項目針對農業場景中防偽、溯源的問題，他和團隊的構想是，從一個小牛犢生下來給他戴一個耳標，養殖的過程中，比如農戶信息，打的什麼預防針，吃什麼長大的，所有的信息和合作種養殖的企業同步這些信息，這些信息每天產生，可以理解為生長型的數據，以前這些數據對於大部分非技術農業種養殖的企業這些信息完全沒有的。用京東集團的供應鏈整合能力，以及與合作品牌商的信息管理能力結合。

那段日子他在集團的辦公室常常是空的，人總是去鄉下體驗並於農戶們溝通場景，他深刻感到農業是一個潛藏著巨大活力的市場。有一次他去了用於屠宰、加工的工廠，他發現他們用的分割機器已經實現了自動化，一頭完整的牛，到變成無數塊小肉，「然後我們可以把每一塊小肉跟這一頭牛的對應關系進行精準的記錄。」這讓他更堅定了用區塊鏈解決農業問題的決心。

張作義現在的目標，就是以相同的方法完成區塊鏈技術在其他場景的改造，他稱，隨著團隊做的越來越多，大家看到有三百多上線的品牌商，已經有將近八千多個商品，就像搭積木一樣，正在一些品牌商合作的基礎上再建立起他合作關系。

郭楊此刻也躊躇滿志。晚間9點，他加完班和朋友在公司食堂一邊用餐，一邊講述區塊鏈項目的最新進展，經歷了區塊鏈行業的起伏，也聽了一些或悲或喜的消息，反倒覺得區塊鏈這項技術更有生命力，更值得去探索。想到此，覺得當下工作讓自己的野心得到了釋放，並期待著建立一份真正屬於區塊鏈技術的事業。

這個是看你是需要市場上已經有的還是說你自己准備定製，定製的肯定是貴一點，同時貴一點的還能看出來是不是源碼開發團隊，這個就比較重要了，不管你是准備開發交易所還是准備開發是區塊鏈游戲，你對自己的定位是很重要的，你必須做好，你准備用多少錢開發，那你就要接受多少錢的東西，這個市場沒有物美價廉的東西，如果真的有，那麼後面勢必是存在很多坑，可以私信

前景非常好。進軍區塊鏈領域的企業越來越多，區塊鏈技術的人才卻很少，於是企業出現了「高薪招不到人才」的窘境，而那些少數的區塊鏈人才也遭到各個企業的高薪爭搶。

Boss直聘研究院數據顯示，與區塊鏈相關的崗位招聘需求自2017年下半年開始快速增長，2017年11月成為第一個明顯的爆發點;2018年1-2月，區塊鏈相關人才的招聘需求已達到2017年同期的9.7倍，發布區塊鏈相關崗位的公司數量同比增長4.6倍。

截至2018年2月，區塊鏈相關崗位佔到互聯網行業總崗位量的0.41%，但專業區塊鏈技術人才的供需比僅為0.15，供給嚴重不足。

不平衡的供需比也拉高了區塊鏈人才的平均薪資。數據顯示，2017年11月之前，區塊鏈相關崗位的平均招聘薪資為2.32萬元。2017年11月之後，區塊鏈相關崗位的平均招聘薪資達到2.58萬元。

其中，平均月薪在2萬至3萬元區間的區塊鏈人才佔比最高，達到41.7%;平均月薪在1萬至兩萬元的區塊鏈人才佔比達30.9%;僅有4.4%的區塊鏈人才平均月薪低於萬元，也就是說，超過9成的區塊鏈人才的薪資都是「萬元戶」。

要想通過學習區塊鏈技術實現就業，可以重點關注以下幾個學習方向：

第一：金融領域。金融領域是區塊鏈技術重點的落地應用場景，所以可以重點關注一下區塊鏈在金融領域應用的相關知識。隨著未來區塊鏈技術在金融領域的落地應用，整個金融體系會釋放出大量的相關人才需求。

第二：大數據領域。從區塊鏈自身的技術特點來看，未來大數據和區塊鏈的結合是一種發展的必然。大數據當前正處在落地應用的初期，未來大數據在工業互聯網領域將會發揮出越來越重要的作用，因此區塊鏈在大數據領域的應用場景也會逐漸得到擴展。

從近幾年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據崗位正在逐漸增加，如果掌握一定的區塊鏈技術會在一定程度上提升自身的崗位競爭力。

第三：邊緣計算領域。在工業互聯網時代，「雲+邊」的處理方式將成為一個重要的發展趨勢，在5G通信的推動下，邊緣計算也將起到越來越重要的作用，而區塊鏈技術和邊緣計算的結合也具有一定的「天然性」，所以邊緣計算領域也將成為一個重要的區塊鏈落地應用場景。

『叄』 智能時代讀書心得

《智能時代》是一本由吳軍著作，中信出版集團出版的精裝圖書。該書揭示了大數據和機器智能對於未來社會的影響。這里給大家分享一些關於智能時代 讀書心得 ，希望對大家有所幫助。

智能時代讀書心得1

這本書內容比較淺，基本屬於講 故事 、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現出來。

唯一覺得亮點的地方在於，以前不太知道大數據和人工智慧具體關系，這本書簡單地講解了一下。

機器智能，傳統上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由於人類解決問題並非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會「人」的思考很難。那麼大數據是怎麼與機器智能相聯系的呢?另一條發展機器智能的 方法 ，就完全摒棄了「像人思考」這一條路，而是直接對准「解決問題」這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現在則不需要機器去理解語法，而是直接去「學習」十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的准確性也會不斷提高。

智能時代讀書心得2

標題來自書本序言，出自混沌大學創始人李善友教授之手，在此借用。

總的來講，本書主要內容是在探討基於大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是 思維方式 的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是「小心假設，大膽求證」，而是「減少假設，數據自明」。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史進程，我們也很幸運地處於這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

智能時代讀書心得3

重讀吳軍博士的「智能時代-技術的拐點」章節有感，以及自己的一些思考。大家似乎都有這樣一個直觀的感性認識，人工智慧從2015，16年開始似乎又進入了一個快速的發展階段，各種人工智慧的概念性產品紛紛涌現，遍地開花，尤其是創業者，感覺到特別興奮，紛紛想要打造出革命性的產品，改變世界，這個時候其實我們有一點納悶，有一點疑惑，為什麼一項已經發展了半個多世紀之久的人工智慧技術在今天這個時間點能夠被大家普遍接納和採用，大家開始有能力去構建一個人工智慧學習系統，呈現一種突破性的發展態勢，我們肯定在想這背後發生了什麼，是的!

這十幾年來，還有一門技術非常火，那就是大數據技術，有人曾經這樣形容大數據技術與人工智慧技術的關系，說：

人工智慧就像潛力無限的嬰兒，而大數據是喂養嬰兒的奶粉，奶粉的數量和質量決定了嬰兒的智力發育水平。

那麼這十幾年以來，大數據技術取得了哪些突破性的進展，我們分成四個維度來分別看一下，如下圖所示：

智能時代讀書心得4

1.中國古代有四大發明，為什麼沒有爆發工業革命和形成現代文明社會的基礎，原因回到歐幾里得的《幾何原本》和牛頓的《自然哲學的數學原理》所形成的思維方式：世界是可以認知的，可以用確定的規律用簡單的數學來表示，且是有因果關系的，這種思維方式形成體系，滲透到自然科學和社會科學中，都遵循這些規律取得的科學成就和社會成就，以致成為現代文明社會的基石;

2.信息時代的世界具有不確定性，呈現出測不準的規則，大數據具有量大、多維、完備的特性，其更多給人提供了一種新的思維方式，變智能問題為數據問題，用強相關的關系來取代因果推理關系，大數據窮盡舉例的優勢取代過去大膽假設小心求證的機械思維方式;

3.世界是不確定的，所有的問題都在於解決這個不確定性，把不確定變為確定的，比如石油開采技術的確定性解決了現代能源問題，天體運動規律的確定性解決了航空航天問題，現在互聯網時代的不確定，就需要用大數據+，信息熵來解決確定性的問題。

智能時代讀書心得5

閱讀筆記時間：320分鍾，三星。

數據與信息，通過篩選有用的數據得出信息。

【從科技史的角度，分析大數據的作用，發展;以智能革命的角度對比前幾個革命分析機器智能會帶來的行業變革，對社會的沖擊。】

簡單准確的模型與數據驅動方法。地心說，日心說的模型。蘇聯與美國的太空梭，德國與日本的光學透鏡。

數據的數量與樣本的代表性。文學文摘與蓋洛普你對美國總統羅斯福與蘭登的預測，以及蓋洛普對杜威和杜魯門的預測

物理學的的基本規律是通過統計學的方式發掘的。

【概率論，統計學，必須要學習的基礎知識。記錄自己的時間，記錄工作的數據，記錄現金流等等，都是在積累原始數據，然後通過數據發現規律，改進自我和工作。】

鳥飛派：機器要像人一樣思考才能獲得智能。SYSTRAN。

統計+數據。Google翻譯，賈里尼克與IBM的語音識別，機器學習

大數據：3V，大量，多樣，及時。網路的「吃貨」，斯維爾的2012大選預測，智能交通管理。big而不是large.

智能問題為數據問題。深藍與卡斯帕羅夫的象棋對弈，自動問答我why與how

【認識到人工智慧發展歷史中思維的轉變與曲折艱難，方法論是最重要的】

機器思維：歐幾里得、托勒密、牛頓。通過觀察獲得數學模型的雛形，然後利用數據來細化模型。1世界變化的規律是確定的，2從確定性出發可以用簡單的公式或語言描述清楚規律。3規律應該是放之四海而皆準的。

確定性(可預測性)和因果關系

工業革命，瓦特的蒸汽機。愛因斯坦的相對論，青黴素

三個公式質能轉換，量子力學測不準原理，熵

不確定性：1變數太多，2客觀世界本身，微觀世界。資訊理論

熵，信息熵：信息的度量就等於不確定性的多少

互信息：強相關性。吸煙有害健康的美國訴訟，研發新葯，搜索公司的點擊模型

香農第一定律與霍夫曼編碼 (吉爾德定律)用嘴短的編碼方法給最常見的漢字，使平均長度無限的接近於它的信息熵

香農第二定律：信息的傳播速度不可能超過信道的容量。

【不確定性，強相關性，資訊理論】

通過大數據分析智能電表用電的情況住 種植 大麻。用大數據分析小商戶偷稅漏稅。塔吉特用大數據分析推薦促銷信息。亞馬遜的大數據推薦銷售，有商品直接推商品。netflix推薦視頻。Google搜索關鍵詞提示及相關搜索。酒吧酒架的改造，收集數據分析數據。普拉達RFID晶元。金鳳公司收集數據轉型為服務商。窮舉法改善搜索質量。Google自動駕駛。

新技術+原有產業=新產業。蒸汽機，紡織、運輸、陶瓷。電，電梯，交通，通信。計算機，銀行，證券商，農業。

大數據，機器智能。IT產業鏈。工業革命之後需要推銷，之後 廣告 業，商業鏈，服務業

GE的智能冰箱。

【從產業發展的歷史來說，新技術必然會帶來行業顛覆。擁抱新數據，用新的技術革命轉型】

技術挑戰

收集，儲存，傳輸，處理，應用。

電腦，感測器。摩爾定律。大數據的並行處理

有數據，不會共享，收視率的問題。nest智能空調控制器，刻意收集的信息會變形。

數據產生的量大於能儲存的量。數據的安全問題，完整性與防丟失。檢索問題，隨意訪問調用

並行計算與實時處理。數據挖掘噪音。用大數據警示異常操作。隱私問題， 保險 公司，黑心商家，飛機票。

【大數據的相關技術已經比較成熟，】

以色列的智能農業，勇士隊用大數據訓練。工業4.0，特斯拉用機器人，基因檢測，個性化的醫葯。醫學影像檢測，達芬奇手術台，IBM沃特森。制葯業的革命，癌症醫治, caliao.律師案例分析，新聞稿的自動寫作，

【律師，醫生，金融，等需高智商的行業都可以被機器智能替代，基本裝配生產，富士康等，將會對整個社會產生沖擊】

智能革命

人流量預測，智能交通，智能信號燈，智能路線。身份識別，反恐。比特幣，區塊鏈。追蹤每一次交易。個性化醫療。無隱私的社會。

農業到工業，工業到電器，工人從農民轉化為工人，之後為服務業。無業的人工作怎麼辦。英國全球殖民，美國西部大開發，德國第一次世界大戰。新技術一開始讓極少部分人收益，大多數人被淘汰，半個世紀一兩代人之後才能對整個社會收益，更長的時間才能傳播到全球。通用的退休員工福利，底層人找不到工作。

爭當2%的人，新的思維方式，積極擁抱大數據和機器智能。

智能時代讀書心得6

這本書內容比較淺，基本屬於講故事、走馬觀花的那種。作者文筆、見識、閱歷是很牛，本書沒有體現出來。

唯一覺得亮點的地方在於，以前不太知道大數據和人工智慧具體關系，這本書簡單地講解了一下。

機器智能，傳統上來說是指機器能夠像人一樣思考，去解決問題，而由於人類解決問題並非是在當下的場景下學會解決當下那個場景的問題，有很多時候是應用了其他方面的知識來解決這個問題，所以在遷移能力這方面，機器要學會「人」的思考很難。那麼大數據是怎麼與機器智能相聯系的呢?另一條發展機器智能的方法，就完全摒棄了「像人思考」這一條路，而是直接對准「解決問題」這一終極目標。比如說翻譯，以前的思路是讓機器理解各種語法，現在則不需要機器去理解語法，而是直接去「學習」十幾萬句用語，用量變來抵達質變。也就是說，當見識過越來越多的用語時，翻譯的准確性也會不斷提高。

智能時代讀書心得7

總的來講，本書主要內容是在探討基於大數據的機器智能是如何發展的、將如何影響人們生活的方方面面以及如何應對。

大數據給世界帶來的改變很深刻，最深刻的是思維方式的轉變——從因果論的機械思維到相關性的相關性思維。這里轉變的不只是解決問題的手段——如今我們有能力在全集上分析問題，也終於有能力在全集的基礎上精準刻畫群體側面畫像，轉變的還有看待問題的方法——我們不再是「小心假設，大膽求證」，而是「減少假設，數據自明」。這種轉變實際上使得機器智能具備了成為公共設施的基礎——不必要所有人都懂機器智能是如何工作的，對於使用者來說只需要明白有這樣一個工具可以在數據全集上找到恰當的結論即可。因此，這會迅速引起一場商業革命。

實際上，這場革命已經開始：在書本中已經列舉了包括酒吧、冰箱製造商在內的傳統行業利用大數據的手段改善經營狀況。但是，還有更多的行業在探索如何將數據有效整合起來探索新的模式——首先是數據的獲取問題，尋找有效的獲取數據的方法可能不是一拍腦袋就想得到的;其次，如何從這些數據中發現價值依然需要一個指導方向;最後，如何利用數據發現的規則設計更合理的模式。

書中另外一個精彩內容是最後一章——論述了智能革命帶來的正面影響和負面沖擊。我認為作者實際上是問了這樣一個問題：智能革命大大解放了生產力，大大促進了生產，只需要更少的人就能夠養活全世界，那麼剩下的人怎麼辦?作者通過論述第一、二、三次工業革命的歷史進程，得出來的結論不容樂觀——只有通過時間的作用才能使革命帶來的巨大的生產力解放得到釋放。我們很不幸地處於這個歷史進程，我們也很幸運地處於這個歷史進程。

所以整本書，可以說是一本科普的書，讀完全書能對當下最時髦的概念——大數據、機器智能、區塊鏈等有進一步的理解，尤其是大數據。但是我覺得更像是一本宣傳鼓動的書——因為他描繪了兩個世界，一種是參與到革命的進程中，跟上歷史的車輪向前，另一種則是抗拒革命，被歷史拋棄——這兩者之間的差別，不可以雲泥計。至於事實上是否真的會有這么嚴重，這個就仁者見仁了，只不過歷史告訴我們，至少前三次是這樣的，如果抱有懷疑，最好祈禱太陽底下會有新鮮事。

至於革命已經發生，這是毋庸置疑的。當然，這是讀本書之前就已經知道了的。實際上，很多人都已經知道——置身在一個全社會都在討論大數據的環境下，很難不去想大數據會如何影響世界。本書的效用只是在於讓讀者知道這個過程是如何的不可抗拒。

智能時代讀書心得8

人工智慧是未來10年可期有大發展的領域，也是我們從事數據行業的`職業願景。看我這本書，更加堅定這是一個可期，有意思的方向。下面是我讀這本書的過程中，產生的對於數據分析和應用的一些理解和 總結 。

基本思路

經典思路：目前在做數據分析時，採用的是傳統的邏輯推理的分析的思路。先提出問題，再通過嚴謹的邏輯推理進行驗證，解釋商業問題。

新思路：嘗試使用相關性進行數據挖掘分析;就是數據挖掘的一些技術，比如聚類、決策樹、隨機森林等高級統計模型。這種思路做出的東西，一般而言是技術門檻較高、解決經典思路無法解答的問題，也符合當前流行的大數據思維、人工智慧思維。新思路的處理問題邏輯，先有相關性分析，找出導致問題的相關性因素，然後再解釋背後的商業邏輯。

適用范圍

經典思路：符合人腦的思維模式，由A—>B—>C的邏輯順序。在解決小而美的獨立case時，效率高。比如，「為什麼今天某個頁面的轉化率突然升高啦」這類的問題，通過邏輯推理，一步一步下鑽，可以很快定位原因。

智能時代讀書心得9

作為新時代的學生，我們現在不光要與同齡人競爭。還要與一些身穿鐵皮的機器人競爭。也許你會覺得可笑，但這就是社會發展的趨勢。

在各種平台山，你多多少少都能看待一些機器人與人比賽的綜藝節目。機器人下 圍棋 戰勝人類後，他們又開始學會寫詩了!你說，怎能不讓作為新時代的學生所惶恐呢?霍金曾說：「強大的人工智慧的崛起，要麼是人類歷史最好的事，要麼是最遭的。」

現在各個行業，都被機器人所替代，在內陸發達地區，機器人已經佔領了各個行業，像銀行這樣的用量少的企業。並且他們正在迅速的向全國各地擴散，以後種田恐怕都不需要人類了，那人類能幹些什麼工作呢?在這樣的新時代，就業問題所給的壓力很大。光是銀行這一行業，將會面臨多少人的失業?智能技術的發展，也理應讓我們思考其中的利弊關系。

按照現狀，科技的不斷發展。機器人統治地球也不會是不可能。當所有的工作都被機器人所替代，那人類能幹些什麼呢?那人類生存的價值呢?

這樣的激烈競爭中，唯有努力才能變得出色。

智能時代讀書心得10

我們生活在一個科技非常發達的時代，各種人工智慧產品出現在我們的生活里，比如爸媽的智能手機、我們學校門口的智能測溫棚、各小區出入口的人臉識別系統、我家的智能掃地機器人、超市裡的自動結賬系統……等等，這些智能產品為我們的'生活帶來了許多便利。

在科技的道路上，聰明的人類還在不停地創造著，未來可能會出現智能機器人、智能住宅、智能汽車……我特別期待能坐上智能汽車，體會一下無人駕駛的別樣感受。那個時候的汽車，它能夠准確的按照我的指令，准時停在我的面前，安全地送我到達目的地，然後自動識別車位並停好。哇，我想想都覺得酷斃了呢!

我在網上查了許多關於智能汽車的資料，了解到無人駕駛是未來汽車的發展方向，也是一項非常復雜的高科技，它需要依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置、全球定位系統合作等。說得通俗一點，就是給汽車裝上聰明的大腦、敏銳的眼睛、靈活的手腳，讓它成為一個「汽車人」，實現更安全，更智能地駕駛，更好的為人類服務。

作為未來的接班人，我要好好地學習知識，為未來的高科技添磚加瓦。