李彦宏
中信出版社/微信读书 9787508673219
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计算机神经网络生长与深度学习
深度学习神经网络模拟了人脑的神经节点，每个节点实际上就是一个函数调节器，无数函数彼此交叉连接起来。通过数学上的矩阵、优化、正则式等各种方法，深度学习过程不断调整着每个函数系数的权重，在数据充分、构造原理合适的情况下，不断演化的函数会越来越准确地拟合大部分数据，于是我们就可以通过这套函数来预测尚未发生的情况。这个过程就是我们所说的“训练”。
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深“度”往事
目前先进的监控系统背后都有强大的人工智能支持，在经过大数据训练之后，可以瞬间从视频里识别出人脸、车牌、车型等，并且加以语义化，方便人类检索。然后只要给计算机几张嫌疑人的照片，神经网络就可以飞快地从海量视频中把与嫌疑人有关的镜头都找出来供人类参考。安防企业宇视科技就开发了这样的智能摄像系统，再结合百度地图，就可以迅速定位嫌疑人或者车辆的运动轨迹。
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搜索引擎：人工智能的命运细线
搜索引擎对于一般用户来说只是一种工具，可以帮助他们找到需要的信息；对于提供内容的网站来说，搜索引擎是一种媒介，帮助它们将自己的内容传递给有需要的用户。
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在这个过程中，首先搜索引擎要“倾听”用户的需求，即小小搜索框里敲下的那几个关键词，究竟是想要找到什么；其次，搜索引擎要“检索”数量庞大的内容，从中挑选出最符合要求的那些结果提供给用户。
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三次技术浪潮冲击下的第一制造大国
尽管ERP的模板开发相当于对大量企业的数据进行了人工的深度学习，找出基本模式，还可以针对每个用户的特点进行二次开发。但本质上仍然是一种集中开发的模式，弹性不足，部署周期长，和业务有脱节，这是造成“谁都不太懂”的根源。
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互联网产业本身就同时包括本属三个浪潮的世界，以百度外卖为例，公司拥有大量外卖配送员，相当于传统蓝领；其次是运维人员，相当于传统白领；还有一个小而精的技术部门，包括人工智能团队，相当于顶层。就公司内部来说，管理文化差异如此悬殊的三个员工群体，是个不小的挑战。
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只有新工业自动化才能契合人类多样性
同年亚马逊上市，提供了解决方案——网络货架无限长。除了存储空间，更重要的是信息匹配，通过计算机网络即时记录和分析用户的行为，推测其兴趣，这就是所谓的“用户画像”。有了这个方法，就可以把无限多的产品型号与无限多的用户需求精准匹配。
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曙光就在前方
当时，这一机器人采用激光雷达来识别道路，依靠GPS进行导航，并通过小型化的短波雷达来发现前方突然出现的障碍物并自动刹车。
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多年来，内燃发动机、变速箱以及复杂的生产工艺，构成了传统汽车行业的高墙壁垒。但是，新能源车或者说电动车技术的日益成熟，在这座高墙上打开了一个缺口。让汽车的制造门槛大幅度下降，因为，过去最难造的发动机、传动器、离合器，在电动车里面都不需要了。
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智能企业的边缘突进
在无人驾驶这条道路的同行者中，还有一些搁置了实时更新道路数据的技术路线，主攻嵌入式人工智能的解决方案，目标是让自动驾驶在不联网的情况下实现道路感知等。