第三、医疗机器人。约翰 霍普金斯大学的罗素 泰勒教授是全世界最有权威的医疗机器人专家。根据他的专利制造的手术机器人达 芬奇已经成功地在全世界进行了 150 万例的手术，包括前列腺摘除，心脏瓣膜修复等。据泰勒教授介绍这种造价两百万美元的机器人采用了非常多的跨学科的技术，具体到 IT 领域，其核心技术包括图像处理和图像识别，3D 图像的复原，统计模型等等。为了制造这个机器人，科学家们从医学院里收集了大量的数据，建立各种模型，从而让它拥有了一个非常见多识广的大脑。相比医生，手术机器人最大的好处在于它的稳定性－－即不会因为情绪而影响手术效果。从 2000 年这种机器人被 FDA 批准使用后，目前全球已经装备了 3000 多台，其中三分之二在美国。在未来，这一类的医疗机器人会越来越多地被使用。

第四、可穿戴式设备改变生活习惯。在大数据时代，可穿戴式设备将扮演很多角色，和以往互相不关联的电子设备不同，它有可能将人一天 24 小时都连到互联网上。使用者（和背后的大数据公司）可以通过可穿戴式设备了解到每他的生活习惯和健康状况。这可以为疾病诊断提供准确的数据，试想一下，7 天 24 小时监控的心跳和血压数据，一定比在医院一次测量的数据更加准确地反应了一个人的健康状况。每个人的健康数据将来还可以作为医疗保险收费的凭据，并且帮助人们养成一个良好的生活习惯。在美国，一些保险公司正在尝试给愿意使用可穿戴式设备，并且证明有良好生活习惯的人较低的保费。

可以预见，在不久的将来，IT 技术尤其是大数据和机器智能技术在医疗保健上的应用会越来越多，并且将极大地改善人类的生活。

3. 智能机器（机器人）

在 2015 年拉斯维加斯的消费电子产品展 CES 上，各厂家都用“所有东西皆智能（Smart Everything）”来吸引观众。当然，机器人（包括无人机）是展览会上的一个亮点。

无人机本身已经不是什么新鲜事，但是美国一家小公司 SkyCatch 则将它们的智能水平提到一个新的高度。这家公司让智能机的操作完全(比如换电池、换硬盘）由机器人来完成，用户只需要定义任务即可。苹果公司是 SkyCatch 的客户之一，目前租用无人机服务监控它的新总部施工情况，每天无人机要出动六、七次到工地上空拍摄出全部的工程进展录像和照片，能了解工地建设从第一天到最后一天全部的细节。

由于在地面为无人机服务的是是机器人，能派出的无人机的数量可以非常多，频率也可以非常高。如果我们把这件事想得远一点，无人机可以查出一个城市全部的违章建筑，任何地方的交通状况，对农业收成的估计、矿山和工地的勘察等等。如果把这种机器人能够做的事情再进一步扩展，变成为固定机翼的无人机装卸燃料，那么就构成了一直非常可怕的空军。

如果我们再把无人驾驶汽车看成一个种能在地面上行驶的机器人，那么它们经过改装，可以变成为反恐服务的巡逻车。当然，这些要以进一步的机器智能和大数据研究为基础。

当然，智能机器最关键的不在于可以移动的“四肢”，而在于它的大脑。在这超级“机器大脑”的控制下，智能机器可以完成很多人难以完成的事情，从在生产线上取代工人，到取代那些职业人士（金融、法律和医生）。这些在过去看似不可能的事情，今天正在发生。关于这一点，我们下面会详细论述。

四、大数据、机器智能和未来社会

机器智能无疑可以帮助改善人类的生活，包括延长人的寿命，但另一方面，我们在欢呼机器智能到来的同时，是否准备好了它对未来社会带来的冲击呢。技术革命的作用常常是正反两方面并存的。我们从对制造业、服务业和国家安全几个层面的影响来说明它。

2011 年德国提出工业 4.0 的概念，即通过数字化和智能化来提升制造业的水平。其核心则是通过智能机器、大数据分析来帮助工人甚至取代工人，实现制造业的全面智能化。这在提高设计、制造和供应销售效率的同时，也会大大减少产业工人的数量。在中国，全球最大的 OEM 制造商富士康，一直在研制取代生产线上工人的工业机器人。富士康预计未来它将有上百万的机器人取代装配线上的工人。这一方面使得工人们不再需要到生产线上去从事繁重而重复性的工作，另一方面则使得工厂里的工人数量将大幅度地减少。

当然，很多人会说，自从大机器出现后，工人的数量就在减少，但是劳动力会被分配到其他行业。但是，如同在 2004 年经济学家低估了机器可以取代驾驶员的可能性一样，今天我们可能在低估机器智能对未来社会的冲击。这一次由机器智能引发的技术革命，不仅仅是替代那些简单的劳动，而将在各个行业取代原有的从业人员，因为这将是人类历史上第一次，机器在智能方面超越人类。我们不妨看看机器智能对那些最需要专业技能的行业带来的冲击。

在美国，专科医生，比如放射科医生，是社会地位和收入最高的群体，也是需要专业知识最多，智力水平最高的群体－－他们需要在大学和医院学习和训练 13 年（平均）才能获得行医的执照。这样的工作，过去被认为是不可能被机器取代的。但是，今天智能的模式识别软件通过医学影像的识别和分析，可以比有经验的放射科医生更好地诊断病情，而这个成本，只是人工的百分之一。

律师，也被认为是最“高大上”的职业，但是他们的工作受到了自然语言处理软件的威胁。今天，打一场像苹果 vs 三星这样的官司，要分析和处理上百万份法律文件（因为美国是判例型法律），律师费高得惊人。但是，位于硅谷 Palo Alto 的 Blackstone Discovery 公司发明了一种处理法律文件的自然语言处理软件，使得律师的效率可以提高 500 倍，而打官司的成本可以下降 99%。这意味着未来将有相当多的律师可能失去工作。事实上这件事情在美国已经发生，新毕业的法学院学生找到正式工作的时间比以前长了很多。

面对势不可挡的机器智能大潮，人类在未来需要重新考虑工作和生活的方式了，尤其是劳动力的出路问题。从一百多年前开始的农业革命使得发达国家2-5%［注释：根据美国劳工部的统计，美国农业工人占不到劳动力人口的2%。］的人提供了全部人口所需的食品，随着机器智能的发展，或许只需要5% 以下的劳动力就能提供人类所需的所有工业品和大部分的服务工作。当然，会有一小部分人参与智能机器的研发和制造，但是这只会占到劳动力的很小一部分。那么，我们现在必须考虑未来劳动力的出路在哪里？这是一个在机器智能发展过程中无法回避的问题。

在历史上，第一次工业革命（1760-1820）一方面极大地解放了生产力，并且使得人类第一次生产的产品超过了消费的需求。当时在世界上真正受益的只有英国，起产业工人不过数百万而已。即便如此，它也感觉到市场不够用，以至于它需要进行全球性市场的拓展。亚当斯密的《国富论》诞生于那个年代有它的历史背景。在这本经典经济学著作中，亚当斯密阐述了英国开放市场的重要性，而其目的是换取他国同样地开放市场。这次工业革命进行了六十年，有两代人的时间消化它带来的冲击力，但是在很长时间里，社会依然无法承受。在 19 世纪上半叶，是英国劳资矛盾最突出的时期，狄更斯等人的小说里描写的工人们悲惨的景象，便是在那个时期，而马克思主义也恰恰是在那个时代诞生的。直到 19 世纪中，英国才形成一个相对稳定的中产阶级群体，而靠着对外贸易，英国在 19 世纪中期进入它的维多利亚荣光时代，其标志为 1855 年首届世博会。如果从 1760 年算起，英国整整花了一个世纪才消化工业革命带来的负面影响，这还是在全世界独此一国进入工业化时代的前提下。

第二次工业革命（1870-1914）也历时了近半个世纪，电的使用帮助美国和德国超越了英国，并且成为人类历史上财富增长最快的时期。在美国一方面造就了范德比尔特、卡内基和洛克菲勒等商业巨子（在全世界有史以来最富有的 75 人中，有五分之一出现在第二次工业革命时期的美国），但是另一方面，这也是美国社会公平性最受破坏的事情。最后，经过老罗斯福、塔夫特和威尔逊三任总统反垄断的努力以求恢复社会的公平性、经过了一次大战从债务国变成债权国，直到 20 世纪 20 年代，才迎来了柯立芝繁荣。这前后也花了半个多世纪来适应这次产业革命。

在从上个世纪末开始的所谓第三次浪潮的信息革命中，美国无疑是一个领跑者和赢家，但是美国大部分民众在经济上和幸福指数上其实并没有什么提升（图3，美国家庭在扣除通货膨胀后收入的增长，最左边是收入排在 50%－75% 的家庭，中间是排在 25％－50% 的家庭，右边是最富有的5% 的家庭）和（图4，美国人幸福指数的变化）。

这一次将由机器智能带了的革命，对社会的冲击将是全方位的。社会结构可能会发生根本性的变化，这可能不是简单地把农业人口变成城市人口，把第一第二产业变成第三产业这么简单。第一次工业革命和第二次工业革命还有半个世纪左右的时间消化吸收这些变化，但是这一次由于机器智能和大数据带来的革命来得非常之快，涉及的领域非常之多，以至于我们未必会有很长的时间来应对，社会将如何适应这种变化，是决策者现在需要考虑的问题。