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  • 《未来版图》读后感

    发表时间:2023-04-24  热度:
    《未来版图》读后感

      《未来版图》读后感

      原创: 拾捌学仕

      太久没有更新的公众号,掉粉是必然趋势。本来就不多的粉丝,大多数还是熟人关注,终于开始掉粉了。而经营不善的读书会,也终于因为会员每月难以聚集,而走向了线上分享的网聊之路。

      如果说读书会的分享是一种被动的行为,那么总得有些目标性的成果作为压迫,才不至于丧失了这种仪式感;恰恰读书是一种主动的行为,因为读书有了收获、体会或者迷茫,然后去分享、去交流、去解惑,才是读书会本身的作用。

      本次读书主题是“未来与趋势”,这是一个十分宏观的题目,不太容易掌握重点,我更加希望从科技方面去了解一些东西,于是挑选了这本《未来版图:全球聪明公司的科技创新趋势和商业化路径》,作者是一个机构,叫做“麻省理工科技评论”,英文叫做“MIT Technology Review”,网站是https://www.technologyreview.com。中文版由Deep Tech深科技和华创研究院联合出品,由人民邮电出版社出版,有些类似于互联网公司的出版物,也和这本书描述的内容十分吻合。

      这本书一共十个章节,光是序就有四个,之所以有这么多序,也是其内容决定的。从2010年开始,麻省理工科技评论每年都会依据公司的科技领军能力和商业敏感度这两个必要条件,从全球范围内选取50家未来可能会成为行业主导的聪明公司,作为科技创新的代表。最初,在2013年之前,它叫“全球50大创新公司”;2013年,它叫“全球50大颠覆公司”;2014年至今,它叫“全球50大最聪明公司”。而这本书就是以2011到2017年的榜单为基础,在生物医学、能源材料、计算机与通信、互联网与数字媒体,以及交通运输等行业领域中挑选出的案例,以时间和行业为基本思路编写的。所以说这本书可以说是一部编年史的行业发展简报,记录了各个行业的发展历程。每一个章节开始的第一句话都可以说是一个行业的高度概括。从时间来看的话,2011年到现在将近十年的科技发展,基本可以代表最领先、最具创新性的成果,从这些内容去分析科技的未来与趋势,也是比较合理的。

      如果是作为大众读物,这本书既有值得推荐的地方,在很大程度上又不值得推荐。不太推荐是因为书里面的具体内容包括了很多的专业知识,几乎每一个行业里最前沿的科技都在书中做了具体描述,甚至是每一个小进步的发展历程都有说吗,因此读起来让外行感觉难以深入的理解,只能了解大概的皮毛,有种不明觉厉的感觉。值得推荐是因为这本书的涉及面非常广泛,十章内容涉及了目前及未来科技创新的方方面面,比如人工智能的Siri、芯片技术、基因编辑技术、互联网、新能源、内容呈现等等,但凡是说出其中一个技术,我们日常生活中都或多或少的有所接触,看完后感觉原来那么多高新科技都在身边,未来的概念生活也只是在这些的基础上建立起来的。而且作为某个行业的人,可以将这本书作为触发灵感的一个工具,从学科交叉和科技创新的角度找到自己行业的问题和不足。

      另外值得一提的是这本书的撰写方式十分符合理工科的思维,就是总分总的简单套路,每一章都是开始一个引子加简单概括,中间几个具体案例,最后一个展望,虽然每一个章节的标题都用散文的形式来写,每一章的开始都会试图用一些比较文艺的句子来开始,比如在讲述机器人、云、互联网的第八章开头,使用的是阿西莫夫的这句“人类总选择最安全、最中庸的道路前进,群星就会变成遥不可及的幻梦。”但是总是感觉和后面的内容有些脱节,读起来有一种读科研报告的感觉,感觉写的很直男,直抒胸臆,而又略带闷骚。

      在读完这本书的收获方面,我主要从两个方面有点体会,一是与自己行业相关的新能源部分,二是人工智能方面。不读这本书之前,我一直关注专注于研究水利水电本身,对新能源乃至整个能源市场的认识不够清楚,读完新能源这部分有种豁然开朗的感觉,忽然发现应该提高一下高度,开阔一下视野,将更广阔的视野着眼于未来更多的可能性。书中强调的是对太阳能、风能和天然气三个新能源的发展,以及如何降低成本来促进发展。而在我们自己从事的水电行业却只字未提,也不禁让人想到是否该转型或转行。另外一点是书中并未对环保行业提及太多,可见要么是环保行业的发展并未进入到世界聪明的公司之列,要么未来的科技中环保行业还是需要以各个基础模块为支撑,就像书中提到的互联网技术、新能源领域、生物技术等等,都是环保行业的支撑。

      第二点是人工智能方面,通过数据的积累和机器学习,人类的更多偏好和习惯被记住,机器的学习使得人类生活更加便利。以往人类大多数实践经验的总结和提炼,是指导人类发展的基础。但是在未来人工智能越来越多的取代人类从事基础工作的情况下,这种实践经验将转换为机器学习的过程,人类将更多的参与机器学习结果的决策,这对人类自身的要求又进一步提高了。人工智能更多的是以数据为基础,数据就是金钱,掌握了更多的数据以及对数据的分析,是未来获取更多利益的主要手段。在未来人工智能可能大发展的情况下,我们人类如何找到自己的定位,发挥更大的价值,是每个人都应该思考的内容。

      总体来看,这本书值得粗略一读,我们每个月结合自身从事的行业,应该都能从中找到一点启发和突破。

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