人類進化過程中，對工具的使用十分重要。我們曾經認為技術就是工具，技術提升了效率，并實現遠距離通話。最近，我還看到一項發明，可以通過味覺關聯，讓盲人“看到”一些物品。這種為盲人設計的眼鏡就是計算能力的應用。

如果將早期的計算機、互聯網比喻成工業革命中的蒸汽機、輪船，那么，新一代的云計算、大數據、可穿戴設備、移動互聯網，就像工業革命中電、化學元素以及電話、航空等規模性出現的發明，它們已不再簡單是給生活帶來方便的工具，而可能是對整個社會進行重塑。

云計算的處理能力（從分布式計算到大數據），是人類歷史上第一次將不同類型的數據進行采集和分析。現有的數據可分成三類，結構化的數據、接觸性的數據和可佩帶計算的數據。2013年，很多企業都已經意識到數據的價值。就像工業革命中企業要用電一樣，今天則必須學會如何使用大數據來提升競爭力。未來還要具備收集、儲存和處理此三種數據的能力。

我們將進入一個數據支配（Data charge）的時代。新的數據規模、形態和需求的出現，讓傳統的無論是IBM ，還是Oracle、EMC的數據庫都變得不太適合，時代需要一種新的數據庫架構。類似Wintel（Windows+Intel）到了移動時代必須變革，去IOE（IBM、Oracle、EMC的第一個字母）的時代已經開始，新一代的服務器和超大規模的數據中心即將誕生。

在互聯網1.0的時代，數據的來源大部分僅是將傳統的內容搬到了網上；今天互聯網每天產生大量的信息和數據，比如社交網絡，或智能手機、可穿戴設備的數據，很多都是消費者參與創造的。假如所有信息都能被中央的大云記錄起來，并且可進行分析；假如發明這樣一種技術，可記住我們出生以來每一次的心跳、每一次疾病、讀過的每一本書和經歷的重要事件，那么，這就讓我們更了解自己，更加了解我們的社會。

舉一個例子。以往我們的醫院都是按行業、按規模來劃分的，醫生、專家都要經歷漫長的學習過程。事實上，人類很多疾病都是有規律的，很多治療可能是不需要醫生的。運用大數據、可穿戴設備和云計算能力，可讓學習和治療的成本大幅度下降。如果將所有醫療的數據都集中到一個共同的平臺上，這個平臺就成為了世界醫療的大腦，醫生可以通過大數據了解我們身體。這樣每個新醫生在治病之前，就能了解到數據平臺成千百萬的病例，哪些是有治療方法的，哪些還沒治療方法。通過海量的數據處理，并用計算機的深度機器學習，替代醫生做大部分的判斷工作，可能會大幅度提升和改變醫生的學習過程，并比傳統做得更精確。

“杏樹林”APP正試圖這樣做。張遇升，是它的創始人。這個27歲的創業者在做的事情就是用手機上傳病人的病歷，目前已有超過40萬醫生在該平臺上生成App病歷。他的目標是在兩年內讓中國一半的醫生可以分享。

2013年企業開始注重數據應用，同時大數據在教育、交通、醫療等行業正加快落地。除此之外，可穿戴設備的進展尤其引人注目。

Google  glass推出了新的版本，三星、微軟等公司宣布將推出智能手表，各式各樣的智能手環、智能眼鏡、智能跑鞋都不斷地涌現。Juniper Research數據認為，2013年全球用戶將在這些設備上花費14億美元，到2018年將增至190億美元；2013年可穿戴設備的銷售量將達到1500萬臺，到2017年將達到7000萬臺。設備制造商、軟件研發者都和普通用戶都可從這一趨勢中獲益。

可穿戴設備及其帶來的反饋經濟在改變著跟我們每個人相關的醫療、健康、體育、游戲等行業。通過可穿戴設備，能準確即時了解到我們的身體，血壓、呼吸、熱量等數據；運動員則通過它獲取運動數據，可回放和分析來改善比賽表現；可穿戴設備亦可用到交互式游戲上，用來了解身邊的環境，比如作息、行為或者飲食習慣；它還可以用來記錄位置和情緒。可穿戴設備比智能手機可以更為方便和不間斷地收集數據，實現將個人數據和環境數據的整合，從而更精準地了解身體數據并和外部環境進行關聯。

如果說此前的互聯網絡、社交網絡讓人和人之間更方便地溝通，可穿戴設備則實現了人和機器，和外部環境之間的溝通。基于可穿戴計算和反饋經濟的各種商業模式也正在出現。我們預測未來3到5年，隨身物品應該都會具備計算能力，另外隨著大數據處理工具，包括機器學習的深入，更多數據將被不間斷收集起來并可隨時分析，在更多的行業更大的改變或者創新即將發生。

比如每個人的大腦存儲是有限的，可穿戴設備結合了像Evernote（印象筆記）這樣云的應用，等于給人類增加了“外部的大腦”，可幫助我們更方便，并且是沒有限制地進行知識采集、存儲，更智慧地進行知識管理。

這種創新也會帶動芯片、顯示屏、硬件設計及軟件、應用方面的創新，如更低能耗更小體積的芯片，更加多樣的顯示屏等。同時，推動云計算、大數據應用生態系統的成熟。英特爾公司已宣布2013年底前推出可應用于可穿戴計算設備的芯片，德州儀器和高通也都開發了ARM架構的芯片，這些芯片同樣可用于可穿戴設備和物聯網。一些新的可彎曲的顯示屏以及液態金屬技術也被開發或投入應用。可穿戴設備還推動著個人云的成熟，讓我們可以更加智慧地了解自己，學習和感知外部的世界。

2013年云計算還推動了深度機器學習（Deep learning）技術的發展。谷歌公司使用了700臺服務器來處理機器學習，例如對大量圖書數據進行掃描和存儲，然后讓機器通過程序自己分析結構和語法，谷歌英語和法語的翻譯已能達到接近95%的準確率。有一天會發現，在一些領域機器的智慧跟人已差不多了，在很多方面甚至要超過人類。比如通過深度機器學習，運用機器智能和強大分析能力，能更好地處理大規模的復雜數據，如金融、醫療、教育和交通等各種難題。技術不僅僅在工具層面，已在知識和智慧層面，真正地幫助人類前進。

2014可穿戴設備將進一步發展，并成為移動互聯網入口的重要一環；企業對于云數據中心的需求，以及對于數據開放和數據交易的要求會更加強烈，亦將有更多突破和典型案例出現；作為企業內部數據存儲和分析的平臺，以及公有云大數據應用分析平臺的“數據流水線”和“數據工場”會大規模出現；同時，大數據的立法和國家戰略的出臺進程會受到更多關注。

如果和工業革命比較，我們回過頭就會發現，工業革命時期最成功的企業并不是有礦產的。當時像施耐德、西門子以及克虜伯這些公司，都是發明了煉鋼的方法。所以，大數據時代未來價值的創造者，可能是那些有算法，創新的思維和商業模式的公司，這一點在接下來的幾年內會看得更清楚。

2013年，大數據、云計算和可穿戴設備已不僅是IT革新，而是成為改變生活和社會方方面面的革命源動力。由于移動網絡、大數據，尤其是今天各種各樣計算環境的到來，我們發現自己正在邁入一個新的、更有智慧的世界。（作者為中國寬帶資本基金董事長)