3万亿元交易额的出现，凸显和支撑了第五经济体的日益浮现；3万亿元交易额的背后，则是21世纪以来一波重大的信息技术创新。这里发生的，不只是小的技术升级，也不只是“点”上的技术突破，而是一组技术群落的集体跃迁。这些跃迁，除了人们容易感知的人工智能AlphaGo等新闻热点之外，还涉及更多、更广的范围。
奇点临近：新技术接连突破
云计算逆转IT、数据量越过ZB
在“云”（云计算、大数据）基础设施建设上，我国的互联网企业以“阿里云”为代表，已经实现了基于自主研发的核心技术来提供通用公有云计算服务，无论是在技术先进性、安全性还是经济性上均处于世界领先地位，与亚马逊、谷歌共执牛耳。云计算平台作为强大的信息基础设施，使企业和消费者可以像用电、用水一样，灵活、低成本、快速接入计算资源，迅速获得强大的计算和存储能力。我国云计算、大数据基础设施的建设，正在发挥出巨大的经济和社会价值。
从世界范围来看，2015年“云计算”公共服务走向成熟，获得了商用化上的“货币投票”：第三季度亚马逊AWS营收增长78%，微软Azure营收翻番；阿里云营收第二季度增长106%，第三季度增长128%。而传统IT公司业绩则持续下滑。
2010年后全球数据进入ZB时代
来源：《IDC数字宇宙报告》，2014
据IDC报告显示，2010年全球数据量突破ZB大关，成为人类数据资源积累中的一个里程碑，中国数据量将会从2014年的909EB，增加到2020年的8.06ZB，全球占比增长至18%。经济、社会领域海量数据的积累与交换、分析与运用，产生了前所未有的洞见和知识，极大地促进了生产效率的提高，提供了超乎寻常的创新力量。
数据处理和分析技术不断进步，开采数据资源富矿的时机已经到来。社交关系、语音、视频、商品等数据资源持续产生，依托数据驱动的强大算法，通过在线化、移动化的产品界面，将可以向人类提供更多更好的智慧服务。
奇点：人工智能取得突破性进展
著名的人工智能专家库兹韦尔曾预言，2045年将是一个奇点，届时计算机智能会超越人类智慧，但相信的人却不多。随着2016年AlphaGo的横空出世，人们对人工智能技术的应用前景又开始重拾信心。
据新浪科技报道，2016年3月15日下午，谷歌围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石进行了最后一轮较量，AlphaGo获得比赛胜利，最终人机大战总比分定格在1∶4。AlphaGo之父、DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯表示，人工智能的下一步目标是让计算机自己学棋。也就是说，下个版本的AlphaGo将从零开始，不接受人类灌输的特定知识，做到真正的自主学习。DeepMind认为最终目标包括智能手机助手、医疗健康和机器人。尽管AlphaGo目前只是个下围棋的系统，但哈萨比斯认为，一些基本原理也适用于解决现实世界的其他问题。
从IT群落到DT群落
在AlphaGo等热点新闻的背后，是IT技术群落到DT技术群落的集体跃迁。
如果把云计算概念的出现作为关键节点，2006年以前可以称为IT时代，近似于信息时代的第一次技术革命，类似于机械替代手工的第一次工业革命。IT世界的发展造就了庞大的产业链条，这其中既有硬件起步的IBM、HP、Dell、Cisco、华为等巨头，也有软件制胜的Oracle、微软等公司。以IBM为例，这家百年老店的发展历程基本上是IT产业发展的见证和实践者。这些主流的IT企业大都希望在DT世界里依然能领风骚，因此云与大数据都是他们不约而同投入巨资的方向。
DT时代的技术基础准备
来源：阿里数据经济研究中心，2015
在云计算出现之前，企业不管规模大小，都是以自己采购服务器、存储，自己搭建信息系统为主，投入成本大、周期长。而云计算是伴随着互联网企业的快速成长而诞生的，它将成千上万台廉价的服务器连在一起，利用虚拟化和分布式计算等技术随需提供计算和存储能力，成为类似于水与电这样的公共基础设施服务，这正犹如信息时代的第二次工业革命。
云计算使得用户能够以低成本获得更强的计算能力，将原有的固定资产投资转变为可变的运营成本投资，用户也不必再花费昂贵的软件许可证费用，而只需按照自己的需要去订购相应的计算、存储、网络资源和应用服务，就可以获得前所未有的能力。更重要的是，云计算可以将数据的天然属性发挥出来。借助云计算平台，在不断节约物质要素的前提下，数据要素成为激活新生产力的基础。这也意味着DT（数据技术）时代的到来。
以阿里巴巴为例，在17年的发展过程中，阿里巴巴发现在为消费者提供电子商务服务时，如果依赖传统的IT技术搭建系统，不仅成本投入大，而且自主可控性差，并且在“双十一”这样的交易峰值场景下已经无法支撑业务系统的正常运行了。于是，自2009年起，为了解决自身业务对技术平台的诉求，阿里云就此诞生。伴随着阿里云在支持阿里巴巴自身业务发展的过程中变得逐渐成熟，阿里巴巴逐渐将这种计算、存储和大数据技术能力输出给社会，输出给大量的中小企业和创业者们。这降低了小微企业利用互联网进行创新创业的门槛，同时也使得整个社会的创新效率获得快速提升。
DT时代的业务范式不再是“硬件+软件”主导，而是“数据+服务”主导。由于以云计算作为公有的计算基础设施平台，所以数据的流动、共享以及价值发现变得更加容易。围绕着数据的生命周期，在数据收集、存储、管理、分析、挖掘和展现等不同阶段，都会衍生出来不同的角色，比如数据生产者、数据提供者、数据服务提供者、第三方数据市场、数据解决方案提供者、数据消费者、数据资产评估机构等多个物种，都在DT世界中开始创新成长。
数据技术：静悄悄的革命
在DT时代，人、事、物时时刻刻都在被数据化，数据从IT时代的附属生成物变成驱动业务创新、赋能新经济的核心生产要素。IT时代的IT技术以提升自我的能力为主，用于自我控制、自我管理；而DT时代的DT技术则以服务大众、激发生产力为指向。在IT时代，技术的使用者以大型企业用户为主，主要通过搭建IT系统提高自身的生产效率，改善业务流程，数据只是辅助角色，主要用于查询和报表生成；而在DT时代，有了云计算基础设施，数据的开放、流动、共享成为可能，数据开始激发新的生产力。
自2007年以来，移动互联网的兴起和快速发展使数据来源变得更加丰富多彩。一方面，根据IDC的报告，2015年智能手机出货量达到14.4亿部，苹果和Android应用商店的发展已经聚集了众多的移动APP，超级APP成为重要的数据源，比如Facebook、微信、手机淘宝等（Facebook号称2030年用户数将会达到50亿）。另一方面，端设备随着物联网以及虚拟现实等技术的逐渐成熟而变得种类繁多，据统计，2017年物联网设备数量将会超过300亿台，它们都将大范围地促进数据的产生和传输。据IDC针对数字宇宙的研究，自2010年全球数据量超过1ZB，人类进入ZB时代以来，2020年全球的数据量将会达到44ZB。而消费类和工业级物联网设备的增长，将会成为驱动数据量快速增长的关键原因之一。
数据量以及数据种类的快速发展，倒逼着数据管理技术的发展和变革。需要数据管理技术不仅仅能够处理结构化数据，还要能够处理大量的半结构化和非结构化数据，能够从浩如烟海的数据海洋中发现数据的价值。据统计，今天的数据世界中只有15%的数据是以二维表形式为代表的结构化数据，85%的是来自于机器数据、图像、视频、音频、网页、社交媒体以及日志等的半结构化或非结构化数据。
数据管理技术最初是以与硬件紧耦合的技术为主导，其中最值得关注的是关系数据库的发展带动了IBM、Oracle、微软数据库三足鼎立的市场，1970年E.F.Codd的关系数据库理论的出现驱动着关系数据库技术和产品成熟，迄今为止它依然是结构化数据管理最基础的理论和技术基础。伴随着数据库不仅仅用于交易类应用，分析类应用诉求的增加则带动了数据仓库的诞生和发展，但被分析的数据主体依然是结构化数据为主。直到Hadoop分布式数据处理平台的出现，才意味着数据处理技术开始支撑真正的大数据应用。Google分布式系统三驾马车GFS、MapReduce和BigTable的诞生，意味着分布式数据处理技术开始进入人们的视线。随着以其为基础的Hadoop进入Apache基金会，成为开源技术的Hadoop开始受到众多技术人员的热捧，并且在互联网大数据应用场景中大展宏图，成为备受关注的大数据平台技术，一时间，Hadoop成为大数据技术的代名词。与之关联的流式实时计算技术Storm、内存数据平台Spark也随之获得了快速发展。以Hadoop为代表的开源软件开始衍生出各种发行版本，典型的如Cloudera、MapR和Hortonworks。
基于以上描述，我们发现DT技术群落的关键词不再以高大上的技术为基础，取而代之的是经济性、虚拟化、分布式、开源、横向扩展等关键词驱动的技术特性。伴随着云与大数据技术的结合，中小企业和创新创业企业利用IT技术处理和管理数据的成本得到大幅降低，同时进行应用开发、测试、上线的速度获得快速提升，这就使得中小企业可以拥有与大企业同样的技术能力。
在DT应用层面，比较通用的技术以数据分析、挖掘和前端可视化为基础。数据可视化、人工智能、机器学习、数据挖掘以及模式识别等技术的快速发展，将会带动DT技术更深层次的应用，目前不仅有以规则引擎、推荐引擎、文字识别和智能语音交互等为代表的通用应用引擎，同时还有更多的特定行业性DT应用。
2016年年初备受关注的AlphaGo事件表面是人机大战的结果，是机器的胜利，但如果拿这个事件与20年前IBM主机战胜世界象棋冠军对比来看，实际上是DT时代与IT时代的对比。20年前的那场人机大战实际上是硬件处理能力和穷举算法的胜利，主要体现的是硬件的处理能力；而今天Google AlphaGo的胜利是成千上万台价格低廉的服务器组成的云计算平台，以及以机器学习为基础的大数据软件技术做支撑的结果。
虽然人工智能是1956年就提出的概念，但之前并没有获得实质性进展，尤其在商业实践领域进展更是缓慢。2016年的AlphaGo是一个关键节点，它再次激发起人工智能专家们的热情。机器学习是人工智能的核心和基础，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。该领域的顶级专家Alpaydin先生定义机器学习为“用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准”。可见数据是机器学习和人工智能的基础。从国内发展来看，阿里云的小Ai于2016年亮相，它以神经网络、社会计算（social computing）、情绪感知等原理为基础，进行了大量的学习和训练之后，在实战中成功实现交通、音乐黑马等多个领域的预测。在阿里云2016年年会上，小Ai打败世界中文速记大赛亚军。据现场最终评测，小Ai在准确率上以0.67%的微弱优势，战胜第50届国际速联速记大赛全球速记亚军姜毅。这些进展都体现了人工智能开始进入更多的商业应用场景之中。
从Gartner 2014年和2015年新型技术成熟度曲线对比也可以发现，2014年大数据还作为单独的新兴技术而存在，到2015年已经消失了，取而代之的是更细分的数据技术，比如自我服务模式的高级分析技术、市民数据科学等，这意味着大数据已经进入了实用阶段。DT技术虽然最早源自互联网行业，但DT在传统行业的应用提升，推动着数据作为要素在越来越多的行业中扩散，大量的用户从利用数据提高生产率、改善业务流程、进行决策支持等方面，发展到了基于数据衍生新的业务模式，带动传统产业的升级转型等领域。
10大未来科技
云和大数据是隐藏在商业现象背后的技术力量。而消费者或最终用户可能并不那么容易感受到这些技术的存在。在大众可以感知的领域，正在发生越来越多的变化，我们在此梳理了10个改变未来的科技方向。
物流：从火车皮到无人机
说起物流配送领域，大家想到最多的就是快递小哥的电动车和长长的火车皮。最近两年来，无人机从军用逐渐延伸到民用领域，物流成为其中的一大应用亮点。据美国消费电子协会2015年年初的预测：2015年，全球民用无人机有望售出40万架，市场规模可达到1.3亿美元。2018年，预计全球无人机市场规模将会攀升到至少10亿美元。
由于不受地形影响，无人机可以轻松到达边远地区，同时也可以躲避交通堵塞，而且通过直线飞行可以实现更快速的运输和到达。在电子商务的整个链条中，物流意味着消费者最关键的触及体验，以更快的速度将购买的产品送达消费者手中成为物流公司和电子商务企业的关键目标。消费者对于送达速度的要求变得更苛刻，有些加急的需求可能有即刻达的诉求；同时对于很多农村或者边远山区，快递可能无法抵达，无人机物流配送的价值更大，也能大幅降低用工和运营成本。
我们看到市场上国内外电子商务和快递企业都已经进行了很多有益的尝试，比如在德国，德国快递业巨头DHL得到了政府的大力支持，他们已经把无人机快递变成现实。2014年9月26日，在德国小镇Norddeich，DHL进行了为期一个月的无人机快递试飞，主要向人烟稀少的小岛Juist运送药品。在我国，顺丰快递牵手极飞科技力推偏远山区市场的无人机速递业务，到2015年3月，顺丰正式公开了自己的无人机送货计划，顺丰通过与极飞科技合作研发的全天候无人机，在珠三角地区以每天500架次的飞行密度执行快递配送，力推在山区、偏远乡村等市场的无人机快递业务[1]。
当然，无人机目前在商用领域还面临不少挑战，既包括技术上依旧不够成熟的挑战，也包括缺少法律和监管等方面的挑战。
畅想未来的某一天，我们不是从快递小哥的手中而是从无人机上取到自己刚买的商品，这种不一样的体验真是值得期待。
支付：从钱包到刷脸
以往的购物体验，从支付现金到刷卡支付是一大进步。但到了手机支付逐渐普及的今天，很多新型的支付方式让我们耳目一新。2015年3月，马云曾在德国汉诺威展览会向与会代表演示了蚂蚁金服集团与旷视科技Face++合作研发的“扫脸技术”。在展会现场，马云从淘宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票，在最后的结算阶段，马云直接拿出手机扫了扫自己的脸，立刻得到系统确认支付的反馈信息。马云说，依靠对人脸等生物特征识别就完成身份认证和支付的生活已近在眼前。今天的支付宝钱包最新版已经能够支持指纹和人脸识别等身份验证技术，我们相信伴随着以深度学习技术为基础的人脸识别技术的成熟，在将来很多场景中，消费者只要“刷脸”就能取代传统密码进行身份验证完成支付，不仅准确率高，而且安全性好。
区块链：现金消失？
未来，纸币也许会彻底消失，而数字货币将成为主流。2016年达沃斯论坛上，德意志银行总裁John Cryan发表的一个观点是，“十年内纸币和硬币组成的现金支付系统将退出历史舞台。”
数字货币背后最受关注的技术正是火热的区块链（block chain）技术。区块链本质上就是一个共享的、加密的、不可操纵的分类账簿，是一个可靠的数据库机制，它承诺能够提供加密的转账业务，能够让任何人都得到准确的资金、财产或其他资产账目记录。区块链技术具有分布式、去中心化、去信任化、不可篡改、数码加密安全等特点。区块链的实质实际上是利用计算机算法实现全球的信任机制。
根据Gartner公司的分析，算法驱动的交易已经参与到我们的经济中。然而它们并不是全自动的，这些交易依然被束缚在人类控制的机器集群中，在我们的企业、法律、经济和信托的规则下。新的自动交易会自己定义权重，并以此作为新经济范式的基础。我们未来看到的算法，会以透明和开源代码的方式，在区块链中自由设定，并且在银行、保险、市场、交易以及各种类型的金融工具中使用。
制造业：3D打印带来创客革命
可以想象，也许有那么一天，从服饰、家居用品到玩具、礼品等商品，甚至到住房、人造器官，只要我们提出个性化需求，都可以通过3D打印机打印出全世界独一无二的产品。
根据麦肯锡全球研究院的研究，到2025年，3D打印的经济影响每年可能高达5500亿美元。3D打印相对于其他制造技术的独特优势可能会为许多行业带来设计、开发、生产和技术支持方面的深远变化。随着定制化的需要以及消费级打印价格走向亲民，我们生活中包括玩具这样的消费品有5%~10%将通过3D打印制造出来。
美国未来学家杰里米·里夫金在其著作《第三次工业革命》中预言，以3D打印技术为代表的数字化制造技术，是引发第三次工业革命的关键因素。Google母公司Alphabet的执行主席Eric Schmidt最近谈到未来科技趋势时提到，住宅和商用大楼的兴建耗费时间、金钱和能源，但3D打印技术可以建造成本较低、兴建速度更快、更节能环保的建筑物。3D打印的建筑物可定制化，并在当场组装，比依据图纸一块一块搭建起来的传统方式更有效率[2]。
也许有一天，创客完全可以利用3D打印创造出无与伦比的个性化体验。当然总体来看，3D打印由于其技术的标准性、成本依然比较高昂以及应用场景的局限性，走入办公室和寻常百姓家还需要走很长的一段路。
虚拟现实：新一代人机交互平台
很多人将2016年视为虚拟现实产业化元年。虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术和增强现实（Augmented Reality，AR）技术将颠覆传统模式，通过提供良好的沉浸式体验而成为新一代人机交互平台。
2016年全球的消费电子展（CES）和移动互联网大会（MWC）上，虚拟现实都是当之无愧的主角。根据Digi-Capital的预测，到2020年，全球AR与VR市场规模将达到1500亿美元。其中AR市场规模为1200亿美元，VR市场规模为300亿美元。
虽然虚拟现实技术相关概念早在20世纪60年代就被提出，但真正引起业界关注当属2014年，那一年发生了一件事：Facebook以20亿美元收购沉浸式虚拟现实技术公司OculusVR，一下让沉默多年的VR成为全球科技界的焦点。今天的虚拟现实已经成为一场风靡全球的科技创新运动，除了三星、谷歌、索尼、微软、HTC等传统行业巨头将虚拟现实作为创新关注点之外，大量的创新企业在虚拟现实领域出现并崛起，虚拟现实硬件、软件和内容领域都受到前所未有的关注。虚拟现实影响的行业将覆盖媒体、游戏、娱乐等，VR甚至会成为互联网的另一个关键入口。
以阿里巴巴为代表的中国企业不仅领投了增强现实领域的创新企业Magic Leap，并于2016年3月宣布成立VR实验室，将发挥平台优势，同步推动VR内容培育和硬件孵化。在内容方面，阿里已经全面启动Buy+计划引领未来购物体验，并将协同旗下的影业、音乐、视频网站等，推动优质VR内容产出。在硬件方面，阿里将依托全球最大电商平台，搭建VR商业生态，加速VR设备普及，助力硬件厂商发展。
机器人：更高智慧
未来到底有哪些工作可能会被机器人所替代呢？由于中国面临劳动力成本快速增加、劳动力人口红利消失等直接挑战，“机器换人”通过替换掉工厂中从事重复体力劳动的工人将会大幅提升制造业的工作效率。而机器人要想变得更加聪明，不只是做一些简单的重复劳动，深度学习的算法就变得异常重要。通过训练机器人理解各种语音、视频、图片等内容，同时也通过机器人之间的知识共享，迭代提升机器人的智慧水平，将会让机器人应用走得更远。除了工业机器人之外，家庭助理机器人也会有广泛的应用场景。
根据Gartner公司预测，到2018年，20%的商业内容由机器自动产生。到2018年，全球将有超过300万工人处于“机器人老板”的领导之下。
你能想象这样的场景吗？
无人驾驶：人类驾驶成违法行为？
据麦肯锡预测，无人驾驶汽车到2025年可以产生2000亿~1.9万亿美元的产值。波士顿咨询公司的研究报告也显示，首批无人驾驶汽车将于2025年正式上路。到2035年，无人驾驶汽车的全球年销量预计可达1200万辆。可以想象，不久的将来，伴随着无人驾驶汽车技术和产品的成熟，司机可能真的会失业。
所谓无人驾驶，是指依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆。目前来看，无人驾驶汽车领域的主导者主要是汽车厂商与互联网巨头，互联网巨头虽然在汽车以及相关零部件制造等领域缺乏经验，但它们在云计算、大数据处理、人工智能、高精度地图等领域具有明显的优势。2015年6月26日，Google无人驾驶车正式开上美国加州的公路进行测试。2016年1月15日，美国联邦政府宣布，计划在未来10年拨款40亿美元，加速无人驾驶汽车的发展，希望降低交通事故死亡率和减轻交通拥堵状况[3]。
若干年以后，是否会有一部法规，规定人类驾驶汽车是非法行为？
从CIO到CDO：角色替换
随着数据在企业转型升级中的作用越来越重要，数据开始越来越多地渗透到企业运营中。根据Gartner的调研显示，20%的大型企业的CEO在领导企业的数字化创新时已经涉足数据官的工作。25%的企业到2017年将设置CDO的角色。传统企业行业用户不仅利用云服务实现互联网+的快速升级转型，同时CIO们也获得了角色的升级——向CDO转变，或者企业开始设置CDO这样的新职位专注于数据相关的创新。IBM与牛津大学合作发表的白皮书也显示，CIO的职能将转变为基于数据的企业内容管理，运用语义分析、词频统计、自动摘要、影像搜索等技术，挖掘与分析数据价值。
传统的IT部门在很多企业中的角色主要是技术支持，其业务价值的体现非常有限，而通过云计算服务，则可以实现与业务部门的更紧密对接，尤其是IT部门的技术人员可以有机会从围绕商业智能（BI）的支持业务转换为创新业务的产品经理（PD），加速企业业务创新的速度，快速向互联网+转型，IT部门也将担负起业务变革的推动者和实践者的角色。
量子计算：引领科技奇点来临
关于量子计算，有一种比喻比较容易理解：“如果把半导体比喻成单一的乐器，量子计算机就像交响乐团，一次运算可以处理多种不同的状况。”传统的计算机使用比特来处理问题和信息，而量子计算机使用的是量子比特，能够同时储存和处理多比特的信息。
2013年5月，谷歌、NASA和美国大学空间研究联合会联合买下了加拿大D-Wave Systems公司制造的第二代量子计算机D-Wave Two。而2016年5月，IBM发布了一项免费的量子计算云服务，宣称要让所有人都可以使用其五量子位的量子计算机，用户在接入互联网的前提下，只需要利用一个简单的软件接口就可以访问该量子计算机。
在量子计算的研发方面，我们国家的企业与科研机构也开始了深入合作。2015年7月，阿里巴巴联合中国科学院成立了“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”，结合阿里云的算法、大数据及云计算技术，以及中科院的量子计算与模拟、量子人工智能技术，共同开展量子信息科学领域的前瞻性研究，研制量子计算机。
量子计算引起前沿科技巨头们的关注和重视，足以见得这是一种驱动未来的科技力量，正如阿里巴巴集团首席技术官王坚所说：“如果要在如今的前瞻技术中选择，我一定选择量子计算。量子信息科技浪潮，将对云计算产生革命性影响，真正为人类提供没有限制的计算能力。从追随者成为引领者，这是每一个科技公司的伟大机遇。”
基因大数据+云计算：加速精准医疗
基因蕴藏着所有生老病死的规律，基于大数据的基因测序将会改变医疗健康行业的现状，实现个性化的精准医疗新模式。根据麦肯锡对未来技术趋势的判断，到2025年，下一代基因组将会为全球带来7000亿~16000亿美元的经济价值，而利用大数据及高级分析的基因测序应用将会通过快速诊断疾病、进行新药物研制等延长75%的寿命。
随着二代测序技术的不断发展及基因组测序成本的不断下降，个人基因数据将在未来几年产生爆发性的增长。PB、ZB量级的基因大数据和云计算技术的融合，将解决基因测序面临的数据传输、存储、安全以及计算资源等的瓶颈问题。比如华大基因和阿里云合作提供的BGI Online基因测序分析平台。正如华大基因执行总裁尹烨所预测，以现在测序的“超摩尔定律”、云计算的技术进展来看，2020年，完全可以在20小时甚至8小时内完成一个人全部基因组的检测工作，如果把一个人的全基因序列检测在2小时以内完成，在1小时之内把数据全部分析完成，再传送到阿里云上，供医生下载、与病人交互，今天谈的精准医疗将再不是无本之木。
这些可感知的新科技有些人已经在不知不觉中使用了，有些还在研发进展之中，但未来已经在脚下。面向未来，新技术群落的力量不仅仅是“云大智物移”，它还将拥有更多的内涵，也将带来更多的可能性与想象空间。正如马云所言，“我们在经历的这一次技术革命，是在释放人的大脑。未来三十年，整个变革会远远超过大家的想象。”
[1] 引自http://www.tmtpost.com/1420465.html。
[2] 引自http://www.3ddayin.net/news/xinwenrenwu/21167.html。
[3] 引自http://www.chyxx.com/industry/201603/396451.html。
