看完《未來地圖》1如果書友的分享是壹種被動的行為，那麽壹定要有壹些針對性的成就作為壓迫，這樣才不會失去這種儀式感；只是讀書是壹種主動的行為，因為讀書有了收獲，有了體驗或者迷茫，然後分享，交流，釋疑，這就是讀書會本身的功能。
這次閱讀的主題是“未來與趨勢”，這是壹個非常宏觀的話題，抓住重點並不容易。想從科技方面多了解壹些東西，所以選擇了這本書《未來地圖:全球智能公司的技術創新趨勢和商業化路徑》，作者是壹個叫“麻省理工科技評論”的組織，英文叫“MIT Technology Review”。中文版由深科技Deep Tech和華創研究院聯合出品，人民郵電出版社出版。壹些類似於互聯網公司的出版物也和這本書描述的內容非常吻合。
這本書壹共十章，光序言就有四篇。之所以有這麽多序言，也是由其內容決定的。從20xx年開始，《麻省理工科技評論》根據公司的科技領先能力和商業敏感度這兩個必要條件，在全球範圍內評選出50家智慧公司作為科技創新的代表。最初，20xx年前，它被稱為“全球創新公司50強”；20xx年被稱為“全球顛覆性公司50強”；自20xx年以來，被稱為“全球最聰明的50家公司”。本書以20xx年至20xx年的清單為基礎，選取了生物醫藥、能源材料、計算機與通信、互聯網與數字媒體、交通運輸等領域的案例，以時間和行業為基本思路撰寫。所以這本書可以說是壹部行業發展簡報編年史，記錄了各個行業的發展過程。每章開頭的第壹句話，可以說是對壹個行業的高度概括。從時間上看，從20xx年到現在近十年的科技發展，基本上可以代表最先進最創新的成果，從這些內容來分析科技的未來和趨勢也是合理的。
如果是通俗讀物，這本書有優點也有缺點。我不太推薦，因為書中的具體內容包含了很多專業知識。書中幾乎詳細描述了行業內的每壹項前沿技術，甚至提到了每壹個小進步的發展過程。所以外行人看的時候很難深入了解，只能了解到粗糙的表面，感覺很無知。值得推薦是因為這本書涉及面很廣，十個章節涵蓋了當前和未來科技創新的方方面面，比如人工智能的Siri、芯片技術、基因編輯技術、互聯網、新能源、內容呈現等。然而，每當提到這些技術中的壹項，我們在日常生活中或多或少都會接觸到它。看完之後，我們覺得這麽多高科技技術就在身邊，未來的概念生活也只是建立在這些基礎上。而作為某個行業的人，妳可以以這本書為工具，從跨學科和技術創新的角度，引發靈感，找出妳所在行業的問題和不足。
另外，值得壹提的是，這本書的寫法很符合理工科的思路，就是總分是壹個簡單的套路。每章開頭都是介紹和簡單總結，中間是幾個具體案例，最後是展望。雖然每壹章的標題都是以散文的形式寫的，但是每壹章的開頭都會盡量用壹些比較文藝的句子開頭。比如第八章開頭關於機器人、雲和互聯網，阿西莫夫的“這句話就用上了。”但是，我總覺得跟後面的內容有點脫節。我讀的時候，感覺就像在讀科研報告。感覺很直很直爽還略帶男人味。
就看完這本書的收獲來說，我有壹點體會主要來自兩個方面，壹個是和自己行業相關的新能源部分，壹個是人工智能。在看這本書之前，我壹直專註於水利水電本身的研究，對新能源乃至整個能源市場的認識還不夠清晰。看完《新能源》這壹部分，我覺得豁然開朗，突然發現自己應該提高自己的高度，開闊自己的視野，著眼於未來更多的可能性。書中強調了太陽能、風能、天然氣的發展，以及如何降低成本來促進發展。而在我們自己的水電行業，卻只字未提，不禁讓人思考是轉型還是轉行。還有壹點就是書裏沒有過多提到環保行業。由此可見，要麽是環保產業的發展還沒有進入世界智能公司的行列，要麽是環保產業在未來的科技中仍然需要各種基礎模塊的支撐，就像互聯網技術、新能源領域、生物技術等。書中提到的，都是對環保產業的支持。
第二點是人工智能。通過數據積累和機器學習，記住了人類更多的偏好和習慣，機器學習讓人類生活更加便利。人類過去大部分實踐經驗的總結和提煉，是指導人類發展的基礎。但在未來，人工智能將越來越多地取代人類從事基礎工作，這種實踐經驗將轉化為機器學習的過程，人類將更多地參與機器學習結果的決策，這進壹步提高了對人類的要求。人工智能更多的是基於數據，數據就是金錢。掌握更多的數據，分析數據，是未來獲取更多利益的主要手段。隨著未來人工智能的大發展，如何找到自己的定位，發揮更大的價值，是每個人都應該思考的事情。
總的來說，這本書還是值得壹讀的，每個月結合自己的行業應該都能從中找到壹些啟發和突破。
看了《未來地圖2》之後，很早就聽說過《未來地圖:全球智能公司的技術創新趨勢與商業化路徑》這本書，但是壹直比較懶，從來沒有抽出時間認真看過。在《書香能量》讀書學習活動中看到鐘老師推薦這本書時，我抑制不住內心的激動，終於找不到任何借口去“疏遠”它。
工作之余，我仔細閱讀，感觸良多。本書主要梳理了《麻省理工科技評論》近年來評選的“全球最聰明的50家公司”的技術創新和商業沈浮，讓讀者明白從壹項突破性的技術到真正實現對技術的享受、吸收、應用和再創新，是壹個艱難而微妙的過程。至於“聰明”的定義，《麻省理工科技評論》的編輯們更是標新立異。他們不統計公司擁有的專利或公司雇傭的醫生，也不考察公司的規模和聲譽。相反，他們會問公司在過去壹年裏是否有任何重大創新，將重新定義其領域。壹般來說，計算技術、能源材料、生物醫藥的需求壹直存在，只是具體的技術景氣度會有波動。生物能源和許多電池技術因為無法很好地營銷而遭受挫折，而人工智能因為找到了很好的應用場景而迅速爆發。
結合我四個月的工作經歷和參考書中的具體事例，從個人、公司、國家三個方面來闡述我的感受:
第壹，堅持夢想，與AI同行。
眾所周知，通用電氣是世界著名的制造企業。面對人工智能的浪潮，GE擁抱變化。該公司希望將人工智能註入其機器和工業流程。公司戰略的變化給員工帶來了機遇和挑戰。美國加州大學伯克利分校有機化學博士詹·傑森·尼科爾斯(Zhan Jason Nichols)在GE做了四年的制造和材料研發工作後，被調到公司的機器學習實驗室，但由於知識儲備不足，部分員工無法勝任。
聯想到自己的過去(九年國內外石油開發經驗，兩年石油鉆井現場經驗)，現在轉行做人工智能，感覺再也用不到以前的專業知識了，所以入職以來再也沒有繼續學習石油知識，但是通用電氣的例子給自己敲響了警鐘。在擁抱變化的同時，也要堅持自己的夢想，維護好自己現有的知識體系，思考如何用復合型的專業知識為公司創造更多的價值。
第二，科學至上，行業領先。
英特爾長期以來壹直是計算機芯片市場的領導者，通過領先於客戶的需求來引領行業變革，但最近它卻錯過了壹個又壹個機會。在移動芯片領域，由於決策失誤，英特爾已經被高通遠遠甩在後面。與此同時，在開發用於深度學習的人工智能芯片領域，英特爾的步伐也非常緩慢。前期並不看好這個領域的發展。最近後知後覺，它通過收購和加大投資找到了壹些缺口，但也已經被英偉達甩在了後面。壹次又壹次的決策失誤，讓曾經的巨頭接連錯過了兩個細分市場。
我很自豪中化在對技術和創新的尊重上壹直走在央企前列。最近，壹些企業開始關註新技術。如中海油董事長華陽在內部信中提出“數字技術和人工智能可能成為油氣開采領域的壹盞明燈”，道達爾集團R&D戰略與數據副總裁宋博德博士也指出了人工智能在油氣行業的重要性。寧先生在壹篇以“科學第壹”為主題的長文中已經指出，“我們周圍的世界已經變得面目全非，中化集團是時候深刻反思自己的戰略和發展理念了。未來將把中化集團打造成為科技驅動的創新平臺公司。”這壹戰略思想必然會引導公司完成轉型，實現引領行業、被尊為世界級企業的目標。
第三，政策導向，惠民利民。
在這份榜單中，中國企業出現的次數越來越多，涉及的行業非常廣泛。但在某些行業，比如生物、醫藥行業，榜單壹直被發達國家占據，而在航空航天、AI、無人機、無人駕駛等看似科技含量更高的領域，我們可以做到。作為壹個普通公民，如果在能治愈更多疾病的藥物、更好的駕駛體驗、無人機技術等等之間選擇，我們無疑會選擇藥物。就像不久前的電影《垂死掙紮》中描述的那樣，進口藥的高昂費用讓很多買不起的人活活餓死。
科技的進步和創新離不開政府的鼓勵和支持，離不開全社會的共同努力。無人機、AI、新零售行業的快速發展，是政策導向和金融資本追逐的結果。壹是國家對這類領域的重視，二是可以相對較快地收回成本，獲得大量收入。但是由於壹些原因，生物制藥不僅投資大，回收期長，而且很容易前功盡棄，血本無歸，所以很少有公司願意在這些領域深度投資。希望國家出臺政策，讓高科技更多惠及百姓。未來，中國企業不僅會更多地出現，而且會覆蓋更廣泛的行業。
雖然了解過去的歷史對技術創新的趨勢會有很大的幫助，但未必是預測未來的好方法。很多在書中獲得巨額融資的公司已經不是過去了(尤其是在新能源領域)。正如美國第16任總統亞伯拉罕·林肯所說，“預測未來的最好方法就是創造未來。”最近中美貿易戰激烈，國內輿論壹片嘩然。如何贏得這場勝利，我認為本質上是科技實力的較量。
在全球科技創新的潮流中，中國已經成為強有力的參與者和競爭者。相信在不久的將來，中國將引領科技文明，重回世界巔峰。我衷心希望能源科技公司能創造石化行業的未來，中化集團能創造中國企業的未來，中國能創造世界的未來！