在云計算、大數據中我們慢慢的變得成熟，對云計算我們也有了新的認識。
大數據成為網絡時代重要資產
用戶主導，依托互聯網，按需服務，帶來了無所不在的互聯網的在線搜索，實時交互，時刻發生的即時協同。從圖靈計算到網絡計算，云計算的交互性遠遠超過圖靈機。
水、電、交通等實現了社會化、集約化和專業化。后工業革命時期，云計算正在讓信息服務實現社會化、集約化和專業化。信息技術成為全社會公共的基礎設施，成為物聯網的基石。服務器托管和積累形成的服務器只是暫時現象，現在很多大的互聯網公司的數據中心都有定制高端服務器群，這些服務器群的新架構將成為高端服務器的產業鏈，滿足大數據挖掘的需求。
云的最大特點是不確定，云計算最根本的問題就是處理不確定性。云和所有權無關，不論是私有云、公有云、混合云，每朵云里都可能涉及到用戶的隱私或行業的秘密。安全問題已不再是云計算的攔路虎，云安全、數據安全實際上是服務和被服務方與信任管理的問題，加強政府監管是最基本的保證。
之前，位置服務受到大家的關注。位置服務是最接地氣的云計算，現在每個人都在享受搖一搖的生活，這就是一個很大的見證。之前我曾提到過計算機發展到這個世紀以來，存儲導致了我們的搜索時代，現在的互聯網又導致了我們的交互時代。
物聯網的代表是車聯網，物聯網的最高境界則是機器人聯網。移動互聯網和云計算環境造就了大數據時代，產業前沿延伸，新興商業涌現，傳統意義的學科兼并、產業兼并、商業兼并日趨模糊，包括機器人在內的許多“四不像”的技術、產品、商業、產業正成為創新的主要形態，正是它們造就了現代社會的時代特征。
“互聯網+”已成為一個熱詞，“互聯網+”的基礎首先是“移動寬帶+”。沒有寬帶城市，沒有寬帶的移動通信，沒有3G、4G、5G的發展就不會有“互聯網+”。寬帶是互聯網的基礎，有了“互聯網+”，才有軟件即服務、平臺即服務、基礎設施即服務為核心基礎的“云計算+”，有了“云計算+”，才有物聯網。有了物聯網，就會派生更多大數據，進而將帶領現在整個科學進入數據密集型的科學，產生“人工智能+”。
“互聯網+”將使全社會各行各業都要面臨互聯網的需求， 為此我們一定要加強自身的建設。只有這樣我們才能不負重望，把“互聯網+”承擔起來。
云計算盤活大數據資產發現價值
大數據標志著一個新時代的到來。這個時代的特征不只追求豐富的物質資源，也不只是互聯網帶來的方便的、多樣化的信息服務，同時還包含區別于物質的數據資源的價值發現和價值轉換，以及由大數據帶來的精神和文化方面的嶄新現象。
大數據來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望和無盡的追求。隨著信息技術，尤其是傳感器、通信、計算機和互聯網技術的迅猛發展和廣泛應用，人類獲取數據的手段越來越多，速度大大加快，成本急劇降低，層次和尺度更為精細，大數據已成為網絡時代人類社會的重要資產。
大數據僅僅是一個客觀存在，就其本身而言，既不是科學，也不是技術，各行各業的大數據都以103的數量級增長。從大數據中發現價值是人類幾千年來認知世界和社會的基本能力，也是我們必須面對的一個普遍性的問題。認知科學要有所突破，首先要在大數據上，聚類上有所突破。人類走過了幾千年的實驗科學，幾百年的理論科學，幾十年的計算科學之后，迎來了數據密集型的科學新時代。適應科學、理論科學、計算科學時代，大定律、大模型、小數據，數據是圍著模型和程序轉的。今天模型和程序要圍著數據轉，現在是大數據、小模型、小定律交叉學科，即使是同一個癌癥病，每個患者的表現也都不一樣，所以要關注對小數據的研究、小群體的研究，因此創新表現在創新交叉學科的形式化理論上。要更多地關注小眾，關注由下而上，而不是做特例發表論文。
云計算要充分確定大數據中的不確定性和價值的隱蔽性，跨界構建基于統計的可變視角和可變尺寸的全新發展狀態空間，大數據將驅動云計算架構中心的演化和進化，滿足及時發現大數據價值的需求。
云計算支撐機器人認知和機器人聯網
互聯網、云計算、物聯網和大數據可以有力的支撐機器人如何說、如何看、如何想。在“互聯網+”、“云計算+”、“大數據+”的形態下，利用“云+端”的形態已經孕育太多的機器人雛形。例如導航，我們可以選擇林志玲的聲音或者郭德綱的聲音進行導航。
所以，云服務機器人將來會更多地出現在社會的各個生活層面，例如超市的語音導游導購機器人、微博健康助手機器人、論文投稿推薦機器人、高考機器人、機器人交警等。機器人撰稿也已經發生了，機器人寵物則是一個新的發現，我們甚至可以對機器人寵物進行各種性格的設定。語言、文本、歌曲、劇本如果都能輸入給機器人，讓機器人變得有情感、動作、語音，我們就會發現研發語言和圖像豐富，頭腦復雜、四肢動作簡單的特定認知領域的云機器人，這樣的機器人的智商和情商更容易取得小眾的共識，比如人臉識別機器人、聊天機器人、機器人詩人等。
我們這十年來做了機器的價值腦的研發工作，把情緒扣除，把性格、動作、長期記憶、短期記憶，學習和思維，這些主要部分進行物化，通過感知和深腦的認知，推進更深層次的行動和感知。此外，我們不單單提倡要計算，如果一個人不能遺忘就沒有智能的表現，沒有遺忘就沒有智能，遺忘是人類智能的表現。我們記憶中要進行抽象，把記憶、計算和交互三位一體，我們可以利用人腦中的地圖，根據動機檢驗路徑規劃，擱在當前的記憶時空，形成決策，控制小腦，完成駕駛過程。這讓我們深深體會到IT行業一定要跟汽車行業緊密結合，我們希望構造一個機器駕駛腦，通過感知認知行動，再感知，再認知，再行動循環反復，這就是我們基本的智能駕駛方案。
這樣的駕駛腦跟云計算怎么結合?我們最近成立了云計算組，希望將來在汽車上裝一個無人機，肉眼看不清的東西可以通過無人機看見。我們還可通過云感知來感知更大的空間，通過云搜索得到更好、更新的地圖，通過云計算和群體智能得到事故險情、路口記憶等。
云計算的產業鏈將曾經相隔的微電子、計算機、通信、軟件、家電、穿戴設備、汽車、機器人等產業融合為三大板塊。云上形形色色的數據中心、計算中心和服務中心、異構層疊的網絡、以產品為中心的產業鏈方式，已經轉變為以服務為中心的利益攸關方的相互滲透、協商共贏方式，云服務提供商正在成為產業鏈的主角。我們要更加關注客戶體驗和大數據價值發現，更加關注以車聯網為代表的物聯網，更加關注機器人認知或機器人聯網。
(以上內容系根據李德毅院士在“2015第七屆中國云計算大會”上的演講整理而成)
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