各位在网路打滚多年的科科，或多或少，都可以亲身感受到「长江后浪推前浪，前浪死在沙滩上」的历史轮回。

每隔一段时间，就有排山倒海的业者、分析师和媒体，拼命炒作看似虚无飘渺，但绝对挂保证和商业投机紧紧挂勾的话题，别的不说，像本世纪初的网格运算、刀锋伺服器、云端运算、物联网、机械学习、雾运算、边缘运算、直到最近因众人疯狂炒作数位货币而火红的区块链等等想必各位绝不陌生的关键字，莫名其妙的占据了大量媒体版面之后，不知不觉中，就被更耸动的技术行销名词淹没，「还没开始就结束了」，仅在Google等搜寻引擎，遗留供后人凭吊的历史陈迹。

说穿了，万变不离其宗，近代资讯科学的发展轨迹，受限于单一运算容器终究有其极限，总脱离不了支撑巨量服务的分散式运算，诸多琳琅满目的技术行销名词，事后回顾，仅为瞎子摸象的一隅，被人类的痴愚贪念，蓄意包装后的加工化合物。

「物联网(IoT)」和「区块链(Blockchain)」就此在历史的舞台上站稳的脚跟，几乎无人敢否认，「万物互联」与「去中心化」将构成「NewInter」的基础，只是碍于诸多因素，这2种技术的应用等级，迟迟没有达到世人最初的期待。但当这两者合而为一，那就将开辟另一个崭新的应用领域，足以改变人类的生活与未来。

物联网喊了这么多年，大规模推广却看似原地踏步

物联网热潮并非短短几年的事情，然而始终未普遍见于你我身边。这因素很复杂，同时兼具「技术门槛」和「商业模式」的层面，让我们迟迟看不到科幻小说般描述的物联网世界。

技术门槛是什么？

物联网不外乎布署大量智慧化的终端装置，但这些终端收集到的资料，最终还要为人类服务，这就引发了人和设备之间的互信疑虑：人类要如何信赖设备，设备要如何取信人类，设备和设备之间如何彼此确认资料是正确、而且不会被窜改。

物联网的资料传递与交换，一出乱子，可是会搞出很多人命的，相信不会有人希望自己家中的物联网装置被骇客入侵乱搞而且「被自杀」，例如晚上睡觉窗户全关所有家电浴室瓦斯炉热水器都开到最大活活搞死你的荒谬场面。

为何需要商业模式？

接着，通过物联网取得数据之后，例如我家现在的温度是多少，农地里面的农作物现在生长状况如何，从资料采集、资料分发、资料转化为有意义的资讯，一路到多个主体之间分享资料，就涉及了「所有权」、「使用权」、「价值的分配」，衍生出一系列「信用」和「价值」的议题。

收集到一大堆资料是一回事，你要如何让这些资料产生相对应的价值，并有信用基础、商业模式和生态系统去推动其运行，那又是另一回事。难道这几年下来，做好放在那边却长期乏人问津的「IoT平台」还不够多吗？

当今数位货币的荒谬之处

很幸运地区块链就是踢开这2块挡在路上石头的最佳解答，确保资料的可信度与安全性，并赋予资料价值，将其转变为可计价的数位代币(Token)，让物联网在实际应用过程中产出的巨大资料，成为此代币的信用基础，而不是仅浪费地球资源虚耗庞大的「挖矿」电力，而且除了数位货币之间的兑换，还没有可以交易的「商品」可买，完全违背了货币本质「降低交易成本」的初衷，这真是数位货币最大的荒谬。

很多技术宅往往对「商业」嗤之以鼻，抱持不屑一顾的轻蔑态度，但请动脑想想，今天像日本动漫画产业与同人商品如此风行全球，背后支撑其发展的，绝对不是关在家里的御宅族，而是推波助澜的「商业化」，天底下所有产业的兴盛，也同样有迹可循，要理解这么简单的道理，真的一点也不难。

区块链技术的4个发展阶段

现在谈到区块链，大多数人只会想到比特币和乙太币，但区块链并没那么简单，虽众说纷纭，大致上可定义为以下4个发展阶段。

区块链10：对北极熊不太友善的比特币。区块链20：乙太坊的智慧合约。区块链30：实现炼和炼之间的融合与互通，进而进行跨炼合约。区块链40：打造物联网区块链，数位资产来自实体世界的数据，区块链建立物联网底层的互信，填补资讯使用的信任机制。一方面建立物联网生态，另一方面建立商业模式和经济型态。创造可信任的物联网区块链生态体系。 成功的产品绝非只靠技术就能跃进

融合区块链之后，物联网的发展就从此一帆风顺？当然不是，世上任何推广成功的产品与应用，从来就不是单单仰赖「技术」即可功德圆满。

假使三十年前没有OSI七层模型，网际网路的演进，根本不可能如此迅速。缺乏「框架(Framework)」，也就是所谓的国际技术标准，大家都在「多样少量」，没有经济规模，再多的新创公司都会壮烈牺牲。毕竟物联网覆盖了整个世界的资讯交换需求，如果没有一个联盟或生态体系，大家都在单打独斗，无法集中资源，确实的落实应用，只会让深奥幽玄的技术，停滞于天马行空的想像。

少了框架，就像少了设计图的房子，空有砖块和水泥，你还是无法万丈高楼平地起的盖起一栋稳固的高楼。

国际间长达4年的规格之争

历经长达4年多的规格战争，2017年底由中国推动、德国与瑞典协助的ISO/IEC30141「IoT参考架构」(IoTReferenceArchitecture)，通过了国际标准草案投票(DIS)，也正式将中国的「六域模型(six-domainml)」国家标准GB/T33474-2016，拱上了物联网区块链的浪头。而六域模型就扮演着类似三十年前OSI七层架构的角色，对物联网未来的重要性不言可喻。

这种「国际标准」究竟如何成形，美国日本韩国如何拼命阻挡中国的提案，背后暗藏了多少大国私下角力与权力斗争的「国际战争」，很可怕，不要问。

那已经有相对应的实作？

2017年五月启动专案、十月通过中国国家工信部区块链技术测试的「SDChain(Six-DomainChain)」是ISO/IEC30141全球第一个实作，基金会设置于新加坡，其数位代币SDA(Six-DomainAsset)在2018年1月8日开放交易。

ISO/IEC30141定义的「六域模型」和SDChain打造的「六域炼」，前者是物联网与各行各业融合的方法论，后者提供更强固的去中心化公有炼底层，并建立实际的应用与社群。

至于SDChain项目发起人与ISO/IEC30141规格制定主编辑那「神奇的巧合」，请自行跪求Google大神，在此不便撰述。

物联网的共识演算法，真的非得要区块链不可吗？

这是一个高度争议性的话题，尤其当「无区块分散帐本」的IOTA受到众人关注后，区块链与DAG(DirectedAcyclicGraph，有向无环图)之间的优劣，一直不断的被众人关注并评论著。

从帐面上来看，相较于区块链，DAG不受制于区块体积与工作量证明(POW)，免交易费，较能节省频宽与耗电，理论上有更强的规模延展性，但也有双重支付确认与缺乏传统意义上的「共识」等疑虑，而被取消的交易费，在实务领域也被视为提升区块炼安全性的重要环节，因此这些特性可能限制其应用范围。历史的教训已经证明，如果学术上已存在争论，那实际应用上问题只会更多，这些都有待时间证明。

此外，受到炒币歪风的不良影响，这年头的舆论已经被扭曲成「谁看起来比较炙手可热，谁的数位货币价格比较高，哪种技术就一定比较先进」，但重点是生态，而不是货币，应由应用场景决定共识算法，能不能「挖矿」就更不值一哂，这对人类一点贡献也没有。

物联网正处于迎接黎明前的黑暗

从物联网概念被提出，一路到区块链因比特币而爆红，区块链逐步展现了可解决物联网宿疾的潜力，直到国际标准问世，提供可遵循的总体架构框架，足以帮助各行各业真正厘清物联网是什么，就这样，足足耗费了近二十年的光阴。

看的更远，从三十年前的OSI模型，直到今天的六域模型，这三十年过程是「沟通自动化」转型到「执行自动化」的时代，人和物、物和物之间将会自动沟通，互通有无。我们可预期的「一万亿」联网设备，如何管理？如何改善生活？如何创造财富？这才是当代最大的挑战。

此时此刻踏入物联网产业，并有能力提供完美解答的企业，将有机会成为未来的科技巨头。各位科科也许将有幸躬逢其盛，亲眼见证到物联网改变你我的生活，以及新科技霸权的诞生，在踏出黑暗、准备迎接黎明的当下，值得拭目以待。

引言

随着物联网在交通系统中日益普及，为了打造交通系统中更安全、更快、更智能的车辆，车载通信网络和自动驾驶技术是构建未来一代、功能强大的智能交通系统的基石技术。基于物联网的交通系统可以为自动化网联 汽车 提供大规模设备连接和传感器连接。通过使用物联网技术，网联自动驾驶车辆的数量将显著提高。随着网联自动驾驶 汽车 数量的增长，亟待提出新的技术方法并重新思考下一代 汽车 网络的设计，尤其是自动化网联 汽车 。因此，有必要研究新的理论、架构和技术，利用物联网提供的能力，形成更高效、更智能的交通系统。本期特刊旨在为学术界和工业界的研究人员、开发人员和从业人员提供一个平台，传播最新的成果，并推动物联网在自动化网联 汽车 技术方面的应用。

征集主题包括但不限于

重要时间节点

投稿须知

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“宁可转型升级死，绝不因循守旧活”，这是广联达董事长刁志中振聋发聩的一句话。某种程度上，这代表了不少正在 探索 数字化转型的企业家的真实心声。

一场巨大的变革正在进行中：“数字化”“数字中国”被列为“十四五”规划的核心之一，数字经济席卷各行各业，新一轮的商业马拉松枪声已响起。无形的革新重塑着商业大环境，也赋予了我们丰富的想象空间。不论是数字化，还是数智化，成为疫情之后几乎每家企业不得不做的必答题，也带给企业家诸多困惑：企业是否一定要数字化转型？究竟如何数字化转型？难点和坑又是什么？

本专题试图抛砖引玉，展现数字化大潮中的一个剪影。我们特别邀请到行业专家安筱鹏，详解数字化转型的关键问题。我们更期待蓬勃涌现出优秀的管理样本，有机会向世界输出中国式的管理理念与声音。

（注：本文原标题《一文讲透数字化的8个关键问题》，节选自正和岛《决策参考》四月刊。）

作 者：安筱鹏 阿里研究院副院长

转型的逻辑起点

今天人们讲智能制造、工业40、工业互联网等一系列概念，讲数字化转型，首先需要思考的问题是：转型的逻辑起点是什么？

智能是一个主体对外部环境的变化做出反应的能力，这个主体可以是一个人、机器、设备、组织、企业等。 工业40、智能制造等要解决的核心问题，是面对竞争环境和客户需求的变化，企业如何适应？如何跟上？如何更好地满足客户需求？这就是数字化转型的逻辑起点。

在过去，消费者追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求；今天，年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求，而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。 消费者的需求已变化，我们的供给能否跟上消费者需求的变化？

应对需求的快速变化，是疫情带给我们的挑战，也是数字化转型必须解决的基本问题。未来十年，企业面临的重大挑战是如何面对消费者主权的崛起。一百多年前，福特说：“不管消费者需要什么，我生产的 汽车 都是黑色。”2019年，“双11看中国”活动过程中，欧莱雅中国总裁说：“22年前进入中国时，美妆行业是千人一面，现在是一人千面。” 这就是我们今天面对的市场客户需求发生的变化：个性化、场景化、实时化、互动化、内容化。

对于一个企业来说， 数字化转型及其所要解决的核心问题就是：如何去满足海量的、碎片化的、实时的、多场景的客户需求。

数字化转型的本质

业界关于企业数字化转型有很多新的概念。有些时候新概念太多，也造成了“新概念雾霾”。我们需要一个“雾霾净化器”；我们需要一个望远镜，能看到数字化转型的全局；我们需要一个显微镜，能看到数字化转型的细节；我们也需要一个CT机，能看到数字化转型的本质。

对于企业家而言，面对疫情需要解决的问题和数字化转型要解决的问题， 本质是一个问题，即企业如何面对不确定性。

只有深刻认识不确定性，才能深刻理解数字化转型的本质。不确定性源于信息约束条件下人们有限的认知能力，应对不确定性，是人类永恒的挑战。 数字化转型的本质是，在数据+算法定义的世界中，以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化资源配置效率，构建企业新型竞争优势。

关于企业数字化转型，美国和德国都有“新技术”与“实体经济融合”的新概念。美国国家标准与技术研究院（NIST）提出智能制造，认为智能制造解决三个基本问题：差异性更大的定制化服务，更小的生产批量，不可预知的供应链变更和中断。 这三个问题归结为一个问题，即一个企业如何面对不确定性，并做出实时响应。

德国弗劳恩霍夫研究所提出了工业40的概念，认为工业40的逻辑起点是适应竞争环境的快速变化。 数字化转型的初心就是如何应对变化，市场变了、用户变了、产品变了、技术变了，企业如何适应市场+用户+产品+技术的快速变化。

这次疫情是对企业数字化转型进程的一次检阅， 应对疫情和数字化转型本质上是解决同一个问题：企业如何在不确定性的世界中进行决策。 疫情期间，良品铺子、红蜻蜓、林清轩等企业家们在逆境中找到突破口，体现了数字化转型的核心要素，即意识+平台+工具+组织。

企业要有数字化转型的意识，要树立以消费者运营为核心的理念，树立全渠道营销、线上线下融合、数字驱动等新理念；企业能够有效应对疫情带来的挑战在于业务云化，在于搭建了数据中台、业务中台；企业还要有钉钉这样的数字化工具；需要实现组织在线、协同在线，需要营造自组织涌现的机制。

一个所有组织都要思考的问题

面对不确定性，面对数字化转型，所有的组织都要思考一个问题： 如何从工业时代的组织向数字时代的组织切换？

很多时候面对一个不断变化的市场，企业按照原有的工作方式、思维方式操作，可能没什么错，但是在一个高度不确定性的环境中，失误将不可避免。基于确定性的组织行为惯性，是造成突发事件应对失误的元凶。互联网竞争策略中有一个关键：高频打低频。一个组织的常态与突发应对的区别在于：常态化的低频决策机制适应不了突发事件中的高频决策需求。

如何构建一个组织的高频、多中心、短链路决策机制，是一个组织从工业时代向数字时代切换的必由之路。

数字经济时代如何重建新的组织细胞？新组织涌现的背后是价值观导向和利益导向，正如张勇（阿里巴巴董事局主席、首席执行官）所说，绝大多数协同问题都不是态度问题，而是生产关系没设计到位；要在一个扭曲生产环境下希望大家一起合作，本身就违反人性。

重新思考数字化转型的动力

2003年，《哈佛商业评论》前主编尼格拉斯·卡尔在美国掀起一场大争论。这场争论的核心问题是IT技术对于提升企业竞争力到底有没有用？这个问题每隔几年就会冒出来。面对全球数字化基础设施的重构，我们需要重新思考数字化转型的动力。

我们看到数据中台、业务中台、微服务组件、工业APP等背后，是我们认识数字化转型的起点——首先是认知转型。我们讲“ 科技 是第一生产力”“制度重于技术”，但最重要的是认知和理念。其次，我们今天对数字化转型认知的区别不是愿不愿意拥抱变化，而是以多快的速度，以何种方式拥抱变化。我们是不是有长期思维，是不是相信年轻人，是不是有推动文化变革的决心？再者，数字化转型是一场边缘革命，对于一个企业来说不在于做了什么，重要的是比竞争对手多做了什么、客户真正感受到了什么、构筑了什么样的新型能力。

过去，在涉及数字化转型的动力时，企业家们的思考角度是：数字化转型的投入产出比有多高？有没有风险？有多少风险？如果数字化项目的风险太高或产业不确定，就放缓投资的步伐。

我们今天从另一个角度思考问题： 如果不转型，损失是什么？缺失数字化战略时，风险是确定的，可以概括成以下五个方面：市场失焦、营销失语、管理失衡、系统失灵、增长失速 。

数字化转型的基本矛盾

企业家们在推动数字化转型的过程中面临各种困惑和挑战。

美国哈佛大学组织的调研认为数字化挑战是遗留系统（52％）、信息/数据孤岛（51％）、IT与业务线之间的合作不足（49％）、风险厌恶文化（47％）、变更管理能力（46％）、缺乏数字化的企业愿景（39％）、缺乏人才/技能（38％）、预算不足（37％）、网络安全（34%）等。德国提出工业40，核心问题是三个集成（横向集成、纵向集成、端到端集成）。而中国政府提出两化（信息化和工业化）深度融合，核心挑战是如何从单向应用。问题是，这些挑战背后的原因是什么？

十九大报告提出我们面临的基本矛盾是人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。我们把这个问题抛给数字化转型：什么是数字化转型的基本矛盾？我 们认为是企业全局优化的需求和碎片化供给之间的矛盾。 企业数字化投入和收益之间不是一个平行线，数字化投入只有超越了集成的某个临界点之后，收入才会呈现指数化增长。

《第五项修炼》说过一句话：“今天问题的产生，源自于昨天的解决方案。”回顾过去60年IT的发展史，可以看到它就是一个碎片化的供给史，这些解决方案都是为了解决一个点的问题。但是今天我们不仅仅需要点、线、面，还需要一个生态，这是我们今天在数字化转型中所面临的一个问题。

从企业数字化到数智化转型

数字化转型不是一个新课题。从技术长周期的视角来看企业转型，可以分为两个阶段：从数字化转型阶段到数智化转型阶段。数字化是一个业务数据化的过程，中国企业从上世纪90年代就开始了，经历了传统软件安装期和消费者在线化两个阶段。 当前，企业正进入数智化转型新阶段，基础设施云化、中台化、移动化推动企业从业务数据化向数据业务化转型，从单轮驱动向双轮驱动转型，并最终实现全链路数智化。

阶段一：IT化阶段

关键词：安装

企业通过安装办公自动化（OA）、企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等各类信息化软件，构建单点业务环节信息系统，全面优化企业的研发、生产、经营流程，提高管理效率，为进一步深入开展数字化转型打下坚实基础。

阶段二：在线化阶段

关键词：在线

互联网普及对于商业世界带来的革命性变化，意味着商业系统进入了新时代——在线时代，商业世界实现大尺度、多场景业务闭环优化。伴随着3G、4G、5G等移动互联网及物联网技术的迭代，电子商务、社交网络、移动支付、网络约车等新业务涌现，推动着消费者在线，以及店铺、商品、组织、管理、服务的在线化。

阶段三：云端化阶段

关键词：重构

云计算、物联网、人工智能、5G、数字孪生等为代表的智能技术群落正在构建新商业基础设施，未来5 10年将是新型数字基础设施的“安装”和服务交付期。IT基础设施及企业应用软件加速云化，一批云原生技术持续涌现。数据中台、业务中台、AIoT中台建设步伐加快，消除数据孤岛并促进数据业务化，推动企业内部资源与能力共享。

阶段四：双轮驱动阶段

关键词：运营

伴随着企业传统IT基础设施云端化、AIoT化、中台化、移动化，企业不断打通线上与线下、内部与外部、消费端与供给端数据，基于消费端数据运营，以消费端数据智能重构供给端的品牌、营销、研发、渠道、制造等供给体系和价值链体系，构建人、货、场全要素运营体系。

阶段五：全链路数字化阶段

关键词：创新

以消费者运营为核心，实现消费端与供给端全要素、全场景、全生命周期的数据智能，建立企业智能运营和决策体系，持续推动企业产品创新、业务创新、组织创新，构建强大的新竞争优势。简言之，如果说企业数字化转型是基于IT技术、架构和PC端，那么企业数智化转型则是基于DT技术、架构和移动端。数字化的核心是业务数据化，数智化的核心则是数据业务化。从数字化到数智化是一次新型数字商业基础设施的重构、迁移和切换，是以消费者运营为核心的数字商业生态重构。

数字化的终极版图

可以设想一下，未来十年、二十年、三十年之后，信息通信技术的发展趋势是什么？或者我们思考一个问题：数字化的终极版图是什么？从未来看现在， 我们今天所看到的物联网、大数据、云计算、人工智能、工业软件等技术，都是未来数字化终极版图的一个碎片 ，ICT技术发展及应用的过程，就是我们不断把这个碎片化的模块拼成一幅完整版图的过程，我们都是拼图人。

10年前，马斯克发表了一篇文章：Why the US Can Beat China: The Facts about SpaceX Costs。今天，马斯克的SpaceX将火箭每公斤的发射成本降到了20年前的1/7。今天，飞机、高铁、 汽车 、坦克等复杂装备的研制周期相当于20年前的一半，这是因为人类 社会 认识客观世界的方法论已从“观察+抽象+数学”的理论推理、“假设+实验+归纳”的实验验证，走向基于数字孪生的“模拟择优”。

未来的世界是数字孪生世界，就是在比特的汪洋中重构原子的运行轨道，这将驱动赛博空间的数字孪生无限逼近真实物理空间，基于“物理实体+数字孪生”的资源优化配置将成为数字经济的基本形态。

数字孪生世界的意义在于，在比特的世界中构建物质世界的运行框架和体系，构建人类 社会 大规模协作新体系。 这一进程将从原子、器件、整机、建筑、城市到地球，从基因、细胞、器官、人体到生物世界，从数字孪生的心脏、数字孪生的飞机、数字孪生的建筑到数字孪生的城市。我们都走在构造数字孪生世界的大道上，数字孪生将把企业带上向零成本试错之路。

企业思维的三个转变

面对数字化转型大变革，企业如何转型？企业思维需要实现三个转变：

1 以不变应万变，到以持续优化的策略应对各种不确定性。企业需要以数据+算法的策略应对不确定性，需要摒弃冗余思维、静态思维，走向精准思维、动态思维。

2 以增量革命构建新型能力，企业数字化转型，就是要把软件、设备、流程优化、管理变革最终都转化为企业的新型能力。这是数字化的出发点，也是落脚点。

3 从产品制造商到客户运营商，制造企业应成为一个工业产品提供者，通过产品与客户建立一种“强关系”，能成为24小时在线，了解、预测、满足客户需求的“客户运营商”。

今天，对于大多数企业而言，数字化转型不是因为喜欢变化，而是不得不做的一场转型。数字经济时代，企业家们要做的是对于新事物不排斥、不盲从，主动拥抱数字化新大陆。

linked

data

按字面的意思是被连接起来的数据。Tim

berners-lee的一篇博客的介绍，从网络的发展上来看，“Net”或是“internet”是计算机直接通过网线形成的远距离通信网路，“Web”或是“world

wide

web”是计算机里的文件直接互联。而网络发展的下一步就是实现文件中的数据的直接互联，也就是所谓的“linked

data”。

Tim认为这就是他构想中的web

30中的基础环节之一。也就是说数据的直接互联能够让计算机“理解”文件中的语义。对于如何实现，不同的流派有提出过不同的方法。目前一种通用的做法简单来说是把网页文件中的每一个实体用元数据做标记（好理解的例子是一篇文章的“标题”部分用title标注，“作者”部分用author标注），然后通过建立RDF和ontology（RDF理解成一种主谓宾之类的句式关系模型就好，至于ontology我的理解是跨数据系统间的通用关系模型，可能理解的不对，不过不要试着去百度这个词，我试过。。）将不同的元数据标注下的实体的关系表现出来

（我真的不是学技术的，再细化解释不下去了）。

这对于构建“semantic

web”（即

语义网）甚至是现在非常热的“the

Internet

of

thing”

(即物联网)

有着重要的意义。这样又扯出了很多新的概念，比如语义网，比如物联网，不过这与题主的问题有点远，我下面用一个语义搜索的例子来稍微帮助下阐述。我们知道现在主流的搜索引擎都是关键字搜索引擎，这种引擎的实现思路在核心上可以说是受到早期的图书馆管理中的索引检索的启发，搜索引擎事先遍历，抓取网上的网页，将网页中的内容做为索引连同url等信息一并存入数据库中。

举个例子，在用户输入搜索语句，比如“苹果”时，因为机器无法判断这个“苹果”是指水果还是苹果公司，所以会将数据库中含有“苹果”两字的网页都返回给用户。如果输入的检索是一个句子,

比如“苹果手机”，现阶段的搜索引擎仍然无法判断“苹果手机”是特指苹果公司的手机，返回的结果里会有很大一部分是含有“苹果”，“手机”这样的关键词的网页（含有“苹果手机”这个关键词的网页一样会出现在结果里，并可能因为一些优化算法被集中靠前显示，这样看上去就好像搜索引擎知道你在检索“苹果手机”一样）。

当用户的检索变得复杂的时候，比如上面说的“苹果手机”

（其实还不算复杂，真正复杂的是：我的朋友中谁适合做我女朋友。。。），linked

data的作用就显现了。对，通过前面提到的元数据标注，RDF关系模型，机器能够了解当“苹果”和“手机”一齐出现的时候，很大程度上是指“苹果手机”。当连接的数据多了之后，就会形成巨大的一个知识图谱，现实中的例子就是google

的knowledge

graph，建议搬个梯子看下。如果我们在其中加入人的社会关系和她在社交网络中的分享，就可以对搜索结果做进一步的优化（判断自己和好友的兴趣，爱好并以此作为依据筛选结果等等），成功帮我找到一个女朋友。恩，这才是我写毕业论文的初衷，不过离题主的问题有点偏了。

总之，linked

data

是一种实现机器智能的基础手段，相比于传统知识库的一个优势是能够执行更精确智能的检索。欢迎讨论，补充和纠正。

推荐五款经典言情小说：

1，“怪我们太好玩了。” （完）作者：一个虚荣

文案：优点

童年是的，人生交织在一起很长一段时间，只要他是对的，只要他身边没有一个人，总有希望碰到的的时刻。

童年的缺点是，有很多生活交织在一起的那一刻，即使他是正确的人，即使他身边没有人，即使遇到合适的那一刻，你可能无法检测

“欧阳用。”她突然转过头看着他，提出了明确的冷嘲讽的笑容，“是我们投入这么多自己的弧线漂移彼此之间，即使你是我失去了一半，我们从未设置不齐全一轮“

内容标签：。

搜索关键字：主角：欧阳带，沉晨，也就是配角：晏清，半夏，司徒，物联网，即其他：

同学们强烈的为我推荐的纸张，感觉真的很好看完之后。小时候，一直比较萌这种类型。喜欢这个故事的原因，除了有太多的句子比给我的印象，可能是因为它仍然是男人的主人和女人活的很潇洒，放纵的生活，不顾后果，“快乐”地活着，我永远也学不会的。我喜欢做小地衣叫沉晨，这个名字似乎代表了她叛逆，离经叛道的性格，这个名字实在是太帅了！还有最后一句“有一种游戏叫婚姻，敢不敢玩，我敢用我的生命来打？！”真是幸福啊

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