人工智能热潮之下，白宫、英国政府、斯坦福大学，高盛、阿里等等各路机构，都拿出看家本领，出台人工智能报告。虽然这些机构名头很大，可在人工智能报告这事上，他们可能要被一家此前名不见经传的机构——乌镇智库，给碾压了。为什么？从数据的完整性、覆盖面，或是报告制作的时间成本、速度上，乌镇智库和网易联合制作的这份报告，是美国白宫、斯坦福大学这些无法比拼的。
我们先来看看，传统的报告是怎样的做法。拿现成的例子，美国白宫第一份报告，《美国人工智能研究与发展计划》，从2016年6月着手准备，10月份发布，总共花了4个月的时间。同样是10月发布的，还有斯坦福大学的报告。用了多久呢，至少是一年时间，2015年秋季就启动。
时间长是一个特点，另外就是人力耗费也多。白宫的报告用了多少人呢？具体我们不知道，但白宫专门组建了一个委员会来管这事，国家科学技术委员会（NSTC）机器学习和人工智能子委员会。斯坦福大学则成立了一个17人的研究小组。这小组的成员来头都不小，人工智能领域里，学术界的、企业界的、产业界的专家，还有相关的法律人士、政治科学、经济学的学者，都有。没办法，人工智能太专业了，门槛不高不行。
（斯坦福大学的17人成员名单）
现在人都齐了，接下来就该说说怎么做了。通常就是调研、开会、讨论。大家七嘴八舌地说自己的观点、意见，最后做一下总结，一份报告才算大功告成。美国白宫的、斯坦福大学的、英国政府的，都是这样。而像高盛、阿里巴巴、艾瑞咨询这些企业机构的，自己有投资，自己有些数据，可以再做点数据分析，罗列一下主要的人工智能公司。
基本上，传统的报告就是这样。首先得有人，有专业的学者，然后得有时间，才能搞调研，做研讨，最后把报告写出来。因此，几个月出一份报告，很正常。而且，这些报告都是文字，通常就是厚厚的一本。
（各国在人工智能领域的企业数、专利申请数与融资规模比较）
那么，乌镇智库有什么不一样吗？为什么它生产的人工智能报告，可以碾压白宫、斯坦福大学的报告。几个字就可以概括——快、全、准、简单。
白宫的报告花了4个月，斯坦福大学的报告至少是一年时间，乌镇智库的用了多久呢？一个来月。其实这个时间还不是太准确。最终报告出来是一个来月，但中间每周都有出产报告，从框架篇、产业与应用篇、学术与研究篇、投资与融资篇，最后才是精华篇。
生产周期这么快，那么专业程度如何？准确么？
乌镇智库的报告，为什么能生产这么快？他们自己说了，他们是大数据驱动的，用大数据来生产报告，而且就只有两作者：数据和机器。所以甭管你什么报告，用数据、算法、机器，运行一下，报告就七七八八了。
乌镇智库的网站上就有介绍，它现在有全球1亿多条专利、1亿多篇论文数据，8千万多条知识图谱数据，近千万社交媒体数据。而且，有点吹牛地说，号称从公元1001年以来的论文、专利数据都有。信不信由你，反正从报告的质量，是可以看出来的。
所以呢，乌镇智库生产报告，在数据样本上是绝对全样本。它也不需要花时间去搞调查、调研，机器一动，数据就来，自然就快多了。从报告上来看，可以精确到每个国家、每个省份/州、每个市县、每家企业、每所高校的具体情况。比如人工智能的企业有多少、投资情况是怎样的，研究水平是高是低，影响力如何，都有。关键是，数据基本可以做到实时。只要网络上一更新，这边立马就同步过来。
今年元旦，央视财经频道的那期《对话》，就直接用了乌镇智库的报告作为材料。可见内容扎实、可信，真是没得说。
（2017年1月1日央视财经《对话》栏目《人工智能：挑战2017》画面截图）
不光快、全，而且趋势预测，也领先于传统报告。虽然乌镇智库自称不作预测、不作判断，只呈现现象和数据，但报告里对数据进行的交叉比对、相互验证，其实就可以看出很多东西来。数据不说谎，数据会说话。传统报告，喜欢预测、预判，但它们靠什么？靠专家学者的专业知识、直觉和经验。靠不靠谱，嗯，我也不作判断，你自己想去。
最后想说的一点，就是报告简单、易读，基本都是图表为主，读起来不费劲。像高盛的报告，一百来页，真是挑战读者的记忆力和耐心啊。事物都有两面性，乌镇智库的报告没多少文字，所以也的确对读者的智商有要求，看不懂图表、数据的，只好去读传统报告的长篇大论。
说了这么多，乌镇智库是不是很牛。嘿嘿，其实也还好，因为它站在巨人肩上啊——数据和算法。现在都说大数据，都说算法怎样怎样，但有哪几家真的把这些好好用上了。没有，还是老路子做报告。它用得好，用得妙，就不一般了。所以，除了人工智能，它也已经生产了诸如Fintech、小微商户等报告了。
如果还看不明白，这张表拿去。
