以“智慧城市與移動信息化”為主題的“第七屆中國電子政務高峰論壇”于2013年6月23日在北京大學英杰交流中心陽光大廳隆重舉辦。本次論壇由工業(yè)和信息化部信息化推進司指導，北京大學信息化與信息管理研究中心主辦，中央機構編制委員會辦公室電子政務中心、北大CIO班教務辦公室協辦，CIO時代網和銳捷網絡承辦。各部委、各省市特邀嘉賓、CIO班學員及有關企事業(yè)單位和媒體代表200多人薈萃于此，就智慧城市、云計算、物聯網、移動互聯網和大數據等新一代信息技術的應用進行了熱點討論。

        中國工程院院士李德毅院士為大家?guī)怼洞髷祿r代的位置服務》的主題演講，他首先提出了問題，智慧城市的第一責任人是誰？李德毅院士同時指出：大數據引發(fā)新理念，實踐中的研究也許勝過研究中的實踐，較多的數據也許勝過較好的算法。大數據成為連接物理世界和虛擬精細地圖的橋。大數據的作用首先在于體現價值，而不僅僅是發(fā)現知識……他同時提出，人人都是傳感器，從小眾到大眾，形成群體智能，由下而上也許勝過由上而下。他淵博的學識、幽默的演講贏得了現場嘉賓的陣陣掌聲。以下為演講實錄：
        大家早上好，講一點智慧城市的事情。剛才姚老師說，一個報告讓人家記住一句話就好了，我的一句話是：智慧城市的第一責任人是誰？是市長。




中國工程院院士 李德毅院士


        智慧城市是一個美麗的神話？我小的時候，大家都說要建設一個衛(wèi)生城市，現在我們有太多的口號，平安城市、生產城市、數字城市、無線城市、寬帶城市、幸福城市、藝術城市、歷史城市、文化城市、旅游城市、健康城市等等，還沒列完，各式的城市也很重要。好比說美麗城市、宜居城市、休閑城市、文明城市等！同志們，我們不要太忽悠了！

        昨天聽到廣播，說一個嬰兒的奶粉要九個部委發(fā)聯合文件。我想問：我們的社會怎么了？大家說云計算、物聯網好像第一責任人不清楚，我感覺到智慧城市的責任人很清楚，那就是市長，市長是人大任命的，人大是人民選舉的。我被邀請在北京市參加一個討論，我就潑了冷水，因為官員都在想：我當市長了，以后這個城市要變成智慧城市了。你想想市長有這么大能耐嗎？你在臺上五年、十年北京就變成智慧城市了？你的孩子會在家里踹你的，告訴爸爸不要說大話，會悄悄的提醒你，這是善意的提醒。法國作家雨果說過，一個城市的良心是下水道，當洪水四溢，城市的下水道讓滔滔之水悄然排淌，城市回歸安詳。不幸的是去年北京就發(fā)生了“721”事件。一個文學家說良心、智慧，慧字底下是一個心，一個城市良心都沒有，哪來的智慧？聽說有的城市的下水道是形式上的下水道，沒有下水管，下工地檢查的時候看不到，良心哪去了？

        城市的智慧呢？我是中國人工智能協會理事長，我們經常討論人工智能，討論智能技術，但我們不敢輕易地講智慧，在人工智能這個學科里面，有很多沒有打開的科學之謎，好比說大腦跟心臟是什么關系？知識一般認為頭腦、智慧，知識這一塊、技能這一塊、智能這一塊靠大腦，但是心呢？良心呢？秀外惠中，講的秀外要惠中，所以你們看看惠中這個詞是怎么演化過來的？是很有意思的。我們又說人的手是人的第二大腦，大家看到一個殘疾人用腳寫字，用腳做很多活動時，我也覺得腳也是第二大腦。所以從腦科學的狀態(tài)下，智慧與智能要求更高。

        對智慧城市作為一個普通市民的理解，我覺得應該是生態(tài)環(huán)境良好、基礎設施先進、產業(yè)結構合理、經濟實力雄厚、服務保障完善、科教文化發(fā)達、社會平安和諧、市民健康幸福?，F在PM2.5叫做冠狀物，還有一些人叫做開狀物，搞不清楚到底是開狀物還是冠狀物，我們要想一個系統(tǒng)的方法，空談誤國，實干興邦。多做一些實在的事情，少忽悠一點口號。

        我講一個具體的例子，智慧城市建設的一個最基本問題，就是位置服務。云計算使地理信息系統(tǒng)走上飛天之路，本來我們的汽車里面安了地理信息系統(tǒng)，導航，要放一個硬件做載體，現在不要了，把地理信息系統(tǒng)搬到網上去了，所以手機就可以做導航，這就是云計算給各位帶來的現實。

        剛剛我們舉辦了“第五屆云計算大會”，6月5號到6月8號在國家會議中心，那幾天正好下大雨，工程技術人員恪守時間，也是非常讓人感動的。云計算定位導航結合，催生位置服務。位置服務無人不用、無時不需、無所不在。1994年美國學者提出了位置服務的時候，三個基本內容：你在哪里、和誰在一起、附近有什么資源。當今隨著移動互聯網的發(fā)展，已經形成了一個新的概念，叫做SoLoMo，綜合了社交、位置、和移動的特點，使得位置服務成為移動互聯網時代最接地氣的服務。

        大家說地理信息系統(tǒng)，我們所說的早先的地理，在人們的頭腦中是掛在墻上的，印在書上的，到上個世紀80年代，人們把地圖電子化，我們獲得了電子地圖，于是有了結構化和半結構化的地圖數據，進而把電子地圖發(fā)展成為了數字地圖。隨著全球導航定位系統(tǒng)的普及，人們又把定位系統(tǒng)和地圖緊緊結合在理一起，從Google地圖到現在每個人走在街上都能看到街景，變化夠快，多實在。位置衍生服務就是搖一搖、掃一掃、照一照，搖一搖附近我的朋友們在不在、附近有沒有商店和吃飯的地方；掃一掃這個店是什么樣子的，拿這個照相機照一照二維碼，馬上就可以得到優(yōu)惠卷，或者是給你一個自動的聯誼，或者給你一張電子名片。這些技術和手段深刻的影響到我們每天的日常生活。于是又出來了一個新的概念，眾包地圖，軟件的開發(fā)不僅僅是在一個公司里，而是在一個開放的社區(qū)里，不是在一個單位里面，而是在共同感興趣的人在網上進行共同興趣的開發(fā)。

        手機、汽車等移動設備裝載各種各樣的地理信息系統(tǒng)、并定期更新地理軟件的時代已經過去了，我國目前存在眾多小而散的地理信息產業(yè)孤島，只能滿足簡單地理要素查詢，滿足行業(yè)的解決方案，跨行業(yè)之間的坐標和格式不能互換，數據不兼容，語義不統(tǒng)一，分享難、互操作難。于是，云計算把早先的互聯網核心簡單、邊緣復雜、千人一面的形態(tài)，改造成網絡豐富、邊緣簡單、交互智能，尤其是在網絡中心的云計算，支持社會化、集約化和專業(yè)化的信息服務。一個個孤立的地理信息系統(tǒng)走上飛天之路，實現從行業(yè)解決方案向云計算的轉型。行業(yè)解決方案已經到了尾聲，跨行業(yè)的解決方案站到了行業(yè)之外，看到的行業(yè)成為了時尚，因此我們需要的是跨越界限、柔性重組、共享價值。

        云計算走過了理念清晰、操作模糊、八仙過海、云里霧里的一段路程之后，已經成為了我國信息行業(yè)當前的主旋律，給我們的生活帶來太多意想不到的改變，正越來越深入地服務于各式各樣的小眾，甚至改變整個大眾的社會交互形態(tài)，位置云首當其沖。我們過去的企業(yè)服務大眾、服務公眾，現在要想服務大眾，首先要服務小眾，沒有成千上萬的小眾，服務大眾是一個空話。以前我們是粗放式的服務，叫做大河有水小河滿，現在我們是精細的服務，叫做小河有水大河滿。

        誰是中國位置服務的領頭羊呢？哪一家企業(yè)、哪一個地區(qū)、哪一個城市是位置服務的領頭羊呢？北京是位置服務的領頭羊嗎？北京是云計算數據中心的試點城市，“智慧北京”的口號提出來了。在這里提出了衡量位置中心的五個外在指標：電力消耗、帶寬支持、覆蓋范圍、注冊用戶量和衍生服務能力。我通常給出了位置服務的五個內在指標，時間上要連續(xù)，365天每天不能間斷，每小時、每分鐘不能間斷，要有四個九的可靠度。我們現在的電力供應就是四個九的可靠度，四個九可靠度就是一年365天，停電時間不能超過1小時。我們到哪里找這樣的位置服務中心？汽車在路上跑的時候，飛機在天上飛的時候你位置服務中心要給我位置服務的，要給我導航的，空間無縫、精度要多樣，技術要可靠。

        我這里講一個典型的位置服務的云計算案例，叫做定位精度校正服務中心。大家知道天上有北斗，有GPS，地上有基準站，還有移動通信的基站，還有好多的車，各式各樣的電器、房屋等等。如果我們建立一個定位精度校正服務中心，當我們一個個體的手機，有GPS接收機，從GPS收到一個精度、緯度和高度的信息，這個誤差是25米，25米是什么誤差？是軍方誤差，最大的誤差是多少？30zachman，也就是75米。實際上我們拿著手機的GPS，如果沒有校正的話，通常在100米左右，這就是為什么我們有的時候在主路上，他說在輔路上，我們在輔路上，他就說在溝里一樣。那么怎么辦呢？如果有一個定位精度校正服務，手機就可以把得到的位置服務，精度、緯度、高度發(fā)到服務中心，一個短信一毛錢，定位精度校正服務中心根據它的基準站，例如北京，北京有15個基準站，每個基準站上都有他已經知道的精度、緯度和高度，于是進行一個差分計算，把計算結果還給手機用戶，又是一個短信息，一毛錢，兩毛錢的結果就使得手機得到了在所在位置的精度、緯度、高度，從原來的100米提高到1米。這是一個什么情景？兩毛錢就可以知道1米精度的誤差服務，這個世界真的變樣了。假如我們跟老年人做一個手機環(huán)，他們是接收機，自動接發(fā)，就可以在任何地方知道老人現在在什么精度、緯度、高度，誤差不超過1米，這解決了多少問題?。课覀儸F在有很多老年人得了老年癡呆，記性不好，走散了。我們曾經出動很多人找一個干部的老太太，現在把這個環(huán)套上，我們叫做黃環(huán)運動，老人就不用那樣痛苦，找不到家。如果把這個給小孩子帶上，那么家長就會知道小孩子是不是在馬路上亂跑。我們的社會很多人需要這樣的服務。

        當然，跑動的汽車也可以得到這樣的定位導航服務，所以我說剛才的五個內在指標，如果現在北京或者寧波，或者杭州能夠有這樣一個定位精度校正服務多好？如果你覺得不夠，咱們的手機是雙操作的定位接收機，GPS、基準站等都能相互互通。如果大家移動的精度服務，我覺得這個精度還可以往高里做。

        定位精度的校正需要復雜的計算能力、海量的存儲能力和豐富的交互能力，如果不放在網上做這件事，而放在手機上，放在端設備，那么手機端設備要多大呀？這就是為什么要搞云計算，從這個案例里可以看得出來，云計算是不可阻擋的高新技術，現在說云計算是忽悠的人已經寥寥無幾了。

        最近這幾年，我一直在做智能駕駛，我們想讓汽車改變早先的由人工駕駛的狀態(tài)，我認為智能駕駛在云計算、物聯網和智慧城市等戰(zhàn)略性新興產業(yè)中的位置是非常重要的示范地位。沒有位置服務，何談智能駕駛？因為沒有人導航，沒有智能駕駛，駕駛員就不可能在車上干更多的事情。車子為什么一定要聯網？只有把駕駛員從駕駛的低級勞動中解放出來，才可以做更多的事情。沒有車聯網哪來智能交通？沒有智能交通哪來智慧城市？所以我說我們要實干性，從一點一點干起，把車子聯網，把電機聯網，把消防水龍頭聯上網，一個一個的去做。

        智能駕駛這件事情宏觀上可以分三步走，第一個結構化的道路智能駕駛，第二個半結構化道路智能駕駛，第三步非結構化道路智能駕駛。當前，我們正在做第二步。智能駕駛并不是很新鮮的事，我們的車上已經有不少智能駕駛的東西，比如說自動巡航，當我們在高速公路上轉到自動巡航，腳不動彈手動彈，手不動彈腳動彈，或者從事故預警開始，當我們自動倒車的時候，超聲雷達發(fā)出一個聲音，不能再倒了，也叫智能駕駛，只不過沒有跟剎車直接聯系在一起而已。我們希望今后的汽車應該是一個云式機器，會記憶、會對話，你開了十遍、二十遍、一百遍從家到單位，第101遍汽車說我會開了，會學習、會記憶。

        我們希望這個車是節(jié)能的，不能因為智能而不節(jié)能。還要個性化、自學習，駕駛員是一個菜鳥，學習到這個機械也是個菜鳥，也是個飆車手，這個社會還是要有個性化的。有了這樣的手段之后，我們可以利用智能機器人來計算路程，從北京到天津每個人都要開車，每輛車前面都要有100米左右的路程距離，浪費太大。如果把兩輛車、三輛車變成一個公共火車，只要第一輛車占用路程，后面可以節(jié)省路程，這樣多好。像我們現在首長出門，道路要封鎖，封鎖占用了老百姓太多的路程。能不能又能保證老百姓的行車安全，又不占用老百姓的路程。

        駕駛是快樂的享受，但我們希望自動駕駛和人工駕駛兩種狀態(tài)會長期共存、相互補充、自然交換。我們并不把重點放在道路信息化上，因為每個紅綠燈發(fā)出信號，告訴駕駛人要改動道路。而道路環(huán)境信息化，依靠車路協同實現智能駕駛，肯定是一件長遠的事情。北京市的紅綠燈現在都不規(guī)范。

        這是通用車，我現在在北京改裝它的性能，這個汽車有10m雷達，前面裝了一個SICK雷達，后面裝了毫米波雷達，前后有攝像頭，大概就可以構成一個智能車，再加上GPS。目前我們所有都裝上了需要100萬，我們還要把這個價格壓下來?，F在全國的高校、研究院、研究所都在做這樣的智能車，再加上移動測量車，全部搭配一千輛的智能車，各種各樣。所以你們有時候坐在車上，看到車上有很多奇奇怪怪的設備，實際上他是在做道路測量。

        智能駕駛技術可以分為三大技術，一塊叫做自主駕駛，一塊叫做組合導航，一塊叫做人工干預。我們讓乘員手上拿著iPad，觸摸一下就可以表達自己的目的地意圖，把道路要走哪些車線交給云計算位置服務。那么我們規(guī)定的人工干預應選最高，自主駕駛次之，組合導航更次之。城市駕駛實驗主要在城際高速道路上，相對來說比較規(guī)范，我們已經在北京到天津跑了18次，進行了一萬多公里的實驗。

        我們有幾次相當仔細的實驗報告，這是第四次的實驗報告總結論，其中提到檢測到周邊移動障礙物17497次，自動控制轉向18020次，自主超車7次，被超車140次，這次實驗數據還是很寶貴的，召集了一批研究生，他們的論文用這些數據，所以質量也就比較好。第18次實驗我們開始考慮既有的問題，油門操作1816次，剎車36次，意思呢？如果在能夠松油門的時候，盡量不踩剎車，從而減少二氧化碳的排放，減少油耗。這個工作我們剛剛開始，逐步的我們會考慮省油的問題。

        目前我們認為我們要做半結構化的智能駕駛，所以我們要了解市區(qū)的智能駕駛難在哪里，這樣一個道路條件是比較理想的。這就比較慘了，因為車道被汽車擋住了，咱們的攝像頭就失去了功能，而且這一擋住的汽車是不斷移動變化的，尤其在立交橋下面，GPS又不能工作。市區(qū)道路是半結構化的道路，紅綠燈、人行道、立交橋路口復雜多樣，交通和道路標識有新有舊，機動車和非機動車、行人與車流混雜。因此我們提出了一個組合導航戰(zhàn)略，GPS在智能駕駛中究竟能力做到什么？云計算中的位置服務做到什么？都是目前的難點。我們目前采取的策略是進行級別導航，在路段里面讓攝像頭和雷達導航，讓GPS告訴你前面的路口名，做路口識別器，在路口過渡區(qū)做交通指示的導航。

        大家知道在道內行使的時候，比如說首都機場到天安門，大量的時間是在道內行使，這個時候就要雷達導航，并且靠GPS識別前方路口?？斓铰房诘臅r候大家知道，這個路口如果一個稍微大一點的路口，往往有一個節(jié)，叫做路口過渡區(qū)，會把原來的四條道擴大成六條道或者七條道，從路口過渡區(qū)就必須走到正規(guī)的車道里面，然后你就會看到一個停止線或者是人行橫道線等等，這就是路口導航。路口導航拐彎之后又到了車道里面，又有了道內導航又有路口過渡區(qū)導航，然后又經過過渡區(qū)，就這樣的循環(huán)，從而從首都機場到達天安門。

        在這個過程當中我們發(fā)現，大數據成為支持路口導航的重要來源，大數據是連接物理世界和虛擬精細地圖的橋。我的單位在萬壽路口附近，我這輩子在萬壽路口走了成百上千遍，但是我并不知道萬壽路口由東向西幾條道，由南向北幾條道。這次做智能駕駛才發(fā)現，萬壽路口非常普通的路口，由東向西是6入5出，6個車道入，5個車道出，由南向東是6個車打入4個車道出，為什么以前沒有注意呢？因為以前沒有搞智能駕駛，為什么現在注意了呢？因為我們要精細的控制這個車，這就告訴我們，當人利用信息技術精確挑戰(zhàn)能量的時候，人們對數據量有極大的要求。比如萬壽路口，人行橫道中間的面積竟然有4143平方米，這就是萬壽路口的圖，由南向北，右拐4道口，前行5條道，拐彎有兩條道，可以說世界上沒有完全相同的路口。前兩天搞了一個路口的通用模式，后來發(fā)現不行，路口是地區(qū)演變的過程。因此我們要進行精細的路測試，我們向北京市測繪數據院尋找萬壽路口有沒有最細的地圖，1比1000的，1比500的，甚至有1比200的，這就是數據量增加的根本原因。我們要做這樣的右拐、直行、左拐，要進行精細的路徑規(guī)劃。這就是我一個研究生目前正在做的，萬壽路拐彎的路感形態(tài)，規(guī)劃的路徑很復雜，博士論文題目是智能駕駛系統(tǒng)中的不確定表達與計算。

        誰來提供詳細的路口位置信息？誰來確保詳細路口位置信息的實時更新？誰來提供碎片化的路口信息在線服務？都成為了一個很重要的問題。北京市有多少路口？有多少信號燈，有多少個小路，一算必定是大數據。目前我們從天安門到首都機場的實驗正在進行當中，我們希望全程30多公里的道路用90分鐘走完，我們采取剛才的導航措施。尤其重要的是，隨著移動互聯網和云計算的普及，機器人、乘員都可以和網絡的位置服務中心交互，物聯網的更高境界一定是機器人聯網，人互相之間、機器之間都可以進行交互。自發(fā)地理信息可以利用工具組裝和上傳個人資源提供的位置數據。萬壽路左轉這件事，如果有一個人做到了別人就可以跟隨，這就是對感興趣位置和區(qū)域的共享，形成群體智能。

        我是1983年在英國拿到博士學問的，當時我的博士論文就是Databases，DB，都到70歲了，突然有人把我這兩個顛倒過來，轉到了BD。一開始我們搞的時候是Databases，后來我們覺得這個數據量不夠大，就改成Large Databases，后來是Very Large Databases，然后是Extremely Large Databases，這些都是結構化數據，現在突然出來一個Big Data，搞的大家很茫然。2013年，我們請了幾個獲獎的人，到中國來談，特別是搞數據庫的都覺得搞的顛倒了，把我們搞暈了。大家知道關于數據庫，如果數據庫到了幾比幾的話，一個操作大約要5個小時，這就是說結構化數據已經走到頭了?，F在不是再由結構化的工具把這個數據放在一起，再放到大庫里頭去，不是這樣的。DB和BD有什么不同呢？我這里舉了十個不同，我就不念了。

        所以現在我們遇到了挑戰(zhàn)，我們曾經習慣的用數據部分，數據倉庫技術應對結構化，我們目前比較習慣的是用超文本超連接、搜索引擎、云計算等技術解決半結構化數據。我個人的觀點是要靠網絡交互和群體智能來應對，第三道杠很有風險，僅僅是我個人的觀點，僅供參考。

        想在北京的街道里開一家門臉超過5米的商店，而不被高德公司記錄在案，絕非易事；想在北京開車出門吃一頓飯，不被攝像頭記錄也不是一件容易的事情。在基于位置服務的社交網絡上，人們也許會發(fā)現今天你先進入“為民刻字部”，然后去了“俞式削面館”。大數據的作用，首先在體驗價值，而不是像很多教授講的，要從數字里面發(fā)現信息，從信息里面發(fā)現知識，從知識里面發(fā)現智能，未必如此。我們希望那樣理性，但是實際生活非常感性。我從天安門要到首都機場，我問你哪條路最快，哪條路最短，最省錢，你告訴我，我給你一毛錢，這就叫做大數據架構，這就叫做軟件做服務的事情，而不是要發(fā)展什么知識。

        大數據成為連接虛擬時代和信息時代的橋梁?？茖W本來是研究為什么的，是一個形而上的，技術是怎么辦的，是形而下的。上個世紀的前半葉，我們有一個天才科學家發(fā)明了一個圖靈模型，所以我們有了馮諾伊曼計算機。后來有一位天才的數學家發(fā)明了關系模型，于是我們有了關系數據庫。科學作為技術的先導，在上個世紀的上半葉是非常清楚的。后來人們把計算機構成了網絡技術，物聯網技術，還有云計算。云計算已經在我們的身邊，那么它的形成是什么呢？人們不知道，于是有人想辦法知道它，把它叫做網絡科學。在云計算之間的大數據，對應的科學依據是什么呢？我們也不知道，于是有人就想象成數據科學。這個表就告訴我們一個真理，科學可以作為技術的先導，但是反過來技術也可以作為科學的先導。傳統(tǒng)的科學先提出一個模型、理論和發(fā)展，驗證這個模型，我們把它叫做研究中的實踐?？茖W理論與模型糾正或者擴大了早先的發(fā)現，新的科學發(fā)現又在實踐中一個個地被驗證。而自然雜志公開提出了我們已經進入了一個PB時代的科學，也就是大眾時代的科學，大眾時代的科學跟傳統(tǒng)的科學不同了，普遍參與了開發(fā)，群體智慧非常多，人人都是傳感器。大眾既是數據的使用者，也是數據價值的開發(fā)者，既是消費者，也是數據的提供者。

        因此我們更加的提倡實踐中的研究，用數據表示世界眾多層面，這個世界是導致大眾的根本原因我們可以從不同的測度上描寫地球、描寫資源，包括描述我們生命科學本身，甚至我們的情感都可以造成情感的技術，數據支配世界，充滿了不確定性。信息和信息技術解決了這個世界、這個人研究的對象，是什么的問題。為什么、怎么做分別代表了科學和技術，我們通過數據產生價值，就是解決怎么做的問題，滿足服務需求，而不是像科學一樣解決為什么，也未必發(fā)現知識。更多的從相關性而不是從因果性做出理解和決策，數據關聯，多人乃至多群體關聯形成群體智能，通過交互和挖掘，發(fā)現普世價值。

        因此在大數據時代的科學，引發(fā)我們新的創(chuàng)新思考、創(chuàng)新驅動發(fā)展。我認為實踐中的研究，也許勝過研究中的實踐，如果我們不去研究智能駕駛車，我不會感受到萬壽路口的大數據。較多的數據也許勝過較好的算法，這句話非常的重要。我們早先的軟件工作者希望把程序寫的很好，程序加數據加穩(wěn)當叫做軟件。數據是固定的數據結構下支持的數據，有時候一個程序很大，能處理的數據很小。但是現在我們需要的是程序可以小，處理的數據要大，而且較多的數據可能勝過較好的算法。而且告訴我們另外一個理念，由下而上也許勝過由上而下，我們智慧城市每一個城市都非常想要做一個頂層設計的方案，現在我給你潑一點點冷水，由下而上也許是更好的。當然傳統(tǒng)的是由上而下，這種是中國式的狀態(tài)。但是目前看來，由下而上的動力強大，草根的力量很強，旺盛力不可控制。

        智慧城市是一個長期積累演化的結果，我們不妨從智慧的人、智慧的家庭、智慧的社區(qū)做起，由下而上。我們需要看到智慧的家庭是什么樣的，各個城市不宜把智慧城市作為一屆或者幾屆政府的建設目標，可以提出實現智慧城市行動綱領。不要把智慧給出一個終極目標，終極目標是人類的研發(fā)，可能十年、二十年，三十年也未必能出。謝謝大家！