主要内容：作者对自己一些经历的回顾，对中美两国人工智能行业的回顾与展望。
作者认为中国的创业公司比美国节奏更快工作更拼命，深圳在硬件创新上远远领先于美国，中国创业公司们走出了一条跟美国不同的路。
作者认为人工智能很快会导致较大规模失业，加剧社会的不平等和不稳定。
作者患癌治愈后，更重视与家人朋友的交流沟通，不再关注墓碑上写什么内容，坚信未来是人工智能的思考力加上人类的爱构成的。
总体评价3星，有参考价值。
以下是书中一些内容的摘抄，#号后面是kindle电子版中的页码：
1：幸运的是，李德宁——我的女儿“准时”地来到了这个世界，没有耽误我的“正事”。苹果公司当时的CEO（首席执行官）斯卡利因为听了我的演讲，决定启动人工智能项目。#132
2：我开始攻读博士时，人工智能领域已经分化为两个阵营：其一是规则式（rule-based）方法，其二是神经网络（neural network）方法。#326
3：深度学习是怎么做到的呢？本质上来说，深度学习的算法使用了大量来自特定领域的数据，为想要的结果做出最佳决策。其方法是让系统使用这些输入的数据，训练自己识别数据和期望结果之间的关联性。#372
4：这些创业者可以很容易获得中国科技界的另一项“天然资源”——多到爆炸的数据。中国已经超越美国，成为数据产量最多的国家，拥有的数据量多到惊人。同时由于中国独特的科技生态系统，这些数据似乎先天就是为了打造赚钱的人工智能公司而产生的。#472
5：在分析王兴和其他中国创业者的成功时，西方的观察者们犯了一个基本错误，他们认为中国公司的成功是因为模仿美国公司出色的创业点子，同时受到中国政府对本土公司的保护。他们觉得中国互联网的市场竞争没有那么激烈，本土公司因为受到保护，尽管先天体质薄弱，但也能在竞争中存活得很好。#625
6：以上三个要素：接受借鉴的文化环境、匮乏心态，以及为抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切，构成了中国互联网生态系统的心理基础。#701
7：美国人把搜索引擎当作黄页，用来找寻特定的信息；而中国人把搜索引擎当作购物商城，用来查看、试用各种商品，并最终选择购买一些商品。对当时一亿左右刚接触互联网的中国人来说，这是他们首次接触种类如此繁多的信息，得全部尝试一下。#850
8：谷歌和其他的硅谷公司竭力避免这样的情况出现，它们相信硅谷总部打造的经典产品完全适用于全球的任何用户。我为此力争数月才获得调整产品的认可。在此期间，百度已经用其更加本地化的产品赢得了更多用户。#859
9：我在美国公司工作多年，又花了许多年给它们在中国的竞争对手做投资，我发现硅谷进军中国的方式才是它们在中国市场上失败的重要原因，它们输在了自身的策略与管理上，与中国政府的管理并无关系。#870
10：硅谷经常以较长的工时而自豪，这是靠公司提供的免费餐饮、桶装啤酒和公司内的健身房实现的。但是跟中国的创业界比起来，硅谷的公司员工说是懒散也不为过。#952
11：Facebook甚至把它的社交网络功能和实时通信功能区分开来，成为两款不同的应用：Facebook及Facebook实时通（Facebook Messenger）。腾讯选择的超级应用模式，起初看来很危险：把这么多东西结合在一起，用户会不会招架不住？但事实证明，微信的超级应用模式非常成功，在塑造中国不同互联网世界的过程中扮演了很重要的角色。#1343
12：中国的公司则倾向“重磅”。它们不想只建造平台，还想招揽每一个卖方、处理货品、运营配送团队、提供和维修电动车、控制支付行为……如果有必要，它们会补贴整个流程，以快速获取更多的用户，并且通过价格战策略战胜竞争者。#1354
13：反观选择轻量的ApplePay和GoogleWallet，虽然技术上更加便捷，但它们不愿意补贴用户来推广移动支付。因为补贴将吃掉营收与利润，而硅谷纯粹的创新主义者通常不赞成“收买用户”的行为。#1433
14：绝大多数摩拜单车都装有太阳能供电的GPS、加速器、蓝牙及近场通信（NFC）等系统，都可以用智能手机启动。这些传感器每天能够生成20TB的数据，汇入摩拜单车的云端服务器里。#1458
15：向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家，七大人工智能巨头——谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯，实际担当了50年前由国家扮演的角色，即规模巨大的投入与研发、封闭的系统、人才与资源控制、专注于“不外传”的突破技术。#1674
16：在我个人看来，未来几年某个巨头单独且秘密地完成这种发现的可能性不大。深度学习是过去50年来最大的飞跃，这种规模的进展几十年只有一个。如果这样的突破性进展再次出现，出现于开放性学术环境的可能性相对较大。#1687
17：相对较小的人工智能创业公司则选择了另一条路：为各行各业打造具有高度针对性的人工智能“电池”，这时“电网”还没有成形。这些创业公司靠的是深度而非广度。#1747
18：目前，人工智能革命分为四波浪潮：互联网智能化（Internet AI）、商业智能化（business AI）、实体世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。每一波浪潮都将以不同方式利用人工智能的力量，颠覆不同产业，让人工智能更深层次地融入我们的生活。#1901
19：就目前的情况具体来说，中国在互联网人工智能、感知人工智能中取得了领先优势，很快也可能在自主人工智能领域赶上美国。目前，美国唯一拥有明显领先地位的是商用人工智能方面。#1912
20：硅谷或许在软件创新方面仍领先全球，但硬件创新却是深圳在领跑。过去5年间，这个位于中国南方沿海的制造业大都市，已经发展出了全球最有活力的智能硬件制造业生态系统。#2182
21：现在，中国制造业的最大优势不是廉价劳力，印度尼西亚及越南之类的国家的工资更低。中国制造业现在的最大优势是无可匹敌的供应链灵活性，以及能够研发出新器材的原型并且量产优秀的工程师。#2187
22：谷歌、Facebook、Uber之类的硅谷巨头想在这些市场上直接推出它们全球一体化的产品（只对产品进行有限的本地化）。这种孤注一掷的方法如果成功，收获当然会巨大，但空手而归的概率很高。#2327
23：中国的公司避开了直接竞争，转而投资硅谷公司试图消灭的当地创业公司。比如在印度及东南亚，阿里巴巴和腾讯投资了当地与亚马逊等巨头竞争的本土创业公司，这是中国智慧的体现。#2329
24：相反，我认为人类文明很快就会面临人工智能引起的危机。这场危机虽然不会带来好莱坞大片里的末日场景，却会以同样惊人的规模破坏经济和社会，甚至会触及21世纪人类意义的核心。简而言之，这将是一场涉及工作和不平等的危机。#2429
25：然而，人工智能不会给我们足够的时间。和前几次GPTs推动的经济转型相比，人工智能带动的经济转型会发生得更快。工业革命历时几代人才完成，而人工智能革命在一代人的时间内就能产生重大影响。#2457
26：在左上角的“结合区”中，大部分计算和体力性质的工作已经可以由机器完成，但关键的社交互动部分使它们难以完全自动化。所以，最可能产生的结果就是幕后优化工作由机器完成，但仍需要人类员工来做客户的社交接口，人类和机器形成共生关系。此类工作可能包括服务员、理财顾问甚至全科医生。#2598
27：贝恩公司得出结论：到2030年，雇主对雇员的需求将减少20%—25%，也就是说美国失业人数将达到3000万—4000万。(22)贝恩公司承认，的确有部分失业人员会步入新的岗位，这些岗位在今天可能很少见（例如机器人维修员），但是这种再就业对大规模且呈上升趋势的失业率无法造成实质性影响。#2694
28：中国关于自动化带来冲击的研究甚少，但是外界普遍认为中国将受到更大的影响：智能机器人将逐渐代替“世界工厂”里的工人，中国的部分支柱产业需要尽快转型。#2702
29：我担心，利用人工智能获取巨大利益会创造出显著不平等，同时也导致社会的不稳定。人工智能有能力创造前所未有的财富规模，这应该是值得庆祝的一件事。但如果任其发展，人工智能会让全球的财富分配不平等达到无可挽救的程度。#2749
30：面对这样的趋势，一个可能的结果是人工智能算法完全代替人类医生，完成全部的问诊工作。但是，很多患者可能不希望面对一台机器来完成看病的过程。#3358
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