事實上能對工業、醫療這兩個行業產生正面作用就很不錯了。

在人工智慧這個行業，林灰做好“領跑者”和“務實者”就已經足夠了。

做領跑者，自然沒問題，有前世資訊的情況下，林灰覺得領跑個幾年問題不大。

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反倒是務實，很考驗企業管理者性情和企業文化。

回答這個問題只能交給時間了。

等搞定人工智慧之後，林灰便可以向別的領域迅速推進。

推進諸如人臉識別技術、Fuchsia OS之類這些林灰之前早就思考過的技術。

除此之外林灰還想到了物聯網、雲和大資料。

雲和大資料在這個時空前幾年都被瘋狂炒作過了。

現在熱度已經消散很多了。

但熱度的消散不等於價值的消散。

林灰覺得雲和大資料依舊是有很大價值的。

只是這個時空的人們打開方式不對。

雲、大資料得跟人工智慧、物聯網搭配在一塊才能碰撞出奇妙的反應。

雖然前世物聯網方面的呼聲一直雷聲大雨點小那種。

但物聯網絲毫不容小覷。

反正林灰覺得物聯網至少比元宇宙要靠譜的多！

人工智慧、物聯網、雲、大資料這些有機相結合蘊含著超級大的市場。

人工智慧、物聯網、雲、大資料這些東西融合起來很容易。

無非就是透過物聯網產生、收集來自不同維度的、海量的資料。

而後將這些資料儲存於雲端/邊緣端（雲）。

再之後透過大數據分析進行初步分析得到機率的結論。

之後再用更高形式的人工智慧進一步分析。

透過上述幾個的有機結合可以實現萬物資料化、萬物智聯化。

將這些東西有機的結合在一起有什麼作用呢？

透過這些東西的有機結合。

最終追求的是形成一個智能化生態體系。

在該體系內，實現了不同智慧終端設備之間、不同系統平臺之間、不同應用場景之間的互融互通，萬物互融。

而且之前涉及Fuchsia OS的時候。

林灰就想過生態的重要性。

透過藉助於人工智慧、物聯網、雲和大資料的有機結合構築生態。

對於林灰以後對Fuchsia OS的生態建設也會起到很大的促進作用。

而Fuchsia OS 又是一款面向多平臺的作業系統，它的載體不僅是智能手機，還有平板電腦、膝上型電腦甚至是可穿戴裝置。

也就是說Fuchsia OS將來又會反哺依靠人工智慧、物聯網、雲和大資料所構築起來的生態。

在此之後又可以將觸手伸向別的網際網路巨頭。

一時之間，林灰腦海中的關於未來的規劃漸漸清晰了起來。

儘管規劃的很清晰。

但想將這個閉環完成打造至少需要兩年的時間。

而且這樣宏偉的藍圖只依靠林灰一個人依舊是很有困難的。

林灰還需要很多合作伙伴或員工。

僅僅以人工智慧行業來說，就涉及到非常復雜的組織。

拿一個人工智慧行業的產品部門的組織來說：

首先肯定是需要產品經理的。

產品經理一般可以理解為一個小專案的CEO。

這個產品經理既需要有人工智慧的背景又需要有傳統IT行業的背景。

產品經理既需要懂行業，也要懂技術。

其次要有首席技術官，人工智慧行業的首席技術官技能點要相當之高。

要能夠把軟體、硬體演算法整體來看。

此外還需要CAIO，也就是往後幾年所說的首席人工智慧官。

這些人要在演算法上有很深的造詣。

最起碼也應該能對演算法可行性進行評估。

這個人可能不少那麼懂行業，但對技術一定要擅長。

此外，還需要有CMO首席營銷官。

首席營銷官才是真正幫助產品推向市場的人。

對首席營銷官的要求是：

這個人可能不是很擅長人工智慧技術本身。

但一定要非常懂行業。

除了這些“頭頭”之外。

還需要大量的包括演算法工程師在內的各種程式猿。

這些人即便是沒有深厚的技術背景，也應該有技術洞察力。

最重要的是要謙虛、有很強的學習能力。

謙虛有助於團隊合作，強大的學習能力能非常快速地學習行業知識，與時俱進。

往後幾年的話，三條腿的蛤蟆可能不好找。

但往中關村隨便丟塊磚頭，估計都能砸死好幾個搞人工智慧的。

前世林灰剛穿那會想湊夠這些人並不難。

但在現在這個人工智慧尚未興起的時刻想湊夠這些人多多少少有點麻煩。

現在這個時空這個時間節點，整個中國搞人工智慧的估計也沒幾個人。

這種情況下想找些隊友屬實不容易。

而且一家即將成為一個超級龐然大物的企業。

林灰也不可能一個一個的去找人才。

一個一個的去招攬人才那是HR應該去負責的事情。

從林灰的角度思考的話，比較適合林灰的是自上而下的進行設計。

把足夠牛比的人工智慧方面的奆老招攬至身邊，委任一些重要的職務。

很容易就可以快速吸引起一堆志同道合的人。

想到自上而下的設計。

林灰突然想到了一個人。

Andrew Ng，華裔美國人。

關於此人太詳細的介紹林灰也不記得太清楚。

不過林灰記得前世2011年，此人在谷歌建立了谷歌大腦專案。

在2014年5月16日，加入擺渡，負責“擺渡大腦”計劃，並擔任擺渡公司首席科學家。

2017年3月20日，從擺渡辭職。

雖然此人在擺渡只待了短短三年。

但前世擺渡在體量遠不及阿狸和鵝廠的情況下，在人工智慧卻能夠躋身BAT前列。

可以說跟此人有著不可分割的關係。

不過這個時空此人並沒有去擺渡就職。

莫非此人還在谷歌不成？

這樣的人才如果有可能倒是可以挖過來。

不過似乎很有難度啊。

雖然這個時空人工智慧和機器學習的研究明顯滯後於前世。

但此人依舊是國際上最權威的學者之一。

而有本事的大老基本都是有性格的。

想挖過來貌似很難。

不過即便如此，起碼不能被競爭對手挖走。

不然沒來由增添很多麻煩。

再之後，林灰又陸陸續續想了很多事情。

將來要做的事情林灰已然有了腹稿。

之前那種不安的情緒也澹澹消失了。