我们对未来的智能社会的愿景：人从事知识生产、机器从事物质生产。过去常说,“到了共产主义社会，劳动是人的第一需要”。那时的劳动，是创造性的、让人自由发挥、符合人性的要求——知识生产就是这样。其前提就是：“淘粪工人时传祥”所从事的、有违人性的工作，早已被机器所代替。
要做到这一点，需要填平三条鸿沟。
第一条鸿沟，就“人机”之间的鸿沟：机器能理解人，人能理解机器。这不能仅仅理解为“语音识别”、“设备诊断”。关键还是机器要具备人类在开放的环境下自动处理问题的能力——典型的如自动驾驶，这样才能代替人。要具备这种能力，关键是机器要具备足够多的知识，包括感知信息的知识、实时决策的知识等等。这些知识是如此复杂，以至于人类很难用计算机编码的办法来告诉机器。所以，要跨越这条鸿沟，离不开机器学习。要进行机器学习，关键要具备学习的条件——其中一个关键的条件就是大数据。我们强调“数字化”，实际上就是强调机器能够处理信心。强调数据的“大”，就是强调不仅要包含相对完整的信息，还要有足够覆盖各种状况案例；这样，学习就有条件学得对、有得学。只有这个时候，算法才成为关键问题。
第二条鸿沟，就是时间和空间的鸿沟。人类的任何知识，都可以看做是对历史的总结。大数据可以为人类完整地记录历史，从而获得必要的知识、让历史告诉未来。知识是在失败中学会的：笨蛋多次失败也学不会，聪明人失败一次就可以学会，智者通过别人的失败学会。有了大数据，不仅可以从历史上学习，还可以从别人那里学习；学些素材突破了时空。如前所述，大数据的优势，是可以完整地记录历史，从而避免机器学得走火入魔；信息数字化了，可以借助机器去学习。所以，大数据可以让“学习过程”的生产力大大提高。
第三条鸿沟，是人与人之间的鸿沟。在可以预见的未来，人类的知识生产能力远远超过机器。机器和数据，是人类生产知识的工具。知识经济的到来，原因之一是这些工具让知识生产的成本大大降低、效率大大提升。更重要的是：人与人的知识共享，让知识创造的价值大大提升。与物质产品相比，复制“知识产品”的成本接近于零。所以，在知识共享的前提下，只要一个人生产出知识，全世界就可以来用，大大提升知识的应用价值。这会极大地促进知识生产。另外，随着ICT技术的发展，组织内部、组织与组织的协调工作大大增加（其背后是社会分工的深化）。这时，能否填平人与人之间的鸿沟，极大地影响着人的工作效率。当然，要填平这个鸿沟，关键要有商业模式、组织模式、法律保障等方面的创新。填平人与人之间的利益鸿沟，人们才乐于分享。
科技健康发展，技术性与经济性就要有机结合。其实，“知识经济”已经不是新概念了。至少出现了20年。现在与过去不同的是：借助ICT技术的发展，“知识生产”投入产出比显著提高，知识生产的经济性大大提升。这种变化，能把人类带入新的智能时代。在这个过程中，提高“知识生产”的生产力水平是个关键问题。如前所述，大数据、平台技术、共享机制等等，都是提高“知识生产”生产力的手段。而打通三个鸿沟，是重要的努力方向。
如果把知识生产当做经济问题看，就一定要关注知识本身的价值。智能技术与产业结合，才能创造价值。我本人主要关注两种与价值相关的知识：产品知识（如产品设计、电影等等）和方法的知识（“怎么做”的知识、体现在决策、控制和执行的过程中的知识）。其他知识也很重要，但对企业界更应该关注与经济的关联度的知识。
要实现这个景愿，还有赖于全社会的经济发展。试想，比尔.盖茨家想做件自动化、智能化的事情，就要容易得多——只是成本远远高于现在的人工。社会经济的发展，背后是生产力的提高、体现在人工成本的增加。而人工成本的增加，会从经济上促进智能技术的发展。
前途是光明的，道路是曲折的。“人是知识的生产者”是一种终极的状态，不是短期内就可以达到的。但我们相信，这是一个正确的努力方向。沿着这个方向走下去，就会带领我们进入智能时代。
