一个原因，就是发明创造。在决定这些重要问题的时候，判断的时候，需要智慧，没有智慧是做不出好的判断的。第二个，因为都有这样一个智慧，每个人都 有智慧，需要训练，需要发现。从很简单几个例子来描述看一下，全球最大的搜索引擎Google，实际上红颜色标出来的，不光是给你搜索一下，主要在于广告 技术赚钱，前一段时间，航空航天大学冯培德院士，洪海涛院士，在中轻所做一个报告，现在不做搜索引擎，搜索引擎不干这个事情了，做数据分析去了，它做无人 机升到太空里面去，把太空里面转上多少时间之后，下来以后数据，卖这个数据，因为航空公司制造飞机以后，飞完了以后，卖出去这个飞机，它是得不到它的数据 的，它做一个无人机上去以后，无人机回收回来以后是有数据的，它卖数据比做搜索引擎价钱更高，这也是一个创新，他说一句话，搜索引擎是玩虚的，无人机上去 搜索数据，卖数据这是玩实际的东西，有这么一个说法。
Google最初的时候，有两个博士做出来的东西。后来它的这个专利，主要对页面，通过这样一个算法，进行一个排序处理，搜索过去信息检索，都是有 排序处理的，但是排序处理的大数据情况下不一样，它当时解决来自不同文件权重，把哪个东西排在前面，你以什么标准，对排序先后次序进行排列，它重要在这一 点上，但是现在来看很简单，过去是98年的时候，是不知道的，比较一下李彦宏97年就提出这个问题，李彦宏也申请了专利，它与传统的信息检索，区别就在 于，基于链接的排名方法。除了文件本身关键词的引用之外，它考虑到别人引进了之后，对它有一个推荐，反向链接就是关键词，加这么一个东西，申请一项专利， 这个专利当时在美国非常热门，给他价钱是非常高的，网上可以搜索到。通过这样一个简单的例子就说明，做别人没有做过的事情，别人做过的事情，当中还有所改 进的时候，这就是智慧。做了这样一个智慧，价值是非常大的。就像刚才iPhone是299，你做得再好拿4块钱。这就是创新。
目前说是大数据时代
我那天听了一下张华时代，不是大数据时代，是一个数据加模型，数据驱动一个模型时代，讲的好，当时是从他的角度讲的，可以看一下这三个例子，这三个 例子里面，麦肯锡有一个，大数据是下一轮创新、竞争和生产力的前沿，对于企业来说，海量数据的运用将成为未来竞争和增长的基础。这是一个资源。IBM我深 有体会，上一个十年，最早它是做PC机，做得非常好，他计算机相当的水平高，质量也非常高，比一般的计算机都要好。大家都感受到的。上一个十年，我抛弃了 PC，改成软件和服务，提出服务科学，这个服务科学在国内，清华大学、西安交大，十几个大学里面，都成立一个服务科学博士点，招博士生，现在它变了，它现 在远离服务咨询，我给田主任提的一个暗示的建议，田主任做这个做得好，但是他现在改变了，做大数据分析软件，因为大数据的情况下，数据分析已经，他认为成 为人类至关重要的自然资源，自然资源谁都离不开。当然在国内百度和腾讯他们在2013年也开始做了，做得也很好。
因此数据驱动模型挖掘，已经成为当前做软件，或者做信息分析，或者知识管理，刚才张院长讲到的技术带来这样一个管理方式，发生变化。它讲到人对于海 量数据挖掘和应用，预示着新一波生产率增长，这个话非常重要，和消费者盈余浪潮的到来，马克思说揭示了盈余价值，这个新的盈余价值从数据分析里面得到，变 了，过去是劳动得到盈余机制，现在数据分析要得到盈余价值，发生很大的变化。
《纽约时报》认为，在商业、经济及其其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，并非基于经验和直觉。
这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，在企业里面没有量化，是新的旧的还没有量化，以后都要量化，要从学术界开始，商业界、政府现在也量化了，数据驱动，模型挖掘非常重要，那么大量的数据，怎么样为你决策，要用一种模型驱动。
智慧发现的例子，认为数据的存储，以及可视化是当前研究的课题。
另外，美国洛杉矶就有企业宣称，把全球夜景的历史建立数据模型，建立这个数据模型过滤掉一些波动数据之后，做了一个投资房地产和消费的研究报告。这个报告卖不少钱。而且引起商人投资消费者需求投资发生很大变化。这就是智慧。
另外在数据可视化方面，有的专家提出来，有一位美国的工作人员，看到他很聪明，Facebook高价挖他过来，进入研究小组，这个小伙子，他们公司 里面都是写物流企业供应链方面的专家和技术人员，这些专家处理这些数据非常有价值，能不能从物流角度和流程的方式分析用户的路径和行为，他分析成了，这就 是创新。也就是说，不要走别人做过的东西，我模仿他做一个东西，当然工作是需要的，创新不是跟着别人去模仿做，你做得再好，没有创新的价值高。所以中国需 要创新，需要做大胆的创新，愚蠢的创新，没有愚蠢，不会有创新。
数据加方法，从知识管理走向智慧创新，梦想同现实总是隔着一扇窗，看能不能捅破它。
从本质来讲，现代社会大数据为我们看待世界提供了一种全新的方法，刚才提到生产率发生变化，盈余的方式，从资源里面发生变化。决策将日益基于数据分 析做出，而不是像过去凭经验。在知识管理里面，曾经有一度非常重要的一个东西，就是经验，大家都在讲，有一个管子破了，没人找到破在哪一个地方，有人用一 个笔一划，就给多少钱，你这个一滑给这么多钱，粉笔这么一划，这个经验是值钱的，现在不光直觉和经验不够了，必须要有数据分析。数据加模型，光有数据没有 模型不行，把模型构造出来以后，过滤掉波动之后，生成一个研究报告，研究报告是非常有价值的。我们做知识管理，最后就是要提出一个决策，给人知识管理，用 知识管理的人看到这个报告，能提供创新的智慧或者思维方式。
我做的这个东西，这个去年也试过，就是把一个文摘大数据挖掘一下，以这样的方式展示出来，这个网址免费使用。万方搜索网页上打开，角上有一个免费注册，免费使用。
这个就需要模型，构造这么一个模型之后，就得出中国知识管理从哪几个重点去研究的，隐性知识，知识管理系统，效益评价，主要从这三个方面共享。这一块研究，这一块也研究。
国内的知识管理发表的文章，从文献的角度看，这是万方软件做的东西，它有好多产品，我这跟大家一块交流，不便于推广它的产品，好多东西不会去讲，从 这里面看出来，咱们的知识管理，万方有一个搜索，你搜一下，武汉大学最高，大学里面，机构下来是这样子，人物这块田老师排在第九位，相当厉害。田志刚会不 会有其他人，我验证过的。中国知识管理中心的田志刚，没有错的。也就是说，这么多学者在研究，田老师已经排在第九位了，很牛的。