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在旧金山飞往北京的飞机上，我一口气读完了全书。作为科技工作者的我，虽然对书中描述的很多高科技企业都非常熟悉（我曾经在连续7年都上榜的IBM工作，指导过的20多位博士毕业生现在也大都在这些全球最聪明的公司工作，比如谷歌、英伟达、苹果、优步等），但是编者通过对《麻省理工科技评论》从2011年以来，每年评出的全球50家最聪明的公司的系统梳理分析，使得我这样的行业内人士也深深为之吸引，受益无穷。
能入选《麻省理工科技评论》“全球50大最聪明公司”榜单的，不一定是大公司，不一定是上市公司，也不一定是有很大名气的公司。入选的标准，取决于在过去一年中这家公司有没有做出将会重新定义所在领域的重大创新。这本书的独特之处，在于它不是单纯地按年份罗列榜单上每家公司在某年入选的理由，而是按照行业和技术领域的划分，对这些高科技公司在这些年的技术发展和商业沉浮做了生动的描述，使得读者能够迅速地把握该行业和技术领域的历史过程和发展趋势。
从行业和技术领域来看，生物医学、能源材料和计算机与通信这三大类的高科技公司是这个名单上比例最高的公司（2017年的名单中，这三大类上榜公司占据了80%以上）。虽然具体的技术热潮会有起伏，但是这三大方向始终领导着创新的潮流。这一现象能给投资者一定的指导意义，也会给年轻人对未来职业道路的选择提供一定的启发。
而在这三大类中，计算机与通信类公司在过去7年中所占的比例逐年上升，在2017年占据了50%以上的比例。这也是意料之中，因为即使是在这个“全球50大最聪明公司”榜单开始之前的半个多世纪中，从集成电路的发明到个人计算机的普及，从互联网的开始到移动通信的发展，都是因为计算机与通信技术的飞速进步所导致的。而其他领域的创新（交通运输领域和金融领域），很大限度上也离不开计算技术的赋能。比如最近几年，无人驾驶和自动驾驶的兴起和发展，与人工智能算法以及芯片和传感器的发展息息相关。
在计算技术类的公司中，人工智能相关的公司也很明显地成为了最近的主流。人工智能的三大支柱是算法（Algorithm）、大数据（Big data）和计算能力（Computation），代表着人工智能的ABC。这三者之间形成了相互促进的正反馈——更多、更复杂的数据能推动新算法的发明；而新的算法通常会需要更强更好的硬件架构来提升计算能力；新的硬件架构又能促进更多、更复杂的数据的获取。这个紧密的正循环关系，使得最近几年上榜的不少公司都加强了对人工智能硬件架构的重视。比如连续7年入选的谷歌，作为在人工智能的算法和大数据上的强者，于2013年开始组建自己的硬件团队，秘密研制专门针对人工智能算法加速的TPU（Tensor Processing Unit）, 并且在2016年正式公开。而2017年图灵奖的两位获得者，计算机硬件架构的最顶尖的专家，斯坦福大学的John Hennessy和加利福尼亚州伯克利大学的David Patterson，目前均在谷歌供职。又如2017年榜单的第一名英伟达连续三年上榜，部分原因是其提供的GPU成为人工智能计算领域的主力硬件。而在2014年和2015年均未上榜的英特尔为了赶上这次人工智能浪潮，在过去的一年多时间里连续收购了多家人工智能芯片公司，包括Nervana、Movidius和Mobileye，加强了其在人工智能领域的影响力，从而在2016年和2017年重新回到了榜单。
在这个榜单上美国公司一直都占据着最高的比例，显示着美国依然是世界科技创新的“领头羊”。但是中国科技公司上榜的数量在逐年增加，在最新的2017榜单上中国科技公司占据了20%的比例，彰显了中国在创新科技上的崛起并得到了世界的承认。不过值得注意的是，在生物医学、能源材料和计算机与通信这三大类的高科技领域，前两类的中国公司极少，仅有华大基因和汉能分别在2013年和2014年入选。这说明在这两个领域，中国的高科技公司还有很长的路要走。而在人工智能领域，入选的大都为应用和软件类公司，没有硬件类公司。最近2年，中国的人工智能芯片初创公司成长速度很快，比如深鉴、寒武纪、地平线、比特大陆等。作为在这个领域的研究者，我非常希望在未来的榜单上能出现它们的名字。
虽然了解过去的历史对技术创新的趋势会有很大的帮助，但是并不一定能借此很好地预测未来。正如美国第16任总统亚伯拉罕·林肯所说“预测未来最好的方法，就是去创造未来”，我期待此书的出版，能更好地促进中国在高科技领域的创新能力，在未来的“全球50大最聪明公司”榜单中，出现更多来自中国的高科技公司。
谢源
加州大学圣巴巴拉分校（UCSB）电机与计算机工程系教授
IEEE Fellow