未来5年，互联网会更多地进入企业，改变企业决策、运营的方式，互联网在改变商业模式。

　　Q：刚刚看了微软研究院的一些演示，技术很炫，但我觉得现在技术太多了，用户体验和易用性会不会成为下一个难题?

　　A：高科技特别是IT，其实是把简单的东西复杂化，再把复杂的东西简化。前面这几十年其实更多是把简单的东西变得越来越复杂，现在我们开始做减法，把复杂的东西简化。简化有三个最重要的驱动力。第一个是新一代的用户界面，包括语音、手势、触摸，以及各种各样的多媒体，如触摸在iPhone和Windows 7里面开始使用了;对手势和动作的识别方式我们在XBox 360下一个版本也开始使用了。第二点，是数字化。数字化可把各种各样复杂的信源统一， 0和1可表示任何从不同网络、不同信源所来的信号。第三个是传输方式的统一。有了IP，有了互联网，就提供了一个统一的传输格式。数字化是统一描述的格式，加上统一的传输格式，和一个自然的、简洁的、更人性化的用户界面，这三个东西，把复杂的东西抽象变成简化了。这些过程，要完成起来需要一些时间，但我觉得现在IT是为了让人的生活变得更简洁，让业务变得更加地有效，而不是相反。

　　Q：你觉得2010年IT市场有什么值得期待的?

　　A：互联网肯定值得期待。1年很难讲，5年的变化会清晰一些。我觉得互联网现在在中国主要的影响还是媒体、搜索、娱乐，偏向消费者、终端用户;将来的5年，我觉得互联网会更多地进入企业，改变企业整个决策、运营的方式。

　　另外就是嵌入式。互联网在改变商业模式，嵌入式对制造业的升级会起到很重要的作用。另外一点，是解决方案和服务，例如外包的服务——包括离岸、近岸，特别是在岸的服务。外包里边现在成长最快的是内包——在岸的服务。我们是中国最大的IT发包公司，2009年我们发了1.5亿美元，从中国发给我们的合作伙伴，2010年还会增长。我们这些合作伙伴很多都是靠微软起来的，但现在发现很多业务不从美国来，而是从中国来，我觉得这也是反映内需好的一种现象。还有一个就是我一直讲垂直行业，比如电信、影音行业、娱乐行业，都会放大。此外，云计算还有物联网都值得关注。在国内，云(如阿里云)计算现在变得家喻户晓，在美国没有几个人知道Cloud Computing，我觉得这个很有意思。

　　Q：我注意到，在IT行业中，最成功的企业其实都是解决了发展中的一个瓶颈的问题，包括当年IBM的大型机，包括PC的普及其实造就了像康柏、及微软和英特尔这样的公司。这些年微软显然遇到了一些挑战，操作系统和Office还是微软最主要的利润来源。但现在这两块业务能够解决的问题，对于客户来说提供的增值在下降。客户永远会把钱付给为他提供更多价值、解决最困难问题的厂商。现在微软怎么去面对这个挑战，怎么去解决?

　　A：在微软内部，我们有很多的思考者在想这些问题。10年前，我们已在开始思考，并且做这样的转型。前段时间我写了一篇文章，就是说5大趋势。第一个趋势，就是产业价值链，或是重心从PC走向互联网。第二个，PC的范畴、功能不断拓展，从PC走向PC+，不仅仅是现在的桌面应用，包括电话、汽车，任何有电的地方都有计算，有计算的地方都有智能，有智能的地方都可上网。第三个趋势就是整个产业架构的变化，早期从大型机、小型机等中央处理变成PC全分布式，到了现在又走向一种比较均衡的分布加集中的模式，我们称之为“云计算”模式。“云”(如阿里云)就是大的网络，海量的存储，里边拥有数据，具有大型的运算功能，还有很多的通信功能。“端”就是PC+各种各样智能器件。“云”里面其实很重要的一点，就是刚才我们讲的数据。我曾开玩笑说，下个世纪最重要的是三个东西——数据、数据、数据。第四个就是业务模式在变化。现在软件变成一种服务，所以我们叫做软件加服务，License这种模式也许不会消失，在某种情况下还是需要的。我们觉得这两种模式都应该去提供，所有的模式是一种均衡。最后一点，整个IT产业现在处于一个多极化阶段。早期主要是在美国、欧洲，现在中国、印度也变成新的中心。

　　微软在10年里做了很多的调整，有些调整相对比较成功，有的走了很多弯路。坦率讲，我们也犯过一些战略错误。这几年微软走得慢一些，但是我觉得我们还是有很大机会，这个产业刚开始。Windows、Office这两个产品还是非常重要，本身有很大的开拓，而且又加了很多新的业务线，所以在新的云计算世界里，在新的软件加服务的商业模式里，我觉得我们还是有很多挑战，但是也有很好的准备。

　　Q：计算机技术的发展，我觉得一直有几个难点，包括自然语言的翻译。研发攻克了很多的山头，但有几个主峰其实一直没有打下来。你觉得除了自然语言翻译以外，还有哪几个是主峰影响的技术进步?

　　A：所有的问题，最后都集中到了一个点上——一个人对自己大脑的理解、建模，以及本身的一种表述。我现在让我们的研究人员去看一些关于大脑的书，最终不管机器翻译、语音识别、人工智能，也包括搜索，其实最后是希望模拟人的思维方式、决策方式。但目前在计算机领域，包括数学、生物学范畴，整个研究都基于统计学的方式。统计学的方式有一个好处，它本身所做出的结论是模糊的，不是说错或对，而是用概率说70%或80%是可做对的，然后再让人做第二次判断，这样可简化问题。过去人工智能的主流研究方式是基于规则的，定规则很难。现在是基于统计，统计哪里来呢?从数据来。根据大量的集成数据，然后对数据进行结构化挖掘、分析、然后再演绎，另外加上人本身的反馈系统和决策系统，使它趋于完美。这样的话，即使有些技术不完美，也可帮助人类。比如说语音识别，很多时候可达到80%以上的准确率，可做第二次识别，也可用人去帮助它识别最后20%。但是也许有10%是永远无法越过的，这里面牵扯到语义的问题，语言的理解问题，但没关系，它只是帮助你的工具。