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要了解算法，先要从开启了万物互联时代的物联网说起。物联网是指在互联网基础上延伸扩展的网络，它能够将各种信息传感设备与网络相结合，密切关注需要监控、连接、互动的物体，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等信息或数据。通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在联接，最终连接起“万事万物”，这便是物联网打造万物互联时代的雄心壮志。

物联网在数字世界和物理世界之间架起了桥梁。根据场景的不同，物联网可以分成工业物联、农业物联、城市物联、家居物联等等。物联网能够让我们的社会环境变得更智能、可测量，比如越来越火的智能家居音箱可以让我们轻轻松松播放音乐、设置闹钟或查询信息；家庭安全系统让我们更容易随时察觉家里是否有异样发生；智能温控器可以在到家前提前“暖房”……

由物联网连接起的万物互联时代里，计算无处不在。以上种种看似寻常的生活场景，实际涉及到了大量的数据运算和处理。物联网设备每运行一分钟，都会产生大量的数据，这些物联网数据都是宝物，值得收集、存储和分析。将上述数据“运输”到人工智能系统后，系统可以再利用这些物联网数据进行深入分析、预测，让物联网越变越强。

2、算法的闪耀登场

在万物互联时代，人与物、物与物之间的交互、人们日常生活工作的种种场景都离不开“计算”二字。在这一背景下，算法闪亮登场，加速推进社会发展。

那么，算法到底是什么呢？

算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用系统的方法来描述解决问题的策略机制。简单来说，算法是为解决某个问题而采取有限长度的具体计算方法和处理步骤。从计算机程序设计的角度看，算法由一系列的求解问题的清晰指令构成，能够对一定规范的输入经过连续的计算过程后，在有限时间内获得所要求的输出。通常来说，算法的产出物有两种，第一种是算法产出的结果（分群、分类、预测值等），第二种是算法产出的规则。

如果上面的专业化术语让你感觉云里雾里，不如让我们通过一个生活中的例子理解算法。

周末，小美一家到动物园游玩。回到家后，小美妈妈因为太累而不想做晚饭，于是她打开外卖APP给大家点了披萨套餐。外卖APP后台接到小美妈妈的新订单后，需要决定把订单分配给哪个骑手。

首先，后台会对配送范围内所有骑手的送餐情况进行分析，包括骑手当前的位置和手头已有订单数量；基于骑手情况预估出接小美妈妈的订单所需要的配送时间，对现有订单是否会产生超时影响等等。

其次，后台会进一步计算出时间充裕的骑手当前的送餐距离和送餐路线，预估他们如果接小美妈妈的订单，新的送餐路线和新增送餐距离。

最后，后台把订单分配给时间充裕且最为顺路的骑手。

在上面的例子中，订单分配的结果实际上就是算法应用的结果。后台根据骑手当前位置、手头已有订单数量等数据，计算当前送餐距离和送餐路线，预估新的送餐距离和送餐路线，最终把订单分配给时间充裕且最为顺路的骑手，实际上就是通过一系列明确的计算步骤来进行判别和预测，这也是算法的本质。

正如我们可以用不同的方法和步骤解答一个数学问题，我们也可以用不同的算法解决同一问题。值得注意的是，就像同一道数学题的多种解法有迥异的步骤，针对同一问题的不同算法在运行时也有性能方面的差异。

一个好的算法设计，除了能够解决问题，还应该计算工作量越少越好（运行效率越高）、所需内存空间越小越好（耗费资源越少）。更重要的是，算法可以从相同任务的不断重复中“汲取营养”，变得更加明确、简单又有效。

此外，不同算法之间还可以“强强联手”组合优化，产生出的新算法可以处理单一算法难以解决的问题。比如，在人机围棋大战中一战成名的阿尔法围棋（AlphaGo），其综合使用了线性模型、深度学习、强化学习、蒙特卡洛搜索等算法，这些算法已经存在并发展了数十年，但在组合优化后成功超越了人类的围棋水平，将原先预计短期内不可能完成的任务变成了可能。

3、被算法包围的世界

购物、短视频、资讯等平台背后的智能推荐算法不断分析计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、短视频；价格算法影响着人们购买商品的价位；导航算法、网约车平台算法和自动驾驶汽车的算法影响着人们的出行；外卖平台算法在决定人们收到外卖时效的同时，也控制着骑手们的劳动……

如今，算法正日益渗透到社会生活的方方面面，甚至可以说，我们早已生活在算法的世界里。

除了商业服务领域，人工智能算法在公共服务、政务服务等领域也被广泛应用，用以解决判别、预测、分类、解析、处置和干预等问题，帮助不断提高生产和工作效率。

在实践层面，新冠肺炎疫情防控期间启用的健康码，可以视为是在算法治理方面的重要实践，其不仅可以计算出人们是否具有病毒传播风险，还意味着建立在数字城市性、算法化社会性、大数据主义这三大要素之上的算法治理系统性地升级了面向人口的安全技术。

从经济角度看，算法推动了新经济模式的发展，特别是诸如共享经济这样的新经济模式，也改变着传统经济模式。在不远的未来，我们也许会迎来算法经济的时代，即一种将生产经验、逻辑和规则总结提炼后“固化”在代码上，使生产经营活动无需人工干预、自动执行的经济模式。算法这个好帮手大幅提升了经济社会运行效率，也充分便利了我们日常生活的方方面面。

4、算法的产业化

算法与产业的深度融合是不可忽视的重要趋势之一。然而，移动互联网时代产生的海量信息、物联网的迅速发展孕育、催生了势不可挡的数据大爆炸，导致信息严重过载且碎片化。

对于个体而言，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息常常困难重重。尽管搜索引擎可以部分满足人们的需求，但仅适用于需求明确的场景。普通用户常常无法准确描述自己的信息搜索需求，甚至对“怎样精准提出问题”都不太了解；对于行业来说，海量数据处理、运算常常是科学决策、合理预判的重要前提，而依赖人力以及简单的运算规则显然无法满足行业发展带来的大量信息处理需求。在“计算无处不在”的情况下，我们恰恰需要借助算法的力量来重新认知、定义世界，来解决个体及行业遇到的种种瓶颈。

在这样的背景下，算法产业化发展有三大趋势特征。

首先，算法与行业、领域的结合更加紧密。无论是产业经济还是社会治理领域，算法在“解决好某一个领域的某一个问题”方面已经崭露头角，显示出极强的实力。越来越多的认知与决策都需要在算法的辅助甚至主导下完成，而通过算法的“神力”来判断舆情态势、社会风险，也正在成为各类机构和管理部门的常用手段。

以法律界为例，现已能够使用“风险评估工具”算法来确定罪犯刑期，这种算法参考了数十年的量刑判例，并能结合十几个参数来评估被告在一定时期内重新犯罪的可能性，使量刑更为合理。

其次，围绕算法进行数据挖掘有了更多可能的尝试。以新词发现算法为例，其不仅可以用于实时处理社交媒体产生的大规模数据，通过全局特征提取、使用标注模型等方式发现新词，还可以通过更高效算法的候选词提取、命名实体过滤、新词特征选择、特征计算与候选排序四个步骤发现更多新词，大大提升了社交媒体数据挖掘的广度及深度。

最后，算法正逐渐“众智化”。所谓“众智化”，顾名思义，就是依赖众人的智慧来集思广益。以骚扰电话的处理为例，如果有十几个人在某一段特定时间内将同一个电话号码标注为“骚扰电话”，那么敏锐的算法就可以通过“群众的智慧”来判定它是骚扰电话。“众智”意味着算法能够借助更多人的三头六臂，在更快、更准反映众人智慧的同时，不断为自己注入新鲜的血液和活力。

在未来，算法产业发展最值得期待的地方在于，能够将算法用于解决特定领域的特定问题，并在过程中让更多优质算法脱颖而出。

目前，在社会生活、城市管理、工业检测等方面，依然有许多亟待解决的问题。以灾难预测为例，尽管气象部门能够预报暴雨的发生，但却无法做到更进一步的精准预测。实际上，灾难预测还有更多种可用算法，比如借助“机警”的算法判断社交网络上零星出现的异常，如判断识别微信、微博发布的灾难信息的真伪，并做出是否要扩大传播的决定。