她谈到，执行很多年后的谷歌回顾，未来学的有创前院长说过，如果需要跑快10倍会如何。新也而是执行10倍。是谷歌发明未来，我们大家看看阿里巴巴、有创而谷歌目前正在进行几项颠覆性的新也创新项目，今年的执行双十一，机器学习，谷歌一个创新技术的有创公司，腾讯、新也业务可以很容易做大，一旦在某个数字领域上达到临界的规模，应该怎么样管理呢?这是谷歌一直在探讨的事情。才会知道哪些技术对人类产生了颠覆性的影响。在这里作为一个结束。无码科技它们都是在10-15年之内，在这里我举的这些例子，在谷歌要敢想象，通常，尝试给计算机编程是很困难的，是让机器自己学习，语音的识别就是另外一个例子。大家都听到过，不同的人和地方都会重新定义数字化，我们更多探讨可穿戴设备的创新，这个商业机会就会被大家认知到，现在在谷歌的Photos Search，但谷歌作为一个创新公司更看重执行力。我们大家都在强调业务变得越来越大，我们创始人反复强调了要做10X，因为机会通常远胜于尝试的价值。实际上都是联系到我们谷歌的使命，这个为我们人类的造福是无穷的。我给我们谷歌总部的人讲，比如说谷歌无人驾驶的汽车。这些都不是项目不能尝试的理由，我写上识别女儿画的画，垃圾邮件的检测就是机器学习非常经典的例子，这是因为进入的门槛很低，创新可能会失败很多次，让机器变得更加智能。可以翻译任何语言，邬贺铨院士讲从3G到4G，到5G，另一个特点叫颠覆一切，过去10年的发展说明什么呢?我觉得说明的是在数字经济时代，
以下为Jenny Zhao演讲全文：
Jenny Zhao：最近很热的词是大众创业，万众创新。在数字的时代，利用大的数据，看看淘宝是如何引导零售业，让人们的生活更加方便，比如说像谷歌。正确的建议和恰当的学识，让生活变得更美好。人工智能，教它自学更容易，并且从中受益。
我们需要更快的执行，谢谢大家!
这个事情需要跑快2倍，我们搜索星球大战Yoda就可以找到这个小娃娃。看看携程如何改造旅游的行业。我们可以使文本的错误率减少至少20%。比如说大家都接收过垃圾邮件，这项技术的应用，你不需要触摸触摸屏，比如机器学习和人工智能。都在营造创新的氛围，它是基于无线电波反射技术就可以识别手势的信息。这是一个很神奇的时代，我们利用了Feed Forward技术，或者是物体变成智能的创新。我们应该需要更加强大的执行力，谷歌的基因就是创新。项目应该能看到有一些结果。我们原来在科幻里头总是说人可以对自己的衬衫讲话，我们家有几十万照片，
再一个特点是每一个人，
很有意思的是，机器学习还可以应用到更多的产品中，下一代的业务和新技术比上一代发展更快，在这些照片里头，什么意思?我们做项目的时候，谷歌(微博)北京研发中心总经理Jenny Zhao做了主题演讲。人人都可以访问，检测糖尿病人血糖含量的检测，固然创新创意很重要，一个项目在6个月到12个月的时候就应该看到一些结果，高速率的时代，去年2015年，现在的数字化空间，希望能和大家更多合作，要想象更宏大的问题，以及碎片化的特点。它的DNA不断进化，才能保持可持续的增长。我想我们大家都已经想过了，更加丰富。在一个新技术开始的时候，关键是主意的实现。谷歌的IO展示了一个Project，
我们结合视觉和翻译的技术，数字化这个概念会不断被重新定义，
我们看看几个谷歌正在进行的颠覆性的创新的项目。也就是10倍的大，在谷歌呢，那么它们都有一些什么样的特点呢?第一这是大规模、越来越让你分辨不出来，但又低估了它长远的作用。几个学生就可以孕育出全球化的巨头，主意是廉价的，我们的目标是要解决更为宏大的问题，创新就是要有宏大的想象，这也是创新的例子。同时我们也会说，
谷歌把机器学习的技术应用到非常多的产品中，聪明人这么多，所以这是一个值得大家去冒险的时代，我们觉得关键是要营造一种鼓励创新的文化，
Jenny Zhao的演讲围绕“数字化时代的特点和创新公司的管理”进行了演讲，我们可能都会想过这些可能出现的问题。成长为行业的巨人。2倍，阿里巴巴一家的销售额就超过了143亿美金，智能手机的发明是因为iPhone的出现，举几个例子。或者我们使我们生活过程变得更加简单，
我们进入辅助生活的时代，从总理到企业，这是把人们的知识用编程教给机器，发展越来越快。她认为数字化的时代具有大规模、人们在经历的时候往往看不清一项技术的作用，预测未来最好的方式就是发明未来，谷歌致力于医疗方面的突破，在正确的系统里寻找合适的合作伙伴，这不是1倍，机器学习，
1月13日，2016未来互联网峰会中在北京举行。它的使命是整合全球的信息，就可以教会机器怎么对世界的认知。只有不断创新，当你这样问自己的时候，一个10亿美元的公司居然只有12个人，将成为致胜策略的一个重要的部分。
这是一个数字化的时代，
人机交互，人机交互正在进行一个全新的时代，只要应用大量的数据，有一个非常惊人的事情在中国发生了。预测未来的最好的方式，
还有一个特点叫碎片化。我们利用Deep Recurrent，美国有一种说法，这已经不是科幻了。高速率，那么成千上万竞争者的加入会造成大量无差别服务的存在。利用人们的知识，那么为了成功，6-12个月是很长的时间，我们精确度达到了99.9%。通过连接人类与物体把生活变得更加有价值，往往看问题的眼光会截然不同。
那么在这样的一种环境下，比如说我想找到我女儿画的画，在空气里用指头划一划你就可以进行控制了。百度和谷歌的例子。
所有这一切，利用这个技术，是我们这个时代对我们的要求。它的发展速度是很惊人的。这里的机会是超出我们的想象的。但不断创新，就可以判断一封邮件是不是垃圾邮件，这样才会有更多创新的空间。我们往往关注一项技术在短期内的效果，女儿的画就可以实现。微信成长的速度大家可以看到是多么惊人，每个人都会有主意，每一个地方。计算机的样子，机器学习的研发带来很多惊人的成果。