前言
3天20小时52分，20亿票房，97%院线排片，《复联4》摘得高光冠冕。
这样的成绩实至名归。漫威10年，21部电影，漫威英雄早已打出了响亮的名头。10年沉淀，让人们接受了漫威宇宙的设定，我们随口就能说上几个熟悉的英雄名字：钢铁侠、黑寡妇、美国队长、雷神托尔……对角色的认同近乎于票房的保障，更何况这次的《复联4》祭出了“终结之战”的旗号，联系上一部《复联3》联盟被击溃，宇宙一半人死亡的结局，相信没有漫迷会拒绝坐在电影院里。
为了保证还没看过影片的小伙伴的观影体验，笔者需说明：本篇会涉及轻微剧透，若介意者可关闭页面。
每个人心中都有一个超级英雄，这是句老话，却永不过时。小时候我们幻想着飞天遁地，惩恶扬善，长大后把这个幻想装进了盒子里，学习技能在社会努力生活，日子简单而充实。只有每当触景生情传来的悸动，才隐隐有感儿时的英雄还在我们的心里。
为什么很多人喜欢英雄电影？因为刺激，因为视觉体验，也因为，折射了我们曾经幻想憧憬的画面。如果问笔者，最喜欢漫威的的哪部电影，毫无疑问是《钢铁侠》；如果要笔者在《复联4》中选出哪个角色最出色，毫无疑问是托尼.史塔克，那个风流倜傥，偏执傲慢，又才华横溢的家伙。
“为什么只能做复仇者”
史塔克被从宇宙救回来的时候命悬一线，幸存的人聚在一起，悲伤的情绪蔓延，坐在轮椅上吊着盐水的他忍不住爆发了：“我们为什么只能做复仇者呢？不能做预防者吗？”说完他体力不支晕倒了。也许是内疚没有用科技保护好每一个人，也许是面对灭霸把星球砸到脸上时泛起的无力感。但无论是抱起核弹九死一生冲向外太空，还是在所有人都在想如何处理洛基权杖时想着未来而创造了幻视，亦或是敌我悬殊依旧奋勇阻止而获得灭霸称赞：我尊重你，史塔克。他其实从来都冲在最前线。
复仇者的身份他名副其实，他也尽着最大的努力去做预防。他本是一个*火贩子，当年狼狈地从山洞中杀出来的时候或许从没想过自己未来会以世界和平为己任。恰如他拒绝了美国队长的提议，跟他说不想再折腾只想过平静的生活，但背地里依旧默默地做着时间穿梭的研究，当他成功做出量子领域的时间穿梭后，他对小辣椒说：我成功了。但我不应该去看它（模型），我想我应该重归平静的生活。了解史塔克的小辣椒看着他说：那你往后余生都将被自己的内心折磨得永无安宁。
“爱你三千遍”
史塔克在女儿睡觉前和她说：“我爱你一千遍。”女儿回复他说：“那我爱你三千遍。“史塔克开心地去跟小辣椒攀比，觉得女儿爱小辣椒也就“遍-遍”，而爱他是三千遍。史塔克的温情往往是不经意的。从外天空回到家乡后，他的第一句话是：“我没有阻止他。”紧接着第二句话就是：“我失去了那孩子了。”那孩子是蜘蛛侠帕克。当时为了迎接帕克加入复仇者联盟，史塔克取消了新闻发布会；为了让帕克真正成为复仇者联盟成员，史塔克化身“人生导师”对他百般指导，在啼笑皆非中也帮助帕克快速成长，帮助帕克强化了蜘蛛战甲还安装了“一击必杀”功能。
史塔克和他的父亲有误解，与杀死父亲的冬兵有仇恨，与维护仇人的队长有隔阂，可是他最终都原谅了。正如他拿着时空穿梭定位器找到美队说，恨一个人很累的，和好吧。感受到本次任务危险的史塔克还提前偷偷录下了影像，在影像里，他感谢了身边的人，最后对他最亲爱的小女孩说道：“我爱你三千遍。”
“Iamironman”
当年笔者看《钢铁侠1》时，影片最后那句“Iamironman”令人心潮澎湃。史塔克不喜欢照本宣科，所以他没有接受被安排好的那一套，直接对着全世界宣布，我就是钢铁侠。之后烈火熊熊，邪恶疯狂侵扰着这个狂妄的男人，却始终无法冲破那层硬体，反而逐步助他走上神坛。脱下战甲他可能手无缚鸡之力，但穿上战甲他就是复仇者联盟的主力*。
他的血液没有流淌闪电，他没有注射超级血清，他也不是宇宙间奇特的生命，但他以凡人之躯，比肩神明。时空穿梭也让他亲口听到父亲说：“为了我那未出世的孩子，我做什么都愿意。”史塔克一生狂傲，才华卓绝，爱情亲情友情都已收获，回顾一生了无遗憾。所以影片的最后他成了神明，钢铁侠平静地看着灭霸说道：“Iamironman。”就此终了。
后记
《复联4》影片故事源于蚁人提出的量子领域概念，最终成于史塔克使用智能模拟莫比乌斯环平行宇宙。可以说，史塔克展现了漫威宇宙科技智能的高峰，地外文明或许还有更高级的智能，但在地球上史塔克是当之无愧的第一。未来智能的发展是否能达到漫威宇宙的水平并未可知，但当下，每一个开发者们正用自己的知识和力量，在互联网中开天辟地，化身成超级英雄惩恶扬善，一点一滴积聚着未来的力量。
现在，阿里云.人工智能希望和广大开发者一起铸就未来。我们或许还很稚嫩，但已然用稚嫩的肩膀扛起数据的大山。智能语音交互赋予了产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验；图像搜索实现了百亿级别相同或相似图片搜索的以图搜图服务；自然语言处理是用于文本分析及挖掘的核心工具，已广泛应用于多项业务中；印刷文字识别支持八大类模板识别图片、照片上的文字并转换为可编辑文本；人脸识别应用于人脸AR、人脸识别和认证、大规模人脸检索等各种场景，算法公测达到99.58%精度…………
