提到算法，多数人想到的都是快速高效。但在见证许多主体因对财富市场短期认知而遭遇投资的损失，以及深度学习算法在传统产业之外的保险、教育金、养老金等复杂理财产品的局限之后，谱蓝创始人孙明展及其团队要做的事却是让人们的思维和决策慢下来，成为一个长期主义者。
长期规划能助力美好生活，“谱蓝”就源自英文plan（计划），与中文的谱写蓝图异曲同工。
他表示，此次“琶洲领军算法师”的评选，对琶洲发展数字经济与人工智能产业的意义重大。这让孙明展对琶洲未来在第二、第三产业的多元性的数字化发展充满了期待。
孙明展的创业思路是基于前沿的可解释人工智能因果分析算法，这一理论在2021 年诺贝尔经济学奖的研究中也得到了突破性的应用。
孙明展以Alpha Go 战胜世界围棋冠军李世石和药品效应分析两者对比，来说明传统的深度学习算法和前沿的可解释人工智能因果分析算法之间的差别。“前者的机器学习模式强调从海量大数据中寻找规律和相关性，但不予以解释，只能知道行为上的关联。Alpha Go下一亿盘棋找规律如此，互联网平台快速地给购买牙膏的消费者推荐牙线也是如此。
”但后者不同，药品开发不可能找1 亿人做实验，最多对照组和干预组各1000 个样本，这肯定算不上“大数据”。但是，每个样本的行为数据如基因序列和属性都特别复杂。此时，为了得出药效结论就无法依靠传统的机器学习模式来分析有限样本，而要转向分析海量相互纠缠的原因数据，这就是因果分析最早的应用场景。
孙明展总结道，大数据是样本多，而因果算法中的数据则是特别“厚”。这也是“大数据”与“厚数据”之分。
那么，如何利用可解释人工智能因果分析算法来促进长期主义思维呢？孙明展认为应该“找到人通向长期主义的决策因果链条，在早期予以促进，使用户慢慢成为一个长期主义者，摆脱人的短期主义缺陷。比如，因果算法可以帮助牙科诊所向客户适时解释牙齿矫正有利于今后几十年人体健康以及生活质量的提升。
”孙明展进一步解释，“ 与Alpha Go‘速战速决’不同的是，我们要做的是让客户的决策慢下来。慢下来不意味着迟迟不做决定，而是在理解了其中因果后做明智的决定。例如，在金融市场减少短期的盲目投资。”
孙明展祖籍河南省，来到广州后发现，海珠区也叫广州的“河南”。他心想：这大概就是缘分。孙明展曾被保送到中山大学，主要的工作地点也在海珠，在这里生根发展已有二十多年。他毫不吝啬对海珠区尤其是对琶洲发展的惊叹：“琶洲是广州经济的一个奇迹，与时代同步发展，已经从过去的千年商都升级为未来智慧商业之都。”
谈及琶洲数字化及其发展方向，孙明展表示，高质量发展数字经济赋能共同富裕，数字化成为大势所趋。数字化具有非常广泛的应用领域，不光是常常被提及的工业生产数字化，还包括了服务业的数字化。前者已经有很多企业在做，但像服务业的数字化，尤其是可解释人工智能领域的数字化，需要得到政府更多的支持。“我们要把对客户长期服务的理念，通过数字化予以赋能，用算法驱动服务人员实现服务过程中的标准化、人性化、智能化的完美统一。”孙明展坚信，“第二产业和第三产业的数字化是同样重要的。”孙明展期待琶洲发展多元性的数字化。他进一步举例解释，医院如何能够处理好医患关系，这就是服务业数字化可以发挥用武之地。因果算法系统可以管理好客户的预期，令其了解更多的医学基本原理，降低医患的纠纷。这显然不是靠工业数字化能解决的，而需要依靠服务流程的数字化。“说到底，我们关注的不是机器，而是人。”孙明展总结道。
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