阿里云機器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里(山景)

　　阿里云更是被擺在首要位置，阿里云事業(yè)群升級為阿里云智能事業(yè)群，代表著(zhù)云計算與 AI 等技術(shù)的融合。實(shí)際上，阿里云在架構升級之前已經(jīng)在內部孵化了強大的 AI 平臺能力——ET 平臺，ET 平臺于 2017 年 12 月由阿里云機器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里(山景)正式公布。

　　雷鋒網(wǎng)分別采訪(fǎng)到了山景、以及阿里云 ET 城市大腦算法專(zhuān)家余亮，阿里云 ET 工業(yè)大腦算法專(zhuān)家楊斌，由近及遠，從內而外，阿里云將如何貫徹云上 AI 戰略。

　　數學(xué)鏈接數據

　　數據是數字時(shí)代的石油，山景卻有另外一番理解，他表示，數據不像原油奇貨可居，數據是不斷大量產(chǎn)生的，數據的價(jià)值如果得不到快速釋放，價(jià)值密度則不斷降低，只要是數據密集的地方就有 ET 大腦，就有 AI，就有大數據的機會(huì )。

　　2013 年山景加入阿里云，同時(shí)帶來(lái)的還有兩篇含金量不低的論文，這兩篇文章解決了復雜網(wǎng)絡(luò )下隨機過(guò)程的大樣本理論，認知反演則解決了在一個(gè)具體拓撲網(wǎng)絡(luò )上尋優(yōu)的問(wèn)題。

　　在他看來(lái)，交通、工業(yè)等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題，歸根結底都是一個(gè)拓撲網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題：城市交通是車(chē)流的網(wǎng)絡(luò )，工業(yè)是流程的網(wǎng)絡(luò )(流程型制造是一條流水線(xiàn)、離散型制造則是一個(gè)更復雜的網(wǎng)絡(luò ))，航空是人流、飛機的網(wǎng)絡(luò )……要解決這些產(chǎn)業(yè)的問(wèn)題，其實(shí)解決的都是拓撲網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題。

　　雷鋒網(wǎng)觀(guān)察了不同類(lèi)型廠(chǎng)商在不同領(lǐng)域的所謂“大腦”，是否有廠(chǎng)商“舊瓶裝新酒”營(yíng)造概念行舊事?答案是肯定的，有一定比例的廠(chǎng)商并無(wú)新意的拼湊起一個(gè)“大腦”，與這類(lèi)廠(chǎng)商截然相反的是——阿里云的 ET 大腦的人工智能回歸到本質(zhì)，建立在數學(xué)理論基礎之上。

　　“一張網(wǎng)”是阿里云完全自研的核心技術(shù)，也是 ET 大腦解決產(chǎn)業(yè)問(wèn)題的關(guān)鍵所在。實(shí)際應用中的拓撲網(wǎng)絡(luò )類(lèi)似于互聯(lián)網(wǎng)式的分布式結構，在網(wǎng)中不斷流動(dòng)的是數據，數據來(lái)源多種多樣，不同時(shí)空、不同結構，甚至不知真假，ET 大腦納入多種融合數據，形成可復用的場(chǎng)景輸出能力，而此前大多平臺數據孤立不流動(dòng)，且需要苛刻的數據“飼喂”才能輸出相對精準的判斷。

　　ET 大腦的四個(gè)關(guān)鍵詞——認知、判斷、決策、學(xué)習。多維感知數據，分析并實(shí)時(shí)決策，形成全局性可執行洞察(actionable insight)，兼具持續進(jìn)化的學(xué)習能力，ET 大腦的核心也在此。

　　“我們有了網(wǎng)絡(luò )，有了動(dòng)態(tài)的物流、業(yè)務(wù)流的時(shí)候，就有了動(dòng)態(tài)的數據流，如果把數據流抽象出來(lái)，我們可以發(fā)現最終回歸到人工智能原點(diǎn)——人腦”，或許這也是各式各樣的 AI 平臺統稱(chēng)為大腦的緣由。

　　2007 年山景就曾應用該理論研究新加坡的智慧城市交通管理，開(kāi)發(fā)的預測算法對新加坡 CBD 區域不同等級的地面道路進(jìn)行預測，準確率超過(guò) 85%，其也是業(yè)界第一個(gè)能準確預測未來(lái)路況的實(shí)戰系統。通過(guò)表象數據的信號、關(guān)鍵統計量及一系列算法找到數據特征，尋找到拓撲網(wǎng)絡(luò )上的量化關(guān)系，進(jìn)而找到控制竅門(mén)，山景的理論研究是基礎，但阿里云在其上做了更多的研究。

　　算法、算力和數據是人工智能的三要素，同時(shí)也是 ET 大腦的三要素，不得不說(shuō)云計算的大規模發(fā)展解決了 ET 大腦需要的算力資源，才有了 ET 大腦在各行各業(yè)開(kāi)花結果，ET 大腦與各個(gè)領(lǐng)域行業(yè)大腦是總分關(guān)系，根本性區別就在于加入行業(yè)知識，專(zhuān)攻行業(yè)場(chǎng)景。

　　ET 大腦的發(fā)展有不少值得銘記的瞬間，山景提到了兩個(gè)案例，其一是阿里云順利將浙江高速歷史數據、實(shí)時(shí)數據與路網(wǎng)狀況結合，基于阿里云大數據平臺，預測未來(lái)一小時(shí)內的路況，其二則是阿里云在工業(yè)領(lǐng)域不斷重復嘗試，終于覓得一縷成功曙光，雷鋒網(wǎng)本次也采訪(fǎng)到了兩位專(zhuān)家。

　　城市大腦閉環(huán)

　　雷鋒網(wǎng)獲悉，杭州城市大腦 2.0 覆蓋 420 平方公里，杭州主城限行區域全部接入大腦，此外還有余杭區臨平、未來(lái)科技城兩個(gè)試點(diǎn)區域及蕭山城區，總計 420 平方公里，相當于 65 個(gè)西湖。優(yōu)化信號燈路口 1300 個(gè)，覆蓋杭州四分之一路口，同時(shí)還接入了視頻 4500 路，可以實(shí)時(shí)指揮 200 名交警。

　　城市大腦是阿里云 ET 大腦最先落地的場(chǎng)景，這其中既需要解決模式的問(wèn)題，又需要解決技術(shù)的問(wèn)題。阿里云城市大腦以云的方式輸出，其中有專(zhuān)有云、公有云、混合云，政府需要相當大體量的軟硬件綜合技術(shù)平臺，軟件是阿里云的對外接口，在硬件部署能力阿里云也在了大量工作，以云形式輸出城市大腦也是阿里云有別于其他公司的特點(diǎn)之一。

　　阿里云 ET 城市大腦算法專(zhuān)家余亮介紹，阿里云在城市大腦中主要解決兩個(gè)問(wèn)題：

　　數據問(wèn)題：在城市大腦中，數據有很多特點(diǎn)，像數據本身的異構性、實(shí)施性，海量數據的特征，需要一整套大數據的管理平臺。阿里云從硬件、軟件到設計服務(wù)擁有深厚積累，阿里云目前能夠把城市所有相關(guān)部門(mén)的海量數據，特別是視頻數據，每天收集并實(shí)時(shí)分析。

　　彈性計算問(wèn)題：支撐起一個(gè)城市計算平臺必然需要消耗相當大的資源，尤其是視頻計算，云服務(wù)從根本上解決了規劃、采購和管理問(wèn)題。

　　但實(shí)際上，阿里云是互聯(lián)網(wǎng)公司，相對于傳統交通行業(yè)是“門(mén)外漢”。余亮表示，交通工程有自身的一套數據模型和理論，但交通領(lǐng)域的數據模型可能聚焦于局部，在一定區域內流量如何建模，參數如何調優(yōu)。而阿里云是以網(wǎng)絡(luò )的視角看數據科學(xué)，包括時(shí)空特性、網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)數量和關(guān)系等等。

　　基于山景最初提出的運用互聯(lián)網(wǎng)數據做單點(diǎn)信號的優(yōu)化，阿里云算法團隊在后期加入了更多的數據科學(xué)知識，各種預測、優(yōu)化。阿里云目的不是解決一個(gè)點(diǎn)或者是一片主干道的交通問(wèn)題，而是把幾百個(gè)信號燈當做一個(gè)整體來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，在世界范圍內都是第一個(gè)。

　　目前阿里云城市大腦橫向復制和縱向深化并重而行，第一要務(wù)仍然是在國內已有的項目中向各個(gè)行業(yè)提供基礎服務(wù)設施，縱向深挖提供端到端能力，阿里云希望做出城市大腦中的超級應用。在全球領(lǐng)域的橫向復制中，阿里云已經(jīng)將城市大腦復制到馬來(lái)西亞等地區，交通問(wèn)題是普遍性難題，阿里云有很大的潛在市場(chǎng)。

　　余亮也坦言，在技術(shù)領(lǐng)域城市大腦仍在不斷進(jìn)化，技術(shù)和應用結合發(fā)展，比如大規模信號燈調控方案的進(jìn)一步優(yōu)化，認知反演如何尋找關(guān)鍵節點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò )分隔，包括流程、算法的協(xié)調上有一些創(chuàng )新。

　　“我們的工作都是比較落地的，阿里云在開(kāi)發(fā)一個(gè)仿真引擎，能夠對交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真，仿真的速度滿(mǎn)足所需交互性。過(guò)去的仿真時(shí)間比較長(cháng)，數據標定需要非常多的時(shí)間，仿真的結果也不能實(shí)時(shí)進(jìn)行交互式調整”，余亮介紹。

　　在仿真引擎之上，算法可以基于此做測試，然后不斷改進(jìn)。仿真、優(yōu)化、再迭代，雖然仿真引擎不能給阿里云帶來(lái)短期現實(shí)收益，但阿里云內部認為這是城市大腦非常重要的部分，在理論層面形成城市大腦的嚴密閉環(huán)。

　　開(kāi)辟工業(yè)數據智能

　　“我們對于工業(yè)一直心存敬畏之情，工業(yè)是國之重器，影響國計民生，工業(yè)細分行業(yè)又是如此繁雜，行業(yè) know-how 深不可測”，阿里云 ET 工業(yè)大腦算法專(zhuān)家楊斌如是表示，筆者很難想象阿里云 ET 工業(yè)大腦開(kāi)拓的艱難程度，不過(guò)據山景回憶，工業(yè)大腦甚至一度要放棄。

　　楊斌表示，ET 工業(yè)大腦第一個(gè)項目始于 2016 年，標志著(zhù) ET 工業(yè)大腦開(kāi)始進(jìn)入探索行業(yè)性大數據解決方案和價(jià)值輸出的開(kāi)始。針對工業(yè)企業(yè)客戶(hù)的要求，產(chǎn)品和解決方案輸出必須要能夠提供給行業(yè)客戶(hù)應用場(chǎng)景的指導，而不是像常規的互聯(lián)網(wǎng)干預，或者有所謂的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數據連接和平臺連接

　　“對于阿里云來(lái)說(shuō)，我們是對自身數據智能的技術(shù)，云計算、大數據、AI 算法等等這方面是我們的信心所在。但是，深入到工業(yè)行業(yè)里面，對工業(yè)數據的分析、探索，以及對這個(gè)工業(yè)細分行業(yè)它的每一塊細分行業(yè)的特殊性，然后業(yè)務(wù)的理解性，這都是很大的挑戰”，楊斌提到。實(shí)際上這也是當下所有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域廠(chǎng)商所面臨的共性難題。

　　楊斌補充道，“甚至在這個(gè)過(guò)程中，并沒(méi)有一個(gè)系統說(shuō)明讓我們知道在工業(yè)的工研產(chǎn)銷(xiāo)的各個(gè)工作流里面是有哪些數據的。我們的算法專(zhuān)家面臨著(zhù)從 0 到 1 的難題，阿里云算法專(zhuān)家直接深入工廠(chǎng)場(chǎng)景，通過(guò)和具體生產(chǎn)部門(mén)、工藝部門(mén)、信息部門(mén)做交流，在對數據的理解達到一定程度之后，再結合阿里云自身云計算、大數據、人工智能算法找到突破口”，

　　工業(yè)大腦本身屬于平臺級產(chǎn)品，包含數據工廠(chǎng)、算法工廠(chǎng)、AI 創(chuàng )造間，支撐行業(yè)客戶(hù)去完成工業(yè)企業(yè)的數據算法以及開(kāi)發(fā)治理，最終生產(chǎn)出給企業(yè)量身定做的數據智能服務(wù)。ET 工業(yè)大腦沉淀很長(cháng)一段時(shí)間才推出，但在推出之前已經(jīng)有過(guò)若干年的實(shí)踐，基于項目的交付、實(shí)施和業(yè)務(wù)價(jià)值提升，最終成型數據工廠(chǎng)、算法工廠(chǎng)、AI 創(chuàng )造間的架構體系。

　　數據工廠(chǎng)主要解決客戶(hù)數據安全、有效、穩定上云的過(guò)程，同時(shí)在數據平臺進(jìn)行質(zhì)量管控和治理;算法工廠(chǎng)基于阿里云過(guò)去歷史項目的積累、實(shí)踐，沉淀了工業(yè)大腦的算法引擎，算法引擎可以根據用戶(hù)需求再開(kāi)發(fā)，基于該平臺，工業(yè)客戶(hù)不需要自己重新再經(jīng)歷算法工程化過(guò)程;在 AI 創(chuàng )造間里，客戶(hù)通過(guò)拖拉拽的方式，把數據模塊、算法模塊，變成工作流業(yè)務(wù)的編排，形成一個(gè)工作流的業(yè)務(wù)輸出，對外發(fā)布服務(wù)，可以調試出量身作定做的數據智能應用服務(wù)。

　　“我們希望通過(guò)工業(yè)大腦降低行業(yè) AI 使用門(mén)檻，通過(guò)可配置的方式做業(yè)務(wù)的編排。但這個(gè)平臺本身也是一個(gè)開(kāi)發(fā)型的平臺，合作伙伴或者工業(yè)終端客戶(hù)自身信息部門(mén)的開(kāi)發(fā)人員可以進(jìn)行行業(yè)模板構結、定制，在平臺之上沉淀自身的行業(yè)數據模型，架構自己的算法模型，進(jìn)而形成一個(gè)生態(tài)”

　　工業(yè)領(lǐng)域的自動(dòng)化程度不一而足，如何兼容并包是一個(gè)現實(shí)問(wèn)題。楊斌表示，阿里云 ET 工業(yè)大腦和工業(yè)企業(yè)原有系統、平臺、軟件根本不存在相互競爭關(guān)系，很大程度上阿里云更多的是通過(guò)自身能力普惠工業(yè)行業(yè)，為企業(yè)降本增效、數字化轉型提供全鏈路、全數據、全流程的數據智能輸出。

　　內外審視 ET 大腦

　　人工智能基于數學(xué)建模，總體來(lái)說(shuō)，我們所能落地應用的人工智能都還比較初級，無(wú)非逃不過(guò)語(yǔ)音、圖像和自然語(yǔ)言處理等數樣，而隨著(zhù)行業(yè)的的發(fā)展，技術(shù)的制約越發(fā)凸顯，“深度學(xué)習寒冬論”“AI 騙局”等等被揭開(kāi) AI 浮華表象，逐漸讓業(yè)界認識到一個(gè)樸素的現實(shí)——人工智能的發(fā)展還處于初級階段。

　　人工智能不“智能”，相反地，它還需要大量的“人工”。一個(gè)得到大多從業(yè)人士認可的理論是，人工智能的發(fā)展要經(jīng)歷運算智能、感知智能、認知智能三個(gè)階段，后邊是否還會(huì )有更深層次的發(fā)展還不明確。目前我們所處的時(shí)間點(diǎn)大概是從感知智能向認知智能發(fā)展，人工智能已經(jīng)能夠成熟的感知語(yǔ)音和圖像等信息，認知智能即意味著(zhù)人工智能“能理解會(huì )思考”。

　　在雷鋒網(wǎng)看來(lái)，人工智能的發(fā)展目前還處于模仿人腦的階段，ET 大腦是阿里云多技術(shù)、多模態(tài)融合的典型輸出產(chǎn)品，而阿里云仍在強化 ET 大腦的極限。

　　對內，在日前的架構調整中，阿里巴巴集團首席技術(shù)官(CTO)張建鋒(行癲)將兼任阿里云智能事業(yè)群總裁，特別需要注意的是，逍遙子在信中寫(xiě)道，集團過(guò)去幾年在實(shí)施中臺戰略過(guò)程中構建的智能化能力，包括機器智能的計算平臺、算法能力、數據庫、基礎技術(shù)架構平臺、調度平臺等核心能力，將全面和阿里云相結合，向全社會(huì )開(kāi)放，為全社會(huì )服務(wù)。

　　對外，阿里喊出了產(chǎn)業(yè) AI 的口號，阿里云智能事業(yè)群幾乎聚齊了阿里集團面向 2B 市場(chǎng)的大部分要素，時(shí)任阿里云總裁胡曉明談及阿里云對產(chǎn)業(yè)的思考，“過(guò)去每一次產(chǎn)業(yè)革命，都是技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的深度融合，從而引發(fā)經(jīng)濟和社會(huì )變革，AI 也不例外。未來(lái) AI 要深入各行各業(yè)，去解決生活、生產(chǎn)和社會(huì )環(huán)境中遇到的棘手問(wèn)題，這樣才能引領(lǐng)真正的產(chǎn)業(yè)革命”。阿里云的 AI 側立于行業(yè)旁，融入于行業(yè)中。

　　阿里云智能平臺是阿里巴巴集團中臺戰略的延伸和發(fā)展，云計算 +AI，這并不是新鮮搭配，但更多時(shí)候云計算只作為一個(gè)底座。這反映出阿里云又一個(gè)超前思考，在阿里云計算業(yè)務(wù)率先成熟的前提下，拋開(kāi)云計算行業(yè)的同僚，加速在人工智能賽道上狂奔，阿里向偉大公司招手。

　　阿里云提前鳴響了下一場(chǎng)比賽的發(fā)令槍?zhuān)乱粓?chǎng)，關(guān)乎人工智能與未來(lái)。
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