阿里云機器智能首席科學家閔萬里(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，代表著云計算與 AI 等技術的融合。實際上，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家閔萬里(山景)正式公布。

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

　　數(shù)學鏈接數(shù)據(jù)

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

　　2013 年山景加入阿里云，同時帶來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)絡下隨機過程的大樣本理論，認知反演則解決了在一個具體拓撲網(wǎng)絡上尋優(yōu)的問題。

　　在他看來，交通、工業(yè)等產(chǎn)業(yè)領域的問題，歸根結底都是一個拓撲網(wǎng)絡問題：城市交通是車流的網(wǎng)絡，工業(yè)是流程的網(wǎng)絡(流程型制造是一條流水線、離散型制造則是一個更復雜的網(wǎng)絡)，航空是人流、飛機的網(wǎng)絡……要解決這些產(chǎn)業(yè)的問題，其實解決的都是拓撲網(wǎng)絡問題。

　　雷鋒網(wǎng)觀察了不同類型廠商在不同領域的所謂“大腦”，是否有廠商“舊瓶裝新酒”營造概念行舊事?答案是肯定的，有一定比例的廠商并無新意的拼湊起一個“大腦”，與這類廠商截然相反的是——阿里云的 ET 大腦的人工智能回歸到本質，建立在數(shù)學理論基礎之上。

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

　　ET 大腦的四個關鍵詞——認知、判斷、決策、學習。多維感知數(shù)據(jù)，分析并實時決策，形成全局性可執(zhí)行洞察(actionable insight)，兼具持續(xù)進化的學習能力，ET 大腦的核心也在此。

　　“我們有了網(wǎng)絡，有了動態(tài)的物流、業(yè)務流的時候，就有了動態(tài)的數(shù)據(jù)流，如果把數(shù)據(jù)流抽象出來，我們可以發(fā)現(xiàn)最終回歸到人工智能原點——人腦”，或許這也是各式各樣的 AI 平臺統(tǒng)稱為大腦的緣由。

　　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，開發(fā)的預測算法對新加坡 CBD 區(qū)域不同等級的地面道路進行預測，準確率超過 85%，其也是業(yè)界第一個能準確預測未來路況的實戰(zhàn)系統(tǒng)。通過表象數(shù)據(jù)的信號、關鍵統(tǒng)計量及一系列算法找到數(shù)據(jù)特征，尋找到拓撲網(wǎng)絡上的量化關系，進而找到控制竅門，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(shù)據(jù)是人工智能的三要素，同時也是 ET 大腦的三要素，不得不說云計算的大規(guī)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)開花結果，ET 大腦與各個領域行業(yè)大腦是總分關系，根本性區(qū)別就在于加入行業(yè)知識，專攻行業(yè)場景。

　　ET 大腦的發(fā)展有不少值得銘記的瞬間，山景提到了兩個案例，其一是阿里云順利將浙江高速歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)與路網(wǎng)狀況結合，基于阿里云大數(shù)據(jù)平臺，預測未來一小時內的路況，其二則是阿里云在工業(yè)領域不斷重復嘗試，終于覓得一縷成功曙光，雷鋒網(wǎng)本次也采訪到了兩位專家。

　　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(qū)域全部接入大腦，此外還有余杭區(qū)臨平、未來科技城兩個試點區(qū)域及蕭山城區(qū)，總計 420 平方公里，相當于 65 個西湖。優(yōu)化信號燈路口 1300 個，覆蓋杭州四分之一路口，同時還接入了視頻 4500 路，可以實時指揮 200 名交警。

　　城市大腦是阿里云 ET 大腦最先落地的場景，這其中既需要解決模式的問題，又需要解決技術的問題。阿里云城市大腦以云的方式輸出，其中有專有云、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之一。

　　阿里云 ET 城市大腦算法專家余亮介紹，阿里云在城市大腦中主要解決兩個問題：

　　數(shù)據(jù)問題：在城市大腦中，數(shù)據(jù)有很多特點，像數(shù)據(jù)本身的異構性、實施性，海量數(shù)據(jù)的特征，需要一整套大數(shù)據(jù)的管理平臺。阿里云從硬件、軟件到設計服務擁有深厚積累，阿里云目前能夠把城市所有相關部門的海量數(shù)據(jù)，特別是視頻數(shù)據(jù)，每天收集并實時分析。

　　彈性計算問題：支撐起一個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，云服務從根本上解決了規(guī)劃、采購和管理問題。

　　但實際上，阿里云是互聯(lián)網(wǎng)公司，相對于傳統(tǒng)交通行業(yè)是“門外漢”。余亮表示，交通工程有自身的一套數(shù)據(jù)模型和理論，但交通領域的數(shù)據(jù)模型可能聚焦于局部，在一定區(qū)域內流量如何建模，參數(shù)如何調優(yōu)。而阿里云是以網(wǎng)絡的視角看數(shù)據(jù)科學，包括時空特性、網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)量和關系等等。

　　基于山景最初提出的運用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做單點信號的優(yōu)化，阿里云算法團隊在后期加入了更多的數(shù)據(jù)科學知識，各種預測、優(yōu)化。阿里云目的不是解決一個點或者是一片主干道的交通問題，而是把幾百個信號燈當做一個整體來進行優(yōu)化，在世界范圍內都是第一個。

　　目前阿里云城市大腦橫向復制和縱向深化并重而行，第一要務仍然是在國內已有的項目中向各個行業(yè)提供基礎服務設施，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。在全球領域的橫向復制中，阿里云已經(jīng)將城市大腦復制到馬來西亞等地區(qū)，交通問題是普遍性難題，阿里云有很大的潛在市場。

　　余亮也坦言，在技術領域城市大腦仍在不斷進化，技術和應用結合發(fā)展，比如大規(guī)模信號燈調控方案的進一步優(yōu)化，認知反演如何尋找關鍵節(jié)點、網(wǎng)絡分隔，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，阿里云在開發(fā)一個仿真引擎，能夠對交通狀態(tài)進行實時仿真，仿真的速度滿足所需交互性。過去的仿真時間比較長，數(shù)據(jù)標定需要非常多的時間，仿真的結果也不能實時進行交互式調整”，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。仿真、優(yōu)化、再迭代，雖然仿真引擎不能給阿里云帶來短期現(xiàn)實收益，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)。

　　開辟工業(yè)數(shù)據(jù)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)大腦算法專家楊斌如是表示，筆者很難想象阿里云 ET 工業(yè)大腦開拓的艱難程度，不過據(jù)山景回憶，工業(yè)大腦甚至一度要放棄。

　　楊斌表示，ET 工業(yè)大腦第一個項目始于 2016 年，標志著 ET 工業(yè)大腦開始進入探索行業(yè)性大數(shù)據(jù)解決方案和價值輸出的開始。針對工業(yè)企業(yè)客戶的要求，產(chǎn)品和解決方案輸出必須要能夠提供給行業(yè)客戶應用場景的指導，而不是像常規(guī)的互聯(lián)網(wǎng)干預，或者有所謂的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)連接和平臺連接

　　“對于阿里云來說，我們是對自身數(shù)據(jù)智能的技術，云計算、大數(shù)據(jù)、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(shù)據(jù)的分析、探索，以及對這個工業(yè)細分行業(yè)它的每一塊細分行業(yè)的特殊性，然后業(yè)務的理解性，這都是很大的挑戰(zhàn)”，楊斌提到。實際上這也是當下所有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域廠商所面臨的共性難題。

　　楊斌補充道，“甚至在這個過程中，并沒有一個系統(tǒng)說明讓我們知道在工業(yè)的工研產(chǎn)銷的各個工作流里面是有哪些數(shù)據(jù)的。我們的算法專家面臨著從 0 到 1 的難題，阿里云算法專家直接深入工廠場景，通過和具體生產(chǎn)部門、工藝部門、信息部門做交流，在對數(shù)據(jù)的理解達到一定程度之后，再結合阿里云自身云計算、大數(shù)據(jù)、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(shù)據(jù)工廠、算法工廠、AI 創(chuàng)造間，支撐行業(yè)客戶去完成工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)算法以及開發(fā)治理，最終生產(chǎn)出給企業(yè)量身定做的數(shù)據(jù)智能服務。ET 工業(yè)大腦沉淀很長一段時間才推出，但在推出之前已經(jīng)有過若干年的實踐，基于項目的交付、實施和業(yè)務價值提升，最終成型數(shù)據(jù)工廠、算法工廠、AI 創(chuàng)造間的架構體系。

　　數(shù)據(jù)工廠主要解決客戶數(shù)據(jù)安全、有效、穩(wěn)定上云的過程，同時在數(shù)據(jù)平臺進行質量管控和治理;算法工廠基于阿里云過去歷史項目的積累、實踐，沉淀了工業(yè)大腦的算法引擎，算法引擎可以根據(jù)用戶需求再開發(fā)，基于該平臺，工業(yè)客戶不需要自己重新再經(jīng)歷算法工程化過程;在 AI 創(chuàng)造間里，客戶通過拖拉拽的方式，把數(shù)據(jù)模塊、算法模塊，變成工作流業(yè)務的編排，形成一個工作流的業(yè)務輸出，對外發(fā)布服務，可以調試出量身作定做的數(shù)據(jù)智能應用服務。

　　“我們希望通過工業(yè)大腦降低行業(yè) AI 使用門檻，通過可配置的方式做業(yè)務的編排。但這個平臺本身也是一個開發(fā)型的平臺，合作伙伴或者工業(yè)終端客戶自身信息部門的開發(fā)人員可以進行行業(yè)模板構結、定制，在平臺之上沉淀自身的行業(yè)數(shù)據(jù)模型，架構自己的算法模型，進而形成一個生態(tài)”

　　工業(yè)領域的自動化程度不一而足，如何兼容并包是一個現(xiàn)實問題。楊斌表示，阿里云 ET 工業(yè)大腦和工業(yè)企業(yè)原有系統(tǒng)、平臺、軟件根本不存在相互競爭關系，很大程度上阿里云更多的是通過自身能力普惠工業(yè)行業(yè)，為企業(yè)降本增效、數(shù)字化轉型提供全鏈路、全數(shù)據(jù)、全流程的數(shù)據(jù)智能輸出。

　　內外審視 ET 大腦

　　人工智能基于數(shù)學建模，總體來說，我們所能落地應用的人工智能都還比較初級，無非逃不過語音、圖像和自然語言處理等數(shù)樣，而隨著行業(yè)的的發(fā)展，技術的制約越發(fā)凸顯，“深度學習寒冬論”“AI 騙局”等等被揭開 AI 浮華表象，逐漸讓業(yè)界認識到一個樸素的現(xiàn)實——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、認知智能三個階段，后邊是否還會有更深層次的發(fā)展還不明確。目前我們所處的時間點大概是從感知智能向認知智能發(fā)展，人工智能已經(jīng)能夠成熟的感知語音和圖像等信息，認知智能即意味著人工智能“能理解會思考”。

　　在雷鋒網(wǎng)看來，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、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，逍遙子在信中寫道，集團過去幾年在實施中臺戰(zhàn)略過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(shù)據(jù)庫、基礎技術架構平臺、調度平臺等核心能力，將全面和阿里云相結合，向全社會開放，為全社會服務。

　　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 市場的大部分要素，時任阿里云總裁胡曉明談及阿里云對產(chǎn)業(yè)的思考，“過去每一次產(chǎn)業(yè)革命，都是技術與產(chǎn)業(yè)的深度融合，從而引發(fā)經(jīng)濟和社會變革，AI 也不例外。未來 AI 要深入各行各業(yè)，去解決生活、生產(chǎn)和社會環(huán)境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產(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(zhàn)略的延伸和發(fā)展，云計算 +AI，這并不是新鮮搭配，但更多時候云計算只作為一個底座。這反映出阿里云又一個超前思考，在阿里云計算業(yè)務率先成熟的前提下，拋開云計算行業(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比賽的發(fā)令槍，下一場，關乎人工智能與未來。
　　（邯鄲網(wǎng)站建設）