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从IaaS到AI,马云为何让阿里云去扛人工智能大旗?

_夜枫
 _夜枫
发布于 2017/03/30 21:47
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绝大多数人对阿里云的定位仍是国内市场最大的IaaS提供商。不过,随着国内人工智能市场在2016年迎来爆发,阿里开始在人工智能领域发力,阿里云的这一角色正在悄然转变。

布局AI领域,阿里云扛起阿里人工智能大旗

 

虽然阿里不是BAT三座山头中在人工智能领域的声势最旺的那个(百度躺枪),但事实上阿里从2015年也已经开始了人工智能领域的布局。

 

 

2015年6月,阿里巴巴联合富士康以145亿日元的价码战略投资软银旗下的机器人公司SBRH,这成为阿里在机器人领域的首笔投资。

 

7月,阿里发布人工智能虚拟购物助理机器人“阿里小蜜”,利用云计算、大数据、深度神经网络等技术为用户推荐高性价比的商品。

 

8月,阿里推出可视化人工智能平台DT PAI,平台集成阿里巴巴内部的特征工程、大规模机器学习、深度学习等算法库。

 

9月,支付宝发布9.0版本,内部集成阿里的自有智能机器人客服。10月,阿里上线基于智能图像识别技术研发的新产品“绿网”。

 

进入2016年,人工智能被火热的市场推向前台,阿里巴巴开始有意提高AI产品在大阿里体系内的权重,施行“阿里云搭台,人工智能唱戏” 的策略,阿里云在人工智能领域的曝光也更加密集。

 

3月,AlphaGo战胜李世石后,阿里云实时语音识别技术现场挑战并战胜世界速记大赛亚军得主,目前该技术已经应用于浙江省内105家法院,担任机器人书记员。

 

4月,阿里云通过人工智能技术成功预测出第四季《我是歌手》李玟夺冠。

 

6月,阿里妈妈图像团队的OCR(图中文字识别)技术刷新了ICDAR Robust Reading竞赛数据集的全球最好成绩,获得图中文字识别准确率获世界第一。

 

8月,在北京云栖大会上阿里云推出拥有智能语音识别、图像或视频识别、情感分析等技术的ET,并将其戏称为“20年后马云的接班人”。

 

10月,阿里云“城市大脑”在杭州上线测试,城市大脑的内核采用阿里云ET人工智能技术,可以对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,修正城市运行中的Bug,最终将进化成为能够治理城市的超级人工智能。

 

11月,阿里云ET在天猫双11晚会上演魔术,通过扫描5名观众的面部,得出每位观众手中的扑克牌,其中运用到图像识别、智能语音交互、人脸识别等人工智能技术。

 

12月,云栖大会广东分会召开,阿里云表示将“为机器装上ET大脑”,即为制造业提供人工智能ET,让厂房里的制造机器以及制造出来的产品也具备ET大脑。此外,阿里云宣布在新一届“天池大赛”上脱颖而出的人工智能算法(针对航空业客流量预测和停机位分配)将会被植入阿里云ET算法插槽,向社会开放,这些成果很快会被利用在广州白云机场的调度上。

 

洞察:

 

很显然,基于AI技术对互联网行业未来格局极有可能存在的颠覆因素,阿里已经越来越重视在人工智能领域的布局和卡位,这从阿里让其人工智能在大众媒体尤其是娱乐节目中“露一手”便可见一斑。

 

尽管集中发力的阿里人工智能羽翼渐丰,但不同于百度搏命押宝式的高举高打,阿里对待人工智能的态度更加务实,上娱乐节目、与政府寻求合作的打法套路也更接地气,我们从中可以分析出以下两点:

 

1、阿里人工智能并未空中起楼阁,而是从服务大阿里的电商生态到服务用户,再到服务用户的用户。

 

阿里目前推出的诸如智能语音识别、智能机器人客服、图像识别、人脸识别等AI技术基本都是从阿里内部的技术服务团队演化而来,他们最开始的使命就是为阿里的电商体系服务。在人工智能大潮兴起之后,阿里认为独乐乐不如众乐乐,干脆把这些技术单独拿出来,成为了其服务电商用户的人工智能产品。紧接着,阿里把其中较为成熟的AI产品作为一项服务,通过算法插槽放在阿里云上,并对外开放,这让阿里云的用户获得了为自己的用户提供人工智能服务的能力,这种做法跟国外FaceBook、Google等公司颇为类似。

 

2、阿里人工智能比较务实,主攻为B端和政府机构赋能。

 

阿里的人工智能布局比较务实,基本打法是看到一个切实的痛点,然后想办法用人工智能的办法去解决。所以,目前阿里在人工智能领域的实践更多是在跟城市建设、交通、发展等与人们生活息息相关的方面。

 

 

此外,无论是在12月的广东云栖大会上提出为制造业提供人工智能ET,还是与上汽、吉利、比亚迪等汽车厂商的合作,阿里人工智能发力的重点仍然集中在B端。同时,阿里正在积极的让人工智能为政府机构提供服务,比如进入法院系统,比如解决城市交通问题的“城市大脑”项目。

 

为B端企业和政府机构赋能,这与阿里“有所为,有所不为”的生意逻辑一脉相承,很多事情他不会亲自去做,而是交给合作伙伴去完成。

 

扛起阿里人工智能大旗的为什么是阿里云?

 

阿里巴巴集团技术委员会主席王坚在12月表示,“人工智能的进步来源于互联网基础设施的不断进步,离开互联网孤立的来看人工智能,是没有意义的。”这能够反映出阿里看待人工智能的态度。

 

阿里作为中国互联网的一极,最强大之处其实并不是他的电商帝国,而是他大数据计算以及为用户提供数据安全和云计算产品的服务能力。关于这一点,往往存在一个误区,很多人会担心数据上云之后的安全。其实这样的担忧很多余,任何一家IaaS提供商都不会去碰用户的数据,只是提供数据安全保障和数据运用技术。根据摩根士丹利发布的报告显示,2016年中国公共云市场份额约20亿美元,其中阿里云独占约50%市场份额。

 

 

从技术层面来看,DT是AI的基础设施,大数据、云计算和物联网是人工智能的底层架构。阿里云拥有中国最强的数据计算能力,这就如同拥有培植“AI之花”最丰沃的土壤。那么阿里寄希望阿里云能够在人工智能时代肩负起为阿里扛旗的使命,这逻辑没毛病。可以说,阿里的人工智能战略始于数据,精于计算,可谓是“大数据AI”。

 

从阿里内部架构层面来看,大数据、云计算和人工智能都属于阿里大DT商业体系,那么阿里云作为阿里DT战略最重要的执行者,出现在阿里在AI领域布局的前沿阵地,扛起人工智能的大旗,这逻辑同样没毛病。

 

阿里云凭什么为马云走好人工智能这步棋?

 

目前,阿里云针对人工智能的发力点基本是在AI的基础技术领域,包括智能语音交互应用、机器视觉应用和数据智能应用。

 

1、智能语音交互应用

 

智能语音交互(Intelligent Speech Interaction)一直都被认为是人工智能最重要的入口之一,其难点在于不但要让机器能听会说,还要让它能够“懂你”。

 

智能语音交互,涵盖语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,阿里云ET已经基本实现了“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验,即识别人类的语言,并理解语境下的意思,然后做出回答。

 

关于这个技术,二爷之前详细询问过阿里云内部的科学家,他表示阿里云内部目前做得很多的是知识库,通过后台的知识图谱,来完成机器人技术架构的问答和人机交互。目的就是为了让机器人和人类能够流畅的进行多轮对话,因为,能够联系上下文的自然语言理解相比语音识别要复杂很多。

 

另外,在语音合成方面,阿里云ET在今年8月的北京云栖大会上曾模仿马云说话,这说明阿里云已经掌握了语音合成中的模型自适应技术。

 

2、机器视觉应用

 

机器视觉应用简单说就是用机器人替代人眼,涵盖了很多技术领域,比如视频、图像的分析、切割(人脸识别);视频的结构化;目标的检测;物体的检测、跟踪;视觉搜索,等等,它背后需要有非常强的视觉算法能力支持。

 

阿里云在机器视觉应用上已经做了很多工作,比如阿里云ET在给杭州做城市大脑时,便应用了交通行业里机器视觉的解决方案。它不仅要实时准确记录杭州所有的交通卡口,路面上的所有车流、人流、交通、车牌、车型等所有的数据,还要做到实时理解分析。相似的技术也被阿里云应用在广州,通过机器视觉检测交通,判别交通流量以及路口左转、右转的排队的状况,对信号灯进行实时的检测和调整,做红绿灯的实时调配。

 

机器视觉应用的另一个主要领域是图像搜索,这个技术已经应用在淘宝、天猫的APP上,通过拍摄任意一样物品,然后检索出来类似的商品。

 

3、数据智能应用

 

前面提到过,阿里云最强的就是数据能力,数据智能其实是人工智能的基础。阿里云有个叫MaxCompute的,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。就是这个MaxCompute为阿里云ET提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,让阿里云ET能够更快速的解决海量数据计算问题,并降低了每一次运算的成本,它也是将图像、语音等各种人工智能应用进行综合的一个基础,阿里云在娱乐节目上做的许多预测类的“小把戏”便得益于它。

 

写在最后

 

阿里显然是DT时代当之无愧的佼佼者,做电商时不碰货,做云计算时不碰数据,做AI时不碰硬件,阿里属于典型的生态玩家。在新的AI生态中,阿里正在试图将阿里云的数据的价值最大化,同时不断加强全球化的云计算基础设施的布局,比如,阿里云已经在海外市场建立了美国西部、美国东部、欧洲、中东、澳大利亚、新加坡和香港数据中心,日本区也于12月15日正式开放。

 

马云一直说阿里巴巴要做一个102年的公司,但在瞬息万变的互联网时代,企业迭代的速度已经越来越快,从IT时代到DT时代再到AI时代,这个102年的公司要如何去做?

 

其实,从阿里布局人工智能领域的策略中已经能够得出一二。总结起来,就是继续占据入口,不管是面对当下的AI进化,还是未来任何可能出现的技术浪潮,始终成为时代进化的“基础设施”,如同“发电厂”般的存在。

本文转载自:https://yq.aliyun.com/articles/66874

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