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11月底，阿里云的一項(xiàng)變動(dòng)備受矚目。阿里云事業(yè)群升級(jí)為阿里云智能事業(yè)群，這代表著云計(jì)算與AI等技術(shù)將更密切融合。實(shí)際上，阿里云在架構(gòu)升級(jí)之前已經(jīng)在內(nèi)部孵化了強(qiáng)大的AI平臺(tái)能力——ET大腦，ET大腦于2017年12月由阿里云機(jī)器智能首席科學(xué)家閔萬里正式公布。

遠(yuǎn)觀近看阿里云ET平臺(tái) 如何開啟AI落地新風(fēng)潮

記者分別采訪到了閔萬里、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(yuǎn)，從內(nèi)而外，探討阿里云如何貫徹著云上的AI戰(zhàn)略。

快速釋放數(shù)據(jù)價(jià)值

有人認(rèn)為數(shù)據(jù)是數(shù)字時(shí)代的石油，閔萬里卻有另外一番理解，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(jià)值如果得不到快速釋放，價(jià)值密度就會(huì)不斷降低，數(shù)據(jù)密集的地方才有AI。

閔萬里加入阿里，同時(shí)帶來的還有兩篇含金量不低的論文，這兩篇文章解決了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)下隨機(jī)過程的大樣本理論，認(rèn)知反演則解決了在一個(gè)具體拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)上尋優(yōu)的問題。

在閔萬里看來，交通、工業(yè)等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的問題，歸根結(jié)底都是一個(gè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)問題：城市交通是車流的網(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、離散型制造則是一個(gè)更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)），航空是人流、飛機(jī)的網(wǎng)絡(luò)……要解決這些產(chǎn)業(yè)的問題，其實(shí)解決的都是拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)問題。

2005年時(shí)，閔萬里曾與合作者發(fā)表了兩篇理論文章，目的就是要解決這一問題。

“On linear processes with dependent innovations”, Stochastic processes and their Applications, Volume 115, Issue 6, June 2005, pages 939–958；

“On Canonical Correlation Analysis of multivariate time series”, Statistica Sinica 15 (2005), 303-323

雷鋒網(wǎng)觀察了不同類型廠商在不同領(lǐng)域的所謂“大腦”，是否有廠商“舊瓶裝新酒”營(yíng)造概念行舊事？答案是肯定的，有一定比例的廠商并無新意的拼湊起一個(gè)“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(zhì)，建立在數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)之上。

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“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)問題的關(guān)鍵所在。實(shí)際應(yīng)用中的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)類似于互聯(lián)網(wǎng)式的分布式結(jié)構(gòu)，在網(wǎng)中不斷流動(dòng)的是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源多種多樣，不同時(shí)空、不同結(jié)構(gòu)，甚至不知真假，ET大腦納入多種融合數(shù)據(jù)，形成可復(fù)用的場(chǎng)景輸出能力，而此前大多平臺(tái)數(shù)據(jù)孤立不流動(dòng)，且需要苛刻的數(shù)據(jù)“飼喂”才能輸出相對(duì)精準(zhǔn)的判斷。

ET大腦的四個(gè)關(guān)鍵詞——認(rèn)知、判斷、決策、學(xué)習(xí)。多維感知數(shù)據(jù)，分析并實(shí)時(shí)決策，形成全局性可執(zhí)行洞察（actionable insight），兼具持續(xù)進(jìn)化的學(xué)習(xí)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(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(diǎn)——人腦”，或許這也是各式各樣的AI平臺(tái)統(tǒng)稱為大腦的緣由。

2007年閔萬里就曾應(yīng)用該理論研究新加坡的智慧城市交通管理，開發(fā)的預(yù)測(cè)算法對(duì)新加坡CBD區(qū)域不同等級(jí)的地面道路進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率超過85%，其也是業(yè)界第一個(gè)能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來路況的實(shí)戰(zhàn)系統(tǒng)。通過表象數(shù)據(jù)的信號(hào)、關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量及一系列算法找到數(shù)據(jù)特征，尋找到拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)上的量化關(guān)系，進(jìn)而找到控制竅門，閔萬里的理論研究是基礎(chǔ)，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(shí)也是ET大腦的三要素，不得不說云計(jì)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(jié)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(qū)別就在于加入行業(yè)知識(shí)，專攻行業(yè)場(chǎng)景。

ET大腦的發(fā)展有不少值得銘記的瞬間，閔萬里提到了兩個(gè)案例，其一是阿里云順利將浙江高速歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與路網(wǎng)狀況結(jié)合，基于阿里云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，預(yù)測(cè)未來一小時(shí)內(nèi)的路況，其二則是阿里云在工業(yè)領(lǐng)域不斷重復(fù)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。

ET城市大腦閉環(huán)

雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))獲悉，杭州主城限行區(qū)域已經(jīng)全部接入杭州城市大腦，此外還有余杭區(qū)臨平、未來科技城兩個(gè)試點(diǎn)區(qū)域及蕭山城區(qū)，總計(jì)420平方公里，相當(dāng)于65個(gè)西湖。優(yōu)化信號(hào)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。

ET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題，又需要解決技術(shù)的問題。

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

?數(shù)據(jù)問題：城市交通有不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要一整套大數(shù)據(jù)的處理平臺(tái)。阿里云從硬件、軟件到設(shè)計(jì)服務(wù)擁有深厚積累。

?彈性計(jì)算問題：支撐起一個(gè)城市計(jì)算平臺(tái)必然需要消耗相當(dāng)大的資源，尤其是視頻計(jì)算，云服務(wù)從根本上解決了規(guī)劃、采購和管理問題。

但實(shí)際上，阿里云是互聯(lián)網(wǎng)公司，相對(duì)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(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型可能聚焦于局部，在一定區(qū)域內(nèi)流量如何建模，參數(shù)如何調(diào)優(yōu)。而阿里云是以網(wǎng)絡(luò)的視角看數(shù)據(jù)科學(xué)，包括時(shí)空特性、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量和關(guān)系等等。

基于閔萬里最初提出的運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做單點(diǎn)信號(hào)的優(yōu)化，團(tuán)隊(duì)在后期加入了更多的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)，各種預(yù)測(cè)、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題，而是把幾百個(gè)信號(hào)燈當(dāng)做一個(gè)整體來進(jìn)行優(yōu)化，在世界范圍內(nèi)都是第一個(gè)。

目前阿里云ET城市大腦橫向復(fù)制和縱向深化并重而行，第一要?jiǎng)?wù)仍然是在國(guó)內(nèi)已有的項(xiàng)目中向各個(gè)行業(yè)提供基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施，縱向深挖提供端到端能力。在全球領(lǐng)域的橫向復(fù)制中，阿里云已經(jīng)將ET城市大腦復(fù)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(chǎng)。

余亮也坦言，在技術(shù)領(lǐng)域ET城市大腦仍在不斷進(jìn)化，技術(shù)和應(yīng)用結(jié)合發(fā)展，比如大規(guī)模信號(hào)燈調(diào)控方案的進(jìn)一步優(yōu)化，認(rèn)知反演如何尋找關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)分隔，包括流程、算法的協(xié)調(diào)上有一些創(chuàng)新。

開辟工業(yè)數(shù)據(jù)智能

“我們對(duì)于工業(yè)一直心存敬畏之情，工業(yè)是國(guó)之重器，影響國(guó)計(jì)民生，工業(yè)細(xì)分行業(yè)又是如此繁雜，行業(yè)know-how深不可測(cè)”，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)閔萬里回憶，ET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(xiàng)目始于2016年，標(biāo)志著ET工業(yè)大腦開始進(jìn)入探索行業(yè)性大數(shù)據(jù)解決方案和價(jià)值輸出的開始。針對(duì)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(yīng)用場(chǎng)景的指導(dǎo)，而不是像常規(guī)的互聯(lián)網(wǎng)干預(yù)，或者有所謂的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)連接和平臺(tái)連接。

“對(duì)于阿里云來說，我們自身數(shù)據(jù)智能的技術(shù)，云計(jì)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(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的分析、探索，以及對(duì)這個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)它的每一塊細(xì)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(zhàn)”，楊斌提到。實(shí)際上這也是當(dāng)下所有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域廠商所面臨的共性難題。

楊斌補(bǔ)充道，“甚至在這個(gè)過程中，并沒有一個(gè)系統(tǒng)說明讓我們知道在工業(yè)的工研產(chǎn)銷的各個(gè)工作流里面是有哪些數(shù)據(jù)的。我們的工程師面臨著從0到1的難題，阿里云的工程師直接深入工廠場(chǎng)景，通過和具體生產(chǎn)部門、工藝部門、信息部門做交流，在對(duì)數(shù)據(jù)的理解達(dá)到一定程度之后，再結(jié)合阿里云自身云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能算法找到突破口”，

ET工業(yè)大腦本身屬于平臺(tái)級(jí)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(wù)。ET工業(yè)大腦沉淀很長(zhǎng)一段時(shí)間才推出，但在推出之前已經(jīng)有過若干年的實(shí)踐，基于項(xiàng)目的交付、實(shí)施和業(yè)務(wù)價(jià)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(gòu)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(shí)在數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行質(zhì)量管控和治理；算法工廠基于阿里云過去歷史項(xiàng)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(jù)用戶需求再開發(fā)，基于該平臺(tái)，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(wù)的編排，形成一個(gè)工作流的業(yè)務(wù)輸出，對(duì)外發(fā)布服務(wù)，可以調(diào)試出量身作定做的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用服務(wù)。

“我們希望通過ET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(wù)的編排。但這個(gè)平臺(tái)本身也是一個(gè)開發(fā)型的平臺(tái)，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(jìn)行行業(yè)模板構(gòu)結(jié)、定制，在平臺(tái)之上沉淀自身的行業(yè)數(shù)據(jù)模型，架構(gòu)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(xiàn)實(shí)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(tái)、軟件根本不存在相互競(jìng)爭(zhēng)關(guān)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(zhuǎn)型提供全鏈路、全數(shù)據(jù)、全流程的數(shù)據(jù)智能輸出。

內(nèi)外審視ET大腦

在雷鋒網(wǎng)看來，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(qiáng)化ET大腦的極限。

對(duì)內(nèi)，在日前的架構(gòu)調(diào)整中，阿里巴巴集團(tuán)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，阿里巴巴集團(tuán)過去幾年在實(shí)施中臺(tái)戰(zhàn)略過程中構(gòu)建的智能化能力，包括機(jī)器智能的計(jì)算平臺(tái)、算法能力、數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)平臺(tái)、調(diào)度平臺(tái)等核心能力，將全面和阿里云相結(jié)合，向全社會(huì)開放，為全社會(huì)服務(wù)。

對(duì)外，阿里云很早就喊出了產(chǎn)業(yè)AI的口號(hào)“過去每一次產(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(jì)和社會(huì)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(huì)環(huán)境中遇到的棘手問題，這樣才能引領(lǐng)真正的產(chǎn)業(yè)革命”。阿里云智能事業(yè)群幾乎聚齊了阿里集團(tuán)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(duì)產(chǎn)業(yè)的思考 。阿里云的AI側(cè)立于行業(yè)旁，融入于行業(yè)中。

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