布局AI領域，阿里云扛起阿里人工智能大旗

雖然阿里不是BAT三座山頭中在人工智能領域的聲勢最旺的那個（百度躺槍），但事實上阿里從2015年也已經開始了人工智能領域的布局。

12月，云棲大會廣東分會召開，阿里云表示將“為機器裝上ET大腦”，即為制造業提供人工智能ET，讓廠房里的制造機器以及制造出來的產品也具備ET大腦。此外，阿里云宣布在新一屆“天池大賽”上脫穎而出的人工智能算法（針對航空業客流量預測和停機位分配）將會被植入阿里云ET算法插槽，向社會開放，這些成果很快會被利用在廣州白云機場的調度上。

很顯然，基于AI技術對互聯網行業未來格局極有可能存在的顛覆因素，阿里已經越來越重視在人工智能領域的布局和卡位，這從阿里讓其人工智能在大眾媒體尤其是娛樂節目中“露一手”便可見一斑。

盡管集中發力的阿里人工智能羽翼漸豐，但不同于百度搏命押寶式的高舉高打，阿里對待人工智能的態度更加務實，上娛樂節目、與政府尋求合作的打法套路也更接地氣，我們從中可以分析出以下兩點：

從服務大阿里的電商生態到服務用戶，再到服務用戶的用戶

阿里目前推出的諸如智能語音識別、智能機器人客服、圖像識別、人臉識別等AI技術基本都是從阿里內部的技術服務團隊演化而來，他們最開始的使命就是為阿里的電商體系服務。在人工智能大潮興起之后，阿里認為獨樂樂不如眾樂樂，干脆把這些技術單獨拿出來，成為了其服務電商用戶的人工智能產品。緊接著，阿里把其中較為成熟的AI產品作為一項服務，通過算法插槽放在阿里云上，并對外開放，這讓阿里云的用戶獲得了為自己的用戶提供人工智能服務的能力，這種做法跟國外FaceBook、Google等公司頗為類似。

阿里人工智能比較務實，主攻為B端和政府機構賦能

阿里的人工智能布局比較務實，基本打法是看到一個切實的痛點，然后想辦法用人工智能的辦法去解決。所以，目前阿里在人工智能領域的實踐更多是在跟城市建設、交通、發展等與人們生活息息相關的方面。

此外，無論是在12月的廣東云棲大會上提出為制造業提供人工智能ET，還是與上汽、吉利、比亞迪等汽車廠商的合作，阿里人工智能發力的重點仍然集中在B端。同時，阿里正在積極的讓人工智能為政府機構提供服務，比如進入法院系統，比如解決城市交通問題的“城市大腦”項目。

為B端企業和政府機構賦能，這與阿里“有所為，有所不為”的生意邏輯一脈相承，很多事情他不會親自去做，而是交給合作伙伴去完成。

扛起阿里人工智能大旗的為什么是阿里云？

阿里巴巴集團技術委員會主席王堅在12月表示，“人工智能的進步來源于互聯網基礎設施的不斷進步，離開互聯網孤立的來看人工智能，是沒有意義的。”這能夠反映出阿里看待人工智能的態度。

阿里作為中國互聯網的一極，最強大之處其實并不是他的電商帝國，而是他大數據計算以及為用戶提供數據安全和云計算產品的服務能力。關于這一點，往往存在一個誤區，很多人會擔心數據上云之后的安全。其實這樣的擔憂很多余，任何一家IaaS提供商都不會去碰用戶的數據，只是提供數據安全保障和數據運用技術。根據摩根士丹利發布的報告顯示，2016年中國公共云市場份額約20億美元，其中阿里云獨占約50%市場份額。

從技術層面來看，DT是AI的基礎設施，大數據、云計算和物聯網是人工智能的底層架構。阿里云擁有中國最強的數據計算能力，這就如同擁有培植“AI之花”最豐沃的土壤。那么阿里寄希望阿里云能夠在人工智能時代肩負起為阿里扛旗的使命，這邏輯沒毛病。可以說，阿里的人工智能戰略始于數據，精于計算，可謂是“大數據AI”。

從阿里內部架構層面來看，大數據、云計算和人工智能都屬于阿里大DT商業體系，那么阿里云作為阿里DT戰略最重要的執行者，出現在阿里在AI領域布局的前沿陣地，扛起人工智能的大旗，這邏輯同樣沒毛病。

阿里云憑什么為馬云走好人工智能這步棋？

目前，阿里云針對人工智能的發力點基本是在AI的基礎技術領域，包括智能語音交互應用、機器視覺應用和數據智能應用。

1、智能語音交互應用

智能語音交互（Intelligent Speech Interaction）一直都被認為是人工智能最重要的入口之一，其難點在于不但要讓機器能聽會說，還要讓它能夠“懂你”。

智能語音交互，涵蓋語音識別、語音合成、自然語言理解等技術，阿里云ET已經基本實現了“能聽、會說、懂你”式的智能人機交互體驗，即識別人類的語言，并理解語境下的意思，然后做出回答。

關于這個技術，二爺之前詳細詢問過阿里云內部的科學家，他表示阿里云內部目前做得很多的是知識庫，通過后臺的知識圖譜，來完成機器人技術架構的問答和人機交互。目的就是為了讓機器人和人類能夠流暢的進行多輪對話，因為，能夠聯系上下文的自然語言理解相比語音識別要復雜很多。

另外，在語音合成方面，阿里云ET在今年8月的北京云棲大會上曾模仿馬云說話，這說明阿里云已經掌握了語音合成中的模型自適應技術。

2、機器視覺應用

機器視覺應用簡單說就是用機器人替代人眼，涵蓋了很多技術領域，比如視頻、圖像的分析、切割（人臉識別）；視頻的結構化；目標的檢測；物體的檢測、跟蹤；視覺搜索，等等，它背后需要有非常強的視覺算法能力支持。

阿里云在機器視覺應用上已經做了很多工作，比如阿里云ET在給杭州做城市大腦時，便應用了交通行業里機器視覺的解決方案。它不僅要實時準確記錄杭州所有的交通卡口，路面上的所有車流、人流、交通、車牌、車型等所有的數據，還要做到實時理解分析。相似的技術也被阿里云應用在廣州，通過機器視覺檢測交通，判別交通流量以及路口左轉、右轉的排隊的狀況，對信號燈進行實時的檢測和調整，做紅綠燈的實時調配。

機器視覺應用的另一個主要領域是圖像搜索，這個技術已經應用在淘寶、天貓的APP上，通過拍攝任意一樣物品，然后檢索出來類似的商品。

3、數據智能應用

前面提到過，阿里云最強的就是數據能力，數據智能其實是人工智能的基礎。阿里云有個叫MaxCompute的東西（實在不知道該怎么定位它），是一種快速、完全托管的TB/PB級數據倉庫解決方案。就是這個MaxCompute為阿里云ET提供了完善的數據導入方案以及多種經典的分布式計算模型，讓阿里云ET能夠更快速的解決海量數據計算問題，并降低了每一次運算的成本，它也是將圖像、語音等各種人工智能應用進行綜合的一個基礎，阿里云在娛樂節目上做的許多預測類的“小把戲”便得益于它。

在新的AI生態中，阿里正在試圖將阿里云的數據的價值最大化，同時不斷加強全球化的云計算基礎設施的布局，比如，阿里云已經在海外市場建立了美國西部、美國東部、歐洲、中東、澳大利亞、新加坡和香港數據中心，日本區也于12月15日正式開放。