2019年9月25日的杭州云棲大會上，達摩院院長張建鋒現(xiàn)場展示了這款全球最強的AI芯片——含光800。圖片來源：澎湃新聞

集微網(wǎng)報道，近期一則關于阿里巴巴人工智能實驗室（AI Labs）并入智能阿里云的消息一度引發(fā)業(yè)界對其人工智能戰(zhàn)略變化的猜測。阿里巴巴官方回應稱，AI Labs在上一輪架構變動中已經(jīng)整體并入云智能事業(yè)群，主要由譚平教授負責，新官網(wǎng)正在制作將獨立上線。這意味著，曾經(jīng)孵化出天貓精靈AI助手、服務機器人等產(chǎn)品的AI Labs 從此要加上一個“云”字。

公開資料顯示，阿里巴巴人工智能實驗室（AI Labs）于2016年低調(diào)成立，并于2017年7月5日首次公開亮相，主要負責阿里巴巴集團旗下消費級人工智能（AI）產(chǎn)品的研發(fā)。研究方向涵蓋了語音助手、工業(yè)設計、智能制造、機器人技術、環(huán)境感知、高精定位、決策規(guī)劃、智能控制、AI 數(shù)據(jù)平臺等。

但這家電商巨頭的人工智能布局早在七年就已經(jīng)開始，一切始于2014年設立的阿里最神秘部門——iDST（Institute of Data Science & Technologies，數(shù)據(jù)科學與技術研究院）。

過去七年里，阿里在全球人工智能的激烈賽道上悄然跑進了第一梯隊。阿里的人工智能戰(zhàn)略也在一路奔跑中不斷迭代，經(jīng)歷了人工智能技術長征的發(fā)端與突圍。

始于神秘部門iDST：從軟件起步

2014年9月19日，阿里巴巴在紐交所敲鐘。這家彼時市值2400億美金的公司并不滿足被定義為一家“電商公司”。彼時，中國互聯(lián)網(wǎng)市場仍處在模式創(chuàng)新的初級階段，但這家以商業(yè)利益為本的企業(yè)則在謀劃一個技術驅(qū)動型的新定位——打造一個前沿技術的研究院。緊接著，iDST（數(shù)據(jù)科學與技術研究院Institute of Data Science & Technologies）宣告成立，堪稱阿里內(nèi)部最神秘部門。這對于當時仍處在模式創(chuàng)新初級的中國互聯(lián)網(wǎng)市場，不能不說是一個冒險的戰(zhàn)略。

在探索人工智能的早期階段，阿里并沒有大刀闊斧地上馬新項目，而是從現(xiàn)有的核心業(yè)務盤子上找AI切口，然后才推動落地。

第一個切口是2014年正式啟動的“圖像搜索”項目，目標是落地到手淘（手機淘寶應用）平臺。該項目采用深度學習技術，隨之成為阿里歷史上最早采用深度學習技術并上線的 C 端應用產(chǎn)品。2015年“雙十一”期間，首次采用深度學習技術的支付寶客服實現(xiàn)了 94% 語音自助，這意味著有 94% 打來的電話不再需要轉(zhuǎn)接到人工服務。次年，這個數(shù)字提升到 97%。去除掉人工智能團隊的人員工資和計算資源成本，智能客服項目為公司節(jié)省了一個多億。

緊接著，攻關語言技術成為下一個目標。因為相較于視覺，語言則更偏向底層技術，以原子化能力的形式起作用，扮演著賦能和支撐的角色。它對于大型互聯(lián)網(wǎng)技術公司而言往往不可或缺，但技術團隊卻又是極其分散的。

于是，語言技術恰好成為了技術平臺化的最佳試驗場。阿里也藉由建立自然語言處理（NLP）“大中臺”之舉，將其各業(yè)務線的NLP有機整合，不在各自為營。這支百余人的NLP隊伍能夠支持阿里系 600 余個業(yè)務方，每天調(diào)用量達到了兩萬億次。沿用同樣的思路，另一條技術分支——機器翻譯技術也實現(xiàn)了規(guī)模化的業(yè)務支撐能力，為阿里全球化電商平臺上的買賣雙方提供 20 多種語言，48 種語言方向的機器翻譯服務，覆蓋歐洲、亞洲、美洲與中東地區(qū)的絕大多數(shù)國家。

從單個功能應用，到十個、百個、數(shù)百個的業(yè)務方支持，每天被億級用戶使用，技術平臺化的戰(zhàn)略得到了有效驗證與認可。而平臺化也非終點，“上云”才是一片更廣闊的天地。

而阿里內(nèi)部的海量業(yè)務和長期實戰(zhàn)的檢驗，為技術與方案移植到阿里云平臺提供了硬核實力。很快，NLP平臺和機器翻譯平臺先后在阿里云上的人工智能板塊上線，供第三方的云計算客戶使用。

將單一的人工智能技術與業(yè)務集群緊密結合，集成為業(yè)務和應用中的產(chǎn)品，進而再形成平臺化和大規(guī)模可復制化的云計算商品，阿里從“0到1”走出了自己的一條人工智能布局落地之路。

2017年10月11日的杭州云棲大會上，阿里巴巴 CTO 張建鋒宣布達摩院正式成立，計劃此后 3 年里投入超過 1000 億元，用于涵蓋基礎科學和顛覆式技術創(chuàng)新的研究。iDST 則成為達摩院旗下最大的機器智能實驗室分支。

從iDST起步到達摩院，阿里人工智能技術體系也由此固化下來。

達摩院：構建AI“原子能力”

成立3年來，達摩院完成了一座一流研究院的建制，搭建了完整的“科學—技術—產(chǎn)品”研究體系。如今的達摩院人才濟濟，超過半數(shù)科學家具有名校博士學位，其中機器智能團隊擁有20多位知名大學教授，近10位IEEE FELLOW。在杭州、北京、上海、新加坡、以色列、西雅圖、硅谷等全球8個地區(qū)設立了研究中心。目前，達摩院專注機器智能、數(shù)據(jù)計算、機器人、金融科技和X等研究方向，也即“4+X”研究領域，設有14個實驗室。

先后在國際頂級技術賽事上獲得60多項世界第一，發(fā)表1000多篇國際頂會論文；成功孵化了兩家高科技企業(yè)——平頭哥半導體公司和小蠻驢智能科技有限公司。

以達摩院機器智能實驗室為主導，阿里建成了完善的機器智能算法體系，取得了眾多世界領先的技術成果，并將AI的應用落地推廣到工業(yè)、醫(yī)療、物流、遙感、城市大腦等豐富場景中。

根據(jù)阿里內(nèi)部數(shù)據(jù)，目前，阿里AI每天調(diào)用超1萬億次，服務全球10億人，日處理圖像10億張、視頻120萬小時、語音55萬小時及自然語言5千億句。以達摩院底層技術為基座，阿里已經(jīng)躋身全球人工智能公司的第一梯隊。

阿里巴巴iDST首席科學家和副院長、阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室主任金榕曾指出，達摩院的設立主要有兩個目標：一是把達摩院的AI基礎能力（原子能力）放到平臺上支撐所有業(yè)務。比如阿里內(nèi)部跟語音識別有關的業(yè)務都會使用達摩院的底層語音平臺，但會根據(jù)具體業(yè)務做定制化的改變。二是上云。通過內(nèi)部核心業(yè)務驗證后，用戶的接受度和滿意度達到一定指標，產(chǎn)品上云商業(yè)化，進一步放大價值，服務整個社會。

“云字輩”的AI之路

由此看來，AI Lab并入阿里云幾乎是順理成章的事。這一架構變動也更利于人工智能的發(fā)展邏輯。

對于人工智能而言，算法、算力、數(shù)據(jù)是三大核心，數(shù)據(jù)量的指數(shù)級激增之下，對算力提升的需求也隨之激增。而近年來阿里的計算能力得益于阿里云的巨大成功。Gartner去年發(fā)布的全球云產(chǎn)品評估報告中，在云計算大類中，阿里云以92.3%的得分率排名第一。在存儲和IaaS基礎能力大類中，阿里云位列全球第二。阿里云已連續(xù)兩年入選該報告，是唯一入選的中國廠商。

與此同時，對于阿里巴巴整體的業(yè)務發(fā)展來說，將其AI戰(zhàn)略加上一個“云”也是勢在必行。

在電商業(yè)務之后，云計算業(yè)務已經(jīng)上升到集團的主要營收的第二位，阿里云智能總裁張建鋒在2019年提出了“ALL in Cloud”的戰(zhàn)略。依托于云計算平臺，阿里搭建了AI技術向B端產(chǎn)業(yè)賦能的各級大腦模塊，比如城市大腦。

在計算層，“新一代計算引擎”已經(jīng)成為支撐起阿里千億成交額、每秒數(shù)萬筆交易的核心底層技術，MaxCompute（離線計算）、Flink（實時計算）、PAI（人工智能）被視為這項技術背后的“三駕馬車”。

此外，隨著更深、更強、更底層的算力挖掘成為全球人工智能市場的主旋律，“算法+芯片”也成為阿里布局AI新一階段的必由之路——先后投資寒武紀、耐能等AI芯片團隊，收購中天微、先聲互聯(lián)等芯片標的，成立“平頭哥”芯片公司。目前，阿里已經(jīng)發(fā)布基于RSIC-V架構的智能IoT芯片玄鐵，AI語音FPGA芯片Ouroboros設計，基于云端的神經(jīng)網(wǎng)絡芯片“Ali-NPU”也已經(jīng)在路上。

盤點“阿里云人工智能實驗室2020年重磅技術突破”，該實驗室FY21累計提交42個專利、11個創(chuàng)新提案和1個“核心技術保護”。其核心技術突破包括大規(guī)模高精度全息空間重建技術、BIM建模技術、3D 全息掃描設備、微型柔性機器人等。

而2020年阿里在AI領域最具代表性的則是兩大布局：

一是發(fā)布城市大腦3.0。去年6月發(fā)布的城市大腦3．0與以往相比強化了感知能力，將通過城市空間基因庫鏈接農(nóng)田、建筑、公共交通等全部城市要素。通過人工智能技術，城市大腦可以實現(xiàn)交通、醫(yī)療、應急、民生養(yǎng)老、公共服務等全部城市場景的智能化決策。

二是發(fā)布了“無影”云電腦。與傳統(tǒng)電腦不同的是，阿里巴巴“無影”云電腦是真正意義上第一個“去實體化”的電腦，用戶僅需一塊顯示屏，即可實現(xiàn)類似傳統(tǒng)實體電腦的能力，而這一切均是基于阿里云的應用。基于這一云電腦的應用，用戶可實現(xiàn)隨時隨地辦公及日常娛樂。但該技術前提是較高的網(wǎng)絡需求。

不過，與2019年相比，2020年的阿里巴巴在芯片方面沒有太大動作，自從2019年推出了含光800之后，再無其他芯片推出。

結語

從電商平臺到AI芯片、AI云服務、AI算法、AI平臺的全方位布局，一系列的動作，從內(nèi)部來看，不僅標志著阿里人工智能布局“從軟到硬”的深化，也預示著AI將更為長久地驅(qū)動著阿里經(jīng)濟體成長。

與此同時，在外部，阿里人工智能的這七年，面對的是亞馬遜、微軟、IBM、谷歌等巨頭企業(yè)的前方圍堵。但阿里巴巴通過建立達摩院加強其AI的技術底座，再借助阿里云的競爭優(yōu)勢，以“云＋AI＋IOT”模式展開云、管、邊、端、AI、物聯(lián)網(wǎng)的全鏈路、一體化布局，闖出了一條自由的AI之路，并巧妙地在產(chǎn)品毛坯時期避開了各大巨頭的炮火，為后期發(fā)展提供了動能。

接下去，正式歸入“云”字輩的阿里AI之路將怎么走？

申萬宏源證券近期的一份研報中指出，AI 產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從早期“技術驅(qū)動”走向“商業(yè)驅(qū)動”階段發(fā)展，AI 商業(yè)化落地需要算法/產(chǎn)品/系統(tǒng)/解決方案的整體交付， 過程中，不同 AI 廠商的行業(yè) Know-How 形成明顯分化。因而接下去，AI 的新三要素——產(chǎn)品、方案、工程化，將是競爭焦點。

責任編輯：xj