圍繞人們?nèi)粘５囊率匙⌒校瑹o(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)，還是傳統(tǒng)零售企業(yè)，都開(kāi)始使用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)提升客戶體驗(yàn)， 提高營(yíng)銷效率，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，為“新零售”賦能。

阿里云人工智能產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)許玲做了主題演講，給我們分享云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是如何有效結(jié)合起來(lái)，并賦能新零售的。

“在以前我們的鋪戶很多時(shí)候要求你盡可能地自動(dòng)化，其實(shí)自動(dòng)化要求的最終本質(zhì)上是人工智能，但那時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)核心交易系統(tǒng)和分析系統(tǒng)并不像今天這樣大量地?fù)碛校瑪?shù)據(jù)也不在線，所以人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)很難結(jié)合在一起。后來(lái)云計(jì)算上的人工智能，因?yàn)橛幸粋€(gè)很好的土壤，就是云在線。”許玲說(shuō)到。

第一，“AI要做人做不了的事情，或者幫人把事情做得更好，而不是取代人。”中國(guó)人口非常多，人口紅利也在釋放。但是AI目前真正進(jìn)入到高精尖領(lǐng)域非常少，所以說(shuō)AI在商業(yè)領(lǐng)域替代人，會(huì)走得比較艱難。所以阿里云在AI領(lǐng)域，更多的是解決剛需。

第二，AI商用的成熟度落后于實(shí)驗(yàn)室。之所以AI在實(shí)驗(yàn)室的成熟度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于商用，是由于AI在數(shù)據(jù)上的短板。AI要成功包含場(chǎng)景、算法、工程、數(shù)據(jù)四個(gè)因素。短板是數(shù)據(jù)，場(chǎng)景是找剛性需求，而不是創(chuàng)造性需求。

AI產(chǎn)品啟動(dòng)的時(shí)候，需要大量的數(shù)據(jù)做喂養(yǎng)。隨著時(shí)間往后推移，一段時(shí)間之后，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，或者客戶會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)人感知到的算法和準(zhǔn)確性持續(xù)下降，為什么會(huì)這樣？

• 目前大多數(shù)商用機(jī)器人所處的階段：機(jī)器人靠人教。

• 機(jī)器人被“教”壞了

• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法在領(lǐng)域知識(shí)屬性強(qiáng)的場(chǎng)景下不管用了

幸運(yùn)的是，有顆物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算，所有的東西都在線，我們總能夠通過(guò)一些方法不觸碰敏感的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，做好足夠的安全、業(yè)務(wù)和脫敏的情況下，可以合理、合法地用到這些數(shù)據(jù)。

除此之外，我們還有一套算法教智能機(jī)器人自己持續(xù)學(xué)習(xí)，這就是阿里云解決方案：數(shù)據(jù)閉環(huán)。

具體來(lái)講，我們?cè)谧铋_(kāi)始的時(shí)候，我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，我們通過(guò)工程的手段加人工輔助的手段來(lái)喂養(yǎng)它，我們生成最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集，我們叫1.0，讓算法在很窄的適用領(lǐng)域正常算起來(lái)，在很小一部分用戶場(chǎng)景里面適用。

在內(nèi)部小范圍適用之后，這些數(shù)據(jù)會(huì)沉淀出一些我們想要的信息。

再然后就是經(jīng)過(guò)人工審核去讓機(jī)器學(xué)習(xí)達(dá)到商用的目的，到后期當(dāng)效果穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性穩(wěn)定之后，人工審核的過(guò)程是可以去掉的，所以整個(gè)環(huán)路，我們叫數(shù)據(jù)閉環(huán)。

總的來(lái)說(shuō)，有了云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和很多智能的終端，所有的東西都給數(shù)據(jù)回流提供了好的條件，因此可以讓AI不斷地成長(zhǎng)，讓AI不斷地賦能新零售。