開啟衝頂倒數計時：阿里AI的商業化攀登故事

如果說AI技術的研發，是一場厚積薄發的洪水衝堤，通過持續的學術能量累積最終實現大範圍的突破;那麼AI技術的商業化應用，就如同一場登山運動，是每一步都紮根於泥土之中的寸進。

在經歷過前幾年的AI技術爆發之後，如今正在發生的，是AI技術與應用場景結合，逐漸走向產業化和商業化。就像今年兩會時出現的“智慧+”概念一樣，AI正在逐漸走向對社會經濟體的雙向驅動——既對應用場景的效率進行提升，同時也為AI技術的研發者提供收益。

那麼，在有AI商業化年之稱的2019，我們不妨回望來路，以近期“異軍突起”的阿里為例，看看這些攀登者們究竟是如何征服山嶺的。

半山風景獨好：阿里看到了什麼?

在世界範圍內的一眾AI攀登者之中，阿里算是一個典型——出身網際網路時代，擁有海量使用者、充足的AI投入成本和人才吸引力。更重要的，還有阿里對於AI的“定力”。

AI是一項廣度極廣、深度極深技術門類，涉及到商業化層面是更是如此。從廣度來說，AI包含了語音、視覺、知識圖譜等等多個門類，從深度來說，AI包含了計算平臺、演算法技術、應用輸出等等多個層面。想要對這樣的AI技術進行全面挖掘，沒有篤定的長期目標、耐不住寂寞肯定是不行的，這就是所謂的“定力”。

而阿里的定力，體現在對AI深度和廣度的持續追求上。阿里在幾年之間對語音到視覺再到自然語言理解等技術方向進行了全面佈局，在前沿技術研究上累計斬獲了40餘項世界第一;在醫療、金融、製造、司法等等多個領域都輸出了應用產品，每日向全世界15億人提供服務;在基礎設施層面則推出了超大規模機器學習平臺，能夠支援PB級別的資料訓練。

那麼這樣的攀登者，究竟看到了怎樣的半山風景?

半山風景是一個“萬物有靈”的世界，AI所帶來的視覺、語音、語言與決策能力正在通過雲服務輸出到更多地方，將智慧釋放給萬物。通過阿里雲，阿里的NLP、影象AI、語音AI、決策AI每日呼叫量高達百億次，智慧化能力也因此走進了生活中的各個角落。

通過AI視覺解決方案，攀登者阿里賦予了萬物“雙眼”。在山東淄博市，阿里的"AI衛星遙感影像分析"技術可以對違章建築和破壞森林等行為進行識別，將原本人工分析需要的幾個月時間壓縮到幾分鐘。語音互動與機器翻譯，也讓攀登者阿里賦予萬物溝通的能力。目前阿里AI能夠對西班牙、印尼等近五十個國家的語言進行機器翻譯，並能夠實現任一對譯方向實時翻譯。

行至半山，意味著攀登者正在探索著那些無人之地，除了常見的應用途徑之外，阿里AI還在探索更多的AI落地領域，例如阿里在司法智慧領域的一項開創性成果，讓AI成為能夠一秒“判案”的“助理法官”。這位“助理法官”現在已經在杭州網際網路法院試點上崗。

從阿爾卑斯到金字塔：AI商業化的攀登究竟有哪些不同?

在AI商業化年，除去阿里這樣已經到達半山腰攀登者之外，我們見到的更多的是落隊者——資料顯示，2019年將有90%的AI企業處於虧損狀態，清算倒閉的也不在少數。

相比技術研發，技術的商業化應用往往是更加嚴苛的考驗。洪水氾濫時會滋潤兩岸，讓河灘生出雜草。可攀登山嶺卻是一個末位淘汰的過程，在達到山頂之前，會不斷有人因“體力不支”而停滯不前。如果沒有對攀爬過程的全面佈局，以及對於技術動能的持續補充，是很難度過2019這一年的。

在AI 商業化的攀登之路上，出現了明顯的阿爾卑斯時代到金字塔時代的轉換。

“阿爾卑斯”和“金字塔”是出自登山運動的典故。如果登山者的主要目標是阿爾卑斯山，他們可以三五結對甚至獨自前行。但當他們開始挑戰更高的山峰時，靠自發興趣、隨機組隊就很難達成目標了。

於是就出現了“金字塔式”登山，這種方式注重專業化和組織化，提前將目標與路線分解好，並集中人力和資源，由受僱傭者和山民負責幫助登山者輸送物資，最終實現登頂。

AI發展也正在進入金字塔時代。一系列受到AI熱潮吸引，為追逐資本而加入其中的AI企業可以被視作阿爾卑斯式的登山者。他們往往憑著直覺扎向某一看似能夠獲得收益的方向，人臉識別火熱時，他們是人臉識別AI企業，等知識圖譜獲得資本關注了，他們又轉身投入知識圖譜。最終導致的結果，是在山腳轉來轉去迷了路，最終耗盡了體力。

阿里則是典型的金字塔登山者。他們不僅擁有充足的資源，更重要的是擁有堅定的目標感和發展線路。阿里有定力，既有全面的技術佈局，也有長期的投入規劃。從阿里達摩院的使命就能看出，阿里AI能夠將當下技術推向應用層面以外，也一直堅持著對於基礎技術的挖掘，普華永道調查顯示阿里巴巴研發投入連續三年居上市公司之首，達摩院所涉及到的資料計算、機器人、金融科技、X 實驗室、機器智慧等等方向，都指向關於AI技術的更長遠發展，為攀爬的下半段做好準備。

衝頂倒數計時：用四項裝備開拓未知之域

阿里的定力不是憑空而生，它有頂級“裝備”的加持。

最核心的“裝備”，是持續提供動能的人才體系。阿里達摩院超過一半的科學家擁有名校博士學歷，其中機器智慧團隊擁有10位IEEE Fellow和20多位知名大學教授。人才力量是AI攀登全過程中都需要的助燃劑，一方面幫助阿里AI從實驗室走入現實，另一方面也通過持續的基礎創新，讓阿里AI能夠為應用場景持續提供競爭力足夠強大的技術。

另外一項不可或缺的裝備，是阿里經濟體的海量使用者場景。作為多個國民級應用的掌握者，阿里成了史上最複雜的業務場景和使用者場景，在這樣的場景中訓練AI，效率自然是遠高於資料匱乏的實驗室場景的。只有進入複雜的現實世界時，AI技術才能更加準確地捕捉使用者的需求與反饋，讓技術通過現實場景的錘鍊不斷進步。

同時阿里還有全面的技術生態佈局。相比很多隻能提供一個技術模組的企業，阿里從AI技術類別的廣度和服務鏈條的覆蓋的深度都更加全面深入。語音、視覺、自然語言理解……這些不同形態的技術佈局，可以服務於不同階段以及不同需求的AI應用者。豐富的技術模組、生態構建能力和系統整合能力，註定了阿里更容易以“被整合”的方式服務各行各業。

最後還有開放的AI產業生態。對於一座陌生的險峰來說，即使是以集結了巨大力量的“金字塔”模式攀登，也仍然少不了攀登者之間的幫助與分享。對AI商業化的探索，有如開發一片未知的土地，僅憑一人之力是難以實現的。阿里的最後一項裝備，就是對於開放平臺的打造。阿里的AI創新平臺，可以為中小企業提供人工智慧基礎設施和AI演算法，包括標準演算法接入、執行環境託管、線上線下資源對接等服務，幫助企業以更低成本建立適用於自己的AI應用。包括阿里組織的天池AI大賽，真實業務場景資料脫敏後開放，再將大賽中優秀的演算法轉化為實際的解決方案，幫助AI從業者訓練出更適用於現實場景的演算法等等。一切對於AI產業生態的扶持，都是在幫助更多人蔘與對這座高峰的征服中來。

登峰衝頂，看似是裁判哨聲之下的短跑，實則是一場連起點都極為隱祕的長距運動。對於阿里這樣位於半山的選手們來說，保持優勢、保持耐心，才能積蓄衝向頂端的後程勢能。

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