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

發(fā)布時(shí)間:2019-01-22 15:14:03來(lái)源:雷鋒網(wǎng)

  今年雙十一阿里總銷售額達(dá)到了破紀(jì)錄的 2135.5 億,但對(duì)阿里和整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō),影響更為深遠(yuǎn)的是阿里集團(tuán)層面的架構(gòu)調(diào)整,在阿里巴巴集團(tuán)首席執(zhí)行官?gòu)堄?逍遙子)親自簽發(fā)的全員公開(kāi)信中,著墨最多的兩處,一為天貓,一為阿里云,業(yè)界人士看來(lái),這兩處恰恰代表了阿里的現(xiàn)在與未來(lái)。

  阿里云機(jī)器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里(山景)

  阿里云更是被擺在首要位置,阿里云事業(yè)群升級(jí)為阿里云智能事業(yè)群,代表著云計(jì)算與 AI 等技術(shù)的融合。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 平臺(tái),ET 平臺(tái)于 2017 年 12 月由阿里云機(jī)器智能首席科學(xué)家閔萬(wàn)里(山景)正式公布。

  雷鋒網(wǎng)分別采訪到了山景、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,阿里云將如何貫徹云上 AI 戰(zhàn)略。

  數(shù)學(xué)鏈接數(shù)據(jù)

  數(shù)據(jù)是數(shù)字時(shí)代的石油,山景卻有另外一番理解,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)值密度則不斷降低,只要是數(shù)據(jù)密集的地方就有 ET 大腦,就有 AI,就有大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)。

  2013 年山景加入阿里云,同時(shí)帶來(lái)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(guò)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(wèn)題。

  在他看來(lái),交通、工業(yè)等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題,歸根結(jié)底都是一個(gè)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)問(wèn)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(wèn)題,其實(shí)解決的都是拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。

  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(wú)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。

  “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(wèn)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(lái)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(lái),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 年山景就曾應(yīng)用該理論研究新加坡的智慧城市交通管理,開(kāi)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(guò) 85%,其也是業(yè)界第一個(gè)能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)路況的實(shí)戰(zhàn)系統(tǒng)。通過(guò)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(mén),山景的理論研究是基礎(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(shuō)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(kāi)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,山景提到了兩個(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(lái)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。

  城市大腦閉環(huán)

  雷鋒網(wǎng)獲悉,杭州城市大腦 2.0 覆蓋 420 平方公里,杭州主城限行區(qū)域全部接入大腦,此外還有余杭區(qū)臨平、未來(lái)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。

  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(wèn)題,又需要解決技術(shù)的問(wèn)題。阿里云城市大腦以云的方式輸出,其中有專有云、公有云、混合云,政府需要相當(dāng)大體量的軟硬件綜合技術(shù)平臺(tái),軟件是阿里云的對(duì)外接口,在硬件部署能力阿里云也在了大量工作,以云形式輸出城市大腦也是阿里云有別于其他公司的特點(diǎn)之一。

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

  數(shù)據(jù)問(wèn)題:在城市大腦中,數(shù)據(jù)有很多特點(diǎn),像數(shù)據(jù)本身的異構(gòu)性、實(shí)施性,海量數(shù)據(jù)的特征,需要一整套大數(shù)據(jù)的管理平臺(tái)。阿里云從硬件、軟件到設(shè)計(jì)服務(wù)擁有深厚積累,阿里云目前能夠把城市所有相關(guān)部門(mén)的海量數(shù)據(jù),特別是視頻數(shù)據(jù),每天收集并實(shí)時(shí)分析。

  彈性計(jì)算問(wèn)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(gòu)和管理問(wèn)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(mén)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。

  基于山景最初提出的運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做單點(diǎn)信號(hào)的優(yōu)化,阿里云算法團(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(wèn)題,而是把幾百個(gè)信號(hào)燈當(dāng)做一個(gè)整體來(lái)進(jìn)行優(yōu)化,在世界范圍內(nèi)都是第一個(gè)。

  目前阿里云城市大腦橫向復(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,阿里云希望做出城市大腦中的超級(jí)應(yīng)用。在全球領(lǐng)域的橫向復(fù)制中,阿里云已經(jīng)將城市大腦復(fù)制到馬來(lái)西亞等地區(qū),交通問(wèn)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。

  “我們的工作都是比較落地的,阿里云在開(kāi)發(fā)一個(gè)仿真引擎,能夠?qū)煌顟B(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真,仿真的速度滿足所需交互性。過(guò)去的仿真時(shí)間比較長(zhǎng),數(shù)據(jù)標(biāo)定需要非常多的時(shí)間,仿真的結(jié)果也不能實(shí)時(shí)進(jìn)行交互式調(diào)整”,余亮介紹。

  在仿真引擎之上,算法可以基于此做測(cè)試,然后不斷改進(jìn)。仿真、優(yōu)化、再迭代,雖然仿真引擎不能給阿里云帶來(lái)短期現(xiàn)實(shí)收益,但阿里云內(nèi)部認(rèn)為這是城市大腦非常重要的部分,在理論層面形成城市大腦的嚴(yán)密閉環(huán)。

  開(kāi)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(kāi)拓的艱難程度,不過(guò)據(jù)山景回憶,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(kāi)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(kāi)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(lái)說(shuō),我們是對(duì)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(guò)程中,并沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)說(shuō)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。我們的算法專家面臨著從 0 到 1 的難題,阿里云算法專家直接深入工廠場(chǎng)景,通過(guò)和具體生產(chǎn)部門(mén)、工藝部門(mén)、信息部門(mén)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”,

  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(kāi)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(guò)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(guò)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(guò)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(kāi)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(guò)程;在 AI 創(chuàng)造間里,客戶通過(guò)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(guò)工業(yè)大腦降低行業(yè) AI 使用門(mén)檻,通過(guò)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(kāi)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(mén)的開(kāi)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(wèn)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(guò)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

  人工智能基于數(shù)學(xué)建模,總體來(lái)說(shuō),我們所能落地應(yīng)用的人工智能都還比較初級(jí),無(wú)非逃不過(guò)語(yǔ)音、圖像和自然語(yǔ)言處理等數(shù)樣,而隨著行業(yè)的的發(fā)展,技術(shù)的制約越發(fā)凸顯,“深度學(xué)習(xí)寒冬論”“AI 騙局”等等被揭開(kāi) AI 浮華表象,逐漸讓業(yè)界認(rèn)識(shí)到一個(gè)樸素的現(xiàn)實(shí)——人工智能的發(fā)展還處于初級(jí)階段。

  人工智能不“智能”,相反地,它還需要大量的“人工”。一個(gè)得到大多從業(yè)人士認(rèn)可的理論是,人工智能的發(fā)展要經(jīng)歷運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個(gè)階段,后邊是否還會(huì)有更深層次的發(fā)展還不明確。目前我們所處的時(shí)間點(diǎn)大概是從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展,人工智能已經(jīng)能夠成熟的感知語(yǔ)音和圖像等信息,認(rèn)知智能即意味著人工智能“能理解會(huì)思考”。

  在雷鋒網(wǎng)看來(lái),人工智能的發(fā)展目前還處于模仿人腦的階段,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,逍遙子在信中寫(xiě)道,集團(tuán)過(guò)去幾年在實(shí)施中臺(tái)戰(zhàn)略過(guò)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(kù)、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(kāi)放,為全社會(huì)服務(wù)。

  對(duì)外,阿里喊出了產(chǎn)業(yè) AI 的口號(hào),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,“過(guò)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(lái) 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(wèn)題,這樣才能引領(lǐng)真正的產(chǎn)業(yè)革命”。阿里云的 AI 側(cè)立于行業(yè)旁,融入于行業(yè)中。

  阿里云智能平臺(tái)是阿里巴巴集團(tuán)中臺(tái)戰(zhàn)略的延伸和發(fā)展,云計(jì)算 +AI,這并不是新鮮搭配,但更多時(shí)候云計(jì)算只作為一個(gè)底座。這反映出阿里云又一個(gè)超前思考,在阿里云計(jì)算業(yè)務(wù)率先成熟的前提下,拋開(kāi)云計(jì)算行業(yè)的同僚,加速在人工智能賽道上狂奔,阿里向偉大公司招手。

  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(lái)。
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