开启冲顶倒计时:阿里AI的商业化攀登故事

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在经历过前几年的AI技术爆发之后,如今正在发生的,是AI技术与应用场景结合,逐渐走向产业化和商业化。就像今年两会时出现的“智能+”概念一样,AI正在逐渐走向对社会经济体的双向驱动——既对应用场景的效率进行提升,同时也为AI技术的研发者提供收益。

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编者按,文本来源脑极体,创业邦经授权发布。

如果说AI技术的研发,是一场厚积薄发的洪水冲堤,通过持续的学术能量累积最终实现大范围的突破;那么AI技术的商业化应用,就如同一场登山运动,是每一步都扎根于泥土之中的寸进。

在经历过前几年的AI技术爆发之后,如今正在发生的,是AI技术与应用场景结合,逐渐走向产业化和商业化。就像今年两会时出现的“智能+”概念一样,AI正在逐渐走向对社会经济体的双向驱动——既对应用场景的效率进行提升,同时也为AI技术的研发者提供收益。

那么,在有AI商业化年之称的2019,我们不妨回望来路,以近期“异军突起”的阿里为例,看看这些攀登者们究竟是如何征服山岭的。

半山风景独好:阿里看到了什么?

在世界范围内的一众AI攀登者之中,阿里算是一个典型——出身互联网时代,拥有海量用户、充足的AI投入成本和人才吸引力。更重要的,还有阿里对于AI的“定力”。

AI是一项广度极广、深度极深技术门类,涉及到商业化层面是更是如此。从广度来说,AI包含了语音、视觉、知识图谱等等多个门类,从深度来说,AI包含了计算平台、算法技术、应用输出等等多个层面。想要对这样的AI技术进行全面挖掘,没有笃定的长期目标、耐不住寂寞肯定是不行的,这就是所谓的“定力”。

而阿里的定力,体现在对AI深度和广度的持续追求上。阿里在几年之间对语音到视觉再到自然语言理解等技术方向进行了全面布局,在前沿技术研究上累计斩获了40余项世界第一;在医疗、金融、制造、司法等等多个领域都输出了应用产品,每日向全世界15亿人提供服务;在基础设施层面则推出了超大规模机器学习平台,能够支持PB级别的数据训练。

那么这样的攀登者,究竟看到了怎样的半山风景?

半山风景是一个“万物有灵”的世界,AI所带来的视觉、语音、语言与决策能力正在通过云服务输出到更多地方,将智慧释放给万物。通过阿里云,阿里的NLP、图像AI、语音AI、决策AI每日调用量高达百亿次,智能化能力也因此走进了生活中的各个角落。

通过AI视觉解决方案,攀登者阿里赋予了万物“双眼”。在山东淄博市,阿里的"AI卫星遥感影像分析"技术可以对违章建筑和破坏森林等行为进行识别,将原本人工分析需要的几个月时间压缩到几分钟。语音交互与机器翻译,也让攀登者阿里赋予万物沟通的能力。目前阿里AI能够对西班牙、印尼等近五十个国家的语言进行机器翻译,并能够实现任一对译方向实时翻译。

行至半山,意味着攀登者正在探索着那些无人之地,除了常见的应用途径之外,阿里AI还在探索更多的AI落地领域,例如阿里在司法智能领域的一项开创性成果,让AI成为能够一秒“判案”的“助理法官”。这位“助理法官”现在已经在杭州互联网法院试点上岗。

从阿尔卑斯到金字塔:AI商业化的攀登究竟有哪些不同?

在AI商业化年,除去阿里这样已经到达半山腰攀登者之外,我们见到的更多的是落队者——数据显示,2019年将有90%的AI企业处于亏损状态,清算倒闭的也不在少数。

相比技术研发,技术的商业化应用往往是更加严苛的考验。洪水泛滥时会滋润两岸,让河滩生出杂草。可攀登山岭却是一个末位淘汰的过程,在达到山顶之前,会不断有人因“体力不支”而停滞不前。如果没有对攀爬过程的全面布局,以及对于技术动能的持续补充,是很难度过2019这一年的。

在AI 商业化的攀登之路上,出现了明显的阿尔卑斯时代到金字塔时代的转换。

“阿尔卑斯”和“金字塔”是出自登山运动的典故。如果登山者的主要目标是阿尔卑斯山,他们可以三五结对甚至独自前行。但当他们开始挑战更高的山峰时,靠自发兴趣、随机组队就很难达成目标了。

于是就出现了“金字塔式”登山,这种方式注重专业化和组织化,提前将目标与路线分解好,并集中人力和资源,由受雇佣者和山民负责帮助登山者输送物资,最终实现登顶。

AI发展也正在进入金字塔时代。一系列受到AI热潮吸引,为追逐资本而加入其中的AI企业可以被视作阿尔卑斯式的登山者。他们往往凭着直觉扎向某一看似能够获得收益的方向,人脸识别火热时,他们是人脸识别AI企业,等知识图谱获得资本关注了,他们又转身投入知识图谱。最终导致的结果,是在山脚转来转去迷了路,最终耗尽了体力。


阿里则是典型的金字塔登山者。他们不仅拥有充足的资源,更重要的是拥有坚定的目标感和发展线路。阿里有定力,既有全面的技术布局,也有长期的投入规划。从阿里达摩院的使命就能看出,阿里AI能够将当下技术推向应用层面以外,也一直坚持着对于基础技术的挖掘,普华永道调查显示阿里巴巴研发投入连续三年居上市公司之首,达摩院所涉及到的数据计算、机器人、金融科技、X 实验室、机器智能等等方向,都指向关于AI技术的更长远发展,为攀爬的下半段做好准备。

冲顶倒计时:用四项装备开拓未知之域

阿里的定力不是凭空而生,它有顶级“装备”的加持。

最核心的“装备”,是持续提供动能的人才体系。阿里达摩院超过一半的科学家拥有名校博士学历,其中机器智能团队拥有10位IEEE Fellow和20多位知名大学教授。人才力量是AI攀登全过程中都需要的助燃剂,一方面帮助阿里AI从实验室走入现实,另一方面也通过持续的基础创新,让阿里AI能够为应用场景持续提供竞争力足够强大的技术。


另外一项不可或缺的装备,是阿里经济体的海量用户场景。作为多个国民级应用的掌握者,阿里成了史上最复杂的业务场景和用户场景,在这样的场景中训练AI,效率自然是远高于数据匮乏的实验室场景的。只有进入复杂的现实世界时,AI技术才能更加准确地捕捉用户的需求与反馈,让技术通过现实场景的锤炼不断进步。

同时阿里还有全面的技术生态布局。相比很多只能提供一个技术模块的企业,阿里从AI技术类别的广度和服务链条的覆盖的深度都更加全面深入。语音、视觉、自然语言理解……这些不同形态的技术布局,可以服务于不同阶段以及不同需求的AI应用者。丰富的技术模块、生态构建能力和系统集成能力,注定了阿里更容易以“被集成”的方式服务各行各业。

最后还有开放的AI产业生态。对于一座陌生的险峰来说,即使是以集结了巨大力量的“金字塔”模式攀登,也仍然少不了攀登者之间的帮助与分享。对AI商业化的探索,有如开发一片未知的土地,仅凭一人之力是难以实现的。阿里的最后一项装备,就是对于开放平台的打造。阿里的AI创新平台,可以为中小企业提供人工智能基础设施和AI算法,包括标准算法接入、运行环境托管、线上线下资源对接等服务,帮助企业以更低成本建立适用于自己的AI应用。包括阿里组织的天池AI大赛,真实业务场景数据脱敏后开放,再将大赛中优秀的算法转化为实际的解决方案,帮助AI从业者训练出更适用于现实场景的算法等等。一切对于AI产业生态的扶持,都是在帮助更多人参与对这座高峰的征服中来。

登峰冲顶,看似是裁判哨声之下的短跑,实则是一场连起点都极为隐秘的长距运动。对于阿里这样位于半山的选手们来说,保持优势、保持耐心,才能积蓄冲向顶端的后程势能。

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来源:脑极体
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