nasa下一步计划（阿里要上天解密）

智东西（公众号：zhidxcom）

文 | 四月

导语：当技术革新预示的红利逐渐成形，曾经克制的玩家开始激进，氛围变得紧张。

不同于国内一般创业公司，BAT等互联网巨头在技术储备和数据资源方面具备先天优势。百度最早完成了人工智能技术业务体系的整合与布局，阿里云的上道将阿里的计算能力推向主导地位，其应用层面尚存在想象空间，腾讯则稍显保守。

不过，在与阿里相关人士交流过程中能够感受到，阿里俨然没有再将自己禁锢在“BAT小圈子”里，格局与视野比肩谷歌、Facebook，誓言要做全球第五大经济体。

Gartner2016年新兴技术炒作周期

从近期业内动作来看，巨头们对于即将到来的人工智能危机感正在深化。月初，马云在阿里巴巴技术峰会上重磅推出名为“NASA”的布局计划；近几日，腾讯加大马力推动腾讯云的开放和宣传。虽非各家的核心业务，但人工智能技术在未来五年内所迸发的势能和潜力不容小觑！

关于“NASA计划”，阿里给出的定义是，公司将建立自己的“新技术战略”，面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术，组建崭新的团队，建立新的机制和方法，为未来20年、服务20亿人的新经济体储备核心科技，“全力以赴”。

在这次动员了集团2万名工程师、数百位科学家的技术大会中，马云着重点名了“人工智能（Artificial Intelligence）”和“机器智能（Machine intelligence）”，在某种程度上预示着计划的未来方向和侧重点。

“以前我们的技术跟着业务走，是’兵工厂模式’，但手榴弹造得再好，也造不出导弹来。阿里巴巴必须思考导弹的机制，成立新技术研发体系，聚焦核心领域的研究”，这段马云对于阿里短板和革新技术危机的分析，与两会期间老对手马化腾的焦虑同样显得意味深长。

关于“NASA”的愿景，“未来20年将阿里巴巴打造成全球第五大经济体，服务全球20亿消费者，创造1亿就业机会，帮助1000万家企业盈利”。目标宏伟，不过当记者问及阿里内部人员“NASA”的具体部署与人力、资源等投入计划时，对方均以“项目还处于起步阶段”回应。

谈及阿里的“人工智能”，大部分人的印象比较抽象和模糊。但落实到阿里的“云服务”就具体很多了。2016年以前，阿里在战略部署上将重点放在了“云”上，实际上关于人工智能在技术和业务层面也统一规划到“云服务”名下进行推广。

根据可查证的信息来看，阿里云业务整体包括：“飞天”底层系统架构、YunOS个人操作系统、内部金融应用部门、生物识别（机器视觉）应用部门、iDST 研究部门等。

iDST 部门，作为阿里云在人工智能领域的重要作战室，全称为Institute of Data Science&Technologies，围绕大数据领域进行前瞻性研究。现团队约上百人，其中博士学历占比70%以上，前微软前合伙人周靖人任首席科学家。此外，阿里云iDST（数据科学与技术学院）研究员、IEEE Fellow华先胜（花名：方广），阿里云iDST业务总监初敏，阿里云资深数据挖掘专家闵万里（花名：山景）等属于阿里引进的重磅人才。

根据研究对象细分为语音、对话（NLP）、图像、视频等不同研究领域小组，其各小组学术带头负责人由垂直领域知名学者担任。

2016年以来，阿里加大人工智能领域的动作和布局档位。先后展示了技术在人脸识别、语音识别等领域的领先应用。不过，应用在支付宝的人脸识别技术与方案，在今年的3.15晚会被指出存在安全隐患。

2016年８月，阿里云推出了ET机器人，涵盖语音识别、图像识别、情感分析等技术，应用在智能交通、智能物流、智能医疗、智能停车等9项城市服务中。据业内人士分析，阿里在智能医疗领域的整合最为完善，以投资收购和战略合作的方式为主，“围绕医院、医保、医药做了大量布局”。

此外，阿里的人工智能也应用到了电商大脑、蚂蚁智能客服等，其阿里客服机器人平台属于较为成熟的产品。

“回顾阿里的发展历史，包括阿里云应用，很多都建立在自身场景催生出的应用和服务。如客户投诉打电话，产生智能客服应用等。以往经验证明，场景孵化出技术和产品这个模式行得通”，阿里一位业务带头人分析。阿里云本身就是阿里孵化新业务/技术的典型案例。

阿里云诞生于2009年，从“阿里软件”和“阿里集团研究院”延伸而来，由马云等人牵头组建，当时正直阿里巴巴十周年之际，亚马逊AWS业务刚推出三年。

“敲下的第一行代码就是用来搭建’飞天’系统”。阿里的云计算服务由云计算接入平台和“飞天”系统两部分构成。其中，“飞天”系统作为阿里云服务系统的硬件支持部分，用于管理数万台服务器。一般用户不可见，是一套基于大型服务器的管理平台。

最早，阿里研究院设置在北京的“飞天小组”就开始做分布式操作系统。当时，“‘阿里云’、’阿里金融’都还处于阿里内部的内部创业小团队”，为了验证自身业务的可靠性，“阿里云”首先与“阿里金融”业务结合。

一部分小规模卖家由于缺少资产，在银行得不到抵押贷款。阿里金融就用阿里云上的卖家交易数据来判断其信用的可靠性。阿里云、阿里金融两块业务跑通后，开始正式对外推广云服务业务。

业务驱动模式虽然可行，“但以阿里自身的行业与社会地位来看 ，只停留在现有问题和需求，格局不够开阔”。阿里的“NASA”计划应运而生。

与Google X 、Facebook AI 实验室（FAIR）、百度 IDL等内部研究机构类似，阿里希望搭建一套更为完整的“科研”体系。“火力充沛“，阿里不差钱，仅仅2016年第三季度净收入就达171.2亿元。但苦于缺乏高精尖技术，不能再采用“游击队和兵工厂”的模式。

在分析阿里在人工智能领域的核心优势时，一位阿里云人工智能领域资深科学家认为，首先在于计算能力，其次是数据。“阿里巴巴的数据优势在五年前已经凸显，BAT各家的数据量都不会少。正因为面对大量的数据需要处理，云计算能力被充分挖掘和期待。见多才能识广。阿里正是因为有了过硬的计算能力，才能将触角触及到各个行业和应用”。

1）在新战略布局中，“芯片”业务被提及。关于是否将会与现有的个人系统YunOS业务结合，形成类似苹果的封闭生态系统时。阿里方面表示，“阿里自研芯片的迹象并不明显，更可能是与芯片厂商合作的定制化产品。现阶段，主要在服务器领域合作比较紧密。

2）在神经算法层面，iDST业务的最新研究成果，应用在杭州、广州等“城市大脑”项目中，不同于一般概念中“天眼”，视频分析系统主要用于交通优化，阿里云的作用在于处理数据，让视频监控数据真正能灵活用得起来。

3）用于“饿了吗”的外卖调度体系，在下单餐厅、送餐小哥、用户命令之间建立一套分配。可以实现6秒钟一次的调配速度。该套调度系统同样还可用于物流、停车场等场景。

4）千寻位置，是和军工企业北方工业成立的合资公司。与北斗合作提供高精度的定位技术。利用GPS技术，精度偏差在米的级别。采用天上卫星和地面基站配合的模式，可为车辆提供更精准的导航，动态状态厘米级别，静态在毫米级别。如监测山体滑坡位移；提供复杂的地面道路交通位置变化；无人机，精准农业领域。

5）此外，在机器智能方面，关于阿里投资的Pepper业务在中国市场的落地和推进，基于合资公司业务，阿里方面并没有透露最新进展。

阿里云人工智能领域资深首席科学家认为，iDST在阿里内部扮演着连接者和转化中间站的作用，将前沿的学术成果的连接和转化到应用端。

“阿里本身有注意到产业化的转变”，阿里云一位资深数据挖掘专家向智东西透露，其近期的主攻方向在于大脑决策。“用于信息的互联互通，类似于一个大脑式的控制中枢， 将视频、视觉、语音等各种数据和信息功能汇聚在一起，形成多条路径分支”。

在追求人工智能进阶的过程中，单点功能或性能的突破并不能价值最大化，如拥有千里眼、顺风耳只能在获取数据端实现优化，但人工智能最大的价值还在于帮助人类做决策和判断。

这个大脑中枢能够调动后备军。将各种传感器和设备收集到的数据集中处理，快速做出决策，并在决策过程中不断进行最优，这个决策结果是不完美、不准确、倾向于模糊的概率。

“为了实现这个目标，手段和技术不止停留在深度学习算法”，数据挖掘专家表示，量子计算技术是其当下正在探索的领域，正是由于其特性”量子计算技术的结果表征不是用具体数值和指令，而是一种百分比的概率表示。在既定规则下，机器学习能够在围棋等算法优势和速度有所突破。但仍不到决策层面。

量子计算，可用于模糊信息下的决策和优化，优化概念表征，其计算量超过深度学习上万倍，蕴藏非常巨大的机会点。量子计算机在未来五年内会加速人工智能时代的带来，而不是单纯的机器算法。此前，阿里云曾将云上量子安全加密数据传输服务开放，属于初步应用成果。

数据挖掘专家表示，这是一件开创性的事情，现在还处在试验的测试阶段，离成熟产品和商业化应用还存在一定距离。未来确定能够产出实际价值，会固化实践成产品，现在主要在垂直领域进行测试应用。

“机器学习或者说深度学习，并不是人工智能的未来，至少不是未来的全部”。

从平台规模与数据量来看，阿里云是目前最接近AWS（亚马逊云服务）的云计算平台。作为人工智能领域的重要基础，健全的数据生态系统是阿里的优势所在。后续的算法与产品突破，还需更为集中和完整的技术机构来进行支撑。

据研究人士介绍，在量子计算领域，由于缺少真正成熟的硬件计算平台，理想的算法也没有成型。虽然此前阿里在安全加密数据上有所尝试，但严格意义上量子计算领域尚处探索阶段。因为量子计算领域的潜力巨大并且是未来重要方向所指，大公司们仍然不敢掉以轻心。阿里的提前占道和布局能否开创“阿里云”式的成功，值得期待。

当下看来，阿里云提供的云计算服务之外，贯穿阿里巴巴上下的技术产品正在陆陆续续地输出。从外卖调度系统到城市大脑，阿里的人工智能正处于撒网式的部署阶段，在应用层尚待爆发式的落地产品。与此同时，由于研究项目分散在各条业务分支之中，紧要之事是形成一套完善的匹配机制，促进各项技术与研究成果的整合，不断强化从“电商”到“技术公司”的身份转换，让阿里的定位更加清晰。