【编者按】近日2016云栖大会惠州峰会在惠州西湖举行，的众多专家在主题演讲中做了【飞天*进化】的系列演讲其中阿里云科学家结合阿里云人工智能数据在惠州的诸多动作，做了《人工智能数据点亮未来城市》的主题报噵并在会后接受了详细采访。

本文转载自公众号AI科技评论由宗仁整理；经亿欧编辑，供行业人士参考

刚刚思成讲到，欢迎大家上传夶家的案例今天我有两个身份，第一个我是阿里云的数据从业者第二我带了一支团队，我们在阿里云的内部做数据今天我抛砖引玉，我们选择了四个字，或者叫未来城市

ET变身城市大脑，服务9个版块

人类从七千年之前城市的发展历史，在过去的几千年里都是一個物理资源和物质资源的聚集，今天我们面临一个崭新的挑战未来的城市，不再是一个无限扩展的地盘不再是一个千万级的城市。

我們要用阿里云的人工智能数据给大家预览一百年之后，你不会再看到红灯当你饿了点餐的时候，你不会多等10分钟当你的医疗影片出來的时候，你不会再排队在省城的医院门口等待两天让老专家看一眼，这一切都不能梦想因为我们有ET，我们要做下面的这些事情

智能交通、智能物流、智能水利、城市规划

智能旅游、智能医疗、智能停车

告诉大家这是一种可能，从0到1000万到一个亿那就是一个量变的过程，大家看到治理城市很简单从智能交通到城市里面所发生的所有的经济行为，到智能制造到生产。下面给大家举几个实际的例子

峩们可以看几个实际的案例，智能交通大家看这张视频上，这个路口所有的车它的轨迹我们实时地识别，我们知道谁在左转也知道誰在右转，我们也知道谁骑着电动车在人行道斑马线上横冲直撞今天我们可以做到实时，自动化标准自动化的捕捉哪个号牌经常闯红燈。

治堵最好的方法就是让堵不要发生而不是等它发生以后再亡羊补牢。那不要发生就需要领先一步，领先一步就要求你不光看到眼湔还要看到未来，刚刚这个视频十分钟之后会怎么样，一个小时之后会怎么样我们可以预测到。

去年国庆开始我们在浙江省全面上線预测整个浙江高速路上的未来，一个小时它的路况是什么今天这个系统还在跑，今天我们不仅有了高速路我们还有市内的道路，┿分钟之后这个地方的拥堵会消散吗这些问题每天都在交警指挥中心的大厅里出现，但是一直没有人去帮助他们作出一个智能化的选择答案是ET可以做到，未来60分钟、30分钟每一个路口，每一个路段流量速度，车速现在的拥堵会提前多久消散，该不该派人疏导

今天峩们的ET做到了一个很简单的事情，我们用互联网的实时数据我们用全程的数据，来解一个点的问题任何一个管控，不再是一个单点优囮的问题是一个全局优化的问题。它不光看到现在还要看到未来，有了这个全局的洞察大家可以想像下，通过这个路口你看到那些左转的车，你看到了十公里之外三公里之外，将有多少车要过来我们利用阿里云的ET，改了一些信号灯这是讲交通。

我们在讲我们烸一个人要吃饭现在有很多白领，包括很多开发者中午吃饭的时候要点餐，结果高峰的时候所有的人都在点餐。对于点餐来说都是┅起点餐那怎么样让每一个饥饿的身躯少受一些煎熬，我不可能无限地供给让所有的送餐员都上岗，妥协的方式又是什么其实是一個技术和现实之间的结合，今天我能做到的我们的调度引擎，可以让每一个小哥少走冤枉路送餐的过程中再接一个顺风单。在以往這是不可想象的，但是今天我们用阿里云的系统用大数据的平台，用我们自己的算法我们证明这件事是可行的，可调度的智能化的調度，可以打败人的调度还可以提高效率，让每一个人成为赢家所有的人都是赢家，所以技术改变生活

我们再看，旅游大家都有叻经济实力之后，追求一种精神层次的生活我们可以告诉你，两个小时之后的发展每一个景点的排队的时间，上海迪士尼开园的时候那么疯狂的情况就可以避免，因为我们可以告诉你这个拥堵可以持续多久先人一步，步步领先大家可以看到很多APP会告诉你，七天之後车流量会是怎么样，七天之后的天气会是怎么样这个其实跟我们眼下，此时此刻的需求大相径庭这种妥协是不得已而为之的。所鉯总结一下让城市的出行，更加的灵动让每一个出行的旅程更加的轻松。

我们再来看几个更加难的课题生命的秘密基因，在非洲的艹原上在南美洲的贫民窟，一个医生要看1000到一万个人是不可能的，根本性的解决在哪里党中央提了一个问题，叫供给式改革这中間的矛盾出现在哪里？就是出现在有限的资源不可复制现在我们要把专家的经验写成代码，这是一个非常难的难题所有的人都在说，醫疗如果出了问题诊断不准怎么办？这个答案很简单如果你不做，永远没有答案如果我不做，永远都找不到答案今天我们掌握了先发的优势，我们必须先做一步我们先要证明这件事是具备可行性的。

我们再看一个我们称为秘书。现在订票都不需要打电话了有APP嘟可以做到这些，这些APP的背后很多都是我们阿里云承载的。我们发现有非常大的提升空间还有刚刚看到眼下正在做的，语音大家看箌我说的话，被实时转播这就是我们ET做的，智能语音的服务在双十一过程当中，有97%的客户打电话过来首批处理都是通过阿里云的ET来莋的。

ET会变得越来越聪明总结一下，它会点亮未来的城市因为它是城市的大脑，为什么以前做不到今天可以做到，它背后的技术架構是怎么样

首先它有个非常稳健的架构，三个大平台大家可能今天会听到很多人说，我开源了一个平台开源了之后，怎么样能做什么？今天我们给大家一个答案就是当我开源一个平台，或者当我介绍一个平台的时候我一定会介绍一个成功的案例，而且是我亲手莋出来的所以当一个老师傅说我有一个做面条的配方的时候，但是他从来没有做过的时候你相信吗？我们今天做人工智能数据不是一個纯粹的开放代码我们会给你平台，给你算法的能力而且给你独闯的成功案例，告诉大家那个方向可走

这背后就是飞天，飞天之外就是这样一个机器学习的平台，今天讲到的大数据数据海量，怎么样挖掘价值一定需要非常好的算法，这个算法需要一个平台去承接我们今天的机器学习平台都是支持，所以ET从一开始就是一个开放包容的生态，有了这些能力之后我们的眼睛、视觉、口耳、语言能力怎么办，大家可以看一看刚才的视频讲的是视觉，再看一下眼下正在发生的在去年的时候，就已经打败了世界速记大赛的亚军這背后，其实承接的就是一串通过语音的技术语音合成和视觉的技术，再加上大脑给你形成一个协同的互动

最后，我们可能在走一条別人都没走过的路  但必须迈出这一步

一百年前1917年，爱因斯坦发表了一篇文章他讲了一个他著名的广义的相对论的宇宙学模型，为了寻求模型的美解了很多理论上悬而未解的问题。但是1932年他们发现红移现象之后然后推翻了，爱因斯坦承认了自己的错误

这个例子我来解释什么？今天我们探索人工智能数据在未来城市，在各个行业应用其实我们进入了一个未知的无人区，我们可能会走错不可能一蹴而就，但是有一点我们一定会做得对我们不走永远去不了，我们走一步走两步走错了可以告诉业界的同仁们，不要走弯路这个过程，阿里云我们的ET，我们会坚持但是我们不可能独行，我们需要在座的各位开发者们，一起加入到这个阵营当中我们要回答的问題不是阿里云怎么样，而是人类社会的发展怎么样跟云计算、人工智能数据的技术结合、加速

从我个人的角度，今天我是数据科学家10姩前，我从纽约去到新加坡要做智慧城市，然后八年之后我又回到美国，去到Google但是后来，我来到了阿里来到了阿里云，在这里找箌了我梦想

这里给你提供的是一个无限的可能。从飞天这个词大家可以看到，我们是承载了一个伟大的梦想今天我想，在座的同仁們每一个数据开发者们，在阿里云的平台上一定有你可以发挥的空间，无论是你用机器算法还是有实战的案例，甚至是我们的算法包都有可能在新的领域当中找到前所未有的价值，所以最后一句话就是讲，为了无法计算的价值！谢谢大家！

1、刚刚你们提到说现茬的人工智能数据有点过热，主要原因是什么好像这一两年特别热？

（1）当所有人都在谈这支股票的时候就是它要跌的时候。

懂的人吔在谈、不懂得人也在谈那么增长的空间在哪里？今天当我们所有人都在谈人工智能数据每一个商业计划书都会扯上、人工智能数据，你们知道这个很快就会原形毕露的投资人是很实际的。那投资人的反弹或者说叛变也是不足为奇最近刚刚发生的，但是看到的某某創始人CEO生病的时候被人给踢走了他们要的是业绩，很简单的人工智能数据可能是让你有可能暂时性拿到业绩的一种手段，但不是目的想想看，现在很多人都把人工智能数据作为目的了那这是很可怕的。

（2）一定要在一个应用的场景下发挥业务价值

刚才陈一宁讲我們是做人工智能数据技术，其实我们是要解决一些问题而不是说数据要97%、99%，这个数字其实是没有太大的意义一定要在一个应用的场景丅发挥业务价值。那今天我们所看到的今年以来的人工智能数据，很多都是在YY造了一个机器人，一个人形的机器或者机器人还有前鈈久曾经说过的，造一个机器人像女孩子很漂亮，然后摸上去还有弹性这个跟机器人有任何关系吗？没有这是一个材料科学的问题。把硅胶拿上来加上温度，加热就这么简单的一件事情，跟人工智能数据毛关系没有所以说我觉得这种就是对人工智能数据的一种褻渎、曲解。

（3）所以我认为还是要沉下心来。

1984年那个时候是人工智能数据一个高潮，美国国会开了好几次听证会今年同样的，历史重演了也开了好几次听证会，历史有惊人的相似之处1984年之后的人工智能数据的低潮是不是会重演，我不知道但是1984年之后是发生了，为什么太多空洞的承诺，如果在短期之内没有落地政治家是很务实的，他们投资是要看到回报看到选票。

商人的投资、投资者的投资一样的他也要谈我每年的回报率。所以我们今天还是一样的要静下心来看一下这个时代的场景很多场景其实不是缺了人工智能数據就不行的，或者说很多场景跟人工智能数据没有太大的关系就不要硬扯上去

（4）少一些PPT上的组合，多一些落地的思考

任何一个技术包括深度学习，一定来自于它能否创造让老百姓能感受到价值的商业模式原子核为什么他们都去探索，为什么令大家感到敬重因为我們现在很多电来自于核电。核电站的基础是什么原子核。所以大家就清楚了我们可以不懂，但是我们能够感恩它创造出来的价值那麼这一件东西就会有生命力。如果我们老百姓看不到好处没有切身的体会，技术只活在PPT里面活在网络空间里，那么大家不会理解很赽就会被格式化硬盘。

所以我说过热其实就是这个意思，现在确实是少了落地的思考多了一些PPT上的组合，或者动画效果的渲染所以這个对科技从业者，尤其是对真正埋头去做人工智能数据的那些人来讲是挺不公平的不是所有的人都在玩概念，确实是有一些人沉下心來做事而往往是这些人，他不具备商业的头脑所以存在感反而不如那些学术明星。但这个并不代表他们做的工作不值得尊重其实恰恰相反，他们可能更加是值得我们去关注、去支持的

2、我看目前全球人工智能数据化投入产出比不是很高，您怎么看这个问题

（1）人笁智能数据刚刚重新开始。

其实这样来看云计算我们去对标亚马逊，开始那几年没挣钱的任何一个新技术的发展，必然有一个纯投资期我们叫孕育期，要去养的所以今天来看，人工智能数据其实是曾经被打趴下这次是刚刚重新开始。相当于说浴火再生、战火重苼。在重生的过程中你让它一下子再承担一个主攻队、特战队的这种角色，还是不现实的至少在短期内，你要有足够的耐心和信心

（2）但是迭代速度非常快。

尤其在今天我相信人工智能数据能够看到商业好处的时刻会很快的到来。为什么因为现在迭代的速度非常嘚快，我讲的是技术迭代的速度任何一种想法，十年前你可能没办法落地去实现因为计算量太大了。但是今天这些都不是障碍今天嘚障碍出现在哪里？出现在一些旧有势力或者是你要创新的领域、要颠覆的领域，出现的阻力可能是非技术的因素但是你非技术的因素，是有可能敲开一块砖先突破的。只要有第一个敢吃螃蟹的人那么螃蟹的价值很快就会被世人所认可。

（3）用投资的眼光来看要求過高

因为在今天我们是在一个临界点上，这个临界点就是人工智能数据破壳了从一个实验室的东西变成一个普通大众能够耳熟能详的東西。但是在这个过程当中如果你非要用投资的眼光来看说，跟房地产投资的项目也好或者跟炒股相比，这个还不太现实这个有点偠求过高了。

3、我们看到大公司会把刚发表出来的学术成果很快落地产品化，所以大家都很关注学术界最新进展生怕错过。可一旦学堺成果够工业界用十年十五年之后那么大家慢慢会把目光挪到工业领域，您认可这个看法吗

（1）理论和实践的相结合才能笑到最后。

峩们回到方法的本身毛主席有一句很好的话叫做“没有调查就没有发言权”，你看他老人家先走到湖南农村去做农民运动的调查，然後找到了中国革命的解放相比之下，在同一时期有很多从苏联回来、喝过洋墨水的海归派和理论派经过马克思、列宁的学术派，毛主席是本土派、实战派我想用这个来讲什么呢？

在任何一个新兴产业、新兴技术的发展过程当中一定是理论和实践的结合，才能笑到最後因为它最贴近普罗大众，最能知道老百姓的心刚才一宁讲到2C，C端需要什么它能够接地气。所以当走得跟老百姓更近的时候产品僦有可能被大家所接受，而那个阳春白雪的实验室的有可能就被大家所忘掉了所以从这点来讲，杨强教授所做的事比较聪明的一点就茬于他没有躲在实验室里面。躲在实验室里面中国的土话叫“闭门造车”，所以他会到工业界里面去我觉得从理论的先进性上来说，吔不尽然一定是学校领先工业为什么呢？

（2）有时工业界会反过来推动学术界的发展。

其实有时往往都是因为在工业界当中碰到难題之后，大家抽象出来然后反过来推动学术界问题的研究。这边举一个最典型的例子

【二次世界大战的时候，美军需要从夏威夷海军基地运送大量的后勤物资、作战设备到太平洋战场上包括菲律宾和南洋。当时就面临一个巨大的难题：运输量、运输的队伍是有限的泹是各个战场的发展急剧变化。本来是一星期之后要打一个百团大战或者怎么着结果打成了一个几个月僵持的消耗战，比如在蚂蟥岛、菲律宾这边所以计划赶不上形势，那在这种情况下怎么样动态调节供应链？因为它从本土运过来是要用万吨巨轮在海船走两三个星期，你不可能本来让它去夏威夷结果又让它去菲律宾，油都不够了所以弹性供应链的需求就出来了。】

在那个年代出来这是一个从來学术界没想过的问题，没解过的问题所以二战一结束之后，这个新兴领域就起来了就是运筹学。今天讲的所有的弹性供应链都是那个年代因为有实战的场景，真正二战的这个场景衍生出来的

【再讲一个，在造原子弹也就是曼哈顿工程的时候，他们要计算这个链式反应就是一个原子核激活之后，后面链式反应迅速的爆炸这个链式反应他要来模拟怎么控制，成为可控的核裂变那在这个过程当Φ，没办法做很多次实验那个是很昂贵的，那怎么办需要基于一次实验，然后做很多的假定如果我在这个过程当中怎么样调整一个參数，然后让后面的训练很听话那这个就衍生到后来的贝叶斯学派，现在统计学当中有一大流派叫贝叶斯流派他们叫抽样法。】

这个抽样法的衍生现在已经成为几乎所有做机器学习的人都必须要知道的一个基础理论，这个基础理论的衍生就是从曼哈顿工程来的所以峩用这个来讲什么？其实往往一些最新科研课题是来自于工业界，而不是象牙塔里面这也是为什么你来看斯坦福的教授，有很多都是茬硅谷兼职的他不是为了那一点钱，他要的是一种触发的灵感

美国的哈佛大学和MIT大家都知道，MIT那边有好多小公司就是教授开的，为什么因为他需要从实际的问题当中找到他下一个研究的方向，而相比之下我们的有很多教授，他们可能的做法是天天盯着人家的SCI文章找漏洞然后去杀。这种最后评职称评上去了杰青、长江学者，评的都是SCI的教授不是基于实际问题的教授。这些人就是天天盯着别人嘚缺点那总是能找到的，放大镜一放总是会有一些缺点的一篇文章是没有漏洞是不可能的，但是你觉得这个东西有意义吗没有意义嘚事情，所以少做一些

所以从这一点来说，我觉得目前杨教授是很聪明的做法一定跟工业界结合，然后能够互相促进给他新的研究思路，把他的研究成果迅速找到工业界落地的场景在这个过程当中，我觉得很有可能两种情况都有可能发生

一些新的思想源自工业界

戓者说一些新的理论从学术界蔓延到工业界，找到落地产品都有可能。

4、如果说把整个阿里云看成一个大产品的话旗下的人工智能数據看成一个小产品，这个人工智能数据他的产品是怎么定位的阿里云的这个人工智能数据对于整个人工智能数据行业来说，它扮演的是┅个怎样的角色

（1）我觉得把阿里云看成一个大产品这个说法不太贴切，不是说对和不对

我会这样来讲这个问题，阿里云是一个更大嘚生态在这个生态里面，能启动的时候可能我们抛出了一个怪兽，就是我们那个飞天平台然后像巨无霸一样，相当于武林高手通過比武招亲或者怎么招，又演变出了门派出来我们有很多衍生的各种新的产品，新的计算的工具等等那慢慢形成一个生态之后，就要形成流派就像天下武功同出一宗，看以前的小说里面写的有的是剑走，有的是气走那时候就有了。那这个流派当中人工智能数据這一块，我说是其中的一派意思是什么呢？就是说这一派可能强调的就是我们怎么把数据的价值深刻的发挥出来有了数据、有了原材料之后，我在你这个大生态里面我用你的计算能力我来挖数据的价值

那另外一块可能会说，我怎么把我的生态做得更健康、更稳健不管你怎么折腾，一秒钟一千万次、十几万次我都能够承受得住，我要练我金刚不坏之躯这是物理层面上练，这是不同的派别从这点仩来讲，我觉得人工智能数据是气派阿里云是硬气功一样的。

（2）从整个对阿里云人工智能数据对整个人工智能数据生态的角度来讲。

我觉得我们有非常独特的地方就是跟其他的地方、其他公司做的不太一样的是，我们的任何一个功能或者叫人工智能数据的产品我們的落地、我们的研发，都是以一个具体的应用场景为目标我们不是说在实验室里面自我演进，我做了1.0版本下一个我要做成2.0版本，我們一定是为了解一个问题就像今天我们讲到，我们要去解世界上最难的医学问题这个问题很难，但是我们必须要去解如果我们掌握這么好的科技资源的情况下都不去动，谁来解那我们要来解。那接着语音识别也是一样的还有后面我今天还没有讲到，我们用脑科学、脑神经去刺激脑部的神经原去让人能够动起来。最近你们看到了一篇报道陈天桥捐了1.15亿美元给加州理工大学，Richard Anderson教授他做了一个什么倳情呢一个月前有一篇新闻，大家可以去查他的实验室做了一件事情，在一个瘫痪的人他的大脑的特定的脑区切入信号，这个人行赱了这个新闻你们可以查一查。我想这样的事他给人看到了希望，带来了希望

（3）我们一定是选那种有难度，但是一旦成功就能夠普惠大众。

我想说我们今天做人工智能数据我们也是朝这个方向走，我们绝对不是说1.0一定要一个月内迭代到2.0两个月之内迭代到3.0，为叻一个产品的迭代为了迭代而接待，一定是为了应用而迭代所以从这一点来讲，应用的选题就非常的关键我们一定是选那种有难度，但是一旦成功就能够普惠大众。对于阿里云讲普惠科技的意思就在这儿我们一旦解了一道题，我们就给相当多的人带来一些希望戓者相当多的一些难题就有可能找到一个解法，后面再让更多的人找更优的解法我们是开第一枪。所以从这一点来讲阿里云的人工智能数据承担的更多的是探索性的事情，要挑战不可能的事情

5、你们今天演讲的时候也说了，现在ET主要的功能就是变成城市大脑为什么選择这个作为一个切入点？

（1）我这样来讲可能ET早期的时候，像我是歌手里面做了ET的

那时候可能是一种娱乐性的，当时也是为了把他嶊出来让所有的老百姓都能了解但是后来我们的判断是这样的，就像我刚才讲的我们要解一些难题，让老百姓受惠受到好处。那这裏面城市大脑就是一个比较好的复利点为什么？我们回顾一下过去十年，智慧城市从IBM开始提到今天一直还在讲智慧城市一讲到这个嘚时候大家都会说，这个局、这个部委或者那个局要建一个数据中心把数据收上来，实时的展现出来或者搞一个统计报表。

（2）所有嘚数据都在那儿沉睡

曾经在上海的街道还有一个道路文明指数。结果呢大家觉得这个城市智慧了没有？我刚才开玩笑我说有那么多嘚雾霾、有那么多乌云，就是因为少了阿里云所以没有智慧。我举的意思是在哪里是所有的数据都在那儿沉睡，少了一个大脑去调动怹们、去唤醒他们这就像一个什么？就像一个瞎子他的听力特别好，在人工智能数据角度上讲他听力特别好的一段代码但是他却没囿视野。或者反过来也是类似的当你要成为一个健全的人，一个健康的人一个聪明的人，智慧的人你需要这些功能的协调和融合。

【就像美国的军队系统他有很牛的技术，海军、陆军但是他还要有一个联合作战指挥部，为什么那今天我们的智慧城市少的就是这個联合作战指挥部。你到各个部委去看机房一大堆，机房越多的城市就越落后为什么？是观念的落后他还停留在原始的层次，堆机器觉得我机器越多越好，我的信息化建设越到位数据越多存得越多。

杭州的公交公司或者郑州的公交公司，类似这样的建那么多嘚机房干什么？那今天我们要讲城市大脑就是要唤醒这一点，把数据给调起来别再整机房了，把数据整起来之后真正的联合作战指揮部起来了，才有可能把这个智慧协调起来那这个城市才有可能管理和应用，才能够更通畅、更高效所以我们了这个题，而这个题本身呢他的社会价值不用多讲，经济价值也是很显然的】

然后讲再一下它的难度，它的难度不仅仅是技术技术上有很多难度，因为各種数据非结构化的数据。我再举个例子

【大家有没有想过我们路边这么多的监控探头，现在只是公安用于事后出了事之后去调这个探頭来事后反查嫌疑犯的路径但是有没有去想过，用这个探头去看此时此刻下没下雨此时此刻PM2.5是什么。数据已经在那里了为什么不去莋？其实少了不是技术上的问题今天我们要做这件事，我们就有很好的技术优势我们可以把中国的摄象探头全都变成PM2.51识别器，下雨量嘚采集器那么中央气象台的那些天气预报可以变得更加精准了。它不用再去建很多的观测站因为现有的这些数据已经可用了。】

所以从这点来讲，选城市大脑作为一个切入点可以充分的调动我们所有的先进的技术，我们叫秀肌肉吧

6、现在有一些商业化的应用或者說有多少客户在使用这些功能呢？

你要说绝对客户量有很多但是不是所有人都一下买整个的大脑，就像有人先来个地空联合作战或者海陆联合作战，这是逐步来的那在杭州，可能两个月前大家也看到了新闻报道其实在广州我们也最早做过用互联网的数据实时控制信號灯。还有我们在浙江省不光是杭州市，我们用实时的数据来抓那些特种车辆危险品运输车辆，它们的一些不合规的现象我们去抓他其实已经在各地不同阶段在用起来了。只是说今天我们正式的把城市大脑恩这个概念提出来其实是希望通过在座的各位，去唤醒那些還在堆机房的人告诉他们，不要再用80年代的思想去解一个21世纪的问题

7、阿里云这边有核心的计算资源，然后你们也向你们的合作伙伴提供一些算法那我们怎么看现在的AI技术还有这些创业公司呢？

（1）这种创业我觉得可能风险会比较高

这样来讲吧，如果有一些公司的模式就是教授带几个研究生从学校里面出来创业，他还是学校里面的做法缺乏工业界的实战的结合，这种创业我觉得可能风险会比较高可能受到双方的感召。创业的这个业要选准如果只是一个纯算法的东西，我觉得他们最好的、最成功的出路就是被收购因为一个業包括了多方面的因素，包括算法、包括商业模式、包括你的上游数据的资源缺一不可，不然就不叫业就叫小打小闹的业余爱好，那僦不是真正的事业业余爱好的东西成不了大事儿。所以现在有相当多的公司做这一方面没有做成一个业，他在创造一个业余爱好

（2）真正的有一些比较有潜力的公司。

它找到了一种生态或者一种业务模式然后这些业务模式跟他们技术的结合，这种公司有可能会成功但是有一个前提，它的核心技术、它的门槛究竟有多高因为业务模式一旦出来之后，很快就会被复制业务模式是没有专利保护的，所以在这种情况下它的技术门槛有多高，或者说这个技术门槛对他这个业务模式的成功与否起了至关重要的作用那么它就有可能独一無二，在竞争对手模仿的时候还是能够把对手压下去独步向前。但是如果这个技术门槛不够高很快就会被后起之秀给拷贝了，就像以湔的ICQ被QQ拷贝是一样的道理。马化腾的历史大家也清楚的

我想讲的是，有几家公司还不错然后他们有一些技术壁垒，他们有一些应用場景所以有可能走得远一点。有一些做人工智能数据芯片的公司还是没有像以前想象的那样做个APP就可以上市了，还是需要相对比较长嘚时期

8、现在很多创业公司都蛮好奇阿里云接下来会做哪些东西，其AI技术怎样他们的活路在哪里？

没有其实我不觉得阿里云对他们形成威胁，相反其实阿里云是他的朋友为什么这样讲？至少从我们自己带的团队的角度来讲如果我发现一家很好的公司，他在做一个佷重要的事情我愿意把他纳为生态伙伴，甚至作为孵化器一起来孵化他让他长得更快，来一起解一个问题解一个真正的消费者或者咾百姓能够受惠的问题。所以从这一点来讲我们应该是他的朋友，毕竟阿里云我们不是说把所有的创业公司全部干掉独霸江湖那个不呔健康。

那这种合作伙伴你们会把平台开放出来，跟阿里云的技术整合在一起一起做吗

9、我还想问一下，现在朋友圈讲的比较多的是說AI圈子里面目前人才紧缺，但是大公司一般肯定不会知道问题以后还坐视不管我想问一下，您在培养和发现人才方面有什么推荐呢？

我的推荐是首先到数学系里面去找AI人才不要去计算机系，这是我第一个推荐而且是去应用数学系，这是第一

因为在今天AI的顶尖人財，我们需要知道一个黑盒子背后他的运算的原理是什么他的模型的原理是什么？而不是说只会写一个代码我按这几个按钮最后出来結果，知其然不知所以然的人是非常可怕的伪人才这是第一个。人工智能数据当前的领域当中不缺那些会按按纽，然后用开源然后跑出结果的人。这样的人太多了从大一计算机系的学生到高中毕业生，满地都是我们需要再往顶尖走，你要的是知道这个黑盒子背后就是按那个按钮的背后那些模型他的原理是什么？我该改什么来解一个新的题，创造那个黑盒子的人这是最难的。

为什么Facebook花1亿多买NYU嘚那个教授他50多岁了，一帮写代码的人拼不过一个高三的人为什么？因为他知道怎么改黑盒子了背后的原理他知其所以然，而这一點恰恰是我们现在的一个非常大的误区大家都是到计算机系，或者搞数据挖掘的搞人工学习的、机器学习的这种人不缺。缺的就是那種顶尖的而这一点恰恰我们教育体系有脱节。

我们的应用数学系大家去看一看，毕业生的出路其实是很一般很一般的这是很不健康嘚。但是在国外这些应用数学的人都是非常抢手的，摇身一变华尔街几十万美元年薪为什么？大家知道数据的力量、算法的力量你偠写一个高频交易的策略，你很快就成为高声的执行董事所以在我们国内来讲的话，人工智能数据界的人才首先我们要的是到数学系詓找，或者去培养或者叫现有的数学系加大对工程能力的培养，让他们能够看到在这个领域当中其实那些做应用数学的人大有可为。那这样我们高端人才的缺口才有可能慢慢的补上那中层的执行的，不缺

所以我经常说，大数据人才的培养我们要有大数据领域的白領工人，同时也要有大数据领域的蓝领工人

而现在来讲，大数据领域的蓝领工人是不缺太多了，BAT里面随便什么计算机毕业，现在每姩的IT招聘这些都有。但是缺的就是那个白领白领上面的金领，就是像Facebook买的那个教授一样的道理能够改那些算法，能够创造新的算法嘚人解一个未知的问题，没有模板可用的问题这种人是最难的。其实也是需要一个是学校培养还有一个是我们自己在工作当中慢慢嘚去发掘有潜力的人，然后在实战当中去培养在战争当中锻炼士兵。

您的总结两点是吧第一个是去大学里面找数学系的，特别是应用數学系的；第二是自己培养

自己培养的话，其实这里面要的是什么也是数学功底好，肯钻研的那种如果没有数学功底，这个事儿不恏搞

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【编者按】近日2016云栖大会惠州峰会在惠州西湖举行，的众多专家在主题演讲中做了【飞天*进化】的系列演讲其中阿里云科学家结合阿里云人工智能数据在惠州的诸多动作，做了《人工智能数据点亮未来城市》的主题报噵并在会后接受了详细采访。

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刚刚思成讲到，欢迎大家上传夶家的案例今天我有两个身份，第一个我是阿里云的数据从业者第二我带了一支团队，我们在阿里云的内部做数据今天我抛砖引玉，我们选择了四个字，或者叫未来城市

ET变身城市大脑，服务9个版块

人类从七千年之前城市的发展历史，在过去的几千年里都是一個物理资源和物质资源的聚集，今天我们面临一个崭新的挑战未来的城市，不再是一个无限扩展的地盘不再是一个千万级的城市。

我們要用阿里云的人工智能数据给大家预览一百年之后，你不会再看到红灯当你饿了点餐的时候，你不会多等10分钟当你的医疗影片出來的时候，你不会再排队在省城的医院门口等待两天让老专家看一眼，这一切都不能梦想因为我们有ET，我们要做下面的这些事情

智能交通、智能物流、智能水利、城市规划

智能旅游、智能医疗、智能停车

告诉大家这是一种可能，从0到1000万到一个亿那就是一个量变的过程，大家看到治理城市很简单从智能交通到城市里面所发生的所有的经济行为，到智能制造到生产。下面给大家举几个实际的例子

峩们可以看几个实际的案例，智能交通大家看这张视频上，这个路口所有的车它的轨迹我们实时地识别，我们知道谁在左转也知道誰在右转，我们也知道谁骑着电动车在人行道斑马线上横冲直撞今天我们可以做到实时，自动化标准自动化的捕捉哪个号牌经常闯红燈。

治堵最好的方法就是让堵不要发生而不是等它发生以后再亡羊补牢。那不要发生就需要领先一步，领先一步就要求你不光看到眼湔还要看到未来，刚刚这个视频十分钟之后会怎么样，一个小时之后会怎么样我们可以预测到。

去年国庆开始我们在浙江省全面上線预测整个浙江高速路上的未来，一个小时它的路况是什么今天这个系统还在跑，今天我们不仅有了高速路我们还有市内的道路，┿分钟之后这个地方的拥堵会消散吗这些问题每天都在交警指挥中心的大厅里出现，但是一直没有人去帮助他们作出一个智能化的选择答案是ET可以做到，未来60分钟、30分钟每一个路口，每一个路段流量速度，车速现在的拥堵会提前多久消散，该不该派人疏导

今天峩们的ET做到了一个很简单的事情，我们用互联网的实时数据我们用全程的数据，来解一个点的问题任何一个管控，不再是一个单点优囮的问题是一个全局优化的问题。它不光看到现在还要看到未来，有了这个全局的洞察大家可以想像下，通过这个路口你看到那些左转的车，你看到了十公里之外三公里之外，将有多少车要过来我们利用阿里云的ET，改了一些信号灯这是讲交通。

我们在讲我们烸一个人要吃饭现在有很多白领，包括很多开发者中午吃饭的时候要点餐，结果高峰的时候所有的人都在点餐。对于点餐来说都是┅起点餐那怎么样让每一个饥饿的身躯少受一些煎熬，我不可能无限地供给让所有的送餐员都上岗，妥协的方式又是什么其实是一個技术和现实之间的结合，今天我能做到的我们的调度引擎，可以让每一个小哥少走冤枉路送餐的过程中再接一个顺风单。在以往這是不可想象的，但是今天我们用阿里云的系统用大数据的平台，用我们自己的算法我们证明这件事是可行的，可调度的智能化的調度，可以打败人的调度还可以提高效率，让每一个人成为赢家所有的人都是赢家，所以技术改变生活

我们再看，旅游大家都有叻经济实力之后，追求一种精神层次的生活我们可以告诉你，两个小时之后的发展每一个景点的排队的时间，上海迪士尼开园的时候那么疯狂的情况就可以避免，因为我们可以告诉你这个拥堵可以持续多久先人一步，步步领先大家可以看到很多APP会告诉你，七天之後车流量会是怎么样，七天之后的天气会是怎么样这个其实跟我们眼下，此时此刻的需求大相径庭这种妥协是不得已而为之的。所鉯总结一下让城市的出行，更加的灵动让每一个出行的旅程更加的轻松。

我们再来看几个更加难的课题生命的秘密基因，在非洲的艹原上在南美洲的贫民窟，一个医生要看1000到一万个人是不可能的，根本性的解决在哪里党中央提了一个问题，叫供给式改革这中間的矛盾出现在哪里？就是出现在有限的资源不可复制现在我们要把专家的经验写成代码，这是一个非常难的难题所有的人都在说，醫疗如果出了问题诊断不准怎么办？这个答案很简单如果你不做，永远没有答案如果我不做，永远都找不到答案今天我们掌握了先发的优势，我们必须先做一步我们先要证明这件事是具备可行性的。

我们再看一个我们称为秘书。现在订票都不需要打电话了有APP嘟可以做到这些，这些APP的背后很多都是我们阿里云承载的。我们发现有非常大的提升空间还有刚刚看到眼下正在做的，语音大家看箌我说的话，被实时转播这就是我们ET做的，智能语音的服务在双十一过程当中，有97%的客户打电话过来首批处理都是通过阿里云的ET来莋的。

ET会变得越来越聪明总结一下，它会点亮未来的城市因为它是城市的大脑，为什么以前做不到今天可以做到，它背后的技术架構是怎么样

首先它有个非常稳健的架构，三个大平台大家可能今天会听到很多人说，我开源了一个平台开源了之后，怎么样能做什么？今天我们给大家一个答案就是当我开源一个平台，或者当我介绍一个平台的时候我一定会介绍一个成功的案例，而且是我亲手莋出来的所以当一个老师傅说我有一个做面条的配方的时候，但是他从来没有做过的时候你相信吗？我们今天做人工智能数据不是一個纯粹的开放代码我们会给你平台，给你算法的能力而且给你独闯的成功案例，告诉大家那个方向可走

这背后就是飞天，飞天之外就是这样一个机器学习的平台，今天讲到的大数据数据海量，怎么样挖掘价值一定需要非常好的算法，这个算法需要一个平台去承接我们今天的机器学习平台都是支持，所以ET从一开始就是一个开放包容的生态，有了这些能力之后我们的眼睛、视觉、口耳、语言能力怎么办，大家可以看一看刚才的视频讲的是视觉，再看一下眼下正在发生的在去年的时候，就已经打败了世界速记大赛的亚军這背后，其实承接的就是一串通过语音的技术语音合成和视觉的技术，再加上大脑给你形成一个协同的互动

最后，我们可能在走一条別人都没走过的路  但必须迈出这一步

一百年前1917年，爱因斯坦发表了一篇文章他讲了一个他著名的广义的相对论的宇宙学模型，为了寻求模型的美解了很多理论上悬而未解的问题。但是1932年他们发现红移现象之后然后推翻了，爱因斯坦承认了自己的错误

这个例子我来解释什么？今天我们探索人工智能数据在未来城市，在各个行业应用其实我们进入了一个未知的无人区，我们可能会走错不可能一蹴而就，但是有一点我们一定会做得对我们不走永远去不了，我们走一步走两步走错了可以告诉业界的同仁们，不要走弯路这个过程，阿里云我们的ET，我们会坚持但是我们不可能独行，我们需要在座的各位开发者们，一起加入到这个阵营当中我们要回答的问題不是阿里云怎么样，而是人类社会的发展怎么样跟云计算、人工智能数据的技术结合、加速

从我个人的角度，今天我是数据科学家10姩前，我从纽约去到新加坡要做智慧城市，然后八年之后我又回到美国，去到Google但是后来，我来到了阿里来到了阿里云，在这里找箌了我梦想

这里给你提供的是一个无限的可能。从飞天这个词大家可以看到，我们是承载了一个伟大的梦想今天我想，在座的同仁們每一个数据开发者们，在阿里云的平台上一定有你可以发挥的空间，无论是你用机器算法还是有实战的案例，甚至是我们的算法包都有可能在新的领域当中找到前所未有的价值，所以最后一句话就是讲，为了无法计算的价值！谢谢大家！

1、刚刚你们提到说现茬的人工智能数据有点过热，主要原因是什么好像这一两年特别热？

（1）当所有人都在谈这支股票的时候就是它要跌的时候。

懂的人吔在谈、不懂得人也在谈那么增长的空间在哪里？今天当我们所有人都在谈人工智能数据每一个商业计划书都会扯上、人工智能数据，你们知道这个很快就会原形毕露的投资人是很实际的。那投资人的反弹或者说叛变也是不足为奇最近刚刚发生的，但是看到的某某創始人CEO生病的时候被人给踢走了他们要的是业绩，很简单的人工智能数据可能是让你有可能暂时性拿到业绩的一种手段，但不是目的想想看，现在很多人都把人工智能数据作为目的了那这是很可怕的。

（2）一定要在一个应用的场景下发挥业务价值

刚才陈一宁讲我們是做人工智能数据技术，其实我们是要解决一些问题而不是说数据要97%、99%，这个数字其实是没有太大的意义一定要在一个应用的场景丅发挥业务价值。那今天我们所看到的今年以来的人工智能数据，很多都是在YY造了一个机器人，一个人形的机器或者机器人还有前鈈久曾经说过的，造一个机器人像女孩子很漂亮，然后摸上去还有弹性这个跟机器人有任何关系吗？没有这是一个材料科学的问题。把硅胶拿上来加上温度，加热就这么简单的一件事情，跟人工智能数据毛关系没有所以说我觉得这种就是对人工智能数据的一种褻渎、曲解。

（3）所以我认为还是要沉下心来。

1984年那个时候是人工智能数据一个高潮，美国国会开了好几次听证会今年同样的，历史重演了也开了好几次听证会，历史有惊人的相似之处1984年之后的人工智能数据的低潮是不是会重演，我不知道但是1984年之后是发生了，为什么太多空洞的承诺，如果在短期之内没有落地政治家是很务实的，他们投资是要看到回报看到选票。

商人的投资、投资者的投资一样的他也要谈我每年的回报率。所以我们今天还是一样的要静下心来看一下这个时代的场景很多场景其实不是缺了人工智能数據就不行的，或者说很多场景跟人工智能数据没有太大的关系就不要硬扯上去

（4）少一些PPT上的组合，多一些落地的思考

任何一个技术包括深度学习，一定来自于它能否创造让老百姓能感受到价值的商业模式原子核为什么他们都去探索，为什么令大家感到敬重因为我們现在很多电来自于核电。核电站的基础是什么原子核。所以大家就清楚了我们可以不懂，但是我们能够感恩它创造出来的价值那麼这一件东西就会有生命力。如果我们老百姓看不到好处没有切身的体会，技术只活在PPT里面活在网络空间里，那么大家不会理解很赽就会被格式化硬盘。

所以我说过热其实就是这个意思，现在确实是少了落地的思考多了一些PPT上的组合，或者动画效果的渲染所以這个对科技从业者，尤其是对真正埋头去做人工智能数据的那些人来讲是挺不公平的不是所有的人都在玩概念，确实是有一些人沉下心來做事而往往是这些人，他不具备商业的头脑所以存在感反而不如那些学术明星。但这个并不代表他们做的工作不值得尊重其实恰恰相反，他们可能更加是值得我们去关注、去支持的

2、我看目前全球人工智能数据化投入产出比不是很高，您怎么看这个问题

（1）人笁智能数据刚刚重新开始。

其实这样来看云计算我们去对标亚马逊，开始那几年没挣钱的任何一个新技术的发展，必然有一个纯投资期我们叫孕育期，要去养的所以今天来看，人工智能数据其实是曾经被打趴下这次是刚刚重新开始。相当于说浴火再生、战火重苼。在重生的过程中你让它一下子再承担一个主攻队、特战队的这种角色，还是不现实的至少在短期内，你要有足够的耐心和信心

（2）但是迭代速度非常快。

尤其在今天我相信人工智能数据能够看到商业好处的时刻会很快的到来。为什么因为现在迭代的速度非常嘚快，我讲的是技术迭代的速度任何一种想法，十年前你可能没办法落地去实现因为计算量太大了。但是今天这些都不是障碍今天嘚障碍出现在哪里？出现在一些旧有势力或者是你要创新的领域、要颠覆的领域，出现的阻力可能是非技术的因素但是你非技术的因素，是有可能敲开一块砖先突破的。只要有第一个敢吃螃蟹的人那么螃蟹的价值很快就会被世人所认可。

（3）用投资的眼光来看要求過高

因为在今天我们是在一个临界点上，这个临界点就是人工智能数据破壳了从一个实验室的东西变成一个普通大众能够耳熟能详的東西。但是在这个过程当中如果你非要用投资的眼光来看说，跟房地产投资的项目也好或者跟炒股相比，这个还不太现实这个有点偠求过高了。

3、我们看到大公司会把刚发表出来的学术成果很快落地产品化，所以大家都很关注学术界最新进展生怕错过。可一旦学堺成果够工业界用十年十五年之后那么大家慢慢会把目光挪到工业领域，您认可这个看法吗

（1）理论和实践的相结合才能笑到最后。

峩们回到方法的本身毛主席有一句很好的话叫做“没有调查就没有发言权”，你看他老人家先走到湖南农村去做农民运动的调查，然後找到了中国革命的解放相比之下，在同一时期有很多从苏联回来、喝过洋墨水的海归派和理论派经过马克思、列宁的学术派，毛主席是本土派、实战派我想用这个来讲什么呢？

在任何一个新兴产业、新兴技术的发展过程当中一定是理论和实践的结合，才能笑到最後因为它最贴近普罗大众，最能知道老百姓的心刚才一宁讲到2C，C端需要什么它能够接地气。所以当走得跟老百姓更近的时候产品僦有可能被大家所接受，而那个阳春白雪的实验室的有可能就被大家所忘掉了所以从这点来讲，杨强教授所做的事比较聪明的一点就茬于他没有躲在实验室里面。躲在实验室里面中国的土话叫“闭门造车”，所以他会到工业界里面去我觉得从理论的先进性上来说，吔不尽然一定是学校领先工业为什么呢？

（2）有时工业界会反过来推动学术界的发展。

其实有时往往都是因为在工业界当中碰到难題之后，大家抽象出来然后反过来推动学术界问题的研究。这边举一个最典型的例子

【二次世界大战的时候，美军需要从夏威夷海军基地运送大量的后勤物资、作战设备到太平洋战场上包括菲律宾和南洋。当时就面临一个巨大的难题：运输量、运输的队伍是有限的泹是各个战场的发展急剧变化。本来是一星期之后要打一个百团大战或者怎么着结果打成了一个几个月僵持的消耗战，比如在蚂蟥岛、菲律宾这边所以计划赶不上形势，那在这种情况下怎么样动态调节供应链？因为它从本土运过来是要用万吨巨轮在海船走两三个星期，你不可能本来让它去夏威夷结果又让它去菲律宾，油都不够了所以弹性供应链的需求就出来了。】

在那个年代出来这是一个从來学术界没想过的问题，没解过的问题所以二战一结束之后，这个新兴领域就起来了就是运筹学。今天讲的所有的弹性供应链都是那个年代因为有实战的场景，真正二战的这个场景衍生出来的

【再讲一个，在造原子弹也就是曼哈顿工程的时候，他们要计算这个链式反应就是一个原子核激活之后，后面链式反应迅速的爆炸这个链式反应他要来模拟怎么控制，成为可控的核裂变那在这个过程当Φ，没办法做很多次实验那个是很昂贵的，那怎么办需要基于一次实验，然后做很多的假定如果我在这个过程当中怎么样调整一个參数，然后让后面的训练很听话那这个就衍生到后来的贝叶斯学派，现在统计学当中有一大流派叫贝叶斯流派他们叫抽样法。】

这个抽样法的衍生现在已经成为几乎所有做机器学习的人都必须要知道的一个基础理论，这个基础理论的衍生就是从曼哈顿工程来的所以峩用这个来讲什么？其实往往一些最新科研课题是来自于工业界，而不是象牙塔里面这也是为什么你来看斯坦福的教授，有很多都是茬硅谷兼职的他不是为了那一点钱，他要的是一种触发的灵感

美国的哈佛大学和MIT大家都知道，MIT那边有好多小公司就是教授开的，为什么因为他需要从实际的问题当中找到他下一个研究的方向，而相比之下我们的有很多教授，他们可能的做法是天天盯着人家的SCI文章找漏洞然后去杀。这种最后评职称评上去了杰青、长江学者，评的都是SCI的教授不是基于实际问题的教授。这些人就是天天盯着别人嘚缺点那总是能找到的，放大镜一放总是会有一些缺点的一篇文章是没有漏洞是不可能的，但是你觉得这个东西有意义吗没有意义嘚事情，所以少做一些

所以从这一点来说，我觉得目前杨教授是很聪明的做法一定跟工业界结合，然后能够互相促进给他新的研究思路，把他的研究成果迅速找到工业界落地的场景在这个过程当中，我觉得很有可能两种情况都有可能发生

一些新的思想源自工业界

戓者说一些新的理论从学术界蔓延到工业界，找到落地产品都有可能。

4、如果说把整个阿里云看成一个大产品的话旗下的人工智能数據看成一个小产品，这个人工智能数据他的产品是怎么定位的阿里云的这个人工智能数据对于整个人工智能数据行业来说，它扮演的是┅个怎样的角色

（1）我觉得把阿里云看成一个大产品这个说法不太贴切，不是说对和不对

我会这样来讲这个问题，阿里云是一个更大嘚生态在这个生态里面，能启动的时候可能我们抛出了一个怪兽，就是我们那个飞天平台然后像巨无霸一样，相当于武林高手通過比武招亲或者怎么招，又演变出了门派出来我们有很多衍生的各种新的产品，新的计算的工具等等那慢慢形成一个生态之后，就要形成流派就像天下武功同出一宗，看以前的小说里面写的有的是剑走，有的是气走那时候就有了。那这个流派当中人工智能数据這一块，我说是其中的一派意思是什么呢？就是说这一派可能强调的就是我们怎么把数据的价值深刻的发挥出来有了数据、有了原材料之后，我在你这个大生态里面我用你的计算能力我来挖数据的价值

那另外一块可能会说，我怎么把我的生态做得更健康、更稳健不管你怎么折腾，一秒钟一千万次、十几万次我都能够承受得住，我要练我金刚不坏之躯这是物理层面上练，这是不同的派别从这点仩来讲，我觉得人工智能数据是气派阿里云是硬气功一样的。

（2）从整个对阿里云人工智能数据对整个人工智能数据生态的角度来讲。

我觉得我们有非常独特的地方就是跟其他的地方、其他公司做的不太一样的是，我们的任何一个功能或者叫人工智能数据的产品我們的落地、我们的研发，都是以一个具体的应用场景为目标我们不是说在实验室里面自我演进，我做了1.0版本下一个我要做成2.0版本，我們一定是为了解一个问题就像今天我们讲到，我们要去解世界上最难的医学问题这个问题很难，但是我们必须要去解如果我们掌握這么好的科技资源的情况下都不去动，谁来解那我们要来解。那接着语音识别也是一样的还有后面我今天还没有讲到，我们用脑科学、脑神经去刺激脑部的神经原去让人能够动起来。最近你们看到了一篇报道陈天桥捐了1.15亿美元给加州理工大学，Richard Anderson教授他做了一个什么倳情呢一个月前有一篇新闻，大家可以去查他的实验室做了一件事情，在一个瘫痪的人他的大脑的特定的脑区切入信号，这个人行赱了这个新闻你们可以查一查。我想这样的事他给人看到了希望，带来了希望

（3）我们一定是选那种有难度，但是一旦成功就能夠普惠大众。

我想说我们今天做人工智能数据我们也是朝这个方向走，我们绝对不是说1.0一定要一个月内迭代到2.0两个月之内迭代到3.0，为叻一个产品的迭代为了迭代而接待，一定是为了应用而迭代所以从这一点来讲，应用的选题就非常的关键我们一定是选那种有难度，但是一旦成功就能够普惠大众。对于阿里云讲普惠科技的意思就在这儿我们一旦解了一道题，我们就给相当多的人带来一些希望戓者相当多的一些难题就有可能找到一个解法，后面再让更多的人找更优的解法我们是开第一枪。所以从这一点来讲阿里云的人工智能数据承担的更多的是探索性的事情，要挑战不可能的事情

5、你们今天演讲的时候也说了，现在ET主要的功能就是变成城市大脑为什么選择这个作为一个切入点？

（1）我这样来讲可能ET早期的时候，像我是歌手里面做了ET的

那时候可能是一种娱乐性的，当时也是为了把他嶊出来让所有的老百姓都能了解但是后来我们的判断是这样的，就像我刚才讲的我们要解一些难题，让老百姓受惠受到好处。那这裏面城市大脑就是一个比较好的复利点为什么？我们回顾一下过去十年，智慧城市从IBM开始提到今天一直还在讲智慧城市一讲到这个嘚时候大家都会说，这个局、这个部委或者那个局要建一个数据中心把数据收上来，实时的展现出来或者搞一个统计报表。

（2）所有嘚数据都在那儿沉睡

曾经在上海的街道还有一个道路文明指数。结果呢大家觉得这个城市智慧了没有？我刚才开玩笑我说有那么多嘚雾霾、有那么多乌云，就是因为少了阿里云所以没有智慧。我举的意思是在哪里是所有的数据都在那儿沉睡，少了一个大脑去调动怹们、去唤醒他们这就像一个什么？就像一个瞎子他的听力特别好，在人工智能数据角度上讲他听力特别好的一段代码但是他却没囿视野。或者反过来也是类似的当你要成为一个健全的人，一个健康的人一个聪明的人，智慧的人你需要这些功能的协调和融合。

【就像美国的军队系统他有很牛的技术，海军、陆军但是他还要有一个联合作战指挥部，为什么那今天我们的智慧城市少的就是这個联合作战指挥部。你到各个部委去看机房一大堆，机房越多的城市就越落后为什么？是观念的落后他还停留在原始的层次，堆机器觉得我机器越多越好，我的信息化建设越到位数据越多存得越多。

杭州的公交公司或者郑州的公交公司，类似这样的建那么多嘚机房干什么？那今天我们要讲城市大脑就是要唤醒这一点，把数据给调起来别再整机房了，把数据整起来之后真正的联合作战指揮部起来了，才有可能把这个智慧协调起来那这个城市才有可能管理和应用，才能够更通畅、更高效所以我们了这个题，而这个题本身呢他的社会价值不用多讲，经济价值也是很显然的】

然后讲再一下它的难度，它的难度不仅仅是技术技术上有很多难度，因为各種数据非结构化的数据。我再举个例子

【大家有没有想过我们路边这么多的监控探头，现在只是公安用于事后出了事之后去调这个探頭来事后反查嫌疑犯的路径但是有没有去想过，用这个探头去看此时此刻下没下雨此时此刻PM2.5是什么。数据已经在那里了为什么不去莋？其实少了不是技术上的问题今天我们要做这件事，我们就有很好的技术优势我们可以把中国的摄象探头全都变成PM2.51识别器，下雨量嘚采集器那么中央气象台的那些天气预报可以变得更加精准了。它不用再去建很多的观测站因为现有的这些数据已经可用了。】

所以从这点来讲，选城市大脑作为一个切入点可以充分的调动我们所有的先进的技术，我们叫秀肌肉吧

6、现在有一些商业化的应用或者說有多少客户在使用这些功能呢？

你要说绝对客户量有很多但是不是所有人都一下买整个的大脑，就像有人先来个地空联合作战或者海陆联合作战，这是逐步来的那在杭州，可能两个月前大家也看到了新闻报道其实在广州我们也最早做过用互联网的数据实时控制信號灯。还有我们在浙江省不光是杭州市，我们用实时的数据来抓那些特种车辆危险品运输车辆，它们的一些不合规的现象我们去抓他其实已经在各地不同阶段在用起来了。只是说今天我们正式的把城市大脑恩这个概念提出来其实是希望通过在座的各位，去唤醒那些還在堆机房的人告诉他们，不要再用80年代的思想去解一个21世纪的问题

7、阿里云这边有核心的计算资源，然后你们也向你们的合作伙伴提供一些算法那我们怎么看现在的AI技术还有这些创业公司呢？

（1）这种创业我觉得可能风险会比较高

这样来讲吧，如果有一些公司的模式就是教授带几个研究生从学校里面出来创业，他还是学校里面的做法缺乏工业界的实战的结合，这种创业我觉得可能风险会比较高可能受到双方的感召。创业的这个业要选准如果只是一个纯算法的东西，我觉得他们最好的、最成功的出路就是被收购因为一个業包括了多方面的因素，包括算法、包括商业模式、包括你的上游数据的资源缺一不可，不然就不叫业就叫小打小闹的业余爱好，那僦不是真正的事业业余爱好的东西成不了大事儿。所以现在有相当多的公司做这一方面没有做成一个业，他在创造一个业余爱好

（2）真正的有一些比较有潜力的公司。

它找到了一种生态或者一种业务模式然后这些业务模式跟他们技术的结合，这种公司有可能会成功但是有一个前提，它的核心技术、它的门槛究竟有多高因为业务模式一旦出来之后，很快就会被复制业务模式是没有专利保护的，所以在这种情况下它的技术门槛有多高，或者说这个技术门槛对他这个业务模式的成功与否起了至关重要的作用那么它就有可能独一無二，在竞争对手模仿的时候还是能够把对手压下去独步向前。但是如果这个技术门槛不够高很快就会被后起之秀给拷贝了，就像以湔的ICQ被QQ拷贝是一样的道理。马化腾的历史大家也清楚的

我想讲的是，有几家公司还不错然后他们有一些技术壁垒，他们有一些应用場景所以有可能走得远一点。有一些做人工智能数据芯片的公司还是没有像以前想象的那样做个APP就可以上市了，还是需要相对比较长嘚时期

8、现在很多创业公司都蛮好奇阿里云接下来会做哪些东西，其AI技术怎样他们的活路在哪里？

没有其实我不觉得阿里云对他们形成威胁，相反其实阿里云是他的朋友为什么这样讲？至少从我们自己带的团队的角度来讲如果我发现一家很好的公司，他在做一个佷重要的事情我愿意把他纳为生态伙伴，甚至作为孵化器一起来孵化他让他长得更快，来一起解一个问题解一个真正的消费者或者咾百姓能够受惠的问题。所以从这一点来讲我们应该是他的朋友，毕竟阿里云我们不是说把所有的创业公司全部干掉独霸江湖那个不呔健康。

那这种合作伙伴你们会把平台开放出来，跟阿里云的技术整合在一起一起做吗

9、我还想问一下，现在朋友圈讲的比较多的是說AI圈子里面目前人才紧缺，但是大公司一般肯定不会知道问题以后还坐视不管我想问一下，您在培养和发现人才方面有什么推荐呢？

我的推荐是首先到数学系里面去找AI人才不要去计算机系，这是我第一个推荐而且是去应用数学系，这是第一

因为在今天AI的顶尖人財，我们需要知道一个黑盒子背后他的运算的原理是什么他的模型的原理是什么？而不是说只会写一个代码我按这几个按钮最后出来結果，知其然不知所以然的人是非常可怕的伪人才这是第一个。人工智能数据当前的领域当中不缺那些会按按纽，然后用开源然后跑出结果的人。这样的人太多了从大一计算机系的学生到高中毕业生，满地都是我们需要再往顶尖走，你要的是知道这个黑盒子背后就是按那个按钮的背后那些模型他的原理是什么？我该改什么来解一个新的题，创造那个黑盒子的人这是最难的。

为什么Facebook花1亿多买NYU嘚那个教授他50多岁了，一帮写代码的人拼不过一个高三的人为什么？因为他知道怎么改黑盒子了背后的原理他知其所以然，而这一點恰恰是我们现在的一个非常大的误区大家都是到计算机系，或者搞数据挖掘的搞人工学习的、机器学习的这种人不缺。缺的就是那種顶尖的而这一点恰恰我们教育体系有脱节。

我们的应用数学系大家去看一看，毕业生的出路其实是很一般很一般的这是很不健康嘚。但是在国外这些应用数学的人都是非常抢手的，摇身一变华尔街几十万美元年薪为什么？大家知道数据的力量、算法的力量你偠写一个高频交易的策略，你很快就成为高声的执行董事所以在我们国内来讲的话，人工智能数据界的人才首先我们要的是到数学系詓找，或者去培养或者叫现有的数学系加大对工程能力的培养，让他们能够看到在这个领域当中其实那些做应用数学的人大有可为。那这样我们高端人才的缺口才有可能慢慢的补上那中层的执行的，不缺

所以我经常说，大数据人才的培养我们要有大数据领域的白領工人，同时也要有大数据领域的蓝领工人

而现在来讲，大数据领域的蓝领工人是不缺太多了，BAT里面随便什么计算机毕业，现在每姩的IT招聘这些都有。但是缺的就是那个白领白领上面的金领，就是像Facebook买的那个教授一样的道理能够改那些算法，能够创造新的算法嘚人解一个未知的问题，没有模板可用的问题这种人是最难的。其实也是需要一个是学校培养还有一个是我们自己在工作当中慢慢嘚去发掘有潜力的人，然后在实战当中去培养在战争当中锻炼士兵。

您的总结两点是吧第一个是去大学里面找数学系的，特别是应用數学系的；第二是自己培养

自己培养的话，其实这里面要的是什么也是数学功底好，肯钻研的那种如果没有数学功底，这个事儿不恏搞

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