人工智慧60年後， 它開始正式走入商業與生活， 並且得到了科技巨頭們的極大重視。 3月29日， 黑智在深圳雲棲大會現場， 再次感受了這種火熱。
胡曉明：機器是人類助手而非競爭者
“我今天非常開心。 ”胡曉明說。 他在開場時， 總結了阿裡雲在去年一年中取得的成績， 這也是他感覺得“開心的事情”。
在胡曉明的總結中， 飛天作為超大規模計算作業系統， 跟隨阿裡雲在全球的資料中心佈局走向全球， 在全球主要互聯網市場形成基礎設施覆蓋。
去年， 阿裡雲在日本、歐洲、迪拜、澳大利亞開設了新的資料中心。
並且， 胡曉明表示， 雲計算在中國的市場上已經被全面激發。 除了大型企業和國有企業， 胡曉明特別提到， 雲計算在創業級市場上， 也正在被解凍啟動。
儘管是在深圳主場， 胡曉明還是主動提起了騰訊， “懟”了一下馬化騰。 “大家可能也都聽說， 馬化騰的團隊不久前投了一分錢的標。 （注：在本月中旬， 騰訊雲以1分錢的價格中標廈門政務雲。 當時參與投標的有五家公司， 除了騰訊雲， 還有中移動福建公司、中電信廈門公司、聯通雲資料、廈門縱橫等，
在一年前， 阿裡雲提出了阿裡人工智慧ET， 要讓機器成為人類的助手。
“我曾經說過， 人跟機器下棋除了證明人的智力比機器差以外， 沒有其他可證明的東西。 就像我們很多年前用蒸汽機跟人力相比誰更有力氣， 沒有必要。 所以我們更希望讓機器成為人類更好的幫手， 解決人不能解決的問題。
ET已經在各種場景進行了落地應用試點。 胡曉明提到， 在城市治理方面。 ET參與了杭州城市大腦項目。 “我們的試點階段， 通過視覺技術的分析， 通過對移動資料的分析， 通過對於公交資訊資料的分析， 我們去指揮紅綠燈的配置方案， 使得杭州的部分路段交通暢通率提升了11%。 ”
在廣州， 阿裡雲的ET幫助廣州市交警， 將路口的擁堵指數下降了19%。 阿裡雲和華大基因在去年發佈了一個計畫， 希望到2020年把人體基因的測序成本降到1000人民幣。
在互聯網汽車上， 去年7月， 上汽和阿裡共同發佈了首輛搭載YunOS Auto作業系統的互聯網汽車。 胡曉明表示， 在今年還將有70萬輛基於YunOS Auto作業系統的互聯網汽車投向市場。
一個月前， 阿裡巴巴集團發佈了NASA計畫。
而阿裡的人工智慧， 和其他平臺相比， 在胡曉明看來， “資料”是最基礎和核心的競爭力。 “當所有的資料線上， 當所有的服務被連接的時候， 如何讓資料發揮更大的價值？我們提出了智慧引擎， 我們希望由於資料的存在， 可以讓我們的商業決策更智慧， 我們可以讓我們對於未來的預測更加精准。 很多人問， 大資料和人工智慧只選其一的話， 你選什麼？我說這兩個東西必須是相輔相成， 如果沒有大資料談不了人工智慧， 如果沒有人工智慧的技術， 這些資料就是一堆垃圾。 ”
ET的下一個目標：擔任“實習醫生”
在大會上， 阿裡雲發佈了ET醫療大腦， 宣佈正式進入醫療AI領域。經過一年多的研究訓練，人工智慧ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精准醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。
ET醫療大腦的研發大量採用深度學習技術，通過海量的資料作為示例來訓練機器完成特定任務，即由電腦通過學習病例資料來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。
阿裡雲人工智慧科學家閔萬里說：“在多個病症的測試中我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”
除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌症。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。
“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智慧系統。除了阿裡雲的人工智慧科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的演算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。
浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智慧診斷演算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。演算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。
借助電腦視覺技術，這套演算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下演算法的準確率已經達到85%。
阿裡醫療大腦，自然使人不得不聯想到去年發佈的百度醫療大腦，借助百度的海量相關搜索資訊和百度大腦平臺，百度將雲計算、大資料、人工智慧和醫療行業結合，並表示將向穀歌和IBM的同類產品看齊。而現在，阿裡雲借助其在醫藥健康平臺和電商數據上的積累，也同樣向這一領域進軍。
ET工業大腦：發揮“中國智造1%”的威力
阿裡雲正式發佈ET工業大腦，讓工業生產線上龐大的鋼鐵軀體擁有智慧大腦。胡曉明表示，阿裡雲希望利用人工智慧技術發揮“中國智造1%”的威力。“中國製造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億的利潤。”
在製造業發達的蘇州，ET工業大腦已經開始初步顯現“1%的威力”。2016年8月，ET開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。
光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在即時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品品質。
ET工作的第一步，是將標準化車間所有埠的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智慧演算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精准分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中即時監測和控制變數。目前，通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。
阿裡雲人工智慧科學家閔萬里表示，與其他領域相比，將人工智慧技術應用到工業生產的複雜度更高。單從資料而言，一台民用渦輪風扇發動機的轉速就能達30,000轉/分鐘，不同型號渦輪發動機轉動次數也不同，這相當於1分鐘內就可以產生海量不同標準的資料。閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程製造的資料化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。
技術後盾：阿裡“NASA”計畫
“人工智慧要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”阿裡雲首席科學家周靖人在現場表示，在過去的一年時間阿裡雲協助用戶在醫療、工業領域落地了多項重大的人工智慧應用，但如果要把人工智慧技術走入每個人的生活，需要更加平臺化的人工智慧產品。
大會上，阿裡雲正式發佈機器學習平臺PAI2.0，以更豐富的演算法庫、更大規模的資料訓練和全面相容開源的平臺化產品，讓人工智慧這門綜合多門學科的技術，變成開發者只需要托拉拽就能視覺化完成開發的普惠性技術。
PAI 2.0程式設計介面完全相容深度學習框架：TensorFlow、Caffe以及MXNet，用戶只需要將自己本地編寫的代碼檔上傳至雲端就可以執行。
對於底層計算資源，PAI 2.0提供了強大的雲端異構計算資源，包含CPU、GPU、FPGA。在GPU方面，PAI 2.0可以靈活實現多卡調度。
PAI 2.0提供100餘種演算法元件，涵蓋了分類、回歸、聚類等常用場景，還針對主流的演算法應用場景，提供了偏向業務的演算法，包含文本分析、關係分析、推薦三種類別。
不久前，阿裡巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計畫，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智慧化領域被放在突出位置。而據瞭解，阿裡“NASA”計畫的研發成果都將通過阿裡雲對外輸出，這無疑將是其強大的技術後盾。
之前，馬雲曾經提出“五新”理論，包括新零售、新製造、新金融、新技術、新能源，那麼，阿裡將如何在這些領域切入？現在，答案看來就是阿裡雲。承載了大資料、GPU通用計算、物聯網、區塊鏈、VR、AI等新技術，以資料智慧作為核心優勢，阿裡雲，將在這條“智慧”之路上，展開更大的對未來的聯想。
智慧 阿裡雲 雲棲大會
宣佈正式進入醫療AI領域。經過一年多的研究訓練，人工智慧ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精准醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。ET醫療大腦的研發大量採用深度學習技術，通過海量的資料作為示例來訓練機器完成特定任務，即由電腦通過學習病例資料來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。
阿裡雲人工智慧科學家閔萬里說：“在多個病症的測試中我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”
除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌症。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。
“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智慧系統。除了阿裡雲的人工智慧科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的演算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。
浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智慧診斷演算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。演算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。
借助電腦視覺技術，這套演算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下演算法的準確率已經達到85%。
阿裡醫療大腦，自然使人不得不聯想到去年發佈的百度醫療大腦，借助百度的海量相關搜索資訊和百度大腦平臺，百度將雲計算、大資料、人工智慧和醫療行業結合，並表示將向穀歌和IBM的同類產品看齊。而現在，阿裡雲借助其在醫藥健康平臺和電商數據上的積累，也同樣向這一領域進軍。
ET工業大腦：發揮“中國智造1%”的威力
阿裡雲正式發佈ET工業大腦，讓工業生產線上龐大的鋼鐵軀體擁有智慧大腦。胡曉明表示，阿裡雲希望利用人工智慧技術發揮“中國智造1%”的威力。“中國製造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億的利潤。”
在製造業發達的蘇州，ET工業大腦已經開始初步顯現“1%的威力”。2016年8月，ET開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。
光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在即時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品品質。
ET工作的第一步，是將標準化車間所有埠的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智慧演算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精准分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中即時監測和控制變數。目前，通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。
阿裡雲人工智慧科學家閔萬里表示，與其他領域相比，將人工智慧技術應用到工業生產的複雜度更高。單從資料而言，一台民用渦輪風扇發動機的轉速就能達30,000轉/分鐘，不同型號渦輪發動機轉動次數也不同，這相當於1分鐘內就可以產生海量不同標準的資料。閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程製造的資料化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。
技術後盾：阿裡“NASA”計畫
“人工智慧要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”阿裡雲首席科學家周靖人在現場表示，在過去的一年時間阿裡雲協助用戶在醫療、工業領域落地了多項重大的人工智慧應用，但如果要把人工智慧技術走入每個人的生活，需要更加平臺化的人工智慧產品。
大會上，阿裡雲正式發佈機器學習平臺PAI2.0，以更豐富的演算法庫、更大規模的資料訓練和全面相容開源的平臺化產品，讓人工智慧這門綜合多門學科的技術，變成開發者只需要托拉拽就能視覺化完成開發的普惠性技術。
PAI 2.0程式設計介面完全相容深度學習框架：TensorFlow、Caffe以及MXNet，用戶只需要將自己本地編寫的代碼檔上傳至雲端就可以執行。
對於底層計算資源，PAI 2.0提供了強大的雲端異構計算資源，包含CPU、GPU、FPGA。在GPU方面，PAI 2.0可以靈活實現多卡調度。
PAI 2.0提供100餘種演算法元件，涵蓋了分類、回歸、聚類等常用場景，還針對主流的演算法應用場景，提供了偏向業務的演算法，包含文本分析、關係分析、推薦三種類別。
不久前，阿裡巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計畫，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智慧化領域被放在突出位置。而據瞭解，阿裡“NASA”計畫的研發成果都將通過阿裡雲對外輸出，這無疑將是其強大的技術後盾。
之前，馬雲曾經提出“五新”理論，包括新零售、新製造、新金融、新技術、新能源，那麼，阿裡將如何在這些領域切入？現在，答案看來就是阿裡雲。承載了大資料、GPU通用計算、物聯網、區塊鏈、VR、AI等新技術，以資料智慧作為核心優勢，阿裡雲，將在這條“智慧”之路上，展開更大的對未來的聯想。
智慧 阿裡雲 雲棲大會