2017 年 10 月的杭州云棲大會上，阿里巴巴正式宣布成立達(dá)摩院，未來三年將投入將超過 1000 億人民幣用于基礎(chǔ)科學(xué)和顛覆式技術(shù)創(chuàng)新研究。達(dá)摩院官網(wǎng)正式上線后，我們看到達(dá)摩院重點布局機器智能、數(shù)據(jù)計算、機器人、金融科技以及X實驗室五大領(lǐng)域，相應(yīng)設(shè)置有 14 個實驗室，共有近 70 名海內(nèi)外專家坐鎮(zhèn)。

AI 技術(shù)是達(dá)摩院目前重金押注的技術(shù)領(lǐng)域之一，即將成立兩年，人們可能都比較好奇達(dá)摩院在AI上到底布局了哪些技術(shù)領(lǐng)域？又在哪些技術(shù)方向上取得了突破？本文將一一盤點達(dá)摩院在AI技術(shù)上的重大進展。

阿里AI 的技術(shù)發(fā)展及平臺建設(shè)

阿里擁有全面的 AI 技術(shù)布局，涵蓋語音智能、語言技術(shù)、機器視覺、決策智能等方向，建成了完善的機器智能算法體系， 不僅囊括語音、視覺、自然語言理解、無人駕駛等技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，還不斷深化AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重金投入研發(fā)AI芯片、超大規(guī)模機器學(xué)習(xí)平臺，并建成了單日數(shù)據(jù)處理量突破 600PB 的超大計算平臺。

下面，我們主要圍繞語音智能、語言技術(shù)、機器視覺三大技術(shù)領(lǐng)域與平臺化建設(shè)的最新發(fā)展與成績，一覽阿里 AI 技術(shù)這兩年的進展。

（一）語音智能

語音識別

2018年6月，阿里達(dá)摩院開源了自主開發(fā)的新一代語音識別模型（DFSMN），在世界最大的免費語音識別數(shù)據(jù)庫 LibriSpeech 上進行公開測試。對比目前業(yè)界使用最為廣泛的 LSTM 模型，DFSMN 語音識別模型訓(xùn)練速度更快、識別準(zhǔn)確率更高。基于 DFSMN 模型，阿里 AI 又研發(fā)了 DFSMN-CTC 模型，語音錯誤率大幅下降，解碼效率提升6倍。

此外，阿里巴巴機器智能技術(shù)實驗室正在研發(fā)高工業(yè)噪聲環(huán)境下的語音識別及傳輸技術(shù)。以后，眾多車間工人將告別“通訊靠吼”的境況，簡單的交流言語會轉(zhuǎn)換成文字。目前，在85分貝工業(yè)噪聲下，可以實現(xiàn)將一米處正常音量語音轉(zhuǎn)換為文字，準(zhǔn)確率達(dá)94.6%，能夠解決大部分工廠里的噪聲聾問題。這項工作仍在繼續(xù)，未來團隊希望可以實現(xiàn) 95 分貝工業(yè)噪聲下進行語音識別。

阿里巴巴工程師正在調(diào)試AI語音識別系統(tǒng)

語音交互

目前，阿里語音 AI 每日調(diào)用量已達(dá)1.8 億次。

2019 年 7 月，阿里開源人機對話模型 ESIM。ESIM 是一個解決多輪對話回復(fù)問題的原創(chuàng)模型，通過給對話機器人裝上實時搜索并理解人類真實意圖的“雷達(dá)”系統(tǒng)，實現(xiàn)對對話歷史的實時檢索，自動去除多余信息的干擾，給出人類期待的回復(fù)。

例如當(dāng)人們線上購物時，提出要一件M號的黑色裙子，智能機器人通過對庫存情況的實時檢索，發(fā)現(xiàn)并答復(fù)用戶沒有黑色M號的裙子。用戶接著問，“那有白色的嗎？”此時傳統(tǒng)模型訓(xùn)練出的AI客服很難判斷用戶是要問“這件裙子是否有白色款”還是“有沒有白色的M號裙子”，無法給出準(zhǔn)確回復(fù)。

阿里 AI 通過對用戶對話上下文的檢索，明確用戶的核心在于尺寸而非顏色，很快給出有沒有白色M號裙子的準(zhǔn)確回復(fù)。

這項技術(shù)未來將會被應(yīng)用到人機交互的多個場景：智能語音點餐機能夠更準(zhǔn)確地理解人們的真實意圖，提高點單成功率；導(dǎo)航軟件能更容易聽懂人們的語音請求，少走冤枉路；家里的智能音箱能夠更快做出反應(yīng)，節(jié)省等待時間。

語音合成

阿里達(dá)摩院機器智能實驗室自主研發(fā)的基于翻譯的合成技術(shù) Knowledge-Aware Neural TTS（KAN-TTS）深度融合了目前主流的端到端 TTS 技術(shù)和傳統(tǒng) TTS 技術(shù)，同時系統(tǒng)構(gòu)建了基于不同領(lǐng)域的深層知識。并針對 CPU 部署的框架設(shè)計進行優(yōu)化，提供高效、便捷的部署能力，另外還改進了 20 多項關(guān)鍵算法，從多個方面改進了語音合成。

傳統(tǒng)語音合成定制需要10小時以上的數(shù)據(jù)錄制和標(biāo)注，對錄音人和錄音環(huán)境要求很高。從啟動定制到最終交付，項目周期長成本高。阿里利用 Multi-Speaker Model 與 Speaker-aware Advanced Transfer Learning 相結(jié)合的方法，將語音合成定制成本降低 10 倍以上，周期壓縮 3 倍以上。也就是說，用 1 小時有效錄音數(shù)據(jù)和不到兩個月制作周期，就能完成一次標(biāo)準(zhǔn) TTS 定制。

這也意味著，普通用戶定制“AI聲音”的門檻更低。只需手機錄音十分鐘，就能獲得與錄制聲音高度相似的合成語音。阿里 AI 做到這一點，主要基于自動數(shù)據(jù)檢查、自動標(biāo)注方法和對海量用戶場景的利用。阿里已經(jīng)對外提供開箱即用的 TTS 解決方案，共有通用、客服、童聲、英文和方言 5 個場景的 34 種聲音供選擇。基于新一代技術(shù)，阿里還提高了設(shè)備端離線 TTS 的效果。這在超低資源設(shè)備端的 TTS 服務(wù)中非常有用，比如當(dāng)人們駕車行駛于信號微弱區(qū)域時避免語音導(dǎo)航“掉線”。

除了在語音識別、語音交互與語音合成等領(lǐng)域的進展，在聲紋識別領(lǐng)域，阿里達(dá)摩院研發(fā)了聲紋無監(jiān)督聚類技術(shù)，推出分布式語音交互模組，用于阿里云 IoT 聯(lián)合阿里達(dá)摩院發(fā)布的分布式語音交互解決方案中，方案除了語音交互模組外，還包括語音自學(xué)習(xí)平臺、對話平臺以及阿里云 IoT 智能人居平臺，打通了上下游平臺串聯(lián)、端云一體能力，縮短智能人居環(huán)境開發(fā)周期，同時還具備強擴展能力。

（二）自然語言處理

機器翻譯

2017 年的 WMT 競賽，大多數(shù)系統(tǒng)是基于 RNN 和 LSTM，包括最終獲得冠軍的系統(tǒng)也是基于此。僅僅過了一年時間，各大機構(gòu)都爭先使用 Transformer。達(dá)摩院機器智能技術(shù)實驗室資深算法專家陳博興帶領(lǐng)的達(dá)摩院機器翻譯團隊，在此次比賽中，基于 Transformer 結(jié)構(gòu)， Self-Attention、Multi-head Attention 等技術(shù)，進行了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進，充分利用詞語位置信息，提出高度并行化、能捕捉層次化信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，全面提升了機器翻譯的性能。

去年，AI科技大本營也邀請了阿里巴巴機器智能技術(shù)實驗室阿里巴巴翻譯平臺翻譯模型組負(fù)責(zé)人于恒做了公開課分享：《Transformer 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器翻譯中的應(yīng)用 | 公開課筆記》

目前，達(dá)摩院機器翻譯技術(shù)團隊已實現(xiàn)了 48 個語言翻譯方向，支持俄、西、法、阿、土，泰、印尼、越南等多種語言翻譯；其中電商覆蓋了大部分語向和場景，超越谷歌和亞馬遜，日調(diào)用量達(dá)到 17.9 億次。阿里的機器翻譯技術(shù)除了應(yīng)用于電商全鏈路服務(wù)之外，還廣泛應(yīng)用于菜鳥物流通關(guān)、阿里云國際社區(qū)、飛豬旅行翻譯助手、釘釘社交口語翻譯等一系列產(chǎn)品。

QA 任務(wù) & 機器閱讀

傳統(tǒng) AI 閱讀需要某一領(lǐng)域的專業(yè)人士準(zhǔn)備好問答數(shù)據(jù)，AI 回答也僅限于該領(lǐng)域，例如金融領(lǐng)域的人工智能無法回答物流領(lǐng)域的問題。阿里研究團隊提出的“基于分層融合注意力機制”的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠模擬人類在做閱讀理解問題時的一些行為，包括結(jié)合篇章內(nèi)容審題，帶著問題反復(fù)閱讀文章，避免閱讀中遺忘而進行相關(guān)標(biāo)注等。模型可以在捕捉問題和文章中特定區(qū)域關(guān)聯(lián)的同時，借助分層策略，逐步集中注意力，使答案邊界清晰；另一方面，為避免過于關(guān)注細(xì)節(jié)，采用融合方式將全局信息加入注意力機制，進行適度糾正，確保關(guān)注點正確。

比如，4300 萬字的《大英百科全書》，阿里 AI 可以在毫秒內(nèi)閱讀完，并根據(jù)自己的理解快速回答涉及書中不同領(lǐng)域的不同問題。例如亞洲有多少個國家？美國第五任總統(tǒng)是誰？恐龍是什么時候消失的？機器人可以分別迅速給出答案，無懼“連環(huán)追擊”。

阿里還提出了基于“融合結(jié)構(gòu)化信息 BERT 模型”的“深度級聯(lián)機器閱讀模型”，可以模仿人類閱讀理解的過程，先對文檔進行快速瀏覽，判斷，然后針對相應(yīng)段落進行精讀，并根據(jù)“自己的理解”回答問題。

常識推理可以說是難度最高的 NLP 任務(wù)之一，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)軍人物之一、圖靈獎獲得者 Yann LeCun 曾有斷言：最聰明的AI在常識方面也不如貓。

阿里巴巴達(dá)摩院語音實驗室還提出了 AMS 方法，顯著提升 BERT 模型的常識推理能力。AMS 方法使用與 BERT 相同的模型，僅預(yù)訓(xùn)練 BERT，在不提升模型計算量的情況下，將 CommonsenseQA 數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率提升了 5.5%，達(dá)到 62.2%。

語義識別

2019 年 4 月 1 日愚人節(jié)之際，阿里巴巴發(fā)布了這項旨在粉碎網(wǎng)絡(luò)謠言和假新聞的AI技術(shù)——“AI謠言粉碎機”。其算法模型由阿里巴巴達(dá)摩院機器智能實驗室研發(fā)，依靠深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過對信息的多維度和多角度分析，團隊設(shè)計了一整套包含發(fā)布信息、社交畫像、回復(fù)者立場、回復(fù)信息、傳播路徑在內(nèi)的綜合判定系統(tǒng)，首次把謠言識別和社交用戶觀點識別打通，并做交叉分析，目前在特定場景中的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到 81%，最快能夠在 1 秒內(nèi)判定新聞的真實性。

（三）機器視覺

醫(yī)療影像分析

2017 年 7 月，國際權(quán)威肺結(jié)節(jié)檢測大賽 LUNA16 要求選手對 888 份肺部 CT 樣本進行分析，尋找其中的肺結(jié)節(jié)。樣本共包含 1186 個肺結(jié)節(jié)，75% 以上為小于 10mm 的小結(jié)節(jié)。最終，阿里云 ET 在 7 個不同誤報率下發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)平均召回率達(dá)到 89.7%。（召回率指在樣本數(shù)據(jù)中成功發(fā)現(xiàn)的結(jié)節(jié)占比，下圖顯示了 ET 在不同誤報次數(shù)下的召回率情況。）

（FROC曲線）

其背后的技術(shù)由阿里巴巴 iDST視覺計算團隊完成，負(fù)責(zé)人華先勝介紹，與常用的兩階段檢測方法不同，他們創(chuàng)新性地使用了單階段方法，全程無須人工干預(yù)。機器全自動讀取病人的 CT 序列，直接輸出檢測到的肺結(jié)節(jié)。在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計上，ET 針對 CT 切片的特性，采用多通道、異構(gòu)三維卷積融合算法、有效地利用多異構(gòu)模型的互補性來處理和檢測在不同形態(tài)上的肺結(jié)節(jié) CT 序列，提高了對不同尺度肺結(jié)節(jié)的敏感性；同時使用了帶有反卷積結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)和多任務(wù)學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略，提高了檢測的準(zhǔn)確度。比賽中，團隊克服了一系列挑戰(zhàn)：如結(jié)節(jié)模態(tài)復(fù)雜問題，早期的結(jié)節(jié)小（小于10mm），傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和用于自然圖像的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通常難以湊效。

肝結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確測量可以輔助醫(yī)生做出決策和治療方案。但肝結(jié)節(jié)形態(tài)多樣，即使是同一個病人，結(jié)節(jié)的大小、形狀都不一樣，從而導(dǎo)致結(jié)節(jié)間灰度分布差異大、或與周圍組織灰度相似，甚至沒有清晰的邊界。

阿里則通過對 CT 圖像層間信息和層內(nèi)信息融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析，解決肝結(jié)節(jié)類別多樣性的問題。采用基于原子卷積的空間金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling）、亞像素卷積（Sub Pixel Convolution）及多特征融合等技術(shù)。華先勝表示，目前團隊研究范圍已經(jīng)覆蓋肺、肝、骨、心臟、腦等部位的疾病，涉及影像分析、自然語言處理、設(shè)備信號處理等相關(guān)技術(shù)，部分技術(shù)已經(jīng)落地到實際的醫(yī)療診斷中。

超大規(guī)模圖像識別 & 圖像搜索

2019年6月，在被譽為人工智能世界杯的 WebVision 競賽要求參賽的 AI 模型將 1,600 萬張圖片精準(zhǔn)分類到 5,000 個類目中。相比于經(jīng)過人工標(biāo)注完畢的 ImageNet 數(shù)據(jù)集，WebVision 所用數(shù)據(jù)集直接從互聯(lián)網(wǎng)爬取，沒有經(jīng)過人工標(biāo)注，含有較多噪音，且數(shù)據(jù)類別的數(shù)量組成極大不平衡，AI 的識別難度更高。

阿里 AI 引入了構(gòu)建類別語義標(biāo)簽關(guān)系的模型，并采用輔助信息模型進行圖像去噪的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及阿里自研的可以支持?jǐn)?shù)十億圖片分類訓(xùn)練的超大平臺。最終，阿里 AI 以 82.54% 的識別準(zhǔn)確率，擊敗全世界 150 多支參賽隊獲得冠軍，目前該技術(shù)可以識別超過 100 萬種物理實體。

2019 年 7 月，在 CVPR 2019 舉辦的 LPIRC（低功耗圖像識別挑戰(zhàn)賽）中，阿里 AI 獲得在線圖像分類任務(wù)第一名，以 23ms 的單張圖片分類速度，在 10 分鐘內(nèi)分類 20,000張圖像。在挑戰(zhàn)賽使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上，實現(xiàn)了 67.4% 的分類精度，比官方提供的基準(zhǔn)線高3.5%。

視覺對話

視覺對話是近年來快速崛起的 AI 研究方向，目的在于教會機器用自然語言與人類討論視覺內(nèi)容。如果說視覺識別技術(shù)，讓機器具備了視覺能力；那么視覺對話技術(shù)，則使機器擁有了對真實視覺世界的理解與推斷能力，意味著 AI 的認(rèn)知能力將邁上新的臺階。

（視覺對話中，AI可以從容應(yīng)對人類提問，左為AI，右為人類）

傳統(tǒng)的視覺 AI 主要針對目標(biāo)的檢測和識別，例如識別出圖片是否是一只貓，但對復(fù)雜場景中目標(biāo)之間的邏輯關(guān)系理解、推理能力較弱，無法回答“這只貓旁邊的男生穿了什么顏色的衣服”等復(fù)雜問題，也難以將圖片信息轉(zhuǎn)化為人類理解的語言輸出。

阿里 AI 提出了“遞歸探索對話模型”，綜合集成了圖像識別、關(guān)系推理與自然語言理解三大能力，通過高效利用標(biāo)注信息學(xué)習(xí)出模仿人類認(rèn)知復(fù)雜場景的思維方式，能夠有效識別圖片里的實體以及它們之間的關(guān)系，推理出圖片所描述的事件內(nèi)容，并通過對上下文進行有效建模，理解人類提出的問題及真實意圖，給出自然準(zhǔn)確的回復(fù)。

未來，視覺對話技術(shù)將被應(yīng)用在人機交互的諸多場景中。地震后在廢墟中尋找幸存者的救援機器人，能更加及時、高效地綜合指揮指令和場景信息作出行動；視障人士可以通過提問AI理解網(wǎng)絡(luò)照片中的內(nèi)容，了解自身所處的周圍環(huán)境；無人駕駛車輛對影響因子的意圖理解會更為準(zhǔn)確，乘客的乘坐體驗更好。

（四）阿里 AI 的基礎(chǔ)平臺建設(shè)

機器學(xué)習(xí)平臺 PAI3.0

在 AI 應(yīng)用技術(shù)上的不斷探索之外，阿里不斷深化 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。機器學(xué)習(xí)平臺為人工智能發(fā)展提供深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的一站式服務(wù)，阿里研發(fā)了大規(guī)模分布式機器學(xué)習(xí)平臺 PAI，讓企業(yè)和開發(fā)者擁有便捷的人工智能開發(fā)能力，大幅降低使用人工智能的成本。該平臺是國內(nèi)首個集數(shù)據(jù)處理、建模、離線預(yù)測、在線預(yù)測為一體的機器學(xué)習(xí)平臺，提供 100 余種算法組件，支持千億特征、萬億模型和萬億樣本乃至 PB 級的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，為傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)提供上百種算法和大規(guī)模分布式計算的服務(wù)。

分布式深度學(xué)習(xí)框架 XDL

2018 年杭州云棲大會上，針對廣告、搜索、推薦等典型數(shù)據(jù)處理場景，發(fā)布自研新一代工業(yè)級分布式深度學(xué)習(xí)框架——XDL，關(guān)注的核心是這些場景下高維稀疏數(shù)據(jù)的性能。

分布式計算引擎 Maxcompute

大規(guī)模算力是支撐的機器智能高效應(yīng)用的基礎(chǔ)。阿里擁有豐富的異構(gòu)計算平臺和自研的大規(guī)模分布式計算引擎（Maxcompute），包括超大規(guī)模批量計算、超高并發(fā)實時計算、復(fù)雜圖數(shù)據(jù)推理計算三類，綜合性能上領(lǐng)先現(xiàn)有開源引擎 30%，整體成本降低 20%。在 2018 年雙十一，MaxCompute 單日數(shù)據(jù)處理量突破 600 PB。

移動端輕量級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎 MNN

基于淘寶和達(dá)摩院的研究成果，阿里 2017 年開始組建 MNN 團隊。2019 年 5 月，阿里開源了首個移動 AI 項目——輕量級的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎MNN（Mobile Neural Network），具有輕量、通用、高性能、易用性特征。MNN 提供模型轉(zhuǎn)換和計算推理兩大功能，模型轉(zhuǎn)換功能幫助開發(fā)者兼容不同的訓(xùn)練框架，如 TensorFlow（Lite）、ONNX 等；計算推理部分應(yīng)用了多種優(yōu)化方法，高效推理。MNN 可用在智能手機、IoT 設(shè)備等端側(cè)加載深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可應(yīng)用于阿里手機淘寶、手機天貓、優(yōu)酷等 20 多個應(yīng)用，覆蓋直播、短視頻、搜索推薦、商品圖像搜索、互動營銷、權(quán)益發(fā)放、安全風(fēng)控等場景。

達(dá)摩院：阿里 AI 發(fā)展的“總樞紐”

雖然阿里在人工智能賽道的起步不算最早，不過等到AI風(fēng)口在2015年前后起勢，阿里也儲備了相當(dāng)分量的AI人才。兩年前，阿里組建達(dá)摩院，全面升級人工智能的技術(shù)、商業(yè)布局。某種程度上，達(dá)摩院的組建是阿里人工智能組織力量的重大升級，奠定了這兩年阿里AI技術(shù)飛速發(fā)展的基礎(chǔ)。

當(dāng)然，技術(shù)能否帶來經(jīng)濟社會生活的改變，能否帶來商業(yè)化場景大規(guī)模落地，才是技術(shù)價值的最終體現(xiàn)。在人工智能領(lǐng)域，技術(shù)應(yīng)用的商業(yè)化是衡量價值的唯一標(biāo)準(zhǔn)，而阿里產(chǎn)業(yè)AI目前已遍及醫(yī)療、金融、制造、司法、交通、環(huán)保、教育、零售等領(lǐng)域。

領(lǐng)先的算法技術(shù)、AI 應(yīng)用的系統(tǒng)集成能力、AI 產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建能力、海量用戶場景、開源技術(shù)生態(tài)、大規(guī)模研發(fā)投入和頂級人才團隊以及自身的AI商業(yè)化模式是阿里 AI 取得現(xiàn)有成績的關(guān)鍵組成部分，而阿里達(dá)摩院無疑是將這些因子串聯(lián)起來的“總樞紐”。