2019年9月25日的杭州云棲大會上，達摩院院長張建鋒現場展示了這款全球最強的AI芯片——含光800。圖片來源：澎湃新聞

集微網報道，近期一則關于阿里巴巴人工智能實驗室（AI Labs）并入智能阿里云的消息一度引發業界對其人工智能戰略變化的猜測。阿里巴巴官方回應稱，AI Labs在上一輪架構變動中已經整體并入云智能事業群，主要由譚平教授負責，新官網正在制作將獨立上線。這意味著，曾經孵化出天貓精靈AI助手、服務機器人等產品的AI Labs 從此要加上一個“云”字。

公開資料顯示，阿里巴巴人工智能實驗室（AI Labs）于2016年低調成立，并于2017年7月5日首次公開亮相，主要負責阿里巴巴集團旗下消費級人工智能（AI）產品的研發。研究方向涵蓋了語音助手、工業設計、智能制造、機器人技術、環境感知、高精定位、決策規劃、智能控制、AI 數據平臺等。

但這家電商巨頭的人工智能布局早在七年就已經開始，一切始于2014年設立的阿里最神秘部門——iDST（Institute of Data Science & Technologies，數據科學與技術研究院）。

過去七年里，阿里在全球人工智能的激烈賽道上悄然跑進了第一梯隊。阿里的人工智能戰略也在一路奔跑中不斷迭代，經歷了人工智能技術長征的發端與突圍。

始于神秘部門iDST：從軟件起步

2014年9月19日，阿里巴巴在紐交所敲鐘。這家彼時市值2400億美金的公司并不滿足被定義為一家“電商公司”。彼時，中國互聯網市場仍處在模式創新的初級階段，但這家以商業利益為本的企業則在謀劃一個技術驅動型的新定位——打造一個前沿技術的研究院。緊接著，iDST（數據科學與技術研究院Institute of Data Science & Technologies）宣告成立，堪稱阿里內部最神秘部門。這對于當時仍處在模式創新初級的中國互聯網市場，不能不說是一個冒險的戰略。

在探索人工智能的早期階段，阿里并沒有大刀闊斧地上馬新項目，而是從現有的核心業務盤子上找AI切口，然后才推動落地。

第一個切口是2014年正式啟動的“圖像搜索”項目，目標是落地到手淘（手機淘寶應用）平臺。該項目采用深度學習技術，隨之成為阿里歷史上最早采用深度學習技術并上線的 C 端應用產品。2015年“雙十一”期間，首次采用深度學習技術的支付寶客服實現了 94% 語音自助，這意味著有 94% 打來的電話不再需要轉接到人工服務。次年，這個數字提升到 97%。去除掉人工智能團隊的人員工資和計算資源成本，智能客服項目為公司節省了一個多億。

緊接著，攻關語言技術成為下一個目標。因為相較于視覺，語言則更偏向底層技術，以原子化能力的形式起作用，扮演著賦能和支撐的角色。它對于大型互聯網技術公司而言往往不可或缺，但技術團隊卻又是極其分散的。

于是，語言技術恰好成為了技術平臺化的最佳試驗場。阿里也藉由建立自然語言處理（NLP）“大中臺”之舉，將其各業務線的NLP有機整合，不在各自為營。這支百余人的NLP隊伍能夠支持阿里系 600 余個業務方，每天調用量達到了兩萬億次。沿用同樣的思路，另一條技術分支——機器翻譯技術也實現了規模化的業務支撐能力，為阿里全球化電商平臺上的買賣雙方提供 20 多種語言，48 種語言方向的機器翻譯服務，覆蓋歐洲、亞洲、美洲與中東地區的絕大多數國家。

從單個功能應用，到十個、百個、數百個的業務方支持，每天被億級用戶使用，技術平臺化的戰略得到了有效驗證與認可。而平臺化也非終點，“上云”才是一片更廣闊的天地。

而阿里內部的海量業務和長期實戰的檢驗，為技術與方案移植到阿里云平臺提供了硬核實力。很快，NLP平臺和機器翻譯平臺先后在阿里云上的人工智能板塊上線，供第三方的云計算客戶使用。

將單一的人工智能技術與業務集群緊密結合，集成為業務和應用中的產品，進而再形成平臺化和大規模可復制化的云計算商品，阿里從“0到1”走出了自己的一條人工智能布局落地之路。

2017年10月11日的杭州云棲大會上，阿里巴巴 CTO 張建鋒宣布達摩院正式成立，計劃此后 3 年里投入超過 1000 億元，用于涵蓋基礎科學和顛覆式技術創新的研究。iDST 則成為達摩院旗下最大的機器智能實驗室分支。

從iDST起步到達摩院，阿里人工智能技術體系也由此固化下來。

達摩院：構建AI“原子能力”

成立3年來，達摩院完成了一座一流研究院的建制，搭建了完整的“科學—技術—產品”研究體系。如今的達摩院人才濟濟，超過半數科學家具有名校博士學位，其中機器智能團隊擁有20多位知名大學教授，近10位IEEE FELLOW。在杭州、北京、上海、新加坡、以色列、西雅圖、硅谷等全球8個地區設立了研究中心。目前，達摩院專注機器智能、數據計算、機器人、金融科技和X等研究方向，也即“4+X”研究領域，設有14個實驗室。

先后在國際頂級技術賽事上獲得60多項世界第一，發表1000多篇國際頂會論文；成功孵化了兩家高科技企業——平頭哥半導體公司和小蠻驢智能科技有限公司。

以達摩院機器智能實驗室為主導，阿里建成了完善的機器智能算法體系，取得了眾多世界領先的技術成果，并將AI的應用落地推廣到工業、醫療、物流、遙感、城市大腦等豐富場景中。

根據阿里內部數據，目前，阿里AI每天調用超1萬億次，服務全球10億人，日處理圖像10億張、視頻120萬小時、語音55萬小時及自然語言5千億句。以達摩院底層技術為基座，阿里已經躋身全球人工智能公司的第一梯隊。

阿里巴巴iDST首席科學家和副院長、阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室主任金榕曾指出，達摩院的設立主要有兩個目標：一是把達摩院的AI基礎能力（原子能力）放到平臺上支撐所有業務。比如阿里內部跟語音識別有關的業務都會使用達摩院的底層語音平臺，但會根據具體業務做定制化的改變。二是上云。通過內部核心業務驗證后，用戶的接受度和滿意度達到一定指標，產品上云商業化，進一步放大價值，服務整個社會。

“云字輩”的AI之路

由此看來，AI Lab并入阿里云幾乎是順理成章的事。這一架構變動也更利于人工智能的發展邏輯。

對于人工智能而言，算法、算力、數據是三大核心，數據量的指數級激增之下，對算力提升的需求也隨之激增。而近年來阿里的計算能力得益于阿里云的巨大成功。Gartner去年發布的全球云產品評估報告中，在云計算大類中，阿里云以92.3%的得分率排名第一。在存儲和IaaS基礎能力大類中，阿里云位列全球第二。阿里云已連續兩年入選該報告，是唯一入選的中國廠商。

與此同時，對于阿里巴巴整體的業務發展來說，將其AI戰略加上一個“云”也是勢在必行。

在電商業務之后，云計算業務已經上升到集團的主要營收的第二位，阿里云智能總裁張建鋒在2019年提出了“ALL in Cloud”的戰略。依托于云計算平臺，阿里搭建了AI技術向B端產業賦能的各級大腦模塊，比如城市大腦。

在計算層，“新一代計算引擎”已經成為支撐起阿里千億成交額、每秒數萬筆交易的核心底層技術，MaxCompute（離線計算）、Flink（實時計算）、PAI（人工智能）被視為這項技術背后的“三駕馬車”。

此外，隨著更深、更強、更底層的算力挖掘成為全球人工智能市場的主旋律，“算法+芯片”也成為阿里布局AI新一階段的必由之路——先后投資寒武紀、耐能等AI芯片團隊，收購中天微、先聲互聯等芯片標的，成立“平頭哥”芯片公司。目前，阿里已經發布基于RSIC-V架構的智能IoT芯片玄鐵，AI語音FPGA芯片Ouroboros設計，基于云端的神經網絡芯片“Ali-NPU”也已經在路上。

盤點“阿里云人工智能實驗室2020年重磅技術突破”，該實驗室FY21累計提交42個專利、11個創新提案和1個“核心技術保護”。其核心技術突破包括大規模高精度全息空間重建技術、BIM建模技術、3D 全息掃描設備、微型柔性機器人等。

而2020年阿里在AI領域最具代表性的則是兩大布局：

一是發布城市大腦3.0。去年6月發布的城市大腦3．0與以往相比強化了感知能力，將通過城市空間基因庫鏈接農田、建筑、公共交通等全部城市要素。通過人工智能技術，城市大腦可以實現交通、醫療、應急、民生養老、公共服務等全部城市場景的智能化決策。

二是發布了“無影”云電腦。與傳統電腦不同的是，阿里巴巴“無影”云電腦是真正意義上第一個“去實體化”的電腦，用戶僅需一塊顯示屏，即可實現類似傳統實體電腦的能力，而這一切均是基于阿里云的應用。基于這一云電腦的應用，用戶可實現隨時隨地辦公及日常娛樂。但該技術前提是較高的網絡需求。

不過，與2019年相比，2020年的阿里巴巴在芯片方面沒有太大動作，自從2019年推出了含光800之后，再無其他芯片推出。

結語

從電商平臺到AI芯片、AI云服務、AI算法、AI平臺的全方位布局，一系列的動作，從內部來看，不僅標志著阿里人工智能布局“從軟到硬”的深化，也預示著AI將更為長久地驅動著阿里經濟體成長。

與此同時，在外部，阿里人工智能的這七年，面對的是亞馬遜、微軟、IBM、谷歌等巨頭企業的前方圍堵。但阿里巴巴通過建立達摩院加強其AI的技術底座，再借助阿里云的競爭優勢，以“云＋AI＋IOT”模式展開云、管、邊、端、AI、物聯網的全鏈路、一體化布局，闖出了一條自由的AI之路，并巧妙地在產品毛坯時期避開了各大巨頭的炮火，為后期發展提供了動能。

接下去，正式歸入“云”字輩的阿里AI之路將怎么走？

申萬宏源證券近期的一份研報中指出，AI 產業已經從早期“技術驅動”走向“商業驅動”階段發展，AI 商業化落地需要算法/產品/系統/解決方案的整體交付， 過程中，不同 AI 廠商的行業 Know-How 形成明顯分化。因而接下去，AI 的新三要素——產品、方案、工程化，將是競爭焦點。

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