2016年年初，AlphaGo和世界圍棋冠軍李世石的人—機大戰備受關注，將人工智能再次推向了熱潮。目前，以谷歌、聯想、英特爾、IBM、阿里巴巴等為代表的公司都在致力于人工智能的研究，其中阿里巴巴對人工智能的研究與應用已覆蓋到客服、電商、金融、交通等各大領域。

人工智能三大基礎：數據、計算能力、算法

（1）數據

隨著大數據時代的來臨，任何一項活動都有可能產生大量的數據，這些數據的來源不一、類型復雜，能更加真切地描述現實生活。同時，這些數據之間的聯系具有多層次性，借助深度學習算法能使數據間的這種關聯得以深入挖掘，為人工智能的應用奠定扎實的基礎。

（2）計算能力

在過去的時間里，人工智能之所以遲遲得不到發展，其關鍵原因在于計算能力不足。在過去，科學家研究人工智能遇到計算問題時只能使用單機解決，單機計算需要剪裁數據樣本，將數據放在一臺計算機中建模，這在很大程度上影響了模型的準確性。現如今，分布式計算能力有了很大的發展，在云計算平臺上，能夠借助許多機器進行計算。再加上GPU的發展，計算能力有了很大提升，為人工智能的落地提供了無限的可能。

（3）算法

人工智能的研究對深度學習算法有很強的依賴。深度學習是機器學習的一個分支，旨在模擬人腦學習的神經網絡，通過模擬人腦機制來對聲音、圖像等數據進行處理。深度學習算法為人工智能與商業的結合帶來了可能，為人工智能的廣泛應用提供了助力。

總而言之，人工智能應用的落地，離不開數據、計算能力和算法這三大條件，如圖1所示，缺失其中任何一種，人工智能就沒有辦法落實，更不能在各行各業中得到廣泛應用。

關于人工智能技術的研發和應用，阿里巴巴投入了大量的人力、財力和物力進行實踐，將其用于電商、金融、物流等場景中，積累了大量的經驗和核心技術，并借助阿里云人工智能ET平臺實現了技術輸出，將其廣泛引入政府辦公、交通管理等領域，為人工智能技術的應用發展做出了很大貢獻。

阿里小蜜：AI重構客服

在現實生活中，很多行業都涉及客戶服務，如銀行、電信、零售、電商等，這些行業提供客戶服務的方式無非有兩種：一是自建呼叫中心，聘請客服人員為顧客提供服務；二是租用呼叫中心，聘請客服人員為顧客提供服務。在很多企業中，客戶服務所消耗的成本占比都很大。

隨著人工智能技術的發展，人工智能客服被研發了出來，未來，這些人工智能客服將走上客戶服務崗位，不僅能理解客戶訴求，為客戶提供服務，還能自我學習，理解問題重點，解決口語化問題引發的歧義，有效提升客戶服務效率，為客戶帶來更加極致的客服體驗。Gartner預測，到2020年，人工智能客服在客服市場上將占據40％的席位，能有效幫助企業解決客服效率低、質量差、成本高等問題。

在此方面，阿里巴巴于2015年7月發布了一款人工智能購物助理虛擬機器人。阿里小蜜匯聚了眾多人工智能技術，如語音識別技術、語義理解技術、深度學習技術、個性化推薦技術等，能夠和人進行多輪對話，還能實現個性化記憶。并且，阿里小蜜每天都會學習大量的服務記錄和知識，以提升其智能解決能力，承擔起人類的私人購物助理職責，為會員提供一對一的客戶顧問服務、全程陪伴購物服務，保證會員的購物安全，為會員提供極致的購物服務體驗。

目前，“淘寶平臺＋天貓平臺”每天的熱線求助電話有近5萬次，無線客戶端每天的在線服務更是多達100萬次。阿里小蜜不僅能輕松應對每天百萬次的在線服務工作量，還能將問題的智能解決率提升到80％，部分場景的智能解決率可達95％，相較于自助服務來說，客戶對客服的滿意度提升了近一倍。同時，借助人工智能技術，阿里巴巴能夠實時監控客戶服務質量，大幅減少人工干預，明顯提升客戶服務質量。

阿里小蜜匯聚了語音識別技術、自然語言處理等技術，在未來，很有可能替代客戶服務助理這種簡單的工作，成為客戶的個性化助理，為客戶提供個性化服務，滿足客戶的個性化需求。屆時，人與機器的溝通會更加深入，甚至能實現人與機器自然、順暢、親切的交流，將機器視為“朋友”。例如，未來的家庭服務機器人，除了能為人做家務之外，或許還能和人聊天、談心、娛樂，使機器變得更有人情味。