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06-17
11月底，阿里云的一个变化备受关注。
阿里云事业群升级为阿里云智能事业群，这意味着云计算与AI等技术将更加紧密结合。
事实上，在架构升级之前，阿里云已经在内部孵化了强大的AI平台能力——ET Brain。
ET Brain于今年12月由阿里云机器智能首席科学家闵万里正式宣布。
雷锋网采访了闵万里、阿里云ET城市大脑算法专家余亮、阿里云ET工业大脑算法专家杨斌。
他们由近及远、由内而外地探讨了阿里云如何践行云上人工智能战略。
快速释放数据价值。
有人认为数据是数字时代的石油，但闵万里却有不同的理解。
他表示，数据不像原油，原油是一种稀有商品。
数据不断大量产生。
如果数据的价值不能快速释放，价值密度就会降低。
它将继续减少，人工智能只能在数据密集的地方找到。
闵万里加入阿里巴巴时，还带来了两篇有价值的论文。
这两篇文章解决了复杂网络下随机过程的大样本理论，认知反演解决了特定拓扑网络上的优化问题。
问题。
在闵万里看来，交通、工业等工业领域的问题归根结底都是一个拓扑网络问题：城市交通是车流网络，工业是流程网络（流程制造是装配线，离散制造是流程网络）。
更复杂的网络）。
复杂的网络），航空是人和飞机的网络……解决这些行业的问题，实际上是解决拓扑网络问题。
2000年，闵万里和他的合作者发表了两篇理论文章，旨在解决这个问题。
“论具有依赖性创新的线性过程”，随机过程及其应用，卷，第 6 期，6 月，页数 –； 《论多元时间序列的典型相关分析》，《统计》15（），雷锋网观察了不同类型厂商的表现，对于不同领域的所谓“大脑”，有没有厂商“投入新的精力”？旧瓶装酒”打造做旧理念？答案是肯定的。
一定比例的厂商拼凑出一个没有任何新创意的“大脑”。
与这类厂商相反的是，阿里云ET大脑的人工智能回归本质，以数学理论为基础。
。
“一网”是阿里云完全自研的核心技术，也是ET Brain解决行业问题的关键。
实际应用中的拓扑网络类似于互联网式的分布式结构。
数据在网络中不断流动。
数据来源多种多样，时空不同，结构不同，甚至有真有假。
ET Brain融合多种数据，形成可复用的场景输出能力。
此前，大部分平台数据都是孤立、停滞的，需要苛刻的数??据“喂食”才能输出相对准确的判断。
ET脑的四个关键词——认知、判断、决策、学习。
多维感知数据、分析和实时决策，形成全局可操作的洞察，结合持续进化的学习能力，是ET Brain的核心。
“当我们有了网络，有了动态的物流和商流，我们就有了动态的数据流。
如果我们把数据流抽象出来，我们就会发现，我们最终会回到人工智能的起源——人脑。
”或许这也是各种AI平台统称为大脑的原因。
2006年，闵万里应用这一理论研究新加坡智慧城市交通管理。
他开发了一种预测算法，对新加坡CBD地区不同等级的地面道路进行预测，准确率超过85%。
这也是业内第一个能够准确预测未来路况的技术。
实战系统。
通过表征数据信号、关键统计量以及一系列算法，我们可以找到数据特征，找到拓扑网络上的定量关系，进而找到控制技巧。
闵万里的理论研究是基础，阿里云在此基础上做的更多。
研究。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，也是ET Brain的三要素。
不得不说，云计算的大规模发展，解决了ET Brain所需的算力资源，才让ET Brain在各行各业开花结果。
由此，ET大脑与各个领域的行业大脑都有总分关系。
根本区别在于增加行业知识、专注行业场景。
ET Brain的发展过程中有很多值得纪念的时刻。
闵万里提到了两个例子。
一是阿里云基于阿里云大数据平台，成功地将浙江高速历史数据、实时数据和路网状况结合起来，预测未来。
几个小时内的路况，二是阿里云在工业领域反复尝试，终于找到了成功的曙光。
雷锋网这次还采访了两位专家。
ET城市大脑闭环 雷锋网获悉，杭州主城所有交通限制区域均已接入杭州城市大脑。
此外，还有临平、余杭区和萧山市未来科技城两个试点区，总面积平方公里，相当于65个西湖。
优化信号灯路口，覆盖杭州四分之一的路口，还接入视频道路，可以实时指挥交警。
ET城市大脑是阿里云ET大脑落地的第一个场景，需要解决模型和技术问题。
阿里云ET城市大脑算法 专家余亮介绍，阿里云ET城市大脑主要解决两个问题： ? 数据问题：城市交通数据特性不同，需要一套完整的大数据处理平台。
阿里云在硬件、软件和设计服务方面都有深厚的积累。
?弹性计算问题：支撑一个城市计算平台必然会消耗大量资源，尤其是视频计算。
云服务从根本上解决规划、采购和管理问题。
但实际上，阿里云是一家互联网公司，与传统交通行业相比，是一个“门外汉”。
余亮表示，交通工程有自己的一套数据模型和理论，但交通领域的数据模型可能会关注局部区域，如何对某个区域的交通进行建模，以及如何优化参数。
阿里云从网络角度看待数据科学，包括时空特征、网络节点的数量和关系等。
在闵万里最初提出的利用互联网数据优化单点信号的基础上，团队后来加入了更多的数据科学知识、各种预测和优化。
阿里云的目的不是解决一个点或一条主干道的交通问题，而是对数百个红绿灯进行整体优化，这是全球首创。
目前，阿里云ET城市大脑横向复制与纵向深化并重。
首要任务仍然是在国内现有项目中为各行业提供基础服务设施，并纵向深化，提供端到端的能力。
在全球领域的横向复制中，阿里云已将ET城市大脑复制到马来西亚等地区。
流量问题是普遍存在的问题，阿里云有着巨大的潜在市场。
余亮也坦言，在技术领域，ET城市大脑还在不断进化，技术和应用正在结合发展，比如大规模红绿灯控制方案的进一步优化，如何寻找关键节点以及网络分离等。
通过认知反转，包括流程和算法的协调。
有一些创新。
发展工业数据智能 “我们一直对工业怀有敬畏之心。
工业是国家的重要武器，影响国计民生。
工业细分如此复杂，行业诀窍深不可测。
”阿里云ET工业大脑算法专家杨斌表示，笔者很难想象开发阿里云ET工业大脑有多困难，但据闵万里回忆，ET工业大脑甚至一度想放弃。
杨斌表示，ET工业大脑第一个项目于2016年启动，标志着ET工业大脑探索全行业大数据解决方案和价值输出的开始。
针对工业企业客户的需求，产品和解决方案输出必须能够为工业客户的应用场景提供指导，而不是传统的互联网介入，或者所谓的工业互联网数据连接和平台连接。
“对于阿里云来说，我们的信心在于我们自己的数据智能技术、云计算、大数据、AI算法等。
但是，当我们深入到工业行业时，我们需要分析和探索工业数据，以及这个工业子行业每个子行业的特殊性以及对业务的理解都是很大的挑战。
”杨斌说道。
事实上，这也是工业互联网领域所有厂商面临的共同问题。
杨斌补充道，“即使在这个过程中，也没有系统描述让我们知道工业研究、生产和销售的每个工作流程中有哪些数据。
我们的工程师面临着从0到1的问题，阿里云工程师直接深入工厂场景，与具体的生产部门、工艺部门、信息部门进行沟通。
对数据了解到一定程度后，再结合阿里云自己的云计算、大数据、人工智能算法来寻找突破口。
”ET工业大脑本身就是一个平台级的产品，包括数据工厂、算法工厂、AI创智室，支持行业客户完成工业企业的数据算法和开发管理，最终生产出为企业量身定制的数据智能服务。
ET工业大脑沉淀由来已久，但在推出之前已经实践了好几年。
基于项目交付、实施和业务价值提升，最终形成了数据工厂、算法工厂和AI创造室的架构体系，数据工厂主要解决客户数据安全、有效、稳定迁移到云端的过程。
同时对数据平台进行质量控制和治理；算法工厂基于阿里云过往历史项目的积累和实践，积累了工业大脑的算法引擎。
算法引擎可以根据用户需求进行开发，基于该平台，行业客户无需再次走一遍算法工程化流程；在AI创造室，客户通过拖拽的方式将数据模块和算法模块变成工作流业务编排，形成工作流业务输出，对外发布服务，调试量身定制的数据智能应用服务。
“我们希望通过ET工业大脑降低行业使用AI的门槛，并以可配置的方式安排业务。
但平台本身也是一个开发平台，合作伙伴或工业终端客户自己的信息部门的开发者可以创建行业模板架构、定制化，在平台上沉淀自己的行业数据模型，构建自己的算法模型，进而形成生态系统。
”工业领域的自动化程度参差不齐，如何包容是一个现实问题。
杨斌表示，阿里云ET工业大脑不与工业企业原有的系统、平台、软件竞争。
很大程度上，阿里云利用自身能力造福工业行业，降低成本、增加企业。
有效的数字化转型，提供全链路、全数据、全流程的数据智能输出。
从ET Brain内部和外部来看，据雷锋网了解，ET Brain是阿里云多技术、多模式融合的典型输出产品，阿里云还在强化ET Brain的极限。
对内，在近期的架构调整中，阿里巴巴集团首席技术官（CTO）张建峰（星电）将兼任阿里云智能事业群总裁。
尤其值得注意的是，阿里巴巴集团这几年一直在实施中台战略。
过程中构建的智能能力，包括机器智能计算平台、算法能力、数据库、基础技术架构平台、调度平台等核心能力，将与阿里云全面融合，向全社会开放，服务全社会。
对外，阿里云早已喊出了工业人工智能的口号：“过去的每一次工业革命都是技术与产业的深度融合，引发了经济社会的变革，人工智能也不例外。
未来，人工智能将渗透到各行各业，解决生活、生产、社会环境中遇到的棘手问题，才能引领真正的工业革命。
”阿里云智能事业群几乎集合了阿里巴巴集团针对2B市场的大部分元素。
时任阿里云总裁胡晓明谈到了阿里云对行业的思考。
阿里云的AI站在行业旁边，融入行业。
阿里云提前打响了下一场比赛的发令枪。
下一款游戏是关于人工智能和未来的。
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