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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，意味着云计算、AI等技术将更加紧密结合。其实阿里云在架构升级之前就已经在内部孵化了强大的AI平台能力——ET大脑。ET brain由阿里云机器智能首席科学家闵万里于2017年12月正式宣布。
雷锋网由近及远，由内而外采访了闵万里、阿里云ET城市大脑算法专家郁亮、阿里云ET工业大脑算法专家杨斌，共同探讨阿里云如何在云上实施AI战略。
有人认为数据是数字时代的石油，但闵万里有另一种理解。他说，数据不像原油，是不断大量产生的。如果数据的价值得不到快速释放，价值密度会不断降低，AI只在数据密集的地方可用。
闵万里加入阿里，同时带来了两篇含金量很高的论文。这两篇论文解决了复杂网络中随机过程的大样本理论，而认知反演解决了特定拓扑网络中的优化问题。
在闵万里看来，交通、工业等工业领域的问题归根结底都是拓扑网络问题：城市交通是交通流的网络，工业是流程的网络(流程制造是流水线，离散制造是更复杂的网络)，航空是人和飞机的网络.解决这些工业问题，其实都是拓扑网络问题。
2005年，闵万里与合作者发表了两篇理论文章，旨在解决这一问题。
"",(2005),303-323
雷锋。com观察过不同领域不同类型厂商的所谓“大脑”。有没有厂家创造“旧瓶装新酒”的概念？答案是肯定的，一定比例的厂商没有什么新鲜的东西来拼凑一个“大脑”。与这类厂商相反，——阿里云的ET大脑的人工智能回归本质，基于数学理论。
“一张网”是阿里云的核心技术，完全自主研发，也是ET大脑解决工业问题的关键。实际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，数据源多样，时空不同，结构不同，甚至真假难辨。ET的大脑融合了多种融合的数据，形成可复用的场景输出能力。此前，大部分平台数据是孤立的，不流动的，需要苛刻的数据“喂养”才能输出相对准确的判断。
ET 3354认知、判断、决策、学习的四个关键词。多维度感知阿里云系统怎么样数据、分析和实时决策，形成全局可执行的洞察()，具有持续进化的学习能力。ET大脑的核心也在这里。
“当我们有了网络和动态的物流和业务流，就会有动态的数据流。如果对数据流进行抽象，可以发现我们最终还是回到了人工智能的原点，——人脑”。或许这就是各种AI平台统称为大脑的原因。
2007年，闵万里利用这一理论研究了新加坡智慧城市的交通管理，并开发了预测算法，对新加坡CBD区域不同等级的地面道路进行预测，准确率达到85%以上。也是业内第一个可以准确预测未来路况的实战系统。通过表征数据的信号、关键统计和一系列算法，可以找到数据特征，找到拓扑网络上的数量关系，进而找到控制提示。闵万里的理论研究是基础，但阿里云在这方面做了更多的研究。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，也是ET大脑的三要素。不得不说，云计算的大规模发展，解决了ET大脑所需的计算能力资源，让ET大脑在各行各业遍地开花。ET大脑和各个领域的行业大脑有总分关系。根本区别在于加入行业知识，专攻行业场景。
在ET大脑的发展过程中有很多值得纪念的时刻。闵万里提到了两个案例。首先，阿里云成功地将浙江高速的历史数据和实时数据与路网情况相结合，基于阿里云的大数据平台，预测了未来一小时的路况。第二，阿里云在工业领域反复尝试，终于找到了成功的一线曙光。雷这次也采访了两位专家。
雷锋网了解到，杭州主城区的限行区域已经全部接入杭州大脑，还有余杭区临平、未来科技城、萧山城区两个试点区域，共计420平方公里，相当于65个西湖。优化了1300个红绿灯，覆盖了杭州四分之一的路口。同时连接了4500个视频通道，可以实时指挥200名交警。
城市大脑是阿里云ET大脑落地的第一个场景，既需要解决模型问题，也需要解决技术问题。
ET城市大脑算法专家郁亮介绍，阿里云在ET城市大脑主要解决两个问题：
数据：城市交通有不同的数据特征，需要一整套的大数据处理平台阿里云从硬件、软件到设计服务都有深厚的积累。
弹性：支撑一个城市的计算平台必然会消耗相当大的资源，尤其是视频计算。云服务从根本上解决了规划、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”。郁亮表示，流量工程有自己的一套数据模型和理论，但流量领域的数据模型可能侧重于局部区域，如何对某个区域的流量建模，如何优化参数。阿里云从网络的角度看数据科学，包括时间和空间的特征，网络节点的数量和关系等等。
团队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，增加了更多的数据科学知识，以及后期的各种预测和优化。阿里云的目的不是解决单点或者主干道的交通问题，而是把几百个信号灯作为一个整体进行优化，这在世界上是第一个。
目前，阿里云ET城市大脑的横向复制和纵向深化齐头并进。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，通过垂直挖掘提供端到端的能力。在全球领域的横向复制中，
阿里云已经将ET城市大脑复制到马来西亚等地区，交通问题是普遍性难题，阿里云有很大的潜在市场。余亮也坦言，在技术领域ET城市大脑仍在不断进化，技术和应用结合发展，比如大规模信号灯调控方案的进一步优化，认知反演如何寻找关键节点、网络分隔，包括流程、算法的协调上有一些创新。
“我们对于工业一直心存敬畏之情，工业是国之重器，影响国计民生，工业细分行业又是如此繁杂，行业know-how深不可测”，阿里云ET工业大脑算法专家杨斌如是表示，笔者很难想象阿里云ET工业大脑开拓的艰难程度，不过据闵万里回忆，ET工业大脑甚至一度要放弃。
杨斌表示，ET工业大脑第一个项目始于2016年，标志着ET工业大脑开始进入探索行业性大数据解决方案和价值输出的开始。针对工业企业客户的要求，产品和解决方案输出必须要能够提供给行业客户应用场景的指导，而不是像常规的互联网干预，或者有所谓的工业互联网数据连接和平台连接。
“对于阿里云来说，我们自身数据智能的技术，云计算、大数据、AI算法等等这方面是我们的信心所在。但是，深入到工业行业里面，对工业数据的分析、探索，以及对这个工业细分行业它的每一块细分行业的特殊性，然后业务的理解性，这都是很大的挑战”，杨斌提到。实际上这也是当下所有工业互联网领域厂商所面临的共性难题。
杨斌补充道，“甚至在这个过程中，并没有一个系统说明让我们知道在工业的工研产销的各个工作流里面是有哪些数据的。我们的工程师面临着从0到1的难题，阿里云的工程师直接深入工厂场景，通过和具体生产部门、工艺部门、信息部门做交流，在对数据的理解达到一定程度之后，再结合阿里云自身云计算、大数据、人工智能算法找到突破口”，
ET工业大脑本身属于平台级产品，包含数据工厂、算法工厂、AI创造间，支撑行业客户去完成工业企业的数据算法以及开发治理，最终生产出给企业量身定做的数据智能服务。ET工业大脑沉淀很长一段时间才推出，但在推出之前已经有过若干年的实践，基于项目的交付、实施和业务价值提升，最终成型数据工厂、算法工厂、AI创造间的架构体系。
数据工厂主要解决客户数据安全、有效、稳定上云的过程，同时在数据平台进行质量管控和治理；算法工厂基于阿里云过去历史项目的积累、实践，沉淀了工业大脑的算法引擎，算法引擎可以根据用户需求再开发，基于该平台，工业客户不需要自己重新再经历算法工程化过程；在AI创造间里，客户通过拖拉拽的方式，把数据模块、算法模块，变成工作流业务的编排，形成一个工作流的业务输出，对外发布服务，可以调试出量身作定做的数据智能应用服务。
“我们希望通过ET工业大脑降低行业AI使用门槛，通过可配置的方式做业务的编排。但这个平台本身也是一个开发型的平台，合作伙伴或者工业终端客户自身信息部门的开发人员可以进行行业模板构结、定制，在平台之上沉淀自身的行业数据模型，架构自己的算法模型，进而形成一个生态”
工业领域的自动化程度不一而足，如何兼容并包是一个现实问题。杨斌表示，阿里云ET工业大脑和工业企业原有系统、平台、软件根本不存在相互竞争关系，很大程度上阿里云更多的是通过自身能力普惠工业行业，为企业降本增效、数字化转型提供全链路、全数据、全流程的数据智能输出。
在雷锋网看来，ET大脑是阿里云多技术、多模态融合的典型输出产品，而阿里云仍在强化ET大脑的极限。
对内，在日前的架构调整中，阿里巴巴集团首席技术官（CTO）张建锋（行癫）将兼任阿里云智能事业群总裁，特别需要注意的是，阿里巴巴集团过去几年在实施中台战略过程中构建的智能化能力，包括机器智能的计算平台、算法能力、数据库、基础技术架构平台、调度平台等核心能力，将全面和阿里云相结合，向全社会开放，为全社会服务。
对外，阿里云很早就喊出了产业AI的口号“过去每一次产业革命，都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命”。阿里云智能事业群几乎聚齐了阿里集团面向2B市场的大部分要素，时任阿里云总裁胡晓明谈及阿里云对产业的思考。阿里云的AI侧立于行业旁，融入于行业中。
阿里云提前鸣响了下一场比赛的发令枪，下一场，关乎人工智能与未来。
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这是一个忙碌的周末。
你坐在20平米餐厅的收银台前，习惯性地打开阿里云小程序。
这时候你的管理后台收到一条订单信息，可能来自你的店铺，也可能来自几十公里外。
你雇佣的1号员工：阿里云小程序，后台一端控制支付宝、微信、百度、淘宝、钉钉、高德等多终端流量入口
你想起过去：流量少，推广贵，效果差；进入平台做外卖后，发现三方平台被严重抽到；即使顾客进店消费，也难逃留存率和复购率低的现实。
客户拓展难、平台，比例高、复购率低三座大山的存在，一直是个老问题。直到阿里云小程序的出现，店铺的业务发生了翻天覆地的变化；
在APP作为互联网主要产品载体的移动互联网红利期，中长尾企业和商家实际上处于被动地位。阿里云小程序依托阿里云提供的底层能力和渠道资源，以及第三方服务商/合作伙伴提供的定制解决方案，为用户提供开发、管理、运营一体化的小程序开发服务，极大地解决了企业级应用的流量获取效率低、用户交互率弱等问题。目前已具备多终端集成和快速投放的能力。
在2019年3月的阿里云北京峰会上，阿里云正式发布了阿里巴巴小程序明星计划：20亿元用于扶持200万小程序开发者和100万商家，小程序入驻支付宝、淘宝、钉钉、高德后，还将获得重点流量扶持。6月，阿里云上线小程序，开放服务商提供产品，由阿里云提供支持，云市场度过了服务监管下的阿里云小程序时代。自阿里云小程序上线以来，短短5个月，在时间的订单量就已经过万。
在用户获取、沉淀、转化为营收的完整链路中，阿里云小程序全面出击，提供帮助中小企业成功的解决方案：
作为云玩家，阿里巴巴为开发者和企业客户提供SaaS级别的服务和技术集成能力。作为阿里云的赛马场之一，阿里云的淘宝、支付宝、钉钉、高德四大客户端可以向商家开放集中和分散的精准流量，借助阿里巴巴的多方流量巧妙化解商家遇到的痛点，帮助商家提升线上销售，引导线下流量，打造营销闭环。
自建平台，落户客户。以前线下店基本都是线下店或者口碑吸引的自然访客。接入阿里云小程序后，可以通过口碑、饿了么甚至淘宝、天猫等进行电商销售。并接入饿了么外卖配送和到家消费，大大增加了商家交易的频率和场景。用阿里云多终端小程序，下单平台是自己搭建的，用户实际上是入驻自己的平台，与用户建立全渠道链接。
目前已经进入流量存量的博弈阶段，阿里云小程序很大程度上帮助商家重构消费与服务的关系。原消费后离开的用户，在阿里云小程序卡券、会员等巧妙的运营策略下，刺激用户二次进店消费。中小企业可以依托阿里云小程序构建自己的交易和客户管理系统，不仅包括支付、卡券等基础功能，还可以选择开发会员和营销功能，如会员储值、积分兑换、会员赠送等模式推广，帮助商家构建自己的私域流量池。
依托阿里的生态赋能和阿里云市场的服务保障，很多商家成功突围。借助阿里云小程序，“阿白左”开创了自己的平台，开启了创业，轻食之路，实现了从无到有、从有到优的品牌转型；“乐客思”通过阿里云小程序节省了15%-20%的平台，客户线上点餐、线下用餐的高效模式实现了客户营收；“四川校园餐厅”开辟了校园餐厅业务，通过阿里云小程序搭建智慧餐厅，从产品上解决用户转化难的问题，年收入100万；“微信商Yoko”自建产品销售营销体系，结合个人微信号或社区用户，每月销售10万件商品。未来，阿里云小程序将帮助更多中小企业低成本搭建数字化矩阵，帮助企业商户实现数字化升级。
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