乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地？
人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。
从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。
于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。
从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。
IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。
从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？
那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。
故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。
“场景驱动”是AI落地关键
在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。
12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Industries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。
胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：
“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。
阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。
和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。
例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。
电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。
事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。
“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。
不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。
例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营速度和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。
在胡晓明看来，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。
通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。
“ET大脑”让行业共享AI红利
一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。
ET大脑LOGO
据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”
闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。
ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。
除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。
据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。
据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。
如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。
推落地促生态，让AI“普惠”大众
从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。
人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。
阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。
阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。
同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。
除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。
在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。
阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。
综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。
AlphaGo在2016年就击败了围棋世界冠军，语音助手，搜索引擎推荐算法悄然改变着人们的生活，智能音箱、智能驾驶、智能安防等新概念火的一塌糊涂。一时间，仿佛人工智能时代已经到来，资本的介入，甚至使得企业陷入癫狂。
AI落地，在当前算法、算力不断高继续发展的情况下，要补足「数据」这条腿。
为什么这么说？这里解释下：当一个算法模型设计好后，就需要大量标注好的数据去训练机器，从而使得机器更加“智能”，得以在实际应用场景中施展拳脚。若希望算法进一步提升性能，则需要更多精细化的数据加以训练，不断迭代。可以说，AI的发展，数据是基础，也是关键。所以，AI真正落地，再怎么强调数据的重要性都不为过。
但现实有个问题，但资本和媒体的关注点在算法和算力上，而作为三要素之一的数据一直被剥离在“人工智能”之外。随着人工智能商业化进程的加速，辅助驾驶、客服机器人等人工智能技术在各行各业的应用和落地，数据的种类、质量和场景匹配程度的要求也越来越高，人们对于AI的能力要求，以及在实际使用中产品稳定性、安全性的要求，也在逐渐提升，拥有数据将是AI企业的核心竞争力之一。
深入展开，举个例子：Testin云测旗下AI数据服务品牌--Testin有数，为帮助企业获取更多特定场景数据，结合多年的项目流程管理能力，在全国多地自建了数据场景实验室和数据标注基地，并配备多种采集软、硬件设备，打造了一支专业的定制化采集和高质量的标注队伍。
只有不断输出高质量、高精度、高还原场景数据，AI真正落地才不会过于遥远！
