遠觀近看阿里雲ET平臺 如何開啟AI落地新風潮

11月底，阿里雲的一項變動備受矚目。阿里雲事業群升級為阿里雲智能事業群，這代表著雲計算與AI等技術將更密切融合。實際上，阿里雲在架構升級之前已經在內部孵化了強大的AI平臺能力——ET大腦，ET大腦於2017年12月由阿里雲機器智能首席科學家閔萬裡正式公布。

雷鋒網分別採訪到了閔萬裡、以及阿里雲ET城市大腦算法專家餘亮，阿里雲ET工業大腦算法專家楊斌，由近及遠，從內而外，探討阿里雲如何貫徹著雲上的AI戰略。

快速釋放數據價值

有人認為數據是數字時代的石油，閔萬裡卻有另外一番理解，他表示，數據不像原油奇貨可居，數據是不斷大量產生的，數據的價值如果得不到快速釋放，價值密度就會不斷降低，數據密集的地方才有AI。

閔萬裡加入阿里，同時帶來的還有兩篇含金量不低的論文，這兩篇文章解決了複雜網絡下隨機過程的大樣本理論，認知反演則解決了在一個具體拓撲網絡上尋優的問題。

在閔萬裡看來，交通、工業等產業領域的問題，歸根結底都是一個拓撲網絡問題：城市交通是車流的網絡，工業是流程的網絡（流程型製造是一條流水線、離散型製造則是一個更複雜的網絡），航空是人流、飛機的網絡……要解決這些產業的問題，其實解決的都是拓撲網絡問題。

2005年時，閔萬裡曾與合作者發表了兩篇理論文章，目的就是要解決這一問題。

「On linear processes with dependent innovations」, Stochastic Processes and their Applications, Volume 115, Issue 6, June 2005, Pages 939–958；

「On Canonical Correlation Analysis of multivariate time series」, Statistica Sinica 15 (2005), 303-323 

雷鋒網觀察了不同類型廠商在不同領域的所謂「大腦」，是否有廠商「舊瓶裝新酒」營造概念行舊事？答案是肯定的，有一定比例的廠商並無新意的拼湊起一個「大腦」，與這類廠商截然相反的是——阿里雲的ET大腦的人工智慧回歸到本質，建立在數學理論基礎之上。

「一張網」是阿里雲完全自研的核心技術，也是ET大腦解決產業問題的關鍵所在。實際應用中的拓撲網絡類似於網際網路式的分布式結構，在網中不斷流動的是數據，數據來源多種多樣，不同時空、不同結構，甚至不知真假，ET大腦納入多種融合數據，形成可復用的場景輸出能力，而此前大多平臺數據孤立不流動，且需要苛刻的數據「飼餵」才能輸出相對精準的判斷。

ET大腦的四個關鍵詞——認知、判斷、決策、學習。多維感知數據，分析並實時決策，形成全局性可執行洞察（actionable insight），兼具持續進化的學習能力，ET大腦的核心也在此。

「我們有了網絡，有了動態的物流、業務流的時候，就有了動態的數據流，如果把數據流抽象出來，我們可以發現最終回歸到人工智慧原點——人腦」，或許這也是各式各樣的AI平臺統稱為大腦的緣由。

2007年閔萬裡就曾應用該理論研究新加坡的智慧城市交通管理，開發的預測算法對新加坡CBD區域不同等級的地面道路進行預測，準確率超過85%，其也是業界第一個能準確預測未來路況的實戰系統。通過表象數據的信號、關鍵統計量及一系列算法找到數據特徵，尋找到拓撲網絡上的量化關係，進而找到控制竅門，閔萬裡的理論研究是基礎，但阿里雲在其上做了更多的研究。

算法、算力和數據是人工智慧的三要素，同時也是ET大腦的三要素，不得不說雲計算的大規模發展解決了ET大腦需要的算力資源，才有了ET大腦在各行各業開花結果，ET大腦與各個領域行業大腦是總分關係，根本性區別就在於加入行業知識，專攻行業場景。

ET大腦的發展有不少值得銘記的瞬間，閔萬裡提到了兩個案例，其一是阿里雲順利將浙江高速歷史數據、實時數據與路網狀況結合，基於阿里雲大數據平臺，預測未來一小時內的路況，其二則是阿里雲在工業領域不斷重複嘗試，終於覓得一縷成功曙光，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)本次也採訪到了兩位專家。

ET城市大腦閉環

雷鋒網獲悉，杭州主城限行區域已經全部接入杭州城市大腦，此外還有餘杭區臨平、未來科技城兩個試點區域及蕭山城區，總計420平方公裡，相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個，覆蓋杭州四分之一路口，同時還接入了視頻4500路，可以實時指揮200名交警。

ET城市大腦是阿里雲ET大腦最先落地的場景，這其中既需要解決模式的問題，又需要解決技術的問題。

阿里雲ET城市大腦算法專家餘亮介紹，阿里雲在ET城市大腦中主要解決兩個問題：

• 數據問題：城市交通有不同的數據特點，需要一整套大數據的處理平臺。阿里雲從硬體、軟體到設計服務擁有深厚積累。

• 彈性計算問題：支撐起一個城市計算平臺必然需要消耗相當大的資源，尤其是視頻計算，雲服務從根本上解決了規劃、採購和管理問題。

但實際上，阿里雲是網際網路公司，相對於傳統交通行業是「門外漢」。餘亮表示，交通工程有自身的一套數據模型和理論，但交通領域的數據模型可能聚焦於局部，在一定區域內流量如何建模，參數如何調優。而阿里雲是以網絡的視角看數據科學，包括時空特性、網絡節點數量和關係等等。

基於閔萬裡最初提出的運用網際網路數據做單點信號的優化，團隊在後期加入了更多的數據科學知識，各種預測、優化。阿里雲目的不是解決一個點或者是一片主幹道的交通問題，而是把幾百個信號燈當做一個整體來進行優化，在世界範圍內都是第一個。

目前阿里雲ET城市大腦橫向複製和縱向深化並重而行，第一要務仍然是在國內已有的項目中向各個行業提供基礎服務設施，縱向深挖提供端到端能力。在全球領域的橫向複製中，阿里雲已經將ET城市大腦複製到馬來西亞等地區，交通問題是普遍性難題，阿里雲有很大的潛在市場。

餘亮也坦言，在技術領域ET城市大腦仍在不斷進化，技術和應用結合發展，比如大規模信號燈調控方案的進一步優化，認知反演如何尋找關鍵節點、網絡分隔，包括流程、算法的協調上有一些創新。

開闢工業數據智能

「我們對於工業一直心存敬畏之情，工業是國之重器，影響國計民生，工業細分行業又是如此繁雜，行業know-how深不可測」，阿里雲ET工業大腦算法專家楊斌如是表示，筆者很難想像阿里雲ET工業大腦開拓的艱難程度，不過據閔萬裡回憶，ET工業大腦甚至一度要放棄。

楊斌表示，ET工業大腦第一個項目始於2016年，標誌著ET工業大腦開始進入探索行業性大數據解決方案和價值輸出的開始。針對工業企業客戶的要求，產品和解決方案輸出必須要能夠提供給行業客戶應用場景的指導，而不是像常規的網際網路幹預，或者有所謂的工業網際網路數據連接和平臺連接。

「對於阿里雲來說，我們自身數據智能的技術，雲計算、大數據、AI算法等等這方面是我們的信心所在。但是，深入到工業行業裡面，對工業數據的分析、探索，以及對這個工業細分行業它的每一塊細分行業的特殊性，然後業務的理解性，這都是很大的挑戰」，楊斌提到。實際上這也是當下所有工業網際網路領域廠商所面臨的共性難題。

楊斌補充道，「甚至在這個過程中，並沒有一個系統說明讓我們知道在工業的工研產銷的各個工作流裡面是有哪些數據的。我們的工程師面臨著從0到1的難題，阿里雲的工程師直接深入工廠場景，通過和具體生產部門、工藝部門、信息部門做交流，在對數據的理解達到一定程度之後，再結合阿里雲自身雲計算、大數據、人工智慧算法找到突破口」，

ET工業大腦本身屬於平臺級產品，包含數據工廠、算法工廠、AI創造間，支撐行業客戶去完成工業企業的數據算法以及開發治理，最終生產出給企業量身定做的數據智能服務。ET工業大腦沉澱很長一段時間才推出，但在推出之前已經有過若干年的實踐，基於項目的交付、實施和業務價值提升，最終成型數據工廠、算法工廠、AI創造間的架構體系。

數據工廠主要解決客戶數據安全、有效、穩定上雲的過程，同時在數據平臺進行質量管控和治理；算法工廠基於阿里雲過去歷史項目的積累、實踐，沉澱了工業大腦的算法引擎，算法引擎可以根據用戶需求再開發，基於該平臺，工業客戶不需要自己重新再經歷算法工程化過程；在AI創造間裡，客戶通過拖拉拽的方式，把數據模塊、算法模塊，變成工作流業務的編排，形成一個工作流的業務輸出，對外發布服務，可以調試出量身作定做的數據智能應用服務。

「我們希望通過ET工業大腦降低行業AI使用門檻，通過可配置的方式做業務的編排。但這個平臺本身也是一個開發型的平臺，合作夥伴或者工業終端客戶自身信息部門的開發人員可以進行行業模板構結、定製，在平臺之上沉澱自身的行業數據模型，架構自己的算法模型，進而形成一個生態」

工業領域的自動化程度不一而足，如何兼容並包是一個現實問題。楊斌表示，阿里雲ET工業大腦和工業企業原有系統、平臺、軟體根本不存在相互競爭關係，很大程度上阿里雲更多的是通過自身能力普惠工業行業，為企業降本增效、數位化轉型提供全鏈路、全數據、全流程的數據智能輸出。

內外審視ET大腦

在雷鋒網看來，ET大腦是阿里雲多技術、多模態融合的典型輸出產品，而阿里雲仍在強化ET大腦的極限。

對內，在日前的架構調整中，阿里巴巴集團首席技術官（CTO）張建鋒（行癲）將兼任阿里雲智能事業群總裁，特別需要注意的是，阿里巴巴集團過去幾年在實施中臺戰略過程中構建的智能化能力，包括機器智能的計算平臺、算法能力、資料庫、基礎技術架構平臺、調度平臺等核心能力，將全面和阿里雲相結合，向全社會開放，為全社會服務。

對外，阿里雲很早就喊出了產業AI的口號「過去每一次產業革命，都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命」。阿里雲智能事業群幾乎聚齊了阿里集團面向2B市場的大部分要素，時任阿里雲總裁胡曉明談及阿里雲對產業的思考 。阿里雲的AI側立於行業旁，融入於行業中。

阿里雲提前鳴響了下一場比賽的發令槍，下一場，關乎人工智慧與未來。

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