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通往智能之路，阿里雲的雲棲大會發布了什麽信息？

黑智 2017-03-29 16:19

人工智能60年後，它開始正式走入商業與生活，並且得到了科技巨頭們的極大重視。3月29日，黑智在深圳雲棲大會現場，再次感受了這種火熱。今天，阿里雲總裁胡曉明在在雲棲大會·深圳峰會上現場演講以“全面通往智能之路”為主題，宣布阿里雲開始了新的征途。在會議現場，阿里雲發布了ET醫療大腦和ET工業大腦，同期發布的還有用可視化的拖拽方式讓開發者使用人工智能技術的機器學習平臺PAI2.0。

胡曉明：機器是人類助手而非競爭者

“我今天非常開心。”胡曉明說。他在開場時，總結了阿里雲在去年一年中取得的成績，這也是他感覺得“開心的事情”。

在胡曉明的總結中，飛天作為超大規模計算操作系統，跟隨阿里雲在全球的數據中心布局走向全球，在全球主要互聯網市場形成基礎設施覆蓋。

去年，阿里雲在日本、歐洲、迪拜、澳大利亞開設了新的數據中心。越來越多的海外的企業開始使用阿里雲的服務。“在阿里雲平臺上，來自於純海外的客戶量大大超過我們的預期，來自海外的業務呈現比中國本土業務更快的增長速度。”胡曉明說。在去年，阿里雲成為了奧運會指定雲服務商。

並且，胡曉明表示，雲計算在中國的市場上已經被全面激發。除了大型企業和國有企業，胡曉明特別提到，雲計算在創業級市場上，也正在被解凍激活。

盡管是在深圳主場，胡曉明還是主動提起了騰訊，“懟”了一下馬化騰。“大家可能也都聽說，馬化騰的團隊不久前投了一分錢的標。（註：在本月中旬，騰訊雲以1分錢的價格中標廈門政務雲。當時參與投標的有五家公司，除了騰訊雲，還有中移動福建公司、中電信廈門公司、聯通雲數據、廈門縱橫等，結果騰訊雲的競標價只有0.01 元，其它家的招標價少則170萬，最高是309萬。）我要對馬化騰說：隨著雲計算已經越來越多成為大企業選擇的時候，我們要想如何為用戶提供更有價值的技術和服務。在所有人都希望用企業的發展成就一個行業的時候，馬化騰和他的團隊用1分錢的投標對行業進行了破壞。”

在一年前，阿里雲提出了阿里人工智能ET，要讓機器成為人類的助手。

“我曾經說過，人跟機器下棋除了證明人的智力比機器差以外，沒有其他可證明的東西。就像我們很多年前用蒸汽機跟人力相比誰更有力氣，沒有必要。所以我們更希望讓機器成為人類更好的幫手，解決人不能解決的問題。”胡曉明說。

ET已經在各種場景進行了落地應用試點。胡曉明提到，在城市治理方面。ET參與了杭州城市大腦項目。“我們的試點階段，通過視覺技術的分析，通過對移動數據的分析，通過對於公交信息數據的分析，我們去指揮紅綠燈的配置方案，使得杭州的部分路段交通暢通率提升了11%。”

在廣州，阿里雲的ET幫助廣州市交警，將路口的擁堵指數下降了19%。阿里雲和華大基因在去年發布了一個計劃，希望到2020年把人體基因的測序成本降到1000人民幣。

在互聯網汽車上，去年7月，上汽和阿里共同發布了首輛搭載YunOS Auto操作系統的互聯網汽車。胡曉明表示，在今年還將有70萬輛基於YunOS Auto操作系統的互聯網汽車投向市場。

一個月前，阿里巴巴集團發布了NASA計劃。胡曉明表示，阿里將專門組建一個研發部門，對這些針對未來20年的技術不斷進行研究。

而阿里的人工智能，和其他平臺相比，在胡曉明看來，“數據”是最基礎和核心的競爭力。“當所有的數據在線，當所有的服務被連接的時候，如何讓數據發揮更大的價值？我們提出了智能引擎，我們希望由於數據的存在，可以讓我們的商業決策更智能，我們可以讓我們對於未來的預測更加精準。很多人問，大數據和人工智能只選其一的話，你選什麽？我說這兩個東西必須是相輔相成，如果沒有大數據談不了人工智能，如果沒有人工智能的技術，這些數據就是一堆垃圾。”

ET的下一個目標：擔任“實習醫生”

在大會上，阿里雲發布了ET醫療大腦，宣布正式進入醫療AI領域。經過一年多的研究訓練，人工智能ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

ET醫療大腦的研發大量采用深度學習技術，通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務，即由計算機通過學習病例數據來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。

阿里雲人工智能科學家閔萬里說：“在多個病癥的測試中我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”

除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌癥。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里雲的人工智能科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。

浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智能診斷算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。

借助計算機視覺技術，這套算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

阿里醫療大腦，自然使人不得不聯想到去年發布的百度醫療大腦，借助百度的海量相關搜索信息和百度大腦平臺，百度將雲計算、大數據、人工智能和醫療行業結合，並表示將向谷歌和IBM的同類產品看齊。而現在，阿里雲借助其在醫藥健康平臺和電商數據上的積累，也同樣向這一領域進軍。

ET工業大腦：發揮“中國智造1%”的威力

阿里雲正式發布ET工業大腦，讓工業生產線上龐大的鋼鐵軀體擁有智能大腦。胡曉明表示，阿里雲希望利用人工智能技術發揮“中國智造1%”的威力。“中國制造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億的利潤。”

在制造業發達的蘇州，ET工業大腦已經開始初步顯現“1%的威力”。2016年8月，ET開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。

光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品質量。

ET工作的第一步，是將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量。目前，通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。

阿里雲人工智能科學家閔萬里表示，與其他領域相比，將人工智能技術應用到工業生產的複雜度更高。單從數據而言，一臺民用渦輪風扇發動機的轉速就能達30,000轉/分鐘，不同型號渦輪發動機轉動次數也不同，這相當於1分鐘內就可以產生海量不同標準的數據。閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。

技術後盾：阿里“NASA”計劃

“人工智能要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”阿里雲首席科學家周靖人在現場表示，在過去的一年時間阿里雲協助用戶在醫療、工業領域落地了多項重大的人工智能應用，但如果要把人工智能技術走入每個人的生活，需要更加平臺化的人工智能產品。

大會上，阿里雲正式發布機器學習平臺PAI2.0，以更豐富的算法庫、更大規模的數據訓練和全面兼容開源的平臺化產品，讓人工智能這門綜合多門學科的技術，變成開發者只需要托拉拽就能可視化完成開發的普惠性技術。

PAI 2.0編程接口完全兼容深度學習框架：TensorFlow、Caffe以及MXNet，用戶只需要將自己本地編寫的代碼文件上傳至雲端就可以執行。

對於底層計算資源，PAI 2.0提供了強大的雲端異構計算資源，包含CPU、GPU、FPGA。在GPU方面，PAI 2.0可以靈活實現多卡調度。

PAI 2.0提供100余種算法組件，涵蓋了分類、回歸、聚類等常用場景，還針對主流的算法應用場景，提供了偏向業務的算法，包含文本分析、關系分析、推薦三種類別。

不久前，阿里巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計劃，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智能化領域被放在突出位置。而據了解，阿里“NASA”計劃的研發成果都將通過阿里雲對外輸出，這無疑將是其強大的技術後盾。

之前，馬雲曾經提出“五新”理論，包括新零售、新制造、新金融、新技術、新能源，那麽，阿里將如何在這些領域切入？現在，答案看來就是阿里雲。承載了大數據、GPU通用計算、物聯網、區塊鏈、VR、AI等新技術，以數據智能作為核心優勢，阿里雲，將在這條“智能”之路上，展開更大的對未來的聯想。

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阿里雲在雲棲大會上發布“ET工業大腦”和“ET醫療大腦”

黑智 2017-03-29 10:40

3月29日，在雲棲大會深圳峰會上，黑智現場獲悉，阿里雲正式發布“ET醫療大腦”和“ET工業大腦”。

經過一年多的研究訓練，人工智能ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

ET醫療大腦的研發大量采用深度學習技術，通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務，即由計算機通過學習病例數據來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。

阿里雲人工智能科學家閔萬里說：“在多個病癥的測試中，我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”

除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌癥。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里雲的人工智能科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。

浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智能診斷算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。

借助計算機視覺技術，這套算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

同日，阿里雲宣布聯合英特爾、LinkDoc啟動天池醫療AI系列賽，第一季對早期肺癌診斷發起挑戰。

阿里雲天池平臺將提供海量的脫敏後高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節特征，最終實現對影像圖片結節區域的智能化判斷。

事實上，在ET醫療大腦之前阿里雲已經開始在醫療領域進行探索。去年，上海華山醫院借助阿里雲的計算能力，用數字化模型代替部分臨床實驗，以及模擬小白鼠的活體實驗，用於加快特效藥研發。

同樣是在去年，華大基因、阿里雲和安徽醫科大學曾共同宣布，在21小時47分12秒內完成了1000例人類全外顯子組數據的分析。40年前，人類若想對埃希氏大腸桿菌進行全基因組測序，需要1000年的時間。

良品率提升1%，利潤一年可增加上萬億元

阿里雲總裁胡曉明表示，希望利用人工智能技術發揮“中國智造1%”的威力。中國制造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億元利潤。

阿里雲總裁胡曉明

2016年8月，ET工業大腦開始入駐國內能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。

光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品質量。

ET工作的第一步，是將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量。

通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。

目前，ET已參與到新能源、化工、環保、汽車、輕工業、重工業等不同制造領域的工作中。除了協鑫外，徐工集團、中策橡膠、吉利等制造企業都在引入ET工業大腦。

阿里雲人工智能科學家閔萬里表示， 與其他領域相比，將人工智能技術應用到工業生產的複雜度更高。ET工業大腦的背後是阿里雲自主研發的雲計算操作系統飛天——可將遍布全球的百萬級服務器連成一臺超級計算機。

閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。ET的目標是成為一個不斷吸收專業知識的 “大腦”，可以指揮各種類型的工業軀體。“我們希望用21世紀的機器智能，幫助人類更好地指揮20世紀的機器”。

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