给定比特的分析”。通过这种方法，阿里把视频处置能力从30路提高到了70路，相等于过去700台服务器的任务，现在只必须10台机器一个机柜就可以，城市大脑的较慢拷贝也显得更为更容易。再行比如超大规模搜寻，从十亿级别数据规模，毫秒级别检索有损，到阿里目前反对的千亿级规模索引，毫秒级将近可用检索，同时使用GPU分析，可以公里/小时6倍。

深挖产业：阿里必要用产业实践中来叙述。以更为成熟期的城市交通场景为事例，通行效率和交通安全是城市交通的核心。通行效率方面，精准的视觉感官技术，对流量做到精准的感官，同时用深度自学的图像感官技术对图像做到精准的预测，可以协助交警解决问题难题。

交通安全方面，通过视觉感官对交通的事故展开动态全量的感官，需要较慢的处置交通事故，但这不是全部，阿里云更进一步，需要预估事故再次发生的概率，如果有些地段事故再次发生的概率不会减少，可以做提早展开管控、处置，增加这些事情的再次发生，建构新的价值。在演说的最后，华先胜回应，“不顺利的例子往往有有所不同的原因，而顺利的规模化空战却有很强的共性。我们用强劲的AI算法和算力、数据、价值以及第五个关键词产业，让人工智能、视觉智能落到实处必需了解产业，我们在产业当中深研算法，深挖效率，让视觉智能沦为产业，为产业建构不能替代的价值，我们让视觉智能理解现实，看清楚未来！”鄢志杰：达摩院重构交流之桥，阿里巴巴语言语音AI阿里巴巴语言语音AI东面达摩院，在语音辨识方面，2018年6月，阿里自律研发的语音辨识模型（DFSMN）在世界仅次于的免费语音辨识数据库LibriSpeech上展开公开发表测试，将全球语音辨识准确率纪录提升至96.04%。

在语音合成方面，自律研发的Knowledge-Aware Neural TTS (KAN-TTS)语音合作技术，将特定发音人数据的大自然度能提升到97%以上，未来将会通过图灵测试。在语音交互上，研发ESIM模型,在DSTC-7对话系统挑战赛获得两个冠军；阿里语音助手被《麻省理工科技评论》评为2018十大科技进展。语言技术方面，阿里在2018年在国际普遍认为的顶级机器翻译赛事WMT（Workshop on Machine Translation）上取得5项冠军......阿里的AI仍然是只在阿里内部用于，在本次大会上，鄢志杰也回应，达摩院前沿技术零时差上云，阿里巴巴内部应用于的语言和语音AI技术都可以在阿里云上在线取得。

传统行业并不是想亲吻先进设备的AI，而实际情况是——传统技术提供商获取的能力往往约将近行业利用的低于门槛，必需要做到自定义才可以用，自定义就意味著额外的成本和时间，数据安全也是另一个障碍。“整个语音AI落地过程当中，最锐利的对立就是算法专家驻场自定义化市场需求，跟这类专家的本身的人数较少跟成本过低的对立”，鄢志杰回应。

回应，阿里前不久明确提出了自自学自定义优化产品，形象地叙述就是——任何行业里面的实践者，可以基于自自学自定义平台，在一个安全性环境内，输出自己的行业数据，在几乎不告诉语音跟语言算法的情况下，为横向领域获取拟合的语音跟语言的技术指标。“我们把传统的归属于少数语音技术提供商的技术，归还到了行业里面实践者的手里。让他们可以握这个方向盘，要求这些AI技术在他的行业落地的方向，达摩院的AI就是大家的AI。

”王刚：阿里巴巴自动驾驶之路阿里巴巴自动驾驶的愿景是让物流更加便利高效，阿里自动驾驶专心两个物流场景，其一是末端物流场景，园区无人车已完成物流相赠取件，其二是公开发表道路城配上，这是定位未来的场景。自动驾驶为什么无以，业界有有所不同的答案，阿里云指出是场景多样，道路简单。回应，王刚重温了自动驾驶的“No Free Lunch原则”，“没免费的午餐”，含义是标准化算法不限于，要针对各场景细分优化，这就意味著额外的投放。

标准化的场景库花费以人工设计、较为粗粒度、静态场景居多，而阿里巴巴的场景库则有所不同，按照数据驱动、高度精细化、和动态不道德分类，特点是和算法高度融合，比如一个紧贴场景就可以被分成25个算法场景。场景众多，每个场景再行细分，算法乘数级快速增长，怎么高效处置细化场景，阿里明确提出了AutoDrive平台。比起标准化的人工特智能方法，领域专家要负责管理超强参数、网络架构、决策工程、数据规则等等一系列工作，阿里巴巴是用计算出来换智能。AutoDrive平台需要基于工程架构、设计理念自动化搜寻和自学算法。

据介绍，AutoDrive需要路口防撞策略比起人工设计提高16.5%，研发效率提升五倍，检测模型大小增加90%延后减少50%。曾震宇：产业AI，让各行各业享有智慧的“大脑”“过去五年，AI承托起阿里巴巴，未来五年，AI将承托起各行各业。城市大脑、工业大脑这是我们在产业AI里面的实践中。

”曾震宇回应。三年前，城市大脑在杭州落地，阿里以交通拥堵问题紧贴，阿里期望需要把城市数据当作一种资源来看来，超越应用于信息化壁垒的关键，把数据展开融合，用AI和数据来承托交通，这就只不过给城市装有了智慧的大脑。随后城市大脑的能力大大扩展，城市当中有许多的领域跟交通十分相近，一方面由于资源严重不足或者效率低落，另一方面有大量低价值的数据正处于深渊状态，阿里用解决问题交通问题类似于的方式来解决问题这些问题，通过城市大脑把城市的数据展开汇集和融合，把数据转化成为推展城市发展的资源。

城市大脑是建构在阿里云飞天操作系统之上，它需要获取城市级的数据中台，数据中台类似于一个城市强劲的地基，它需要协助政府把各行各业的数据展开汇集、融合，并且需要获取强劲的计算能力，需要把城市的数据转化成为城市发展的新的能源。于是以因为城市大脑需要把各行各业的多元数据展开融合，超越了壁垒，并且通过AI技术才可以做自动决策和全局的协同。

无平台不普惠产业AI主要谈各个行业的落地情况，而怎么能让更加多人以工程化方法带入到AI产业之中，AI某种程度要做能用，更加拒绝好用，冰山之下的人工智能计算出来等平台较厚极重，但也很最重要。贾扬清：让AI 享有无限有可能的研发平台大神贾扬清的语速稍微减慢，今天主要谈AI工程化的平台实践中。很多人都有疑惑，为什么不会有十分多的业务在一个统一平台上呢？为什么无法必要一个平台一个业务呢？阿里所想起的是，平台需要向应用于所获取的是它的资源，它的技术，它统一的方法论输入，能统一的下沉业务的水平，并且业务的经验大大溶解在平台之上，提高平台的能力，使得阿里面向用户的时候，能热情的获取这些平台的能力。

作为TensorFlow和caffe的主要作者，贾扬清常常被问及一个问题，“阿里要不要做到自己的深度自学模型？”贾扬清在现场回应，“我想要这个问题想要了很长时间，今天我的问：是，也不是”。“我们不新的做到轮子。

几年前深度自学引擎更好的是在做到最简单的建模。今天云边末端一体的应用于导向研发，新的场景必须更好的引擎，比如末端上的推理小说、稠密的建模，让数字科学家更为更容易的建构机器学习的流程，这让我们建构更好的、改版的、更加不一样的深度自学和传统的机器学习引擎”，贾扬清得出了详尽的说明，阿里不必须为了创意而创意，而是在现有的深度自学引擎之上做文章。

从数据的源头开始做到清除做到建模，最后输出到AI系统里面去，必不可少成熟期的大数据平台。阿里巴巴的大数据平台发展分成三阶段，2017年以前，已完成了数据的统一，从去找将近数据管不住数据到用得上数据，把数据都放到同一个平台上。

2018年，在去找获得数据、用获得数据的时候，阿里开始思维怎么样用得好数据。不光做到数据的分析，还必须在数据当中提炼出规律，提炼出决策，提炼出服务，开始渐渐建设一个多生态的平台。今天，阿里巴巴新的飞天大数据平台月发售，“数据从哪里来，数据到哪里去，从数据源头的实时构建，到原数据的管理，到任务的调度，到灵活的研发，这一系列的综合治理的问题，安全性共享、监控、质量，大数据平台溶解下来的业务能力。

它需要确保AI平台跟大数据平台高效无缝的处置多态数据，自由选择更为智能的模型。”何云飞：AIoT 加快企业建构数字世界“未来二十年企业所必须的80%的信息，都会来自于智能设备物理世界的感官和理解，未来80%的企业，都必须有一个自己的AIoT的平台。”何云飞认同地回应。

在这个过程中，阿里云扮演着的角色是，作好面向智联网的操作系统以及云端的基础设施，物联网操作系统最近话题很热，只不过阿里巴巴在三年前就开始布局智能化的操作系统，2017年10月份公布了面向物联网的第一个版本。AliOS Things 3.0月公布，不具备AI构建、微服务架构、安全可靠、自律高效率、非常丰富的工具集等特性，特别是在硬件驱动层构建了近期的平头哥AI芯片架构。

面临开发者，阿里还研发了研发、测试、远程运维和远程智能设备故障定位整套开发工具，让开发者可以十分较慢的将系统重制到AliOS Things 3.0。在此基础上，阿里建构出有一个城市物联网平台——城市AIoT平台2.0，把城市目前所有感官的设备终端这个平台，同时把城市里面少见的事件通过数字孪生和事件工厂需要抽象化成API，让所有的合作伙伴和开发者必要在平台较慢建构一个智慧城市。戚肖宁：端云相融 普惠AI“在AI时代三件最重要的事情，算法、大数据、算力。

只不过没算力其他都是空中楼阁。”戚肖宁回应。阿里的芯片布局还包括，深度优化视觉类应用于自定义芯片含光800，AIoT芯片基础设施玄铁嵌入式CPU系列，较低门槛高效率设计芯片无剑SoC平台等等，目标是末端云融合的芯片布局。

根据此前报导，今年7月的阿里云上海峰会上，公布了高性能RISC-V架构处理器玄铁910。玄铁910构建16个核心，主频2.5GHz，使用12级乱序流水线，仅次于反对8MB二级缓存，配备AI强化的向量计算出来引擎，能用在人工智能加速器、网络通信和自动驾驶等领域。

现场发布的数据表明，玄铁910较业界主流芯片性能提升40%，较标准指令性能高达20%。8月，平头哥又公布SoC芯片平台“无剑”，无剑平台由SoC架构、处理器、各类IP、操作系统、软件驱动和开发工具等模块包含，面向AIoT获取的集芯片架构、基础软件、算法与开发工具于一体的整体解决方案。根据官方的众说纷纭，无剑需要协助芯片设计企业将设计成本减少50%，设计周期传输50%。

7月公布的玄铁910是基础单元处理器IP，无剑是芯片设计平台，含光800是阿里的首款AI芯片。这也意味著，阿里的C-Sky系列、玄铁系列AIoT终端芯片IP，一站式芯片设计平台无剑，以及近期公布的云端AI芯片建构了阿里端云一体的芯片生态，平头哥端云一体全栈芯片产品家族雏形已现。

面向未来，阿里还计划投放遗内计算出来、类脑芯片和AI辅助编解码等领域。无强云无强AI李飞飞：下一代企业级应用于数据库系统阿里云数据库在国内首创了云原生数据库系统，从2009开始，ECS、OSS、RDS，再行到后来的VPC网络，打造出了淋漓尽致弹性的云原生数据库系统基础，利用开源生态，融合阿里巴巴的业务实践中，打造出智能化安全性的云原生数据库系统，阿里云原生数据库POLARDB因此而问世。POLARDB使用分布式分享存储，获取低能用淋漓尽致的弹性，李飞飞回应，下一代企业级数据库应用于，一定是将云原生的技术以及传统的分布式数据库技术极致的融合一起。

云原生技术获取淋漓尽致的弹性以及低能用，上层的分布式架构为企业级应用于获取无限的水平扩展能力，这样将弹性和无限水平扩展完了融合一起。今天阿里云公布了POLARDB云原生数据库一体机，目标是“将云原生数据库搬到回家”，由于行业合规以及数据安全等等一系列的问题，企业不一定需要及时的将所有的数据搬上公有云，这也是权衡之下的折衷方案。

利用云原生的管控技术，让客户需要在自己的机房就能用于云原生云技术的便捷。POLARDB一体机针对5G和IOT做到了大量的性能优化，性能提高10倍以上，利用近期的分段查找技术，比起最新版的Mysql性能有27倍提高以上。

蒋江伟：获释云上的数据智能原力蒋江伟上场就公布了第六代ECS实例，计算出来性能提高20%，内存延后减少30%，云盘延后减少30%；计算出来平稳性6个9，用户体感宕机亲率比物理机减少80%，限于于各种各样的计算出来场景，还包括大数据、离线等场景。第六代ECS背后是神龙架构，蒋江伟将其形容为计算出来类产品的技术中台。

今天第三代神龙架构月公布，核心是两个方面，自研虚拟化操作系统神龙Hypervisor（硬件加速虚拟化），以及自研神龙IO加快芯片，神龙架构统一了整个阿里云的计算出来平台，获取完全一致的服务能力。蒋江伟在现场回应，过去容器最佳载体被指出是物理服务器，今天他回应，容器最佳的载体是基于神龙架构的裸金属服务器。

“为什么这么谈？物理服务器只不过有四个缺失，第一个没弹性，第二个过于平稳，第三不是服务化的，最重要的一点，递归速度慢。而裸金属服务器既有物理机的性能，同时又有虚拟机的灵活性，虚拟化使用硬件隔绝的方式，使得安全性提升，并且将存储、网络IO的运算PCB在芯片，构建末端到端的安全性”，蒋江伟如此阐释。

(公众号：)总结阿里在人工智能赛道的跟上远比最先，但可以说道是踩着人工智能产业的鼓点跳起。七年前，阿里开始筹划iDST，等到AI风口在2015年前后蓬勃发展，阿里早已储备了非常分量的AI人才；2017年阿里重新组建达摩院，全面启动人工智能仅有领域布局；目前，阿里AI在国际顶级技术赛事上取得了40多项世界第一，选入了近400篇国际顶会论文，并落地到各行各业。右图是更加非常简单隐晦的图像化叙述，这完全是阿里AI的全貌图。「市场需求机车、技术驱动」，在这种思想指导下，阿里道出了创建在云计算基础之上的人工智能全局。

自然语言处置、智能语音、视觉计算出来落地于产业，赋能产业AI；AI平台层，飞天AI平台、飞天大数据平台、AIoT平台互为，减少AI研发门槛，获取有所不同的关键能力，也起着承上启下的起到；AI芯片层、AI云服务层打造出强壮的基础设施，强云才能生长强劲AI。总而言之，上层应用于是呈现出，平台是承托，底层是硬核芯片和计算能力。而阿里也确认了与众不同的AI商业化模式：从算法、应用于到商业化的科研闭环；不做到SaaS，而是被构建战略；通过阿里云生态输入产业AI能力。

阿里云智能，中国仅次于的云计算公司摇身一变，沦为仅次于的人工智能公司，更加最重要的是，其一，阿里云智能要升级沦为一个全新的基础设施，而仍然只是最初的算力，其二，阿里云智能变为阿里集团战略一部分，定位是阿里巴巴经济体技术输入新的平台。涉及文章：阿里巴巴自动驾驶侧重场景精细化 Autodrive平台引进智能算法阿里副总裁余鹏武透漏阿里云边缘计算出来近期4大技术布局张建锋讲阿里云新的定位：数字经济基础设施原创文章，予以许可禁令刊登。

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