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專訪阿裏雲閔萬裏：雲上逐鹿，ET大腦要做行業化、垂直化的創新運用
編者按：10月11-14日，為期四天的2017杭州雲棲大會（門票火熱搶購中！）將再度在杭州雲棲小鎮起航，作為全球最具影響力的科技展會之一，本屆大會將有不少阿裏集團專家以及各企業行業領袖的精彩演講。從今天開始，雲棲社區將會對大會嘉賓做一係列專訪，想了解嘉賓以及最新議題信息請關注“雲棲大會”公眾號。本期我們采訪的是阿裏雲人工智能科學家閔萬裏，他將在10月的雲棲大會·阿裏雲生態峰會上分享阿裏雲ET大腦的項目實踐，並重點介紹ET大腦的應用場景、技術挑戰和未來發展。
閔萬裏，阿裏雲人工智能科學家，ET大腦負責人。2004年博士畢業以後加入IBM，參與IBM智慧城市研究，主攻大數據的研發和運用，2010-2012年在IBM新加坡做智慧城市，推動創新項目落地。2012年加入Google，擔任數據科學家，做廣告競價的競價模型。2013年9月加入阿裏巴巴，組建了數據科學團隊，支持聚劃算和天貓做數據化運營。2015年加入阿裏雲，組建大數據孵化器團隊，探索DT技術在垂直行業的創新及落地。2017年開始擔任阿裏雲大數據事業部的總經理繼續推動DT技術在各行各業的普及應用。
數據智能在阿裏雲的應用
閔萬裏加入阿裏後，便迅速組建了一直能夠兼顧項目研究和商業化落地的人工智能團隊，這其中不得不提阿裏雲ET。
2016年4月，阿裏雲ET首次亮相，與此同時這也是首次以人工智能技術為背景，在歌唱比賽垂直業務場景中運用ET。
“這是ET首次直麵公眾，風險還是比較高的。”閔萬裏回憶道。
而最後的結果還是在這支團隊的意料之中，最終ET以42％的勝率一舉命中總決賽歌王李玟，並且在三輪比賽中都預測準確。“這個項目集合了阿裏巴巴實時流計算的能力和多元數據實時分析的能力，還有實時預測的能力”，閔萬裏表示，這也阿裏巴巴實時數據處理能力的一個集中展示。
和阿裏巴巴其它人工智能應用場景不同，ET的首次亮相綜合運用了多數據來源，包括互聯網采集數據、湖南衛視的收視率數據、還有ET對上百萬首歌曲的學習和理解（包括每首歌好聽的層度、演繹好壞的層度、現場歌手的聲調）。閔萬裏告訴雲棲社區，ET能夠對多種信號做實時解析，動態更新，每五秒做一次預測更新，而要處理這樣的任務對技術的挑戰是巨大的。
“這裏體現了很多能力，包括對歌曲的理解，以及對歌手每一句唱得好不好的分析。因為歌曲唱得好不好本身是很主觀的判斷，沒有明顯的客觀標準。”在開始比賽之前的一次性預測是很好實現的，但要收集這麼大的數據量，五秒預測一次並更新，這就非常有挑戰性了。
閔萬裏提到，為此，前期項目團隊花了很長的時間來準備數據，以及讓ET學習歌曲並且做出預測。用機器學習歌曲的特征，需要結合網絡上歌曲的點播量、下載量、好評量等指標來判斷這是不是一首好的歌，這個主要體現了項目的實時計算能力。
2016年，正值人工智能最火的那段時間，而ET憑借優異的表現毫無懸念的成為了業界關注的焦點。
不過對於閔萬裏而言，如何把技術對外賦能，如何讓人工智能成為普惠技術，才是最終的目的。
阿裏雲ET項目之後，閔萬裏便開始推動ET大腦項目。ET大腦起初是從幾個垂直行業中孵化出來的，如城市大腦、工業大腦、環境大腦、醫療大腦這些具有明顯行業背景的。可以說，ET可以歸屬於音樂大腦。
在閔萬裏看來，ET用於音樂，而城市大腦用於城市管理，工業大腦用於工業生產線，它們都是實時數據、活數據、在線更新的。雲棲社區了解到，ET城市大腦項目在杭州、蕭山、蘇州等地與相關部門合作，用城市大腦協助城市管理，具體內容包括實時信號燈控製——用互聯網、高德數據實時控製信號燈，這也意味著，大腦能消費的數據變得更多。
除了信號燈的控製，利用iDST團隊研發的專有算法， ET大腦還可以自動巡檢幾千路的視頻信號，自動發現其中的異常點，極大降低人工巡查的時間和精力；另外，城市大腦還能分析市民的出行意願，調整公交班次，自動調配；除此之外，閔萬裏還透露，他們正在做一些新的嚐試，比如在杭州某地最近進行的城市綠波帶嚐試，把單個智能設備、單個智能係統串聯起來，形成一個全局的智能係統，形成智能設備之間的有效聯動，來最大限度的服務社會，激發數據的價值。
在這樣的複雜場景下，ET大腦集成了多種人工智能技術，而這樣的項目研發所遇到的挑戰包括技術上的挑戰和社會環境的挑戰。
閔萬裏談到，技術上的挑戰主要來自數據源和產品化兩方麵：數據源的挑戰是指在很多垂直場景下，很多數據拿不出來，或者沒辦法實時拿出來。一是因為數據獲取比較複雜，或者數據擁有者有很多顧慮；二是因為有的數據擁有者雖然積極配合，但是數據殘次不齊，例如說有的城市的交警數據，地麵上很多線圈已經壞了，有的工業上的數據讀取中有很多工業協議讀取不了。
而產品化的挑戰則是大多人工智能應用場景的通病：很多先進的人工智能技術和算法在實驗室裏效果很好，但是移植到實戰當中部署的時候，需要麵臨實驗室產品運用到行業的挑戰，包括運行效率、穩健性等，比如出現數據斷傳的情況怎麼辦，出現數據被汙染的情況怎麼辦，這些都是項目需要解決的問題。除了技術上的挑戰，團隊也麵臨環境的挑戰。很多人對這種出現的新技術是質疑的，當大家看不到價值的時候都喜歡問做這些有什麼價值。對於一個創新者來說，沒有機會去證明他自己是很難回答這個問題的。
堅持普惠的ET大腦項目應用
目前，ET大腦涵蓋了城市大腦、工業大腦、醫療大腦以及環境大腦。對於這些領域的選擇，閔萬裏給出了他的解答：第一，項目始終堅持普惠的理念，這些行業服務的是全人類，工業製造的效率提升可以讓老百姓從中受益；第二，技術上說這幾個行業都是數據密集型行業，數據密度夠高，價值密度也很大；第三，這些行業痛點尤其突出，因為大量的數據沒有被利用起來，數據不流動就成為了“庫存”，就會導致資產負擔，所以要把負債變成價值。
迄今各個大腦的進展都很順利，並且表現出了驚人的成績。城市大腦方麵，項目在杭州和蘇州與相關單位已經開始合作，逐步推廣落地。目前在部分區域的視頻自動巡檢和交通狀態報警已經初見成效。工業大腦方麵已經有不少成功的案例，比如流程製造的中策橡膠、協鑫、天合光能。除此之外，在裝備製造、離散製造中也開始了初步嚐試。醫療大腦方麵，項目通過生態的力量推進醫療大腦在各個細分領域的研發，提供計算能力與算法服務。項目舉辦的醫療肺結節診斷大賽，在本次雲棲大會中即將完美收官，並且在肺結節的診斷上已經取得了階段性成果。環境大腦方麵正在推進內蒙古自治區和阿裏雲ET環境大腦的合作，通過人工智能技術尋找保護環境的新方式，還利用環境大腦在江蘇對固廢汙染源實現了智能感知。
事實上，現在的ET大腦已然成為了阿裏雲人工智能的代名詞，它很好地解決了兩方麵的問題。第一，ET大腦能夠解決更多行業的問題，創新性的問題；第二，ET大腦能夠承載一個平台的使命，讓更多有想法的人利用ET大腦的開放架構來探索更多創新應用。ET大腦的身先士卒，在一些垂直行業做出了創新的示範，極大證明了阿裏雲計算及大數據產品的潛力。此外，城市大腦、工業大腦、交通大腦、醫療大腦則會在接下來的航空、能源、新零售甚至安全領域做一些創新性的示範。閔萬裏表示，“我們希望通過這些示範能夠激活更多的外腦，讓社會上一些有創造性想法、有技術的公司能在ET大腦的架構上做自主創新，讓ET大腦不僅僅成為阿裏雲自主創新的大腦，更是成為一個平台支持全民創新。”所以可以說，ET大腦希望的是把公共數據資源的價值與業務的場景快速結合，產生實戰效果。
撥雲見“智”，人工智能協同共生的未來
談到阿裏雲ET大腦時，閔萬裏表示，這實質上都屬於數據智能範疇——用新技術（雲計算和數智技術）加上新能源（數據），來打造新物種（新零售、新製造等等）。他認為，在數據智能的實踐上，要找準業務場景、痛點以及最佳應用場景，要場景化和垂直化，因為數據智能不止是一門技術，它還是技術與業務的結合，更是一種理念。
除了阿裏集團本身擁有更多的算法和和計算能力之外，閔萬裏的成功秘訣就是敢於想別人不敢想的事兒，挑戰不可能。“當所有人都說不可能的時候，有可能你就要成功了。”
當然，現在的人工智能遠遠沒有達到大眾的預期。而對於未來的趨勢，閔萬裏也給出了他的答案——語言視頻圖像等單維度功能的綜合協調是人工智能的下一步。
“未來的人工智能不止是視頻或者語音，一定是多種功能的協同，其核心就是協同。另外，人工智能要回歸到認知的本質，要在類腦的研究上下功夫。”他所帶領的團隊已經做出了下一步規劃：一是ET大腦要產品化，要開放，ET大腦產品化正在推進中，同時項目會開放平台，邀請和鼓勵生態夥伴一起在ET大腦的架構上做行業化、垂直化的創新運用；二是在一些從沒有涉及的垂直領域，預計會去率先打造一些垂直示範的項目，再激活對應行業中的ISV（獨立軟件開發商）。
而項目的具體情況他將在杭州雲棲大會上逐一公布，屆時閔萬裏將分享撥雲見“智”的話題，聚焦數據智能的生態和複合多體智能。
PS：ET大腦是一個普惠科技，致力於讓更多的人在這個平台上成功，包括有想法的數據科學家、數據愛好者和合作夥伴。此外，項目天池能夠提供平台、課程、數據並且定期發布任務，已經吸引了全球73個國家和地區的十萬多名開發者，借助人工智能和大數據解決生產生活中的實際問題。另一方麵，複合多體智能是團隊對人工智能在具體場景中落地的終極判斷，最近也有了一些新的嚐試和實地試運行：通過對單個智能設備的串聯形成了一個全局的智能係統，讓係統內的各個智能設備可以群策群力，形成從感知、指揮、全局協調的智慧城市。
最後更新：2017-09-30 14:33:09