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“數據智能”加速中國產業轉型出海
大家好，今天我演講的題目是《“數據智能”引爆產業互聯網》。現在美國是產業互聯網強而消費互聯網弱，而中國剛好反過來，消費互聯網強而產業互聯網弱，所以產業升級空間巨大，人工智能的產業應用階段到來。今天的人工智能是以數據為基礎進行訓練，叫做“數據智能”，中國眾多傳統產業在雲上升級也是來自於數據智能新一波科技浪潮的推動。
在這個月一帶一路峰會上湧現出中國“新四大發明”，網購、支付寶、共享單車、高鐵，這是很多外國友人最想帶回家鄉的“中國特產”，通過投票選出這四大科技神器，當然網購、支付寶都誕生在阿裏巴巴生態圈。然而新四大發明背後的邏輯並不一樣，代表兩種科技的發展路線，前兩大（網購、支付寶），是數據智能的消費升級，中國有1億戶中產與富裕家庭推動消費從功能性向品牌質量轉變，例如“6.18大促”數據顯示，時尚輕奢訂單的客單價越來越高，消費互聯網潛力巨大；後麵兩大（共享單車、高鐵）是產業升級，一個自行車從賣硬件產品變成了賣共享服務，是雲端共享經濟的創新範式，很多自行車廠商賣不出去車，頭腦聰明的就快速轉型成為共享服務平台，以數據算法調度百萬輛自行車，這就是一個產業升級換代的過程，高鐵也是一樣，從運輸交通工具變成中國對外國輸出高科技的拳頭產品，同樣是產業升級。中國新四大發明的背後有一個共同點，都是基於雲計算、大數據來承載相關應用與服務，不論“12306”高鐵網站、Ofo共享單車，還是支付寶、淘寶都是跑在阿裏雲上，而且孕育出許多數據智能算法引擎來支撐、優化創新型商業模式。
中國古代說“書同文、車同軌”，講的是產業標準化的關鍵意義，但今天我們要談“雲同文，數同軌”，結構化數據就是不同人工智能之間交流學習的語言，在全球公共雲上天然保持統一的數據標準化規範，IT時代企業數據都是一個又一個“穀倉”，之間沒有任何兼容對接，“穀倉”間數據流動成本甚高，也沒有聯動的分析，互聯網時代，企業唯有讓核心應用跑在公共雲上，所有業務數據在線才能實時產生最大的商業價值，如果數據不在線、應用不上雲，不論共享單車，還是外賣送餐、電子商務，數據算法都無法支撐互聯網屬性的商業模式。大量數據來自於“雲的邊緣”智能設備端，通過傳感器，特定商業場景下的數據不斷積累，由人工智能發現一些人類無法辨識隱藏在複雜表象下的深層規律。阿裏雲研究中心2016年與BCG（波士頓谘詢公司）合作的《人工智能：未來製勝之道》研究報告，發現適用人工智能商業場景的三大特征，包括超複雜場景、超大規模、實時性要求高，這方麵人工智能的表現遠超過人類，正在產生“城市大腦”、“工業大腦”等很多很好的商業應用效果。
如何理解“數據飼養智能”，我們拿城市場景舉例，借助數據“新能源”構建、運營下一代智慧城市大腦，上一代智慧城市政府投入很大，老百姓卻幾乎無感，現在利用物聯網、大數據、雲計算把交通、水務、電力、燃氣、政務、醫療、消防、安全、環保在公共雲上融合成為一個公共服務平台，以日日夜夜產生的公共數據訓練優化人工智能算法引擎，就能形成超過人類精英的“城市大腦”。
美國科技界的“Big4”在人工智能領域按照全技術棧布局，從AI芯片、AI開放平台、AI應用到熱門AI場景，Facebook聚焦社交場景中的聊天機器人，亞馬遜、微軟專注AIaaS雲服務、智能硬件，穀歌率先做自動駕駛汽車，這四家互聯網巨頭都在做不同產業的熱點場景應用，對於眾多創業者利用雲計算、AI平台研發自己的產業Saas服務是一個重要發展機遇。
作為中國雲計算領導者企業，阿裏雲為所有開發者提供PAI智能算法開放平台和數加大數據平台，阿裏巴巴今年啟動的NASA計劃，麵向未來20年組建強大的獨立研發部門，為服務20億人的新經濟體儲備核心科技，針對操作係統、機器智能、芯片、生物識別、IOT幾方麵以科技創新拓展商業邊界。麻省理工科技評論評選出“2017年十大突破技術”阿裏巴巴在“刷臉支付”、“深度學習”兩大技術上榜，已將人工智能技術應用於內部業務的商品推薦、智能支付等商業場景。
另一方麵，阿裏雲正在將ET技術應用於產業互聯網，目前人工智能行業解決方案已發布 “工業大腦”、“醫療大腦”、“城市大腦”、“環保大腦”。
阿裏雲“工業大腦”為工業企業提升生產良品率、降低工業能耗、預警設備故障。利用大數據做工業智能應用能為企業帶來很好的降本增效價值，例如全球產量最大的協鑫光伏蘇州工廠，在“人機料法環”基礎上增加數據維度，針對切片生產車間，以數據算法甄別出60個直接相關的配置參數的最優組合，直接提升了1%以上的良品率，每年可為企業節省上億元生產成本，以數據智能技術手段提升智能製造工藝水平，這是中國互聯網企業原創的工業升級新路徑，這套工業智能通用方法已在中策橡膠等多家企業得到很好的驗證。
阿裏雲“醫療大腦”，應用於醫學影像、健康管理、新藥研發、藥效挖掘、智慧醫院、醫學可穿戴設備等場景，我們利用人工智能算法自動識別胸片、B超等圖形中的病灶，例如甲狀腺結節診斷準確率上，機器比人類醫生高15-20%。2016年阿裏巴巴創新中心主辦的“諸神之戰”創業大賽中，冠軍就是人工智能在醫藥分子式研究中的創新應用。另外，阿裏雲與德尚韻興合作研發的“醫療大腦”，快速掃描甲狀腺B超片子，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，醫生僅需核查確認即可，大大節省了醫生的診斷時間。相較醫生60%-70%的診斷準確率，算法的準確率已高達85%。
阿裏雲“城市大腦”，由人工智能算法來輔助交警管理全城交通，在線識別城市馬路上的攝像頭每分每秒的車流量視頻，以智能算法讀懂後優化控製每個路口的紅綠燈，形成實時交通管控的閉環，達到實時感知、快速反應、預測擁堵、全局通行效率最優等奇效，大幅超越人工管製的效果，杭州試點應用“城市大腦”後，部分路段的車輛通行速度顯著提升11%，在廣州試點“智能信號燈”，以數據算法精準治堵，自動計算與甄別交通失衡和溢出高風險路口，靶向治療的寶崗路口失衡指數下降26%，擁堵指數下降19.1%，現在已經普及推廣至廣州全市1200多個路口。用人工智能改變城市中大多數老百姓的日常生活體驗，通過人工智能技術打造自適應的城市大腦，以超越人腦的複雜度、速度去處理、改進大規模城市治理問題，已經取得了明顯效果。
阿裏雲“環境大腦”，利用大數據實現全景生態數字化、處廢調度、應急指揮、智能監察、環境監測、霧霾預警等功能，甚至預測自然災害，目前在阿裏雲上承載了中國氣象局海量數據處理分析、公共服務，為服裝生產企業、公路運輸企業、交通出行平台提供局部天氣預報數據，以便企業預測市場保暖服裝消費需求、規劃運輸路線、籌劃出行時間，氣象預測數據對行業庫存、運輸成本都會產生重大影響，對雲上環境數據進行機器學習和智能分析，存在巨大的市場空間與社會價值。
此外，除了阿裏雲的行業大腦之外，阿裏雲市場匯中還有很多人工智能創業者提供豐富的應用服務，例如雲客提供“銷售助手機器人”，采用人工智能算法收集數據、找出客戶企業的潛在客戶群和關鍵聯係人，讓銷售從獲客負擔中解脫出來，通過機器尋找到的銷售線索直接精準對接潛在客戶負責人，雲客將此方法用於自己業務的獲客，與靠人去找銷售線索比較，不論Cold Call接通率，還是需求意向率都至少提升了2個百分點，而且每天保證銷售線索的供給數量，節省銷售人力投入，在為銷售家客戶服務時，提供的702個銷售機會中，52%銷售能夠繼續跟進，8%最終成交，用算法替代銷售挖掘銷售機會，會越來越普遍。
另一個阿裏雲市場中的AI服務商是小能客服，他們為企業提供客服機器人服務，以文本和語音為廣大客戶企業自動服務，節省Call Center人力，成功應用於當當網、密芽寶貝、尚德教育、途虎養車等知名企業，並有效解決了客服高峰期的“過載”負擔，對於很多提供互聯網O2O服務的企業，谘詢峰值往往會達到平日客服量的3-5倍，靠智能客服機器人彌補人類客服的資源缺口必不可少；另外智能家電進入千家萬戶，阿裏雲、小能客服與海爾合作的智能冰箱，既能夠監控家電故障自動唿叫維修，又能夠上網采購日用食材、唿叫家政服務，成為品牌客戶交互入口與第三方增值服務平台，阿裏雲聯合小能客服為一百多萬台冰箱提供雲客服。
通過阿裏雲市場將大數據、人工智能、物聯網等基礎互聯網能力賦能給所有合作夥伴，大連是中國長盛不衰的“軟件之都”，不斷為全球輸送軟件研發服務、產品和人才，阿裏雲雲市場希望配合大連加速軟件產業升級至SaaS產業，為中國新一代“API服務商”出海點亮前程，以阿裏雲全球“日不落”數據中心為基礎，中國產業互聯網正在揚帆起航。2016年數據顯示，阿裏雲雲市場年度GMV（交易額）增速高達652%，共有4000多款應用商品服務全球，年銷售額過千萬的獨角獸嶄露頭角。如果說蘋果AppStore和穀歌“安卓市場”帶動美國移動應用產業占領了全球市場，阿裏雲雲市場就是中國Saas產業和API經濟的“出海口”。
另外，國內各產業對雲應用的需求量不可小覷，2017年初阿裏雲與江蘇省簽訂十萬企業上雲戰略合作協議，幫助製造、零售、金融、政務、教育等傳統產業轉型升級，為阿裏雲雲市場中的應用服務商提供了國內市場的剛需消費入口。 
為了幫助雲應用服務商找到新模式，阿裏雲研究中心與美國辛辛那提大學李傑教授合著的《雲上工業智能》剛剛發售，詳細介紹了中美製造業在雲上的升級模式與最佳實踐案例，是BAT首部工業互聯網著作，將大數據、人工智能與工業互聯網場景融合，讓廣大產業界看到了雲上“燈塔”企業（協鑫光伏、淘工廠、淘富成真等）的創新標杆經驗，以及產業前沿探索，2016年阿裏雲與眾多傳統行業領軍企業合作探索出新零售、新製造、新金融、新教育等“互聯網+”模式，今年是協鑫、特步、中信集團、中國郵政、吉利這些領軍企業帶領整個產業在雲上升級的“風口期”，數據智能在各行各業的顛覆式革新此起彼伏，發展空間十分巨大，希望我們能夠幫助更多中國企業快速轉型、分享普惠科技的互聯網紅利，謝謝大家！
最後更新：2017-07-03 14:02:37