阿里巴巴華先勝：平臺(tái)化是AI未來發(fā)展趨勢

5月24日消息，在日前的2021搜狐科技5G&AI峰會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)副總裁、達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室主任華先勝發(fā)表了《人工智能技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用的探索與實(shí)踐》的主題演講。

華先勝認(rèn)為，AI落地的過程中有三個(gè)關(guān)鍵因素，AI的核心技術(shù)、模型、效率、優(yōu)化、規(guī)模等，是否能形成產(chǎn)品和實(shí)現(xiàn)規(guī)模化，最關(guān)鍵的地方是能不能為應(yīng)用場景帶來核心的價(jià)值。這個(gè)價(jià)值可以分為三個(gè)境界，首先是錦上添花，再一個(gè)境界是雪中送炭，解決了關(guān)鍵的核心問題，第三個(gè)境界是無中生有，今天人工智能在落地的過程當(dāng)中這三種都有。

同時(shí)，他表示，高精準(zhǔn)、高效率、高覆蓋仍然是算法的AI中臺(tái)的核心之一，把AI平臺(tái)化，把算法和生產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)合在一起，是AI行業(yè)發(fā)展未來的趨勢。

資料顯示，華先勝現(xiàn)任阿里巴巴集團(tuán)副總裁、高級(jí)研究員、達(dá)摩院城市大腦實(shí)驗(yàn)室主任。同時(shí)，他是國際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)會(huì)士（IEEE Fellow），美國計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)杰出科學(xué)家（ACM Distinguished Scientist）。

以下為華先勝演講全文：

大家好，非常高興有機(jī)會(huì)和大家一起來探討，阿里巴巴達(dá)摩院在過去很多年一直在人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)，到應(yīng)用落地上的一些觀察和探索，以及思考。

人工智能在近不到十年期間發(fā)生了非常大的變化，不僅僅是在視覺、語音、自然語言處理、大數(shù)據(jù)方面有了很多突破，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算力的提升，使得人工智能有了很大的發(fā)展和變化。我們在真正的行業(yè)落地時(shí)候其實(shí)并不是一個(gè)自然而然的事情，并不是一帆風(fēng)順，我們在中間提出了“無行業(yè)不AI”。

這句話是有兩層含義，第一層含義是第三波人工智能剛剛興起的時(shí)候。在2012年的時(shí)候，我們看到了人工智能可能給未來各個(gè)行業(yè)帶來的變化，這個(gè)時(shí)候“無行業(yè)不AI”的解釋是，預(yù)計(jì)到未來沒有一個(gè)行業(yè)不受AI的影響，這是一個(gè)預(yù)判。

后來行業(yè)里很多人做技術(shù)的研發(fā)落地的時(shí)候發(fā)現(xiàn)另外一層含義，“無行業(yè)不AI”就是不深入行業(yè)，就沒有AI的真正落地。今天的AI技術(shù)雖然有很大發(fā)展，但是實(shí)際上也有很多局限，我們必須要深入這個(gè)行業(yè)才能有真正的落地。

這個(gè)落地的過程中有三個(gè)關(guān)鍵因素，一個(gè)是技術(shù)，AI的核心技術(shù)、模型、效率、優(yōu)化、規(guī)模等等，還有要把它形成產(chǎn)品，不僅僅是一個(gè)項(xiàng)目，因?yàn)轫?xiàng)目很難規(guī)模化。

最后一點(diǎn)，最關(guān)鍵的地方是能不能為應(yīng)用場景帶來核心的價(jià)值。我們通常在新聞里面見到更多的是比賽、論文、融資、估值，但是最關(guān)鍵是能不能給用戶帶來核心價(jià)值，這個(gè)價(jià)值可以分為三個(gè)境界。

首先是錦上添花，畢竟添了花了，但是如果你有一千個(gè)人添一朵花可能有點(diǎn)得不償失。再一個(gè)境界叫做雪中送炭，解決了關(guān)鍵的核心問題，沒有它可能不太好使。第三個(gè)境界是無中生有，可能之前因?yàn)闆]有這項(xiàng)技術(shù)想不到這么做事情，今天人工智能在落地的過程當(dāng)中這三種都有。

真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值叫做“畫龍點(diǎn)睛”。因?yàn)槿斯ぶ悄苁茄劬Γ梢宰岧埜猩鷻C(jī)，飛的更高、更遠(yuǎn)，更有活力，它本身要依賴于龍的身體，不是單獨(dú)存在的。

我們從兩個(gè)維度分析，首先尋找不可替代的價(jià)值，要深入行業(yè)，深入場景，深入數(shù)據(jù)，深入核心。還有是深入創(chuàng)新，也就是說到第三重境界怎么產(chǎn)生無中生有的價(jià)值，可能不見得是原來的流程，可能因?yàn)橛辛诉@個(gè)技術(shù)以后要發(fā)生很大的變化，甚至完全創(chuàng)新的模式。

從另外一個(gè)角度來看，“眼睛”到底定位在哪里？看看人工智能堆棧、鏈路，最下面一層是硬件，包括計(jì)算硬件和智能硬件，再往上是云平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫、云的基礎(chǔ)設(shè)施，可以是專有云，也可以是廣義的概念。

再往上是AI技術(shù)研發(fā)平臺(tái)，比如今天看到的大規(guī)模的訓(xùn)練是其中的一種，還有模型的調(diào)整，還有參數(shù)的搜尋、NAS這是三種不同階段。

再往上才是AI能力，包括AI算法，這是今天經(jīng)常見到的。它的基礎(chǔ)是AI生產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)，這就是這些算法在上面跑。接著才是行業(yè)的應(yīng)用引擎以及行業(yè)應(yīng)用。不同的企業(yè)，不同人在整個(gè)鏈路中會(huì)有不同的定位，我們通常把它們合在一起，算法和生產(chǎn)服務(wù)通常叫做AI的中臺(tái)，也可以是AI的新基建。

廣義的定義可以把下面全部叫做AI的新基建，也可以叫做AI的廣義的AI中臺(tái)，或者云邊協(xié)同的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)。上面才是AI技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，這也是一般來說比較容易見到的。下面一層有時(shí)候見到不是很多。

我們對AI的中臺(tái)再說兩句，技術(shù)的研發(fā)平臺(tái)經(jīng)常可以見到，但是容易被混淆的概念。實(shí)際分了三個(gè)層次，像阿里云的機(jī)器學(xué)習(xí)PAI是一個(gè)，還有這算法工程師在上面做算法的創(chuàng)新和算法模型的訓(xùn)練。

算法這一層也比較好理解，我們有視覺、聽覺、語言，多模態(tài)、大數(shù)據(jù)、交互，包括了一些檢測、識(shí)別、挖掘，它的衡量標(biāo)準(zhǔn)什么樣才是好的算法？共有三個(gè)角度，一個(gè)是高精準(zhǔn)、高覆蓋、高效率，高精準(zhǔn)，準(zhǔn)確率要足夠高，有數(shù)據(jù)模型、訓(xùn)練支持方法。高覆蓋要做得全，如果技術(shù)不全有些場景沒法使用。第三個(gè)是效率高，涉及到成本，怎么樣做到的速度足夠快，當(dāng)然有很多不同的角度可以優(yōu)化。

高精準(zhǔn)、高效率、高覆蓋仍然是算法的AI中臺(tái)的核心之一。AI的生產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)是通常不可見，只有開發(fā)人員，不管是應(yīng)用還是算法開發(fā)人員可以見到這一層。這一層是整個(gè)行業(yè)里面比較欠缺的一層，實(shí)際是算法跑的東西，是算法依賴的平臺(tái)，負(fù)責(zé)算法優(yōu)化、調(diào)度、流程優(yōu)化、安全性、穩(wěn)定性都在這一層完成，這個(gè)生產(chǎn)平臺(tái)跟推理平臺(tái)也有一定關(guān)系，推理平臺(tái)是其中的一部分，復(fù)雜的生產(chǎn)平臺(tái)要管整個(gè)流程，還有行業(yè)的平臺(tái)和通用平臺(tái)。

后面講四個(gè)例子，算法AI中臺(tái)的三個(gè)行業(yè)，一個(gè)通用。

城市大腦是目前來看最成熟的行業(yè)平臺(tái)，這也是科技部認(rèn)可的人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)之一。城市大腦本身是一個(gè)超級(jí)復(fù)雜的系統(tǒng)，除了里面的核心技術(shù)和應(yīng)用還有平臺(tái)化，這是比較簡單簡潔的平臺(tái)化模型，從數(shù)據(jù)接入到平臺(tái)、算法和應(yīng)用。

正因?yàn)橛羞@樣的平臺(tái)，我們才在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行規(guī)?；膭?chuàng)新和規(guī)模化的應(yīng)用落地，像城市的交通、城市搜索、城市管理和城市三維重建都在這個(gè)基礎(chǔ)之上逐步形成。其中一個(gè)例子，我們能夠把城市級(jí)別做三維建模，同時(shí)把三維建模和視頻分析融合起來，三維建模屬于靜態(tài)的，今天能夠把視頻融入到三維建模里面去，分析的結(jié)果還原到動(dòng)態(tài)的三維建模里面，對城市做精準(zhǔn)的還原和分析、展示。

第二個(gè)中臺(tái)是工業(yè)視覺平臺(tái)。因?yàn)槲易约罕救耸亲鲆曈X為主的，這也是人工智能量最大的部分。視覺里面目前比較成熟的是質(zhì)檢和場景。這里因?yàn)樯婕暗降男袠I(yè)非常多，每一個(gè)場景不一樣，甚至一個(gè)行業(yè)不同場不一樣。同一個(gè)場不同生產(chǎn)線不一樣，同一個(gè)生產(chǎn)線設(shè)置情況不一樣，一定要平臺(tái)化，讓平臺(tái)讓算法工程師做更快的創(chuàng)新，讓軟件工程師能夠做超越它AI能力的事情，讓運(yùn)維管理人員能夠讓系統(tǒng)一直工作下來，不至于有了輕微的改變，還要算法工程師上去做調(diào)整，它自己做樣本的調(diào)整就可以了。像光伏電池瑕疵檢測，廢鋼的定級(jí)。過去覺得是機(jī)器沒辦法做的事情，今天也做出來了。

第三個(gè)是醫(yī)療健康的AI平臺(tái)，也涉及視覺引擎、搜索引擎、AI制藥，張總提到過AI做分子結(jié)構(gòu)預(yù)測，蛋白質(zhì)預(yù)測，小分子的篩選都是在AI的中臺(tái)可以解決的。這個(gè)主要解決醫(yī)療健康的醫(yī)保供需不平衡，醫(yī)患供需不平衡的問題，AI在里面能夠起到非常重要的作用，能夠推動(dòng)這些問題的解決。去年新冠肺炎剛剛起來的時(shí)候，我們快速研發(fā)出新冠CT檢測系統(tǒng)，一周部署成功，讓600多個(gè)醫(yī)院使用，后來也在國家博物館收藏。還有全基因組的檢測方案。

第四個(gè)通用平臺(tái)的例子，把大量的人工智能能力放在公共云上讓大家調(diào)用，像過去在windows下調(diào)SDK一樣，普通的IT工程師可以實(shí)現(xiàn)AI的創(chuàng)新，甚至是創(chuàng)意。這是一個(gè)例子，右邊是明顯的提升，有120多項(xiàng)能力。

為什么要把它中臺(tái)化？要把AI平臺(tái)化？把算法和生產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)合在一起？這是AI行業(yè)發(fā)展未來的趨勢。因?yàn)榻裉斓诙€(gè)階段，無行業(yè)不AI，是技術(shù)為主在推動(dòng)。

第三個(gè)階段應(yīng)該是技術(shù)人更多的覆蓋在AI的核心能力和平臺(tái)的開發(fā)上，使得更多行業(yè)技術(shù)人員做行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，這樣才能讓AI在各個(gè)領(lǐng)域遍地開花結(jié)果，這是“無行業(yè)不AI”的第三個(gè)階段，沒有行業(yè)的參與就沒有AI的開花結(jié)果。這個(gè)對AI從業(yè)者來講并不是提出了低的要求，其實(shí)是提出了更高的要求，要把AI的基礎(chǔ)能力和平臺(tái)做的更好，才能讓行業(yè)的IT人員和行業(yè)專家在平臺(tái)上能做更多的，更深入的行業(yè)創(chuàng)新。