阿里云ET：唯一走进车间的人工智能

或许，我们每个人在生活中都有过类似的经历，当你开车、骑车或是步行经过十字路口时，会发现路口一个方向已经排起了车龙，而另一个方向却几乎没有车辆通行，而红绿灯依然按照设定好的时长，无视着焦虑的通行者。从IBM提出智慧城市已经超过十年时间，这一现象仍没有得到解决。

在移动互联、云计算、大数据甚至人工智能铺天盖地而来的时候，城市的交通管理依旧处于尴尬状态，即便是自适应式交通信号设备逐步普及的情况下，我们仍在面对很多无奈的拥堵。在人们衣食住行中，这样的小例子有很多。

今年两会期间，人工智能首次被写入政府工作报告，整个行业为此又疯狂了。资本蜂拥而至，创业名目繁多，各种概念和噱头满天飞。懂懂想问，是否可以让人工智能别只是下围棋、玩德州扑克，而是先做一些接地气的实事儿呢？

从ET城市大脑谈起的“神经元”理论

“如果你查一下今年2月6日的广州日报，会在头版看到广州市关于推广互联网+交通指挥系统的报道，这种指挥系统被称之为聪明的红绿灯。” 阿里云人工智能科学家、人工智能孵化团队负责人闵万里博士谈起广州市这个智能交通项目，嘴角浮起一丝微笑。

闵万里强调，这可能是“人工智能指挥交通管理当中第一个成功的实践”。之所以说成功，是因为广州市2016年度交通状况呈现出来的一个结果：广州中心城区主干道工作日全天平均车速同比上升3.21%，其中工作日晚高峰平均车速同比上升6.71%。广州市交管部门正是通过阿里云的“ET城市大脑”，依据车流量随时改变红绿灯时间，同时依据道路情况及时引导车辆分流，让拥堵路段司机提前从交警那里获取绕行信息，提升通勤状况。

在闵万里看来，整个广州市智能交通的案例，可以用人脑神经元和神经中枢系统的话题来作比喻：神经元是组成大脑神经系统的核心单元，而城市大脑的神经元需要信号刺激、观察反应、调节反射……

为什么广州市整体交通状况有了这么大的变化？是因为其中最核心的神经元——信号灯，被阿里云人工智能团队“动了手脚”。如果将街道上传统的信号灯形容为“近视眼”，无疑十分恰当。路口信号灯短视，是因为其只能了解到周边设备采集的信息，包括视频探头、雷达和地面线圈等，探测范围均有很大的局限性。

闵万里形容，这种“近视眼”很容易造成路口拥堵方向照样红灯，无车方向绿灯长亮的无奈情景。“路口红灯是无法及时发现整个网络流产生的变化的，而我们通过技术手段是要将路口的数据与路上车辆的数据进行成体系分析，这就相当于是一个大脑能够了解到整个城市的交通流状况，没有任何盲点。”

通过数据的分析，配合阿里云人工智能算法，技术团队对ET城市大脑进行测试调节。“当某一个路口信号灯出现配时不合理的时候，我们就在这个网络上放一个信号进去，观察它会怎样沿着网络进行传递，产生什么反应。就类似大脑皮层上某一个神经元受到刺激后，会影响到脑部相应的区域或功能区。”

当管控的信号灯开始调整，包括红灯和绿灯时间、路口流速、车辆转向方向等实时调节，将会影响到周边哪些街道、疏通状态会如何蔓延，都需要城市大脑进行学习和训练。越训练大脑就会越智慧，最终实现的结果就是广州市整体通勤效率的提升。

抓住行业共性中的最小公倍数

说实话，懂懂很喜欢闵万里这种用打比方的方式，将一些拗口的技术名词化为通俗易懂的概念。在互联网+概念传播之后，对于目前很多传统行业来说，从云计算（提升计算能力）、大数据（海量数据收集和挖掘）到人工智能，都是互联网+的概念，那么传统行业需要的是互联网+，还是+互联网？

对此，闵万里的思考是这样的：“所谓互联网+，我的理解是我们要把自己在互联网的数据技术和管理理念，应用到传统行业里去，包括最传统的制造业、农业等。传统行业需要技术融入到生产经营中，而不是把互联网作为一种渠道，一种途径。”

说到这里，懂懂想从一个传统企业的IT部门从业者的角度，提出一些他们最常见的困惑，请闵万里站在客户的角度，分析他们为何要去接受大数据和人工智能这样的新鲜事物。

首先，客户需要的是一种什么技术，能带来什么价值？

闵万里将阿里云人工智能服务传统行业用户的“数据技术”做了一个形象描述，“这是一种对海量、高维数据进行采集、分析和运算后，将结果反馈供你决策的技术。想象一下， 当海量、高维的数据同时到来，你是否具备计算的能力和计算的方法？并把其中的价值全面地挖掘出来？”

诚然，很多传统技术或是传统企业并不具备这种技术能力。闵万里表示，这样的能力阿里云在电商领域已经运用很久了，并且有了很多有意思的应用。在淘宝、天猫平台，用户登录后发现的是“千人千面”——几亿用户，登陆后呈现的界面是符合每个人偏好的几亿种形态。即便同一个人，周末和平时、假期和工作日看到的界面也会有所不同……这样的结果就是因为有强大的数据技术在后面进行支撑。

那么， “千人千面”的效果，对于传统行业用户会有哪些价值？

阿里云人工智能团队之前一直在做的，首先是寻找希望接受新鲜事物的传统企业，“我们希望让他们和阿里一起使用这种在电商领域成熟应用的人工智能和数据技术，获取这种技术背后所带来的价值和效益。” 这种效益，对一家企业而言就是增强竞争能力，获得更大的利润空间。

其次，作为多年前一直采访ERP行业应用领域的记者，懂懂了解当年很多传统行业的CIO或者信息部门主管们，在ERP对企业流程再造过程中所经历的痛苦。如今，好不容易历尽磨难，企业在管理、流程等方面又要面对人工智能和数据技术等新生事物，是否会经历同样的痛苦？

“我们必须突破行业壁垒，在交通、物流、农业、橡胶、半导体、钢铁冶炼这些最为传统的行业，融入其中，共同证明数据技术确实可以产生极大的价值。” 闵万里首先解答懂懂的担心，人工智能和数据技术要做的不是对企业经营和管理的流程再造，而是对企业现有生产经营中产生的海量数据，获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值。

可以这样理解，在信息化和互联网迅猛发展的今天，数据的获取已经不是问题。大数据和人工智能是互联网深入发展的下一波应用模式，是互联网发展的自然延伸。

对于不同的行业来说，闵万里强调人工智能的学习能力是一个加速度过程，“可能我们认为橡胶行业和光伏行业是迥然不同的两个领域，行业之间各自有不同信息化解决方案，但是人工智能要做的是，是解决最通用和最核心的那个问题。”

闵万里解释，团队呈现给行业用户的解决方案，在顶层的ET大脑的那部分实际上是通用的。“这就要求我们定义好，在什么层次上要做好跨行业的通用部分，即抓住不同行业间的‘最小公倍数’。 这要求团队要把这两个行业的生产、运营规律吃透，了解透彻自然就会发现其中惊人的相似之处。”

闵万里所说的惊人相似之处，就是前面描述的广州智能交通案例中的情况，ET大脑就如同是一个神经元模型，一个神经链路会有多个功能区链接在一起，也可以理解为是某一种认知行为的特征路径。在这个特征路径上面，每一个环节到下一个环节，都传递的是一个信息，一环套一环。

而闵万里和团队掌握的正是这个大脑运行和决策的规律，一旦抓住了核心，就会发现无论在任何行业，包括交通、制造还是冶金，规律性的东西都是相同的，不同的只是流程。

“因此，我们在工业领域进入第一个陌生行业时，会经历几个月的摸索，训练和学习。但是在进入下一个行业时，ET大脑可能只需要三周时间，之后再进入其他行业，技术和能力融入的过程就会越来越快。”

通过闵万里的解释，懂懂也就理解，随着阿里云ET大脑进入的行业和企业越多，训练和学习的能力就越强，经验的积累就越丰富，进入新行业的速度也就越来越快。而相比其他友商，实践的行业越多，经验沉淀越多，ET大脑在这些行业的竞争优势也就更加明显。阿里云的人工智能不仅已经在制造、交通、物流、医疗等多个行业落地，并且已经形成加速度——阿里云人工智能的护城河由此形成。

落地、落地还是落地

如果从某种角度来看，人工智能正是一个实践的产物，是在应用中产生的科学。人工智能的发展目前最重要的是接地气，把理论和实际结合在一起，真正帮助传统行业解决实际的问题。或许有些高高在上、“阳春白雪”的理论多少年后会成为经典，但是目前阿里云还是希望能多做些“下里巴人”的事情。

闵万里对此极为认可。他指出，有时候做应用比做理论还要难，而阿里过去几年来不敢高调谈AI，就是因为感觉到对行业的理解仍然要透彻、再透彻些，否则所谓人工智能的想法都是在空中楼阁里，落不到实地。

闵万里以全球最大的光伏切片企业江苏协鑫为例：“通过与阿里的合作，协鑫整个生产线的良品率提升了一个百分点，每年创造了上亿元人民币的价值。”而双方过去一年多时间的合作经历，也帮助ET大脑对流程制造业有了深刻的认知，因此对于团队后来进入半导体流片、印染企业、钢铁等流程制造企业的帮助非常大。

“对这些企业的生产运作流程，你都可以抽象理解为是一种信息流，会有不同的节点，而如何从海量的历史数据当中，去发觉在这个信息流里最关键的节点，以及每一个关键节点里面那些是最优的参数控制，ET大脑都已经了找到最优解。所以协鑫这个项目的实践过程，成为我们在流程制造业最接地气的案例，也让我们对进入不同行业有了更大的信心。”

在搜集分析大量信息和资料后，懂懂了解到目前阿里云已经将人工智能推进到了很多行业。在有些企业仍然将人工智能标榜于精美PPT，或是算法、模型的领先时，阿里云的ET工业大脑、ET医疗大脑、ET电商大脑、ET城市大脑已经在部分行业实际运行了一两年时间，很多应用效果也逐渐被披露出来。

在智能交通领域，除了前面提到的广州市，ET大脑在浙江省也已全面上线。在省交警指挥中心，ET大脑帮助交管部门进行智能决策：未来30分钟、60分钟，每一个路口，每一个路段的流量速度和车速的判断，发生的拥堵会提前多久消散，是否要派人进行疏导；在全国最大的轮胎制造企业中策橡胶集团，生产环节引入ET工业大脑后，通过人工智能算法可以在短时间内处理分析每一块橡胶的出处，匹配出最优的合成方案，将混炼胶平均合格率提升3%～5%；在吉利汽车的实验室、数据中心和车间，阿里云、吉利的工程师共同完成了互联网营销服务、智能制造、汽车模拟仿真等领域的研究合作，不仅率先实现国内首个汽车主机厂营销系统的上云，并且成功支撑了吉利官方商城的秒杀活动（成交额2.6亿元）……

基于过去多年来在云计算、大数据、人工智能领域的实践和积累，那个外形与气质与马云有着太多相像之处的ET，已经设定好了自己的“小目标”，锁定中国制造业上万亿的利润提升空间——即阿里云总裁胡晓明提出的“中国智造1%”概念。他希望让国内工业领域的原有钢铁躯体能够拥有“智能大脑”，通过云计算和大数据对原有设备进行“智慧化”，从头脑入手再向肢体延伸。

中国制造2025应该拥有自己的发展路径，如果通过这样的思路去帮助中国制造业提升1%的良品率，就意味着一年可以增加上万亿人民币的利润。而闵万里在交流中则更具象地描述：ET要成为一个不断吸收专业知识的 “大脑”，通过实践和学习，未来可以在不同的领域不断快速复制，不仅仅是制造业，还包括城市管理、基础设施、环保、水利……

“我们团队并不‘庞大’，但是我们已经将广州市的成功模式复制到国内七八个城市了。其他的行业，也会采用同样的理念。”或许，未来的ET大脑，会将这种复制能力继续深化，继而出现ET农业、ET海洋、ET航天……

“可以说，阿里云ET是惟一一个走进车间的人工智能，而其它企业还要忙着跟最强大脑比赛，跟人类下棋。”这句话里，隐藏着闵万里的小得意。

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