人工智能的發展
人工智能的發展經曆過三次高峰。第一次高峰産生于五十年代人工智能技術初步興起，第二次熱潮産生于八十年代，其代表為專家系統。目前世界上正在經曆人工智能的第三次發展高峰。前兩次高峰并未給社會帶來預想的翻天覆地的變化，這次的高峰是否會重蹈覆轍，還是會有不同？其實，本次發展高峰有以下4個不同于以往的特點：
1.深度學習：
作為人工智能強大的輔助工具，深度學習的出現為很多尚未解決的難題提供了解決方法；
2.強大計算：
雲計算和晶片算力的提升大大增加了計算機處理資料的能力；
3.海量資料：
各行各業中積累的海量資料，為人工智能的應用提供了創造價值的條件；
4.成功案例：
搜尋引擎、電商推薦、涮臉支付等成功的應用案例為人工智能技術的發展提供了參考。
人工智能産業的快速增長
人工智能産業從2012年前後開始經曆了一段快速發展的時期。2017年及之前全球湧現了8000餘家AI創業公司，活躍的AI創業公司數量較過往增加了14倍。在2017年當中，167家中國AI公司獲得了總計50多億的USD投資。目前絕大多數公司都成立了自己的AI實驗室，試圖通過人工智能技術輔助公司業務發展。
AI之困境
目前AI技術雖然發展的如火如荼，但在技術實際的應用過程中仍然存在營收困難、資料差異大、核心價值難以實作、使用者期望過高等多種問題。
營收問題
如何利用AI技術創造營收是AI企業面臨的首要難題。根據2018年的資料統計，超過90%的AI公司營收都在虧損。公司承接的AI項目定制成本及開發所用人力成本都很高，且項目資金不易回流，造成了AI項目投入大回報低的缺陷。同時由于各家公司技術差距的不斷縮小，開發AI通用産品所能獲得的回報也在逐漸減少。
實驗室VS真實世界
人工智能技術落地的第二個困境是實驗資料與實際資料的差異巨大。由于公開資料集與真實企業資料之間的巨大差異，企業真實場景中的結果常常不能令人滿意。這使得企業無法正确估量相關技術應用後的效果，大大消減了企業的信心。例如在人臉識别技術的應用中，開發者們的代碼往往可以在著名人臉識别資料集LFW上取得極高的準确率。但當代碼被用在真實場景中時，由于不同使用場景差異很大，代碼也常常不能獲得很好的效果。
另一個例子，人員重識别(Person Re-ID)，公開測試資料集與實際應用的差別則更大。相較于公開資料集的資料，真實場景中的人員會穿着不同的衣服，乘坐不同的交通工具并正在進行不同的動作。這些變化都給算法的識别造成了很大的困難，使得算法的準确度大大下降。
成熟的技術VS使用者的需求
成熟的技術與使用者實際需求之間較大的差異是AI技術應用的第三個困境。企業的使用者對AI技術抱有很高的期望，常常寄希望于通過AI解決絕大部分業務問題。實際上AI技術僅能對業務中的某一類問題提供很好的解決方法，并不能解決全部的業務需求。
AI技術和應用成功的關鍵因素
AI技術成功應用的關鍵因素往往在于其能否為企業帶來相應的核心價值。AI技術的價值可以分為以下三個境界。
1.錦上添花：
若企業在錦上添花階段投入大量人力物力，往往得不到理想的産出并會造成資源的浪費。
2.雪中送碳：
在這個境界中，企業開發的技術能為行業帶來不可替代的價值，為解決某些業務問題提供了良好的解決方法。
3.無中生有：
因為某項AI技術的産生，進而衍生出相關的需求與業務。例如，手機的大屏，就是個很好的例子。用于通訊的手機通過技術的發展實作大屏觀看視訊、浏覽網站、視訊通信等需求，大屏并不是手機的“初衷”，但現在已經成為了手機不可缺少的功能。
大規模人工智能應用場景
阿裡巴巴的人工智能技術研發背靠大規模人工智能應用場景，通過解決實際應用場景中出現的問題促進相應AI技術的發展。下圖展示了阿裡巴巴中人工智能技術的部分應用場景，下面本文将圍繞其中一些AI技術應用執行個體進行介紹。
視覺搜尋應用場景
目前視覺搜尋技術的應用非常廣泛，該技術普遍應用于通用搜尋、商品搜素、城市搜尋及原料搜尋等多個領域之中。下面将以電商中的視覺搜尋作為例子，介紹視覺搜尋的關鍵技術點。
視覺搜尋流程
電商的視覺搜尋的流程可以分為6個部分，分别是類目識别、主體檢測、特征提取、檢索、排序及結果呈現。算法首先對圖檔中的商品類别進行識别，将商品正确劃歸到其所屬的類别之下。在類目識别後，通過主體檢測方法将待觀測商品在圖檔中标注出來，算法會将商品圖像的像素轉化為可以計算的特征，商品圖搜搜尋引擎對得到的特征資料與索引中的資料進行特征的比對及檢索，并對傳回的結果進行相似度的排序，最後将經過重排後的商品清單呈現在使用者面前。
特征學習
特征學習是視覺搜尋中十分關鍵的步驟。基于深度學習的特征學習方法會在圖檔中提取商品的特征，也就是将圖檔轉化成可以比較的向量。深度學習技術的出現提升了特征學習的效果，通過深度學習的方式，可以設計網絡結構迫使神經網絡将圖像特征收斂到理想的狀态，進而大大提升搜尋算法的準确率和召回率。
索引和搜尋系統
索引與搜尋系統是視覺搜尋中另外兩個大挑戰。如何對向量資料進行搜尋是一個難點，較為常見的方法是采用量化方式處理，将圖像的向量特征轉變為可以索引的資料。在搜尋階段，企業搭建相應的搜尋系統處理使用者的搜尋請求，搜尋系統會将索引資料配置設定至多台伺服器中儲存，并把每個搜尋請求分到不同的伺服器中進行處理，最後彙總所有的搜尋結果進行排序。
技術效果
淘寶App中的拍立淘功能使用視覺搜尋技術實作了識别使用者圖檔并進行商品檢索的功能。下圖展示了拍立淘功能的效果，可以看到系統檢索出的商品與使用者上傳圖檔中的商品基本為同款同型号或類似的産品。淘寶通過這種方式減少了使用者手動搜尋商品的時間，大大提高了使用者的購物體驗。
視覺制造應用場景
視覺制造技術可以應用算法制造視覺資料，包括圖像、三維圖形和視訊。該技術通過結合視覺分析、搜尋技術，以及視覺制造引擎将使用者的想法轉換為可見的視覺資料。以下為視覺制造技術在不同場景下的應用執行個體。
AlibabaWood商品頁面秒變視訊
阿裡巴巴應用視覺制造技術在淘寶中實作了商品頁面秒變視訊的功能。系統會自動進行商品頁面的圖像分析及文本分析，并将分析得到的資料自動生成視訊。通過将靜态商品頁面轉換為動态播放視訊的形式，增加了該種商品的點選率與轉化率，同時節省了制作相關視訊所需的成本。
視訊修複增強
使用視覺制造技術還可以實作對低品質視訊的修複。一部1.5小時的老舊電影，傳統手工修複要40天，AI智能修複則隻需3個小時。阿裡巴巴與優酷聯合上線的“經典高清”專區即通過視訊修複增強方式在極短的時間内對超過1000部經典老片進行自動修複，使影片煥發出了新的生命力。下圖所示為通過該方式對影視劇士兵突擊修複後的效果，曾在電影院高清螢幕上播放，獲得了觀衆的大量好評。
視訊植入：從點位檢測跟蹤到渲染嵌入
通過視訊制造技術可以在視訊中找到合适的位置放入企業的植入廣告。視訊植入技術通過算法解析視訊中的場景，在較為合适的水準或垂直平面或曲面放置企業的廣告并将廣告無縫渲染進場景之中。這種方式幫助企業做宣傳的同時，同時保證了植入廣告的自然度，并且不占用觀衆的時間，也不破壞視訊内容，不會引起觀看者的反感。下圖所示為視訊植入技術在視訊中的應用效果。
鹿班：自動平面設計
鹿班智能平台是視覺制造技術的另一應用執行個體。阿裡巴巴設計開發的鹿班智能平台可以為使用者自動設計平面廣告。使用時，鹿班平台會整合使用者的文案、圖檔及希望的廣告風格，自動生成符合使用者需求的廣告圖檔或海報。鹿班平台可以以大學畢業生的水準每秒制作8000個banners圖。在2017年的雙十一期間，阿裡巴巴集團使用鹿班平台共生成了4.1億個banners圖，增大了雙十一活動的宣傳影響力，并為企業節省了很大的宣傳成本。
鹿班平台的開發為企業積累了成功的經驗。鹿班這種場景，也就是大批量短時間産生廣告圖的需求，原來是沒有的，因為人力很難實作。但自動設計技術使得這種場景變成可能，進而這項技術也成為大促場景的剛需了。企業認識到AI技術的應用要注重于關注剛性需求，而不是注重于炫酷的技術。新的AI技術可以提升商業創新，商業創新則可以反哺技術上的創新。
視覺診斷
視覺診斷技術為AI技術的另一重要應用，可以分為兩類：診斷人，也就是醫療影像技術；診斷産品或機器，也就是工業視覺技術，特别是品質檢測技術。以下為阿裡巴巴集團在視覺診斷方面落地的技術和應用。
智能醫療健康
阿裡巴巴的醫療健康AI團隊緻力于讓AI技術輔助醫療保健，使醫療分析和健康管理變得更高效、普惠、低成本。資料統計發現在保證人們健康的諸多因素中，保持健康行為對人體健康的收效最高，因素比例高達50%，而目前人們的健康花費卻大多集中在醫療服務方面。醫院ICU往往成為了人們為健康花費最多的場所。如何更有效的保障人們的身體健康？阿裡巴巴醫療團隊通過采集人體聽覺、視覺、感覺及文本的資料搭建智能健康管理平台。平台會對人體資料整合分析，為糖尿病、高血脂、心血管等高危疾病的病人提供預警服務，為使用使用者提供每日健康資料的分析。幫助使用者實時了解自己的身體狀況，并通過身體狀況資訊随時調節自己的身體，達到通過促進使用者保持健康行為保障身體健康的效果。
精準的冠狀動脈CTA影像分析
通過深度學習方法及三維圖像檢測方式，CTA影像分析技術可以對心髒冠狀動脈進行非常精細的分割和命名，并對冠狀動脈中出現的狹窄區域及細小的病變斑塊進行識别。通過精準的圖像及深度學習技術可以檢查出病人體内所有細微的病變。
智能骨科：脊柱MRI智能診斷
應用AI技術在骨科中可以進行脊柱結構的提取，對脊柱中錐體和椎間盤進行高精度的分割與測量。同時算法可以輔助醫生進行輔助診療，以細粒度的級别區分退變性疾病，大大提升醫生的診斷效率。
下圖為智能骨科技術在髋膝關節手術測量中的應用示例。算法可以自動标注出關節中特征點的位置、角度和長度，為醫生實施手術提供可靠的參考。
尋微：醫療健康搜尋平台
通過阿裡巴巴搭建的醫療健康搜尋平台，醫生可以在平台中找到與目前相似的病例資訊及醫療影像，通過參考曆史治療記錄及治療經驗更好的診斷病人并為之制定更合理的治療方案。
健康精靈解決方案
阿裡巴巴将有關醫療健康知識的資料建構成知識圖譜，儲存到天貓精靈可通路的資料庫中。使用者通過與天貓精靈對話可以調取資料庫中的資訊，天貓精靈會根據知識圖譜為使用者提供改善健康的方案。天貓精靈還可以對使用者健康狀況進行自動的分析管理。
未來健康管理
傳統醫學文化強調治未病，即在人體未生病時便開始對健康幹預。阿裡巴巴建構的未來健康管理通過認知、判斷、決策、學習四個部分幫助使用者防範健康問題于未然，結合AI醫療的技術為人們的身體健康保駕護航。
新冠肺炎CT影像分析
阿裡巴巴AI醫療團隊在2月16日成功上線了針對于新冠肺炎疫情的CT影像分析系統。系統會在20秒内對患者的患新冠肺炎的機率及病區占肺部的百分比等資料進行分析輸出，預測的準确度高達96%，現已落地160多家定點醫院，經過29萬餘次調用（最新資料），為新冠肺炎的快速确診提供了可靠的幫助。
全基因測序資料分析
阿裡巴巴為新冠肺炎設計的全基因測序分析技術在10分鐘内即可完成全部基因組的比對工作，算法通過高達95%的全基因序列覆寫使得确診的準确度基本上接近100%。由此，将全鍊路的新冠病毒全基因測序從兩三天降低到14小時。
行業視覺診斷
行業視覺診斷技術廣泛應用于電池闆、紡織業、大型機械等工業制造過程中的産品品質檢測和故障診斷中，旨在節省人力并提高産品的良品率和裝置的精确度與穩定性。以下為行業診斷技術在各行各業中的應用執行個體。
太陽能電池闆瑕疵檢測
針對以往人工檢測太陽能電池闆瑕疵消耗時間長、不能全部檢測等問題，阿裡巴巴設計實作的太陽能電池闆檢測系統可以實作全量電池闆的檢測，通過AI技術輔助分析的方式使相關企業檢測效能提升36倍。下圖以準确率、速度與識别顆粒度為名額對人工與AI技術檢測的效果做了對比。相較于人工方式的準确度、速度及識别顆粒度，AI技術均有很大提升。
更多行業視覺檢測
行業視覺檢測技術同時廣泛應用于輸電線路巡檢、食品質檢等多個行業的場景之中，并取得了良好效果。
智能養豬
阿裡巴巴建立的智能養豬場使用AI技術可以實時掌握每頭豬的身體狀況。AI技術可以對豬場進行遠端計數，通過對豬的行為與飲食分析了解豬的情況，并在必要時對豬的健康報警。
城市大腦
阿裡巴巴集團設計實作的城市大腦旨在打通城市中積累的大量資料，通過人工智能分析采集的資料，并為城市提出相應的優化方案。城市大腦應用AI技術與算力相結合，分析城市中的資料，使城市治理和服務資料化、智能化，做到高效、低耗、便捷的管理城市。實作城市在治理模式、服務模式、産業發展上的多方面突破。
下圖為城市大腦的結構示意圖。 城市大腦首先會彙集視訊、GPS、微波等多種類型的資料，并對視訊資料進行分析了解，對資料産生初步的認知。對于已經生成的認知資訊，城市大腦會通過AI算法對資料進行分析處理并提出優化決策，優化方案包含且不限于紅綠燈優化、公交優化、事故事件報警等等。通過将城市中的要素放入搜尋引擎，系統将會自動進行搜尋與資料挖掘，此時系統可以同時進行可疑車搜尋、發現交通規律、尋找擁堵原因等多個任務。系統在提供管理優化方案的同時提供資料預測功能，可以根據目前交通狀況、天氣、事件等因素對交通流量、交通事故機率等多方面資料做出預測，并基于預測資料進行相關的幹預。
目前阿裡巴巴的城市大腦系統已實作30餘個城市或城區60餘個項目的部署，企業開發的城市大腦人工智能開放創新平台支援十餘家研究機構及第三方廠商的研發與部署。城市大腦系統的6組産品已廣泛應用于交通、平安和市政管理等多個重要領域中。
城市大腦人工智能開放創新平台
城市大腦人工智能開放創新平台具有功能全面、使用靈活、實時性高、運作高效及開放性高等五大優點，可以為開發及研究團隊提供安全可靠的AI平台層的支援。平台提供的大規模視訊分析處理加速技術可以支援一台伺服器同時處理超過100路視訊，大大的增加了處理視訊資料的效率。
全天候異常事件事故檢測
城市大腦的全天候異常事故檢測功能會将近實時檢測到的城市中的事件事故自動排列在資料大屏上并對發生的事故不斷的更新資料資訊，根據事件事故的不同類型，系統自動處理或由交通警察及時進行相關處理。
杭州城市大腦交通态勢/信号燈優化/事件優化
通過阿裡巴巴城市大腦提供的交通态勢、信号燈優化，杭州的交通通行效率比以往提升了15.3%，每天系統可報告2萬起事件事故資訊，準确度達96%。
杭州城市大腦：特種車優先通行
針對特殊車輛如警車、救護車、救火車等，城市大腦會通過幹預信号燈、優化道路交通等方式為該種車輛保駕護航，使特殊車輛可以更快的到達目的地。
城市大腦其他功能
城市大腦同時提供車輛巡檢、高危駕駛行為識别、車流量人流量預測、市政管理及智能安全檢測等多個功能。通過這些功能為城市的發展提供保障。
城市3D重建和4D推理
城市大腦提供的城市3D重建及4D推理功能可以将城市的狀态用實時3D沙盤的方式呈現給使用者，并通過AI技術在3D沙盤上還原城市在不同時刻的運作情況。
在城市大腦的設計實作過程中，阿裡巴巴AI團隊通過AI技術創造出不可替代的價值，潛心了解應用場景并打磨産品功能，建立起産品的核心競争力，最後通過打造平台建立起生态，實作了從項目到産品再到平台的演變，為城市的治理、管理提供了有力的技術支撐。
人工智能未來趨勢
今天的人工智能方法論雖有局限，但各行各業之中有很多問題尚未解決，故人工智能仍有很大的發展空間。對于傳統産業和數字産業，擁抱AI技術才可以更好的發展。對于人工智能的從業者而言，深入了解行業至關重要。對人工智能的商業化而言，需要用技術為客戶創造足夠的價值，否則無法很好的規模化落地。對于每個人來說，人工智能已經開始深入人們生活的方方面面，擁抱AI技術發展帶來的變化不可避免。
人工智能技術到底是風是雲是雨，取決于我們如何看待、研發或使用這些技術。如果不能選擇好的路線，AI可能會如風般不實，如雲般缥缈；若能可以深入研究技術，使用先進的核心技術打造産品，創造不可替代的價值，AI技術便可變成滋潤萬物的春雨，幫助我們走向成功。