演算法效率提升不能滿足ai

① AIOps是什麼它與AI有什麼關系

現如今，AI 這個詞已經被玩壞了。很多公司都聲稱自己在做 AI，但其實並沒有。不過有另外一種新興的 AI，各種類型的 IT 企業倒是可以嘗試，而且完全不需要人工參與。

AIOps，也就是基於 演算法 的 IT 運維（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定義的新類別，源自業界之前所說的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我們已經到達了這樣的一個時代，數據科學和演算法正在被用於自動化傳統的 IT 運維任務和流程。演算法被集成到工具里，幫助企業進一步簡化運維工作，把人類從耗時又容易出錯的流程中解放出來。人們不再需要在遺留的管理系統中定義和管理無窮無盡的規則和過濾器。

在過去的幾年間，一些新技術不斷涌現，利用數據科學和 機器學習 來推進日益復雜的企業數字化進程，「AIOps」（Algorithmic IT Operations）因此應運而生。Gartner 的報告宣稱，到 2020 年，將近 50% 的企業將會在他們的業務和 IT 運維方面採用 AIOps，遠遠高於今天的 10%。

為了更好地理解 AIOps 和 AI 的區別，我們需要從頭說起。

AI 簡史

AI 一詞用於描述機器（或軟體）模擬人類認知的過程。也就說，機器學習像人類一樣思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 熱潮，但受限於計算機的計算能力，也只發展到今天的這個階段。

問題是，我們為什麼要讓機器模仿人類？而為什麼有些 AI 應用程序會比其他的更成功？發展 AI 的目的在於解決人類的問題，所以我們會看到像自動駕駛汽車、行為分析這類復雜的解決方案。

話說回來，IT 運維環境有一些不一樣的地方。我們不會直接管理人類，我們與應用程序和基礎設施打交道。而且它們可能更加復雜和不可預測，因為它們不是人類。

人類思維與機器思維

AIOps 的不同之處在這里體現出來。AIOps 的解決方案專注於解決問題，而且是通過使用基於演算法的技術來高度模仿人類（而且以更快的速度和更大的規模）。演算法的效率提升了 AIOps 的價值，而相對於人類的智慧——雖然是無限的，但不如機器來得高效。

當然，人類也能進行高效的 IT 運維。AIOps 的目的是為了讓我們的生活變得更美好，但是當人類與 AIOps 參合在一起，它們之間的界限就會變得模糊。高級的 AIOps 會使用 神經網路 技術，它會向運維人員學習，然後嘗試消除無聊的重復性勞動。

未來的公司

為什麼公司需要 AIOps？現代的 IT 環境已經無比的復雜，而且千變萬化，需要我們花費大量的時間和資源去監控、去診斷問題、去解決問題。很多公司處於被動的地位。但是如果他們使用了 AIOps，他們就可以利用先進的演算法，花更多時間在其他更有意義的工作上，而不是重復地解決相同的問題，或者花時間管理規則和過濾器。

我們所說的規則，可以把它們簡單地描述為「如果是這樣那麼就這么做」，它們能夠應付簡單的場景，但是很難擴展。相反，演算法和機器學習提供了更加靈活的表達方式，不僅強大，而且健壯，能夠應付不斷變化的需求。這將帶來更高的效率和更低的成本。對於廠商來說，他們面臨的挑戰在於將整個技術方案打包，避免把用戶暴露於底層的復雜性當中。光是提供工具是不夠的，企業需要招聘數據科學家而不僅僅是工程師。

前行之路

藉助智能演算法的技術優勢，原先人工需要幾個小時完成的任務現在通過自動化可以在幾秒鍾內完成，而且能夠得到更好的結果。傳統的 IT 運維需要管理大量的告警，極大地分散了企業的注意力，他們需要花很多時間解決無聊的問題，沒有時間用於創新。使用 AIOps 可以解決這些問題，把運維人員從紛繁復雜的告警和噪音中解脫出來。各個行業的企業正在採用 AIOps，他們使用這項技術來改進客戶的數字體驗——銀行、娛樂、交通、零售，甚至政府。

盡管 AIOps 還是一個新名詞，但並不代表它只是未來的一種趨勢而已。在這個數字的年代，任何使用傳統技術來管理機器數據的組織要麼忽略了信息的價值，要麼已經讓他們的運維團隊不堪重負。隨著數據的暴漲，CIO 們應該快速擁抱 AIOps。傳統 AI 仍然會在某些領域發揮它的作用，而 AIOps 將為企業帶來最直接最深遠的價值。

② 百度世界大會後，思考AI時代需要怎樣的運營

從技術視野來講，即將到來的是AI時代，而從用戶和業務角度來講，未來則是服務驅動的時代。所以，在未來這個「硬幣」的兩面「AI」意味著效率提升、演算法能力提升，更加「聰明」。「服務驅動」則代表著打破壁壘，產品、運營、研發三者意識高度融合。就運營而言，我們需要准備：

1、認知升級

人與人之間差距最大的，就是認知差距。行業在發生著天翻地覆的變化，運營從業者首先要認知到AI時代即將到來，高人力、低附加值的工種理應逐漸消失。技術積累帶來的是技術成本降低，運營人員需要做好迎接變化的准備。

2、打破邊界

運營與產品，在未來可能會變得非常模糊。產品會很懂運營、運營也應該很懂產品，在產品型公司這一天可能來的會更快一點。

運營同學務必要准備好迎接這一變化，不能只感到「自己空間被壓縮」，而應該勇敢走出「運營工種」的自我定位。

打破邊界不等於「運營轉產品」，我們上面說過，產品和運營的界限會變得模糊，優秀的骨幹員工應該是兩種能力都具備，但最擅長某個特定領域，比如：數據分析師；用戶運營。

3、業務導向

產品也好，運營也罷，業務導向將會成為一個必然的趨勢。

即便是在傳統的互聯網公司，一個中階運營向高階運營的轉變，重要標志也是業務的把控能力。

運營同學需要站在公司、行業的角度，去思考自己的工作。只有這樣，才能在打破邊界的基礎上，找到自己的價值點並最大化地發揮自己的作用和影響力。

4、理解技術

理解技術，不代表要會寫代碼，我們常常聽到運營同學說「我不懂技術」，實際上這是不對的。

AI時代下，運營同學要有利用技術的意識。比如：我們在做用戶分層時，在做用戶行為軌跡挖掘時，要有利用技術的意識；再往前一步，我們在做產品體驗提升時，能夠擅長利用技術優勢來達成。

我們能夠洞察到自己所在的公司、行業技術突破的邊界在哪裡，再結合對用戶的洞察，超預期的滿足用戶訴求。

5、宏觀視野與策略制定能力

體系化思考與業務視野是P6-P7的一個關鍵點，而宏觀視野（行業視野、未來趨勢判斷能力）和制定策略、執行落地，則是向更高階邁進的台階。

運營同學，尤其是中階的運營，一定要嘗試用更高的視野去思考自己的工作，並嘗試去制定策略——在制定策略的過程中全盤考慮自己在做的事情（即便你現在的定位只是一個資深運營）。

③ 人工智慧包括哪些技術

工智能計算機科支企圖解智能實質並產種新能類智能相似式做反應智能機器該領域研究包括機器、語言識別、圖像識別、自語言處理專家系統等。
人工智慧（Artificial_Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
說起人工智慧我們大家都很熟悉，各種人工智慧概念，AI概念層不出窮，仔細想來無外乎智能音箱、智能列印機、智能售賣機等等諸如此類似乎沒多少「智能」，和我們腦海中的「AI印象」，如：終結者、機器人、阿爾法狗、自動駕駛等技術大相徑庭。
目前，普遍認為人工智慧的研究始於1956年達特茅斯會議，早期人工智慧研究中，如何定義人工智慧是個喋喋不休的問題，但基調始終是：像人一樣決策、像人一樣行動、理性的決策、理性的行動等研究方向。

④ 演算法做象棋還是很笨而且很卡，有沒有好的AI演算法效率

電腦在運行游戲時是否卡頓與CPU、顯卡、內存的硬體性能與設置息息相關。
假設當前電腦運行時灰塵較多、散熱不好導致機箱內溫度升高，當溫度高到一定程度時CPU就會自動降頻來達到物理散熱的目的，此時如果正在運行游戲就會感到明顯的卡頓，因為電腦硬體性能下降了。
若想更換零件升級電腦，首選更換CPU、顯卡、內存，如果不想換件，可在游戲內調低顯示效果，關閉特效、陰影、垂直同步和抗鋸齒，卡頓等異常現象會有明顯改善。

⑤ 踐行AI戰略：華為引領數據中心網路邁入人工智慧時代

AI正在成為企業助力決策、提升客戶體驗、重塑商業模式與生態系統、乃至整個數字化轉型的關鍵驅動力。

但在嶄新的AI時代，數據中心網路性能也正在成為AI算力以及整個AI商用進程發展的關鍵瓶頸，正面臨諸多挑戰。

為此，華為以「網路新引擎 AI贏未來」為主題發布了業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，將人工智慧技術創新性的應用到數據中心交換機，引領數據中心網路邁入AI時代。

AI時代數據中心網路面臨三大挑戰

當前，數字化轉型的持續推進，正在提速驅動數據量暴增；同時，語音／視頻等非結構化數據佔比持續提高，龐大的數據量和處理難度已遠超人類的處理能力，需要基於機器運算深度學習的AI演算法來完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而獲得高效的決策建議和智慧化的行為指引。

根據華為GIV 2025（Global Instry Vision）的預測，企業對AI的採用率將從2015年的16％增加到2025年86％，越來越多的企業將利用AI助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗。

作為人工智慧的「孵化工廠」，數據中心網路正成為AI等新型基礎設施的核心。但與此同時，隨著AI時代的到來，AI人工智慧的算力也受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的一大瓶頸。

華為網路產品線總裁胡克文指出，AI時代的數據中心網路將面臨以下三大挑戰：

挑戰1．AI算力。高性能數據中心集群對網路丟包異常敏感，未來的網路應該做到零丟包。但傳統的乙太網即使千分之一的丟包率，都將導致數據中心的AI算力只能發揮50％。

挑戰2．大帶寬。未來5年，數字洪水猛增近20倍，現有100GE的網路無法支撐。預計全球年新增數據量將從2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800億TB），現有100GE為主的數據中心網路已無法支撐數據洪水的挑戰。

挑戰3．要面向自動駕駛網路的能力。隨著數據中心伺服器規模的增加，以及計算網路、存儲網路和數據網路三網融合，傳統人工運維手段已難以為繼，亟需引入創新的技術提升智能化運維的能力，如何用新的技術去使能、把網路問題排查出來成為業界都在思考的問題。

華為定義AI時代數據中心交換機三大特徵

從行業大勢來看，隨著以人工智慧為引擎的第四次技術革命正將我們帶入一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能世界，數據中心網路也必須從雲時代向AI時代演進。在華為看來，數據中心需要一個自動駕駛的高性能網路來提升AI算力，幫助客戶加速AI業務的運行。

那麼，AI時代的數據中心網路究竟該如何建設呢？胡克文指出，「華為定義了AI時代數據中心交換機的三大特徵：內嵌AI晶元、單槽48 x 400GE高密埠、能夠向自動駕駛網路演進的能力。」

特徵1．業界首款內嵌AI晶元數據中心交換機，100％發揮AI算力

從應用側來看，刷臉支付的背後是上億次圖像信息的智能識別，深度 健康 診斷需要基於數千個演算法模型進行分析，快捷網購體驗離不開數百台伺服器的智能計算。也就是說，新商業物種的誕生，產業的跨越式發展以及用戶體驗得以改變，強烈地依賴於人臉識別、輔助診斷、智能推薦等AI應用的發展。

但由於AI算力受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的關鍵瓶頸。為了最大化AI算力，存儲介質演進到快閃記憶體檔，時延降低了不止100倍，計算領域通過採用GPU甚至專用的AI晶元將處理數據的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是業界首款搭載高性能AI晶元的數據中心交換機，承載獨創的iLossLess智能無損交換演算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包基礎上獲得更低時延和更高吞吐的網路性能，克服傳統乙太網丟包導致的算力損失，將AI算力從50％提升到100％，數據存儲IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特徵2．業界最高密度單槽位48 x 400GE，滿足AI時代5倍流量增長需求

數據中心是互聯網業務流量匯聚點，企業AI等新型業務驅動了數據中伺服器從10G到25G甚至100G的切換，這就必然要求交換機支持400G介面，400GE介面標准化工作已經於2015年啟動，目前針對數據中心應用已經完成標准化，400G時代已經來臨。

集群的規模是數據中心架構演進的動力，經典的無阻塞CLOS理論支撐了數據中心伺服器規模從千台、萬台到今天10萬台規模的發展，增大核心交換機容量是數據中心規模擴大的最常見手段。以一個1000T流量規模的數據中心組網為例，採用400GE技術，核心匯聚交換機需要5K個介面，相對100GE技術減少75％。

為此，CloudEngine 16800全面升級了硬體交換平台，在正交架構基礎上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術難題，不僅支持10G→40G→100G→400G埠平滑演進能力，還使得單槽位可提供業界最高密度48埠400GE線卡，單機提供業界最大的768埠400GE交換容量，交換能力高達業界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。同時，CloudEngine 16800在PCB板材、工藝、散熱，供電等多方面都進行了革命性的技術改進和創新，使得單比特功耗下降50％。

特徵3．使能自動駕駛網路，秒級故障識別、分鍾級故障自動定位

當數據中心為人工智慧提供了充分的技術支撐去創新時，人工智慧也給數據中心帶來巨大利益，如藉助telemetry等技術將異常信息送到集中的智能運維平台進行大數據分析，這極大提升了網路的運行和運維效率，降低運維難度和人力成本。但是當前計算和存儲正在融合，數據中心伺服器集群規模越來越大，分析的流量成千倍的增長，信息上報或者獲取頻度從分鍾級到毫秒級，再加上信息的冗餘，這些都使得智能運維平台的規模劇增，智能運維平台對性能壓力不堪重負降低了處理的效率。如何減輕智能運維平台的壓力，在最靠近伺服器，最靠近數據的網路設備具有智能分析和決策功能，成為提升運維效率的關鍵。

CloudEngine 16800基於內置的AI晶元，可大幅度提升「網路邊緣」即設備級的智能化水平，使得交換機具備本地推理和實時快速決策的能力；通過本地智能結合集中的FabricInsight網路分析器，構建分布式AI運維架構，可實現秒級故障識別和分鍾級故障自動定位，使能「自動駕駛網路」加速到來。該架構還可大幅提升運維系統的靈活性和可部署性。

引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代

自2012年進入數據中心網路市場以來，目前華為已服務於全球6400＋個用戶，廣泛部署在中國、歐洲、亞太、中東、非洲、拉美等全球各地，幫助互聯網、金融、政府、製造、能源、大企業等多個行業的客戶實現了數字化轉型。

2017年華為進入Gartner數據中心網路挑戰者象限；2018年進入Forrester數據中心SDN網路硬體平台領導者；2013－2018年，全球數據中心交換機廠商中，華為連續六年復合增長率第一，發展勢頭強勁。

早在2012年，華為就以「雲引擎，承未來」為主題，發布了CloudEngine 12800數據中心核心交換機，七年以來這款面向雲時代的交換機很好的支撐了數據中心業務彈性伸縮、自動化部署等核心訴求。

而隨著本次華為率先將AI技術引入數據中心交換機、並推出面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，華為也在引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代。

2018年，華為輪值董事長徐直軍宣布：將人工智慧定位為新的通用技術，並發布了人工智慧發展戰略，全面將人工智慧技術引入到智能終端、雲和網路等各個領域。而本次華為發布的業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，也是華為在網路領域持續踐行AI戰略的集中體現。

而作為華為AI發展戰略以及全棧全場景AI解決方案的一個重要組成部分，CloudEngine 16800不僅是業界首款面向AI時代的數據中心交換機，還將重新定義數據中心網路的代際切換，助力客戶使能和加速AI商用進程，引領數據中心真正進入AI時代。

⑥ 演算法的好壞不會影響到人工智慧技術的發展對還是錯

演算法的好壞不會影響到人工智慧技術的發展是對。演算法的優劣直接導致了人工智慧的水平高低。目前，掌握人工智慧領域中使用最廣泛的編程語言python。對於AI項目來說，演算法幾乎是靈魂。

⑦ 演算法優化例子

最大連續子序列和問題：給定（可能是負的）整數序列 ，尋找（並標識） 的值為最大的序列。如果所有的整數都是負的，那麼最大連續子序列的和是0。

最簡單的演算法是直接的窮盡查找，即蠻力演算法(Brute Force Algorithm)，找出所有子序列並求和，遍歷所有求和結果找出最大值。

這一演算法非常簡單易於理解，最外層循環需要執行n次，第二層循環需要執行n-i次，第三層循環執行j-i次，由此可得時間復雜度為 ，即 。
在該演算法中嵌套循環幾乎貢獻了所有的時間復雜度，簡單的理解一個循環有N的時間復雜度，那麼三層嵌套就是N的三次方。

由蠻力演算法可知，導致時間復雜度的主要是循環，通過減少循環就可以降低時間復雜度。分析蠻力演算法可得，第三層循環計算 thisSum 有太多的重復步驟，沒必要每次都重新求和，利用 在第二層循環累加即可。

由於循環只有兩層，所以時間復雜度降低為 。

3、線性演算法
從平方演算法降低到線性演算法還需要再刪除一個循環，但是平方演算法降低到線性演算法，不能只是簡單的改變程序，需要思想。前兩種演算法本質上還是窮盡法，只不過有一些巧妙的改進，想要得到線性演算法就需要改變思想。

可以通過分析來排除一些可能的子序列。如果一個子序列是負的，那麼它絕對不會出現在最大連續子序列的開始部分，這非常容易理解，因為如果開始部分是負的，顯然起到減小作用，為什麼又要包含進去呢？以某一序列 {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k......y, z} 為例，如果a是負的，肯定不會以a開頭；如果cdef是負的，可以直接跳到g開始，可能會問為什麼不從d開始呢？原因在於c肯定不會是負的，見a情況，那麼整個是負的，c又是正的，那麼def也肯定是負的，沒有必要再考慮了。

由於只用到一個至多循環n次的循環，所以是一個線性演算法。

演算法效率提升有兩種，一是程序上的優化，一是設計思想上的優化。思想上的優化是本質上的改變。

⑧ 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。

⑨ 人工智慧和實體經濟如何深度融合發展瓶頸亟待突破

近日，網路與中國長城宣布協力構建國內首家「軟硬創」三位一體人工智慧平台，為傳統智慧城市提供一攬子解決方案，促進行業轉型升級。

此前，在騰訊AI Lab(人工智慧實驗室)第二屆學術論壇上，騰訊發布其在人工智慧方面的三大戰略方向：打造通用AI(人工智慧)之路;成立機器人實驗室;聚焦「AI+醫療」戰略，探索落地場景……

從連續兩次寫入政府工作報告，到業內積極部署推進智能產業，「人工智慧」無疑已經成為當下熱門話題。我們將迎來怎樣的智能生活，人工智慧和實體經濟如何深度融合，哪些發展瓶頸亟待突破，都值得思考。

「人工智慧讓城市變得更聰明」

阿里巴巴的人工智慧設計師「魯班」，去年雙11購物節期間，針對不同消費者自主設計了4.1億張商品海報。

京東配送機器人，會自行拐彎，規避路障，禮讓行人，一切操作自動完成。

小偷打碎玻璃時，智能攝像機就能自動拍下小偷照片，並傳送到用戶手機，為破案提供重要證據。

患者做完心電圖，智能系統直接給出初步分析報告，同時提醒需要注意的數值事項，輔助醫生做診斷。

……

發展智能產業，拓展智能生活，政府工作報告描繪的藍圖正在逐步成為現實。

「黨的十八大以來，我國人工智慧技術迅猛發展，獲得重要進展的人工智慧應用，都是與對應行業、產品或服務相結合的，服務用戶、服務大眾是技術發展的必然結果。從長期看，人工智慧作為未來提高生產力的關鍵技術，其發展會是一個螺旋上升的過程。」360集團董事長兼首席執行官周鴻禕表示。

「從基礎的預約掛號、獲取檢查結果，到手術機器人、遠程智能診治等新手段的運用，人工智慧技術正逐漸運用在醫療行業方方面面。」北京大學黨委副書記、醫學部黨委書記劉玉村指出，人工智慧技術一定程度上改善了群眾的看病就醫環境，給患者帶來便利的同時也提高了就醫效率，緩解了公共資源的壓力。

「如今，居民電梯也有了『黑匣子』，事故率下降了50%。」中新天津生態城管理委員會副主任羅家均告訴記者，生態城美林園小區目前安裝了54台智慧電梯，用戶掃描電梯轎廂二維碼，就能了解電梯維保信息;電梯「黑匣子」實現全天候運行監控，乘梯人一旦被困，可立即通過4G高清攝像頭與救援人員對話。

「人工智慧技術的飛速發展，讓城市變得更聰明」，羅家均深有感觸，「收垃圾、預約家庭醫生、掌握區內交通狀況、遠程式控制制智能家電……生態城的居民通過網站和手機APP，足不出戶便可享受30項社區智慧生活服務;智慧網廳、智慧大廳也實現了互聯網和電子政府的融合。」

「新技術也在創造新的就業崗位」

火災現場，消防員的「逆火而行」令人動容。危險的作業一線，能否不用人工?答案是，行!

「中信重工的特種消防機器人可實現准確到位，代替消防救援人員實施無人滅火。」中信重工機械股份有限公司董事長俞章法自豪地說。

「人工智慧的生命在於應用。」俞章法說，通過運用「機器逆學習演算法」，中信重工還研製了防爆輪式巡檢機器人、國內首台鐵路列檢機器人、綜合管廊機器人、水下機器人、水泥碼垛機器人、高壓水射流機器人……2017年中信重工機器人及智能裝備產業板塊營業額突破10億元人民幣，真正實現了「傳統動能+新動能」雙輪驅動。

會包邊，能上件，會焊接，能塗膠……在東風柳汽柳東乘用車基地，一排橘黃色的「機械手」自動運轉，沖壓、焊接、塗裝、總裝四大工藝及配套設施，全部實現了機器人自動化作業。

「目前柳州市工業機器人存量近4000台，並以每年1000台的增量遞增。」廣西柳州市市長吳煒說，2017年引導社會固定資產在工業機器人方面投資3.6億元，為企業降低成本30%，節約人工40%，提高效率30%。

藉助人工智慧技術，不僅在工業上實現了「黑燈工廠」，農業也能自動化。

「這條生產線，由全自動播種線、補苗設備、移栽機、跳移機、噴灌機等組成，實現了種苗全自動快速繁育，大幅提升了生產效率。」談起自家的「植物工廠」，內蒙古蒙草生態環境(集團)股份有限公司董事長王召明臉上寫滿了興奮。

「發展智慧農業，需要構建大數據平台。」王召明建議國家出台政策，支持有能力的農業企業構建生態大數據平台，運用衛星遙感、大數據、人工智慧等技術，集成水、土、空氣、微生物等多種數據。「該澆多少水、該施什麼肥，讓農民一目瞭然，再運用互聯網實現一鍵操作。」

智能製造、機器人、高檔數控機床和其他新興技術的興起，會不會造成失業問題?

「新技術在沖擊傳統就業的同時，也在創造新的就業崗位。」中華全國總工會研究室主任呂國泉表示，技術革新將倒逼產業結構調整，創造新型就業機會。他建議抓住機遇，把促進「創業式就業」與發展「三新」更好結合起來，發展就業新形態，形成經濟發展和擴大就業的聯動效應。

「缺少重大原創成果困擾行業發展」

當前，我國的人工智慧產業成績喜人，但也存在著諸多發展難題和障礙，亟待破解。

業內人士紛紛表示，缺少重大原創成果、缺乏系統的超前研發布局、人工智慧尖端人才遠遠不能滿足需求、政策法規和標准體系欠缺，是困擾我國人工智慧發展的難題，時代在呼喚體制機制改革創新。

「政策與技術進步是否匹配，一定程度上決定了產業創新速度和競爭力。」網路公司董事長李彥宏建議國家出台政策，鼓勵企業打造高水平人工智慧開放平台;加快研究自動駕駛運營政策，盡快明確自動駕駛汽車運營的資質要求;提高自動駕駛領域網路安全和風險防範意識;推進智能化道路基礎設施規劃建設，打造支持自動駕駛汽車的新型城市交通環境。

「目前的硬體特別是移動端或者物聯網設備，很難滿足人工智慧演算法需求，需進一步優化演算法;當前人工智慧技術的理論仍然不太完備，需要繼續加強基礎理論研究。」周鴻禕表示。

「人才是第一資源，要吸引和培養人工智慧高端人才和創新創業人才，支持一批領軍人才和青年拔尖人才成長。」商務部電子商務和信息化司司長騫芳莉建議，支持加強人工智慧相關學科專業建設，引導培養產業發展急需的技能型人才。

「要形成人工智慧產業發展的科研『生態圈』，發揮整體競爭優勢。」中科院合肥物質科學研究院先進製造技術研究所所長王容川建議，通過發展聯盟、聯合等方式，對現有從事人工智慧研究的機構進行整合，並配套相關的整體研究規則。同時進一步促進大數據融合，打破信息壁壘，讓各有側重、單打獨斗，轉變為科學布局、互為支撐、發揮合力。

「對於因人工智慧產業發展可能帶來的改變，立法上要有充分考慮。」王容川建議開展人工智慧相關政策和法律法規研究，推動行業合理開放數據。充分考慮社會倫理問題，比如明確機器人有無社會屬性、無人駕駛汽車交通事故的責任主體認定等。

⑩ ai演算法能力模型輕量化的目標

AI演算法能力模型輕量化的目標：所謂輕量化人工智慧，是指以一系列輕量化技術為驅動提高晶元、平台和演算法的效率，在更緊密的物理空間上實現低功耗的人工智慧訓練和應用部署，不需要依賴與雲端的交互就能實現智能化操作的人工智慧。

AI演算法能力模型輕量化的解析：

大模型的人工智慧這場游戲正變得越來越「笨拙」，也越來越奢侈。於是，輕量化人工智慧（Tiny AI）被寄予厚望，通過對人工智慧模型及其計算載體的「瘦身」，提升效率，降低能耗。

專家認為，輕量化人工智慧是以一系列輕量化技術為驅動，提高演算法、平台和晶元的效率，在更緊密的物理空間上實現低功耗的人工智慧訓練和應用部署，不依賴與雲端交互就能實現智能化操作，被視為人工智慧的另一個重要應用方向。