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    什么是萬物智能

    關注:42 發布時間:2022-06-03 10:00:02

    我們為你知道阿里巴巴盯上人工智能不是一兩天了,但阿里云說要“萬物智能”卻是近日的事兒。 starcraft,以及vr pay、“城市大腦”等等。

    阿里云萬物智能

    就在3月29日的云棲大會·深圳峰會上,阿里云在發布et醫療大腦和et工業大腦后,又接著發布了用可視化的拖拽方式讓開發者使用人工智能技術的機器學習平臺pai2.0。或如阿里云總裁胡曉明在現場說的“機器要做人類的助手,而不是競爭者”,阿里云是為“萬物智能”提供基礎設施和智能引擎。

    這也意味著阿里云給自己定了新的任務:通往智能之路。只是這樣宏偉的理想能實現嗎?看看阿里云的底氣、籌碼、武器和路徑。

    1、底氣:能幫中國制造提升萬億利潤

    人類對人工智能的期盼不需贅述,就如當年登月一樣,恨不得技術馬上成熟。而阿里云之所以敢公開喊話,無非是對自己技術的自信。

    按照阿里云的說法,阿里云的et醫療大腦,可在患者虛擬助理、醫學影像、效果挖掘、新研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。從數據上看,其算法的準確率能將人類醫生60%-70%的平均準確率直接拉升到85%。

    胡曉明在現場提出“中國智造1%”的概念,希望讓工業生產線上的機器擁有智能大腦,如果制造業能夠整體提升1%的良品率,按2016年全國工業總產值計算,這將為中國制造總體提升上萬億的利潤空間。

    這既是市場缺口,也是阿里云之所以敢花大力氣去博的“底氣”。

    2、籌碼:阿里“nasa”計劃

    盡管在人工智能的江湖里,阿里云已算是“前輩”,先后也發出多個大招。比如入選互聯網代表性科技成果的超大規模通用計算操作系統“飛天”,入圍mit十大黑技術的“人臉支付”功能和針對星際的強化學習研究平臺gym starcraft,以及vr pay、“城市大腦”等等。

    但真正要讓人工智能“飛入尋常百姓家”,還得依靠馬爸爸在內部啟動代號為“nasa”的計劃,無論是不是真的面向未來20年儲備核心科技,但針對的機器學習、iot、生物識別等領域都將是未來人工智能發力的重點方向。

    倘若阿里“nasa”計劃的研發成果都能通過阿里云對外輸出,那“萬物智能”的理想至少能加快實現的進程。

    3、武器:降價,讓行業加速優勝劣汰

    盡管降價在商業中并不稀罕,也不是什么極其高深的競爭策略,但在云計算和人工智能領域里卻是簡單粗暴又十分有效的進攻方式。

    這一方面說明行業技術趨于成熟,研發投入成本大幅度降低,另一方面也在宣告降價方將通過低價方式侵入市場,快速籠絡客戶,來完成對市場高地的占領。

    就在這次深圳峰會上,阿里云宣布華北3地域超大規模數據中心正式對外開放運營,這是阿里云在開服的第14個地域,同時云服務器ecs全系列降價20%。

    事實上,半年內,阿里云已進行過多次產品降價,比如:

    2016年10月,宣布中國區云產品全線下調,核心云產品比較高降幅達50%,并推出“免費套餐”;

    2016年12月,阿里云再次宣布降價,中國區云數據庫產品平均降幅達20%。

    當然在這個市場上,并不只是阿里云一家采用降價策略,近日,在廈門政務云公開招標外網云服務中騰訊云就用0.01元的價格投標;亞馬遜aws已創下了十年降價50多次的紀錄;近期更有谷歌云平臺gcp宣布開通部分免費層級的產品。不過,他們并非在賣大白菜,低價也并非籌碼,而是順應市場、打江山的手段。

    阿里云之所以能降價,一是因為他和亞馬遜、微軟、谷歌一樣,比較大支撐還是其海量的用戶數據積累和多年的平臺經驗。二是希望能通過低價加速行業的優勝劣汰,進而建立其自己領跑者的地位,畢竟價格戰不是人人都能打得起。

    4、路徑:與無人駕駛等繞道而行,移戰醫療、工業等領域

    一直以來,阿里云的人工智能之路就和國內外其他“賽手”不太一樣。阿里既不像蘋果、谷歌等國際巨頭選擇在無人駕駛、計算機視覺、深度學習、自然語言處理、情景感知等核心算法的研究或收購,如蘋果收購人工智能初創公司emotient,谷歌相繼收購了用于開發聊天機器人的人工智能平臺api.ai和視覺搜索創企stock等;也不是如搜索等在框計算、搜索大腦、無人駕駛車等的發力。而是劍走偏鋒,把醫療和工業作為切入口,在這次發布et醫療大腦和et工業大腦前,阿里一直在規劃、布局基于人工智能技術的互聯網醫療。數據顯示,全國已經有超過400家大中型加入阿里的“未來”計劃。工業制造上,徐工集團、中策橡膠、吉利等也在積極引入et工業大腦。

    什么是萬物智能?阿里云“萬物智能”如何實現?至于萬物智能是什么,為什么會阿里云萬物智能之路開始鋪設?這里給大家做了個大概的介紹。阿里云萬物智能要實現目前還有很多工作要做,還有很長的路要走。更多精彩內容,敬請關注。

    阿里云萬物智能

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