塑造者No.56
阿裡是從什麼時候開始變成一家世人眼中的科技公司的？
至少2012年時不是。
當時浙江大學計算機學院的畢業生都不願意去同城的阿裡，他們認為百度才是極客的理想目的地，而阿裡是個“電商公司”。
甚至到2017年時，也不算非常明顯。
否則，當年3月9日的黃龍體育場裡，在阿裡成立18年來舉辦的首屆阿裡巴巴技術大會上，阿裡巴巴CTO張建鋒也不會特意強調，“阿裡巴巴的商業太成功了，是以掩蓋了阿裡巴巴在技術上的光芒”。
而站在2019年回看，阿裡的科技之力已深入人心。
這種新形象由多塊拼圖彙聚而成，比如：
一群瘋子是如何在“疑似騙子”的王堅的帶領下，流汗、流淚，死磕出自研的阿裡雲的。
10年間，以北京彙衆大廈的一行代碼“##Created at 2009-02-19 by Apsara”為起點，“飛天”是如何更疊、裂變，成為連接配接全球49個地區，綿延上百萬台伺服器的龐大複雜系統的。
漆遠、金榕、華先勝、賈揚清等業界知名科學家是如何陸續被阿裡吸引的。
逐漸成為程式員心中Java聖地的阿裡，是如何掀起一場Java規範風暴，攻克了萬人技術公司在研發、維護大規模代碼上的共同難點的。
……
正是這一群群人的一個個故事，一點點築就了阿裡的科技形象。
而所有故事中，最新、最不可忽視的一個是2017年10月橫空出世的達摩院。
阿裡科技看達摩，達摩先鋒看AI。
達摩院下設機器智能、資料計算、機器人、金融科技、X實驗室幾大分支；其中AI力量集中在機器智能實驗室。
今年以來，此前相對低調的阿裡AI視覺能力開始高頻亮相：
從被譽為人工智能世界杯的WebVision，到指向多模态AI新趨勢的視覺對話競賽Visual Dialogue Challenge，再到CVPR2019的LPIRC（低功耗圖像識别挑戰賽），達摩院AI視覺團隊創下了一個月内連奪五冠的紀錄。
落地方面，達摩院視覺AI日調用量已超過10億次。
成立兩年來，整個達摩院的AI力量，更是在國際頂級賽事上斬獲40多項第一，近400篇論文入選國際頂會，并落地了包括遙感影像分析、違禁物品X光檢測、工業質檢等在内的多種行業AI。
而在最初的起點，馬雲并沒想過做技術公司。十年前，業界流行的說法是“百度的技術，騰訊的産品，阿裡的營運”。
那麼，從支撐年年經受雙十一考驗的超大規模電商平台，到雲計算，再到達摩院AI，一個day one技術基因并不重的公司，如何成長為世界第二大經濟體中最重要的科技力量之一？
正如世人驚異于有機生命何以從無機物中誕生，一個企業擺脫“基因論”重力場，實作升維的機制也令人着迷。
由于出發時的相似處境，阿裡的“科技孵化力”，對思考未來5到10年各行業傳統企業的科技轉型之路有别樣意義。
誠然，這是個宏大命題，一篇文章講不完。
本文，「甲子光年」采訪了阿裡達摩院進階研究員華先勝（達摩院城市大腦實驗室負責人），達摩院研究員徐盈輝（達摩院機器智能實驗室機器視覺團隊負責人），和機器智能技術事業部首席架構師王駿（負責達摩院機器智能技術的整體産品設計），聚焦展現阿裡科技孵化力的最有代表性的一張牌——AI視覺技術。
它值得被仔細觀看的意義在于，AI視覺能力勾連了更早起步的阿裡雲，又指向阿裡科技孵化的下一站——輸出科技轉型方法論。
這關系阿裡的又一次蝶變，也關系着全行業數字化、智能化的未來。
1.AI顯形
2014年8月，手機淘寶上線了一個不起眼的新應用——拍立淘。
産品如其名，解決的是“拍照搜貨”的需求：淘寶使用者可通過上傳自己随手拍到、看到的好物圖檔，尋找淘寶上的相應商品。
剛上線時，拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級菜單裡，每天的調用量就幾百。而如今，它一路更新成一級入口，日調用量已過千萬。
這背後，是達摩院AI視覺團隊目前的王牌技術之一——圖像搜尋。
在2018年3月在巴塞羅那MWC（世界移動通信大會）上亮相，正式以阿裡雲為依托對外輸出前，圖像搜尋技術已在内部“hard模式”裡驗證了4年，載體正是當年名不見經傳的拍立淘。
今年7月的一場小型溝通會上，機器智能技術事業部首席架構師王駿談起阿裡圖像搜尋技術：
“我們去谷歌示範過，至少我看到的是，谷歌沒有我們做得好。”
這個功能對使用者來說非常好了解：拍照、搜貨、比價、挑選、購物；類似Google在2010年推出的圖檔搜尋。
但使用者的友善背後，卻是一衆工程師的山高水遠，電商場景為圖檔搜尋提出了更多新要求：
一是賣家、買家上傳的真實拍攝圖檔，背景複雜、環境多變、拍照終端的圖像品質參差，而阿裡技術團隊要把這些角度不同、環境不同的圖檔定位到同類商品；
二是一般的圖檔識别，隻需識别“這是貓還是狗”，而電商圖檔識别和搜尋則要定位到SKU（庫存量機關，可以了解為最獨幕喜劇類），完成型号、制造商、出廠年代等細緻标簽的“細粒度識别”；
三是阿裡電商自身的超大體量對算力和算法的挑戰：每天會有超過2億人登陸手淘，淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼着拍立淘索引了淘寶大約30億的圖檔，囊括了近1億商品——這是任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量，而且算法疊代全部發生在真實業務場景。
圖像搜尋技術的誕生，揭開了阿裡科技孵化力的第一層基礎：豐富的自有場景。
而電商之外，阿裡經濟體涉及的進出口貿易、支付、金融、物流等多種商業場景也像一個個練兵場，孕育着多種AI應用：如服務速賣通（阿裡B2B對外貿易平台）的機器翻譯能力；服務淘寶、天貓等阿裡系海量電商業務的智能客服能力（後發展為阿裡小蜜）等。
達摩院機器智能實驗室機器視覺團隊負責人徐盈輝告訴「甲子光年」，到現在，達摩院AI視覺已積累了3個核心能力：
超大規模視覺訓練引擎，在模型壓縮技術上的創新，和在AutoML（自動機器學習）上的創新。
這些能力像一個強大底盤，“這決定了我們能在遙感影像分析，X光（機場、火車站的違禁品安檢）和OCR（文字識别）方面能快速落地并做到領先。”徐盈輝說。
豐富的自有場景和巨量資料，為阿裡技術體系帶來一個長期效應：吸引頂級人才。
與數學、實體等基礎科學不同，計算機科學的試煉場和磨刀石就是工業界，頂尖技術往往喂養于“研究→實踐→回報→研究”的業務一線。Google、Facebook、Amazon、阿裡、騰訊等大公司的真實場景和海量資料，無疑是全球計算機科學的“頂配實驗室”。
達摩院的前身、成立于2014年的iDST（資料科學與技術研究院）當年在矽谷能吸引到金榕、漆遠、華先勝、周靖人、任小楓等頂尖人才，就得益于場景和資料的“誘惑力”。
從左至右：任小楓、金榕、華先勝
比如，美國密歇根州立大學終身教授金榕在正式加入iDST前，曾給阿裡做過一年顧問，在解決了一個大規模算法優化問題進而将廣告展示收入提升15%-20%後，他第一次深刻感到“理論的東西原來可以改變生活”。
遊說普渡大學終身教授漆遠加入時，阿裡雲創始人王堅拿出了當年彭蕾和他說過的話：
阿裡是坐在金山上啃饅頭，豐富的資料就就是金山，但價值卻沒有被挖掘。
這場交流後，漆遠決定加入阿裡，王堅自己都有點吃驚：“他真的非常果斷就來了。”
圖像搜尋，隻是阿裡技術百寶箱中的一席。回顧阿裡20年曆史，以阿裡雲誕生為節點，可劃分為上下兩程：
上半程，1999~2009，積累金山的10年；
下半程，2009~2019，吸引人才、挖掘金山、再吸引人才的10年。
這令人敬畏的正向“飛輪”已打磨許久，隻是近兩三年，它的威力才逐漸對外顯現。
2.阿裡的技術價值觀
擁有場景和資料，就能充分解釋阿裡“基因改造”般的進化嗎？
百度、騰訊同樣坐擁金山，手裡有“地”，有蓋房資本。為什麼當年率先重倉雲計算的是阿裡？
因為各家的“地”禀賦不同。
阿裡的“地”有獨特之處：貧。
騰訊的遊戲可以直接搞氪金，《王者榮耀》日流水曾在2017年2月一度超過2億人民币；百度搜尋則能借助海量通路做廣告，商業模式堪稱印鈔機。
而阿裡的基本盤電商，從賺錢能力看，是個營運重、服務重的貧地；支付、物流等場景也不輕。Amazon和京東的長期虧損也側面佐證了電商并不好賺錢。
先天不足，就要後天努力，這逼迫阿裡在挖掘業務積累的海量資料價值上花了更多心思和功夫——他們的動力不是錦上添花，而是雪中求炭。
根據啟動雲計算時期的2010财年财報，當時已成立11年的阿裡，年利潤是-5億人民币，騰訊則是52億。
但同時，相對重的電商場景卻帶來一個好處——阿裡積累了大量的交易、金融、供應鍊、物流鍊等高價值商業資料。
如果說在網際網路時代，這些資料的獨特性尚不顯現，那麼在産業網際網路時代，阿裡對物流、商業等整個産業後端的深刻滲透和對制造環節等前端的部分涉及就有了巨大優勢——最重的阿裡，與傳統行業有最深的接觸。
這對轉型中的傳統企業也是一種啟示：零售、商旅、金融、制造領域的許多龍頭企業其實有場景金山，但有些還暫未轉化為資料金山或尚未充分挖掘已有資料的價值——他們在未來都有可能進化成依靠技術驅動的新業态。
這不是一條好走的路，但越難的事，做成了，往往價值越大。
在獨特場景為阿裡植入了“向技術要紅利”的饑渴後，阿裡到底該如何從馬雲口中的“沒想過的技術公司”真正變成科技大廠和工程師彙聚地？
這關系到阿裡科技孵化力的第二層基礎：阿裡的技術價值觀。
馬雲曾說：“我更喜歡從商業需求倒逼出來的技術公司。”
在阿裡CTO、阿裡雲智能掌舵人張建鋒身上也能看到這種“商業倒逼技術”的傾向。
張建鋒說，世界上有兩種CTO，一種站在業務角度看技術，一種站在技術角度看業務，他自己偏向前一種。
在于2016年4月被任命為集團CTO之前，張建鋒的職業經曆兼具技術和業務：剛加入阿裡時，他是淘寶網技術部的架構師；随後轉戰業務條線，在2015年統管淘寶、天貓和聚劃算，這是阿裡最實權的業務崗位之一。
那麼，當一個務實、接地氣、結果導向的阿裡開始在2014年後引入AI頂尖科學家，新血液能适應這種“草莽”氛圍嗎？
技術價值觀不是一日建成的。
達摩院機器智能實驗室主任金榕，在融入阿裡的過程中就經曆了磨合的波折。
最初加入阿裡時，金榕是iDST共同創始人，他接手的第一個工作是優化聚劃算算法，目标是提升GMV（商品交易總額）。
這個任務技術上不難實作，卻面臨業務的兩難：提升GMV最快的做法是把便宜的東西往前排，價格刺激能擊中大部分人；但長此以往，使用者人群會下沉，影響聚劃算的整體商業價值。
到底怎樣才是“有價值”？業務和技術團隊達不成共識。
争議背後，新血液加入，帶來的其實是賺錢的和燒錢的、打江山的和拓江山的技術團隊之間的暗流湧動。
到2015年7月，被業務部門吐槽“不懂業務”的iDST經曆大變：
研究院被拆分為3路人馬——漆遠加入螞蟻金服；金榕帶視覺團隊加入淘寶、天貓搜尋部；漆遠本來帶領的語音團隊留在了阿裡雲。iDST也從集團直屬，變成了隸屬阿裡雲。
“上山下鄉”，金榕後來如此形容這次融入業務的練兵經曆，“必須要知道糧食是怎麼長出來的，錢是怎麼掙的。”
在分流到各業務部門後，科學家接受了一次“再教育”，金榕所在的淘寶、天貓搜尋部就是後來在2014年做出拍立淘的團隊，這是一個簡單需求+複雜、前沿技術+使用者價值結合的典範。
第二年，已逐漸從30人擴充到約120人的金榕團隊拿到了集團CEO獎，這是阿裡的最高榮譽。
回想過去做聚劃算的經曆，金榕說當時一是聽不懂業務，二是确實心裡并不欣賞業務部門的人，但了解了從技術到産品的全過程後，才了解了業務部門的KPI有千鈞之重，這是真金白銀，是公司也是使用者的價值命脈。
達摩院延續了iDST的風格。
馬雲在2017年成立達摩院時說過，達摩院不是貝爾實驗室，也不是英特爾研究院，達摩院不會“研而不發”，達摩院要做最适合21世紀的研究院。
從達摩院的人事安排中，能窺見這種研與發并重、技術與産品并重的特點。
目前達摩院AI視覺能力的兩大力量：城市大腦實驗室和視覺實驗室，其負責人分别是華先勝和徐盈輝。
兩人都身經多年行業打磨：前者曾在2015年到2016年于淘寶、天貓搜尋部負責拍立淘算法開發；後者也待過同一個部門，加入達摩院前，還曾任菜鳥人工智能事業部負責人。
據徐盈輝透露，達摩院機器智能實驗室各細分方向帶頭人大多和他經曆相似，擁有技術、産品雙重背景：
“要把技術融入一個産品時，你要有一定的系統架構能力，能讓這個東西真的高效運轉。同時要有廣泛視角，知道如何将客戶需求定義成技術問題，再去求解。”
徐盈輝概括的這兩種能力，支撐着達摩院從研發到産品和從業務需求到技術沉澱的雙循環。
在技術與業務的理想關系上，金榕非常推崇亞馬遜，認為亞馬遜從一個電商公司變成了一個技術公司，某些方面甚至比Google還有競争力。
亞馬遜與Google在科技孵化力上有一個明顯差別：
在搜尋之後，Google許多拿得出手的成果來自外部收購，如DeepMind和YouTube，其中最重要的是奠定了Google移動網際網路地位的Android。
而亞馬遜内部卻先後誕生了Kindle、Echo、Alex語音助手、Amazon Go無人零售解決方案等具有重大商業影響力的項目。
“谷歌的機器視覺技術有200多個博士，但YouTube不用他們的東西。亞馬遜的技術人才沒Google多，但它能把東西做得很有影響力。”金榕曾說。
追求“有影響力”的技術，這是阿裡的技術價值觀。
繞了一圈，金榕回到了他加入iDST前給阿裡做顧問那一年的美好體驗：理論的東西，原來真的可以改變生活。
3.從以雲為工具，到以雲為場景
在追求“有影響力”的技術之外，近年來，随着業務走入無人區，阿裡的技術價值觀又多了一層新含義：拓邊力——拓展邊界的能力。
2017年達摩院成立前後，張建鋒曾說，阿裡的技術正處于從應用型向研究型的關鍵轉型期：“你把現有技術的可能性都擠幹之後，必須考慮新技術的可能性。”
他把阿裡的技術分為優化和創新兩個部分，推薦、搜尋和廣告屬于優化；而真正的創新是“定義一個新市場”，“今天我們兩件事都要做到極緻。”
在阿裡定義新市場的拓邊之路上，雲計算既是起點，也是近10年最關鍵的一場戰役。
起步于2009年的雲計算，出發點是解決日益增長的IT基礎設施的巨額成本，但在具體路徑抉擇上，卻極具開拓精神：堅持自研。
當時，胡曉明内部創業的阿裡金融（螞蟻金服網商銀行前身）成了阿裡雲内部的第一個小白鼠，馬雲非常有魄力地把這個關鍵場景放到了阿裡雲，胡曉明經常被bug頻發的早期阿裡雲整到崩潰。
但9年後的2018年5月，雲栖大會·武漢峰會上，時任阿裡雲總裁的胡曉明卻充分肯定了自研的意義：“拿來主義蓋不起高樓大廈，自主研發的雲才能走更遠。”
當年的杭州雲栖大會，阿裡雲技術研發負責人蔣江偉更詳細地闡釋了自研的必要性：
阿裡雲之是以可以進化出更多功能，是因為飛天的代碼都是阿裡人一行行敲的，知道哪裡有坑、何時該填、如何優化，確定了整體架構的有機統一和快速更新。
阿裡雲闖入無人區的開拓之路，奠定了如今阿裡在中國公有雲市場近50%的占有率，做到了張建鋒所說的“定義新市場”。
而當阿裡雲計算站穩腳跟，這個龐大經濟體又啟動了下一棒科技接力：
雲，這個本身由電商場景倒逼出的“新工具”，開始成為繼電商、支付、物流後，AI技術落地的“新場景”。
其中，以AI視覺技術為核心的“城市大腦”是一個典型代表——它是阿裡第一個“原生于雲場景”的重點業務。
藍圖很大的城市大腦其實是“賣雲”的自然演進：最初是某街道、某區的交通部門、城管部門、消防部門有了基礎設施上雲、減少IT成本的需求。漸漸這類業務做多了，阿裡想到了“城市級的整體上雲”。
這帶來了完全不同的空間，阿裡雲的角色不再是簡單的賣存儲和計算力，創造的價值也不隻是減少成本，而是讓前期部署的攝像頭等各種傳感器的整體能力更新，從“功能機”變為“智能機”。
阿裡把這種進化過程凝練成了一個場景：
世界上最遙遠的距離，是同一根杆子上，攝像頭和紅綠燈的距離；攝像頭看到了這個路口所有的過去和現在，但它從不告訴紅綠燈該怎麼優化。城市大腦要做的就是讓紅綠燈和攝像頭能互訴衷腸。
城市大腦實驗室負責人華先勝告訴「甲子光年」，目前阿裡的城市大腦已能做到處理數十萬甚至上百萬路視訊資料，通過比拍立淘圖像搜尋更上一個台階的技術，實作了大規模實時交通事件事故檢測，跨區域、跨時段尋找肇事逃逸車輛、失蹤人口，預測車流、人流，給出市政規劃建議等功能。
阿裡城市大腦在杭州蕭山區的區域試點
3年多來，阿裡的城市大腦已在杭州、北京（西城、通州）、上海、蘇州、衢州、澳門、吉隆坡等境内外十幾個城市落地。
華先勝告訴「甲子光年」，阿裡的競争力在于通過沉澱标準化産品，大大降低了城市大腦資金和時間成本：
“一個星期上線沒問題，快的話3天。而且速度和城市規模沒什麼關系。”
在原生于雲的城市大腦等應用之外，達摩院與雲的深度綁定，也幫助脫胎于電商等阿裡老場景的AI視覺技術在更廣闊的天地落地。
目前，圖像搜尋技術已服務了東南亞、澳洲的十幾家本地電商；它在2018年初于巴塞羅那亮相的第一天，就吸引了一家日本技術代理商，類似的商務合作夥伴也在1年多以來日益增多。
電商之外，圖像搜尋技術的延伸應用則有為紡織、服裝企業提供布料搜尋能力；為國家商标局提供查重能力；未來，還可服務專利、版權領域。
在對外落地上，達摩院AI視覺團隊已形成了挑選場景的方法論：
“需要證明客戶價值，錦上添花的視覺應用很難形成規模。有時，客戶讓你解決的可能不是一個純視覺問題，而摻雜了很多其他業務因素。視覺做好了，不意味着問題就解決了，或者這個問題也不一定要用視覺解決。技術感興趣的點不一定是客戶真正的痛點。”徐盈輝告訴「甲子光年」。
從以雲為工具，到以雲為場景支撐AI技術多方落地，阿裡技術體系繼續拓邊，也帶來新的思考次元和商業敏感。這種對外落地方法論，和在阿裡内部用AI技術服務天貓、淘寶已是很不同的邏輯。
阿裡改變了他們，他們也改變了阿裡。
4.定義科技轉型路徑的野心
阿裡想改變的還有更多。
對達摩院來說，從應用型技術到研究型技術又到了一個新的“交棒關頭”，在對AI技術的探索上，達摩院的下一個方向指向更底層、更硬核的晶片。
和過去20年一樣，阿裡的邏輯仍是在“沿着業務需求加科技”。
在AIoT時代，終端對低功耗、高算力的需求，給晶片行業提出了挑戰，也創造了機會；另一方面，摩爾定律逐漸失效，硬體突破已十分艱難，這就需要軟體層的AI算法和晶片之間形成更深度的配合，“算法定義晶片”成為行業趨勢。
已在AI領域積累一定優勢的阿裡，有能力也有必要做晶片；此前，Google、Facebook紛紛涉足晶片也是出于相似邏輯。
而在講到“技術從應用型轉向研究型”時，張建鋒還加了個定語，“所有中國公司都面臨這個過程”。
20年來，阿裡從一個技術基因不明顯的公司成長為中國重要的科技力量，其轉型曆程和方法總結會給相當部分志向高遠的各行業公司帶來啟示。
在今年3月的阿裡雲智能“十年再出發”的大會上，張建鋒把阿裡雲智能的整體能力總結為3條：
基礎設施雲化
核心技術網際網路化
應用的資料化和智能化
2019年3月北京阿裡雲峰會，張建鋒首次作為阿裡雲智能掌舵人亮相，闡述阿裡雲新思考。
細數阿裡雲智能的這套3段論，其實每一點都可在阿裡10年來的自我發展中找到内部實踐：
——2009年，阿裡在成本壓力下，挺進雲計算，解決的是存儲和計算問題；阿裡雲在初期主要賣的也是這兩個能力。
——2015年，馬雲從芬蘭歸來後開始在阿裡推中台戰略，最終形成了業務、資料雙中台架構，建構了網際網路分布式架構、下一代資料庫、中台技術等系列方案；這為打通阿裡經濟體内的資料資源，整合四散的金礦，減少重複投入和快速進行業務創新奠定了基礎。
應用的資料化、智能化
——基于雲計算和中台對資料的整合，高效發揮AI、IoT等技術的潛力，帶來應用和商業價值的更新；以圖搜貨的拍立淘，讓城市感覺系統從“功能機”更新為“智能機”的城市大腦都是這類實踐的代表。
一頭AI、一頭雲，阿裡釋放出了定義科技轉型路徑的野心。
這套方法論是否适用所有企業還有待驗證，但非常有說服力的一點在于，它已在阿裡内部被驗證了10年，目前則進入了逐漸輸出的階段。
至少在思維意識上，阿裡又已領先騰訊、百度半個身位。
而對同屬AI賽道的成長期公司來說，這不算好消息。
面對巨頭在底層雲計算的優勢和上層商務合作、打造完整解決方案上的猛撲，商湯、曠視等頭部AI創業公司面臨抉擇：
是內建到大的雲生态上，還是自己來？
“它們想要形成一個像阿裡或騰訊這樣有穩定業務的商業閉環，選項其實不多，其中必定有一項是走阿裡曾經走過的路。”王駿說。
而抛開雲計算、AI行業内部可能發生的直接競争，對更廣闊的市場來說，科技企業與各行業企業之間也許能形成“小山頭林立”的多元創新局面，一個可能的路徑就藏在AI+雲本身的圖景裡。
按阿裡自己提出的這套科技轉型3段論，一個可預見到拐點是，整個雲和智能的生态正從“資料和業務靠近系統”，變成“系統主動靠近資料和業務”。
各行各業裡，掌握場景、資料的公司的重要性會持續提升。畢竟，僅憑一家或幾家公司，無力激活金山萬千，自己行業的金山怎麼挖，自己最清楚，行業龍頭若能抓住新的轉型機會，可能在體量和品質上都躍升一個層級。
而對阿裡雲、騰訊雲來說，卡住底層基礎設施，服務開發者，借助生态撬動更大價值才是理想狀态。
這也是為什麼阿裡雲今年3月以來反複強調“被內建”；騰訊則甘當綠葉，要做各行各業的“數字化助手”。
人類已完成了機械化、電氣化、資訊化，下一個時代屬于數字化和智能化，投射到各行業，便表達為新零售、新制造、新金融、新物流……這注定是一幅波瀾壯闊的圖卷。資本家、企業家、工程師、觀察者、普通人，都會在其中，有一個主動或被動的位置。
日調用量已超過10億次的達摩院圖像AI，隻是完整拼圖中的一個小小起點。
10億，很多嗎？
不夠，還遠遠不夠。
文章來源：百度代碼派-甲子光年