阿里云贾扬清：大数据+AI工程化 数据真正变成资产

5月20日，阿里巴巴副总裁、阿里巴巴云计算平台负责人贾在媒体沟通会上表示，数字经济的快速发展和数字智能服务的不断丰富和增长，对技术提出了更高的挑战，企业的数字化创新需要用好“大数据AI”这个“核武器”。

经过近20年的发展，大数据已经从早期的数据挖掘发展成为承载数据分析、数据管理和数据协同的综合治理平台。阿里巴巴拥有丰富的数据治理经验。无论是简单易用灵活的云数据仓库MaxCompute，还是数据开发、管理、治理的一站式平台，都能成为企业数字化的“好帮手”。

建筑行业龙头——中建三局一公司基于阿里巴巴云的DataWorks和MaxCompute搭建了数字智能建筑一站式服务平台。该平台覆盖了建筑领域生产场景的全环节、核心控制和智能决策的全过程，使建筑企业的实时感知、动态控制和智能决策成为现实。

中建三局只是建筑行业的一个缩影。事实上，大数据技术已经广泛应用于各行各业的数字化转型。

中建三局，数字智能，打造一站式服务平台

在金融行业，田弘基金每天有数百亿的实时线上交易，采用阿里巴巴云菲天达数据平台，将数据清算时间从8小时缩短至1.5小时。在线教育行业，借助阿里巴巴云的大数据技术，VIPKID实现了60%的问题自动化，投诉率降低了66%。基于阿里巴巴云，快速出租车实现经纬度数据实时决策，15秒及时响应，3分钟到车，货车怠速率降低30%.

对于企业来说，要创新、提高效率，仅仅做好数据的管理和使用是不够的，还需要AI技术的加持。“大数据和AI密不可分。它们共同可以帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”贾对说道。

随着数据量的增加，模型变得更加精确、高效和复杂。所以无论是数据还是计算，都需要有越来越大的基数来支撑上层AI的需求。

因此，阿里巴巴云机器学习平台PAI打造了灵活易用、功能齐全的机器学习产品：PAI-Studio(可视化建模平台)、PAI-DSW(云原生交互建模平台)、PAI-DLC(云原生AI基础平台)、PAI-EAS(云原生弹性推理服务平台)。

对于企业来说，工程已经超越算法，成为AI落地的更大瓶颈。日前，阿里巴巴与清华大学联合发布了超大规模中文多模态预训练1000亿参数模型M6。该模型的数据集包含超过1.9 TB的图像和292GB的文本，参数规模为1000亿。可以完成产品描述生成、视觉问答、问答、汉诗生成等跨模态任务。

目前，M6已经被用于商业场景。在犀牛新衣的设计中，M6可以根据潮流文字的描述，自动制作细节清晰的服装图纸，达到制作标准。

我们希望向所有企业开放M6的场景服务能力。”贾说道。

要把AI变成生产力，不仅要懂AI，还要懂行业。机器学习平台PAI从电商、金融、游戏、直播等服务入手，在智能推荐、用户增长、金融风险控制、音视频文字等多模态场景下积累了丰富的实践经验。并沉淀了大量“原子能力”，如成熟的算法、框架和工程组件，帮助开发人员和企业客户更快地孵化和构建新的场景服务。