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　　馬云稱，如果不能從規(guī)?；?、標準化向個性化和智慧化轉(zhuǎn)型，制造業(yè)將很難生存下去。未來成功的制造業(yè)一定是用好智能技術(shù)的企業(yè)，因為不會用智能技術(shù)的企業(yè)，將全部進入失敗領(lǐng)域。

 

　　“AI翻譯成人工智能并不太準確，應(yīng)該是機器智能。蒸汽機釋放了人的雙腳，但不是模仿人類的雙腿，計算機同樣也不是模仿人腦。人類要學會敬畏機器的智能，因為機器擁有獨特的思考和邏輯。人類發(fā)明機器的時候就應(yīng)該認識到，機器會比人類更聰明。”馬云表示，機器有智能，動物有本能，人類有智慧，這種智慧是機器無法獲得的。

 

　　對于制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，阿里巴巴布局良久。

 

　　今年8月，在累積20多個成功案例后，阿里云宣布將ET工業(yè)大腦平臺對外開放。阿里云機器智能首席科學家閔萬里告訴記者：“工業(yè)大腦的目標是把人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)嫁接到生產(chǎn)線，幫助生產(chǎn)企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)流、數(shù)據(jù)流與控制流的協(xié)同，提升產(chǎn)線效率，以自主可控的路徑實現(xiàn)自主可控的智能制造。”ET工業(yè)大腦開放平臺將開放三大行業(yè)知識圖譜、19個業(yè)務(wù)模型、7個行業(yè)數(shù)據(jù)模型以及20多個行業(yè)算法模型，同時，生態(tài)伙伴可以在該平臺上進行編程，將行業(yè)知識、大數(shù)據(jù)能力、AI算法便捷地融合到一起，為工廠量身定制智能應(yīng)用。以石化行業(yè)為例，今年3月，阿里云與恒逸石化開始進行工業(yè)數(shù)字化合作，使得石化生產(chǎn)煤炭消耗量下降3%。

 

　　對于企業(yè)來說，在ET工業(yè)大腦開放平臺上，只需兩步就可以打造智能工廠，即先通過數(shù)據(jù)工廠實現(xiàn)快捷上云，再基于AI創(chuàng)作間訓練出工廠的專屬智能。

 

　　“目前，ET工業(yè)大腦團隊擁有不足25個人。”閔萬里告訴記者，ET工業(yè)大腦平臺的目標是三年要連接100萬個產(chǎn)線和設(shè)備。

 

　　阿里云的自信來源于阿里體系強大的技術(shù)支撐。

 

　　2017年10月，馬云將新成立的研究院命名為“達摩院”，同時宣布，未來3年內(nèi)阿里巴巴在技術(shù)研發(fā)上的投入將超過1000億元，主要研究自然語言處理、人機自然交互、量子計算、機器學習、基礎(chǔ)算法等多個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

 

　　達摩院初期計劃引入數(shù)百名頂尖科學家和研究人員。同時，達摩院與全球頂級高校開展多學科、多領(lǐng)域、多模式的學術(shù)合作，以聯(lián)合科研基地和開放式阿里巴巴創(chuàng)新研究計劃為載體，構(gòu)建全球產(chǎn)學研技術(shù)合作生態(tài)。

 

　　目前達摩院已囊獲了大數(shù)據(jù)專家金榕、視覺識別和搜索領(lǐng)域國際級權(quán)威學者華先勝、世界級量子科學家施堯耘、計算機視覺專家任小楓等為代表的一批技術(shù)帶頭人，在人工智能、量子計算、芯片、自然語言處理等多個領(lǐng)域有所建樹。

 

　　今年6月，在計算機視覺知名賽事Pascal VOC comp4目標檢測大賽上，冠軍來自中國的達摩院。幾乎同時，達摩院自主研發(fā)的新一代語音識別模型——DFSMN，剛剛打破了全球語音識別準確率紀錄，被谷歌等國外巨頭在論文中重點引用。

 

　　達摩院取得的成績遠不止此。在自然語言處理領(lǐng)域，今年1月，在美國斯坦福大學發(fā)起的機器閱讀理解頂級賽事SQuAD上，阿里巴巴憑借82.440的精準率打破了世界紀錄，并且超越了人類；在今年5月舉行的國際頂級機器翻譯大賽WMT上，達摩院領(lǐng)先眾多國外巨頭與學術(shù)研究機構(gòu)，連奪英文-中文翻譯、英文-俄語互譯、英文-土耳其語互譯5項第一。