不懂技術的馬雲如何讓阿里成為技術最強的互聯網公司？

這篇一萬多字的報道的內容，是一個互聯網公司在技術上的努力。這個公司，是阿里巴巴——用馬雲自己的話說，正是因為他不懂技術，所以阿里巴巴在技術上的實力反而最強，或者謙虛點講是最強的之一。

對於互聯網公司而言，技術分兩種，一種是很炫的我們經常能夠在媒體上看到的各種黑科技，它的功能是PR和談資；另一種，是互聯網公司們每天都在使用的，同它們的業務相關的。第一種更吸引眼球，於是會有人和科幻小說比賽著去描述未來；第二種雖然枯燥，但卻支撐著科技公司們創造出絕大部分利潤和應收。包括阿里巴巴在內的巨大多數互聯網公司，走的都是一條從業務開始，不斷向技術進發的道路。它們通過商業模式的創新迅速崛起，吸引來海量的用戶。僅僅要服務好這些用戶就需要它們在技術上去不斷投入。然後，當單純的商業模式的紅利逐漸變弱時，它們需要找到新的增長動力，技術就變成了一個有吸引力的選項。

一直以來，互聯網公司都承受著只有商業模式創新，沒有技術創新的指責，但突然之間，我們能看到幾乎每一家有點追求的互聯網公司都開始宣稱自己是一家技術公司。已經出現了包括阿里巴巴、騰訊和百度在內，以市值衡量的世界級科技公司，接下來，這些公司是否能證明自己在技術上的創造力？這是李翔決定深入了解阿里轉向一家技術公司的原因。

以下全文13510字，閱讀大概需要30分鐘。

1、一個神秘部門的興衰

2014年9月19日，曼哈頓華爾街11號的紐約證券交易所內擠滿了人。互聯網巨頭阿里巴巴集團這一天公開上市，並且創下美國歷史上融資規模最大的IPO記錄。阿里巴巴把它變成了一項盛事，公司的高管、主要投資人和來自全球的媒體都聚集在這個地方。馬雲說：「夢想總是要有的，萬一實現了呢。」於是，整個中文社交網路都被這句話燃起了熱情。

不過，對這家公司而言，聲勢浩大的IPO還有一個順帶的好處：它的全球影響力的增加帶來的對頂尖科技人才的吸引力。實際上，普渡大學計算機系和統計系的終身教授、後來螞蟻金服的首席數據科學家漆遠，當時就同阿里巴巴的CTO王堅一起參加了阿里巴巴的IPO活動。

在紐約的上市活動結束之後，阿里巴巴緊接著就在矽谷宣布成立一個新的部門：iDST（數據科學與技術研究院institute of Data Science&Technologies）。同時，在美劇《矽谷》第二季的片頭，阿里巴巴的名字和Facebook、Google、Uber、甲骨文等一起出現。

不過，似乎沒有人能描述出iDST的職責和它對公司的作用。它的名字表示它要研究數據科技——此前，馬雲已經把下一個時代命名為DT時代，也就是數據科技時代。但一個單純的研究院顯然對一家商業公司作用不大。商業史上兩個最成功的企業研究部門是貝爾實驗室和施樂帕羅奧托研究中心，事實證明它們雖然對技術的進步貢獻卓著，但對自己的公司卻沒有太大助益。當然，它們為公司博取了名聲。不過，如果是為了公關效果和提升股價，iDST卻幾乎從來沒有公開在媒體上露過面。

iDST的兩位創始人之一漆遠，1995年時開始做人工智慧與機器學習，並應用於指紋和人臉的檢測與識別，大腦成像分析，及銀行用戶行為監控等領域。2005年他就在麻省理工學院開發大規模機器學習系統使用海量CPU并行分析人類基因組數據，解碼生物基因組與基因調控網路，2008年開始研究今天讓英偉達（Nvidia）股價飆升、成為人工智慧領域重要玩家的GPU晶元，做機器學習加速。後來王堅回憶說，他想要招攬漆遠加入阿里巴巴組建iDST，同時把當時螞蟻金服的總裁井賢棟和螞蟻金服的CTO程立介紹給漆遠。聊完之後，王堅說：「我也吃驚他真的非常果斷就來了」。

王堅對漆遠說，阿里巴巴是坐在金山上啃饅頭。金山是阿里巴巴擁有的豐富數據，這些數據的價值並沒有被挖掘出來，「數據就是土壤，但如果在這片土壤上沒有蓋起大樓，土壤本身就沒有價值。」因此，建立超大規模機器學習平台這個偉大的任務，「就交給你了」。6年前，在遊說王堅加入阿里巴巴時，當時阿里巴巴的首席人力資源官彭蕾說過類似的話，阿里巴巴的平台上產生了豐富的數據，但公司卻拿它束手無策，「希望你（王堅）來拯救我們。」

IDST的另一位創始人金榕是美國密歇根州立大學終身教授，曾獲得過美國國家科學基金會獎（漆遠也獲得過該獎）——有超過200位諾貝爾獎得主都獲得過這個獎金的資助。正式加入阿里巴巴的iDST之前，他曾在阿里巴巴旗下的互聯網廣告平台阿里媽媽做過一年的技術顧問，幫助解決一個大規模演算法優化問題，把廣告展示的收入提高了15~20%。此前金榕從未在工業界工作過，「對我來說，是第一次感覺理論的東西原來可以改變生活」。

那一年的顧問生活非常美好。他沒有固定的上下班時間，公司的業務人員對他尊敬有加，而他又能看到自己的理論影響現實並且創造收益，「我以為產業界科學家的生活一直都是如此」。於是，當王堅發出邀請之後，雖然對要在兩個國家之間頻繁旅行感到猶豫，金榕還是接受了這份工作。

不過，這兩位雄心勃勃的科學家，將會很快感受到，「理論的東西改變生活」並沒有那麼容易。

金榕在IDST的第一個工作任務，是幫助聚划算做演算法優化。他用「很辛苦」來概括那一段工作的狀態。

用演算法來提升聚划算的GMV（商品交易總額）在技術上並不困難。如果想要提升交易量，那麼，只需要把價格低的商品排列到搜索結果和推薦選項的前列。低價總是可以刺激購買。但是，如果在排序和推薦上，出現的總是更低價的商品，這就意味著網站吸引來的目標用戶群，其收入水平在不斷降低，「用戶從二三線城市一直掉到四五線城市，整個內涵完全變了」。不過，如果要提高優質高價產品在推薦和排序中的權重，交易量和成交總額又會下跌。

這就是金榕和他的團隊開始面對的兩難：「你幫業務團隊把GMV提升了，大家還是會認為這不是個有價值的事情。」如果你不能幫助業務團隊把GMV提升，那好，你連可見的有價值的貢獻也沒有做出。可是，「到底怎樣才是有價值的事情，沒有人有確切答案。」

每一次會議都陷入僵局。業務部門挑戰來自iDST的技術諸神，他們是否真的能夠理解這家公司正在做的事情，並且用技術來幫助業務團隊實現目標。從未在公司工作過的技術先知們對這種挑戰茫然失措。直到兩年多后，文質彬彬的金榕才意識到：首先，挑戰姿態是阿里巴巴這家商業公司的業務團隊一貫採取的方式，他們希望的是同樣強有力的回應；其次，當時聚划算面對的情況，更像是希望能夠完成商業模型的轉換，「在整個集團看來，科技並不是算算數字，並不是只要把點擊率提高，它想要能夠把商業模型做好」。

有一次，碰到當時阿里巴巴集團的COO張勇（花名逍遙子），金榕說，他希望能夠把技術團隊融合到業務團隊中，「以真實的業務場景為出發點，去考量和認知（技術）」。

漆遠面對的是一種類似於「二十二條軍規」的境遇。王堅交給他的任務是建立超大規模機器學習平台。他把自己的核心團隊放在了北京的阿里媽媽辦公室。這些一直生活在21世紀互聯網時代的技術精英，馬上就體會到19世紀蒸汽機時代的生活，「站在窗前看不到對面的樓，我們自己買了空氣凈化器，人人發口罩，在室內也戴著口罩工作」，「這是非常惡搞的生活，像故事一樣」。

到了2月份，整個公司都要做新財年的戰略規劃。在漆遠的設想中，他要建立的大規模機器學習平台可以同時為阿里媽媽和天貓服務。他向集團CTO王堅提交了一份申請幾千台伺服器的計劃。但在討論之後被公司否決了。

在阿里巴巴，每一位新加入的同事都有一位mentor（導師）。mentor會幫助新同事更加順利地融入到這個以強價值觀聞名的公司。漆遠的mentor正是整個阿里巴巴集團價值觀的最重要守護者之一，同時兼任阿里巴巴首席人力資源官和螞蟻金服CEO的彭蕾。彭蕾在2月份找漆遠聊了一次，告訴他業務部門對他的觀感：「聽說他們覺得你一不懂業務，二不懂痛點……」

他遇到了一個「雞生蛋和蛋生雞」的問題：如果沒有伺服器，他的團隊沒有辦法驗證自己的演算法和程序；但是公司不能批給他伺服器，因為他不能證明自己的演算法和程序更好；他不能證明自己的演算法和程序，因為他沒有伺服器可以跑程序；他沒有伺服器可以跑程序，因為他不能證明自己的演算法和程序……

在一連串的挑戰下，到了2015年的7月，iDST的人馬分成了三個部分：漆遠和幾位同事加入螞蟻金服；金榕和他的團隊加入了淘寶和天貓的搜索部門； 漆遠做語音的團隊留在了阿里雲。IDST這個名稱仍然保留，只是從直屬集團，變成阿里雲下的一個部門。

這只是大公司內的尋常場景：即使是公司內的研究機構，也有可能找不到技術的落地場景，得不到同在公司的業務部門的認可。在向技術的躍進和幫助技術找到應用之間，存在著一道玻璃城牆。要擊碎這道城牆，需要更多策略和耐心。

2、商業公司和技術公司

眾所周知，有三家具有統治力的科技公司，就像美國科技界有谷歌、Facebook、亞馬遜、蘋果和微軟。美國記者沃爾特·莫斯伯格把它們同十九世紀和二十世紀那些傳統工業巨頭像標準石油、美國鋼鐵公司、杜邦、通用汽車等相提並論——就差沒有指責它們像傳統巨頭一樣實施壟斷。在2015年有一系列互聯網公司的合併，如滴滴和快的、美團和大眾點評、58同城和趕集網等，最大的交易撮合者、華興資本的CEO包凡感慨說，BAT這三家公司就像天上的神仙，它們看著地下的英雄爭鬥，然後又主導了它們的命運。

這一切都沒什麼錯。它們像十九世紀的工業巨頭，或者像希臘神話中挑撥地上戰爭並主導這些戰爭的諸神。唯一有問題的地方在於：不同於在矽谷的同行，在稱自己是科技公司時，的三大巨頭總會顯得底氣不足。谷歌像一個玩具商人一樣不斷從自己的口袋中掏出各種新奇的科技產品，販賣給全世界對科技充滿幻想的人，從谷歌眼鏡、熱氣球、無人駕駛到AlphaGo；Facebook熱衷於談論自己的無人機和虛擬現實公司Oculus；亞馬遜有AWS、Echo以及Echo的語音大腦Alexa。但是BAT尷尬地發現，自己一直以來展示出的形象，竟然都是在賣出更多的廣告、銷售更多的商品、鼓勵人去玩更多的電子遊戲，並且拿錢支持創業的O2O公司燒錢補貼用戶。當然，矽谷的巨頭們也都在這麼做。只不過，它們同時還幹了點別的。

現在，的科技公司力圖改變這一形象。騰訊CEO馬化騰說：「我們現在越來越感覺到，歸根結底還是要通過技術的進步，企業才有可能保持在戰略方面的制高點。如果和過去一樣只做純軟體、純服務，可能會在未來的一些領域失去制高點。」

從2016年開始，百度CEO李彥宏就一直希望人們把百度看成是一家人工智慧公司。他不斷地告訴大家，互聯網的下一幕，會是人工智慧，百度會是這個行業的領先者之一。

做一家技術公司突然變成一種時髦。小米公司發布了自己的晶元，然後說小米必須始終是一家技術公司；京東CEO劉強東也開始強調，京東要成為一家技術公司；風險投資人們不想放過那些創業公司，他們開始對那些想要從他們手上拿錢的公司喊話，商業模式的創新已經到頭了，來點技術創新吧；於是，市場上開始出現了大量的虛擬現實公司、圖像識別公司、人工智慧公司……

阿里巴巴當然也不例外。在3月9日的杭州黃龍體育館，阿里巴巴舉辦了18年以來第一次以技術為主題的大會。阿里巴巴集團CEO張勇說，「在整個阿里巴巴發展的歷史中，很多人說阿里不是一家技術公司，就是一個商業公司、一個服務公司。但我想說，阿里巴巴必須是一個技術驅動、技術和商業完美結合的公司。」公司董事會主席和創始人馬雲宣布，要建立阿里巴巴的「NASA」，「面向機器學習、晶元、IoT、操作系統、生物識別這些核心技術，我們將組建嶄新的團隊，建立新的機制和方法，全力以赴。」阿里巴巴的首席技術官張建鋒（花名行癲）則說，因為阿里巴巴的商業太成功了，所以掩蓋了阿里巴巴在技術上的光芒。

後來，張建鋒反問跟他交談的人：「你認為我們不是一家技術公司，那你認為我們是什麼樣的一家公司？如果大家都這麼認為，說明這件事情真的深入人心，我們沒有必要去改變。我們是一家最有眼光、最有戰略的商業公司，這件事情沒有必要去顛覆它。我們只是想說，我們的技術也很成功。」

的確，阿里巴巴最讓人印象深刻的是這家公司的布局能力。它從B2B電子商務起家，然後切入C2C和B2C，做起了淘寶和天貓。除了在電子商務上的布局之外，阿里巴巴集團還拆分出了螞蟻金服這家科技金融公司；阿里也是最早布局雲計算的互聯網巨頭。張建鋒說：「所有公司都面臨這個過程，如果有業務前瞻性，你往往會進入一個無人區，沒有一個人定義過這件事。這時就迫使你要從應用型轉向研究型。因為在你把現有技術的可能性都擠干之後，必須考慮新的技術的可能性，阿里現在就面臨一個比較關鍵的一個轉型期。」

這是一條從商業模式驅動到技術驅動的道路。馬雲顯然也會認同張建鋒的說法。在湖畔大學的一次討論會上，有一位商業大佬建議湖畔在招生時多考慮一些技術型的公司。原因無外乎，在創業浪潮中，經歷了各種O2O公司的狂轟濫炸之後，商業模式創新似乎已走到盡頭。馬雲回應說，他並不喜歡為技術而技術的公司，更喜歡從商業需求倒逼出來的技術公司，「吹個小牛，我創業的時候，從來沒有想過我能做一家技術公司。今天阿里巴巴的技術實力絕對是前三。」

在螞蟻金服公司16樓，能看到支付寶最早的異常交易記錄：它由人抄寫在紙上，如今作為公司發展過程中的重要見證物，被陳列出來。現在，這家公司擁有一個強大的人工智慧部門。領導這個部門的首席數據科學家漆遠說，這不再是一個研究院，而是一個植根金融業務的技術部門； 它代表了金融領域在機器智能上最先進的水準，同時計劃建成並輸出世界上金融領域最強的機器智能能力。

對於淘寶，很長一段時間內，這家公司的技術員工，最重要的工作是維護系統的穩定性，因為過快的用戶增長隨時可能導致網站的崩潰。現在負責天貓技術平台的范禹回憶說，2004年他加入淘寶，有一段時間，最擔心的就是在晚上回到家之後，接到「0571」打頭的電話，通常都會是值班的同事讓他趕緊回公司看一下，因為系統出問題了；更糟的情況是，接到張建鋒的電話，這說明業務部門已經投訴到張建鋒那裡去了。范禹說：「我們做了很多偏系統性能和穩定性的事情」。

情況已經發生變化。張建鋒說：「我們以前一直追求成本、效率、性能、穩定，我們認為只要做到這些，就可以非常好的支撐業務。但今天我沒有辦法給任何一個部門做一個穩定性的指標。這是底線。」他說，如果阿里巴巴的技術體系再出現BUG，那就不僅僅是阿里技術體系的BUG了，而會變成社會的BUG。因為這家從電商起家的公司，它的業務範疇，如今已經涵蓋了電子商務、移動支付和金融服務、公有雲、物流、地圖等領域。

螞蟻金服的CTO程立也說，在他正式出任螞蟻金服CTO的三年多時間裡，「最早的時候，更多的還是在滿足當下的業務」。耗費他很多時間和精力的是螞蟻的「金融雲」：「三年多前，我當時看的更多的是，怎麼樣能夠把螞蟻的技術變成一個行業通用的技術，之前三年我們做了一個架構叫』金融雲』，是把螞蟻的技術開放出去能夠服務金融機構。」但從2016年開始，一向務實的程立也把目光從支撐業務身上轉移開。「未來還不是很確定的技術，會成為我關注的重點，我關注IOT和支付和金融的結合，關注區塊鏈，關注人工智慧方面的東西，更多是在看外部，包括一些未來還在萌芽中的技術。」2016年，他開始花30%的時間去看這些新的技術；在2017年，他相信自己可以用超過50%的時間去研究同未來相關的技術變化。

3、一家商業公司的技術實力

「產品越簡單，技術越重要。你跟用戶接觸的界面越簡單，後面的技術肯定越複雜。」張建鋒說。作為商業公司的阿里巴巴，技術能力也不容小覷。僅僅是支撐龐大的用戶量，以及以極簡方式滿足用戶需求，就需要非同一般的技術實力。如果不明白，那去看看谷歌的首頁，谷歌真正的技術實力隱藏在一個簡潔乾淨的頁面之後。

用戶的主要使用終端從PC端到無線端的變化，更是增加了對技術的挑戰。在以前的較大的電腦屏幕上，用戶對界面和產品的複雜度容忍度會更高，產品本身也可以通過設計去引導用戶多點擊幾下跳轉頁面，「但是在無線時代屏幕這麼小的情況下，產品已經不能複雜了，一定很簡單。越簡單的產品，越要有非常好的用戶體驗，後面考驗的就是技術能力」。

對於淘寶而言，「手淘這麼小的一個屏幕，今天一個人打開手淘，看到的內容要是他感興趣的內容，後面就非常考驗技術了。」每天大概有2億人會登陸手機淘寶，在淘寶上則由大約10億種類商品，對技術的考驗在於，要實時匹配給用戶他感興趣的商品內容，「你要從當下用戶搜的一個詞或點擊的一個詞，匹配實時的內容，幫助用戶決策。這都是需要非常非常高技術的。」

每年的雙十一對技術也是大考。范禹說，至少到目前為止，技術仍然需要為每年的雙十一做很多事情，利用雙十一來促使技術升級。雙十一的特殊之處在於：首先，用戶訪問和購買的峰值會很高，其次，在那一天，用戶的行為也發生一些變化。當然，高峰值並不奇怪。微信除夕夜的收發紅包，雨雪天氣時的叫車服務，乃至節假日出行高峰時的酒店預訂，都是各自行業的峰值。范禹說，相對於其他擁有高峰值的公司和產品，電商的特殊之處在於它的複雜度。比如，價格不能算錯，雙十一期間，商家和平台設置的各種促銷政策的疊加，造成規則複雜；第二，商品庫存數量不能算錯，比如此前就曾出現過超賣的問題。然後，還有支付和物流這兩個環節的問題。

范禹說：「從底層整個基礎設施的架構、到中間業務的玩法，再到很多大數據的應用，其實每年都在發生很大的變化。對消費者而言，可能並沒有感覺』雙十一』有本質的改變，但是對於技術人員來說，每年都有很多不一樣的變化。」比如，2014年時，當時負責雙十一技術部分的范禹一直在糾結，是否要把伺服器切換到上海的數據中心。他猶豫的原因是，當時數據在杭州兩個同城機房之間交換，只需要不到一毫秒的時間，但在上海和杭州的數據中心間交換，需要5~6毫秒，「幾個毫秒對系統的影響就很大，而且，還擔心網路光纖萬一出問題怎麼辦」。到了2015年時，阿里已經在深圳、張北和上海同時啟用了數據中心。同時，把數據放在雲上的比例也越來越大，從10%到65%，「底層的架構改變每年都在發生」。2017年他們又計劃做離在線混合部署，即把離線的大數據和在線的計算能力結合。

另一個張建鋒特地舉出來證明阿里巴巴技術實力的例子是雲服務。「雲服務是通過規模化來優化成本結構。所以，雲服務的價格，跟很多商品和服務的定價都不同，它是一個非常激進的價格下降的過程。」在價格急速下降的同時，雲服務的提供商還要能保持一個高毛利率，「這就不完全是靠硬體成本的下降，硬體成本下降沒有這麼大幅度。它的成本優勢要靠軟體和技術集成之後的優化帶來。所以，如果你要做雲，單從成本上來講，沒有一定的技術，你是不可能盈利的」。除此之外，大規模的雲服務，還要考研雲服務提供商的穩定性和安全防護能力。

「阿里以前更多被人家所知道的是工程化的能力，講工程技術。現在AI起來就更強調一些演算法能力。這兩個能力一結合，還是有很大的空間。」張建鋒說。

除此之外，他證明阿里巴巴技術能力的另一個角度是：在流量紅利時期，以技術能力去匹配和支持業務需求，滿足不斷增長的需求即可；但是現在，流量紅利枯竭的情況下，「阿里還是保持一個非常高速的成長，不管是從我們的交易額、利潤，都比流量漲得更快，這就是從技術要來的紅利」。當然，反過來看，它也證明，如果這家公司要繼續保持增長，就需要在技術上更加深入。

對於螞蟻金服，首席技術官程立最為自豪的是兩方面的技術。第一塊是「大規模分散式交易處理技術」，它是一整套處理金融級交易的架構與平台。程立說，他面試過一個為傳統銀行做系統的技術人才，「從2015年開始，當他到銀行去，售賣原先公司的系統和服務時，發現如果他的系統和服務不是基於阿里與螞蟻金服的技術架構思想，銀行聽都不會聽。這已經成為一個基本入門門票。必須是基於阿里與螞蟻金服的技術思路做的架構，才會進到競標的環節」。第二塊是「用大數據技術去解決風控和信用的問題，並在上面做一些服務」。程立稱之為螞蟻「做的最早、技術沉澱最成熟」，是從小微信貸到芝麻信用等螞蟻金服現有的服務的底層核心技術。

張建鋒非常強調技術的格局。而這種格局，顯然不是所有公司都擁有。雖然在大公司做技術，可能帶給你無數煩惱，但它也提供了小公司難以提供的視野和平台。他說：「做一個APP，沒有做到一千萬DAU的時候，你的所有規劃，都不知道能不能成立。只有爬到山頂上，你才能看到不一樣的東西，在山腳下談很多未來，其實都是以YY為主，都是沒有根據的。你站得更高，你的規劃才能更明確，所有的事情都是一樣的。」

4、向技術的長征

不過，基於業務需求而產生的技術，顯然並不能讓一家市值2500億美元的公司滿意。尤其是，它的創始人和領導者一直都以雄心勃勃著稱。

阿里巴巴集團CEO張勇不斷強調要「向技術要紅利」。這已經成為他發言中出現頻率最高的句子之一。

馬雲則要更加不客氣。他對阿里巴巴的技術人員說，你們聽了不要不高興，現在阿里巴巴的技術研發，「有點像游擊隊帶了個兵工廠、弄兩個手榴彈，造手榴彈造得快點是可以的。但現在我們已經是這麼大的經濟體，我們必須建立起NASA這樣的機構」。他一口氣劃定了一系列的核心技術，「人工智慧、機器學習、語音技術、生物識別、晶元技術、操作系統」，「兵工廠沒有辦法造出導彈，我們必須建立導彈機制的思考，我們需要建立強大的對未來技術的思考，我們不能走原來的路。」他提到自己在2016年提出的「五新」，說新零售已經在落實，新金融正在布局，「已經到半路了」，接下來「必須組建阿里的新技術」。

要把董事局主席和CEO對技術的要求變成現實的是阿里巴巴集團的CTO張建鋒。張建鋒把阿里巴巴的技術分為優化和創新兩個部分，「今天不管做推薦、搜索還是廣告，我們的都是優化，我們不要認為自己是在做創新。真正的創新是開拓和定義了一個市場。今天我們兩件事情都要做到極致，如果兩條路都做到極致，現在跟未來，我們兩部分都全了，既有對現有業務的持續改進，又有對未來創新的持續投入。」

張建鋒在2016年的4月1日被任命為阿里巴巴的首席技術官。和阿里巴巴的上一任CTO王堅不同，並且和絕大部分公司CTO也都不同的是，張建鋒是技術出身，最早的職務是淘寶網技術部的架構師，但隨後轉做業務，而且相當成功。張建鋒做過很長一段時間業務領導者。他曾擔任過淘寶網的總裁，2015年3月天貓總裁喬峰被免職后，張建鋒更是一度出任阿里巴巴零售平台負責人，統管淘寶、天貓和聚划算。這應該是整個阿里巴巴集團中最重要的具體業務管理崗位。直到後來張勇出任阿里巴巴集團CEO之後，直接管理電商業務，張建鋒才轉任中台事業群總裁。

張建鋒說，他認為有兩種類型的CTO，「一種是站在業務的角度看技術，另一種是站在技術的角度看業務」，他自己偏向於前一種，喜歡判斷「你做的這個技術，到底符不符合商業發展的策略，到底有沒有解決商業上的問題。如果有，那我再回過頭來看，你這個技術符不符合技術潮流，成本到底怎麼樣，可行性到底有多大。」

業務部門出身的背景，讓張建鋒得以避開技術和業務之間最常見的衝突，也是2014IDST組建之後，包括漆遠和金榕在內的科學家同業務部門之間的衝突：業務部門指責技術部門不能落地，而技術部門鬱悶自己的研究成果始終無法被具體應用。他也擁有足夠的權威去推動阿里巴巴集團技術部門的整合——馬雲本人也認可了這一點。此前，阿里巴巴的每個業務部門都擁有自己的技術團隊。甚至如圖像識別這樣可以成為通用技術的技術研究，也分散在不同部門。

舉一個例子，張建鋒出任集團CTO之後，在總裁會上，他曾數次提議要舉集團技術之力，進行一個類似於亞馬遜智能音箱Echo，以及其背後的語音大腦Alexa的項目。但是，阿里巴巴集團的語音識別技術團隊歸屬於阿里雲旗下——這支團隊由原先的iDST部門劃歸到阿里雲，也是國內最頂尖的語音識別團隊之一。這涉及到對分佈在不同業務部門和公司之間的技術能力的整合。

幾次的討論之後，張建鋒如願以償。解決方案出人意料地聰明。在一次總裁會上，現任阿里巴巴集團首席人力資源官、當時還是菜鳥總裁的童文紅提議：「大家也別煩了，行癲（張建鋒）你就去做阿里雲的CTO不就得了嗎？」這個方案得到了CEO張勇、張建鋒和阿里雲總裁胡曉明的一致認可。於是，從2017年的1月13日，張建鋒開始兼任阿里雲的CTO。他可以名正言順地調用語音識別團隊。

在張建鋒看來，阿里巴巴技術的出發點要考慮兩個方面：第一是要有先進性，第二是要能規模化和產業化。後者更被他視為是一個難以複製的優勢：「我們非常難得的一個優勢是，我們有產業化的資源整合能力」。然後，他把對技術的關注分為三個層面：第一個層面是同阿里巴巴集團業務相關的技術，「跟你業務一毛錢關係都沒有，怎麼去做？」；第二個層面是，可能跟現有業務沒什麼關係，但技術趨勢會對用戶產生巨大影響，這個層面的技術如自動駕駛、人工智慧、虛擬現實等；第三個層面他稱之為「可能會顛覆所有東西的技術」，如量子計算、區塊鏈等。

他關心的更為具體的領域，是雲計算和IoT。張建鋒說：「現在阿里巴巴集團只談雲和IoT」。他的同事在旁邊加上一句：「雲、IoT和AI。」不過，張建鋒已經在技術大會上把AI解釋成「Alibaba Inside」，即由阿里巴巴提供的技術支持。比如，阿里巴巴為玩具巨頭美泰提供了其在市場所有產品的語音交互功能。

馬雲把大數據拆成兩個部分，雲數據和大計算，儲存在雲上的數據，以及龐大的計算能力。張建鋒說：「目前的人工智慧技術都是基於數據的，所以，這一波浪潮起來之後，最受傷的都是沒有數據的公司。現在風頭最勁的公司都是有數據的公司，比如谷歌、Facebook、阿里巴巴，因為天然的是直接面向用戶的服務，每天都會產生很多活數據。」

然後是計算能力。張建鋒考慮的是，「能不能把計算能力做得與眾不同」，「如果全部都是基於GPU，那其實大家的能力差不多，因為這個能力是英偉達（Nividia）定義的。所以才有人要做專用晶元，比如谷歌要搞TPU，我們要搞FGU。阿里巴巴這樣一家體量的公司，必須去做一些自己的研究。」

第三步是對行業的理解，「這是今天整個人工智慧面臨的最大挑戰」，「最稀缺的是人工智慧和產業的結合」。

只有數據、計算能力和對行業的理解三者結合起來，才能形成一個張建鋒所說的，既有技術的先進性，又具備產業化能力的解決方案。用張建鋒的話說，當技術能夠跟產業結合在一起把產業做大時，人們對一家公司的認知也會變化。比如，如果一家公司把圖像識別在醫療行業應用得特別好，那大家對這家公司的認知一定是一家醫療公司，而不是圖像識別公司；在安全上做得非常好，那它就是一家安防公司，而不是圖像識別公司，「這些產業的規模都足夠大，但今天我們都是在產業的邊緣逛來逛去。所以，在人們看來，大家做得都一樣，都是圖像識別公司。」

在IoT上，阿里巴巴則有「很大的計劃」，從晶元、語音交互到硬體，都會涉足。以語音交互作為入口的硬體為例，亞馬遜的Echo成為爆品之後，希望模仿Echo的公司不在少數，不過，「不能說我有語音交互我就跟亞馬遜Echo一樣，Echo做的根本不是語音交互，是Alexa背後的平台」。顯然，張建鋒認為阿里巴巴集團擁有不遜於亞馬遜的優勢，而且，由於互聯網+的繁榮，它能提供的服務只會更多：餐飲、出行、酒店、音樂、影視……「主要是智能平台和後面的整合能力，而不是語音交互，語音是一個通用技術。如果真做成一個音箱，那就太LOW了。

不同於張建鋒在技術和業務之間的職務多變，螞蟻金服的CTO程立一直在技術崗位上。儘管阿里巴巴集團號召它的員工要「擁抱變化」，在人員調整上以「輪崗」著稱，程立卻長達12年沒有被「輪崗」過。螞蟻金服內部已經建立了4個技術實驗室——其中3個成立於2016年，以關注他所稱的同未來相關的技術。這4個實驗室分別關注生物識別、區塊鏈、人工智慧與IoT。程立對這些實驗室的要求是，「只做面向未來3到5年的投入」。他說：「過去我們招聘一個人，會看和當下的業務有沒有直接的關聯和幫助，現在我們招一個人，也許就是為未來儲備。一些科學家性質的人才，過去也許我們不需要，只是等一項技術快產業化的時候，我們把技術拿過來用，但現在我們會招一些科學家級別的人才。會有更多的科學家加入。」

他對技術帶來的不確定但又重大的影響深有體會。最直接的例子就是移動互聯網對支付和金融業務的衝擊。程立曾經一度認為，移動互聯網對支付和金融的衝擊不會像對其他行業如社交、遊戲、內容和電商那麼大。他認為，或許這只是一個把服務從PC端搬到手機端的過程，「但現在回頭看，移動支付是把金融服務和支付重新定義。當支付從線上往線下走的時候，你會發現移動互聯網提供了很多新的技術可能性。包括螞蟻嘗試過的聲波支付、藍牙支付，以及二維碼支付」。

他的結論是，「一個看似無關的技術，影響卻會非常大。」這讓他對未來充滿警惕。

5、 iDST的歸來

前iDST負責人漆遠來到螞蟻金服做首席數據科學家，他和團隊接到的第一個項目是智能客服。他希望通過智能交互機器人來解決支付寶的客服問題。這一次，他和團隊大獲全勝。2015年雙十一的時候，他到成都客服基地去看項目的效果。當時，客服部像往年一樣舉行一個小小的競賽，接到客服電話最多的團隊，公司會發iPad作為獎品。所有人都做好了加班的準備。但是出人意料，到了11月11號的中午，客服的電話就已經少了很多。從杭州總部來的高管們不好意思再去搶著接電話，都撤出了現場。

後來，客服部門拿出分析數據，2015年的雙十一，客服做到了94%語音自助，這意味著有94%打來的電話不需要再轉接到人工服務。2016年的雙十一，客服自助率做到了97%。漆遠給2017年客服項目定下的KPI不再是自助率，而是用戶的問題解決率和滿意度。最近的一個標誌性的事件是兩周前，客服機器人的問題解決率超過了在線的人工問題解決率，這在一年多前項目啟動時是不敢想象的效果。業務部門做了一個統計，在不到一年的時間裡，去除掉人工智慧團隊的人員工資和計算資源成本，他們的工作為公司節省了一個多億的成本。

「客服項目是螞蟻金服數據落地的一個標杆項目。」漆遠說。 它符合阿里巴巴和螞蟻金服對技術的兩個要求：第一，代表趨勢；第二，能夠產業化。對話機器人即使在矽谷也是一個浪潮，有數百家創業公司進入了這個領域，用漆遠的話說，但是，「能夠做到落地，真正有用的，基本沒有」。

漆遠在離開IDST來到螞蟻金服之後，他在阿里巴巴集團的聲望也開始迅速上升。2015年，阿里巴巴集團評演算法大獎，16項獎中，漆遠80人的團隊包攬了6項。其中包括第一名超大規模機器學習平台。

在螞蟻金服，漆遠組建起300多人的人工智慧部門。「團隊這麼快的發展離不開公司對技術人才的重視「，漆遠說，」Lucy（螞蟻金服董事長彭蕾）和Eric（螞蟻金服CEO井賢棟）非常支持，Lucy說，招什麼人，錢不是事，看中好的人，你告訴Sam（螞蟻金服首席人力資源官藺相如），他會支持。Lucy說我們人才要超配，原來我們都是一個蘿蔔一個坑。」

他和業務部門的關係也在變得和諧。這個早先被指責為「忽悠」和「不能落地」的科學家，現在總是提醒他的同事，一項技術如果想要發揮價值，就要找到應用場景，真實地通過產品影響到用戶，最重要的是技術和業務之間的認同。

他的團隊已經著手在做一系列TechFin項目，既有對現有系統的效率優化和升級 – 比如優化營銷效率的智能匹配和基於深度學習與加強學習的風控升級– 也有面向未來的技術開發。比如深度學習與知識圖譜的結合，基於多輪對話的智能助理系統，與金融市場分析。

在2016年初寫給公司的報告里，漆遠起的標題是「人工智慧助力金融」，報告的核心思想是我們不僅要用AI技術來優化現有流程，更要開創新的增長點。螞蟻金服的CTO程立看完之後說，太謙虛了，改一改吧，改成「人工智慧驅動金融」。2017年的1月份，突然有一天，馬雲、曾鳴、張建鋒、邵曉鋒、王堅等一干阿里巴巴集團的高管到訪螞蟻金服，同螞蟻金服的高管們開會，馬雲說，「科技重塑金融」。「馬老師講，科技重塑金融，』重塑』是什麼意思？就是redefine。這比驅動業務還要向前走了一大步」漆遠說。

馬雲在會議上提出了一個新詞「techfin」，科技金融。程立說，過去螞蟻一直認為自己是fintech公司。「這不是文字遊戲，fintech是用技術讓金融服務成本更低、效率更好，是用技術優化金融，本質上還是一家金融公司；但是techfine的意思，就是本質上是家技術公司，是要用技術去賦能金融機構，這意味著第一要專註在技術上，第二要更加開放地去服務於金融合作夥伴。」

在三月份阿里巴巴組織部大會上，已經是螞蟻金服首席數據科學家的漆遠和前CTO王堅坐在一起。王堅說，他最高興的是iDST又回來了。張建鋒要把此前這個拆分到各個業務部門的研究院重新拼裝起來。新任iDST負責人就是此前iDST的兩位負責人之一金榕。

金榕把自己和團隊在天貓搜索部門的經歷，同當年知識青年的上山下鄉相比，「必須要知道糧食是怎麼長出來的，必須知道錢是怎麼掙的」。和漆遠一樣，他的團隊也沒有用多少時間，就贏得了認可。2015年，金榕的團隊拿到了集團CEO大獎，他的團隊也從30個人慢慢擴展到了120人左右，包括語音、圖像。金榕說：「我覺得這段經歷應該是讓我真正理解了，業務就是業務，它的確有很多很複雜的要求，不要低估。我們最早幫聚划算的時候，第一反正也完全聽不懂；第二就是非常不欣賞別人。但想想看這幫人很不容易，他們的KPI很重，幾乎每天都很緊張，他們的KPI是真金白銀的KPI。然後，真正理解了從技術到產品的過程，比過去要清晰很多。」

在巨頭之中，他對亞馬遜讚不絕口。金榕稱亞馬遜是一個「令人印象深刻的公司，從一個電商公司變成了一個技術公司，某些方面甚至比Google更有競爭力」；「亞馬遜的技術人才沒有Google那麼多，但是它能把東西做得很有影響力，它的技術和業務融合非常好。它是在做一件產品而不是簡簡單單的在做技術。產品就要關係到用戶體驗，不是簡簡單單說搜索的準確度高。但凡想要技術有大的影響力，你永遠都繞不開這個命題：怎樣在一個商業的環境下影響用戶全方位的體驗。」

這會成為對他的新的考驗。2014年組建IDST之後，他已經體驗過一次技術和業務難以融合，無法找到落地場景的痛苦。「在任何一個公司，無論是商業驅動還是技術驅動，如果不能把商業機會和科技的優勢聯繫起來，終究是有問題的，谷歌就是一個很好的例子，它有非常強大的技術能力，但並不說明它能成功的把它的技術能力應用出來。我經常舉一個簡單的例子，谷歌的機器視覺技術有200多個博士，但YouTube不用他們的東西。YouTube的成功和他們的視覺技術能力沒有任何關係。」與之對比，亞馬遜則不斷有像智能語音大腦Alexa、線下新零售店Amazon Go，這樣技術同業務融合，並變成標誌性產品的項目出現。

採訪到後來，我喜歡問碰到的每一位技術人員，究竟該如何判斷，一家公司是由技術驅動的，還是由商業驅動的？

程立的回答是：當你需要要解決一個客戶問題或者解決一個行業問題時，第一時間想到的是用商業的方法去解決問題，還是用技術的手段去解決問題？如果你是一家業務公司，看到一個問題，會很自然地用業務手段去解決；而如果你是技術公司，第一反應是想通過技術手段來解決。

金榕的回答要更為激進：要看這家公司是否離開技術就活不下去。有些所謂科技公司，即使沒有技術能力，也沒什麼關係。

他說：「科技是可以做出根本性改變的，它真的不僅僅是讓商業做的更好，而是有拓展商業邊界的能力。」但是，在商業公司內做研究，「需要容忍失敗，保持耐心和毅力」。他再次舉出了亞馬遜的例子：今天我們能看到亞馬遜成功的產品如公有雲AWS、智能語音Alexa，以及大受好評的Amazon Go，亞馬遜也有著名的失敗產品如智能手機Fire Phone。

「如果你不過是比別人早想兩天去做一件事，我覺得沒太大意思。如果這是一個最棒的東西，即使所有人都想到了，只有你做成，那才是一件最傑出的事。我希望我做的是最好裡面的最好。」金榕說。

這家公司再次踏上了向技術的長征。

END

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