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2017年的春節前夕，阿里巴巴公布了2016年第三季度財報，其中阿里雲計算業務本季營收為17.64億元，同比增長100%——這已經是阿里雲營收連續第7個季度保持100%以上的增幅了。2016年10月，阿里雲計算項目「城市大腦」在杭州上線測試，通過接入交通監控視頻等數據收集，對整個城市進行全局實時分析調度，最終將進化成治理城市的超級人工智慧。如果說人工智慧＝數據+演算法，那麼大數據與雲計算則可以稱得上是人工智慧的底層架構了。根據IEEE 院士、阿里雲計算機視覺科學家華先勝博士介紹，目前，阿里雲針對人工智慧的發力點在計算機視覺、智能語音交互、和數據智能應用這三方面。近年來計算機視覺成了阿里雲的首要落地技術之一。（IEEE 院士、阿里雲計算機視覺科學家華先勝博士）雲計算、計算機視覺？雲計算的概念就像人工智慧一樣廣泛而模糊，簡單來說，雲計算平台讓用戶只需要接入網路便可享受網路服務。計算機視覺則屬於人工智慧學科的一部分，可以理解為用機器替代人眼，其中涵蓋了圖像與視頻的分析、目標的檢測與分割、人臉識別、物體識別、目標跟蹤、視覺搜索等，背後需要強力的視覺演算法支持。「城市大腦」的誕生2015年，曾於微軟任職14年的華先勝博士加入阿里巴巴，負責電商圖片搜索引擎優化，最終的落地產品為應用在淘寶、天貓APP上的「拍立淘」——用戶用手機拍攝物品照片后，便可以搜索相同或者相似的商品。2016年初，華先勝加入阿里雲並創立視覺計算團隊，負責雲上的視頻圖像智能團隊。阿里雲主要還是負責對外業務，比如交通、安全、廣告、工業等方面的應用。2016年10月，阿里雲計算的重要項目「城市大腦」在杭州上線測試，相似的技術也被阿里雲應用在廣州。「城市大腦」項目主要技術落點在於：1、大規模視頻分析處理；2、城市圖搜；3、交通監測；4、交通模型建立與交通優化。一方面，並且由於城市監控攝像頭數量眾多，產生的視頻數據量巨大，計算平台需要「吃得進去」，並且「消化的了」。另一方面，由於視頻處理具有時空相關性：每一幀圖像都依賴於先前的相關圖像，交通場景下當前視頻需要跟其他視頻合在一起作決策。因此在視頻處理時需提升計算效率。數據紅利與演算法優勢逐漸減少，深耕行業，建立優秀商業模式華博士認為，現在很多人工智慧公司是以演算法起家的，但是演算法間的差異可能會越來越小。比如ImageNet的圖像識別大賽中，優勝者最後的數據差距都在小數點以後，甚至包括數據差異也會越來越少，數據先發紅利也會逐漸減少。而除了演算法以外，一個優秀的商業應用場景對於人工智慧公司來說也同等重要。一個好的AI商業應用需要兼顧演算法、數據、用戶、平台、商業模式這五大方面。目前，人工智慧已經在金融的人臉識別方面開始應用，安防、交通、工業已經初步應用。人工智慧已經滲入到我們生活方方面面。阿里雲的強大計算能力是無數中小企業無法企及的，但通過開放雲計算平台，阿里雲的用戶獲得了人工智慧服務的能力，阿里巴巴也繼續佔據入口，試圖成為AI時代的「基礎設施」。