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      達摩院三年,阿里巴巴更懂技術(shù)了嗎?

      2021-03-25 08:51莊洲
      財經(jīng) 2021年5期
      關(guān)鍵詞:阿里阿里巴巴量子

      莊洲

      2008年,馬云邀請后來的阿里云創(chuàng)始人王堅從微軟亞洲研究院加入阿里時,抱有一個夙愿:在阿里打造一個匯集頂尖技術(shù)人才的研究院。這個研究院,不應該僅僅服務(wù)于商業(yè),它更應該在某種程度上引領(lǐng)技術(shù)的浪潮。

      后來的故事是,阿里研究院沒做成,日后領(lǐng)跑中國云計算行業(yè)的阿里云誕生了。

      2014年,阿里巴巴在紐交所上市,阿里云跨過生死線,“研究院”的設(shè)想被重提議程。這次,在王堅的推動下,達摩院前身、專注于數(shù)據(jù)科學的iDST(institute of Data Science & Technologies,數(shù)據(jù)科學與技術(shù)研究院)于硅谷成立。

      2017年,隨著阿里啟動技術(shù)大中臺戰(zhàn)略,馬云經(jīng)深思熟慮認為阿里巴巴已經(jīng)“ready”,決定成立包容更多領(lǐng)域的研究院,同時為其命名“達摩院”。歷經(jīng)近10年,跨越三次關(guān)鍵節(jié)點,阿里做技術(shù)研究院的執(zhí)念得以實現(xiàn)。此時阿里已攢下一些家當,對達摩院“3年1000億”的投入規(guī)劃,比初創(chuàng)阿里云時“堅持10年每年投10億”更加大手筆。

      三年多過去,已在全球8個地區(qū)設(shè)立研究中心、網(wǎng)羅了30多位海內(nèi)外高校教授及10多位IEEE Fellow級科學家的達摩院,堪稱全阿里最燒錢的部門,或許也是中國最燒錢的企業(yè)研究院之一。其布局囊括AI、芯片、量子計算、自動駕駛、5G等需長期重投入的前沿領(lǐng)域。

      2月2日,阿里發(fā)布2021財年第三季度財報,成立12年后,阿里云守得云開見月明,首次扭虧為盈。阿里巴巴上個10年最大的技術(shù)押注已見分曉,而這個10年最大的技術(shù)押注才拉開序幕。在財報分析師電話會上,阿里巴巴董事會主席兼首席執(zhí)行官張勇表示“將對達摩院加大投入”。三年里,阿里對達摩院的投入一直在加碼。相關(guān)信息源顯示,達摩院量子計算團隊正在杭州夢想小鎮(zhèn)建設(shè)第二個硬件實驗室,以增強量子芯片制備和測試能力,縮短研發(fā)周期,擴大創(chuàng)新空間。

      從成立之初,達摩院即被阿里寄予厚望:一是支撐阿里業(yè)務(wù)發(fā)展,二是使阿里巴巴成為國際科技創(chuàng)新的領(lǐng)軍力量,此外,它還要活得比阿里巴巴更久。這無疑是一個極具挑戰(zhàn)的愿景。三年里,積聚了大量科研牛人與資金的達摩院,是否已如期望的那樣燎原了阿里的技術(shù)之火?

      我們梳理了達摩院三年來的成果、路線及布局,試圖勾勒其何去何從。

      第三條路徑

      基因與土壤,注定了達摩院不會復刻傳統(tǒng)企業(yè)研究院的發(fā)展模式。

      成立儀式上,馬云對達摩院未來的路怎么走并無確切答案。但有一點他很肯定,研究院研而不發(fā),純粹地“research for fun”,不可能長久;純粹地“research for profit”,不致力于解決社會問題,更不可能長久。

      達摩院要尋找的應該是第三條路徑:“Research for solving the problem with profit and fun”。

      達摩院相當一部分科學家來自象牙塔般的高校。但經(jīng)歷長期的理論研究后,他們都向往著“硬幣的另一面”:從在學術(shù)界探索“無用之美”,到在工業(yè)界創(chuàng)造“有用之美”。

      加入阿里前,施堯耘為密歇根大學安娜堡分校終身教授,是美國計算機系里第一個以量子計算論文博士畢業(yè),并靠此拿到終身制教職的科學家。“我做了20多年量子信息科學的理論研究,今后如果也能為量子計算的實現(xiàn)作出貢獻,我覺得自己的研究生涯就完整了?!笔﹫蛟湃绱私忉屗麩崆橥渡戆⒗锇桶偷脑颉K麆?chuàng)立并領(lǐng)導的達摩院量子實驗室,以實現(xiàn)量子計算的潛能為目標。

      在大規(guī)模招兵買馬后,達摩院創(chuàng)造了什么?通過公開資料,我們整理了三年來達摩院發(fā)布的重大成果:

      如果拆解達摩院大部分領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)的路線,會發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律:技術(shù)往往從難處入手,而落地則從下沉場景入手。

      自動駕駛是一個典型領(lǐng)域。成立三周年之際,達摩院自動駕駛實驗室對外發(fā)布的重磅成果,不是酷炫的demo版無人駕駛乘用車,而是即將大規(guī)模商用的末端物流車“小蠻驢”。

      與名字一樣樸實,小蠻驢的主要功能是給消費者送貨。背后易被忽略的事實是:小蠻驢實際集成了最前沿的人工智能和L4級別自動駕駛技術(shù),能在0.01秒內(nèi)同時預判上百行人與車輛的意圖進行避障,其行駛的人機混合場景,復雜度已超越高速公路等結(jié)構(gòu)化道路。

      小蠻驢成本的降低源于技術(shù)上的創(chuàng)新突破:一是改進了包含激光雷達等昂貴傳感器在內(nèi)的感知體系,比如,達摩院自研的感知算法,實現(xiàn)了對低線束激光雷達的高線束模擬;二是自研嵌入式計算平臺,定制了高性能、低成本和低功耗的計算單元;三是深度定制了包括運動底盤在內(nèi)的硬件設(shè)備,實現(xiàn)了軟硬件高度一體化。

      自動駕駛實驗室負責人王剛,放棄新加坡南洋理工大學終身教職加入阿里后,曾帶著團隊在阿里園區(qū)中長時間訓練無人駕駛乘用車,但最終選擇先從末端物流場景切入。因為這一場景能較快落地,適合在真實環(huán)境中快速迭代技術(shù),同時其有相當廣泛的應用前景,不僅對阿里電商業(yè)務(wù)有支撐作用,還有望應對服務(wù)行業(yè)勞動力不足的社會問題。

      達摩院機器智能實驗室負責人金榕,曾列舉團隊最令他振奮的三大底層技術(shù)突破:

      一是自然語言處理領(lǐng)域,翻譯團隊打造出AliTranX國際化多語言基礎(chǔ)設(shè)施,自研模型用一套框架實現(xiàn)了214種語言之間多領(lǐng)域的任意轉(zhuǎn)譯,過去按傳統(tǒng)技術(shù)需為每個領(lǐng)域研發(fā)214×213種模型;

      二是語音領(lǐng)域,達摩院研發(fā)出大小不到40MB的SAN-M-SCAMA語音識別系統(tǒng),可離線部署在移動端,識別效果媲美超過100GB的云端系統(tǒng);

      三是數(shù)學規(guī)劃求解器領(lǐng)域,這是一項典型的“卡脖子”技術(shù),國外頭部公司已有近30年技術(shù)積累,達摩院自主研發(fā)的求解器MindOpt,連續(xù)兩年在國際權(quán)威測評榜單中獲得單純形法測試第一,今年其對線性規(guī)劃問題的求解速度達到每題40秒,刷新了去年84.3秒的成績。

      達摩院在語言、語音、求解器等幾大AI基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的路徑選擇,同樣符合技術(shù)高打、場景下沉的務(wù)實路線。據(jù)了解,翻譯技術(shù)首先應用于被稱為國際版淘寶的速賣通平臺(AliExpress),幫助連接上億海內(nèi)外賣家、買家,數(shù)月前速賣通實現(xiàn)了全球首場翻譯直播,同時,技術(shù)已向眾多跨境電商、教育企業(yè)開放,日均調(diào)用量超13億次;端上語音系統(tǒng),首先應用于高德,方便上億用戶在隧道等離線環(huán)境中持續(xù)使用語音導航,技術(shù)同步通過阿里云向社會開放;求解器技術(shù)最早用于解決阿里云計算資源調(diào)度難題,此后被應用于新零售、新制造、智能物流等多個場景,不久前MindOpt成為國內(nèi)首個免費開放的商用求解器。

      硬幣的另一面,產(chǎn)出結(jié)果看起來沒那么浪漫,產(chǎn)出過程又充滿艱苦、繁瑣的工程工作。但置身其中的金榕還是發(fā)掘出了強烈的技術(shù)美感:從214×213種模型,到萬模歸一;從100GB的系統(tǒng),到40MB的系統(tǒng);從84.3秒的求解速度,到40秒……每一個數(shù)字產(chǎn)生微小變化,都意味著技術(shù)一步步被淬煉至極致。

      一位達摩院人士表示,達摩院與普通研發(fā)部門最大的不同是,在這里,技術(shù)是為了場景,但場景又是為了實現(xiàn)技術(shù)的極簡與優(yōu)美。業(yè)務(wù)價值是途徑,而不是目的地。

      這似乎是平衡技術(shù)理想與業(yè)務(wù)探索的一條可行路徑。

      戰(zhàn)略、布局與周期

      盡管達摩院的技術(shù)目標是為了“有用之美”,但如仔細觀察,會發(fā)現(xiàn)其實驗室設(shè)置涵蓋了將在長、中、短期內(nèi)擁有應用前景的技術(shù)。這一布局,顯然為了讓達摩院既能搶占技術(shù)高地,又能穿越技術(shù)周期。

      近幾年,阿里對量子計算、芯片等長周期領(lǐng)域不斷加大投入,但在一個商業(yè)上極其成功的公司,從事可能長期看不到落地可能的研究工作,仍頗具壓力。量子實驗室負責人施堯耘常被人問起,“如何說服行癲(阿里云智能總裁、達摩院院長張建鋒)做量子計算?”看起來,阿里巴巴的主營電商業(yè)務(wù),與仍被巨大不確定性縈繞的量子研究,相去甚遠。

      “不是我說服行癲,是他把我招過來的,是他要做量子計算的。” 施堯耘說,“戰(zhàn)略決斷是我最佩服行癲的地方?!?/p>

      在一次內(nèi)部業(yè)務(wù)會上,張建鋒曾同下屬們討論技術(shù)戰(zhàn)略,他說,“什么是戰(zhàn)略?戰(zhàn)略就是讓你有恐懼感的問題,比如量子計算?!弊屗锌謶指械囊粋€場景是,“有一天,阿里巴巴買再多的服務(wù)器、芯片,都算不過一臺量子計算機?!?/p>

      盡管得到張建鋒的大力支持,施堯耘還是經(jīng)常受到內(nèi)外的質(zhì)疑,特別是“為什么阿里巴巴要做量子計算”?他一開始嘗試以很嚴密的邏輯來論證,比如從“算力是阿里的核心競爭力”,推導出阿里必須做量子計算。后來,隨著對“真實世界”體感的加深,他不再堅持這樣“義正嚴辭”的論證。“我現(xiàn)在覺得阿里巴巴也不是說必須要做量子計算,因為做有做的活法,不做有不做的活法。就像我們每天面臨的很多事情一樣,這是一個選擇的問題。But our choices decide who we are(選擇決定了我們成為什么人)。”

      在施堯耘看來,這個選擇就像“一面鏡子”,照出公司管理層是否真有決心做長期的科研投入。在更長的周期內(nèi),這個選擇將“決定阿里巴巴會成為什么”。達摩院成立前,張建鋒已想好要開創(chuàng)阿里自己的量子研究,“yes or no”的問題解決了,但“how”的問題被移棒給了施堯耘。

      經(jīng)歷了一段時間的摸索,施堯耘的思路逐漸清晰。目前,整個項目以研究超導硬件為核心,其路線的選擇不盲目跟風,與主流形成差異化:在最基本的元件即量子比特上采取和領(lǐng)先團隊不同的比特類型,并且優(yōu)先提升小系統(tǒng)的質(zhì)量(“高精度”),再逐步擴大系統(tǒng)的規(guī)模(“多比特”)。

      表:達摩院研究成果梳理

      資料來源:公開資料。制表:于宗文

      這一抉擇將繼續(xù)考驗阿里巴巴高層和量子團隊的“定力”。三年前,施堯耘曾表示,量子計算機離商業(yè)化還需十年;此后幾年中,他仍說還需十年。對此他解釋,十年是一個“虛數(shù)”,有兩層意思:“Its not immediate, but its not impossible, either(不是馬上,但也不是不可能)?!?/p>

      發(fā)現(xiàn)新材料可能是量子計算最早的商業(yè)應用之一。施堯耘曾制定一個以經(jīng)典計算進軍計算材料科學,并逐漸過渡到使用量子計算的規(guī)劃。向張建鋒匯報的時候,他覺得這個計劃雖不能一開始就“養(yǎng)活”自己,至少是一條清晰的商業(yè)化道路,他特意強調(diào),“也許很快就可以有收入”。張建鋒明確答復,“你別想掙錢的事,要聚焦,集中精力做好研究?!贝撕螅﹫蛟庞淇斓貙⑸虡I(yè)宏圖束之高閣,兩方達成聚焦基礎(chǔ)研究的默契。

      施堯耘視量子實驗室的事業(yè)為“長征”,基于長期基礎(chǔ)研究項目來打造團隊文化和內(nèi)部制度。他給團隊自由的學術(shù)氛圍,大家像在學校里一樣腦暴、做實驗、發(fā)論文、組織和參加各類學術(shù)會議和講座;但同時施堯耘又致力打造一支“學術(shù)鐵軍”:各個時間點的目標要十分明確,執(zhí)行方案要充分論證和對焦,方法強調(diào)系統(tǒng)性,而業(yè)績的評定要做到嚴謹公正,獎罰分明。

      做芯片是達摩院探索前沿技術(shù)的另一場長征。2018年,達摩院成立一年之際,阿里將同年收購的中天微系統(tǒng)有限公司與達摩院自研芯片業(yè)務(wù)整合,成立平頭哥半導體公司。時隔一年,平頭哥再次出現(xiàn)在公眾視野之中,接連發(fā)布了業(yè)界性能最強的RISC-V處理器玄鐵910、阿里巴巴第一顆自研芯片含光800。此后,平頭哥兩年少有對外發(fā)聲。據(jù)了解,平頭哥團隊除研發(fā)芯片產(chǎn)品外,在芯片底層技術(shù)研究上也已走在行業(yè)前列。其團隊研發(fā)的新型存算一體架構(gòu)正在攻克性能墻、內(nèi)存墻、摩爾定律趨緩等歷史遺留難題,有望大幅提升芯片性能。

      對達摩院的傾力投入至今,已給阿里巴巴技術(shù)體系帶來哪些變量?

      三年時間不足以下結(jié)論,但至少有幾條線索可以管中窺豹:

      一是,在計算領(lǐng)域儲備了包含芯片、量子計算等具備顛覆性算力的下一代技術(shù),同時對芯片、量子超導硬件的研發(fā),帶領(lǐng)阿里進入此前極少涉足的高精尖硬件領(lǐng)域。

      二是,在人工智能領(lǐng)域搭建了包含語言、語音、視覺、決策智能等技術(shù)在內(nèi)的完整布局,煥新了阿里巴巴內(nèi)部業(yè)務(wù),同時這些技術(shù)以阿里云為底座對外輸出,拓展了阿里的業(yè)務(wù)范疇。

      三是,融匯打通了阿里巴巴的前沿技術(shù),為創(chuàng)造技術(shù)新物種提供了可能性,比如孵化集大成的自動駕駛、機器人產(chǎn)品。

      施堯耘跟張勇交流時,有一點讓他印象深刻,張勇說,“你不要問我阿里巴巴想做什么,你就是阿里巴巴。”

      達摩院成立之初,阿里巴巴未給它清晰定義,但在達摩院不斷演變的過程中,它或?qū)⒅匦露x阿里巴巴。

      活得比阿里巴巴更久

      一個企業(yè)研究院,要想活得比母體更久,唯一的辦法是:離開母體的庇蔭,對更廣闊的社會直接創(chuàng)造價值。

      在初步自證野心與能力后,達摩院向外生長的速度正不斷加快。

      三年多時間里,達摩院發(fā)布了超過1000篇國際學術(shù)論文,取得了60多項國際學術(shù)競賽第一。而完成理論-論文-專利的傳統(tǒng)研究階段后,達摩院的技術(shù)團隊往往會迅速尋找應用場景,許多業(yè)務(wù)場景阿里巴巴過去未曾涉足。

      去年疫情期間,達摩院AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出極強爆發(fā)力:1月底,達摩院利用其自然語言處理、語音AI能力,連夜研發(fā)出智能疫情機器人,免費為全國57 座城市撥打1600 萬通防控摸排電話;2月1日,達摩院與浙江省疾控中心合作,利用AI 算法,將疑似病例基因分析時間縮至半小時;2月15日,達摩院研發(fā)的新冠 CT 影像AI診斷系統(tǒng),在鄭州小湯山醫(yī)院上線,20 秒即可判讀疑似患者影像,準確率高達99%。

      在城市大腦、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、遙感等領(lǐng)域,達摩院也成功深入行業(yè)。最新報道顯示,達摩院城市大腦相關(guān)技術(shù)已落地全球數(shù)十個城市;工業(yè)AI團隊研發(fā)了廢鋼AI定級系統(tǒng),對廢鋼的定級準確率達95%,扣重準確率達90%;去年汛情期間,達摩院遙感AI團隊開發(fā)出防汛水體識別算法,協(xié)助水利部完成了262個臨河房屋識別任務(wù)、149個水體識別任務(wù)。

      搭建開源、開放的研究合作生態(tài),是達摩院向外自我延展的另一種方式。

      即便在最前沿的技術(shù)領(lǐng)域,達摩院也并不吝于第一時間向?qū)W術(shù)界及工業(yè)界分享研究成果。據(jù)了解,在芯片領(lǐng)域,平頭哥已開源包含玄鐵處理器、基礎(chǔ)接口、開發(fā)環(huán)境等在內(nèi)的MCU平臺;在量子領(lǐng)域,量子實驗室開源了自研量子計算模擬器“太章2.0”及一系列量子應用案例;在認知智能領(lǐng)域,智能計算實驗室開源了超大規(guī)模分布式圖計算平臺GraphScope。

      平頭哥副總裁孟建熠認為,開源一方面回饋了全球技術(shù)社區(qū),一方面給了阿里與其他技術(shù)伙伴快速協(xié)同的機會。基于玄鐵處理器和AI算法,平頭哥和國內(nèi)藍牙芯片廠商中科藍訊共同設(shè)計了新一代智能語音芯片,降低了芯片研發(fā)周期及成本投入。

      在過去三年中,達摩院還構(gòu)建起了龐大的學術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)。自2018年起,達摩院發(fā)起了“青橙獎”,該獎項每年評選10位中國青年學者,為其提供人均100萬元獎金及全方位學術(shù)支持,此后還發(fā)起了阿里巴巴三大學術(shù)合作項目(AIR、ARF、ATP),資助前沿性的研究、為學者提供阿里訪學機會,并與高校聯(lián)合培養(yǎng)博士生等人才。

      數(shù)據(jù)顯示,通過以上項目,達摩院已與20多個國家的140多所高校及科研院所建立起合作,其合作項目超800個,合作學者超過450人,聯(lián)合培養(yǎng)博士生及博士后達到120多人。該速度不亞于國內(nèi)外一流學術(shù)機構(gòu)。

      但在達摩院機器智能實驗室負責人金榕看來,達摩院前三年最重要的成就,不是研究成果,也不是應用落地,而是找到了“把技術(shù)變成生產(chǎn)力”的方法。

      “以前,科學家在企業(yè)里,就像一個參謀,介紹一些前沿技術(shù),然后企業(yè)可以對這個技術(shù)有所投入。但要把技術(shù)變成生產(chǎn)力,中間有非常多的鴻溝和大坑,這其中需要理論突破,也需要應用創(chuàng)新,將已相對成熟的技術(shù)和場景結(jié)合起來,不斷迭代優(yōu)化。”金榕認為,“達摩院非常幸運,過去幾年,我們花了很多力氣,找到了這種方法?!?/p>

      在一場內(nèi)部分享會上,金榕對臺下的同事們總結(jié),“對一個研究機構(gòu)來說,三年很短,我們還沒有創(chuàng)造了不起的事情,但為將來創(chuàng)造‘了不起的事情建立了基礎(chǔ)?!?/p>

      同時,他也認為,今天到了一個新的時間點?!懊總€人都有這樣的愿望,多年以后問自己,我究竟留下了什么代表作?接下來就是每個人挑戰(zhàn)自己的技術(shù)極限,做出真正炫酷的技術(shù)?!?/p>

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