深圳云栖大会上,阿里云总裁胡晓明解读智能之路三大爆点

摘要: ET医疗大脑、ET工业大脑、机器学习平台PAI2.0,是阿里云在人工智能领域最新布局的三大棋子。

阿里云总裁胡晓明在深圳云栖大会发表开幕演讲

3月29日,阿里云栖大会·深圳峰会盛幕开席。延续以往主题“飞天”,这次大会主要围绕人工智能,详解了阿里在过去一年及未来基于云计算和大数据技术在AI领域的布局。阿里云总裁胡晓明在会上透露,阿里云已经成为奥运会指定云服务商,这是中国第一次用自主研发的软件服务全球体育赛事。他认为,技术在驱动市场发展,社会应当尊重技术的价值,并详细解读了阿里云“智能之路”的三大爆点:ET医疗大脑、ET工业大脑和机器学习平台PAI2.0。

爆点一:ET医疗大脑:为医生配一个24小时“全能”助手

2017年医疗领域最为热议的话题恐怕就是AI了。3月,蓝色巨人IBM携其重磅杀器Watson Health全面杀入中国医疗市场,旨在为肿瘤病人提供智能解决方案。在医疗领域一直探索的阿里云也不甘其后,筹备一年后,阿里云在深圳云栖峰会上惊艳出手,发布“ET医疗大脑”,宣布正式进军医疗AI领域。

实际上,此前阿里云已对ET进行了多方“调教”:利用ET的深度学习能力,通过海量病例数据来训练机器完成特定的任务,不断提升“医术”。由于可以24小时不睡觉,同时处理成千上万项任务,ET的学习进步速度远远超过人类。如今,ET已具备多项医疗能力,可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域助医生一臂之力。

有数据统计,相较医生60%-70%的诊断准确率,算法的准确率已高达85%!但这并不意味着人工智能可以取代医生。在胡晓明看来,ET作出的初步诊断需要经由医生作出核查,反过来,医生也可以为ET注入更多的新知识,把它“驯化”成全能助手。

这也是胡晓明为ET医疗大脑下的定义:“这是一个开放的人工智能系统,除了阿里云的人工智能科学家,也将吸收外部的精良算法和医学经验,让ET变得更聪明。”浙江德尚韵兴图像科技有限公司就是阿里云的合作伙伴之一。他们研发出超声甲状腺结节的智能诊断算法,借助计算机视觉技术,这套算法可以对甲状腺B超快速扫描分析,圈出结节区域,并给出良性与恶性的判断,大大节省了医生的诊断时间。

会上,阿里云还宣布了其下一个大动作,就是将联合英特尔、LinkDoc启动“天池医疗AI”系列赛,对肺癌诊断发起挑战。这个汇集了6万多名AI算法科学家的天池平台,将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据,选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征,最终找出智能化判断的最优算法。

爆点二:ET工业大脑:用1%创收上万亿

除了在医疗领域的应用,阿里云还把ET带入到了制造行业,用ET大脑全面武装工业生产线,而首先瞄准的就是“良品率”。胡晓明表示,要用AI发挥出“中国智造1%”的威力,也就是说,用提升1%的良品率,为公司创收上万亿的利润。

这个数字并不是空穴来风,最有说服力的就是国内大型能源巨头江苏协鑫集团。在公司的光伏车间里,ET“中国智造1%”的威力已初见成效。这里的光伏切片生产过程十分精密,车间的湿度、温度等上千个参数在实时影响着生产,如此复杂的环境下,人工经验很难100%地保障产品质量。

而ET的巨大威力就在于,它可以把车间所有端口的数据都吸纳进去,然后通过算法,对关联参数进行深度学习计算,分析出与良品率相关的60个关键参数,并搭建参数曲线,在生产中不断地实时检测。结果显示,良品率每提升1%,可为公司节省上亿元的成本。

实际上,与其他领域相比,人工智能在工业生产领域的复杂度更高,单是一台民用涡轮风扇发动机1分钟内就可以产生海量不同标准的数据。而ET之所以能担此重任,背后依托的是阿里云自主研发的云计算操作系统——飞天。它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机,拥有强大的计算能力。

阿里云人工智能科学家闵万里透露,目前ET工业大脑已经在流程制造的数据化控制、生产线的升级换代、工艺改良、设备故障预测等方面开展工作。下一个目标是“成为一个不断吸收专业知识的‘大脑’,可以指挥各种类型的工业躯体。”除了江苏协鑫外,徐工集团、中策橡胶、吉利等制造领域的标杆企业也都在积极引入ET工业大脑,以此推进智能制造的步伐。

爆点三:正式启动“NASA”计划

阿里巴巴启动代号“NASA”的计划,阿里云对外提供服务

尽管阿里云在过去一年多已协助用户在医疗、工业领域落地了多项人工智能应用,但是阿里云首席科学家周靖人认为,“人工智能要想真正成为普惠科技,需要一款更加通用的生产工具。”

这就是阿里云机器学习平台PAI2.0被开发的初衷。它以更丰富的算法库、更大规模的数据训练和全面兼容开源的平台化产品,让AI这门综合多门学科的技术,变成开发者只需要托拉拽就能可视化完成开发的普惠性技术。

马云前不久在马来西亚谈及“NASA”计划时也表示,投入技术研发是希望科技能让更多人受益,“技术是要为人所使用,而不是人为技术而工作。”

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