ai大數據加速器

㈠ 15 個開源的頂級人工智慧工具

斯坦福的專家在人工智慧報告中得出的結論："越來越強大的人工智慧應用，可能會對我們的 社會 和經濟產生深遠的積極影響，這將出現在從現在到2030年的時間段里。"

以下這些開源人工智慧應用都處於人工智慧研究的最前沿。

1.Caffe

它是由賈揚清在加州大學伯克利分校的讀博時創造的，Caffe是一個基於表達體系結構和可擴展代碼的深度學習框架。使它聲名鵲起的是它的速度，這讓它受到研究人員和企業用戶的歡迎。根據其網站所言，它可以在一天之內只用一個NVIDIA K40 GPU處理6000萬多個圖像。它是由伯克利視野和學習中心（BVLC）管理的，並且由NVIDIA和亞馬遜等公司資助來支持它的發展。

2. CNTK

它是計算機網路工具包（Computational Network Tookit）的縮寫，CNTK是一個微軟的開源人工智慧工具。不論是在單個CPU、單個GPU、多個GPU或是擁有多個GPU的多台機器上它都有優異的表現。微軟主要用它做語音識別的研究，但是它在機器翻譯、圖像識別、圖像字幕、文本處理、語言理解和語言建模方面都有著良好的應用。

3.Deeplearning4j

Deeplearning4j是一個java虛擬機（JVM）的開源深度學習庫。它運行在分布式環境並且集成在Hadoop和Apache Spark中。這使它可以配置深度神經網路，並且它與Java、Scala和其他JVM語言兼容。

4.DMTK

DMTK分布式集齊學習工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的縮寫，和CNTK一樣，是微軟的開源人工智慧工具。作為設計用於大數據的應用程序，它的目標是更快的訓練人工智慧系統。它包括三個主要組件：DMTK框架、LightLDA主題模型演算法和分布式（多義）字嵌入演算法。為了證明它的速度，微軟聲稱在一個八集群的機器上，它能夠"用100萬個主題和1000萬個單詞的詞彙表（總共10萬億參數）訓練一個主題模型，在一個文檔中收集1000億個符號，"。這一成績是別的工具無法比擬的。

5.H20

相比起科研，H2O更注重將AI服務於企業用戶，因此H2O有著大量的公司客戶，比如第一資本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用戶。它聲稱任何人都可以利用機器學習和預測分析的力量來解決業務難題。它可以用於預測建模、風險和欺詐分析、保險分析、廣告技術、醫療保健和客戶情報。

它有兩種開源版本：標准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付費的企業用戶支持。

6.Mahout

它是Apache基金會項目，Mahout是一個開源機器學習框架。根據它的網站所言，它有著三個主要的特性：一個構建可擴展演算法的編程環境、像Spark和H2O一樣的預制演算法工具和一個叫Samsara的矢量數學實驗環境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨詢公司、Foursquare、英特爾、領英、Twitter、雅虎和其他許多公司。其網站列了出第三方的專業支持。

7.MLlib

由於其速度，Apache Spark成為一個最流行的大數據處理工具。MLlib是Spark的可擴展機器學習庫。它集成了Hadoop並可以與NumPy和R進行交互操作。它包括了許多機器學習演算法如分類、回歸、決策樹、推薦、集群、主題建模、功能轉換、模型評價、ML管道架構、ML持久、生存分析、頻繁項集和序列模式挖掘、分布式線性代數和統計。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一個基於分層暫時記憶理論的開源人工智慧項目。從本質上講，HTM試圖創建一個計算機系統來模仿人類大腦皮層。他們的目標是創造一個"在許多認知任務上接近或者超越人類認知能力"的機器。

除了開源許可，Numenta還提供NuPic的商業許可協議，並且它還提供技術專利的許可證。

9.OpenNN

作為一個為開發者和科研人員設計的具有高級理解力的人工智慧，OpenNN是一個實現神經網路演算法的c++編程庫。它的關鍵特性包括深度的架構和快速的性能。其網站上可以查到豐富的文檔，包括一個解釋了神經網路的基本知識的入門教程

10.OpenCyc

由Cycorp公司開發的OpenCyc提供了對Cyc知識庫的訪問和常識推理引擎。它擁有超過239,000個條目，大約2,093,000個三元組和大約69,000 owl：這是一種類似於鏈接到外部語義庫的命名空間。它在富領域模型、語義數據集成、文本理解、特殊領域的專家系統和 游戲 AI中有著良好的應用。該公司還提供另外兩個版本的Cyc：一個可免費的用於科研但是不開源，和一個提供給企業的但是需要付費。

11.Oryx 2

構建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2是一個專門針對大規模機器學習的應用程序開發框架。它採用一個獨特的三層λ架構。開發者可以使用Orys 2創建新的應用程序，另外它還擁有一些預先構建的應用程序可以用於常見的大數據任務比如協同過濾、分類、回歸和聚類。大數據工具供應商Cloudera創造了最初的Oryx 1項目並且一直積極參與持續發展。

12.PredictionIO

今年的二月，Salesforce收購了PredictionIO，接著在七月，它將該平台和商標貢獻給Apache基金會，Apache基金會將其列為孵育計劃。所以當Salesforce利用PredictionIO技術來提升它的機器學習能力時，成效將會同步出現在開源版本中。它可以幫助用戶創建帶有機器學習功能的預測引擎，這可用於部署能夠實時動態查詢的Web服務。

13.SystemML

最初由IBM開發，SystemML現在是一個Apache大數據項目。它提供了一個高度可伸縮的平台，可以實現高等數學運算，並且它的演算法用R或一種類似python的語法寫成。企業已經在使用它來跟蹤 汽車 維修客戶服務、規劃機場交通和連接 社會 媒體數據與銀行客戶。它可以在Spark或Hadoop上運行。

14.TensorFlow

TensorFlow是一個谷歌的開源人工智慧工具。它提供了一個使用數據流圖進行數值計算的庫。它可以運行在多種不同的有著單或多CPU和GPU的系統，甚至可以在移動設備上運行。它擁有深厚的靈活性、真正的可移植性、自動微分功能，並且支持Python和c++。它的網站擁有十分詳細的教程列表來幫助開發者和研究人員沉浸於使用或擴展他的功能。

15.Torch

Torch將自己描述為："一個優先使用GPU的擁有機器學習演算法廣泛支持的科學計算框架"，它的特點是靈活性和速度。此外，它可以很容易的通過軟體包用於機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、圖像、視頻、音頻和網路等方面。它依賴一個叫做LuaJIT的腳本語言，而LuaJIT是基於Lua的。

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㈡ 海博科技AI+大數據生態圈推動「孿生」智慧城市新升級

以技術創新為驅動，伴隨著中國IT業不斷成長和發展，2004年創辦的海博 科技 是國內最早一批將大數據、人工智慧技術應用在平安城市運營和智慧公安建設的企業，曾參與保障北京奧運會、海軍節、世園會、全運會、APEC等諸多國際重大活動，以及天網工程、平安城市等國家級重點項目建設，產品及創新解決方案研發能力處於國內一流水平，一個以海博為核心的「AI+」生態圈正在加速構建。

如今，海博 科技 與華為、阿里巴巴建立戰略合作夥伴關系，與海信進行視頻解碼的相關技術研究，……全面推動公共安全、智慧城市、大 健康 等領域的「AI+」升級，以演算法引領數字孿生，賦能城市升級。

（一）多款「AIoT」智能產品國內領先

作為山東省第三批「瞪羚企業」，海博 科技 正如瞪羚一樣，已跳躍進入了高成長期。2018年是海博人最自豪的一年，「這一年我們幹了兩件大事，一是圓滿保障了上合組織青島峰會，二是企業產品化轉型成功。」山東海博 科技 信息系統股份有限公司總經理韓東明表示。

2018年公司團隊全面支撐上合組織青島峰會視頻保障工作，協助客戶以環魯、環青、環城三道防控圈為核心，整合城市監控視頻、移動警務視頻、海警船4G視頻、衛星通信視頻等，構建起海陸空視頻監控聯動的「天羅地網」，為各單位在指揮調度、 社會 面管控、要人警衛、應急處突、反恐防爆、情報預警等6個維度提供穩定智能的視頻安保支撐。海博 科技 自主研發的視頻雲警務大數據實戰平台，連續6024個小時以全面、穩定的場景能力保障活動安全有序舉行。

2018年，海博 科技 在「AIoT（人工智慧物聯網）」智能產品研發上取得了極大的突破。技術研發團隊憑借對人體行為分析、手勢識別、圖像深度學習、視頻智能分析等技術的研發和創新應用，打造了多款「AIoT」智能產品，覆蓋終端用戶，包括智能警用無人機、警務終端、智能車載、智能體檢機器人等。

（二）加強技術攻堅，持續以演算法引領智慧城市賦能升級

公司的人體行為分析技術，可「實現同時對數十人的面部表情、手勢、身體行為進行捕捉、識別和分析，進而做到行為預測、深度生物識別」，尤其視頻大數據、人工智慧產品及創新解決方案研發能力，始終在公共安全和民生領域處於國內領先。

經過對駕駛員體檢業務以及相關技術應用的研究，海博 科技 研發駕駛員智能自助體檢機，實現了由項目型向產品型軟體公司轉型的戰略升級。目前擁有包括軟體著作權、實用新型專利等在內的近50餘項知識產權。，海博 科技 近年來成功研發推出了國內領先的駕駛員智能自助體檢機。

海博 科技 在與公共安全領域用戶的業務合作中發現，通過人工智慧技術對提供駕駛員體檢服務已經具備了技術可行性，並且也有較大的現實需求。這是一套融合了視頻圖像深度學習、人工智慧演算法、多模態感知等技術，對人體行為進行智能化檢測的AIoT設備。「在學車訴求較強的旺季，一台駕駛員智能自助體檢機一天能實現100餘人的體檢業務，徹底改變駕駛員體檢線下模式，減輕體檢人來回奔波、浪費人力物力，提升服務效率，有效降低整個 社會 成本，取得良好的 社會 效益和經濟效益。」

（三）打通城市警務體系「毛細血管」

在技術人才方面，海博 科技 長期專注於大數據和人工智慧領域的 科技 研發及技術創新工作，現已形成穩定的團隊，圍繞公司目前的核心產品，已攻克了多個行業共性難題。

近年來，海博 科技 共有21個獨立開發的項目列入青島市技術創新重點項目計劃，與哈爾濱工業大學成立校企聯合實驗室，達成產學研合作項目1個，共同進行「監控視頻分析與處理」項目的研究開發，開展人工智慧以及視覺技術分析等內容的技術研究，分別與中國海洋大學、山東大學達成合作意向，雙方未來將在人才、技術、設備等多方面進行合作。依託這些技術，公司在2020年推出海博銳鷹智慧警車系統，將算力、本地解析能力從市局、分局前移到民警手中，以邊緣計算、人工智慧演算法打通城市警務體系「毛細血管」。

此外，海博 科技 還積極與上下游企業進行技術交流，「用 科技 守護美好生活」是海博 科技 的企業使命，每時每刻都在守護和改變著這個城市。秉持「智匯物聯，安創未來」的信念，希望通過海博的研發和努力，能讓城市更加安寧、和諧，美好。

（四）「數字孿生」推動城市智慧升級，從虛實結合到虛實互動，智慧孿生城市未來已來。

數字孿生作為實現數字世界與物理世界實時互動的重要技術，得益於物聯網、大數據、雲計算、人工智慧等新一代信息技術的發展，數字孿生與國民經濟各產業融合不斷深化，有力，成為我國經濟 社會 發展變革的強大動力。

在推動智慧城市建設中，公司的計算機視覺識別技術就破解了夜間識別這一長期的行業痛點，實現了復雜環境的精準識別與定位。針對公安業務需求，海博 科技 研發了近二十項「專家+實戰型」智能研判技戰法模型，極大豐富了預警、研判、指揮、管控等手段，讓行業尖端技術真正成為用戶一線實戰強有力的「武器」。

在公共安全領域，海博 科技 立足於場景化和互聯網化的思維，以人工智慧大數據為服務基石，基於領先的人臉識別車輛識別技術，在智能安防領域不斷取得重大進步。聯合安全領域全球合作夥伴共同打造出端到端公共安全解決方案，以視頻解析為中心，構建大數據可視分析決策平台——智慧公安創新應用實驗室。匯聚人臉識別、視頻結構化、車輛識別等功能模塊，實現海量視頻價值數據的存儲、管理和智能化應用，助力實現數字警務、智慧公安的美好願望。

回溯創業歷程，創始人深有感觸：「正是對團隊、員工以及客戶的信任，讓海博 科技 從不到十人的創業團隊，一步步發展成為國家高新技術企業、山東省瞪羚企業，也讓我們有勇氣、有信心實現讓海博的產品服務每座城市的目標。」

㈢ 如何看待互聯網公司的人工智慧爭奪戰

9月3日，高盛集團最新發布的研究報告顯示，中國正快速追趕美國在AI領域的領導地位，並有可能在未來幾年內創造一個由人工智慧和機器學習驅動的智能經濟。

高盛預計，在中國人工智慧技術發展的初始階段，因BAT擁有龐大獨特的數據集，並有足夠資源利用AI，BAT將會成為這一階段的受益者。

此外，高盛對其他多家科技公司在人工智慧方面的成就也都給予肯定。其中包括美團點評、滴滴出行等知名企業。

科技互聯網是當下中國潮頭尖端的行業之一，科技公司在資本的助推下風起雲涌，近幾年科技領域的新熱點「人工智慧」風頭無兩，從最初的智能助手、智能硬體、智能家居，到智能機器人，無人駕駛，人工智慧日益成為資本的寵兒、科技巨頭爭相布局的焦點，也成了新一輪產業變革的重要驅動力。知名科技公司無一例外地，將人工智慧視為自身布局未來的首選戰略。

通過人工智慧進行內容識別的難點其實就是自然語言理解的難點。其中，很大的困難是語言中充滿了歧義，也就是語義的復雜性，包含因果關系和邏輯推理的上下文等。另外圖文是否相符這個問題上，目前包括學術界也都還沒有明確方法和研究模型，今日頭條在做一些探索。

騰訊的AI部門，目前有50位世界知院校及機構的AI科學家、及200多位經驗豐富的工程師，這些工程師90%以上的人都是博士學歷以上，來自哈佛、麻省理工、哥倫比亞大學等高校。

今年騰訊在人工智慧上加碼，一方面，進行大規模招聘，挖人工智慧領域的技術牛人；另一方面，啟動AI加速器，從上千個AI創業項目挑選出優秀項目，對其進行專家導師團的輔導、注資和孵化。

與此同時，騰訊設立了美國西雅圖人工智慧實驗室，並邀請前微軟研究院首席研究員俞棟博士負責該實驗室的運營及管理。

㈣ 百度AI開發者大會玩轉了哪些黑科技

作為中美人工智慧（AI）技術的先鋒企業，在網路與谷歌各自的2018年開發者大會上，AI不約而同成為貫穿全場的主角。不過與谷歌更多講述公司AI技術的創新與發展相比，7月4日的2018網路AI開發者大會上，網路更多展示了公司AI產業化的實際成果。

網路高級副總裁、AI技術平台體系總負責人王海峰介紹，「目前網路大腦每天的調用次數超過了4000億次，網路大腦3.0最大的優勢是多模態深度語義理解包含視覺、語音、自然語言、數據語義以及多元語義等。多模態深度語義理解不僅能夠讓機器聽清、看清，還能夠深入理解語音背後的含義，從而更好地支撐各種應用」。

作為一個以開放為理念的平台，開發者能夠通過網路大腦便捷地獲取AI能力，王海峰解釋，「網路大腦3.0已經對外開放了110多項領先的AI能力，並通過開放EasyDL等定製化平台、軟硬一體的AI能力，持續降低AI應用門檻，幫助開發者和企業應用AI實現業務創新與升級。」

打通AI與移動端的「智能小程序」

小程序的普及與流行，儼然成為現今移動端開發者必須緊跟的潮流。顯然，網路也不願意在此掉隊。

2018網路AI開發者大會上，網路副總裁沈抖正式對外發布網路智能小程序。據介紹，與其他小程序相比，網路智能小程序不僅可以全面接入網路大腦的AI能力，更將在今年12月全面開源。

網路方面人士解釋了網路智能小程序開放性體現的兩個層面，「首先，開發者只要簡單修改幾行代碼，就可以將自己在其他平台開發的小程序接入網路智能小程序，進而讓這個智能小程序無縫運行在網路系App（網路App、網路貼吧、網路網盤等）以及外部App（嗶哩嗶哩、58同城等）上，實現一端開發，多端可運行。其次，網路還將開放全域千億流量扶持開發者，幫助他們快速沉澱精準用戶，而網路流量中天然存在大量與資訊、服務、工具等相關的需求，尤其是在網路信息流中，用戶看到的內容都是根據興趣匹配推薦的，這些內容可以激發用戶各類需求，適合開發者去挖掘」。

而AI技術對於網路智能小程序的價值，則更多體現在精準獲客上。前述網路方面人士分析，網路智能小程序可以基於大數據、意圖識別、興趣識別等技術精準找到各類智能小程序用戶，有效縮短用戶轉化途徑，為開發者和合作夥伴帶來實實在在的商業效益。

網路方面提供的資料顯示，接入網路智能小程序後，查違章智能小程序全網的日活躍用戶在50天內增長了370%，火車票智能小程序訂單轉化率在20天內提升了44%。同時網路貼吧小程序上線以來，用戶人均使用時長也增加了30%以上。

㈤ 亂花漸欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智慧歷史上經歷過數次沉浮，如今再次被引爆。

從政府、學術界、企業界、投資界到創業者們，無一不將人工智慧視為未來方向;而分析師和媒體從業者們的海量分析報道，更是讓人工智慧快速佔領了每一個普通人的視聽。

於是，正如歷史上每一個產業的興起，人工智慧在歌舞昇平的同時，也逐漸變得有些「亂花漸欲迷人眼」。

從積極的一面來看，人工智慧催生了大量新技術、新企業和新業態，為個人、企業、國家乃至全球提供了新的經濟增長點，甚至將驅動第四次技術革命，創造巨大的價值。

IDC預計，全球人工智慧支出到2020年將達到2758億人民幣，未來五年復合年增長率將超過50%。中國人工智慧技術支出將達到325億元，佔全球整體支出的12%。

從消極的一面來看，盡管人工智慧揭開了一個全新的時代，但也在不斷滋生著「泡沫」，吹捧有之，跟風有之，噱頭有之，近兩年，數十家中美AI創業企業密集倒閉，大量AI創業項目中途夭折，不免讓人感慨，人工智慧是否只是「看上去很美」？

那麼，人工智慧的未來到底會發展成怎樣？如何才能真正落地？如何才能實現規模商業化？盡管人工智慧的概念的提出已經有六十餘年，但理論、技術和應用、商業的結合並沒有太多前人的足跡。

故而，在人工智慧產業的發展中，「拓荒者」和「領頭羊」的角色就顯得尤為重要。

「場景驅動」是AI落地關鍵

在人工智慧的諸多玩家中，阿里巴巴已經正在努力成為這一角色。對於AI的未來，阿里已經有了清晰的認知，以及與眾不同的AI發展路徑。

12月20日，在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲總裁胡曉明提出了「AI for Instries」(產業AI)的理念：人工智慧不應僅僅是實驗室里的、PPT里的「概念上的AI」，更應是「產業AI」。

胡曉明表示，「產業AI」的提出，是基於阿里巴巴對人工智慧的三個判斷：

「第一，必須要有場景驅動，我們在解決什麼問題，為這個社會的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智慧背後是否是有足夠的數據來驅動AI能力的提升;第三，是否有足夠的計算能力支撐我們的演算法、深度學習;只有三個場景同時具備的前提下，人工智慧才會有價值」。

阿里將「場景驅動」放在了首位，這正是阿里「產業AI」戰略的核心，也是阿里獨特的AI發展路徑，更是阿里能夠將AI實現落地的獨家秘笈。

和很多企業和機構的做法不同，阿里的AI旅程並不是從實驗室中的研究和討論開始，而是反其道行之，從基礎業務部門開始推動，讓AI從日常場景中「長出來」。

例如，手機淘寶中能夠讓用戶通過拍照的方式實現「以圖搜圖」的「拍立淘」功能，就是源於電商場景，之後通過解決一個個的技術問題，最終形成成熟的AI解決方案。

電商平台為阿里提供了AI生長的優良土壤。大量消費者普遍的、或者個性化的需求造就了不同的應用場景;海量數據為AI提供了充足的「原料」;而阿里雲強大的計算能力則成為了AI實現的加速器。三要素齊備，阿里得以讓人工智慧快速發揮出價值。

事實證明，阿里選擇的這條「自下而上」、「從場景中來」、「再到場景中去」的產業AI路徑方向正確，並行之有效，推動了AI技術在行業應用場景中的真正落地。

「雙11」當天，機器人客服「阿里小蜜」承擔了95%的客服咨詢;機器智能推薦系統生成了超過567億個專屬貨架;AI設計師「魯班」在雙11期間設計了4.1億張商品海報;而阿里華北數據中心運維機器人接替了運維人員30%的重復性工作。

不僅在零售領域，阿里「產業AI」布局已經覆蓋城市、金融、司法、農業、教育、航空、工業、安全、環境、醫療十大垂直領域，並已相繼開花結果，目標以AI技術對垂直產業進行全局重塑。

例如，在金融領域，阿里通過雲計算和智能演算法，將南京銀行申請貸款過程中的人工視頻驗證減少54%;在工業領域，阿里雲ET工業大腦幫助天合光能將電池A品率提升7%;在智慧城市領域，阿里雲ET城市大腦在杭州接管了128個路口的紅綠燈，通過對視頻等數據的全量分析來優化道路運營速度和效率，在試點區域的道路上通行時間減少了15.3%。

在胡曉明看來，過去每一次產業革命都是技術與產業的深度融合，從而引發經濟和社會變革，AI也不例外。未來AI要深入各行各業，去解決生活、生產和社會環境中遇到的棘手問題，這樣才能引領真正的產業革命。

通過「產業AI」布局，阿里正在這條「產業與AI深度結合」的路上漸行漸遠。

「ET大腦」讓行業共享AI紅利

一年前，阿里雲發布了人工智慧ET，全面整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。在12月20日的雲棲大會·北京峰會上，阿里雲正式推出整合城市管理、工業優化、輔助醫療、環境治理、航空調度等全局能力為一體的ET大腦，將ET從單點的技能升級為具備全局智能的ET大腦，全面布局產業AI。

ET大腦LOGO

據阿里雲機器智能首席科學家閔萬里介紹，ET大腦的核心能力是「量子拓撲」，其誕生主線要追溯到1905年愛因斯坦發布的關於布朗運動的論文：「從一個巨大的網路上，怎麼樣從這些傳播的表象上找到它最核心的路徑？而這一點恰恰是ET大腦最核心的一個能力，也是與眾不同的能力。」

閔萬里表示，相較於其他AI產品，阿里雲ET大腦將AI技術、雲計算大數據能力與垂直領域行業知識相結合，基於類腦神經元網路物理架構及模糊認知反演理論，實現從單點智能到多體智能的技術跨越，打造出具備多維感知、全局洞察、實時決策、持續進化等類腦認知能力的超級智能體。

ET大腦的發布，意味著阿里雲的AI能力已經從單點技術進化到面向垂直行業的全局能力，在過去的一年中，ET大腦在城市、工業、醫療等領域獲得大量實踐，量變引發質變，進而能夠升級為各行業的「大腦」。閔萬里表示，ET大腦將被設定為一個開放的生態，讓創業公司、開發者和行業公司一起來分享技術的紅利。

除了ET大腦，阿里雲在雲棲大會·北京峰會上還發布了ET航空大腦，用運籌優化、機器學習等人工智慧方法分配停機位，預計每天調度1700架次航班，幫助乘客節省5000個小時，大大提高航班中轉效率，從而降低延誤率。

據閔萬里介紹，為機場提供停機位的智能調度只是ET航空大腦的功能之一，航空大腦還希望深入航空的其他場景。此前，阿里雲天池平台曾聯合廈門航空、白雲機場啟動智慧航空AI大賽，向全球工程師發出邀請，用智能演算法解決航空場景下的問題。未來，ET航空大腦將繼續為航班智能恢復、機場地勤人員調度、航空公司航線規劃等提供人工智慧解決方案，打造智慧航空。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲還宣布推出具備智能風控、千人千面、關系網路、智能客服等能力的智能決策金融方案——ET金融大腦。

據阿里雲金融事業部總經理徐敏介紹，ET金融大腦可輔助銀行、證券、保險等金融機構實現對貸款、徵信、保險等業務的智能決策及風控監管，可大幅降低資損率，提高信用卡等預測准確率，促進金融機構在互聯網消費金融、中小微企業金融服務等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大腦已經在南京銀行、浙商銀行、廣發銀行等金融機構得到應用，在智能風控、「千人千面」的金融服務、開拓「新金融」商業模式中大顯身手。

推落地促生態，讓AI「普惠」大眾

從《終結者》、《黑客帝國》到《西部世界》，人類表達了對於人工智慧的隱憂，未來，人工智慧是否將代替人類？MIT人類動力學實驗室主任、《智慧社會》的作者Alex Pentland曾經指出，其實我們要憂慮的並非是全球化人工智慧本身，而是它的幕後操縱者。

人工智慧是人類創造的工具。如今，業界更樂於將人工智慧定位於「增強智能」，其目標不是為了代替人類，而是增強人類的能力，為人類生產生活服務。故而，人工智慧不應被封閉在實驗室之中，而是要與人類生產生活緊密結合，普惠大眾。

阿里所提倡的「產業AI」，正是一種將其AI能力開放，普惠大眾的做法。阿里AI能力相繼在城市、工業、汽車、零售、金融、家居、航空等領域落地，在破解行業難題的同時，也切實為普通消費者的生活帶來了改變，讓消費者切實能夠從AI中獲益。

阿里也正在通過開放合作，讓AI能力惠及更多的行業和消費者。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲和中國電信在安全領域展開合作，雙方將於明年共同推出定製化DDoS防護服務，為中小企業提供普惠安全;新華書店攜手阿里雲，布局智慧書店，在消費側與顧客建立緊密連接，打造全新的「悅讀生活」理念，滿足消費者多元化、個性化的需求。

同時，阿里雲同隆平高科、中信雲宣布達成戰略合作，計劃將ET大腦推進到農業領域，主要用於篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。阿里雲與寶馬中國正式對外宣布，雙方將基於物聯網，為寶馬車主提供從家到車的一站式無縫連接的遠程服務，實現查詢汽車實時狀態以及遠程式控制制車輛的智能生活。

除了將AI技術和行業深入結合，普惠大眾，阿里還在積極參與人工智慧生態的建設和人才的培養，推動人工智慧在中國的加速落地。

在雲棲大會·北京峰會上，阿里雲聯合掌通家園、貝聊、智慧樹、小蟻科技、得圖等廠商發布了「AI視覺守護聯盟」，希望將人工智慧、視頻技術和工業、農業、教育等行業深度結合。

阿里雲深度融入了國家大數據戰略，包括深度參與兩個由政府發起的大數據國家工程實驗室;阿里雲「天池」大數據平台已經聚集了超過11萬名開發者;阿里亦已和307所中國大學開啟了普惠計劃，將雲計算、大數據、人工智慧等新技術帶進高校，培養人才。

綜上，中國人工智慧的發展和落地，既需要「拓荒者」和「領頭羊」，也需要整個生態的繁榮和健康發展。在這個過程中，阿里及其所布局的「產業AI」，都扮演了關鍵的角色。