雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，國際人工智能協(xié)會）是人工智能領(lǐng)域最為權(quán)威與重要的協(xié)會之一，而 AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI）則被中國計算機學會（CCF）推薦為人工智能的 A 類會議。2018 年 2 月 2 日-7 日，第 32 屆 AAAI 會議（AAAI-18）在美國新奧爾良舉行。本次大會的官方資料顯示，AAAI 今年主會共收到投稿 3808 篇，錄用論文 938 篇。

值得一提的是，來自中國的投稿數(shù)從去年的 785 篇躥升了 58%，達到 1242 篇，并有 260 余篇論文被錄用。而在 AAAI 2018 上，阿里巴巴共有 11 篇錄用論文，6 位作者受邀赴主會作報告。論文內(nèi)容涉及對抗學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、提高輕量網(wǎng)絡(luò)性能的訓練框架、機器翻譯、聊天機器人、無監(jiān)督學習框架、極限低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)方向。

作為開年首個頂級人工智能學術(shù)會議，阿里巴巴不僅收到眾多論文被收錄的喜訊，在會議舉辦期間，阿里巴巴也于當?shù)貢r間 2 月 5 日晚間舉辦了新一期的 workshop-阿里之夜，以開啟新一年的征程。雷鋒網(wǎng) AI 科技評論也作為獨家媒體受邀做現(xiàn)場報道。

阿里之夜，深度融合產(chǎn)學研

2 月 5 日當晚，阿里之夜在 AAAI 2018 會場順利進行。上百名 AAAI 組委成員、論文合作者、研究院所專家、高校學者通過定向邀約制齊聚一堂，不僅有 AAAI 協(xié)會主席 Prof. Subbarao Kambhampati 及 18 位 AAAI 2018 組委成員列席參與，還有來自全球 60 位 top 學者專家（包括 US Army research office 的 Dr Liye Dai, Director of MIT Initiative on the Digital Economy，Dr. Erik Brynjolfsson)，以及全球著名高校的 60 多位 PhD 同學也參與了這一活動。

阿里巴巴人工智能實驗室北京研發(fā)中心負責人聶再清博士作為代表作歡迎致辭，并以視頻、圖片等豐富形式分享了阿里的人工智能最新研究進展和未來布局。

與此同時，作為受邀嘉賓出席「阿里之夜」的 AAAI 協(xié)會主席、美國亞利桑那大學教授 Subbarao Kambhampati 先生也做了致辭。Kambhampati 教授表示，「我在近幾年造訪中國，發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)在中國蓬勃興起，而且中國工業(yè)界擁有眾多首創(chuàng)模式和技術(shù)，在人工智能領(lǐng)先表現(xiàn)讓我感到非常振奮。此外，投資界及政府對人工智能也給予了眾多關(guān)注和支持，于我看來也是 AI 在中國進步的重要體現(xiàn)?！筀ambhampati 教授用自己在中國的親身經(jīng)歷告訴大家，阿里的產(chǎn)品給人類生活帶來的便捷和高效，高度評價了阿里巴巴將人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品和服務的能力。

阿里巴巴達摩院機器智能技術(shù)實驗室 NLP 資深專家陳博興和技術(shù)戰(zhàn)略部同學分別在會上分享了「AI 在阿里巴巴」及阿里巴巴學術(shù)合作項目。以阿里巴巴達摩院機器智能技術(shù)實驗室為代表，阿里巴巴展示了自己在智能語音、機器視覺（如圖像/視頻內(nèi)容分析）、NLP（自然語言處理）及機器學習&優(yōu)化四大領(lǐng)域為基礎(chǔ)的研究業(yè)務。

此外，阿里技術(shù)戰(zhàn)略部同學展示了全球?qū)W術(shù)合作的相關(guān)進展。以「AIR 計劃」為代表，在過去一年收到了 234 個來自全球 13 個國家、99 所高校的項目，并最終有 40 個優(yōu)秀項目入選 2017 AIR 計劃全球評選結(jié)果。

在活動的最后，阿里巴巴還預告了將要開啟的一項重要賽事——2018FashionAI 全球挑戰(zhàn)賽。這一賽事由阿里巴巴「圖像和美」團隊聯(lián)合香港理工大學紡織與制衣系共同發(fā)起，并通過發(fā)布業(yè)界首個滿足服飾專業(yè)性和深度學習要求的大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，號召業(yè)界一起聚焦機器認知時尚的兩個基礎(chǔ)問題：服飾關(guān)鍵點定位和服飾屬性標簽識別，共同推動 AI 技術(shù)在時尚產(chǎn)業(yè)的落地。

一名海外學生表示，他通過「阿里技術(shù)」公眾號了解到，阿里之夜將同期在 AAAI 2018 會議期間舉行，抱著對阿里巴巴學術(shù)合作項目的好奇，他第一時間報名參加了這次活動?！福ㄟ@次活動）讓我更加深入地了解了阿里巴巴在學術(shù)領(lǐng)域的投入，感覺它是一家真正重視研究的企業(yè)?！?/p>

扎根論文，阿里邁出學術(shù)步伐

「阿里之夜」是阿里巴巴在學術(shù)會議上舉辦的 workshop 品牌，旨在搭建全球?qū)W術(shù)合作橋梁，構(gòu)建全球產(chǎn)學研合作共同體。在去年的 IJCAI 2017 上，阿里巴巴也進行了「阿里之夜」的相關(guān)活動，同樣吸引了眾多學者的深度參與。

而這也正是阿里巴巴深度參與學術(shù)會議的一個重要目的。阿里巴巴 AAAI 2018 現(xiàn)場負責人石洪竺告訴雷鋒網(wǎng) AI 科技評論，在一個聚焦的學術(shù)會議上舉辦阿里之夜，面向?qū)獙I(yè)的學生去介紹阿里的技術(shù)品牌，「用這一方式產(chǎn)生更多的影響力，去影響我們最想影響的那些人，我認為這是阿里巴巴參與學術(shù)會議永恒的主題?！?/p>

聶再清博士也強調(diào)，「阿里之夜的宗旨是打造阿里巴巴的技術(shù)品牌與技術(shù)影響力，帶動產(chǎn)學研的交融?！箵?jù)介紹，阿里巴巴在 2018 年將計劃在不同領(lǐng)域的學術(shù)頂會上持續(xù)帶來「阿里之夜」的品牌活動。

如果說，阿里巴巴舉辦阿里之夜是希望從宏觀角度展示自己在學術(shù)領(lǐng)域取得的成果，那么在學術(shù)會議所取得的成果則更能從微觀凸顯阿里巴巴在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀表現(xiàn)。

在過去一年，阿里巴巴共有 5 篇 KDD 論文、4 篇 CVPR 論文、3 篇 ACM MM 論文、11 篇 IJCAI 論文先后被錄用，橫跨數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、多媒體、人工智能等多個領(lǐng)域。此外，在機器視覺算法測評平臺 KITTI、國際肺結(jié)節(jié)檢測大賽 LUNA16、知識庫構(gòu)建測評 KBP2017 等多項國際權(quán)威賽事上，阿里巴巴也多次刷新世界紀錄并取得測評賽事的冠軍。

除此之外，阿里巴巴也爭取到了機器視覺頂級會議 ACM MM 2020 的主辦權(quán)，成為首個獲得主辦權(quán)的中國企業(yè)。

步入 2018，在今年 1 月，阿里巴巴機器智能技術(shù)實驗室 NLP 團隊提交的 SLQA 算法模型，在 SQuAD 挑戰(zhàn)賽中也取得了精確匹配、模糊匹配第一名的成績。與此同時，這也是 AI 歷史上機器閱讀理解首次在精確匹配上超越人類閱讀理解。

在首個頂級人工智能學術(shù)會議 AAAI 2018 上，阿里巴巴共有 11 篇論文入選并均被主會收錄，涉及對抗學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、提高輕量網(wǎng)絡(luò)性能的訓練框架、機器翻譯、聊天機器人、無監(jiān)督學習框架、極限低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。

在阿里之夜的現(xiàn)場，聶再清博士告訴雷鋒網(wǎng) AI 科技評論，阿里巴巴希望從戰(zhàn)略高度，由電商企業(yè)向一家技術(shù)驅(qū)動的公司轉(zhuǎn)型，而要做到這一轉(zhuǎn)型，需要有大量的新技術(shù)做為支撐，「從公司的戰(zhàn)略角度出發(fā)，我們在技術(shù)研究上投入了大量的資金和人力，特別是我們最近在達摩院上的部署，包括像 AAAI 2018 阿里之夜這樣的學術(shù)活動，都是阿里巴巴高度關(guān)注技術(shù)的一種表現(xiàn)?！?/p>

而從選題角度來看，聶再清博士表示，學術(shù)論文所解決的問題，很重要一部分都來源于企業(yè)在實際中碰到的需求，阿里巴巴會嘗試讓技術(shù)水平達到理想狀態(tài)，讓用戶滿意，隨后才是論文的總結(jié)與發(fā)表。

以阿里巴巴今年的 AAAI 2018 錄用論文《Extremely Low Bit Neural Network: Squeeze the Last Bit Out with ADMM》（極限低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：通過 ADMM 算法壓縮掉最后一個比特）為例，從移動端部署的實際需求出發(fā)，團隊試圖通過低比特技術(shù)來壓縮和加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。論文第一作者冷聰介紹道，團隊將這個問題建模成一個離散約束優(yōu)化模型，并引入了 ADMM 算法，將原始問題分解成幾個子問題，針對每個子問題分別給出高效的求解方法。實驗發(fā)現(xiàn)，所提出的訓練算法具有很快的收斂速度。同時，在精度和模型前向速度方面，團隊的低比特算法超過了現(xiàn)有主流的壓縮算法。

而在實際應用上，冷聰告訴雷鋒網(wǎng) AI 科技評論，端上存儲仍然需要考慮業(yè)務的實際需求。對于精度不敏感的應用，可以使用非常低的比特來量化模型，「在精度低一個點甚至零點幾個點的前提下，如果能帶來幾十倍的壓縮，那么是完全可以接受的」，而對檢測等對精度比較敏感的應用而言，采用高比特技術(shù)的壓縮可能更符合實際需求。

在與雷鋒網(wǎng) AI 科技評論交流的時候，冷聰表示，雖然在研究選題上還是要以公司的業(yè)務和價值取向出發(fā)，但一篇論文從構(gòu)思到撰寫完稿需要至少一至兩個星期的「脫產(chǎn)」才能完成，即在這段期間，員工會將優(yōu)先級完全放在論文的寫作上。在冷聰博士看來，阿里巴巴愿意讓員工潛心完成論文的寫作，本身就是一種對學術(shù)交流和討論的重視和投入。而選擇一些優(yōu)秀的技術(shù)以論文的形式投遞各大學術(shù)會議，也是阿里巴巴對外進行學術(shù)交流的一種形式。

而在機器翻譯上，阿里巴巴也憑借《Improved English to Russian Translation by Neural Suffix Prediction》（一種基于詞尾預測的提高英俄翻譯質(zhì)量的方法）受邀在 AAAI 2018 上做口頭報告。團隊提出了一種創(chuàng)新方法，不僅能夠通過控制翻譯粒度來減少數(shù)據(jù)稀疏，還可以通過一個有效的詞尾預測機制，大大降低目標端俄語譯文的形態(tài)錯誤，提高英俄翻譯質(zhì)量。通過和多個比較有影響力的已有工作對比，在 5000 萬量級的超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上，這一方法可以成功的在基于 RNN 和 Transformer 兩種主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯模型上得到穩(wěn)定的提升。

而在落地層面，阿里巴巴又是如何將學術(shù)研究成果與實際產(chǎn)品應用聯(lián)系起來的？

立足學術(shù)，產(chǎn)業(yè)應用落地開花

實際上，阿里巴巴對學術(shù)與產(chǎn)業(yè)的鴻溝并沒有那么難以跨越，兩者與其說是「先有雞后有蛋」的關(guān)系，倒不如稱之為互為因果、相互促進的螺旋式上升關(guān)系。

先從被廣泛認為最具落地想象空間與可行性的計算機視覺來看，阿里巴巴從電商起家，以「拍立淘」等以圖搜圖的相關(guān)應用入手，逐步豐富在 CV 領(lǐng)域的技術(shù)積累。

達摩院機器智能技術(shù)實驗室副主任華先勝此前在接受雷鋒網(wǎng) AI 科技評論采訪時曾表示，電商搜索與城市大腦，本質(zhì)上都是視覺系統(tǒng)問題。「阿里城市大腦中很關(guān)鍵的一個任務就是要解決視覺信號的問題，這實際上是對城市的智能感知。」因此，阿里巴巴在計算機視覺領(lǐng)域所做的研發(fā)和投入，正是希望讓城市大腦做到「全面知、全局知、全時知」。

在過去一年間，阿里巴巴所取得的領(lǐng)先成果便已經(jīng)令人們感到驚訝與嘆服。從應用場景來看，去年成功當選「國家隊」成員的阿里云城市大腦讓我們看到了國家對阿里巴巴 AI 力量的認可。實際上，早在 2017 年 11 月成為國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺的人工智能技術(shù)服務之前，杭州城市大腦 1.0 便已順利發(fā)布，接管杭州 128 個信號燈路口，試點區(qū)域通行時間減少 15.3%，高架道路出行時間節(jié)省 4.6 分鐘。在杭州主城區(qū)，城市大腦日均事件報警 500 次以上，準確率達 92%；在蕭山，120 救護車到達現(xiàn)場時間縮短一半。

更如果把時間線往前繼續(xù)推移，阿里云在 6 月 10 日的云棲大會?上海峰會上宣布推出應對全球環(huán)境惡化的技術(shù)方案：ET 環(huán)境大腦。這一方案已在江蘇實現(xiàn)了對水、氣、土、污染源的智能感知。據(jù)了解，在沿海多個省份的固廢全程監(jiān)管模擬推演中，政府使用 ET 環(huán)境大腦共預警 131 次，其中有效預警 122 次，有效率達 93%，管理企業(yè)達 2.5 萬家。

而從語音識別領(lǐng)域，我們更看到了阿里巴巴在這一領(lǐng)域的全力投入。不論是首款智能音箱天貓精靈 X1 的順利發(fā)布及成功熱賣；或是 AliGenie 語音開放平臺，都是最為鮮活的例證。

阿里巴巴采用先進的六麥克風聲學融合的方案，進行聲音的定向采集和降噪，實現(xiàn)了 5 米的遠場語音識別；而利用聲紋識別技術(shù)，阿里巴巴基于語音通路，為用戶提供更具個性化的定制化服務。

此外，利用海量的語音訓練數(shù)據(jù)和語言數(shù)據(jù)訓練出來的語音識別模型，基于深度語義編碼的意圖識別和槽填充技術(shù)，讓設(shè)備更懂人，準確解決指代理解問題與用戶意圖跳轉(zhuǎn)問題，以覆蓋生活中的大部分對話場景。

而阿里巴巴創(chuàng)建的「多模態(tài)智能語音交互解決方案」，可謂是在全球范圍內(nèi)首次解決了公共環(huán)境中強噪聲、強干擾下的智能語音人機交互問題。目前，該技術(shù)方案已與上海地鐵合作，可實現(xiàn)遠距離語音購票。這些成果標志著阿里的技術(shù)投入已經(jīng)成功轉(zhuǎn)化為商業(yè)化產(chǎn)品，并進一步使你我的生活更加便捷。

陳博興也向雷鋒網(wǎng) AI 科技評論介紹了阿里在機器翻譯領(lǐng)域所取得的成就。阿里起步于電商業(yè)務，得益于國際化的飛躍步伐，為配合跨境電商在海外貿(mào)易中的溝通需求，阿里巴巴從 2012 年投入做機器翻譯業(yè)務，目前已經(jīng)能提供包括商品信息翻譯、商品搜索翻譯和通用領(lǐng)域翻譯在內(nèi)的三種服務能力，累計為集團 19 個部門共計 23 個應用場景提供語言服務。

豐富的合作資源背后，隱含的是阿里巴巴世界級業(yè)務應用場景及世界級海量數(shù)據(jù)的強大支持。從電子商務起步，如今的阿里巴巴已經(jīng)擁有金融支付、物流、新制造、新零售等國內(nèi)甚至世界領(lǐng)先的業(yè)務場景，這些場景所產(chǎn)生的 EB 級數(shù)據(jù)，不論是從數(shù)量上或是維度上，都是世界級的。以去年雙 11 為例，當天交易創(chuàng)建峰值 32.5 萬筆/秒，支付峰值 25.6 萬筆/秒，菜鳥網(wǎng)絡(luò)物流訂單量超過 8 億；而回顧 2017 財年，阿里巴巴平臺每天產(chǎn)生數(shù)億消費者瀏覽和交易信息、包含超過千萬級別的商品更迭、5.07 億的月活躍用戶等等。不難看出，阿里巴巴不僅具有豐富的應用場景，在數(shù)據(jù)的積累與處理上也具有得天獨厚的優(yōu)勢。

而從基礎(chǔ)設(shè)施入手，包括超大規(guī)模計算、數(shù)據(jù)處理及算法平臺的構(gòu)建，都成為了阿里巴巴集團各大業(yè)務的關(guān)鍵支持。也正因為如此，人才作為一切技術(shù)研發(fā)的核心，如何將全球的頂尖學術(shù)人才匯聚一堂，并推動阿里巴巴在產(chǎn)學研領(lǐng)域的縱向深入和橫向延展，同樣也成了阿里巴巴在戰(zhàn)略布局上的關(guān)鍵一環(huán)。

布局全球，三管齊下推動學術(shù)合作

2017 年 10 月的云棲大會上，CTO 行癲宣布了阿里巴巴達摩院的誕生。阿里巴巴達摩院是阿里巴巴集團在全球多點設(shè)立的科研機構(gòu)，通過立足基礎(chǔ)研究、顛覆性技術(shù)和應用技術(shù)的研究，阿里巴巴著眼于匯聚全球頂尖科學力量，旨在成為「世界頂級科研機構(gòu)」，并開始在全球各地組建前沿科技研究中心，致力于研究機器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個產(chǎn)業(yè)的相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)容。阿里巴巴達摩院的涉足領(lǐng)域主要包括三個方向：

首先是自主研究中心。通過亞洲達摩院、美洲達摩院及歐洲達摩院三大全球分部，在北京、杭州、新加坡、以色列、圣馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地建設(shè)立足不同方向的研究實驗室，在初期計劃將 100 名頂尖科學家與研究人員納入麾下。

陳博興也在會后交流時和雷鋒網(wǎng) AI 科技評論表示，這次參與 AAAI 2018 的一個重要體會在于海外留學生對于阿里巴巴特別是達摩院表現(xiàn)出了高度的興趣?！赣泻芏嗔魧W國外的同學在交流時表示，他們希望能更多地了解阿里，也有不少流露出計劃到阿里工作、實習的想法。在以前，很少有這么大群體數(shù)量的學生對國內(nèi)的公司表示出這么大的興趣，在國外的博士生，他們畢業(yè)后一般都會希望在谷歌、Facebook、微軟這樣的企業(yè)工作一段時間，再考慮回國工作；而全球達摩院的建立對海外留學生的吸引力大大地增加了。這也得益于人工智能在中國的快速發(fā)展，至少在應用上，中美兩國在步伐上還是相近的，因此學生們也會更有興趣選擇國內(nèi)的企業(yè)?！?/p>

其次是聯(lián)合實驗室。阿里巴巴已與浙江大學、中科院、清華大學、加州大學伯克利分校先后達成合作關(guān)系，目前已建立了以浙江大學-阿里巴巴前沿技術(shù)聯(lián)合研究中心、RISELab（加州大學伯克利分校）、中國科學院-阿里巴巴量子計算實驗室、清華大學-螞蟻金服數(shù)字金融科技聯(lián)合實驗室在內(nèi)的多家高校聯(lián)合研究所，以高校的研究實力及阿里巴巴的商業(yè)場景資源強強聯(lián)手，推動產(chǎn)業(yè)界、學術(shù)界及研究領(lǐng)域的深度合作。

第三個方面則是阿里巴巴創(chuàng)新研究計劃——「AIR 計劃」（Alibaba Innovative Research）。作為阿里巴巴達摩院的三大組成主體之一，「AIR 計劃」是阿里巴巴集團設(shè)立的首個全球性科研項目。這一項目主要致力于推進計算機科學領(lǐng)域基礎(chǔ)性、前瞻性、突破性難題的研究，以工業(yè)界和學術(shù)界深度融合的方式引領(lǐng)重大科技創(chuàng)新的實踐應用，構(gòu)建產(chǎn)學研協(xié)作共同體。

在 2017 年，「AIR 計劃」發(fā)布了 14 個領(lǐng)域、30 個來自業(yè)務一線的技術(shù)問題，涵蓋人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)中心、圖計算等研究內(nèi)容，并收到了來自全球 13 個國家、99 個大學和科研機構(gòu)提交的 234 份研究提案，最終有 40 個優(yōu)秀項目入選為 2017 AIR 計劃全球評選結(jié)果。而除了這一全球性科研項目外，阿里巴巴也通過推進訪問學者計劃等多種豐富形式，向?qū)W者們提供在阿里巴巴的訪問研究機會。

不論是阿里巴巴橫跨全球的各項學術(shù)戰(zhàn)略部署合作，匯集世界級的頂尖人才；又或是在各大頂級學術(shù)頂級會議上發(fā)表論文，積極投身學術(shù)研究；抑或是從 IJCAI 2017 開始啟動的「阿里之夜」活動，促進與學者的深入交流，本質(zhì)上都是阿里巴巴關(guān)注學術(shù)界、立足基礎(chǔ)研究的重要表現(xiàn)。借助面向全球的人才部署，相信阿里巴巴將會在更多的學術(shù)會議嶄露頭角，帶來更多的研究成果；而依靠強大的應用場景與數(shù)據(jù)支持，學術(shù)研究成果同樣能夠在阿里收獲應用落地的果實，助推阿里技術(shù)的商業(yè)化步伐。我們也相信，阿里巴巴在 AAAI 2018 的學術(shù)征程只是今年的第一步，未來我們還能在更多的學術(shù)會議上見到阿里巴巴的身影，在我們的生活中用到阿里自主研發(fā)的 AI 技術(shù)。

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