
10月11日,以“飛天·智能”為主題2017杭州·雲棲大會在浙江杭州雲棲小鎮開幕,阿裏巴巴董事局主席
達摩院:阿裏巴巴的科技雄心
本刊記者/賀斌
本文首發於總第828期《中國新聞周刊》
四名科學家同時蓋上印章後,兩名“武者”展開長卷,淡淡的水墨之間,“達摩院”三個大字躍然紙上。
在武俠世界裏,“達摩院”代表著武林絕學和至尊,這是阿裏巴巴董事局主席馬雲為新成立的研究院取的名字。就在2017雲棲大會前兩周,阿裏巴巴集團首席人力官童文紅給馬雲打電話,討論研究院如何命名,馬雲靈光一閃,“達摩院”三字脫口而出。
而在此前長達半年的醞釀中,阿裏巴巴內部都將這個新機構稱做“阿裏巴巴全球創新研究院”。
“為什麼一定要研究院、實驗室這樣的說法,為什麼不能創造一個自己的名字,我覺得達摩院就很好。”馬雲在給童文紅的電話中說,他甚至連英文名都想好了,就是拚音DAMO。
正如在名稱上獨辟蹊徑一樣,馬雲希望達摩院能走出自己的模式,“我們會學習IBM,學習微軟,學習貝爾實驗室,學習在過去人類曆史科技發展過程中取得的巨大的經驗和教訓,但我們必須走出自己的路。”
按照阿裏巴巴在雲棲大會上的說法,“達摩院”是探索人類科技未來的實驗室,阿裏巴巴將在研發投入1000億元,用於涵蓋基礎科學和顛覆式技術創新的研究。
在阿裏巴巴董事局主席馬雲看來,這是18歲的阿裏巴巴應有的擔當精神。他將“達摩院”視為阿裏巴巴將留給世界最好的東西之一。有一天即使阿裏巴巴不在了,希望“達摩院”還能繼續存在。為了做到這一點,“達摩院”必須做到商業與科技、市場與研究的完美結合。
“向技術要紅利!”
在十年前,馬雲可不是這樣想的。那時候的他,曾經堅決反對公司有任何研究室、實驗室,因為在他看來,當時阿裏巴巴還是一個初創公司,在還沒有立足之前就考慮研發是大災難。
在“達摩院”籌備組成員、阿裏巴巴技術戰略部總監劉湘雯的印象中,早在2008年,阿裏巴巴就已經從戰略層麵考慮,從一家電商公司變成一家數據公司。盡管有這樣一個願景,大家卻並不知道如何去做。當時,阿裏巴巴的平台沉澱了很多數據,怎樣去發揮數據的價值,從技術上怎麼做,引發了阿裏巴巴高層一係列的思考。
最終,馬雲選擇了相信雲計算,成立了阿裏雲計算有限公司。雖然沒有被叫做“研究院”,但在劉湘雯看來,這是阿裏巴巴第一次從戰略上向科技進行轉移。至此,阿裏巴巴全麵進入雲計算,對自身的定位也從一家電商公司變成一家數據驅動的公司。
2014年,阿裏巴巴成立了iDST(Institute of Data Science&Technologies),這是阿裏巴巴集團專注於底層數據技術研究的機構。此前,馬雲已經把下一個時代命名為DT時代,也就是數據科技時代。而iDST以機器學習、深度學習技術為依托,打造圖像視頻、語音交互、自然語言理解、智能決策等人工智能核心技術, 為阿裏巴巴集團的電商、金融、物流、社交、娛樂等業務提供強大的技術後盾。這些AI技術通過阿裏雲平台對外形成產品化的輸出。
用劉湘雯的話說,“達摩院”的成立是一個水到渠成的過程,離不開“母體”阿裏巴巴的發展。一個公司隻有當業務發展到一定的階段,有足夠複雜的場景,足夠多的業務體量,才會有足夠多的科技難題出現,才能支撐一群科學家在裏麵做事情,才會產生一家機構,因此,“達摩院”的出現是阿裏巴巴發展的必然。
“如果說阿裏雲讓我們擁有了計算的能力,那麼iDST則更多的是提供算法的能力。我們集中建設了這樣一批能力,加上本身具有非常豐富的場景跟數據,然後才提出了向更縱深去發展。”劉湘雯向《中國新聞周刊》解釋道。
劉湘雯第一次聽到馬雲談到關於建立“達摩院”的設想是在今年3月,阿裏巴巴內部召開了首次技術大會,會上馬雲分享了他的科技願景。馬雲認為,此前18年,阿裏巴巴的商業場景推動了技術升級,麵向未來20年,核心技術升級才能推動商業模式創新,必須建立起NASA這樣的機構。
“必須向技術要紅利!”這句話,阿裏巴巴首席技術官張建鋒在會上重複了多次。而早在2016年雲棲大會上,馬雲就提出過“五新”戰略,即新零售、新金融、新製造、新技術和新能源。截至2017年3月,新零售已經在落實,新金融正在布局,“已經到半路了”,接下來“必須組建阿裏的新技術”。
在這次技術大會上,馬雲動員全球兩萬多名科學家和工程師投身“新技術戰略”,並啟動“NASA”計劃,“麵向機器學習、芯片、物聯網、操作係統、生物識別這些核心技術,我們將組建嶄新的團隊,建立新的機製和方法,全力以赴。”馬雲強調,“以前我們的技術跟著業務走,是‘兵工廠模式’,但手榴彈造得再好,也造不出導彈來。阿裏巴巴必須思考建立導彈的機製,成立新技術研發體係,聚焦核心領域的研究。”
阿裏巴巴有著巨大的野心——未來20年,阿裏巴巴要構建世界第五大經濟體,服務全球20億消費者,創造1億就業機會,幫助1000萬家企業盈利。因此,“NASA”計劃的目標也是麵向未來20年,其產品或服務能夠覆蓋到20億人。
“NASA”計劃
據劉湘雯介紹,“NASA”計劃的2萬多人,不僅是研究人員,也包括工程技術人員。近3年來,阿裏巴巴人才數量年均增長40%以上,目前擁有2.5萬名工程師和科學家,500多位博士。在36位合作人中,有9位擁有工程師背景。
同時,阿裏巴巴也麵向全球網羅頂尖科技人才。今年3月,人工智能專家、前南洋理工大學教授王剛加入阿裏人工智能實驗室。6月26日,亞馬遜最頂級的華人科學家任小楓加盟了阿裏,出任iDST副院長。
9月11日,量子技術領域的重量級人物施堯耘加入阿裏巴巴,擔任阿裏雲量子技術首席科學家,負責組建並領導阿裏雲量子計算實驗室,同時,施堯耘也在之江實驗室擔任副主任,該實驗室是由浙江省政府、浙江大學、阿裏巴巴集團出資成立的混合所有製新型研發機構,9月6日正式掛牌成立。
按照“NASA”計劃,如果2萬多人才全湧到阿裏巴巴所在地杭州,似乎也並不現實,在人才聚集地建立海外實驗室成為實現“NASA”計劃的更好方式。就在雲棲大會當天,阿裏巴巴首席技術官張建鋒透露,“達摩院”已經開始在全球各地組建前沿科技研究中心,包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院,並在北京、杭州、新加坡、以色列、聖馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室,初期計劃引入100名頂尖科學家和研究人員。
張建鋒表示,選擇在何地建實驗室主要有兩個原則,一是根據當地的人才狀況,比如以色列的安全做得很好,美國的一些大數據算法人才比較好等;二是跟業務有一些關係,比如新加坡本身是有產業基礎的,更有利於科技成果在當地轉化。
據劉湘雯介紹,現在杭州、北京兩地的實驗室已經在建設中,美洲、歐洲等實驗室的人員陸續到位,已經開始做一些事情。新加坡在加快團隊建設的速度,可能很短的時間就能到位。俄羅斯和以色列的實驗室還處於籌備階段。
“NASA”計劃已見雛形,但究竟研究哪些領域並沒有確定。10月10日,就在雲棲大會前一天,13位頂級科學家造訪阿裏巴巴,並與馬雲舉辦了一場座談。
在這13位科學家中,包括中國唯一的圖靈獎獲得者姚期智院士、中國量子力學第一人潘建偉院士、定義了“計算思維”的哥倫比亞大學教授周以真、全球人臉識別技術“開拓者”和“探路者”湯曉鷗教授等。這些科學家研究領域不同,但都參與了“達摩院”的出謀劃策。
數年前,潘建偉曾向阿裏巴巴提出,成立一個中科院跟阿裏巴巴聯合量子計算的實驗室。今年7月30日,中國科學院-阿裏巴巴量子計算實驗室正式成立,實驗室將結合阿裏雲在經典計算算法、架構和雲計算方麵的技術優勢,以及中科院在量子計算和模擬、量子人工智能等方麵的優勢,顛覆摩爾定律,探索超越經典計算機的下一代超快計算技術。
“當時我說可能15年之內都不會有產出,也不會有回報。沒想到阿裏巴巴很快參與進來合作。”潘建偉感慨地說。
這也是“達摩院”三大組成部分之一,即自主研究中心、與高校和研究機構建立的聯合實驗室(研究中心)和全球開放研究項目。
與具有科研優勢、地緣優勢的著名高校聯合建立科研基地是阿裏學術合作的主要方式之一。繼去年10月成立清華大學-螞蟻金服金融科技聯合實驗室,今年1月成立UC Berkeley RISE 實驗室之後,“NASA”計劃啟動以來,5月成立了阿裏巴巴-浙江大學前沿技術聯合研究中心,阿裏巴巴不斷探索新的合作模式,彙集諸多技術領域內全球最優秀的學術人才,共同打造高效率的科技創新鏈條和一體化的創新體係。
學術合作的另一種方式是發布全球開放研究項目,將阿裏巴巴遇到的工程和技術挑戰和各個實驗室裏最強的學術大腦進行碰撞,進而實現工業界與學術界科技能力的融合。在此次雲棲大會上,公布了“阿裏巴巴創新研究計劃(AIR)”2017全球課題評選結果,在13個國家和地區的99個高校與科研機構(國內54個,海外45個)提交申請的234份科研項目提案中,有40餘個優秀項目最終入選。
AIR是阿裏巴巴集團探索科技創新設立的首個全球性科研項目,聚焦技術驅動未來,致力於推進計算機科學領域基礎性、前瞻性、突破性的研究,以校企深度合作的方式引領重大科技創新的實踐應用,構建技術生態。以此搭建學術界、工業界的合作平台,聯合雙方優勢共同促進前沿技術的發展。
“一家公司要做長遠的科研非常不容易。世界上很少有公司能夠做到。阿裏巴巴能夠有此決心,不隻是做跟阿裏巴巴商業相關的東西,非常高瞻遠矚。”姚期智對達摩院的雄心表示讚賞。
來勢洶洶
“達摩院”在成立之初,便顯出凶猛的勢頭。在馬雲的演講中,已經提出“必須要超越英特爾,必須超越微軟,必須超越IBM”,而首批公布的學術委員會更是“星光熠熠”,十人中有三位中國兩院院士、五位美國科學院院士,包括世界人工智能泰鬥Michael I. Jordan、分布式計算大家李凱、人類基因組計劃負責人George M. Church等。
這樣的登場,使得達摩院從一開始便賺足了眼球。
“科學研究是有其自身規律的,需要大量的資源、資金和人才,而研究的周期和結果更是無法預測,‘達摩院’才剛起步,現在談發展如何還為時尚早。”一位某知名企業研究機構的工作人員向《中國新聞周刊》表示。
“達摩院”首批公布的13個研究領域,包括量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、下一代人機交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式係統等,涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。
“這是一個綜合決策的過程!”劉湘雯表示,從今3月開始,就在確定研究領域,不光有科研人員,還有從事產業研究的人員,以及公司管理層。
劉湘雯向《中國新聞周刊》介紹,這些領域基本上會基於整個科技發展的規律,一方麵是阿裏巴巴自身的業務訴求,另外一方麵,雖然沒有看清楚它對業務有怎樣的影響,但從大趨勢來看,有可能是顛覆性的,比如量子計算機。
然而,一些基礎性或顛覆性的學科可能投入大,而回報慢,作為一家企業所屬的研究院,必須考慮不同類別學科的合理組合。因此要放回產業成熟度的鏈條上,有一些可能三五年能見到成果,有一些可能需要十年以上。“但究竟是怎樣一個比例,目前沒法給出一個確切的數字。”劉湘雯說。
在中國產學研合作促進會秘書長王建華看來,“達摩院”的建立值得鼓勵,要創新一種模式,總需要有人先去探索、實踐,“達摩院”正是這樣一種探索。
另一個衝擊眼球的是阿裏巴巴的人才戰略,10月16日,“達摩院”宣布,微軟亞洲研究院首席研究員聶再清博士、穀歌Tango和DayDream項目技術主管李名楊博士,入職阿裏人工智能實驗室。
不難發現,“NASA”計劃實施以來,加入阿裏和“達摩院”的頂尖人才,除了來自高校和科研院所,有相當一部分來自於知名企業研究院,加上馬雲對幾家研究機構的公開“宣戰”,很難不讓人聯想到“挖牆腳”一詞。
“達摩院”的成立起到了一種“鯰魚效應”,相當於整個科研生態裏出了一個新物種,一定會打破暫時的平衡,也一定會有人才的流動。但即使達摩院從某處吸引了一個人才,造成該處暫時的空缺,肯定會從另一處補進一個人才,使整個係統領域在某個階段會快速地進行重新定位,重新達成一種平衡,並且這種平衡往往會比原來更健康。
按照馬雲對“達摩院”的定位,即“Research for solving the problem with profit and fun(為解決問題研究並帶來利潤和快樂)”,劉湘雯認為,“達摩院”招攬的人才除了在專業上彼此認可,在時間地點上恰好也適合這些客觀條件之外,從軟性條件上來說,雙方對於願景的驅動這件事情要有高度的契合。
經營之道
近年來,阿裏巴巴不斷加大技術上的投入。財報顯示,阿裏巴巴2017財年技術投入為170億元,居中國互聯網公司之首。
此次“達摩院”的成立,阿裏巴巴宣布將在3年內投入1000億元,相當於每年330多億元,幾乎是2017財年技術投入的一倍。但在馬雲眼裏,這筆錢隻是給“達摩院”的創業基金,實驗室絕不能等資金,要有掙錢意識,才能活下去。“我希望不僅僅靠論文活下來,90%以上研究的東西,不能隻在實驗室裏麵,必須在市場上。隻有這樣,這個實驗室才能走得長。”馬雲說。
如何掙錢?作為“達摩院”首任院長,張建鋒對此回應道,達摩院作為一個依托大數據而建立的新型的研究機構,需要一個產業的支撐。而阿裏巴巴擁有諸多業務,有金融科技,有電子商務,有物流等等,都是對研究非常重要的支持。同時,依托於阿裏雲平台,達摩院可以連接更多的應用場景給客戶,使他們通過研究院和阿裏雲這個平台,能夠去做智慧城市,做工業大腦,做醫療大腦,連接更多的行業。“我認為這是現在達摩院最大的價值。”
劉湘雯認為,阿裏巴巴企業的本質決定了“達摩院”在做科技成果轉化上是有天然優勢的。
在她看來,一方麵,阿裏巴巴有豐富的業務場景,都會來到“達摩院”裏找他們能用的東西,而“達摩院”通過設立技術開放日,也可以向業務團隊去介紹他們的東西。
另一方麵,更大的優勢就是阿裏雲。“阿裏雲從‘達摩院’這頭看,是一個放大器,從客戶那頭看是一個漏鬥。”劉湘雯說。
在曠視研究院院長孫劍看來,企業研究院分為兩種,一種是研究的內容和企業沒有太大關係,主要隻是起到“保險”的作用,確保公司將來在大的方向上不要走錯;另一種是研究和企業,和當前產品能夠有效結合,為公司賺錢。
“其實如果看過去的這些研究院,當一個公司快速發展的時候,或者公司的賺錢是非常沒有問題的時候,這個研究院是會蓬勃發展的。但是公司的經濟有問題的話,研究院是第一個會被考慮裁減的,因此在企業快速發展,在形勢大好的時候,最需要拿出資源投入對未來的投資。”孫劍對《中國新聞周刊》表示。
從這一角度,阿裏巴巴三年1000億元的投入,顯然能給“達摩院”一個相對寬鬆的科研環境,但如何運用這筆資金,也是大家關注的焦點。
劉湘雯表示,達摩院實行的是院長負責製,資金大部分可能會花在人才上,因為對於一個研究院來說,最主要的就是人才,此外,還將用於購買必要的科研設施。
接下來,“達摩院”既會建自己的研究院,也會建聯合的實驗室,還會向學術界開放,資金也會朝這三個方向分配。
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