“AI+大數據”推動數據挖掘走向數智化治理

  5月20日，阿里巴巴副總裁、阿里云計算平臺負責人賈揚清在媒體溝通會上表示，經過近20年的發展，人們對大數據的利用已從早期的數據挖掘進化為集數據分析、數據管理、數據協同為一體的綜合治理，在這一進程中，大數據與人工智能（AI）技術的融合居功甚偉。

賈揚清提到，數字經濟迅猛發展，不斷豐富、增長的數智業務，對技術提出了更高的挑戰，數字化創新需要用好“大數據+AI”這個“核武器”。尤其對企業來說，業務創新要提高效率，僅僅把數據管理好、使用好還不夠，還需要AI技術的加持。

“大數據和AI密不可分，二者結合在一起，更能幫助企業在數字時代從容應對不確定性。”賈揚清說。

當前，大數據技術已經廣泛應用到各行各業的數字化轉型中。例如，隸屬建筑行業的中建三局一公司，就基于阿里云的數據管理平臺DataWorks和云數據倉庫MaxCompute構建了數智建造一站式服務平臺。該平臺覆蓋了建造領域生產場景全鏈路、核心管控全流程和智能決策全視角，使建造類企業實時感知、動態控制和智能化決策成為現實。此外，在金融行業、在線教育行業、物流運輸行業等都已呈現出越來越快的數智化發展態勢。

不過，隨著數據量越來越大，相應的AI模型也要求其變得越來越精準、高效且復雜。因此，賈揚清提出，無論是在數據還是計算方面，都需要有一個更加大規模、大體量的底座，以支撐上層AI的需求。對此阿里云面向企業及開發者提供了輕量化的云原生機器學習平臺——PAI，來提升機器學習工程的效率。

PAI涵蓋拖拽式可視化建模、交互式建模、分布式訓練到模型在線部署的全流程覆蓋。賈揚清表示，要把AI轉化為生產力，不僅要懂 AI、還要懂行業。阿里云機器學習平臺PAI以電商、金融、游戲、直播等業務為起點，在智能推薦、用戶增長、金融風控、音視頻文本等多模態場景積累實戰經驗，沉淀了大量成熟算法、框架及工程化組件等“原子能力”，幫助開發者及企業客戶更快地孵化和構建新場景業務。

另外，對企業來說，工程化已經超越算法成為AI落地的更大瓶頸。對此，阿里巴巴與清華大學合作推出了超大規模中文多模態預訓練千億參數模型“M6”。該模型的數據集包含超過1.9 TB圖像和292GB文本，參數規模達千億，可完成產品描述生成、視覺問答、問答、中國詩歌生成等跨模態任務。目前，M6已經用于業務場景里。例如在犀牛新制造的服裝設計上，M6可以根據潮流趨勢文本的描述，自動產出細節清晰的服裝圖，并符合生產標準。