撰文 | 微胖
AI 能在多大程度上改变一座城市？对于这个问题，阿里云几乎成为最有发言权的重要公司：
在杭州，阿里的 ET 城市大脑接管了 128 个路口的红绿灯；
与南京银行合作，把申请贷款的视频验证过程整体减少 54%；
在浙商银行，信用卡本身的**预测效率提升 5 倍，每一天流失预测准确率提升 7 倍；
江苏常州的天合光能把电池良品率整体提升 7%……
从一年前阿里云第一次提出城市大脑概念，到蜕变为 ET 大脑并逐步推出医疗大脑、环境大脑、工业大脑，这些扎根于不同场景的实践路线，源于阿里巴巴对人工智能的三个判断——
要有场景驱动，也就是要解决什么问题；是否有足够的数据来驱动 AI 能力提升；是否有足够计算能力支撑算法、深度学习的使用。
而在 12 月 20 日的云栖大会北京峰会上，阿里云总裁胡晓明也第一次总结了阿里的 AI 战略布局——产业 AI（AI for Industries），并覆盖城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景。
与此同时，ET 大脑也完成升级——成为全球首个以量子认知为核心的 AI。
这个被阿里云描述为「一个开创性的 AI，绝无仅有」的 ET 大脑，把改造的第一站放在了航空调度上。
「不用再等待着摆渡车了」
这是一次从无到有的应用。
飞机延误、临时取消、登机口临时变更、为什么是摆渡车，不能直接走廊桥？
......
这些都与首都机场机位分配员的工作有关。
日常工作中，分配员需要不停地刷新眼前的数据库，跟进航班变化。
分配人员通常总共要看 3 组屏幕，总共 14 个屏幕，有登机口的录像监控，但更多的是排序表格，上面密密麻麻标着今天到港、出港的航班号。
首都机场机位分配员在工作。 图片来自网络
什么样的航班能把它放在比较优势的机位上？仅需走廊桥即可搭乘？什么时候需要搭乘摆渡车？
分配员会遵循一些优先原则。
比如，大机型优先于小机型。过站时间短的航班，优先于过站时间长的航班。
有时，需要考虑政策约束。比如，海关为了防止有人偷渡、走私，不允许它放在廊桥。
分配人员还要应对一些空中紧急的情况，比如低油量、有旅客病危，飞机发动机空中故障，这种需要紧急迫降的，分配员还需要用最快的方式给它确定一个最利于各保障单位的机位。分配员可能会安排一些比较靠近这个中央跑道的机位，让这架飞机能尽快入位，各救援单位、保障单位去保障这个航班。
结果，牵一发动全身，突发情况会打乱计划，重新再排。
另外还有粥多僧少的问题。
首都国际机场有 349 个机位。除了民航客机之外，还有货机，目前首都国际机场有邮政、顺丰两家签约货机，他们进港过夜，也需要排机位。
只有 100 个车位，晚上忽然告诉你要来 105 辆车，那另外 5 辆车怎么办？
对机位分配员来说，每一个航班都要经历这一系列的筛选和决策的过程。
首都机场，中国第一国门。349 个停机位，每天起降航班高达一千七百架次。
一天下来的工作压力和责任，可想而知。
首次发布的 Logo 由简洁六边形及一个点组成，色彩及分布借鉴了人类大脑活动时不同区域的彩色热力图。
通过与 ET 航空大脑合作，将机位判断与分配交给 AI 后，仅需 50 秒，系统即可排完全天机位。
无需手工操作，点击屏幕上的「重新分配」，即可将计算任务交给人工智能，获取优化结果。
ET 大脑将 AI 技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。
结果「为每天将近两万个乘客节约了总共五千个小时，每天五千个小时。他们不用再等待着摆渡车了。」闵万里在大会发言中讲道。
由 Logo 衍生出的阿里云人工智能形象——小 ET 拥有聪明活泼的个性。小 ET 的点线构成神经网络的样式，代表着各智能技术间的联动共通;多边形面可以随时变化出各种姿态，代表科技的持续进化。
ET 大脑会成为一个开放的 AI 生态
其实，早在 2016 年 10 月的云栖大会上首次提出「城市大脑」时，阿里云就曾强调，「城市大脑」并非通常意义上智慧城市信息化升级。
「我们要做的是用机器解决人类解决不了的问题。在这个意义上，比起人工智能，机器智能这个词更加准确。」王坚曾说。
今天的语音识别、视觉识别等研究，都是单点技术的增强，如何像人一样，将单点的视觉、听觉等功能进行有机协调，是 ET 大脑要做的。
社会系统的协同与控制，也是机器智能要解决的难题。
比如，路上有出租车司机，公交车司机，电瓶车司机，还有私家车司机，每一个人都很聪明。当每个聪明个体都提出最大化利益诉求时，我们就需要一种机制来协调这些需求。
「未来的人工智能不只是视频或语音，核心一定是多功能的协同，视频识别、语音识别还有文本识别，阿里云都可以做，但不是我们的终极目标。」闵万里曾说，「我们的终极目标在哪里？在于多体智能，也就是全局智能，由此产生机理丰富的普惠价值。」
2017 年 10 月的云栖大会上，阿里云与杭州合作一年的「城市大脑」项目成果，城市大脑 1.0 正式发布。
为了亲自示范 ET 大脑的垂直应用想象力，阿里云从城市大脑出发，继续向其他行业延展。选择赛道的标准就是数据密集程度、价值高低以及行业痛点是否突出等。
在今年的「云栖大会·深圳峰会」上，阿里云 ET 再度推出两个行业大脑——「医疗大脑」和「工业大脑」。
全国最大的轮胎制造企业中策橡胶集团，生产环节引入 ET 工业大脑后，人工智能算法可以在短时间内处理分析每一块橡胶的出处，匹配出最优合成方案，将混炼胶平均合格率提升 3%～5%
除此之外，阿里云 ET 还孵化出另外一个行业大脑——环境大脑。
在渔情监测方面，环境大脑可以将海洋环境大数据、数据智能和人工智能技术，应用于金枪鱼的渔情发现中，通过对海面高度、分层水温、叶绿素、气象、渔船等数据分析，从可能影响该海域金枪鱼产量的众多因素中提取最关键的影响因素，据此搭建金枪鱼抓捕的渔情预测模型，为金枪鱼的发现提供可靠信息，避免盲目捕捞，减少出海成本。
其实，早在今年 9 月，闵万里在接受媒体采访时曾透露，下一步规划是将 ET 大脑产品化，并邀请行业伙伴共同在 ET 大脑的架构上做行业化、垂直化的创新运用。在少有人涉足的垂直领域，阿里云 ET 大脑将率先打造垂直示范类项目，再**对应行业中的 ISV（独立软件开发商）。
据了解，ET 航空大脑之后，阿里云在能源、新零售甚至安全领域都会有一些创新性示范应用。
目前，城市大脑和工业大脑落地成果最丰富。据报道，阿里云城市大脑计划在 2018 年推广到国内 100 个城市。
本次峰会上，阿里云也将 ET 大脑设定成一个开放的 AI 生态。
闵万里现场宣布启动围绕 ET 大脑的「千里马计划」，这项计划旨在通过赛事的形式公开招募全球 AI 领域的顶级合作伙伴共建 ET 大脑，并落地到更多产业。
同时，全球最大的众智平台天池上的超过 11 万开发者也将加入到 ET 大脑的中。在此之前，这些开发者已经帮助 ET 工业大脑**了多项行业难题。
除了能够为产业发展提供新动力之外，ET 大脑还将为全球科技创新提供一个巨大的探索场景。不久前，ET 城市大脑入选国家四大人工智能开放创新平台，意味着国内的科研机构都可以参与到其中的技术创新中。