中國企業集團阿里巴巴是全球最大的電子商務公司之一，但它正日益將注意力轉向人工智能(AI)。2017年3月，該公司成立了一個醫療和製造業的人工智能服務部門，9月，其公共雲部門阿里雲宣佈，計劃成立一家專門的子公司，生產用於物流和自動駕駛的自主研發的人工智能推理芯片。
不用說，阿里巴巴涉足了大量人工智能領域。在週末於蒙特利爾舉行的NeurIPS 2018大會上，該公司發佈了關於跨公司合作的最新進展。
阿里巴巴數據科學研究所院長 Rong Jin表示:“我們正在解決……看似困難的情況。人工智能與創新(有助於)解決一些有趣的挑戰。”
其中一個挑戰是在嘈雜環境下的語音識別，比如擁擠的地鐵系統或擁擠的會議中心。阿里巴巴的解決方案一部分是硬件，一部分是軟件:一個遠場麥克風陣列和複雜的深度學習算法，這些算法能在人群中隔離聲音，大幅降低錯誤率。
相比之下，僅靠麥克風陣列的“最好”的語音識別技術能達到84%的準確率，阿里巴巴聲稱，其模式的準確率在94%至95%之間，即使說話人口音很重。它已經被部署在上海的一個基於語音的地鐵售票系統中，阿里巴巴正在談判將其推廣到“其他幾個城市”。
語音不是阿里巴巴正在處理人工智能的唯一領域。利用自然語言處理，在雲端實時執行自動翻譯，讓俄羅斯、馬來等國的阿里巴巴零售客戶可以用母語與人類客服進行對話。它採用算法來處理其支持中心每天通過阿里巴巴的智能客戶服務引擎Alime接收的數萬個呼叫的一部分。
Alime就像谷歌的Duplex一樣，可以進行電話交談，回答基本問題而不需要人類參與。也許更令人印象深刻的是，在聊天機器人環境中，它能夠從提供的文檔中自動提取文本和圖像，其性能“優於人類”。
在一場舞臺演示中，一名顧客向阿里巴巴的電話機器人小蜜詢問了一款特定藍牙揚聲器的促銷活動，比如他們會收到什麼樣的免費禮物，以及這些禮物將如何送到他們的住所。(今年晚些時候推出的新版本將為優先級案例添加情緒分析和自動提醒功能。)
這對阿里巴巴眾多部門來說是一個福音，比如全球速賣通(AliExpress)和菜鳥，前者擁有1.5億用戶和數百萬商戶，後者的人工和機器人每年要完成超過10億筆訂單。在雙十一，也就是今年創造308億美元收入的雙十一購物節，阿里巴巴的代理商在24小時內接到的電話是平時的5倍，如果沒有人工智能的幫助，這幾乎是不可能做到的。
阿里巴巴表示，小蜜目前每天服務近350萬用戶。
但自然語言處理只是阿里巴巴人工智能的冰山一角。在這家零售商的二手商品市場上，該公司部署了一款價格談判機器人，與買家進行談判，從而確定價格。
這款機器人的開發並非輕而易舉——它需要學習談判策略和有效的生成文本的方法，以激勵反覆談判——但最終的結果令人印象深刻。當在同一個平臺上發佈給1000萬用戶時，這款機器人比普通人有高出20%的交易機會。
“大多數(用戶)不是專業賣家，”Jin 說。“他們不知道如何定價，也不知道如何與買家溝通。”
在庫存管理和圖像搜索方面，阿里巴巴正在利用一種可伸縮的計算機視覺架構，篩選數以億計的實體。雲圖片搜索算法可以識別對象和找到包含類似或相同的圖像，以及它的一個存儲管理應用程序——在一個架子上挑出多個項目來生成一個摘要,包括不同品牌的分佈,可以檢測到超過100000庫存管理”高精度。(阿里巴巴正在努力實現1,000萬庫存管理的目標。)
這兩者都可與阿里巴巴的阿里智能供應鏈兼容。阿里智能供應鏈是一套幫助阿里巴巴商戶預測產品需求、分配庫存和選擇定價策略的人工智能工具。
阿里巴巴的機器視覺工作延伸到衛星圖像。 使用從中國最大的地圖和導航提供商高德地圖收集的數據。高德地圖擁有超過7000萬用戶，其系統能夠識別最近建造的新建築物，並收集與道路工程和興趣點相關的信息。
阿里巴巴還利用計算機視覺防止商店盜竊。在其超過66家的盒馬先生實體店，自助收銀臺的離線算法可以防止心懷居心的顧客只掃描第一件商品和一個籃子，而不掃描其他商品，或者從頭頂攝像頭的視野中隱藏商品。
他說:“我們的目標是……讓計算機視覺系統識別出顧客是有意還是無意地掃描商品。這臺機器能看到沒有掃描的商品。”
它由一個深度學習算法——AliFPGA-X100——提供動力，該算法運行在一個現場可編程門陣列上，該門陣列是亭內可重構的集成電路。阿里巴巴表示，與同類基於GPU的系統相比，它處理圖像的速度要快170倍。
阿里巴巴也將人工智能應用於其視頻託管服務優酷。機器學習算法每天為其數千萬活躍用戶上傳的約20萬段視頻自動生成縮略圖，並將這些縮略圖用於特定的受眾群體。(例如，女性用戶可能會看到與男性用戶不同的視頻預覽圖像。)他們的點擊率提高了15%，停留時間增加了12%。
阿里巴巴於2017年7月推出了天貓精靈，這款人工智能語音助手自上市以來銷量超過500萬臺。
阿里巴巴在2017年10月時表示，它計劃到2020年在研發上投入超過150億美元。
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