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阿里是BAT中技术实力最弱公司?

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未来物联网   发表于 2018-2-22 11:40:08   查看: 642 帖子
无论是湖畔大学还是达摩院,阿里并不甘于“BAT中技术实力最弱公司”的公众评价,它也确实在用实力和事实在向世人证明。
达摩院:三年1000亿启动资金,将探索人类科技未来

去年10月,“不懂技术”的马云宣布了一项重大投资计划:阿里巴巴成立探索人类科技未来的实验室“达摩院”,并在三年内为此投入1000亿人民币的“启动资金”。对于这个决定,马云颇为自豪和笃定:“达摩院一定要活得比阿里巴巴长。”
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据了解,“达摩院”公布的首批研究领域包括:量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等,涵盖机器智能、智联网、金融科技等。
在首批学术委员会名单中,共有三位中国两院院士,五位美国科学院院士,加上其他两位科学家共十人。目前,“达摩院”的专家队伍正在逐步扩大。上月,两次理论计算机最高奖哥德尔奖得主马里奥·塞格德入职阿里巴巴达摩院,这位匈牙利裔的美国计算机科学家进驻了位于西雅图的阿里云量子实验室。
淘咖啡:中国的Amazon Go,可同时在店50人

比Amazon Go更早,阿里巴巴在去年7月推出了阿里无人店“淘咖啡”。虽然店名像饮品店,实际是综合的小型零售超市。
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“淘咖啡”面积200平方米,内部压力测试结果显示同时在店上限人数50人,比亚马逊Amazon Go承载人数要少一些。据了解,这套物联网支付系统由蚂蚁金服技术实验室研发完成。据阿里工作人员介绍,“淘咖啡”在物联网支付方案用的是多模态识别,即计算机视觉叠加传感器感应。
在这套系统的支持下,和Amazon Go一样,“淘咖啡”的购物流程也非常简单:进店扫二维码绑定支付宝,并授权小额代扣。拿到东西之后,从预设的玻璃通道出来,系统会将自动扫描买到的东西进行结算。出门之后,手机会发出推送消息,告诉你消费多少,明细包含购物清单和扣款总额。
AI养猪:ET大脑赋能各行各业

日前,阿里云与四川特驱集团、德康集团宣布达成合作,将对ET大脑进行针对性训练与研发,最终全面实现AI养猪。据了解,在前期的理论验证阶段,ET大脑提升了母猪年生产能力3头,死淘率降低3%左右。
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目前,阿里云主要能够实现的技能包括监测猪场、繁育管理、疫病防疫等,这些工作主要通过视频图像分析、人脸识别、语音识别、物流算法等技术来完成。例如,视频图像分析可以记录猪的体重、进食情况、运动强度、运动频率和轨迹。假如发现有猪长卧不起,ET大脑监控就会发出警报,提醒人工检查。
事实上,除了用于养猪等农业赋能。作为阿里的“大脑”,ET大脑还可以致力于智慧城市建设,与制造业结合促成智能制造,与运输交通业结合形成智慧物流,以及与金融业结合促成智慧金融等,真正实现AI赋能各行各业。
行人检测、再识别:刷新KITTI排名

今年初,全球权威机器视觉算法排行榜KITTI刷新了排名,阿里巴巴人工智能研究机构iDST夺得行人检测单项冠军。与此同时,在行人再识别数据集Market1501中,iDST也取得重大突破,首位命中率提升至96.17%,位居世界第一。
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行人检测是指机器能够从识别的图像或视频中判断是否有行人,他们在哪里。行人再识别则要求机器可以识别出特定的人员在不同摄像头下出现所有图像为一人。在人流较为密集的景区、商场,以及交通枢纽处这项技术都可以发挥巨大作用,不仅可以做人流预测、判断交通安全,而且可以协助找寻丢失的老人和儿童。
据了解,除了行人检测和行人再识别,iDST还保持着KITTI的车辆检测世界冠军的成绩,在计算机视觉国际顶级期刊和会议TIP、ACM MM等发表多篇论文,是中国学术走向世界的引领者。
ZOLOZ:错误率百万分之一的“刷脸神器”

去年10月,蚂蚁金服在金融科技开放峰会上推出全球可信身份平台ZOLOZ。
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据了解,这款金融级别的刷脸神器错误率可以控制在百万分之一,轻松识别出多对多胞胎,尽管是人眼完全看不出差别的同卵多胞胎,其通过软件算法可以达到苹果硬件的精准度,普适性更好。与此同时,具有极高安全性,专利活体和眼纹技术防止各种照片、视频、3D软件等伪造冒用。
同时,基于蚂蚁金融云架构,ZOLOZ人脸识别技术还使用了高可用、动态扩展的服务框架体系。目前,据官方介绍,ZOLOZ的生物识别技术已经大规模应用在支付宝和网商银行,累积超过2亿用户,20亿次验证服务。
在今年的CES展上,ZOLOZ现场展出,参展观众可以体验刷脸取快递、刷脸支付……
AI打假:“商品大脑”等九大黑科技助力网络打假

作为中国最大的电商,如何杜绝假货成为阿里巴巴的重要工作之一。在AI的助力下,2017是阿里巴巴在网络假货治理和知识产权保护上取得历史性突破之年。
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据网络揭秘,阿里主要有九大打假“黑科技”。其中,商品大脑可对平台上近20亿商品进行识别,通过学习外部信息,发现侵害他人知识产权的行为并进行判断、处理;假货甄别模型,每日对全平台商品进行扫描,排查假货等问题商品,每完成一次扫描,相当于“征召”5000台虚拟服务器投入工作;图像识别算法,每日识别商品图片约6亿张,其中OCR识别(文字识别)每秒能扫描图片文字23546287个,相当于501本《康熙字典》,识别准确率达97.6%。
除了以上,还有语义识别算法、商品知识库、实时拦截体系、生物实人认证、大数据抽检模型,以及政企数据协同平台等创新科技用于打假。
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