「人工智能智能内参」旨在提供一份中文互联网领域权威、可读的人工智能商业化应用邮件列表。本期你将看到 阿里云的数据智能野心、云栖大会一系列新品以及「达摩院」的真实面目、Google Cloud 加快并购、AWS 负责人的独家专访、微软与亚马逊推进人工智能合作、微软与英特尔的量子计算野心……
作为中国最具影响力的云计算大会，每年的杭州云栖大会都成为近距离观察阿里巴巴的最好机会，这家「技术成就被商业成功所掩盖」的公司最近三年所发生一系列变化令人印象深刻，我在去年云栖大会期间的一期会员通讯里问道：阿里巴巴或者阿里云，如何利用云计算成为撬动世界的变量？
如今来看，这个问题里最关键的一点就是对新技术的拥抱：
如果说云是阿里巴巴的变量，那么以机器学习、深度学习为代表的人工智能则将成为阿里云的重要变量。
过去一年，阿里云基于人工智能所构建的 ET 大脑正被广泛应用在多个行业，涵盖城市交通、制造业（工业）、医疗、环境等多个领域。特别是在城市交通领域，杭州多个路段逐步部署了城市大脑项目，且实践的成果也在今年云栖大会上得到分享，最有代表性的成果是其萧山区的特种车辆智能调度尝试。
根据官方的通报，这个项目通过打通 120 急救中心电话系统、120 急救车调度系统、交通信号灯管理系统、医院急救系统等多个原本封闭的数据。当 120 客服接到电话，依托自然语言能力完成语音转文本，然后这些数据被快速计算，形成一个最优的交通路线下发给 120 急救车司机，同时整合交通信号灯数据，使得 120 急救车的行驶路线最大限度地保持畅通，最终形成一个「生命的绿色通道」。
在这个复杂的体系中，数据的无缝流通成为关键要素，这不仅再次佐证了所谓「数据是石油」论断的重要性，更从另一个侧面展现出「数据就是血液」[1]也并非无知之论。从这个实践可以看出，人工智能的三大要素里，数据、计算能力、算法之中，数据的重要性越发突出。
其次，纵观整个流程，当城市道路以及交通参与主体被数字化之后，这些交通资源就成为一种可伸缩、可定制的资源，像极了在云计算资源池化的属性，所有的交通资源也被资源池化，根据用户需求智能调配。
其应用场景也觉不仅仅是局限在特殊车辆通行应用层面，它构成了一种现实版的 IaaS 平台，比如公交公司可以基于这个平台合理规划公交车发车效率，保证一路绿灯；再比如，共享出行或地图公司可以在此基础上衍生出更丰富的商业应用……
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