達摩院三年，阿里巴巴更懂技術(shù)了嗎？

莊洲

2008年，馬云邀請后來的阿里云創(chuàng)始人王堅從微軟亞洲研究院加入阿里時，抱有一個夙愿：在阿里打造一個匯集頂尖技術(shù)人才的研究院。這個研究院，不應該僅僅服務(wù)于商業(yè)，它更應該在某種程度上引領(lǐng)技術(shù)的浪潮。

后來的故事是，阿里研究院沒做成，日后領(lǐng)跑中國云計算行業(yè)的阿里云誕生了。

2014年，阿里巴巴在紐交所上市，阿里云跨過生死線，“研究院”的設(shè)想被重提議程。這次，在王堅的推動下，達摩院前身、專注于數(shù)據(jù)科學的iDST（institute of Data Science & Technologies，數(shù)據(jù)科學與技術(shù)研究院）于硅谷成立。

2017年，隨著阿里啟動技術(shù)大中臺戰(zhàn)略，馬云經(jīng)深思熟慮認為阿里巴巴已經(jīng)“ready”，決定成立包容更多領(lǐng)域的研究院，同時為其命名“達摩院”。歷經(jīng)近10年，跨越三次關(guān)鍵節(jié)點，阿里做技術(shù)研究院的執(zhí)念得以實現(xiàn)。此時阿里已攢下一些家當，對達摩院“3年1000億”的投入規(guī)劃，比初創(chuàng)阿里云時“堅持10年每年投10億”更加大手筆。

三年多過去，已在全球8個地區(qū)設(shè)立研究中心、網(wǎng)羅了30多位海內(nèi)外高校教授及10多位IEEE Fellow級科學家的達摩院，堪稱全阿里最燒錢的部門，或許也是中國最燒錢的企業(yè)研究院之一。其布局囊括AI、芯片、量子計算、自動駕駛、5G等需長期重投入的前沿領(lǐng)域。

2月2日，阿里發(fā)布2021財年第三季度財報，成立12年后，阿里云守得云開見月明，首次扭虧為盈。阿里巴巴上個10年最大的技術(shù)押注已見分曉，而這個10年最大的技術(shù)押注才拉開序幕。在財報分析師電話會上，阿里巴巴董事會主席兼首席執(zhí)行官張勇表示“將對達摩院加大投入”。三年里，阿里對達摩院的投入一直在加碼。相關(guān)信息源顯示，達摩院量子計算團隊正在杭州夢想小鎮(zhèn)建設(shè)第二個硬件實驗室，以增強量子芯片制備和測試能力，縮短研發(fā)周期，擴大創(chuàng)新空間。

從成立之初，達摩院即被阿里寄予厚望：一是支撐阿里業(yè)務(wù)發(fā)展，二是使阿里巴巴成為國際科技創(chuàng)新的領(lǐng)軍力量，此外，它還要活得比阿里巴巴更久。這無疑是一個極具挑戰(zhàn)的愿景。三年里，積聚了大量科研牛人與資金的達摩院，是否已如期望的那樣燎原了阿里的技術(shù)之火？

我們梳理了達摩院三年來的成果、路線及布局，試圖勾勒其何去何從。

第三條路徑

基因與土壤，注定了達摩院不會復刻傳統(tǒng)企業(yè)研究院的發(fā)展模式。

成立儀式上，馬云對達摩院未來的路怎么走并無確切答案。但有一點他很肯定，研究院研而不發(fā)，純粹地“research for fun”，不可能長久;純粹地“research for profit”，不致力于解決社會問題，更不可能長久。

達摩院要尋找的應該是第三條路徑：“Research for solving the problem with profit and fun”。

達摩院相當一部分科學家來自象牙塔般的高校。但經(jīng)歷長期的理論研究后，他們都向往著“硬幣的另一面”：從在學術(shù)界探索“無用之美”，到在工業(yè)界創(chuàng)造“有用之美”。

加入阿里前，施堯耘為密歇根大學安娜堡分校終身教授，是美國計算機系里第一個以量子計算論文博士畢業(yè)，并靠此拿到終身制教職的科學家。“我做了20多年量子信息科學的理論研究，今后如果也能為量子計算的實現(xiàn)作出貢獻，我覺得自己的研究生涯就完整了?！笔﹫蛟湃绱私忉屗麩崆橥渡戆⒗锇桶偷脑颉Ｋ麆?chuàng)立并領(lǐng)導的達摩院量子實驗室，以實現(xiàn)量子計算的潛能為目標。

在大規(guī)模招兵買馬后，達摩院創(chuàng)造了什么？通過公開資料，我們整理了三年來達摩院發(fā)布的重大成果：

如果拆解達摩院大部分領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)的路線，會發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：技術(shù)往往從難處入手，而落地則從下沉場景入手。

自動駕駛是一個典型領(lǐng)域。成立三周年之際，達摩院自動駕駛實驗室對外發(fā)布的重磅成果，不是酷炫的demo版無人駕駛乘用車，而是即將大規(guī)模商用的末端物流車“小蠻驢”。

與名字一樣樸實，小蠻驢的主要功能是給消費者送貨。背后易被忽略的事實是：小蠻驢實際集成了最前沿的人工智能和L4級別自動駕駛技術(shù)，能在0.01秒內(nèi)同時預判上百行人與車輛的意圖進行避障，其行駛的人機混合場景，復雜度已超越高速公路等結(jié)構(gòu)化道路。

小蠻驢成本的降低源于技術(shù)上的創(chuàng)新突破：一是改進了包含激光雷達等昂貴傳感器在內(nèi)的感知體系，比如，達摩院自研的感知算法，實現(xiàn)了對低線束激光雷達的高線束模擬;二是自研嵌入式計算平臺，定制了高性能、低成本和低功耗的計算單元;三是深度定制了包括運動底盤在內(nèi)的硬件設(shè)備，實現(xiàn)了軟硬件高度一體化。

自動駕駛實驗室負責人王剛，放棄新加坡南洋理工大學終身教職加入阿里后，曾帶著團隊在阿里園區(qū)中長時間訓練無人駕駛乘用車，但最終選擇先從末端物流場景切入。因為這一場景能較快落地，適合在真實環(huán)境中快速迭代技術(shù)，同時其有相當廣泛的應用前景，不僅對阿里電商業(yè)務(wù)有支撐作用，還有望應對服務(wù)行業(yè)勞動力不足的社會問題。

達摩院機器智能實驗室負責人金榕，曾列舉團隊最令他振奮的三大底層技術(shù)突破：

一是自然語言處理領(lǐng)域，翻譯團隊打造出AliTranX國際化多語言基礎(chǔ)設(shè)施，自研模型用一套框架實現(xiàn)了214種語言之間多領(lǐng)域的任意轉(zhuǎn)譯，過去按傳統(tǒng)技術(shù)需為每個領(lǐng)域研發(fā)214×213種模型;

二是語音領(lǐng)域，達摩院研發(fā)出大小不到40MB的SAN-M-SCAMA語音識別系統(tǒng)，可離線部署在移動端，識別效果媲美超過100GB的云端系統(tǒng);

三是數(shù)學規(guī)劃求解器領(lǐng)域，這是一項典型的“卡脖子”技術(shù)，國外頭部公司已有近30年技術(shù)積累，達摩院自主研發(fā)的求解器MindOpt，連續(xù)兩年在國際權(quán)威測評榜單中獲得單純形法測試第一，今年其對線性規(guī)劃問題的求解速度達到每題40秒，刷新了去年84.3秒的成績。

達摩院在語言、語音、求解器等幾大AI基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的路徑選擇，同樣符合技術(shù)高打、場景下沉的務(wù)實路線。據(jù)了解，翻譯技術(shù)首先應用于被稱為國際版淘寶的速賣通平臺（AliExpress），幫助連接上億海內(nèi)外賣家、買家，數(shù)月前速賣通實現(xiàn)了全球首場翻譯直播，同時，技術(shù)已向眾多跨境電商、教育企業(yè)開放，日均調(diào)用量超13億次;端上語音系統(tǒng)，首先應用于高德，方便上億用戶在隧道等離線環(huán)境中持續(xù)使用語音導航，技術(shù)同步通過阿里云向社會開放;求解器技術(shù)最早用于解決阿里云計算資源調(diào)度難題，此后被應用于新零售、新制造、智能物流等多個場景，不久前MindOpt成為國內(nèi)首個免費開放的商用求解器。

硬幣的另一面，產(chǎn)出結(jié)果看起來沒那么浪漫，產(chǎn)出過程又充滿艱苦、繁瑣的工程工作。但置身其中的金榕還是發(fā)掘出了強烈的技術(shù)美感：從214×213種模型，到萬模歸一;從100GB的系統(tǒng)，到40MB的系統(tǒng);從84.3秒的求解速度，到40秒……每一個數(shù)字產(chǎn)生微小變化，都意味著技術(shù)一步步被淬煉至極致。

一位達摩院人士表示，達摩院與普通研發(fā)部門最大的不同是，在這里，技術(shù)是為了場景，但場景又是為了實現(xiàn)技術(shù)的極簡與優(yōu)美。業(yè)務(wù)價值是途徑，而不是目的地。

這似乎是平衡技術(shù)理想與業(yè)務(wù)探索的一條可行路徑。

戰(zhàn)略、布局與周期

盡管達摩院的技術(shù)目標是為了“有用之美”，但如仔細觀察，會發(fā)現(xiàn)其實驗室設(shè)置涵蓋了將在長、中、短期內(nèi)擁有應用前景的技術(shù)。這一布局，顯然為了讓達摩院既能搶占技術(shù)高地，又能穿越技術(shù)周期。

近幾年，阿里對量子計算、芯片等長周期領(lǐng)域不斷加大投入，但在一個商業(yè)上極其成功的公司，從事可能長期看不到落地可能的研究工作，仍頗具壓力。量子實驗室負責人施堯耘常被人問起，“如何說服行癲（阿里云智能總裁、達摩院院長張建鋒）做量子計算？”看起來，阿里巴巴的主營電商業(yè)務(wù)，與仍被巨大不確定性縈繞的量子研究，相去甚遠。

“不是我說服行癲，是他把我招過來的，是他要做量子計算的。” 施堯耘說，“戰(zhàn)略決斷是我最佩服行癲的地方?！?/p>

在一次內(nèi)部業(yè)務(wù)會上，張建鋒曾同下屬們討論技術(shù)戰(zhàn)略，他說，“什么是戰(zhàn)略？戰(zhàn)略就是讓你有恐懼感的問題，比如量子計算?！弊屗锌謶指械囊粋€場景是，“有一天，阿里巴巴買再多的服務(wù)器、芯片，都算不過一臺量子計算機?！?/p>

盡管得到張建鋒的大力支持，施堯耘還是經(jīng)常受到內(nèi)外的質(zhì)疑，特別是“為什么阿里巴巴要做量子計算”？他一開始嘗試以很嚴密的邏輯來論證，比如從“算力是阿里的核心競爭力”，推導出阿里必須做量子計算。后來，隨著對“真實世界”體感的加深，他不再堅持這樣“義正嚴辭”的論證。“我現(xiàn)在覺得阿里巴巴也不是說必須要做量子計算，因為做有做的活法，不做有不做的活法。就像我們每天面臨的很多事情一樣，這是一個選擇的問題。But our choices decide who we are（選擇決定了我們成為什么人）。”

在施堯耘看來，這個選擇就像“一面鏡子”，照出公司管理層是否真有決心做長期的科研投入。在更長的周期內(nèi)，這個選擇將“決定阿里巴巴會成為什么”。達摩院成立前，張建鋒已想好要開創(chuàng)阿里自己的量子研究，“yes or no”的問題解決了，但“how”的問題被移棒給了施堯耘。

經(jīng)歷了一段時間的摸索，施堯耘的思路逐漸清晰。目前，整個項目以研究超導硬件為核心，其路線的選擇不盲目跟風，與主流形成差異化：在最基本的元件即量子比特上采取和領(lǐng)先團隊不同的比特類型，并且優(yōu)先提升小系統(tǒng)的質(zhì)量（“高精度”），再逐步擴大系統(tǒng)的規(guī)模（“多比特”）。

表：達摩院研究成果梳理

資料來源：公開資料。制表：于宗文

這一抉擇將繼續(xù)考驗阿里巴巴高層和量子團隊的“定力”。三年前，施堯耘曾表示，量子計算機離商業(yè)化還需十年;此后幾年中，他仍說還需十年。對此他解釋，十年是一個“虛數(shù)”，有兩層意思：“Its not immediate， but its not impossible， either（不是馬上，但也不是不可能）?！?/p>

發(fā)現(xiàn)新材料可能是量子計算最早的商業(yè)應用之一。施堯耘曾制定一個以經(jīng)典計算進軍計算材料科學，并逐漸過渡到使用量子計算的規(guī)劃。向張建鋒匯報的時候，他覺得這個計劃雖不能一開始就“養(yǎng)活”自己，至少是一條清晰的商業(yè)化道路，他特意強調(diào)，“也許很快就可以有收入”。張建鋒明確答復，“你別想掙錢的事，要聚焦，集中精力做好研究?！贝撕螅﹫蛟庞淇斓貙⑸虡I(yè)宏圖束之高閣，兩方達成聚焦基礎(chǔ)研究的默契。

施堯耘視量子實驗室的事業(yè)為“長征”，基于長期基礎(chǔ)研究項目來打造團隊文化和內(nèi)部制度。他給團隊自由的學術(shù)氛圍，大家像在學校里一樣腦暴、做實驗、發(fā)論文、組織和參加各類學術(shù)會議和講座;但同時施堯耘又致力打造一支“學術(shù)鐵軍”：各個時間點的目標要十分明確，執(zhí)行方案要充分論證和對焦，方法強調(diào)系統(tǒng)性，而業(yè)績的評定要做到嚴謹公正，獎罰分明。

做芯片是達摩院探索前沿技術(shù)的另一場長征。2018年，達摩院成立一年之際，阿里將同年收購的中天微系統(tǒng)有限公司與達摩院自研芯片業(yè)務(wù)整合，成立平頭哥半導體公司。時隔一年，平頭哥再次出現(xiàn)在公眾視野之中，接連發(fā)布了業(yè)界性能最強的RISC-V處理器玄鐵910、阿里巴巴第一顆自研芯片含光800。此后，平頭哥兩年少有對外發(fā)聲。據(jù)了解，平頭哥團隊除研發(fā)芯片產(chǎn)品外，在芯片底層技術(shù)研究上也已走在行業(yè)前列。其團隊研發(fā)的新型存算一體架構(gòu)正在攻克性能墻、內(nèi)存墻、摩爾定律趨緩等歷史遺留難題，有望大幅提升芯片性能。

對達摩院的傾力投入至今，已給阿里巴巴技術(shù)體系帶來哪些變量？

三年時間不足以下結(jié)論，但至少有幾條線索可以管中窺豹：

一是，在計算領(lǐng)域儲備了包含芯片、量子計算等具備顛覆性算力的下一代技術(shù)，同時對芯片、量子超導硬件的研發(fā)，帶領(lǐng)阿里進入此前極少涉足的高精尖硬件領(lǐng)域。

二是，在人工智能領(lǐng)域搭建了包含語言、語音、視覺、決策智能等技術(shù)在內(nèi)的完整布局，煥新了阿里巴巴內(nèi)部業(yè)務(wù)，同時這些技術(shù)以阿里云為底座對外輸出，拓展了阿里的業(yè)務(wù)范疇。

三是，融匯打通了阿里巴巴的前沿技術(shù)，為創(chuàng)造技術(shù)新物種提供了可能性，比如孵化集大成的自動駕駛、機器人產(chǎn)品。

施堯耘跟張勇交流時，有一點讓他印象深刻，張勇說，“你不要問我阿里巴巴想做什么，你就是阿里巴巴。”

達摩院成立之初，阿里巴巴未給它清晰定義，但在達摩院不斷演變的過程中，它或?qū)⒅匦露x阿里巴巴。

活得比阿里巴巴更久

一個企業(yè)研究院，要想活得比母體更久，唯一的辦法是：離開母體的庇蔭，對更廣闊的社會直接創(chuàng)造價值。

在初步自證野心與能力后，達摩院向外生長的速度正不斷加快。

三年多時間里，達摩院發(fā)布了超過1000篇國際學術(shù)論文，取得了60多項國際學術(shù)競賽第一。而完成理論-論文-專利的傳統(tǒng)研究階段后，達摩院的技術(shù)團隊往往會迅速尋找應用場景，許多業(yè)務(wù)場景阿里巴巴過去未曾涉足。

去年疫情期間，達摩院AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)出極強爆發(fā)力：1月底，達摩院利用其自然語言處理、語音AI能力，連夜研發(fā)出智能疫情機器人，免費為全國57 座城市撥打1600 萬通防控摸排電話;2月1日，達摩院與浙江省疾控中心合作，利用AI 算法，將疑似病例基因分析時間縮至半小時;2月15日，達摩院研發(fā)的新冠 CT 影像AI診斷系統(tǒng)，在鄭州小湯山醫(yī)院上線，20 秒即可判讀疑似患者影像，準確率高達99%。

在城市大腦、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、遙感等領(lǐng)域，達摩院也成功深入行業(yè)。最新報道顯示，達摩院城市大腦相關(guān)技術(shù)已落地全球數(shù)十個城市;工業(yè)AI團隊研發(fā)了廢鋼AI定級系統(tǒng)，對廢鋼的定級準確率達95%，扣重準確率達90%;去年汛情期間，達摩院遙感AI團隊開發(fā)出防汛水體識別算法，協(xié)助水利部完成了262個臨河房屋識別任務(wù)、149個水體識別任務(wù)。

搭建開源、開放的研究合作生態(tài)，是達摩院向外自我延展的另一種方式。

即便在最前沿的技術(shù)領(lǐng)域，達摩院也并不吝于第一時間向?qū)W術(shù)界及工業(yè)界分享研究成果。據(jù)了解，在芯片領(lǐng)域，平頭哥已開源包含玄鐵處理器、基礎(chǔ)接口、開發(fā)環(huán)境等在內(nèi)的MCU平臺;在量子領(lǐng)域，量子實驗室開源了自研量子計算模擬器“太章2.0”及一系列量子應用案例;在認知智能領(lǐng)域，智能計算實驗室開源了超大規(guī)模分布式圖計算平臺GraphScope。

平頭哥副總裁孟建熠認為，開源一方面回饋了全球技術(shù)社區(qū)，一方面給了阿里與其他技術(shù)伙伴快速協(xié)同的機會。基于玄鐵處理器和AI算法，平頭哥和國內(nèi)藍牙芯片廠商中科藍訊共同設(shè)計了新一代智能語音芯片，降低了芯片研發(fā)周期及成本投入。

在過去三年中，達摩院還構(gòu)建起了龐大的學術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)。自2018年起，達摩院發(fā)起了“青橙獎”，該獎項每年評選10位中國青年學者，為其提供人均100萬元獎金及全方位學術(shù)支持，此后還發(fā)起了阿里巴巴三大學術(shù)合作項目（AIR、ARF、ATP），資助前沿性的研究、為學者提供阿里訪學機會，并與高校聯(lián)合培養(yǎng)博士生等人才。

數(shù)據(jù)顯示，通過以上項目，達摩院已與20多個國家的140多所高校及科研院所建立起合作，其合作項目超800個，合作學者超過450人，聯(lián)合培養(yǎng)博士生及博士后達到120多人。該速度不亞于國內(nèi)外一流學術(shù)機構(gòu)。

但在達摩院機器智能實驗室負責人金榕看來，達摩院前三年最重要的成就，不是研究成果，也不是應用落地，而是找到了“把技術(shù)變成生產(chǎn)力”的方法。

“以前，科學家在企業(yè)里，就像一個參謀，介紹一些前沿技術(shù)，然后企業(yè)可以對這個技術(shù)有所投入。但要把技術(shù)變成生產(chǎn)力，中間有非常多的鴻溝和大坑，這其中需要理論突破，也需要應用創(chuàng)新，將已相對成熟的技術(shù)和場景結(jié)合起來，不斷迭代優(yōu)化。”金榕認為，“達摩院非常幸運，過去幾年，我們花了很多力氣，找到了這種方法?！?/p>

在一場內(nèi)部分享會上，金榕對臺下的同事們總結(jié)，“對一個研究機構(gòu)來說，三年很短，我們還沒有創(chuàng)造了不起的事情，但為將來創(chuàng)造‘了不起的事情建立了基礎(chǔ)?！?/p>

同時，他也認為，今天到了一個新的時間點?！懊總€人都有這樣的愿望，多年以后問自己，我究竟留下了什么代表作？接下來就是每個人挑戰(zhàn)自己的技術(shù)極限，做出真正炫酷的技術(shù)?！?/p>