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人工智能
技术往往是跟着业务线走的。
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上 “在阿里做机器学习是一种怎样的体验？” 的提问下面，几位在阿里从事 AI 研究的人的回答，都往往指向一个同样的观点：业务导向严重。这样固然能直接为阿里巴巴产生巨大的业务价值，但容易让阿里困囿于已有的商业光环里，也失去了发现新的价值增长点的机会。建造导弹是举全国之力才能办成的事情，阿里 “导弹机制” 意在转变已有的分部、小团队的打法，转向 “集中精力干大事”。
对于 AI，“NASA” 下一步要干什么？
被马云点名的五大技术：机器学习、芯片、
IoT
、操作系统和生物识别，这其中与人工
智能
最相关的就是机器学习、生物识别和芯片。在谈阿里对这几大技术的未来部署时，必须结合阿里已有的技术积累来谈。
以一种底层的眼光看待 “机器学习”
机器学习是任何做人工智能的公司要掌握的最基础的技术。阿里在这一领域投入颇多，并且已经推出产品，比如人工智能 ET、电商大脑、阿里小蜜和蚂蚁金服智能客服等。
而如今火热的深度学习技术只是机器学习中的一种方法，在当前的计算资源下产生了很好的效果。南京大学周志华教授曾提到一个非常重要的观察：如果我们把神经网络每次热潮期往前推 5-10 年，你会发现那时计算机硬件设备上有比较大的改变，他表示：“今后进一步发展的技术未必一定是深度学习，但一定是能够有效利用现代计算资源的技术”。而阿里巴巴显然也十分关注下一代最具颠覆潜力的 “计算资源技术”-- 量子计算机。
量子计算机是一种遵循量子力学规律，进行高速运算、存储及处理量子信息的物理装置，其运行的是量子算法，处理速度惊人，比传统计算机快数十亿倍。
阿里巴巴在列举自己过去 10 年来的 “十宗最” 技术成就的时候，特地将 “量子计算与通信” 摆在了第四名，摆在了其 “
VR 技术
” 和 “生物识别” 技术前面，可见其重视程度。2015 年 7 月，阿里巴巴与中国科学院成立了一个量子计算实验室，并且 2017 年阿里云正式开放了 “云上量子安全加密数据传输服务”。该实验室还计划，到 2025 年，量子模拟将达到当今世界最快的超级计算机的水平。
目前从事量子计算还有很多大公司，IBM、微软、谷歌都对量子计算展开了研究。谷歌与 NASA 联合成立了量子人工智能实验室（QuAIL），加拿大 D-Wave 公司已经在出售退火量子计算机。可以说，阿里是在以一种长期和底层的眼光在看待机器学习技术。
阿里既有业务场景作为试验田，输出生物识别技术并非不可能
“生物识别” 这一技术含义非常广泛，既包含我们平常熟知的
人脸识别
、活体检测，也包括声纹识别、
指纹识别
、虹膜识别等等。315 晚会上展示的只是人脸识别技术的一部分。实际上，新技术领域的
漏洞
攻防战一直都在上演，央视展示的攻破技术在业界也并非新鲜事物。所以，相关技术在实际应用中会使用 “交叉验证”，比如同时让用户输入密码，或同时进行指纹、声纹验证。
