網曝阿里巴巴人工智能實驗室基本關閉 原因或為運營模式出現問題

據職場社交平臺脈脈用戶爆料，阿里巴巴人工智能實驗室(AI Labs)基本關閉，阿里官網和達摩院都刪除了阿里人工智能實驗室的相關頁面。

目前，此條消息已經是脈脈熱榜第一，近200條留言，沒有留言表明這是一條謠言，而阿里官方并未對此事作出表態。

據實名認證的阿里員工介紹，此實驗室早在2019年的時候，負責給阿里掌舵的逍遙子就決定撤銷。另有阿里員工證實實驗室的幾個科學家已經離開，而且有的去大學當教師。

圖注：騰訊員工回復美團員工

至于“黃”的原因，在脈脈上其他公司的員工分析，可能是實驗室的運營模式出現了問題。

馬云曾經在2017年的云棲大會上給實驗室(包括達摩院)有過定位：“90%以上研究的東西，不能只在實驗室里面，必須在市場上。只有這樣，這個實驗室才能走得長。”

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阿里 AI Labs：技術落地是首要任務

阿里巴巴人工智能實驗室成立于2016年，但前半年一直低調行事，直到2017年5月才在公眾面前高調亮相。

2017 年，阿里巴巴將馬云投入上億美元的 Pepper機器人項目中止，把人員隊伍拆分劃進阿里巴巴人工智能實驗室(又稱“阿里 AI Labs”)。

2017年7月5日，阿里巴巴在北京舉行“阿里人工智能實驗室2017夏季新品發布會”，發布了阿里人工智能實驗室第一款智能語音終端設備“天貓精靈X1”。

2017 年 8 月，阿里人工智能實驗室推出了天貓精靈 X1 智能音箱和智能語音系統 AliGenie。

起初，阿里 AI Labs 的核心產品及技術研發團隊包括實驗室負責人陳麗娟(又名淺雪)、首席設計師李劍葉、硬件終端總經理茹憶、產品運營總經理杜海濤等。在阿里 AI Labs，研發人員占八成以上，主要分布在杭州、北京與深圳等地。

隨后，阿里 AI Labs 繼續擴大版圖，持續招募頂級科學家加入實驗室，為阿里巴巴開疆擴土。2017 年 10 月，擅長自然語言理解、實體挖掘的聶再清擔任 AI Labs 北京研發中心總負責人，擅長計算機視覺的李名楊任 AI Labs 機器視覺杰出科學家。這意味著，阿里 AI Lab 在語音交互產品開發和視覺交互的 AI 產品方面有了擔綱的人物。

2018 年 3 月 22 日，阿里巴巴人工智能實驗室在北京召開新品發布會上公布了幾項新產品：新版交互引擎 AliGenie 2.0;‘精靈火眼’+ XHolder;天貓精靈曲奇版：一款可搭載AliGenie語言系統的Mini智能音箱;天貓魔屏：一款 3D 智能投影儀，覆蓋華數、優酷、土豆等多個內容平臺。

在2018年1月中旬的CES 2018開幕現場，阿里 AI Labs負責人陳麗娟談到了三大計劃：1)主導推出 IoTConnect 藍牙協議;2)推出mesh智能燈(也是首款支持IoTConnect藍牙協議的智能家居硬件產品);3)與MTK聯合發布一款內置IoTConnect協議的藍牙芯片。

由此可見，陳麗娟對阿里 AI Labs的發展目標定位并非發展人工智能技術，而是推動物聯網向智能聯網升級，歸根到底還是推動產品落地。

早在2017年云棲大會上，陳麗娟便坦言，阿里 AI Labs的研究方向主要是：語音、語言與機器視覺等三類，最主要的發展方向是智聯網，在具體產品選型上更側重人機交互。

陳麗娟領導阿里 AI Labs期間，也確實有過AI產品落地的高光時刻，例如將天貓精靈智能音箱打造成了一個百萬級銷量爆品。

但作為一個人工智能實驗室，重心卻是發展智聯網，阿里在成立AI Labs時真的想好了嗎?

在不斷推動產品落地的過程中，阿里AI Labs也繼續引入高端人才，擴大人工智能技術輔助智能產品打造的規模。

例如，2019年9月18日，阿里巴巴宣布，陳穎(前高通首席工程師)和譚平(加拿大西蒙弗雷澤大學終身副教授，前360人工智能研究院副院長)入職阿里 AI Labs。其中，陳穎擔任人工智能和邊緣計算首席科學家，負責 IoT 視覺方案;譚平擔任計算機視覺首席科學家，負責構建3D全息虛擬世界。

2019 年云棲大會上，阿里巴巴人工智能實驗室發布“家庭大腦”，宣布AliGenie升級到4. 0 版本。此外天貓精靈還宣布與平頭哥聯合開發定制了一款智能語音芯片。

之后，除了天貓精靈，阿里 AI Labs的多項產品逐漸淡出公眾眼線。近日，阿里 AI Labs 被爆已關閉解散。從2016年成立至今，阿里 AI Labs 面世四年，僅略長壽于市場上韭菜般一撮一撮生長、又一撮一撮被收割的初創企業(平均壽命不過3年)。

是喜是悲，是哀是樂，難以定奪，自見分曉。

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AI labs “黃”了有哪些啟示?

在國內，人工智能實驗室是伴隨著人工智能技術爆發的浪潮涌現的。在人工智能浪潮之前，做研究一般是高校的“任務”。但人工智能的出現改變了這個格局，畢竟AI模型只有“拿”到充足的算力、算法、數據才能發揮效力，而這三類資源背后對應了只有大公司才能提供的：雄厚的財力，優越的人才待遇。

大公司往往需要對“資本”負責，做研究又伴隨著很大的風險，畢竟十個研究失敗九個是非常平常的事情。而公司的容忍度非常有限：失敗一次問責，嚴重失敗撤銷部門。

另一方面，雖然一直宣稱AI商業化市場是片藍海，但AI項目一直無法找到入口。

例如，風靡全球的DeepMind，其成立10年來研發了眾多明星產品：AlpaFold，用AI預測蛋白質三維結構，攻克生物科學50年挑戰;AlphaGo，2016年擊敗了世界圍棋冠軍、職業九段棋手李世石，2017年擊敗了當今圍棋第一人柯潔。

但在這些光環產品的背后，DeepMind卻始終未探索出一條可行商業化路徑，從最新的財務報告來看，長期大量研發投入，使其一直處于連年虧損的狀態。

圖注：DeepMind 2016-2019年虧損額趨勢

再例如，Yoshua Bengio 等人創立的加拿大人工智能公司 Element AI，曾經得到了微軟、英特爾、英偉達、騰訊等公司的融資支持，但最近也正以2.3億美元出售，低于總融資額，大致相當于2折出售。

因此，從長遠來看，公司成立研究型實驗室，其生存和發展越來越牽扯到投資者的利益，公司掌舵者應該更深入地思考自己的未來和AI科學研究未來，從而找到短期和長期如何權衡的可行模式。【責任編輯/周末】

來源：AI科技評論

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