如何看待阿里雲布局ET大腦這件事？

12月20日，阿里雲在北京發布了超級智能ET大腦，並新增了航空大腦、金融大腦兩個垂直行業的大腦，如果算上此前已經發布的城市大腦、工業大腦、環境大腦、醫療大腦，在產業AI方面的布局，阿里雲已經幾乎覆蓋了最重要的行業。

評估這種重要性，至少可以包括兩個維度，一是行業本身信息化的規模，二是不是屬於國家的產業政策的重點扶持領域。在這方面，即使是粗略的讀一下中國製造2025的文件或者人工智慧的規劃，你就應該同意這幾個行業佔據了行業信息化的制高點領域。

只看智慧城市一個行業數據就可以了，有機構統計截至2017年3月，中國95%的副省級城市、83%的地級城市，總計超過500個城市，在十三五期間預計投資規模到5000億。

當然，任何一個行業的信息化所涉及環節很多，對於產業玩家來說，從哪個角度切入非常重要。阿里雲選擇了行業大腦做且切入點可以說選擇了一個能夠最大化自己優勢的角度：

（1）阿里雲在計算領域的優勢國內還沒有人能出其右。市場份額能夠說明問題，但是更能夠說明問題還是阿里自己在雲計算領域長期持續的投入。

（2）從基因的角度，進入政企市場，對阿里雲來說具有先天的優勢，原本的企業價值鏈系統就是服務與政企客戶的，這對於阿里雲來說共享現有的企業價值鏈系統和阿里在電商、金融等生態的資源，也是有先天的優勢。

（3）沉澱行業知識是掌控行業的制高點，在這方面阿里雲選擇行業大腦，依靠計算、數據的優勢，算是站在了行業數字化的生態鏈的高端位置。

以上算是對阿里雲做ET大腦情勢分析。

那麼，接下來的問題是，產業AI中大腦這樣的東西能否成為行業的主流信息化範式？

我覺得是，理由也並不複雜，未來在一個行業中決定競爭力的主要因素將是對行業知識擁有的廣度和深度，以及對行業知識普及應用的能力和速度。感謝互聯網，目前全球變得很扁平，知識和技術的傳播擴散速度非常的快，但是也非常的碎片化；那麼對任何行業來說，如果能夠擁有更大規模的行業知識和應用這種這是的能力，那麼提前在市場和產品上獲得先發優勢就是大概率事件。

行業大腦的價值恰恰在於此，他能夠迅速的積累碎片化的行業知識，它不但是能夠積累，引入人工智慧之後，他還能發現新的知識，找到以前割裂的行業運行系統中看似毫無關聯的知識。

比如阿里雲和天合光能合作的案例中，就是通過工業大腦在絲網印刷環節捕獲到了關鍵因子，直接的收益是電池片A品率提升7%，這對天合光能可能以為千萬級別的利潤。

這就是行業大腦的價值。

另一個案例是城市大腦，這個概念應該阿里王堅博士提出來，首先應用在杭州。城市大腦已經獲得國家層面的認可和支持，阿里雲ET城市大腦入選國家四大人工智慧開放創新平台。

在阿里雲官方公開的一些數據顯示，杭州的城市大腦的試點區域接管了128個路口的紅綠燈，該區域的道路上整個通行時間減少了15.3%，骨幹高架出行的時間節省4.6分鐘，人工智慧處理交通事故準確率為92.3%。

這些事情之所以能夠發生，就是因為行業知識、行業數據被匯聚，並在人工智慧技術的支持下，重新關聯，知識和經驗被重構，並帶來價值。

最後一個問題是，怎麼才能做好行業大腦?

阿里雲的思路是開放合作。在阿里雲的產業AI概念中，產業AI實際上包括三部分內容：AI技術、雲計算大數據能力、垂直領域行業知識。

前兩者，都是阿里雲的擅長的領域。

行業知識阿里選擇了生態的玩法，與垂直行業的客戶和合作夥伴一起。阿里雲弄了一個千里馬計劃，這個計劃將通過賽事的形式公開招募全球AI領域的頂級合作夥伴共建ET大腦。

這方面，阿里雲玩起來也是駕輕就熟。

最後再說一個很有意思的大腦，就是阿里雲新發布的航空大腦，這是阿里雲和首都機場合作的，用來解決停機位管理的問題。根據我的了解，在這件事情上，大概有四個工程師負責研發，這是令人驚訝的一點。當然，在這個過程中，航空大腦依然是主要的負責把以前依靠調度員管理的行業知識系統化，據說可以在50秒內刷新首都機場1700架次航班的停機位安排。

對阿里雲在產業AI上的動作，其實我比較同意阿里的一些說法，比如需要解決社會和商業的問題，不能直是停留在PPT里。

2018年，我們再繼續看看阿里的ET大腦將會和那些頂級夥伴合作吧，這個值得關注。