金融行業(yè)，天弘基金每天有百億級數據量實時在線交易，采用阿里云飛天大數據平臺，使數據清算時長從8小時縮至1.5小時；在線教育行業(yè)，VIPKID在阿里云大數據技術的輔助下，實現了60%的問題自動化處理，投訴率降低66%；快狗打車基于阿里云，實現了經緯度數據實時決策，15秒及時響應，3分鐘車到位，貨車空駛率降低30%……
對企業(yè)來說，業(yè)務要創(chuàng)新提高效率，僅僅把數據管的好、用的好，還不夠，還需要AI技術的加持?！按髷祿虯I密不可分，結合在一起，更能幫助企業(yè)在數字時代從容應對不確定性?！辟Z揚清表示。
隨著數據量越來越大，模型變得越來越精準、高效且復雜。因此，無論是在數據還是計算方面，都需要有一個更加大規(guī)模、大體量的底座，來支撐上層AI的需求。
為此，阿里云機器學習平臺PAI構建了靈活、易用和功能豐富的機器學習全棧產品：PAI-Studio（可視化建模平臺）、PAI-DSW（云原生交互式建模平臺）、PAI-DLC（云原生AI基礎平臺）、PAI-EAS（云原生彈性推理服務平臺）。
對企業(yè)來說，工程化已經超越算法，成為AI落地的更大瓶頸。日前，阿里巴巴與清華大學合作發(fā)布了超大規(guī)模中文多模態(tài)預訓練千億參數模型M6。該模型的數據集包含超過1.9 TB圖像和292GB文本，參數規(guī)模達到1000億，可完成產品描述生成、視覺問答、問答、中國詩歌生成等跨模態(tài)任務。
目前，M6已經用于業(yè)務場景里。在犀牛新制造的服裝設計上，M6可以根據潮流趨勢文本的描述，自動產出細節(jié)清晰的服裝圖，并符合生產標準。
“我們希望將M6的場景化服務能力開放給所有企業(yè)。”賈揚清表示。
要把AI轉化為生產力，不僅要懂 AI、還更要懂行業(yè)。阿里云機器學習平臺PAI以電商、金融、游戲、直播等業(yè)務為起點，在智能推薦、用戶增長、金融風控、音視頻文本等多模態(tài)場景積累了豐富的實戰(zhàn)經驗，沉淀了大量成熟算法、框架及工程化組件等“原子能力”，幫助開發(fā)者及企業(yè)客戶更快地孵化和構建新場景業(yè)務。
