【猎云网（微信：ilieyun
）】8月10日报道
2016阿里云栖大会上，阿里云首席科学家周靖人发表了对于未来人工智能、大数据的看法，并阐述了阿里云在这些方面的应用。这是他加盟阿里后的首次亮相。
周靖人博士早年毕业于中国科学技术大学，后游学美国，获得哥伦比亚大学计算机博士学位。是云计算大数据、大规模分布式系统和数据库等领域的国际级权威学者。就职于微软期间, 周靖人博士带领团队研发了支撑着微软必应搜索，Office和Windows等公司产品的高能性大数据计算平台。7月6日，周靖人证实加盟阿里巴巴，任职阿里云首席科学家。此后，他将带领阿里云中美两地的研发团队，总体负责阿里云大数据平台和人工智能研究机构iDST的科研工作。
大会上，阿里云发布人工智能ET，现场人机式的交互对话中利用了阿里云的语音识别以及语音的合成技术。周靖人表示，除了语音识别技术，还有阿里云的图像和视频的分析技术、人类认知方面的一些核心智能技术等。这些技术都有一个共同的特点，它们不光光是利用了人工智能，也利用了背后大数据技术，每一项都需要大量数据的分析和建模。
他还表示阿里云为人工智能、为大数据提供了基础的设施，用各种模块，可以帮助创业者快速的搭建大数据AI的应用。
（以下为周靖人演讲内容整理）
周靖人：各位来宾、各位领导、各位阿里云的合作伙伴，早上好。
刚才ET的亮相非常精彩，那在ET的简短的亮相背后，实际上是使用了我们阿里云很多的人工智能的技术。特别是在人类认知方面的一些核心智能技术，比如说刚才有的看图说话，在视频里做实时的分析，这是运用到阿里云图像和视频的分析技术。另外刚才跟胡晓明的对话，这中间利用到了我们阿里云的语音识别以及语音的合成技术。但是最后要能跟胡晓明进行人机式的交互对话，这免不了自然语言的理解，而且还免不了后端大量的知识图谱的技术。
这些技术都有一个共同的特点，它们不光光是利用了人工智能，也利用了背后大数据技术，每一项都需要大量数据的分析和建模。可以不夸张地讲，所有的这些技术、所有这些展示，都是我们大数据和人工智能的一个完美的结合。
在我们详细探讨这些技术之前呢，我们简短的回顾一下，人类人工智能的历史，人工智能可以说是在计算机领域里面历史非常悠久的一个学科。从50年代起，就有长足的发展。有很多的研究、有很多的算法在过去的几十年都被提出。然而人工智能的真正高速发展，是来自于近十年，这是为什么呢？
首先，人工智能需要很多背后大量的计算能力，在过去的历史里面呢，我们很多时候是局限于人工智能单机的计算能力。为了能够计算出相应的智能模型，科学家们必须需要对数据样本进行裁剪，能够让这数据完全在一台计算机里面进行计算进行建模，这中间也需要对模型进行减缓，这个过程会导致很多数据的信息都被丢失掉。
随着大数据的发展、随着分布式系统的计算能力的突飞猛进，我们不再需要把数据进行裁剪，我们可以利用多台机器，可以利用成千上百的机器进行数据的分析，在这个背景下我们可以利用类似人类的神经网络无限的逼近现实，这一系列的技术发展都促使人工智能更加的精准。
同时大数据时代的到来，也意味着我们有各种各样的数据源，我们不光光是结构化的数据也包括了非结构化的数据，这些数据源从不同的角度为现实的描述，我们利用人工智能挖掘数据的关联，从而极大提高了人工智能的准确性。毫不夸张地讲，人工智能和大数据是相辅相成、相互依赖、相互促进的两个方面。
接下来我可能用一个简短的例子来简单的描述一下，大数据和人工智能的完美结合在我们这时代的重要性。我从智能的交通这角度开始说起，大家也知道交通在现在已经是一个跟每一个人息息相关的话题。我们每天的出行，我们每天的上班、下班，都离不开交通。要做到智能交通，第一点是需要我们要真实、实时去了解当前交通的情况。那传统的方式呢，在很多时候只能说是在过去一段时间的交通进行有所了解，而不能说对交通的当时情况有实时的分析。
在智能的时代我们首先可以在每一个路口安放一个摄像头，通过我们智能视频的技术，对摄像头里面的交通情况有一个精准的分析，包括行使车辆的个数，以及路况当前实时状况的一个解析。当然一个摄像头它的视角是有限，就如这样一个图一样，它看到的只是一个狭窄的空间，为了对整个路况进行一个深度的分析，我们需要的不光光是一个摄像头，我们需要的是多种智能的摄像头，通过大数据、人工智能方面的能力，可以对不同的角度对当时的交通进行分析，最终结合各种的信息，能够从多方面完整的了解到当前这路况的信息。
这只是一个路况，这只是一个路段或者说一个十字路口，但一个城市的交通是非常非常复杂，它中间需要的是多个路段，多个十字路口，而且这个十字路口或者说路段之间的关系也是错综复杂，千丝万缕，所以我们更需要的是了解整个城市每一个路段，每一个十字路口的交通状况，这中间不单单是要处理一个智能摄像头，是要处理成千上万的摄像头，这处理非常实时非常的精准，能够在这样的大环境里面，我们才能够对整个城市、或者整个地区的交通，有一个真实的、清楚的了解。
那这中间需要利用大数据、海量计算处理的能力，需要我们同时收集上载成千上万的视频，同时实时的对这些视频进行智能的分析。当我们有了全局的交通洞察之后，我们可以对路况进行实时的预测。在我的右边这幅图里面，这是描述的当前，比如说在杭州市，或者说浙江省地区，所有高速路况的信息，我们可以针对每一个路段，利用它的历史的信息，算出一个计算模型去预测今后在这路段五分钟以后、十分钟以后，乃至于一个小时之后的路况信息。更准确地讲预测十分钟以后、或者半个小时以后这车辆运行的速度。
当然因为每一个路段它有特殊的一些特征，光靠一个模型是不够的，我们需要对每一个路段，对每一个十字路口都进行特殊的建模，大家可以想像，再一个省市一个城市，有成千上万的路段，有成千上万的十字路口，这也需要我们建立成千上万的计算模型，然后在结合我们之前全局的交通的洞察，能够对整个城市的交通，进行智能的预测，这是我们之前阿里云和浙江省在做的一个项目。在去年的十一在我的左手边，在去年的十一期间，我们和浙江省进行了这样一个试点，利用大数据的能力，利用人工智能的能力去智能的预测路况。
