阿里人工智能这五年：天才的野心与自证(17)

目标要可控，但算法讲究灵活。
和一般算法追求极致的精准性不同，推荐的算法还需要投其所好，新颖性和多样性都是欧文武团队要考虑的维度。
以前，传统推荐算法主要是通过历史日志训练模型，缺少对用户未知需求的探索，十分有限；技术迭代后，现在多采用演化算法、强化学习算法、非传统的 AI 算法等多种算法融合，以求解决一个多目标平衡的问题。
当算法推荐不再局限于财务指标，欧文武希望建立一个与用户共同成长的 Life-Long 式模式。在欧文武看来，当下的推荐，停留在用户单次访问时长和浏览深度的指标优化；而更长远来看，用户能否留存才是关键。
「满意度不止在短期，而是长期的满足和收获。比如在购买之后，商品的安装、使用、保养……全链路的购物体验都可以做」，欧文武说道。
参照线下的传统购买场景，推荐的角色将不再局限于一名「导购员」，因为用户触达商品的每一个阶段都在发生改变，推荐的内涵也正在从商品推荐扩宽消费推荐，这也正是「李佳琦卖口红」效应兴起的逻辑。
据阿里员工透露，推荐算法目前在关键指标数据上有超过搜索的趋势，未来潜力可观。正如腾讯在微信广场实验广告位的价值，在推荐机制下，广告除了带来交易的价值，还有品牌展示和市场推广等更多元的价值。
「我们在这个方面仍然很克制，希望保持可持续性的增长」，欧文武说道，「不能用今天透支未来」。
在电商业务之后，云计算业务已经上升到集团的主要营收的第二位，阿里云智能总裁张建锋在今年提出了「ALL in Cloud」的战略。依托于云计算平台，阿里搭建了 AI 技术向 B 端产业赋能的各级大脑模块，比如已经成长为国家级人工智能开放创新平台的城市大脑。
城市大脑是阿里第一个「原生于云场景」的重点业务，它完全构建在云上，打破了摄像头与红绿灯的割裂，让摄像头看到的数据，告诉红绿灯应该如何优化，从而实现大规模实时交通事故检测。
3 年多以来，阿里的城市大脑走出杭州，在北京（西城、通州）、上海、苏州、澳门、吉隆坡等境内外十几个城市落地。据城市大脑的技术负责人——达摩院高级研究员华先胜透露，平均一个星期的时间，城市大脑就可完成一个城市的技术部署。