阿里人工智能这五年：天才的野心与自证(10)

2016 年 10 月，对于司罗和 NLP 团队而言是一个重要的时间节点。此前，他们忙于承接一个个「项目」，先后参与过「聚划算」、「AIios」「淘宝头条」等项目。
在这之后，司罗领到任务——将 NLP 的「大中台」建立起来，换句话说，阿里各业务线的 NLP 不再各自为营。
为了让其他业务线接入平台，司罗采取了「品牌效应」的打法。
是的，在公司内部，同样需要建立品牌，尤其在打造规模化平台的过程中。
「首先要有非常贴身的服务，然后让重点的头部用户用起来，逐步地让他们认识到 NLP 平台和解决方案的好处，再通过种子用户将我们的技术价值传播出去」，司罗知无不言地分享了品牌效应的打造「套路」。
而正是因为技术平台化的出现，让这只百余人的队伍能够支持阿里系 600余个业务方，每天调用量达到了两万亿次。
这是 NLP 技术影响力从量变到质变的飞跃。
沿用同样的思路，司罗带领的另一条技术分支——机器翻译技术也实现了规模化的业务支撑能力，为阿里全球化电商平台上的买卖双方提供 20 多种语言，48 种语言方向的机器翻译服务，覆盖欧洲、亚洲、美洲与中东地区的绝大多数国家。
阿里的图搜应用在技术平台化升级后，从最早的支持手淘平台到目前落地到淘系的六个主流 APP，一举成为全球最大的图搜应用系统。「这是淘系业务的市场份额决定的」，潘攀说道。
从单个功能应用，到十个、百个、数百个的业务方支持，每天被亿级用户使用，技术平台化的战略得到了有效验证与认可。尤其对于技术人员而言，通过平台化的过程，单点技术的影响力不断被泛化，技术的品牌效应不断地被放大。
但对于当下的阿里而言，平台化尚非终点，「上云」更是一片广阔的天地。
阿里内部的海量业务和长期实战的检验，为技术与方案移植到阿里云平台提供了硬核实力。司罗表示，NLP 平台和机器翻译平台已经先后在阿里云上的人工智能板块上线，供第三方的云计算客户使用。
从单纯的技术算法，到集成为业务和应用中的产品，再到平台化和大规模可复制化的云计算商品，这是一条阿里人自己走出来的 AI 落地路。
是时候将这条路子固化下来了！
2017 年 10 月 11 日，是阿里人工智能技术体系开宗明义的日子。