閔萬里，阿里云人工智能首席科學家。“自帶柔光和儒雅氣質，和嚴肅的‘科學家博士’不太一樣。”是大家對他的評價，稱呼他為山景博士，山景是他的花名。博士笑起來很調皮，就像漫畫中，從奇異實驗室走出來的那樣；個人經歷也是非常不一般，7歲前常考零分，14歲入選少年班；1997年畢業，先后在IBM T.J.Watson研究所，IBM Singapore及Google擔任研究員，從事大數據理論研究與應用算法研發。留美16年，不顧家人反對毅然回國，加入阿里人工智能團隊；讓一億國內消費者吃上了“熱飯”，現任阿里云數據事業部資深數據科學家。

智能在端，智慧在云

 對于“智能在端，智慧在云”，山景博士是這么解釋的：智能是在端產生，而端上出來云的結果就是智慧。當所有數據匯集在云，智慧的交流、數據融合便沒有了成本，沒有成本的事物價值會產生“核聚變”式爆發，就會產生智慧。

他指出，現在很多號稱是人工智能的產品并不是真正的智能。大家可能聽說有智能家電、智能家居，比如掃地機器人，把芯片放進去，就可以沿著路線走路。他們只是簡單的機器，毫無智能。山景博士認為最接近人工智能的項目是無人駕駛，其具備人的所有功能：認知、視覺、聽覺以及實時判斷。

著重強調“智能在端，智慧在云”的山景博士，希望告訴大家什么是真正的智能，這也是他這幾年在淘寶、阿里云工作的深刻感受，團隊要做有智慧的產品，并且只做別人無法完成的事情，以凸顯差異化競爭的價值。

讓一億人吃上了熱飯

 2015年末，“餓了么”團隊第一次和阿里云碰頭，要解決外賣市場最大的問題——配送不及時。這樣的經歷恐怕大家都有：系統里顯示餐已經到了，結果小哥1個小時后才到，又餓又期待的心情分分鐘可以點燃怒火。

面對全國1億人“嗷嗷待哺”的胃，和百萬外賣騎手每天多走的冤枉路，阿里云和“餓了么”打算用人工智能ET解決這一難題。“技術上非常復雜，如果非要簡化比喻的話”，山景博士拿起筆，在紙上畫了10個點，“騎手們面臨的問題是：用最短的線把N個點連起來，而這每個點都在變化，突然消失或出現。這些點就是叫外賣的人。”當這些點數增加一萬乃至千萬個量級，題目就變得更加不可控了，尤其是再受到天氣、區域路況的影響。之前是人工叫單，騎手們看到哪個單就派哪個單，全靠經驗。

而山景博士和他的團隊，通過ET多維度的算法，能精確預估餐廳出餐時間、騎手個性化騎行速度、取餐等待時間，給了騎手最優的判斷和選擇。“簡單來說，就是小哥知道怎樣最快地趕到你那兒。”山景博士介紹，每個外賣小哥手上，都有一個APP，而這個APP會在第一時間，將最佳的配送路線推送給小哥。這個技術已經開始在全國多個點逐步測試，ET的表現非常可觀。

人是一切數據的總和

 從幾千年的農耕社會到現在的信息時代，技術發生了很大的變革。首先是工業革命，然后有了半導體、芯片，接著出現了互聯網。當基礎設施硬件越來越強大的時候，硬件傳遞的數據就變得不可忽視了，因此，2004年開始，“大數據”這個詞逐漸進入人們的視野。目前，大數據金字塔還遠遠沒有到達頂部，山景博士相信在未來很長一段時間內，大數據會換著各種外衣來沖擊我們的視聽和認知。

山景博士在一次演講中說到，“隨著數據的產生，大數據逐漸被應用，90年代就有數據處理了，當時有windows95。下面我舉幾個歷史上大數據應用的重大案例。

扎克伯格可以去白宮與奧巴馬討論政治話題，是因為其創辦的Facebook掌握了巨大數據，所以他知道現在的年輕人和選民關注什么，不滿什么，因此，即使他沒有受過任何政治訓練，他依然可以成為政治家。

奧巴馬也是靠大數據走上總統位置的，這也是大數據應用最經典的案例。2008年，奧巴馬聘請埃森哲總監查看Facebook、Twitter的民意測驗數據，測算出加州地區哪些選民還在猶豫，然后雇人上門游說，借此登上了總統寶座，這是大數據改變政治版圖的案例。

大數據還可以完成政權交換。2011年阿拉伯、突尼斯、利比亞、埃及就是利用大數據精準鎖定對社會和總統不滿的人群，讓其在Facebook宣傳刺激性話題，不費一兵一卒便完成了政權交易。”

這些事情的發生是因為大數據精準捕捉到了人內心的需求，然后為人提供服務。歸根結底，現在我們所做的所有大數據服務都是為了滿足人的需求，可以說，人是一切數據的總和。

AI只是輔助，而非取代人類

 山景博士指出，人工智能或者機器人對于人類而言一定是一個輔助，而不是完全取代人類。閔萬里表示，從技術層面來講，人和機器或者最大的差別在于人類有自我創造和探索性。而現在幾乎所有的機器人應用設計的邏輯本身、自我學習邏輯方式是人類預設的。在預設之外對一些新的情況的反應，機器人目前的技術很難做到正確反應。

從應用的角度來看，閔萬里表示機器在制造業當中的普及確實會對現有的工作模式以及就業帶來一些沖擊，不過他認為這同樣給了人們解放勞動力，轉型做更有價值工作的機會。“舉一個例子，如果一個邊緣山區的年輕小伙，在在富士康的流水線工作十年后被機器取代了，他可以回家鄉針對土特產、地方旅游資源等再創業”，他說。他認為，任何一個技術的進步，對社會的發展一定是正面大于負面的。

他也看到了中美人工智能的研究差距。他認為這與國家的商業環境息息相關，對于發展中國家來說，看的更多的是財報、回報率等眼前的事情，而美國人大公司都在投資未來。這些投資雖然現在帶不回來任何營收，但卻是在培養未來發展的土壤。

而對于目前討論比較廣泛的人工智能威脅論，閔萬里表示這更多的是科研人員一個自律的問題。同樣他提到由于機器人很難完全做到像人類大腦那樣思考，對威脅的擔心還是有些過早。他認為與其擔心人工智能的各種問題，不如以一個開放的心態去接受技術的發展，少一些遲疑，反而會促進它走向更正確的方向。