AI 先驱 Richard Sutton 说过一句话：70 年研究得出的最大经验 ， 最有效也最显著的技术 ， 就是找到通用的方法来利用大量计算 。
今年 ， 阿里云 MaxCompute 和 DataWorks 提供了丰富的生态和数据建模治理工具 。 阿里云 AI 工程团队与达摩院算法的合作 ， 在十多个 AI 场景下提供了上百个标准化的算法模型服务 ， 解决 AI 落地应用最后一公里的问题 。 使用 OCR、NLP 等 ， 应该像下一个 App 那么简单 。
Scenario：向场景而生
没有场景化的 AI 能力是没有用处的 。 谁都需要算力 ， 但是不一定管得好算力 。 阿里的云原生化的 PAI 软件层和 Eflops 高性能集群的结合 ， 提供开箱即用的算力解决方案 ， 支持从学术研究、工业制造场景的落地 。
在金融领域 ， 阿里云湖仓一体架构、离线实时一体化数仓 ， 将各种形态的数据汇聚在一起 ， 从传统的反欺诈到创新的用户营销 ， 提升多个场景的应用效果 。
和之前基于运营的增长黑客相比 ， 今天的增长引擎很多都是基于数据和算法的 。 PAI 将这些场景算法标准化 ， 可以实现 RTA、用户触达、智能搜索等多个客户应用中的明显的业务提升 。
在过去一年 ， 阿里灵杰也跟犀牛制造、北京大学化学与分子工程学院来鲁华教授组（靶向药物研究）、老视频修复 B 站 Up 主 AI 开发者大谷 Spitzer ， 在一起探索各种业务场景 ， 为企业和开发者提供 “开箱即用” 的大数据 + AI 一体化能力 。
【标准|阿里云贾扬清：用4S标准带领团队锻造大数据+AI产品体系「阿里灵杰」】
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