阿里巴巴 CTO 首次分享技术战略：没有大数据，就没有话语权

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阿里巴巴

编者注：本文来自于阿里巴巴集团 CTO 张建锋，极客公园根据其在阿里巴巴西雅图技术论坛的演讲有所整理。

不论是人工智能还是其他前沿技术，都离不开高质量的数据、强大的计算平台和高效的算法平台。只有将这三件事放在一起，才能真正在机器学习和人工智能领域取得突破。

8 月 6 日，阿里巴巴在西雅图举办了一场技术论坛，400 多名当地的技术人才参加了这次活动，同时，这也是阿里巴巴 CTO 张建锋第一次在美国分享阿里巴巴的相关技术战略。

张建锋花名行癫，加入阿里 12 年，亲历了淘宝、天猫、聚划算组成的中国零售平台一路发展成全球最大的电商平台。曾带领过多个技术团队，也担任过中国零售平台事业群的总裁，今年 4 月被任命为集团 CTO 。阿里 CEO 张勇曾表示，张建锋是「为数不多的兼具技术和商业背景和经验的领导者」。

以下内容是极客公园根据其演讲内容整理而成。

关于电商

阿里巴巴的最早的核心总结起来，其实就是买家和卖家的平台，细分一下就是 1688.com 和 alibaba.com。

1688.com 解决的是国内企业间采购的问题。alibaba.com 做的则是把中国商品销售给国外，并提供渠道让国外订单交给国内生产的生意。

到 2003 年之后，随着互联网的发展，阿里巴巴的业务也产生了发展。前两个业务都是 B2B（business-to-business），而在那之后我们想开展一个 B2C（business-to-customer）的业务。于是我们就创办了淘宝，也就是现在阿里巴巴零售业的主体部分。

阿里巴巴的电商业务

和 eBay 的拍卖模式不同，淘宝采用的是一种全新的、小商家的零售模式。淘宝的很多小商家都具有独立的设计能力，而且能够快速地向后整合供应链，做出产品。而在美国创业，即便你已经有了很好的创意和设计，实施起来也不太容易，因为单单是找一个合适的制造商就不太容易了。这种制造业带来的不同的商业环境就是这两个国家间的巨大差别。这个差别使得两个平台的商业模式截然不同。虽然看上去大家都在做 to C ，但是本质上是完全不一样的。

淘宝之后我们又做了天猫，天猫也是一个 B2C 的业务，但是它却给所有小微企业提供了一个低成本的品牌传播渠道。以前大家创业，哪怕开一个最简单的实体店也需要几万人民币，覆盖的区域还非常小。但有互联网这个模式之后，你开店的成本、零售的成本可能会一直降到零为止。这就是我们最核心的电商体系。

关于生态

从电商向外扩展，就是我们的投资板块，以及和我们关系比较密切的企业。包括菜鸟、优酷、UC 浏览器、高德地图、微博、阿里妈妈、蚂蚁金服等等。我主要谈谈菜鸟、淘宝和蚂蚁金服。

菜鸟是我们提供物流的基础设施，包括仓储、配送等等服务。但是还是采用了生态的模式，菜鸟本身不提供配送的服务，而是联合了外部的快递公司一起合作。

蚂蚁金服则是中国目前线上最大的支付服务的提供商。也是一个金融创新的金融服务提供商。蚂蚁金服每天支付的量已经超越 Visa 的，我们有信心在几年后成为全球最大的支付公司。蚂蚁金服现在在全球开展业务，在很多国家现在都可以直接用支付宝支付，不用带信用卡，也不用担心汇率的问题。

现在的淘宝已经不仅仅是一个零售的公司，也是一个生活的平台：除了能在淘宝上选购商品，还能在上面订购其它东西，比如电影票、机票、旅游订酒店等。今天我们在国内和一万多家宾馆达成了合作，你离店时不需要去柜台，也不用交押金，因为它会根据你的信用的状况来给你一定的授权，我们会根据你的数据，计算出信用状况，对你的信用进行担保。如果真的有产生消费，支付宝可以直接代扣。

关于大数据

业务讲完之后，我们来说说为什么我们是一家大数据的公司。

今天，大数据做的最好的，都是些平台性的企业，比如 Facebook 和 Google ，因为他们有比较丰富以及高质量的数据。但有些做工具型的企业，在这波浪潮中要面临更多的挑战，比如 IBM ，微软等。这波浪潮中，大数据是核心，而谁拥有这些大数据，就非常关键。

阿里的优势在于我们的数据不仅海量而且种类繁多，比如说社交的、商业的，以及其他行为的数据，可以说阿里拥有的数据含金量特别高。为什么呢？

第一，阿里的数据，是用户通过购买行为投票产生的，这个投票对应的是每次的交易行为，是非常真实的。

第二，社交网络的数据是很难结构化的，而在淘宝上，商品的描述高达一百多个维度，所以阿里的数据是高度结构化的。

第三，我们有非常实时的行为，平常不管是在无线端还是 PC 端，阿里都有超过一个亿的人在访问，所以总体的行为非常密集。

这几个条件，对于大数据的发展，是得天独厚的。其次，我们从外围部分，像优酷、微博等平台，也整合了很多社交数据，形成了比较独特的数据。

除了数据，我也想谈谈算法。其实算法并不是一件孤立的事情，我不认为在实验室中就能研究出一个非常高效的算法。因为在行业里，有非常多的应用场景，而且应用场景和和公司的业务规模也是正相关的。

比如 Facebook 的核心业务是广告，所以他们广告的算法是远远领先于其他人的。像 Google 也一样，因为他的场景、数据、计算，已经决定他的深度比其他人更深。阿里是个另类的公司，我们有非常多种类的业务场景。所以阿里认为，数据、计算平台和算法的结合，是未来非常重要的趋势。

关于云计算

目前阿里云是中国最大的云服务提供商。我们也是最早提出云计算这个概念的。七年前我们就意识到了，计算作为一个资源，一定是未来的一个方向。

为什么是阿里能预测到，而不是其他公司呢？我觉得这是一个非常有趣的事情。因为阿里一直做的是一个平台化的的业务，并不是自己在上面做。所有的参与者卖的商品都不是阿里拥有的，而是有非常多的卖家在上面经营。

交易平台既然能变成一个共享的事情，那么计算能不能成为一个共享的事情？基础设施能不能也成为一个共享的事情？所以我们是比绝大部分公司更早意识到，计算可能会变成象水电煤一样的基础服务。我们坚持了很多年，一直到去年，云计算在全球有了一个大规模的爆发，在中国也不例外。

然后在这个基础之上，有很多传统行业都面临两个问题，第一怎么把基础架构，从传统的架构变成一个云的架构，这个里面有很多思路和门派。有些人一步上云，把所有的东西都搬到云上。但是在中国，大多数是先把企业的架构云化，然后平滑的迁移到公有云，或者变成混合云。所以第一步一定要解决，如何平滑的把传统架构变成一个云的架构，很关键。

第二，怎么把原先没法计算的数据，或者没有意识到的数据，通过云发展起来。这里面又有两个问题。第一个，如何在新的算法平台下，把自己的数据效率最大化。第二个，我们的数据能不能参与一个公共的交易。比如说我有一个数据，能不能参与和其他人的数据进行融合。有些数据不融合是没有价值的。

我举一个例子，比如说气象消息的数据。如果孤立的看气象数据，很难产生很大的价值，无非是，在气象的预测上产生一些价值。但是气象消息要是和农业，或者和某些其他行业结合，可能会产生更大的价值。今天，我们很多的图像视频位置等数据，能不能规划整个交通、基础设施、对出行产生一定的价值？这个也是目前热门的话题。

关于未来

所以今天的中国，特别是象阿里巴巴这样的大数据公司，我觉得机会是多于挑战的。今天我们面临数据大爆炸，人工智能以后，科技兴起的时代。科技兴起有两个重要的特征。首先是提升效率，比如投放广告的效率会大幅提高。第二是真正的产生或者改变新的商业机会，产生创新。目前为止，大数据做的还不够。大数据最先会改变哪些行业呢？我们认为现在依靠经验起步的行业都会发生变化，比如说智能问诊、智能投顾。

除此以外我们在基因、疾病的筛选这些方面，也都在做一些初始的工作。大数据总有一天会改变整个行业。这是我们坚定不移的一个想法。这个世界发生了非常大的变化，超出了我们的想象。

最后，我想展望一下我们的未来。比如对阿里的电商平台来说，目前很热的 VR/AR 意味着什么？为什么这么多人愿意做 VR/AR ，在我看来，不管科技多么先进，我们以前都生活在一个二维的空间。未来的趋势会让我们生活在一个三维的世界，让我们对世界的理解更深入。

VR/AR 只是一个初始，这个后面有太多的技术、数据的问题要去解决。我觉得 VR/AR 发展到现在这个阶段，只是开了一扇门，影响着某些特定的领域，目前它的成本代价还很高，而且 VR 不适合长时间佩戴，时间长了会让人感觉不舒服。 AR 是更大的一个进步，我们能从一个三维的世界看到真实的东西。从二维到三维这个潮流是不可阻挡的，向更真实的世界迈进。但这个时候，你要有更多的场景，更多的技术平台去处理这个事情。

目前很多人都在研究 VR/AR ，也有很多人在研究无人驾驶。但我们也知道，技术方向是很多的。他怎么能聚焦某一个方向深入研究，这个是要由场景来驱动的。现在有个问题就是，目前太多的人工智能技术，爆发性的出口是什么？到底是不是自动驾驶、游戏 VR 或其它的东西？大家都在探索，都没有一个明确的答案。那谁能获得成功的呢？我觉得是那些对消费的趋势，对数据和场景规模化有研究的人。

这是就是我们整个的一个方向。今天阿里巴巴，从电商做起来之后，规模了数据，把场景拓展外延了之后，这就是一个很宽的布局了，它远远超出了一个电商的范畴。我们在云上、智能设备上，在这个基础的物流上、视频上、健康上，做了布局，取得了一些不错的成绩。这就是我们今天整个业务和技术之间的关系。

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