阿里云人工智能，阿里云人工智能发展历程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于阿里云人工智能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍阿里云人工智能的解答，让我们一起看看吧。

阿里云ai视频大模型怎么用？

使用阿里云AI视频大模型，首先需要登录阿里云官网，在AI视频大模型产品页面选择相应服务，并创建一个实例。

然后参考官方文档，按照提供的API接口进行调用，传入待处理的视频文件或视频URL，并设置相应的参数，如人脸识别、物体识别等。

调用完成后，获取结果并进行相应的处理和分析。

为什么说阿里云ET是唯一走进车间的人工智能呢？

先带大家来回顾一下这个事件的始末吧。

“女工程师爬到8米多高的锅炉上，跟工人师傅了解每一个器件的作用”这事儿发生在迪森热能。迪森热能主要做的还是热能设备的生产制造，因此跟阿里云工业云合作，想通过ET工业大脑实现对锅炉健康状况的评估。于是就出现了上面这一幕。

我去搜索了一下，发现这事儿基本上是他们阿里云工程师的常态了，之前也有阿里云算法工程师光盐在车间写代码的新闻。www.sohu.com/a/157406661_505825

为啥阿里云工业云的工程师都这么接地气，主要还是跟阿里云的战略有关。

首先，我们可以看到，随着工业互联网的不断发展，阿里云培养了更多互联网+工业制造跨界人才。阿里云将全国工业云总部设置在广东，并且正在组建规模达1000人的云计算和人工智能工程师团队来深度再造ET工业大脑。

这就要求团队既要懂算法，又要懂制造业，这样的跨界人才真的挺难找的。所以“下车间学习”就成了阿里云解决团队知识背景单一的最快手段。

也正是这样的做法，让工程师们真正的清楚了生产的每个环节，以前那些需要凭借经验来判断的事情，现在可以直接在车间通过数据获取，写出来的代码才有效果。

其次，阿里云工业云十分重视应用，目标是解决工业中实际的问题。在有些企业的人工智能往往还是存在在PPT，或者是算法、模型的领先。但是阿里云的ET工业大脑更注重实践和应用，目前已经在许多大型制造业企业实际运行了一两年时间，效果也挺好的。

比如说全球最大的光伏切片企业江苏协鑫吧，通过与阿里的合作，协鑫整个生产线的良品率提升了一个百分点，每年创造了上亿元人民币的价值。也是因为这次合作，ET工业大脑对流程制造业有了深刻的认知，对后来进入半导体流片、印染企业、钢铁等流程制造企业的帮助非常大。

最后，现在阿里云ET工业大脑正在深化着“互联网+制造业”。浙江“十万企业上云”中阿里云支持了半数企业，不乏中策橡胶、盾安新能源、恒逸石化等大型制造企业，而在江苏则诞生了ET工业大脑首个成功案例——协鑫光伏……这些案例都在表明，现在互联网与制造业正产生着激烈的化学反应。

以前传统企业对互联网的接受程度非常低，但现在不一样了。云计算、大数据、人工智能赋能于制造业，加速了智能改造。所以就需要更多的工程师走入车间，先成为一个生产工艺师，其次才是人工智能算法工程师。

顺便说一下前两天，阿里云总裁胡晓明在广州开会，也强调了阿里云现在很重视工业赋能，未来10年，将推动广东制造转型“广东智造”。

总之，我认为阿里云是将人工智能这个很“高大上“的概念真正落实到了产业上，变成了”接地气“的技术，让工业也享受到了人工智能带来的方便，还是很支持的。大家也一起来谈论一下？

最近，阿里云工程师下车间这个消息，挺火的。尤其是女工程师爬上8米高的锅炉上，跟工人师傅了解每一个器件的作用，好多地方都看到了这个报道。

其实，在我看来，阿里云在注重使用人工智能解决问题的同时，也充分考虑到了光靠工程师个人的“经验”并不足以完美的与现实实际相匹配。它引领工程师们走进车间，深入了解掌工艺知识、业务需求、数据基础等。

阿里云跟其他公司的打法不一样，是从制造最核心的地方做起，深入到车间里去，看到工业生产最本质的制造环节，对那些机器的生产线加上神经网络，改装生产线的控制，就好比嫁接一个可以思考的“大脑”，让它可以基于原材料的不同，动态调整加工参数。这就是ET工业大脑。

三年前，阿里云就是依靠ET大脑才把物联网大数据与工业领域结合起来，帮助中国许多制造业企业进行智能转型，比如全球最大的太阳能组件生产企业天合光能将电池片A品率提升了7%；全球前三的中策橡胶将混炼胶合格率提升了5%；协鑫光伏将良品率提升了1%……毫无疑问，阿里云的人工智能正在改变中国的制造业。

总之，就是因为阿里云玩人工智能十分注重和实际产业结合，所以它自己就能和其他公司明确的区分开来，随后它的团队工程师也深入到了实际生产中，也就让阿里云成为了唯一一个走进车间的人工智能，从“阳春白雪”变成了“下里巴人。”

当工程师与工厂相遇，一定能擦出不一样的花火，工程师们可以许多和设备专家、工艺人员交流是，相互了解，相互学习，从其它行业中交流不同的技术，就像“不入虎穴焉得虎子一样，只有深入体验，才能更好的改变工厂存在的弊端。

以前工程师们往往以过去的经验和数据去判断的事情，其实不同的厂商每个环节的数据都会有所出入，现在可以通过下厂数据获取，从数据角度去描述和判断一个部件是否在正常状态下运行。更有利于工程师对算法的精密计算。

关注生产环节中的业务流程、关键业务点和关键数据，并对这些数据进行分析、搭建模型，定位出哪些节点对工厂提升良品率来说更有意义，找出改工厂在哪些环节存在弊端，如何用算法去针对性的进行改良，这些都是下车间的好处。

如何看待阿里云发布智能客服机器人，AI客服会干掉人类客服吗？

客服问题，可以分为标准问题，和非标准问题。

标准问题大致为流程询问类问题，比如退货功能在哪里，退款要多少时间到账？去哪里查物流信息。这类问题，有标准答案，所以原则上最适合使用机器来处理，但是之前的难点在于虽然有标准答案，却没有标准提问。

同样是问退货，一万人可能有一万个人的问法，AI的作用就在于此，利用机器学习，对成千上万的自然语言提问进行学习，实现聚类，从而对应到不同的标准答案上。在这种场景下，AI客服的效率是有可能大于人工客服的，因为人工客服在被提问时，必然要经历一个手工查询的动作，这个动作的时间是不可免除的。但是AI客服可以瞬间把提问关联到知识库当中，查询时间近乎于零。

但是，不是所有的问题都有标准答案，这时AI可发挥的作用就比较有限了。一方面，对于没有标准答案的提问也是不标准的，AI无法准确理解这些提问；另一方面，对于没有标准答案的提问，AI是无法给出一个适合的回应的，这一定会影响客户体验。但人工客服在这种情况下，可以用适当的语言和情绪来安抚客户，这是AI做不到的事情。

但是，鉴于多数的客户问题都是标准的，非标问题是少数的。所以未来多数的客服问题可以由AI来解决，但是一定有少部分问题还是要由人工介入。人类客服是不会完全被AI客服取代的。

（图1和图2，你喜欢谁呢？）

图1：人工客服

图2：机器客服

11日，由阿里巴巴举办的2017杭州云栖大会正式拉开帷幕。在4天大会中，11日的大会是所有人关注的焦点。上午，阿里巴巴宣布，将成立全球科研机构和科学家聚集地——阿里巴巴达摩院。同时，马云也发表了精彩绝伦的主题演讲。

12日，阿里云正式发布云小蜜——一款智能会话客服机器人。智能客服机器人云小蜜具备36个预置的细分领域知识包，支持中文英文会话，可以7*24小时在线工作。目前，已覆盖阿里巴巴生态圈二十余个业务线，每天服务600w客户，问题解决率达到95%。

据悉，阿里小蜜于2015年底正式推出，它是一款人工智能购物助理虚拟机器人。2016年，双十一当天，小蜜接待咨询用户632万，对话轮次达1845万次；面向商家的机器人产品为其覆盖9大天猫店接待咨询用户100万人，总计节省60%人力成本。2017年6.18期间，在小米、Nike、优衣库等140多家店铺内，由小蜜接待的消费者服务占比超过90%。

如今的天猫App里，后台添加了一项‘我的小蜜’。它不仅可以向你推荐商品，而且提供7x24小时服务咨询、充话费、出行助理、查天气、日程提醒、图片购、健康助理等等，功能可谓异常强大。

技术层面，云小蜜可以实现基于本体知识库的知识咨询和问答，同时结合多轮对话配置工具，也可以将业务集成到机器人会话中。它集大数据、自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）能力于一身，基于海量的多行业领域、多语言知识库，准确理解对话、进行自然的人机问答并且提供精准的业务分析报表。

据笔者了解，云小蜜是阿里小蜜系列产品首次向阿里集团之外的开放和赋能，面向企业、组织机构以及开发者推出的会话机器人。

实际上，随着人工智能技术的不断成熟（这里指自然语言处理），很多人工智能客服机器人纷纷亮相，比如微软小冰、百度度秘等。与之相应的是，很多公司客服的部分工作开始交由人工智能客服机器人来担任，例如京东、阿里等公司。

毫无疑问，相比人工客服，人工智能客服机器人不仅可以7X24小时的不间断工作，而且工作效率很高，不会受其他生物因素影响，重要的是可以承担许多工作，成本却很低。

我们看到，随着人工智能的发展，AI客服相比人类客户具有很大的优势。这个行业正从传统的劳动密集型向技术密集型转型。但是，鉴于人工智能仍然无法完全取代人类，因此客服行业的变化会有一个过程：AI技术的发展，让AI客服慢慢渗入许多公司，越来越多公司对AI客服的采用，也会让AI客服发挥更大的作用。最后，大部分的简单性客服工作会交由AI客服，而一些难度更高的客服任务则会交给人类去解决。

到此，以上就是小编对于阿里云人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于阿里云人工智能的3点解答对大家有用。