最快借贷方法,达摩院:阿里巴巴的修行

摘要

从 iDST 到达摩院,阿里巴巴和身处其中的科学家,一同完成了一段看似难解的修行。

最快借贷方法张建锋(行癫)站在云栖大会十周年的舞台上,语速比其他演讲者几乎高出一倍。他裹着一身合体的西装,对面就是依旧宽大格子衫的王坚,两任阿里 CTO 往那一站,主持人打趣到,从体型和打扮,大概能看出阿里的技术之路如何走来。

两年前,云栖大会八岁。开幕前一天,阿里巴巴搞了一场小小的聚会。不同以往,企业家身份的马云,成了这场聚会中身份特殊的少数派。而在那些多数派宾客们身上,都闪烁着同一种光亮:他们都有一颗绝顶聪明的脑袋——那是不同于马云的另一种聪明。

座上宾是一群世界顶尖的计算机科学家:比如姚期智,中国目前唯一的图灵奖获得者,在中国,只有最顶尖的计算机学生才能进入他的课堂;哥伦比亚大学的周以真坐在旁边,他的著名论文《计算思维》超越了技术本身,定义出一种当下世界的生存必需;她时不时地和身旁的汤晓鸥聊上几句,后者的公司已经成为全球智能视觉识别领域的翘楚,是当下中国估值最高的人工智能公司之一…… 马云坐在其中,他是人群中最不懂技术的那个,却常自称是最坚固的技术拥趸。

(达摩院成立前夜的科学家聚会 | 阿里巴巴)

最快借贷方法第二天一大早,马云在云栖现场高调宣布了名为「达摩院」的阿里巴巴全球研究院正式成立,并且计划三年内为此投入 1000 亿。那场聚会中的学术明星,大多被马云请进了这所研究院的学术咨询委员会。

这是一个久违的好消息。参与当天成立活动的人群中,王坚和张建锋是最开心的两个:前者曾在多年前创立了达摩院的前身——iDST(Institute of Data Science&Technologies),那次尝试浅尝辄止,当时被王坚邀请回国的学术专家,大多都在后来的时间里遭遇了一场残酷的身份认同危机,当他们踏出象牙塔,把频道切换到商业公司,才发现气质格格不入;而后者,在接棒王坚成为阿里技术掌门人的第一年,就喊出了「必须向技术要红利」。

多年来,科研与业务在阿里内部不停地化学反应,终于酿成了临界点的出现。这家公司从「成功利用了技术」的公司开始变为一家「创造技术」的公司。

在 iDST 年代,那些被笼络到阿里的科学家频繁地被指摘为「只做基础研究,不懂具体业务」。之后,他们被安排到各个业务线练兵,星散于野,iDST 计划搁浅。他们说,那是一场「上山下乡」运动。

「说白了,技术和商业能不能相互理解,这可能是当时最大的矛盾。最快借贷方法」当年 iDST 三位创始人之一、蚂蚁金服副总裁漆远说。

再强大的中国互联网公司都明白,如果不打造一颗强有力的技术心脏,大厦倾塌的隐忧将如影随形。最快借贷方法可那些倒在阿里前面的先例证明,这条路上真正的瓶颈不在于决心和财力,而是要在公司内部创造出最恰当的机制、环境和场景,把一群高高在上的科研天才拉进凡尘,既让他们有平台证明个人价值,又能带领公司寻找新大陆。

最快借贷方法即使是对于阿里巴巴,这也会是一场漫长而艰难的修行。


聪明大脑批发计划

漆远办公室的正对着一片开阔的小山坡,青翠层叠的一片。在杭州无雨的日子里,时常有人三三两两地在其中散步玩耍——从他的窗子望去,像一处自成格局的大学城。

这是漆远喜欢和熟悉的景色:「比硅谷的环境还好。」

五年前,他收到王坚的邀约,登上回国探亲的飞机,电视和网络上最热的话题是中国糟糕的空气质量。那时,漆远最大的顾虑之一就是「雾霾」。

旅居美国多年,漆远不缺钱,不缺名誉,更不缺机会。他把前半生埋在了实验室中:在 MIT 读博士时,Google 和 Facebook 都抛来橄榄枝,但当时漆远一心想当老师;搬到了印第安纳州,专攻大规模机器学习和贝叶斯推理,在普渡大学做到了计算机系和统计学系终身教授。那里有全美国大学最快的超级计算机,学科排名世界前列。除此之外,他的名字后还挂着一连串让人仰望不及的名号:ICML 领域主席、微软牛顿研究奖和美国科学基金 NSF Career 获得者……

求仁得仁,他缺的是下一个令人兴奋的挑战。

没人知道王坚何时相中了漆远,也许是两人之前在美国的短暂会面,也许更早。2014 年,机会来了,王坚带着时任蚂蚁金服 CFO 的井贤栋,以及 CTO 程立,几人和漆远约在北京的一家酒店大堂彻夜长谈。他们谈了技术、战略、商业,甚至家庭。

天色渐白时,王坚许诺给漆远一个「挑战」——建立「超大规模机器学习平台」。阿里坐拥取之不尽的商业数据,但大量数据的价值远没有被挖掘出来。当时的阿里,用王坚的话讲,是「坐在金山上啃馒头」。

这次,漆远真的动心了。

彼时,距离阿里奔赴纳斯达克敲钟还有几个月,由王坚带领一群工程师「拿命拼来」的阿里云已经走上正轨,正实现着季度 100% 的增长,马云开始热衷于「大数据」的话题,并委任王坚招兵买马,筹建阿里的数据技术研究院 iDST——以确保阿里在未来数十年做到技术领先的地位。

(曾经的iDST | 阿里巴巴)

这是阿里由来已久的执念。2008 年开始,马云就焦虑着「独立研发」必要性的问题,时任微软亚洲研究院常务副院长的王坚,就是在这个背景下来到阿里。后来的故事无心插柳:技术研究院没有做起来,却做成了阿里云。

以至于这成为了阿里技术体系中的一种感慨,「这是幸运的地方,因为我们终于有了一个技术驱动的业务,不再只有商业模式驱动的。但不那么幸运的是,如果当时成立了研究院,也就坚定地走下去了。」

2014 年那个北京的夜晚,漆远和王坚相见恨晚:「(当时)他用望远镜和显微镜比喻大数据的价值。我说这太巧了,我申请终身教授时作报告,PPT 头两页,第一页就是放望远镜,第二页就是显微镜。咱俩的比喻都一模一样,我一定要把那份 PPT 发给你看看。」

iDST 的初始团队都抱着「想做点事情」的强烈热情,才很快被感召、集结起来。在此之前,他们多是在前沿领域突破犀利,但往往困顿于技术如何落地。漆远 2008 年就开始研究大规模 GPU 集群和机器学习,那时候 AlphaGo 还只是实验室里的一段代码;iDST 另一位创始人金榕,曾是美国密歇根州立大学终身教授,发表过 200 多篇重要论文,在随机优化、在线学习、半监督学习等领域都提出过原创算法和理论,可直到 2015 年左右,其中很多成果都还没有找到发挥作用的真实场景。

光鲜的履历背后,一种「不甘」的感觉在挠人。

         (漆远在彩神8官网—最新大发彩神官方下载 Rebuild 大会上演讲 | 视觉中国)

「这股劲儿好像还没有使出来。」这是华先胜的感受。他在 2012 年就曾获选国际电气与电子工程协会院士(IEEE Fellow),从微软亚洲研究院辗转到西雅图 Bing 产品部门,华先胜待了 14 年。他憋足了劲儿写论文、拿专利,直到一阵强烈的迷茫在某一天扑面而至:「把论文写到 200 多篇的时候,就麻木了……接下来我到底要继续做技术转化?还是做技术创新?」2015 年,主攻机器视觉的华先胜来到 iDST 担任副院长,后来又成为了达摩院城市大脑实验室负责人。

至少在 2014 年,纯粹科学世界之外的光景可以对冲这种「不甘」,企业当中的诱惑夹杂着新鲜感、挑战以及太多的未知。

在加入阿里之前,金榕受邀为阿里妈妈做过一年的技术顾问,他帮助解决了一个大规模算法优化问题,从而为团队把广告展示的收入提高了 15-20%。公司业务人员也对这位谦逊的「技术大牛」十分敬重。金榕觉得,这个能迅速转化自己知识能力的「平行世界」太美好。

漆远的热情被强大的阿里企业文化迅速灌满。第一天来到杭州报道,他参加了面向新成员的破冰活动,「一直打鸡血」到转天凌晨三点。

「这帮人挺玩命的」,漆远心想。


浪尖风口,南墙撞头

科学家来了。紧接着,一次职场失意空袭了他们。

先是漆远的超大规模计算平台报告,在提议阶段就遭到了残酷的审视。

计算平台的必需是 GPU,而如此大规模的 GPU 集群意味着巨额的资金投入。面对 2014 年的中国互联网公司,这份提议「太不靠谱」:那时,AlphaGo 还没有诞生,人工智能被认为是个华而不实的噱头。大家认为漆远的提议「简直瞎掰」:「你要的机器这么贵,公司为什么要搞这个?和我们的云战略又要怎么结合?」

漆远觉得,「瞎掰」的是对方。「让我们做超大规模 GPU,没有集群,这不也是瞎掰么?」

         (阿里云三代掌门,从左至右为胡晓明、王坚、张建锋 | 阿里巴巴)

在 2014 年的阿里,技术力量尚未成为这家商业公司的主导。华先胜记得一个细节,自己入职时参加了几轮面试,竟然没人能问出和技术相关的问题。这个迹象曾让他感到忧虑。在微软研究院,自己共事的团队基础扎实,那些人「绝对是顶尖人才」;而阿里的团队胜在勤奋有斗志,高层对业务判断很笃定,可面对一些未来的前沿方向,「眼界还没那么宽」。

金榕来到 iDST 的第一项任务是用算法帮助聚划算提升 GMV。当时集团提出了「数字化运营」的目标,阿里内部甚至一度有个口号,要「革掉小二的命」。

新同事眼中曾经理所当然的崇拜与敬仰,在「小二」那里变作了警觉和距离。「大神」金榕「自觉地拿出 humble 的态度」,常向「小二」虚心请教业务问题,甚至为此从西雅图搬回杭州常驻。忙碌一年的结果令人啼笑皆非:算法默认把便宜的商品增加展示权重,吸引了大批三四线城市用户,GMV 上来了,却无意间模糊了当时聚划算的产品定位。面对团队的不满,金榕身心俱疲:「到底什么是有价值的事?没有确切答案。」

事情渐渐发生了一些变化。业务团队在一开始就低估了技术突破要花的时间和难度;而这些自带光环的科学家,也因为不归属于任何一个业务单位,纷纷陷入无物之阵。

在残酷的竞争环境里长大,阿里就是一台由组织战斗力点燃并驱动的机器,强有力的体制之内,对迷茫和风险的宽容度是甚至比对于失败本身还要严苛。

2015 年的夏天,成立不到一年,关于拆分 iDST 的决策硬邦邦地出现在了科学家们的邮箱里——金榕带队去了「淘系」,漆远则去了蚂蚁金服,他曾经的语音团队被留在了阿里云。很长一段时间,公司内外都没人再提起这个研究院,甚至连阿里自己的算法工程师都「还以为 iDST 已经解散了」。


         (2017 年的云栖大会上,达摩院宣告成立 | 视觉中国)

这是一场残酷的信任考核——「要看看这帮人到底能做什么」。

心理落差接踵而至。漆远依然记得那种「脸着地」的感觉。在学校时,许多学生都说过,「不管漆教授开什么课都想选」,他向来都是积极人格魅力和善于人际沟通的那种人;来到阿里,他才知道一家流淌着「江湖绿林基因」血脉的企业里,「沟通」的学问胜过一切——要考虑组织、团队、文化、历史等种种复杂背景,「没法让所有人都喜欢」。

「所以大家都说,学校是象牙塔。」漆远感叹。

「这就是一场试验。」2019 年,再聊起当年集团的决策,阿里技术生态负责人刘湘雯很直白,她经历了曾经的 iDST,也参与了达摩院的体系设计工作。「即便有人会因为不适应离开,调整也会继续。」在中国最成功的互联网公司里,系统的意志坚固胜过一切。

被「扔进」业务团队的漆远和金榕没少经历磕碰,渐渐地,熟悉的科研工作转变成为了一种「业务问题驱动」的模式,他们与公司的相互信任才重新建立起来:2017 年,金榕带团队把组合优化技术应用到了数据中心资源分配方面,这年双十一,这项技术将资源匹配率提升到了 94%;漆远则在蚂蚁金服主导了智能客服的项目,以解决客服人力成本增加的困境,一年后,这套准确率逐步提升的系统为公司节省了一个亿的成本。

几场胜仗下来,科学家有了「指挥官」的感觉。「有人比喻说,刚来 iDST 时我们做的是原子弹、导弹,打阿富汗没问题,一个炸弹下来就牛逼了;但到伊拉克战场,要搞地面战场,铺人进去,这考验的不只是技术能力,是个组织配合问题。」其中的沟沟壑壑,漆远觉得很难与外人道,「那简直是术与道的差别」。

毕竟是一群绝顶聪明的人,这里还有他们想要的东西。「如果他们长出了能力,阿里就是个很好的舞台,它会给你许多回馈,如果没有,给你也拿不住。」刘湘雯说。「在这方面,阿里是很真实的,我们不会将错就错。」


中国特色的研究院

2017 年加入蚂蚁金服时,达摩院金融科技实验室负责人、蚂蚁金服副总裁蒋国飞就和井贤栋反复讨论过一个问题:在中国公司做研发,对失败的容忍度有多高?

他曾在 NEC 美国研究院负责过十多年的前沿创新工作,清楚其中的艰难。在那里,他见证过很多令人惋惜的「失败」。2000 年开始,蒋国飞曾带领团队投身一个计算平台项目,但接下来持续 10 年没有拿到实质突破。2010 年,他终于「受不了」,砍掉了这个项目的经费投入。

「一群非常优秀的人,花了那么多时间和努力就是搞不定这件事,领导或许不会怪你,可谁不想要成功呢?」

在硅谷,类似的故事层出不穷,结局常带有美式英雄主义色彩——永远无惧失败,永远可以从头再来。就像是 Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton 与神经网络和深度学习算法的故事,漫长的数十年,从起步、停滞、陷入低谷,直到十多年孤独穿行后的曙光重现。

这样的矛盾一度拷问着阿里巴巴。iDST 调整后,打造技术研究院的目标并没有被完全搁置。当 2016 年,筹划达摩院的计划被张建锋摆上会议桌时,iDST 的旧部被再次集结起来。

重新规划研究院的过程没有想象中顺滑,卡在业务商业与科研前瞻之间的浮漂依然飘来荡去。有些目标是很明确的:比如,达摩院的使命是技术创新,但必须结合阿里巴巴的具体业务。达摩院还要继续吸引最顶尖的人才,他们必须有激情、格局和远见……;也有一些细节经历了反反复复的讨论。比如,什么样的架构才能保证这个研究院保持生命力?作为技术中台的一部分,又担负着技术先进性的使命,到底该为了聚焦在单个业务的营收指标,还是适当「跳出来一点」,考虑前瞻性?

         (阿里巴巴集团 CTO 张建锋,花名行癫 | 阿里巴巴)

达摩院几乎没有理想的参考对象。在企业研究院里,微软研究院曾如日中天。那里被称为科研人员的「天堂」,可从研究到产品中间隔着一道厚重的城墙,「有技术转化很好,没有也无所谓」,微软曾因此错失许多机会——比如搜索,这个方向很早就出现在微软研究院的战略会上,但当时没有引起业务层面重视,直到 Google 在搜索领域大获成功,微软才再推出 Bing 追击,显然为时已晚。

「没必要被别人的眼光束缚住。我们会把达摩院看作一个业务去做,甚至希望它的技术尽快走向市场、赚钱。」负责参与设计达摩院体系架构的刘湘雯说,「很多人会觉得一个研究院应该是怎样的,但如果照搬一个指标,肯定会把这件事『做死』。」她曾经在微软亚研院工作多年,清楚那里的情境。最近几年,人工智能成为主流方向,微软才开始调整策略,花力气把 AI 研发体系和业务线打通,中间经历不少痛苦——那是阿里不能接受的。

价值观的统一仍是首要。这是一家以「梦想」为粘合剂的公司,它擅长将一个宏大的图景拆分成无数细节,再自上而下的传递下去,不断激发战斗力。很长时间里,需要有人和这群志存高远的科学家们坐在一起梳理细节。「唱红脸」的角色一直是必需,有时候,像刘湘雯这样的人就要扮演起「园林修建师」的角色,「晓之以理、动之以情」,狠心让团队「砍掉」一些和大方向不符的「小创新」,那时她一般是「最不受欢迎的人」。

「科学家都是好奇心驱动、使命驱动的一群人。但达摩院是承接着集团使命的。我们要把大的目标和大家说清楚,让大家做更有价值感的工作。」

许多突破的确是被业务的需求「逼」出来的,金榕曾经带领过的拍立淘团队,起初只是在淘宝端不那么显眼的入口级产品,但随着日活一路突破千万,团队被「倒逼」着做淘宝内部链路架构的打通,以不断提升图片搜索的精度。经历这么一遭,团队把底层算法训练框架、数据处理能力都升级和迭代了一遍。现在,拍立淘已经上云,成为了阿里云杀手级的产品之一,在平头哥最新发布的 NPU 芯片中,拍立淘也成为重点应用场景之一。

(金榕 | 阿里巴巴)

这样的例子让阿里巴巴的技术路线反而加成了更多的侵略性和野心。达摩院在其中扮演的角色,正「拉开了架子」向产业端靠近,从中打开实验场合、发现挑战、解决问题,再反哺给产品。

这条能够快速滚动的锁链,是一个理想主义和现实主义混合的产物——它不会犯大的错误,也能同时保证速度和公司营收稳步增长。到了 2019 年的云栖,达摩院刚好两岁,马云曾许诺下的 1000 亿,也许从投资的角度看到了具象化的表达:年轻的「平头哥」在一站式设计平台「无剑」后,又发布了 NPU 芯片「含光」;量子实验室完成了第一颗可控的量子比特研发。

蒋国飞在企业创新研究院这个领域专注了将近 20 年,来到阿里后,他曾和达摩院的同时聊起技术创新的「空间复杂性」——在美国,不乏生命力长达百年的公司,在技术投入方面这些企业态度笃定。那不是几个牛人的创举,而是一套传承下来的体系。「但中国公司只有几十年历史,企业生存的经济体制也不一样,要找到路线、节奏,这不是一两天的事……如果看不清 5000 米以外的事情,我们就先结合业务,看看 500 米以外有什么。」

企业研究院中国特色的问题,一直困扰着阿里,后来干脆「释然」。达摩院的设计者们认为:大的层面看,在举国体制下,中国曾经用钱学森的科学架构融入国家意志,获得了一套完整的科技创新体系。科研铺上去,又把航天、医疗、铁路很多产业带动起来,好多成果也是这样被「逼」出来的。经历了经济周期的调整和考验,这个方法论依然是成熟、行之有效的。

「现在是市场经济比较充分发展的阶段,再怎么继续打造科技创新体系?我们可以多思考这样的问题。甚至,像阿里这样庞大的公司、达摩院这样的企业机构在整个社会互动层面又会扮演什么角色?对于这个历史使命,我觉得还要走更远的路。」


No Regret

最近,漆远刚刚领导组建了一支名为「NBT」的团队,没日没夜地工作。他和手下的年轻人想要寻找下一个重大突破:随着蚂蚁金服开展国际业务,AI 训练师的增长必将成为业务负担,有没有可能在算法层面再做一些突破、未雨绸缪?

业界很少人在探索这个方向,看不到进展时,漆远常给大家做心灵按摩:「NBT 的意思,我们是在寻找 Next Big Thing,我还告诉他们,我们就是一支牛逼 Team。」为了表示决心,最近大家还集体换上了 New Balance 的球鞋。

这些年过去,兴奋和郁闷的情绪会轮番在这些「阿里科学家」的心中荡漾,也有那么几次,项目的确做砸了,或许是方向出了问题,或许是时间的问题。总之,他们也都渐渐了适应了这样的起伏。

蒋国飞已经从 20 年前的科研人员做到了如今的企业管理者,他有时候跟朋友开玩笑,说自己就是最辛苦的农民。「种子撒下去也不一定有收获。」蒋说,「你不仅要照顾到执行、细节,最大的挑战其实是心理上的挑战,必须要有 determination,意志要硬。」

         (达摩院麾下的独立注册公司平头哥,在 2019 云栖大会上发布了 NPU 芯片 | 视觉中国)

「我们的工作里有几个境界,是用自己的能力做锦上添花、雪中送炭的事情,还是做无中生有的事情?……人工智能就是一个公式出来的,算法加上算力,最后再看对某个领域的价值。这几个关键词里最重要的是『价值』。你觉得某件事很有价值,还把它实现了,那这段职业生涯就没白费。那种感觉和坐在办公室里上上班、领领薪水是不一样的。」华先胜这么说。

他正完整地经历着这个过程。来到阿里后,华国胜短暂带领过自己熟悉的图片搜索方向,2016 年又跳到了城市大脑团队。当时这也只是个宏大的构想:把城市里每天产生的数据打通、挖掘价值,再和城市管理模式结合,城市大脑就是一个完整的生命体,带动城市以更好的方向发展。

华先胜和团队最先攻下的是交通环节里的视觉渗透。先要说服客户升级智能摄像头,再从无到有的搭框架、更新算法,超越过去的端上方案,做到更精准、实时的交通改制。城市大脑有了感知能力,才能对交通趋势给出具体预测,给出治理建议。

在今年的云栖大会开场主论坛,阿里提供的智能交通应用,是政府官员代表反复夸赞的成绩。可在最开始,华先胜的业务根本没人买账。当时的阿里巴巴不是一家以技术先进闻名的公司。城市大脑的噱头很足,一不小心就会沦为政府大厅里的展示大屏,华而不实,只有展示作用。

从定大方向,到落地调试,城市大脑团队做了三年,也是第一个原生于阿里云的重点业务。杭州、上海、苏州等多个城市都成了这个项目的客户。华先胜常要花时间密集接触客户,理解对方的需求。妻子曾经半是抱怨地对华先胜开玩笑,总以为换了个工作,他的节奏会松弛一点,后来才发现,这和去哪家公司没关系,挑战来了,他就会变成很兴奋、又很投入的人。

最终发现,真正的科学家精神和企业家精神没什么差别。他们都是乐观的冒险者,敢想也敢干,带团队在无人区里探索时,也要有远见、野心和定战略的能力。那些和这群科学家打过交道的阿里员工,多有感触:「大家的争吵是比较少的,看到一个问题时,他们会先想这个事情应该做,接下来就会想怎样做到,很少人会说,这个事情我不能做、不想做。」

是不是真的「技术驱动的公司」,并不只是财报上云业务利润回报数字能够说明的。公司内部是否能形成完整的技术文化和技术体系,才是最重要的命题——由阿里人评价说,这是个「渡己渡人」的过程。

现在,在阿里巴巴集团 36 位合伙人里,已经有 17 位是技术背景出身,话语权的天平有了变化。算法工程师团队越来越壮大,贾扬清、任小枫……这些人工智能领域赫赫有名的新一代「大牛」也陆续进入了达摩院。

空气里的一些氛围变了。各个团队常办纯粹的前沿探讨会,除了业务 KPI,一些新鲜有趣的东西开始感染着这个庞大的公司,比如金榕,他坚持为自己的团队保留 10% 的时间和空间去探索那些「更遥远的目标」。

         (阿里的「技术基石」 | 视觉中国

2017 年,马云豪言壮语地指出,要让达摩院比阿里巴巴活的更久。但五年、十年后的事,暂时谁也说不清。拥有了一桌做好菜的材料,对厨师的考验也不小。

要让阿里巴巴驶入那个更激动人心的新世界,许多事情还在一种「混序」中变化和进展。漆远觉得,不如把世界放在算法里去理解:

「下个月我们团队会不会被喷?下一个项目是不是完蛋了?这都不能预测。但你清楚自己是在一个大趋势上,这个时代对我们这群人来说,是生机勃勃的……在线学习算法追求的就是减少 regret(最优策略的差异),所以我们只能尽量去追求 no regret 的一套算法。」


责任编辑 卧虫

头图来源 阿里巴巴

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