去年10月份，“馬云爸爸”做了一件非常驚人的事——成立阿里巴巴達(dá)摩院。

阿里之下的達(dá)摩院，來源于武俠小說，作為武學(xué)最高研究機(jī)構(gòu)，達(dá)摩院代表了修為的最高境界。同樣，科研也代表了精進(jìn)、執(zhí)著和專注的精神。

達(dá)摩院成立的前一天，有一張圖火了——就是一張馬云和多位科學(xué)家的合影在科技圈兒刷了屏。包括馬云C位在內(nèi)，一共有14名成員，普通人可能不太熟悉其中大部分的人，但他們大多數(shù)是技術(shù)領(lǐng)域的頂級大牛，他們將為阿里的“達(dá)摩院”出謀劃策，出于一些業(yè)務(wù)上的考量，他們更像是顧問。

作為一個(gè)“活得至少要比阿里巴巴長”的技術(shù)機(jī)構(gòu)，馬云宣布三年內(nèi)，要在技術(shù)研發(fā)上投入超過1000億，初期招攬100名頂級科學(xué)家和研究人員，研究自然語言處理、人機(jī)自然交互、量子計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等等前沿科學(xué)領(lǐng)域?？傊隳芟氲降哪切┣把丶夹g(shù)領(lǐng)域，全部包括在達(dá)摩院的范疇之內(nèi)。

馬云對達(dá)摩院發(fā)展提出的三個(gè)要求，“活得要比阿里巴巴長”、“服務(wù)全世界至少20億人口”、“必須面向未來、用科技解決未來的問題”。

過去一年，達(dá)摩院并沒有出來公開講過太多話。今年4月，阿里達(dá)摩院宣布了自主研發(fā)AI芯片——Ali-NPU，按照阿里說法，該芯片的性能將是目前同類產(chǎn)品的40倍。今年5月，達(dá)摩院量子實(shí)驗(yàn)室宣布，研制出世界最強(qiáng)的量子電路模擬器“太章”，并在全球率先成功模擬了81比特40層的作為基準(zhǔn)的谷歌隨機(jī)量子電路，挑戰(zhàn)“量子霸權(quán)”。除此之外，基本都是在算法和測評比賽上獲得一些獎(jiǎng)項(xiàng)。

成立9個(gè)月以來，阿里的技術(shù)核心達(dá)摩院仍然非常神秘，這個(gè)機(jī)構(gòu)有多少業(yè)務(wù)部門單元，有多少人，他們在做什么事兒，如何運(yùn)用到阿里巴巴的體系當(dāng)中去？

7月6日，阿里巴巴在杭州舉辦了一次“媒體小課堂”——這也是既達(dá)摩院成立了快一年后，第一次做媒體溝通。這不同于一些傳統(tǒng)的發(fā)布會和溝通會，這更類似于一個(gè)媒體公開課的形式，主要由幾名具體技術(shù)業(yè)務(wù)部門的發(fā)言人闡述一些技術(shù)背景、應(yīng)用場景以及達(dá)摩院對于未來技術(shù)的判斷。

阿里巴巴方面并沒有直接透露達(dá)摩院體系之下的人員數(shù)量，但多數(shù)成員來自于此前的iDST。在媒體小課堂上， 四位主講人分別是來自達(dá)摩院機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室（視覺組）負(fù)責(zé)圖像識別的資深算法專家謝宣松、量子實(shí)驗(yàn)室的量子科學(xué)家徐華、機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)機(jī)器翻譯的研究員葛妮瑜以及機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)語音識別的高級算法專家雷鳴。旗下有幾個(gè)實(shí)驗(yàn)室我們并不得知，而據(jù)阿里巴巴提供的最新的消息，阿里巴巴體系下已經(jīng)有擁有25000名技術(shù)研發(fā)工程師。

據(jù)阿里介紹，在阿里巴巴，達(dá)摩院并不是一個(gè)純研究部門，它和業(yè)務(wù)和商業(yè)緊密相連，既有學(xué)術(shù)思維，也有產(chǎn)品思維和商業(yè)邏輯。達(dá)摩院機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室高級算法專家雷鳴在加入達(dá)摩院之前在微軟任職語音科學(xué)家，他認(rèn)為“在微軟更像是純學(xué)術(shù)研究，而在阿里巴巴會讓自己有一些商業(yè)的考量。”

達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)實(shí)驗(yàn)室智能語音交互的首席科學(xué)家鄢志杰曾經(jīng)也提到——他在阿里的實(shí)驗(yàn)室有三類人。一是算法研究，二是做算法落地，三是推動(dòng)產(chǎn)品化的工程技術(shù)人員。這三類人結(jié)合到一個(gè)組織下，能讓算法的研究成果迅速被產(chǎn)品化。

千貨千面，機(jī)器自動(dòng)生成促銷圖

今天的人工智能代表有很多——打敗世界冠軍的AlphaGo，基于用戶興趣的商品推薦，支付寶的刷臉支付、交通網(wǎng)絡(luò)上的車牌識別，菜鳥網(wǎng)絡(luò)的智能調(diào)度等等。有很多是基于視覺智能的。

達(dá)摩院的視覺智能是圍繞幾個(gè)方面的——圍繞“人”，比如基于人的醫(yī)療視覺；圍繞“物”，識別工業(yè)上的一些設(shè)計(jì)的技術(shù)問題、流水線上的包裹，甚至高鐵都可以稱作“物”；還有圍繞“空間”，像城市大腦，是研究城市空間怎么運(yùn)作的，包括技術(shù)在交通、安全上的識別。

而最新的技術(shù)是在“設(shè)計(jì)”領(lǐng)域，比如視覺生成。

視覺生成可以這樣理解——以往很多視覺的AI技術(shù)，都是集中在人臉識別、支付，或者對于視覺中內(nèi)容的理解等等，基本上可以認(rèn)為是識別、檢測、分割的技術(shù)內(nèi)容更多，而生成、決策的內(nèi)容更少。

而類比人的智能生成的過程——從小學(xué)初中大學(xué)碩士博士，逐漸認(rèn)識和理解這個(gè)世界，而最后工作提出研究、產(chǎn)生的價(jià)值則是個(gè)人決策的概念。對于視覺智能來說，同樣基礎(chǔ)在于理解，目的在于生成。

目前分成三塊內(nèi)容。一個(gè)是對圖像的生成；一個(gè)是對視頻的編輯和生成；還有對圖形的生成。

對于阿里來說，最典型的應(yīng)用是淘寶正在使用魯班系統(tǒng)。謝宣松提到，“我們在‘雙11’，或者在手淘、天貓，上面有大量banner圖片。其中很大部分是由系統(tǒng)自動(dòng)生成。比如說光‘雙11’會產(chǎn)生數(shù)億張圖，累計(jì)起來更多。目前通過魯班服務(wù)各種電商場景，后面通過阿里云服務(wù)各種需求?！?br>

淘寶中很多圖片是機(jī)器自動(dòng)生成的，并非是認(rèn)為PS的。而在智能生成的領(lǐng)域，還支持廣告短視頻自動(dòng)生成。

除去在“設(shè)計(jì)”領(lǐng)域的運(yùn)用之外，阿里巴巴還推出了城市大腦，針對城市交通路網(wǎng)的識別，還有行業(yè)大腦對于特定領(lǐng)域的垂直應(yīng)用。針對“物”，主要應(yīng)用在流水線物體的檢測領(lǐng)域，“ 比如鐵路有螺母松動(dòng)，或者某個(gè)電池片，太陽晶硅這種發(fā)生了裂紋，還有芯片溢膠不正常等等，這些診斷內(nèi)容從視覺上能看得到，而不用人再去反復(fù)檢查?！?br>

針對“人”，更多的是應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域，針對X光的膝關(guān)節(jié)檢測甚至是肺結(jié)核檢測，但挑戰(zhàn)在于，醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)大部分都是異構(gòu)的，達(dá)摩院視覺智能的目的是建立數(shù)字化人體基準(zhǔn)影像庫。

極限計(jì)算和量子霸權(quán)

阿里巴巴一位內(nèi)部人士提到，達(dá)摩院的研究分為短、中、長的研究時(shí)長，人工智能既有短期也有中期，也有長期的研究方向。量子計(jì)算就算是中長期的研究方向。

對于量子計(jì)算來說，達(dá)摩院的量子計(jì)算實(shí)驗(yàn)室曝光不多。前者視覺智能偏向于應(yīng)用層面，視覺智能如何在阿里巴巴落地等等，而量子計(jì)算則只能從概念和狀態(tài)說起……

量子最早來源于拉丁的Quantus，它的是一個(gè)概念，而非物質(zhì)。本身并不是任何物質(zhì)，而是表示在1900年德國一個(gè)物理學(xué)家普朗克黑體輻射，提出了量子概念。一個(gè)物理量如果存在最小的不可分割的基本單位，則這個(gè)物理量是量子化的，并且把最小單位稱為量子，這是量子的基本概念。它是一個(gè)概念，而不是一個(gè)物質(zhì)。

什么是量子計(jì)算？在知乎上引述@Summer Clover所提到的院士的答案…..比較通俗易懂。

量子比特可以制備兩個(gè)邏輯態(tài)0和1的相干疊加態(tài)，換句話講，它可以同時(shí)存儲0和1。一個(gè)N個(gè)物理比特的存儲器，若它是經(jīng)典存儲器，則它只能存儲2^N個(gè)可能數(shù)據(jù)當(dāng)中的某一個(gè)；若它是量子存儲器，則它可同時(shí)存儲2^N個(gè)數(shù)據(jù)。而且隨著N的增加，其存儲信息的能力將呈指數(shù)級上升。由于數(shù)據(jù)操作可以同時(shí)對存儲器的數(shù)據(jù)進(jìn)行，而量子計(jì)算在實(shí)施一次運(yùn)算的過程中，則是同時(shí)對2^N個(gè)輸入數(shù)進(jìn)行測算，其效果就相當(dāng)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)采用2^N個(gè)不同處理器進(jìn)行并行操作。

量子計(jì)算機(jī)的方式，可以解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)發(fā)展瓶頸的問題。量子算法在算法上加速，可以做量子系統(tǒng)模擬，量子機(jī)器學(xué)習(xí)?！耙话阋粋€(gè)領(lǐng)域有一兩個(gè)應(yīng)用就可以干了，這三個(gè)都有很強(qiáng)的應(yīng)用，這可以說是量子計(jì)算發(fā)展核心的驅(qū)動(dòng)力，驅(qū)動(dòng)大家在這個(gè)領(lǐng)域投入，去做這方面?！?br>

量子計(jì)算在加速上有很大應(yīng)用，量子計(jì)算機(jī)對于模擬原子、分子等遵循量子力學(xué)基本原理的系統(tǒng)，加速性能明顯?！瓣P(guān)于藥物研發(fā)、材料性質(zhì)研發(fā)，都需要這方面的模擬。經(jīng)典計(jì)算機(jī)沒有比較好的做，這是量子計(jì)算邏輯非常重要的應(yīng)用?！?br>

量子霸權(quán)，則是對于某個(gè)特定的問題量子計(jì)算機(jī)可以解決，但是經(jīng)典計(jì)算機(jī)無法解決。2016年Google團(tuán)隊(duì)在理論上提出，49個(gè)物理量子比特可以在隨機(jī)量子電路的輸出采樣，這個(gè)特殊問題上實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)。2017年10月，IBM在超算上實(shí)現(xiàn)了56量子比特的模擬。

Google今年3月提出72個(gè)量子比特的芯片方案。阿里巴巴則公布了81個(gè)量子比特的模擬，宣布打破了Google宣稱的量子霸權(quán)壟斷。不過量子霸權(quán)，從提出霸權(quán)到打破，“更多是象征意義大于實(shí)際意義，因?yàn)楸旧斫鉀Q不是通路計(jì)算問題，主要是特性問題解決，認(rèn)為是技術(shù)發(fā)展過程當(dāng)中一個(gè)個(gè)里程碑?！?br>

量子計(jì)算在阿里巴巴內(nèi)部有什么落地？

此前，阿里巴巴成立了量子計(jì)算實(shí)驗(yàn)室，主要是想通過顛覆性的量子計(jì)算能力，為客戶提供基于量子計(jì)算的解決方案。據(jù)稱，目前已經(jīng)有“小有規(guī)?！钡膱F(tuán)隊(duì)，是一個(gè)跨學(xué)科的國際化團(tuán)隊(duì)，希望是解決量子計(jì)算方面全棧問題。阿里巴巴目前沒有透露進(jìn)一步的詳細(xì)信息。

阿里巴巴目前的介紹也比較偏向于底層，物理實(shí)現(xiàn)層。而在其上面還有一些系統(tǒng)軟件層，有算法層，應(yīng)用層，每個(gè)層上都有很多問題。

徐華提到，量子計(jì)算的普及還不太好預(yù)言，但有幾個(gè)領(lǐng)域會比較受關(guān)注：

• 一，量子體系的模擬。通過經(jīng)典計(jì)算機(jī)進(jìn)行量子系統(tǒng)模擬，結(jié)合量子計(jì)算機(jī)本身，一起對量子體系模擬。阿里巴巴目前已經(jīng)有一些項(xiàng)目在測試了，現(xiàn)在不方便透露。
  

• 二，阿里巴巴集團(tuán)在人工智能優(yōu)化領(lǐng)域有很多布局，業(yè)務(wù)層面有很多應(yīng)用。量子計(jì)算對于人工智能有很強(qiáng)的加速作用，近期我們可能會開始一些項(xiàng)目的調(diào)研和啟動(dòng)。
  

徐華認(rèn)為，“當(dāng)前業(yè)界仍是這樣的狀態(tài)——量子計(jì)算非常困難，被定義為極限計(jì)算。利用的是各種極端條件下，極限的物理?xiàng)l件來實(shí)現(xiàn)?！?br>

針對非標(biāo)準(zhǔn)漢語語法結(jié)構(gòu)的斗爭

對于機(jī)器翻譯來說，阿里巴巴擁有眾多類似于跨境貿(mào)易的場景。

在淘寶上，常見的場景是一面則是天貓上一件嬰兒衣服，配有中文、圖像，另外一面則是大洋彼岸阿里巴巴國際網(wǎng)站上同樣的產(chǎn)品，用英文展現(xiàn)的。阿里巴巴產(chǎn)品數(shù)量的特性決定了，在阿里巴巴，眾多商品頁面、上億個(gè)產(chǎn)品，不可能使用人工翻譯。

機(jī)器翻譯有60年的歷史，它的可用性在最近30年才達(dá)到如今的程度，而在這30年的前25年都是在做統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯。

統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯，即通過大量雙語語料建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型。比如你看到“中國”這個(gè)字，英文翻譯就是China，對于機(jī)器來說，“中國”這個(gè)詞因?yàn)檎Z料庫的原因它大體是“China”，但“中國”這個(gè)詞不僅是China，也可以是Chinese，甚至直接分解拆譯成“中-國”也是有可能的。一個(gè)中文詞有很多英語翻譯，統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯出發(fā)點(diǎn)就是用大量雙語語料自動(dòng)學(xué)習(xí)翻譯的辭典。

它的優(yōu)點(diǎn)，尤其是源語言和目標(biāo)語言比較相像的翻譯過程中，比如英語、西班牙語、法語，效果就非常好。

而最近五年比較火的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯。直接說在效果上，它是看整個(gè)一個(gè)句子，不是看一個(gè)字，效果會比較好。所以在語句通順度上會更好，英文它結(jié)合了一定上下文的意思來翻譯。而唯一的問題是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯是一個(gè)黑盒子，如果這句話翻譯錯(cuò)了，并不能實(shí)行人工干預(yù)，只能通過繼續(xù)喂養(yǎng)一定的數(shù)據(jù)。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯領(lǐng)域，Google算是元老了——不管是新聞、對話、幽默、電視劇，都是一個(gè)模型翻。微軟，也差不多類似；而Facebook也用這種方法來翻譯社交網(wǎng)絡(luò)。Amazon不太一樣，使用通用機(jī)器翻譯模型。

談到機(jī)器翻譯在阿里巴巴的應(yīng)用，則是不同場景下，建立不同模型。在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯下，阿里巴巴開發(fā)了一套RBMT規(guī)則式機(jī)器翻譯，采用三種方式翻譯，原因在于淘寶需要對抗非標(biāo)準(zhǔn)漢語語法結(jié)構(gòu)。

在一張非常傳統(tǒng)的淘寶商品頁面，常見的標(biāo)題可能是“碎花裙子女士明星最愛當(dāng)季流行楊冪同款”，而用戶評論則是正常通順的語言。

在這樣的翻譯需求里，數(shù)字、日期、地址，專有名詞是比較固定的詞語，會使用規(guī)則翻譯。而描述性的、用戶評論，則會采取神經(jīng)翻譯的系統(tǒng)。而對于國外用戶搜索來說，他們不會去搜索這么冗長的標(biāo)題，則還需要機(jī)器對于標(biāo)題的內(nèi)容進(jìn)行理解總結(jié)，對商家冗長的標(biāo)題進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)行改寫。另外阿里巴巴目前已經(jīng)在結(jié)合淘寶圖片內(nèi)容對翻譯結(jié)果進(jìn)行合成，標(biāo)題中的“鏡”至少可以翻譯成“mirror”、“l(fā)ens”或“glasses”，但通常情況下，一張產(chǎn)品圖就能解釋一切。

阿里巴巴不止一次提到，全球化是阿里集團(tuán)未來20年三大核心戰(zhàn)略之一。而讓天下沒有難做的生意，就演變成要讓大家在語言溝通上零障礙。

阿里巴巴提供的數(shù)據(jù)顯示。以阿里巴巴國際站為例，七成買家以英語溝通，剩下30%為西班牙語、俄語、土耳其語等小語種，大約96%的賣家對小語種無能為力。

目前，阿里巴巴已經(jīng)在做21種語言，48個(gè)語言方向，每一天要調(diào)動(dòng)阿里巴巴機(jī)器翻譯服務(wù)7.5億次，每年翻譯120萬億個(gè)詞，不光印歐語系，還包括要翻譯很多小語種語言。葛妮瑜表示，每一個(gè)方向都是很精細(xì)的做，從來不用搭橋的方式做。

阿里巴巴目前有眾多使用到機(jī)器翻譯的場景，每個(gè)場景的需求都需要被細(xì)致打磨——天貓出海，速賣通，支付寶，優(yōu)酷視頻字幕，以后電視劇機(jī)器都會自動(dòng)翻譯。目前菜鳥物流通關(guān)、阿里云國際社區(qū)、飛豬旅行翻譯助手、釘釘社交口語翻譯已經(jīng)上線。

語音識別，IoT時(shí)代的基礎(chǔ)技術(shù)

相較于前三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，最后介紹的語音技術(shù)可能離我們更近一些。

目前，Google已經(jīng)推出了基于語音識別的智能音箱，偏智能語言識別和對話，微軟小冰也上線了幾年，也是通用語音識別，Amazon Echo也采用了語音識別技術(shù)，國內(nèi)百度也有通用語音識別+輸入法語音。

語音技術(shù)歸納起來可以從人聽到到說話的過程理解。ASR語音識別，是識別聽到的字和詞；NLP自然語言是理解聽到的話的含義；TTS則是語音技術(shù)合成，生成一段語音并傳達(dá)。整個(gè)過程是從聽到、聽懂到生成。

語音技術(shù)的好壞的通用度量指標(biāo)是識別錯(cuò)誤率。在中國是字的識別錯(cuò)誤率，英文則是詞的識別錯(cuò)誤率。據(jù)雷鳴介紹，現(xiàn)在一般識別錯(cuò)誤率，比如做得比較好的是在一些比較好的領(lǐng)域，可以做到2-3%的錯(cuò)誤率，做得比較差的是7-8%的錯(cuò)誤率。

今天影響語音識別準(zhǔn)確率的幾個(gè)方面。一個(gè)方面，語音識別本身模塊組成是分聲學(xué)模型、語言模型、解碼器三個(gè)部分。聲學(xué)模型是給定語言學(xué)單元，計(jì)算輸入語音匹配的可能性?！坝绊懧晫W(xué)模型，很典型的就是辭典，今天不斷有新詞，新的發(fā)音進(jìn)來，比如二次元文化。如果辭典不是新的，不能覆蓋所有的目標(biāo)識別領(lǐng)域，就不能識別?！?br>

如今的識別環(huán)境同樣考驗(yàn)硬件——麥克風(fēng)的有效識別。如果不考慮麥克風(fēng)還有環(huán)境因素，噪音、場地等這些噪音，語音識別的“雞尾酒效應(yīng)”則是指，在一個(gè)嘈雜環(huán)境下，如何識別語音主體的問題。

除此外，還有特殊領(lǐng)域的專有名詞，中英混讀以及年齡兒童音等?！霸谝恍h識別系統(tǒng)中，如果不提前知道會議要說什么，會識別的非常亂套。”

據(jù)介紹，阿里巴巴在語音識別模型方面最特別的是——Google和百度、訊飛基本上是基于LSTM模型技術(shù)，阿里巴巴主要基于DFSMN（深度前饋序列記憶網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)。據(jù)此前媒體公布的消息，對比目前業(yè)界使用最為廣泛的LSTM模型，訓(xùn)練速度更快、識別準(zhǔn)確率更高。采用全新DFSMN模型的智能音響或智能家居設(shè)備，相比前代技術(shù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度提到了3倍，語音識別速度提高了2倍。阿里提供的信息顯示，該模型的語音識別準(zhǔn)確率為96.04%。

商業(yè)模式方面，Google、百度、訊飛更多直接面向終端用戶。阿里巴巴面更多的是面向合作伙伴。

據(jù)了解，阿里巴巴機(jī)器智能語音技術(shù)團(tuán)隊(duì)主要攻克語音識別方向，包括語音識別，語音合成，人機(jī)對話。智能語音交互團(tuán)隊(duì)主要做語音識別、語言理解、語音合成、人機(jī)交互、知識圖譜、聲紋識別等。

阿里巴巴已經(jīng)有了一些應(yīng)用。阿里巴巴園區(qū)7號樓的COSTA已經(jīng)有一個(gè)語音點(diǎn)餐機(jī)，可以直接說出“兩杯熱巧克力”。

阿里巴巴還和上汽做了互聯(lián)網(wǎng)汽車應(yīng)用，具備全語音操控，包括基礎(chǔ)語音能力，車載的地圖/導(dǎo)航技能，也可以在云端不斷升級和優(yōu)化。

在上海地鐵，已經(jīng)擁有支持語音識別的售票機(jī)，你只需要對它說“買兩張去陸家嘴的票”。

在法庭上，利用語音識別技術(shù)就可以做書記員基礎(chǔ)的工作，最后讓書記員做一些整理。雷鳴介紹，目前基本覆蓋了300家法院。智能庭審覆蓋的法庭數(shù)超過6千家，首家互聯(lián)網(wǎng)法院，杭州互聯(lián)網(wǎng)法院已經(jīng)部署了這個(gè)系統(tǒng)。

IoT時(shí)代，雷鳴則提出，多模態(tài)語音交互和下一代對話引擎，在未來IoT時(shí)代非常重要的技術(shù)點(diǎn)。

寫在最后

可以看出，此前阿里在各種大會上提出的AI應(yīng)用，基本上已經(jīng)在實(shí)踐達(dá)摩院的研究能力。

此前，我們也曾詳細(xì)介紹過阿里云ET農(nóng)業(yè)大腦的“智能養(yǎng)豬”，阿里巴巴工程師就親赴豬場就為每只豬建立了數(shù)字檔案，也是建立在達(dá)摩院的技術(shù)體系之內(nèi)。我們也可以得知，每個(gè)垂直領(lǐng)域的具體案例下會有很多詳細(xì)的問題考究。

達(dá)摩院體系內(nèi)的研究人員大多數(shù)是各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的科學(xué)家，在一些科學(xué)家口中，“阿里達(dá)摩院不同于其他公司的研究機(jī)構(gòu)”，他們跳出學(xué)術(shù)研究的小圈子，希望技術(shù)可以被更多的人的應(yīng)用。達(dá)摩院最主要的工作就是技術(shù)創(chuàng)新，探討和業(yè)務(wù)、商業(yè)的合作的可能性。

實(shí)際上，在達(dá)摩院宣布成立當(dāng)天，馬云發(fā)表演講稱，研究不應(yīng)該是Research for fun（為快樂研究），也不應(yīng)該Research for profit（為利潤研究），而是Research for solving the problem with profit and fun（為解決問題研究并帶來利潤和快樂）