达摩院推“太章”

5月，阿里达摩院实验室宣布，研发出当前世界最强的量子电路模拟器“太章”，率先成功模拟了81比特40层作为基准的谷歌随机量子电路。此前，达到这个层数的模拟只能处理49比特。

不过在量子计算方面，阿里其实在2015年就开始研究，并且还和中科院合作组建了研究实验室。值得一提的是，今年初，达摩院引进了量子理论计算机最高奖哥德尔奖得主、匈牙利裔美国计算机科学家马里奥·塞格德（Mario Szegedy）。

大牛的加入，达摩院研究量子计算是如虎添翼。而他们这次“太章”的发布，也被美国南加州大学的教授 Itay Hen盛赞“使量子计算的游戏规则发生改变”。

为“佳人”买买买

同样是在5月，阿里收购了北京先声互联，其曾为阿里、百度、小米等多家公司提供语音交互软硬件的解决方案。这波收购其实是因为阿里看中了他们的创始人：中科院声学所前研究员付强。

收购完成后，付强入职阿里达摩院机器智能技术实验室，负责语音交互前端处理技术和方案的研发。

同期，达摩院也引入了前Facebook AI翻译主管黄非博士，研究建立一种颠覆性的翻译架构，让AI翻译更接近人类语言。

收获的6月

6月初，阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队推出了新一代语音识别模型——DFSMN，宣称将全球语音识别准确率纪录提升至96．04％（基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech）。之后，他们对外宣布DFSMN模型面向企业和个人开源。

据了解，对比目前业界使用最为广泛的LSTM模型，DFSMN模型训练速度更快、识别准确率更高。比如采用全新DFSMN模型的智能音响或智能家居设备，就比前代技术深度学习训练速度提到了3倍，语音识别速度提高了2倍。目前，该语音识别模型已经应用在上海地铁的自动售票机上。

各项赛事的翘楚

除了在这几个月密集对外发布达摩院的最新研究成果，阿里也参加了不少国际赛事：

5月的WMT2018国际机器翻译大赛上，阿里巴巴达摩院机器智能－NLP翻译团队获得五项赛事的冠军。

6月，达摩院在计算机视觉知名赛事Pascal VOC comp4目标检测上夺得第一，这项技术主要会用于农作物检测，预防早期病虫害。

自动驾驶方面，达摩院在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI中，一举囊括了三项道路场景分割任务的第一名。

“中科院”达摩院和“社科院”罗汉堂，阿里要摆好大公司的姿态

罗列到这里，达摩院是作秀还是做研究显而易见。不过，有业内人士吐槽：“1000亿元的投入金额体量还是太小，而且相比较于取得的科技成果，阿里的营销意图似乎更明显。”

确实，擅长营销宣传的阿里很会蹭热点，比如在4月的时间节点对外公布Ali－NPU，强调芯片的性价比，但是对细节和具体发布日期只字不提。再比如在罗汉堂成立前夕，密集地对外公布达摩院的科研成绩。阿里的每一步棋都是准确到位的。

另外，从既有的一些研究成果可以看出，达摩院在组建八个月之后，吸纳了阿里曾经的一些技术研发部门，基于阿里原有的技术积累，通过后期引入的高层次专家学者，进一步深耕那些可以被应用在阿里生态的技术。最终，在通过达摩院这个IP对外公布这些技术成果，形成一个品牌塑造的闭环：阿里达摩院出品，必然精品。这也非常有利于阿里摆脱早期的互联网电商单一的标签。

最后再次回到罗汉堂，马云在闭门会议上说“我们在享受科技带来好处的同时，更要理解科技给社会带来的挑战并思考解决方案。作为一家科技公司，阿里巴巴有责任倾尽全力研究如何帮助社会适应科技进步并迎接随之而来的挑战。这也是我们倡议成立罗汉堂的初衷。”

从经济基础到上层建筑，阿里都要摆出一个领导者的姿态，他们的野心昭然若揭，但达摩院的成果可以通过论文、技术应用、比赛夺奖来评估。对比之下，罗汉堂的评价标准显然太过于抽象，很难去量化。

但从另一个角度来看，由阿里主导的罗汉堂即使是营销噱头，也并不影响技术创新本身，而多思考一些社会经济学问题，也无伤大雅。（作者：巫盼）