日前,阿里巴巴副总裁、云计算平台负责人贾扬清在一场媒体沟通会上表示,数字经济迅猛发展,不断丰富、增长的数智业务,对技术提出了更高的挑战,企业的数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。
目前,经过近20年的发展,已从早期的数据挖掘进化为承载数据分析、数据管理、数据协同的综合治理平台。在数据治理方面,阿里巴巴也沉淀出了云数据仓库MaxCompute以及一站式数据开发、管理、治理平台DataWorks等产品。
据贾扬清介绍,阿里巴巴的大数据技术已经广泛应用到各行各业的数字化转型中。比如在建筑行业,中建三局一公司就基于阿里云的DataWorks和MaxCompute构建了数智建造一站式服务平台。
在金融行业,天弘基金每天有百亿级数据量实时在线交易,借助阿里云飞天大数据平台,天弘基金的数据清算时长从8小时缩至1.5小时;在线教育行业,VIPKID在阿里云大数据技术的辅助下,实现了60%的问题自动化处理,投诉率降低66%。
贾扬清表示,对企业来说,业务要创新提高效率,仅仅把数据管的好、用的好,还不够,还需要AI技术的加持,“和AI密不可分,结合在一起,更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”
然而,在数字化时代,数据量越来越大。无论是在数据还是计算方面,都需要有一个更加大规模、大体量的底座,来支撑上层AI的需求。
在此背景下,日前,阿里巴巴与清华大学合作发布了超大规模中文多模态预训练千亿参数模型M6。
据悉,该模型的数据集包含超过1.9TB图像和292GB文本,参数规模达到1000亿,可完成产品描述生成、视觉问答、问答、中国诗歌生成等跨模态任务。
贾扬清称,从企业的角度来看,工程化已经超越算法,成为AI落地的更大瓶颈,云希望将M6的场景化服务能力开放给所有企业。
目前,M6已经在业务场景中落地。比如在犀牛新制造的服装设计上,M6可以根据潮流趋势文本的描述,自动产出细节清晰的服装图,并符合生产标准。
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