來源：量子位

楊凈 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

達摩院，三周年了。

作為阿里巴巴打響基礎科研和硬科技發展的技術研究院，號稱3年投入千億人民幣，發力硬核基礎科技，于是從創辦至今始終備受關注。

所以如今三年已過，超千億的資金已投，達摩院當初旗幟鮮明立下的幾大Flag：

“服務全世界至少20億人口?！?/p>

“必須面向未來、用科技解決未來的問題?！?/p>

“活得要比阿里長?！?/p>

……

都實現了嗎？

達摩院的三周年

達摩院于2017年云棲大會落子，志在打造新型研發機構。

但熟悉阿里發展史的人都知道，技術研究院的執念，其實在阿里存在已久。

早在2008 年，阿里就開始考慮阿里技術的獨立研發問題，希望建設一所技術研究院，并因此請來了時任微軟亞洲研究院常務副院長的王堅，后來的故事變成無心插柳：

技術研究院沒做起來，卻做成了阿里云。

不過，基于阿里云，以云計算為起點，阿里技術逐步產生了向底層算力、中臺算法、上層技術產品延伸的需求。

對整個阿里集團而言，技術與業務的互動關系也動態調整，從早期的“業務驅動技術”，發展到“技術驅動業務”。

緊接著2014年9月阿里集團紐交所上市后，另一個“技術驅動業務”的新研發機構，緊鑼密鼓建立。

iDST，institute of Data Science & Technologies，這就是達摩院的前身。

在IDST時期，就已經有不少學界的科學家前往阿里，比如現在的阿里巴巴達摩院機器智能實驗室負責人金榕。

iDST創始人之一，在加入阿里前曾任美國密歇根州立大學終身教授，曾任NIPS、SIGIR等頂級國際會議領域主席及KDD、AAAI、IJCAI等頂級會議高級程序委員會委員。

不過沒想到，他們一來阿里，就經歷了從天上掉到地上的落差。

按照內部的說法，就是他們被“上山下鄉”了——從研究前沿理論到被打散到業務部門去了解“糧食是怎么生產的”，去探索如何解決現實、接地氣的問題。

三年之后，這群早期的科學家再次星聚，成立了阿里達摩院。

由于這段前奏歷史，達摩院的基因，也從第一天開始就與其他研究機構和企業研究院不同。

達摩院，宗旨就展現出研究院前所未有的接地氣。

以解決社會問題為導向、以市場需求為導向，立足基礎科學、創新性技術和應用技術，用技術創新推動產業創新，培養科研-產業雙棲人才，探索建立“科研-工程-產業”的產學研一體化體系。

并進一步有了長-中-短期結合的分層技術布局。

打造前沿技術有布局（如量子）、核心技術能突破（如AI、芯片）、關鍵技術可應用（如數據庫）的架構，針對不同層次技術制定不同的目標、考核周期和激勵機制。

至于今，達摩院設立了“4+X”的研究領域，即機器智能、數據計算、機器人、金融科技，和X的研究方向，并分別于2018年、2020年孵化出平頭哥半導體、小蠻驢兩個科技公司

目前，達摩院共有14個實驗室。

而在杭州、北京、上海、新加坡、以色列、西雅圖、硅谷等全球8個地區設立了研究中心。

從內部看，全職研究人員中，平均年齡32歲、90后占比34%，有知名高校教授30多人、IEEE Fellow 級別科學家10多人。

從外部聲勢而言，達摩院也正在成為阿里吸引全球頂尖科學家和技術大牛的最強技術品牌。

所以這樣的團隊，3年來都做了什么？

達摩院交出的成績單

按結果歸類，達摩院的三年成績單可以劃分為這三個維度：

基礎科研，產業應用、民生相關。

先看基礎科研。

對內，達摩院先后在國際頂級技術賽事上獲得了60多項世界第一，發表了100多篇國際頂會論文。

對外，發起了多項基礎科研為主題的社會活動，尤其是針對青年人才的比賽、獎項。

比如，面向全球數學愛好者的公益賽事“阿里巴巴全球數學競賽”，兩屆賽事吸引了全球近10萬人次參加。

再比如，設立針對35歲及以中國青年科學家的獎項——青橙獎，如今已經舉辦了三屆，共有29位青年科學家獲得100萬獎金。

此外，還有核心基礎技術突破。

比如超大規模圖計算系統Graphscope，量子電路模擬器“太章2.0”，新型存算一體架構……

以量子實驗室為例。

“太章2.0”是達摩院量子實驗室開源的首個大規模量子開發平臺(ACQDP)。

它以分布式張量網絡收縮算法庫作為計算引擎，可以實現大規模的量子電路模擬，幫助大規模的量子計算機、量子硬件的研發。

2020年年初，太章2.0還模擬了谷歌宣稱實現“量子優越性”的量子電路，整個任務壓縮到20天完成，比之前的方案改進了4個數量級。

這一成果也紛紛被社會各界點贊。

這只是開始。當前，達摩院團隊進一步展開了超導量子硬件項目的建設。

量子實驗室負責人施堯耘透露，下一步突破點，就在量子硬件項目。

但與傳統的IBM、谷歌聚焦于比特數不同的是，他們首要做的是高精度。

我們既要做很多比特，但是也要做很好的比特，這其實是非常重要的。

而好的比特，就需要高的精度，即便是兩個比特，實現99.9%的精度，目前沒有人做到。

達摩院團隊，希望加速帶來這種前沿基礎上的關鍵突破。

第二，產業應用。

對于公眾而言，達摩院這三年里，印象最深刻的產業產出，莫過于平頭哥和小蠻驢。

平頭哥，立足集成電路創新，真正夠硬夠剛，不服就干。

這是達摩院正式孵化出的第一個公司。2018年9月，阿里宣布整合中天微和達摩院成立旗下芯片公司：平頭哥半導體。

其后一年不到的時間，以成功實現第一顆芯片流片來交貨。

玄鐵910和含光800，就是達摩院產業應用中最硬核的成果。

但除了易于被關注到的平頭哥半導體，達摩院內部，還有其他切實改變產業，卻又不太能輕易感知的項目。

比如達摩院內部的視覺實驗室，就已經實現4個業務場景并驅。

視覺實驗室負責人徐盈輝介紹，目前實驗室在數智電商、數智媒體、數智地球、讀光OCR（文本圖像理解）等場景進行產業應用。

視覺是一個場景依賴性的技術體系，因為我們感知的是現實的社會、現實的世界。

具體像數字地球這一領域。

遙感AI平臺AI EARTH，就是其中一個代表性的平臺。

AI Earth利用深度學習、計算機視覺等技術，對衛星影像、無人機影像、實時視頻流、氣象數據、IoT數據等多源地球觀測數據進行融合分析，實現建筑、土地、植被、河流等多種目標信息的智能解譯及變化感知。

以單個地級市的物理提取為例，傳統人工方式需要數月時間，但AI Earth只需要數分鐘即可完成，目標檢測準確率可達到95%以上。

在去年7月全國汛情期間，視覺實驗室僅用7天的時間研發并上線了SAR雷達影像水體識別算法，處理影像數量要比平時提升5倍。

徐盈輝還舉了一個氣象的例子。

大氣科學是一項歷史悠久的專業方向，而傳統的氣象預測方式，是要靠大規模的氣象物理方程計算，但這種方式不能進行短時間的預測。

而徐盈輝團隊做的，是進行2-3小時的氣象預測，不確定性不會那么強，可以依靠數據驅動來實現。當然，未來實驗室還將進一步拓展到中長期的氣象預測。

所以無論是平頭哥的芯片，視覺實驗室的遙感應用，都是達摩院內從“實驗室”到產業應用的成果。

從理論到應用。

最后，縱覽達摩院這三年，還有民生相關的成果，畢竟從一開始，達摩院就有解決“社會挑戰”的雄心。

最具代表性的，就是醫療AI。今年年初疫情爆發，達摩院成為了阿里AI抗疫的代表性標簽。

不管是與浙江疾控中心合作的基因檢測平臺，將疑似病例基因分析時間縮至半小時。

還是率先在各地應用的CT影像系統，在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇等城市及日本、印尼等全球多個國家的600多家醫院都有落地。

截至現在，CT影像系統已累計診斷80萬臨床病例。

還有首款量產物流機器人小蠻驢，希望成為新時代的“趕集”工具，幫助緩解物流現狀。

小蠻驢具有類人認知智能，能輕松處理復雜路況，能聰明選擇最優路徑，遇到緊急情況，大腦應急反應速度是人類的7倍。

不僅低成本、還很可靠，只需4度電就能跑100多公里，每天最多能送500個快遞，雷暴閃電、高溫雨雪以及車庫、隧道等極端環境均不影響其性能。

對于一線物流和快遞業態來說，小蠻驢的從無到有，利于進一步改善物流工作環境。

去年雙十一前夕，小蠻驢就來到浙江大學，承擔浙大菜鳥驛站3萬多件包裹的送貨上門服務。

所以歸結起來，達摩院當初立下的flag中……

服務20億人、必須面向未來、用科技解決未來的問題……都應該有了階段性實現。

唯一剩下的，就是活得比阿里巴巴更長了。（手動狗頭）

達摩院模式

不過問題也來了，三年時間，達摩院可以從無到有產生上述的成果和影響力。

那么達摩院模式，是否可以復制和推而廣之？

我們先試著梳理總結下達摩院模式。

三周年之際，該模式或許可以這樣總結——

以問題驅動，聚焦一個個關鍵小問題，最終突破技術邊界。

比如量子實驗室，終極目標是實現量子計算。

目標大嗎？很大，甚至有些不著邊際。

具體到如何實現上，他們卻是一個很詳細、很量化的規劃。

比如先實現高精度，再實現多比特，100個量級的物理比特，并且都是3個9的高精度。然后做到實用性，比如實現100數量級的邏輯比特，最后到規?；某潭取Ｒ徊揭慌_階。

再比如視覺實驗室負責人徐盈輝，想要打造一個視覺AInative的產品體系。

將這一目標拆分成兩個方面來思考。

一是新甲方。尋找具備顛覆性視覺AI技術的賽道去做，能夠打造代差式的技術領先性。

另一個是大乙方。健全和完善大乙方技術體系，也就是一些視覺領域所必備的基礎能力。

也就是要做到什么樣的設備你都能用，什么樣的困難的場景你都能用，什么樣新建的場景能快速適配，這個就是我們追求的。

那么可以適當總結下達摩院的特點。

首先，達摩院的理論研究與學術界不同，更務實，更看重與產業的結合

其次，達摩院也不純服務于企業具體業務，不是技術部門的支持，它又沒那么實。

達摩院展現出的的研究模式是——基礎研究和工程研發并行的發展。

即技術與產品、業務共舞。

因此，達摩院科學家不再局限于解決單純的學術科學研究問題，他們還需要思考如何滿足工程實踐上的需求，例如，達摩院科學家需要深入一線，到一線技術部門去了解行業及用戶需求，而不僅僅是發論文。

達摩院機器智能實驗室語言技術實驗負責人司羅就曾表示，

“此前在學校主要是跟學生打交道，處理一些相對學術性的研究工作；現在在企業界可以跟更多非常優秀的同事交流，有機會跟更大的、更強的技術團隊去合作?！?/p>

從當前結果來歸納，達摩院模式，至少有三大創新機制。

第一，導向：以需求和問題為科研導向。

需求導向是達摩院區別于一般研究院的最大特點。達摩院內部始終強調的是，好的技術應當具備應用落地前景、應當切實解決現實問題，并以足夠低廉的成本普惠大眾，因而達摩院堅持以解決社會問題和市場需求為導向，從需求倒推技術研發和技術創新。

第二，機制：研發-應用雙循環。

一方面，面向業務/市場需求設立研發項目，以研發驅動業務，幫助業務/市場提質增效。

另一方面，以業務驗證研發成果，讓科研成果在業務和應用場景中快速落地、經受檢驗并復制推廣。

“研發—應用”雙向循環模式的優勢在于，可以減少從研發到應用的中間環節，縮短科研成果轉化鏈條、提升科研成果轉化效率。

基于這一模式研發的達摩院城市大腦相關技術，不僅在車輛檢測、深度學習等技術領域取得多項世界第一，還快速在全球數十個城市落地應用。

第三，組織設計：技術-業務雙肩挑。

達摩院實驗室的負責人需要技術-業務雙肩挑，確保技術和業務的無縫銜接、雙輪驅動。

一方面，在業務和場景中發現問題、定義問題，基于問題開展前沿探索和技術創新。

另一方面，將前沿技術快速應用化、產品化，沉淀形成可交付的產品/系統，通過業務系統完成技術驗證。

而最終，在這套機制下，達摩院已在基礎科研（量子計算、新型計算架構）、行業技術（芯片設計、自動駕駛）、產業應用（醫療/交通/教育）等維度實現突破。

另外，面對突發疫情，達摩院還能做到最快的技術動員，把最前沿的醫療AI、智能外呼、機器翻譯技術用到救援一線，為防控疫情貢獻技術力量。

所以總體來說，達摩院似乎找到了一條企業研究院的長久發展之路。

達摩院院長張建鋒在創立時曾說，

在金庸小說中，達摩院代表最高武學機構，我們希望達摩院真正做到‘俠之大者、利國利民’。

我們也期望，下一個類似電和計算機的顛覆性技術創新，誕生在達摩院。

毫無疑問，科技是第一生產力，但科技的發展最關鍵的還是人才，過程中還要兼顧平衡科研項目和產業落地。

純追求科研項目，最后的結果可能就是不接地氣，找不到可持續發展的商業模式。

純追求產業落地，就無法真正實現對未知之境的探索，失去創新的銳氣和勇氣。

于是如何平衡二者，如何可持續發展，才是新型研究機構的最難挑戰。

科技史上，因為無法平衡科研和產業落地，最后無奈跌落神壇的明星實驗室、項目比比皆是。

最近一則最令人感慨的案例，來自谷歌X實驗室的Project Loon項目。

這是一個利用大氣球，為全球——特別是基建欠發達地區解決上網問題的項目，其志遠大，其利深遠，更何況還是谷歌出品，可以一直不考慮回報。

但最終，該項目還是以找不到可持續的商業模式而關停了，令人不甚唏噓。

而回到問題探討本身，如今隨著新一輪技術創新周期到來，中國眾多在互聯網和移動互聯網中攢下“家業”的企業，也開始更加重視基礎研發，建立研究院，展開更深層次的技術突破。

阿里達摩院，作為其中龍頭代表，現在用三年時間，樹立了一種新范式。

達摩院范式，能復制嗎？

（聲明：本文僅代表作者觀點，不代表新浪網立場。）