阿里云许玲分享阿里云计算与人工智能
围绕人们日常的衣食住行，无论是互联网电商企业，还是传统零售企业，都开始使用云计算和大数据技术来提升客户体验， 提高营销效率，降低企业运营成本，为“新零售”赋能。
阿里云人工智能产品研发总监许玲做了主题演讲，给我们分享云计算和大数据是如何有效结合起来，并赋能新零售的。
“在以前我们的铺户很多时候要求你尽可能地自动化，其实自动化要求的最终本质上是人工智能，但那时数据库核心交易系统和分析系统并不像今天这样大量地拥有，数据也不在线，所以人工智能和数据库很难结合在一起。后来云计算上的人工智能，因为有一个很好的土壤，就是云在线。”许玲说到。
第一，“ai要做人做不了的事情，或者帮人把事情做得更好，而不是取代人。”中国人口非常多，人口红利也在释放。但是ai目前真正进入到高精尖领域非常少，所以说ai在商业领域替代人，会走得比较艰难。所以阿里云在ai领域，更多的是解决刚需。
第二，ai商用的成熟度落后于实验室。之所以ai在实验室的成熟度会远远强于商用，是由于ai在数据上的短板。ai要成功包含场景、算法、工程、数据四个因素。短板是数据，场景是找刚性需求，而不是创造性需求。
ai产品启动的时候，需要大量的数据做喂养。随着时间往后推移，一段时间之后，我们会发现，或者客户会发现，其实人感知到的算法和准确性持续下降，为什么会这样？
目前大多数商用机器人所处的阶段：机器人靠人教。
机器人被“教”坏了
传统的数据标注方法在领域知识属性强的场景下不管用了
幸运的是，有颗物联网和云计算，所有的东西都在线，我们总能够通过一些方法不触碰敏感的业务数据，做好足够的安全、业务和脱敏的情况下，可以合理、合法地用到这些数据。
除此之外，我们还有一套算法教智能机器人自己持续学习，这就是阿里云解决方案：数据闭环。
具体来讲，我们在最开始的时候，我们有一个数据集，我们通过工程的手段加人工辅助的手段来喂养它，我们生成最简单的数据集，我们叫1.0，让算法在很窄的适用领域正常算起来，在很小一部分用户场景里面适用。
在内部小范围适用之后，这些数据会沉淀出一些我们想要的信息。
再然后就是经过人工审核去让机器学习达到商用的目的，到后期当效果稳定性、准确性稳定之后，人工审核的过程是可以去掉的，所以整个环路，我们叫数据闭环。
总的来说，有了云计算、物联网和很多智能的终端，所有的东西都给数据回流提供了好的条件，因此可以让ai不断地成长，让ai不断地赋能新零售。
loop指令执行时,隐含的寄存器是
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总的来说，有了云计算、物联网和很多智能的终端，所有的东西都给数据回流提供了好的条件，因此可以让ai不断地成长，让ai不断地赋能新零售。
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