对话阿里云李飞飞：关于云原生数据库的五大预判

作者：王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后，数据库、 *** 作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库，摆脱「切肤之痛」

如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。

其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”

因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有d性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。

第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。

另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。

因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到20阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。

9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：

1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；

2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；

4、低代码 *** 作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：

1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到d性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力d性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。

3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。

以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。

近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。

当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”

之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。

李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。

前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说，开源只是一种有效手段。

最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

在2017年10月的杭州云栖大会上，阿里巴巴高调宣布正式成立达摩院，称未来三年将投入1000亿元用于基础科学和颠覆式技术创新研究。达摩院重点布局机器智能、数据计算、机器人、金融科技以及X实验室五大领域，相应设置有 14 个实验室，共有近 70 名海内外专家坐镇。虽然还做不到赶超英特尔，但是达摩院目前也在几个领域做到了优秀水平。

达摩院在语音智能、语言技术（自然语言处理）、机器视觉三大技术领域与平台化建设方面有了很不错的成果。

语音智能方面的成绩

2018年6月，阿里达摩院开源了自主开发的新一代语音识别模型(DFSMN)，在世界最大的免费语音识别数据库 LibriSpeech

上进行公开测试。对比目前业界使用最为广泛的 LSTM 模型，DFSMN 语音识别模型训练速度更快、识别准确率更高。基于 DFSMN 模型，阿里 AI 又研发了

DFSMN-CTC 模型，语音错误率大幅下降，解码效率提升6倍。

语言技术方面的成绩

达摩院机器翻译技术团队已实现了 48

个语言翻译方向，支持俄、西、法、阿、土，泰、印尼、越南等多种语言翻译；其中电商覆盖了大部分语向和场景，超越谷歌和亚马逊，日调用量达到 179

亿次。阿里的机器翻译技术除了应用于电商全链路服务之外，还广泛应用于菜鸟物流通关、阿里云国际社区、飞猪旅行翻译助手、钉钉社交口语翻译等一系列产品。

机器视觉方面的成绩

2019 年 7 月，在 CVPR 2019 举办的 LPIRC(低功耗图像识别挑战赛)中，阿里 AI 获得在线图像分类任务第一名，以 23ms

的单张分类速度，在 10 分钟内分类 20,000 张图像。在挑战赛使用的训练数据集上，实现了 674%

的分类精度，比官方提供的基准线高35%。

阿里 AI

提出了“递归探索对话模型”，综合集成了图像识别、关系推理与自然语言理解三大能力，通过高效利用标注信息学习出模仿人类认知复杂场景的思维方式，能够有效识别里的实体以及它们之间的关系，推理出所描述的事件内容，并通过对上下文进行有效建模，理解人类提出的问题及真实意图，给出自然准确的回复。

达摩院有多厉害

马云说阿里巴巴可能没有，但达摩院可以留下。从马云说的这句话来看，达摩院有多厉害可想而知。

达摩院研究的方向都是未来的市场发展方向以及高精尖技术，短期内可能看不到太大的成果，但是一旦研究成功，带来的改变是巨大的。

阿里的达摩院最近在AI领域立下了大功，实现了新的突破，做到了世界第一，让我们恭喜阿里。还记得阿里此前才被罚了几百个亿，这可不是小数目。因为被当做互联网的首要开刀对象，又因为其不正当竞争对市场的负面影响，一时间阿里被网友们唾弃得不行。很多人就此认为阿里是一个没有什么节 *** ，也没有什么技术的互联网公司。

但这种看法有失偏颇，阿里虽然在做生意这方面确实很不厚道，但也不至于一棒子连带着阿里的 科技 产业也一棒子打死 。实际上阿里还是有些技术的。

阿里作为互联网公司，一开始确实是从没什么技术的阶段发展起来的。而且阿里还吃了很多大的红利和政策支持。要不是国家保护国内企业，阿里哪有发展起来的机会？阿里的崛起虽然说是互联网的一个奇迹，但仔细琢磨倒也没什么夸张的成就。

而马云厉害的地方在于它的战略和他的远见。他的远见不止表现在互联网赚钱这一块，作为出色的企业家， 马云很早的时候就意识到了 科技 的重要性。 毕竟互联网赚钱更多地依赖于模式，而模式不会固定不变，阿里也不可能永远抓住模式，而未来的模式，对于 科技 水平的技术要求也只会越来越高。

所以马云创造了达摩院，比起阿里巴巴其他业务，达摩院作为研究型的机构，并没有那么高的曝光度。 而最近，达摩院却是突然传来好消息，其在AI领域解锁了新成就，在AI“读图会议”的测试中拿下了8126%准确率的好成绩，该成绩还是AI在该方面的第一。 据悉，达摩院该挑战测试名为VQA，是AI难度很高的一个测试。它对AI的理解和推理能力有很高的要求，而达摩院研发的AI不仅取得佳绩，同时该佳绩也超过了人类做同样测试的答题成绩。

这在一定程度上表明马云的达摩院取得了不俗的成就。也表明了AI技术正在飞速发展中，其未来将会改变人们的生活。

达摩院成立时间为2017年10月，距今还没有到四年，该研究院主研科学和技术创新，汇聚了全国各地优秀的人才和教授。当然了，达摩院既然是阿里成立，其主要还是为阿里的商业服务 。研究方面也多向互联网靠近，像计算，AI，数据处理等都是达摩院重点照顾的领域 。而这些领域的技术革新对于阿里在未来的发展也具有很大的优势。

且谈一下阿里此番有所成就的AI技术，AI也就是人工智能，现如今是时代发展最热门的领域之一。初步的人工智能已经开始在人们的生活中出现，也给人们生活带来很多的便利，像什么智能家居，无人驾驶等等，都是人工智能发现早期的产物。伴随着人工智能的继续发展，未来将会有更多领域由人工智能去创造价值。

人工智能在未来将会补足人力不足的缺陷。 人力不足表现在 社会 的劳动力不足，某行某业的劳动力不足以及单纯的苦力不足等等。以制造业为例，随着时代的发展，简单劳动力将会越来越少，这时候就需要人工智能去代替人力，弥补制造业的人力不足，同时提升制造业水平。

人工智能也能够为人类解决很多难以解决的事情， 比如互联网的关键——数据。 未来，数据，计算等只会越来越复杂，人类对于数据带来的预测，结论等准确度会越来越高，人工智能的计算能力也需要越来越强。在 精密制造，例如芯片领域，百亿级的数据试错，寻找下一代的突破，早已不是人力所能办到。

也许AI最终会发展到，人们还要考虑AI的发展会不会失控，导致人工智能控制世界的恐怖场景出现。因为AI虽然潜力大，能够给人类带来无限的价值，但也正是因为其潜力太大了，很可能会发展到身份反转，从AI代替人类到AI打败人类再到AI取代人类。届时人类将可能面对灭亡的风险。

当然了，我们现在并不需要考虑这么多，人工智能距离发展到它的高峰还早得远。我们现在应该考虑的是发展什么样的人工智能，怎么样在人工智能领域领先全球等等。这需要一个国家的努力，我国现在具有足够的市场环境去满足和构建人工智能生态，我们需要的是快人一步。

是一家致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力的研究院。

阿里巴巴旗下的达摩院，命名来自于武侠小说，作为武学最高研究机构，达摩院代表了修为的最高境界。

同样，以达摩院命名的研究院，也代表了科研精进、执着和专注的精神。

可以说，汇聚了当今主要领域的顶尖儿人物，很多人都是各自领域内的鼻祖！

本着咱中国人先宾后主的原则，先介绍国外的：

1、迈克尔·乔丹——机器学习领域的鼻祖

不是那个可以在空中停留3秒的飞人乔丹，而是机器学习领域的超级大神Michael lJordan。

喏，就是此君：

看他广阔的额头，深邃的眼神，迷人的法令纹，就可以判断出智慧惊人了。

他的成就，那也不用多说了，机器学习领域的奠基者，人工智能领域的泰斗，战胜柯洁的那个阿尔法-狗的祖师爷爷，另外附加美国科学院、工程院、艺术与科学院的三院院士。

同时，他还搞了个“神经信息处理系统大会”，这个会就相当于武术界的“华山论剑”，来参加这个会的也没什么，就是一灯、洪七公、黄药师这种级别的人物。

2、李凯——分布式计算的鼻祖

美国工程院院士、中国工程院外籍院士、常青藤名校普林斯顿大学教授。

3、周以真（女）——计算思维的鼻祖

哥伦比亚大学教授，曾经是微软研究院的副总裁。

4、乔治·丘奇——个人基因组的鼻祖

两院院士，哈佛和麻省双料教授。

此君曾领导哈佛医学团队成功进行CRISPR基因编辑，此君的野心是彻底破解遗传学密码，然后改变细菌的遗传密码，让这些细菌产生自然界不存在的氨基酸。

5、AVI Wigderson

美国科学院院士，这是个来自以色列的数学家、计算机学家，曾经在2009年获得“哥德尔奖”，这个奖是专门颁给理论计算机领域最杰出的论文的。

6、Henry MLevy

美国工程院院士，华盛顿大学计算机科学与工程学院院长。

然后，国内的（因为百度里都能搜到各自的简历，这里就不多展开介绍了）

1、高文

2、梅宏

3、吴朝晖

4、黄如

也不知道马云是怎么把这些大神给招致旗下的。

不过有个问题是，这么多牛人聚在一起，怎么让他们发挥最大效用，也是个难题啊，会不会谁都不服谁？

关于阿里达摩院，说点题外话，在成立时，马云作了演讲，其中说的几句话，让人印象深刻：

（1）如果阿里巴巴所有的资源只是挖空心思赚钱，只是希望自己赚更多利润，那么，阿里巴巴就是一家没有出息的公司。

（2）我们要给世界留一个研究院，把我们的技术、对技术的探讨留下来。

（3）你的企业要成为一家了不起的企业，必须解决了不起的问题；要成为一家伟大的企业，就要解决伟大的问题。

（4）天下所有的研究院，有个习惯想法，就是钱从哪里来，要么政府给，要么学校给，要么企业赞助，我们这个研究院必须自己具备盈利的能力，天下任何人都靠不住，只有靠自己才靠得住，所以研究院要学会自己盈利。

阿里达摩院的阵容可谓是“星光熠熠”。

2017年10月11日，在杭州云栖大会上， 阿里巴巴集团宣布成立新技术研究院，称为达摩院。

成立的目的就是立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究，希望汇聚全球顶尖科学力量，成为“中国人创办的世界顶级科研机构”；通过科学技术，弥合世界的技术落差，为世界创造更多平等机会，帮助解决人类面临的挑战。

因此， “人才”可谓是阿里达摩院的核心。

去年10月，达摩院仅10人名单就汇聚2位中国两院院士、3位美国科学院院士。

包括：

后来，达摩院又接连吸纳了多位科学家。

可以看到，阿里达摩院汇集了世界顶级人才。

最近， 马云投资1000亿元成立“达摩院”终于有动静了。

据媒体报道，近日，阿里巴巴达摩院方表示， 其正研发一款神经网络芯片Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。

我们都知道，中兴事件让国人认识到了中国缺芯的严重性，而这个消息在这个一半人悲观一半人愤怒的关键时刻，为“中国芯”这个概念打了一剂强心针。

“以 科技 ，创新世界”的阿里达摩能否制造出“中国芯”，我们将拭目以待。

当然是各种领域的人才，阿里作为 科技 公司，有钱有技术，自然能挖到各行各业的精英，给他们提供更大的发展平台。

达摩院里面人才众多，研究的目标不是一个方向，而且众多的热门领域，前几天老美禁止向中兴出售芯片，达摩院意见直接收购国内的最大芯片公司进行研究。“达摩院”里面主要有人工智能领域世界级泰斗Michael I Jordan、“人类基因组计划”****George M Church等等。

但还是要指出一点，研究院是不要想着赚钱的，这种研究院就是各种大咖脑洞大开，头脑风暴的地方！是产生前沿思想 探索 未知的地方！赚钱的事交给企业吧！

而且搞研发不分国线，只要有成就，钱学森还不是选择回国贡献！想当年美国挖了多少墙角才有如今实力，我相信达摩院可以的。

看看现在阿里的成就，一个是淘宝，一个是蚂蚁。从这些成就还不难看出，阿里就是成就了淘宝和蚂蚁，当然阿里里面的人是研究淘宝和蚂蚁的。不然这些成就哪来的？

看看阿里股份组成，他的大股东是日本软银孙正义，二头美国雅虎，还有百分之五十多下落不明。马老板套现以后占48%股份。这很清楚谁是老板，谁是打工的，谁拿大股，谁才是说了算的幕后老板吧！

按照常理，哪个国家的爱国的人都会发展本国的高 科技 为国争光，为民族添彩。大家说是不是这个道理。谁拿钱去给别人搞 科技 研究。

当马斯克火箭发射的时候，互联网巨头马云们为了几斤白菜…更多的流量和小贩抢饭碗。真让人张不开嘴怎么说，现在阿里到底研究什么的，只有阿里大老板，二老板，三老板他们知道阿里究竟研究什么的！

现在马老板挺忙的，他知道自己忙什么，告诉所有人阿里到底是什么人，是干什么的！

达摩院三个目标：“活得要比阿里巴巴长”、“服务全世界至少20亿人口”、“必须面向未来、用 科技 解决未来的问题”，除了活的比阿里长我估计应该没问题，那两个目标我是进不去了，这得扫地僧的级别才成啊。百科里能查到的，也就不复制了，头像什么的大家也都搬来了，就说说组织架构和具体分工吧，毕竟扫地僧是达不到了，在哪方面有特长就提前了解下领导不是？

达摩院下方，一共分为机器智能、数据计算、金融 科技 、机器人、X领域（量子计算）等5大领域。

机器智能 领域下辖5大实验室：语音实验室、视觉实验室、语言技术实验室、决策智能实验室、城市大脑实验室。

数据计算领域：计算技术实验室、智能计算实验室、数据库与存储实验室。

金融 科技 领域：金融智能实验室、区块链实验室、生物识别实验室。

机器人领域：智能交通实验室。

X研究领域：达摩院 探索 科技 领域最前沿的技术的阵地，目前下设量子实验室。

达摩院架构以院长张建峰为核心，形成13名业内顶级专家汇聚的强大阵容，未来直接挑战十八罗汉统治地位。

金榕： 达摩院智能研究领域负责人，也是达摩院常务负责人，直接向张建锋汇报。

鄢志杰： 语音实验室负责人。此前曾任微软亚洲研究院语音团队主管研究员。

任小枫： 视觉实验室负责人，也是高德首席科学家。2016年加入阿里巴巴，担任iDST首席科学家和副院长。

司罗： 语言技术实验室负责人。2014年，加入阿里巴巴担任iDST NLP团队负责人。

华先胜： 城市大脑实验室负责人。2015年，加入阿里巴巴iDST，担任副院长。

元尊： 计算技术实验室负责人，也是阿里平头哥首席科学家。是中国在芯片硬件架构领域的代表性人物，荣誉等身，实现了UCSB名人堂大满贯。

周靖人： 智能计算实验室负责人。2015年加入阿里巴巴，任阿里巴巴集团副总裁，负责达摩院智能计算实验室、大数据智能计算平台、搜索推荐事业部。

李飞飞： 数据库与存储实验室负责人。2018年5月正式加入阿里巴巴，成为数据库团队负责人。

王刚： 智能交通实验室负责人，菜鸟ET实验室联合负责人。2017年3月加入阿里巴巴，2018年率队阿里自动驾驶。

蒋国飞： 金融 科技 研究领域负责人，生物识别实验室负责人，蚂蚁金服副总裁。

漆远： 金融智能实验室负责人，蚂蚁金服蚂蚁金服首席AI科学家、副总裁。

张辉： 区块链实验室负责人，蚂蚁金服区块链部门负责人。

施尧耘： 量子实验室负责人。2017年9月加入阿里巴巴，负责量子实验室的筹建与领导。

达摩院不是纯粹的研究机构，与阿里的各项业务紧密联系，定位是前沿技术研究中台、顶级人才中台，为各个业务提供支撑，因此不少人在实际业务运营部门兼职，属于有权有钱有前沿的少数人，这部分人未来绝对是核心中的核心。

相比华为谷歌，达摩研究院华而不实，不会有什么实质性的研发成果。总的来说，整个达摩院都在赔钱，就是花钱养p9p10，赚个好名声。在一个实验室里，光是这一个工作人员每年的费用就有几个亿。可以长期无效出差，出勤失控。

旅行者其实可以以出差的名义休假，一次缺勤十天，美其名曰云办公实际人力资源内控失效。目前人工智能实验室已撤销并并入阿里巴巴云，大脑实验室外包xx软件，赚取数千万外包费。结果软件一年多没发货，一直磕磕碰碰。

芯片实验室目前还不能量产，所以只能是芯片。目前达摩院还在阿里巴巴云下，现在蚂蚁还没有上市。阿里已经寻求阿里巴巴云 科技 创新板。如果达摩院继续这样赔钱，达摩院极有可能重组裁员优化美化财务报表。南湖达摩学院基地目前规划为天猫盒子的生产基地，并不是他们的主要办公场所。说白了也是圈地。目前达摩院给员工的期权是集团股份。

未来几年，可能是因为阿里巴巴云想上市，被阿里巴巴云股权取代。实现的时间会更长，想象空间也会更大。当然也可能遇到蚂蚁的监管风险。目前我个人认为是烧钱，没人管。有一款传说中的996，可以睡到下午一点，然后下午四五点上班。晚上11点上班，23点回家睡觉，一年赚几百万太美了。

达摩院都是世界发明家！科学家！凡事聪明人都在里面！搞发明！只要马云肯花钱！世界奇迹就在达摩院！所以马云应该再投资一批小学生，中学生，高中生的学校实验室！让有想法的小发明家在这实验室里，发明出中国的奇迹！所以每个实验室只要肯花钱！新的发明都会出现！搞实验主要还是要经济支住，没有经费，什么实验，什么发明都发不出来，所以一定要有经济来支持！

都是大神

阿里达摩院的使命是什么？

阿里原来有一句土话：“一群平凡的人在一起做非凡的事。”

后来改成：“一群非凡的人在一起做非凡的事。”

阿里巴巴达摩院是阿里在全球多点设立的科研机构，立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究，

希望汇聚全球顶尖科学力量，成为“中国人创办的世界顶级科研机构”！

马云对达摩院的期待很高，阿里巴巴要存活102年，但阿里达摩院必须要比阿里巴巴还要活得长。

其实说白了，达摩院就是做 科技 研究的，

而之所以选择 科技 ，是因为 科技 是整个 社会 发展的第一推动力！

达摩院凭什么吸引全球人才？

自从达摩院成立后，美国顶尖 科技 公司包括FLAG在内的科学家，

高校教授等相继加入阿里达摩院的新闻就没有停过。

比如之前炒得很热的微软亚洲研究院首席研究员聂再清博士、谷歌Tango和DayDream项目技术主管李

名杨博士入职阿里巴巴人工智能实验室。

由于加入的人才太多，我们在这里就不一一说明了。

达摩院下方，一共分为机器智能、数据计算、机器人、金融 科技 、X实验室（量子计算）5大领域。

相信很多朋友都有一个感觉，推动 社会 进步的是科学家，但现在很多 娱乐 圈的明星挣钱比他们高多了。

我并不是说科学家想钱，我是想表达的是，科学家们不为名利所动，

他们只想把一生的精力放到科研上，而达摩院就为科学家们提供了这么一个平台！

物以类聚，人以群分。

这些科学技术精英融合在一起，一定能创造出惊天动地的大事来。

他们有共同的理想和追求，不为物质和 情感 所累，有着不竭的创新动力。

人类科学技术进步的推动者。

千人千面的推行，使得对于每个用户而言，淘宝都是不一样的。因为每个人的标签是不同的，系统根据用户的浏览行为，给每个用户打上了不一样的标签，再根据不同的标签为用户推荐宝贝。这两年你会发现，虽然淘宝有时候给你推荐的产品不是你想要的，但是已经越来越精确了。今天与大家分享一下优化人群标签的做法。

对于低客单价的标品来说，人群标签的效果比较低，甚至说，可以完全忽略他的人群标签。举个简单的例子，假设你要的东西整体行情价格就是在10元以内，不管你的消费层级是怎么样的，你买的都是10元以内的产品，也就是说，对于这样的产品，消费层级是没有任何意义的。

但是对于非标品，像服装这种品类，人群标签的影响就比较大了。因此对于这些品类的产品来说。人群标签越明显，正反馈就越多，效果就越好。如果你进行大量的刷单 *** 作，反而会使人群标签发生混乱，导致流量越来越不精确，最后产生极差的反馈。

人群标签可以通过两个途径进行查看。一个是在生意参谋-流量-访客分析中，我们大致可以看到访客的淘气值分布、性别、消费层级、新老访客占比以及top关键词等等。另外就是在客户运营平台-客户分析中查看相关数据。

在这些标签里，比较重要的是消费层级，淘气值分布，以及性别年龄，这也是唯一能够调整及 *** 控的东西。

人群标签分为动态标签和静态标签。拿动态标签举例，比如上个月买了部手机，最近要买几件衣服，每个人的需求都在变，消费习惯也在变，这些都是动态标签。静态标签举例，像性别、年龄、偏好，比如是爱车一族，喜欢原创的，又或是DIY达人等，这些都是偏静态的标签。

产品和消费者之间，互相影响相互的标签。比如一个顾客进入店铺后，他的停留时间，访问深度，是否有收藏加购，是否拍下付款，都会影响互相之间的标签，技术上叫做打标。

下面说下用3个方法拉回人群标签，首先要明确目标：让标签相符的顾客，来深度访问你的店铺，形成正向反馈，帮助你打标。

第一种方式是搜索打标。让老顾客先游览相似竞品，然后深度游览收藏加购，并且一直重复这个动作，意义是让这些产品给顾客打上标签，一旦顾客有这个标签后再进入你的店铺，深度访问游览收藏加购，就能把这个标签打到你的产品上。

第二种方式是直通车打标。直接开搜索人群溢价，一般会开性别+年龄+类目比单价三种，通过直通车的人群溢价，进来的人群基本都是你锁定的人群，也能帮你很快打标。

第三种方式是智钻打标。通常有定向相似宝贝，定向竞争店铺，达摩盘自定义三种方法。如果你想研究人群标签，强烈建议一定研究达摩盘里的标签，当你花几天时间把达摩盘全部看完一遍之后，一定会对人群标签有更深入的理解。

与直通车、钻展相比，超级推荐应该是淘系推广工具中的“新兵”，它的出现并非特别长久，但由于其出色的推广能力，卖家们对它的关注并不少。下一个小鱼君将为大家解析超级推荐是怎样一步步获得流量的。

什么是最好的推荐？

超强的推荐工具和其他的推荐工具不同。这更像是一个“灰盒工具”，也就是说，超级推荐的人工控制仅仅是辅助，通过阿里电脑的算法是关键。

超推荐获得流量首先需要精准的人群标签，比如有人上门推销产品，你有需求时可能直接购买，无需求时会直接忽略。第二，要求产品点击率高，因为系统对自己的产品展示曝光机会非常吝啬，不能有效地吸引买家的产品不是好产品。

超推荐展示形式有多种：单品、图文、短视频、现场直播等，这也使得超推荐能被各种渠道展示：详细页面、微淘、淘积木、直播间。这样，超级推荐就更适合于多媒体形式的手机展示，使用超级推荐的用户也从单一的商家扩大到内容达人和主播达人等。

超强推荐的核心工具有：人群，资源位，材料，所以超强推荐的 *** 作第一件事就是选对人群：

聪明群体：通过系统算法挖掘出商店现有的相似群体，这也是所有超级推荐现有群体中流量最大、使用最多的群体。

拉新群：根据店铺相似群，单品相似群进行潜客拉新，流量大，价格低，转化率低。

定位人群：店内现有人群和收藏加购人群的定位，流量小，价格高，转化率高。

达摩盘人群：根据大盘流量包自由组合搭配，效果就看对标签的理解程度了)。

然后根据投放目标选择合适的投放资源位：

购前：手淘首页下面猜你喜欢的页面，流量大，价格低，转化率低。

买中：购物车下页，收藏夹里猜你喜欢，流量小，价格适中，转化率高。

购货：购货成功页面下猜您喜欢，流量小，转化率高，价格高，投产快。

基本流量包：系统边缘显示位，价格最低，高投入。

最终您必须选择一个高点击率的素材集：

基本审查：要求符合阿里的广告基础需求，在基础的流量包里有展示的机会，展示的量小。

特效资源位：素材、商店、类目都必须符合猜猜你喜欢的抓取规则，流量大的展示。

第二，超级推荐计划设置。

超推荐设置有许多计划和 *** 作步骤，今天就简单介绍一下商品推计(CustomPlanning)的 *** 作步骤：

一是方案的选择。

在推广过程中，可以选择活动计划。

上新期可以选择新品上新。

爆款产品在销售完毕后可以选择爆款拉新计划(新款和爆款拉新都属于智能拉新计划)。

定制计划主要是手工调整计划。

二、基本情况。

设定预算：推广预算是根据自己的能力和需求来设定的，不过要注意的是增加日上限后需要每次提高20%，所以设定日上限后的提升速度要控制。

时机：可以选择模板，但如果要精确投放，则必须依据参谋-市场-行业客群-支付买家时间去投放，成交转化时间不好的可以不投放。

地理位置：系统将自动屏蔽偏远地区和物流不能到达地区，如果自身产品具有产业带或转化率较低的地区也可选择屏蔽。

三、增加产品。

定制计划一个计划中可以同时放置多个产品，这将尽可能减少冷启动时间。但超级推荐也并非所有的宝贝都适合，产品首先受类目限制，小类目在超级推荐中拿流量相对较少，部分限制类目做不到超级推荐。第二超推荐更适合爆款(标签丰富)或点击率较高的宝贝。

四是人群标签。

商店是否需要升级：

选择标签：

店内无违规乱贴标签现象，店内吸引更多的智能扩张人群。如店主群体标签不强或人数较少，可选择购物意图定位标签，通过关键词标签对店主群体进行更多的曝光。

标记溢价：人群标记溢价目前有两种模式可供选择：

高估方法(出价=系统建议出价150%)。优点是曝光大，冷启动时间短，缺点是高价高扣费，所以一般拿到流量后就会逐步降低出价。

低价投标方式(投标=直通车平均PPC50%)。优点是平均价格较低，缺点是冷启动时间较长，获得流量较难，所以一般2天冷启动后逐步提价。

商店如需收获：

标签选择：效果最佳的直接选择重定向人群，可直接对在店内产生收藏、加购、浏览人群进行收割；如要使用多收标签，可选择达摩盘-我的标签-行为标签。

标记溢价：可以同步拉新群体出价，但价格应高于拉新群体出价。

五是定位装置。

三个主要地点的广告可以同时投放，但溢价可以分成高(买后猜最高，买中猜第二，买前猜最低)，位置溢价开始前是10%，在流量不足时可以逐渐提高(买后猜最高，买后猜第二，买前猜最低)。

六、投放材料。

一般而言，场景的点击率较高，但白底图有一些特殊的通道显示，因此点击率也会很高。超推荐的千人千面标签化比较强，所以素材可以多试一下，但点击率高的不能随便换掉。有大量的智能工具用于推广材料设置，通过智能投放这些工具可以多用。

超级推荐的注意事项！

超推荐投放很多都是由系统控制的，大家在投放时会发现限额为每日300元和每日限额3000元得到的曝光量完全不一样，日限额越高(同一时段，同一出价)，曝光量就越大。

因此在一般 *** 作过程中，如果不想增加等额消费时，当天限额接近尾声时不要着急加钱(系统最后下线前消费比较慢)；如果想增加曝光或增加流量时，日限额可以大幅度提高，这样效果更加明显。

超推荐的展示位置就是猜你喜欢，所以造成工具本身点击率低，转化率低。超建议数据效果评价要与超建议本身数据对比，不要与直通车比较，直通车本身效果要好于超建议。超建议目前主要功效还是种草拉新为主，成交转化及投产效果不佳。

超推荐只是一个在你猜中自己喜欢的展台上的推广工具，千万不要将两种流量强行捆绑在一起，不要因为发布超推荐推广的手淘首页流量就要涨了。它们之间没有任何必然的联系，即使是间接的影响。超推荐想要提升手淘首页流量，也只能从核心指标(点击、收藏、加购、停留时间)提升到间接效果。

总而言之，超级推荐是一种广告形式，可以帮助我们让更多的潜在用户看到猜你喜欢的展示位置上的广告，它旨在以最低的价格获得足够精准的流量，而不局限于通过超级推荐提高手淘第一页流量。

Tigergraph是图数据库系统。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台。Triangle Counting算法上，GraphScope单机模式下平均要比Tigergraph快2617倍，最快在datagen-91_fb数据集上快了4484倍。

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