5月20日，阿里巴巴副總裁、阿里云計算平臺負責人賈揚清在媒體溝通會上表示，數字經濟迅猛發展，不斷豐富、增長的數智業務，對技術提出了更高的挑戰，企業的數字化創新需要用好“大數據+AI”這個“核武器”。

經過近20年的發展，大數據已從早期的數據挖掘進化為承載數據分析、數據管理、數據協同的綜合治理平臺。阿里巴巴在數據治理方面擁有豐富的經驗，無論是簡單、易用、彈性的云數據倉庫MaxCompute，還是提供一站式數據開發、管理、治理的平臺DataWorks，都能成為企業數字化的“好幫手”。

建筑行業領頭羊——中建三局一公司，就基于阿里云的DataWorks和MaxCompute構建了數智建造一站式服務平臺。該平臺覆蓋了建造領域生產場景全鏈路、核心管控全流程和智能決策全視角，使建造類企業實時感知、動態控制和智能化決策成為現實。

中建三局只是建筑行業的一個縮影。事實上，大數據技術早已經廣泛應用到各行各業的數字化轉型中。

中建三局數智建造一站式服務平臺

金融行業，天弘基金每天有百億級數據量實時在線交易，采用阿里云飛天大數據平臺，使數據清算時長從8小時縮至1.5小時；在線教育行業，VIPKID在阿里云大數據技術的輔助下，實現了60%的問題自動化處理，投訴率降低66%；快狗打車基于阿里云，實現了經緯度數據實時決策，15秒及時響應，3分鐘車到位，貨車空駛率降低30%……

對企業來說，業務要創新提高效率，僅僅把數據管的好、用的好，還不夠，還需要AI技術的加持。“大數據和AI密不可分，結合在一起，更能幫助企業在數字時代從容應對不確定性。”賈揚清表示。

隨著數據量越來越大，模型變得越來越精準、高效且復雜。因此，無論是在數據還是計算方面，都需要有一個更加大規模、大體量的底座，來支撐上層AI的需求。

為此，阿里云機器學習平臺PAI構建了靈活、易用和功能豐富的機器學習全棧產品：PAI-Studio（可視化建模平臺）、PAI-DSW（云原生交互式建模平臺）、PAI-DLC（云原生AI基礎平臺）、PAI-EAS（云原生彈性推理服務平臺）。

對企業來說，工程化已經超越算法，成為AI落地的更大瓶頸。日前，阿里巴巴與清華大學合作發布了超大規模中文多模態預訓練千億參數模型M6。該模型的數據集包含超過1.9 TB圖像和292GB文本，參數規模達到1000億，可完成產品描述生成、視覺問答、問答、中國詩歌生成等跨模態任務。

目前，M6已經用于業務場景里。在犀牛新制造的服裝設計上，M6可以根據潮流趨勢文本的描述，自動產出細節清晰的服裝圖，并符合生產標準。

“我們希望將M6的場景化服務能力開放給所有企業。”賈揚清表示。

要把AI轉化為生產力，不僅要懂 AI、還更要懂行業。阿里云機器學習平臺PAI以電商、金融、游戲、直播等業務為起點，在智能推薦、用戶增長、金融風控、音視頻文本等多模態場景積累了豐富的實戰經驗，沉淀了大量成熟算法、框架及工程化組件等“原子能力”，幫助開發者及企業客戶更快地孵化和構建新場景業務。