项目投资风险评估报告—买房、送餐都可借用大数据

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买房、送餐都可借用大数据
上知天文、下知地理，通过缜密的思维和计算，成功“草船借箭”。如果说2000多年前的诸葛亮，是人类历史上早的大数据​科学家，那么，人工智能科学家就是现代版的诸葛亮，而且能量等级是诸葛亮的N倍。
闵万里，阿里云人工智能科学家，14岁那年入选少年班，被称为科学界的怪才。几年前，结束了16年的留美生活，他带着全家人回国，投入阿里人工智能团队。
闵万里在阿里云的花名叫山景，大家乐意叫他山景博士。山景博士和他的团队一手缔造了阿里的人工智能ET。如果你看过综艺节目《我是歌手》第四季，那么，你可能对这个可爱的机器人记忆犹新。在那场预测挑战赛中，ET成功预测了李玟胜出。
作为人工智能科学家，山景博士的脑海里，有一张清晰的未来生活场景图：吃穿住行进一步被数字化，生活将越来越便捷。
什么房子值得买 什么房子好卖 都可以借用大数据
山景博士说，大数据和人工智能在买衣服上直观的体验是：当你打开淘宝，每个人看到的页面是不一样的。这是因为后台基于海量的数据进行了分析，比如，你近在搜什么，主页会推送给你感兴趣的衣服，以及你喜欢的基调。不过，在未来，随着人工智能的进一步应用，每个人都可以在网上迅速买到一件个性化定制的衣服。“大数据，让柔性供应链成为可能。”
山景博士解释，目前，服装的生产主要还是按计划生产，工厂按照订单进行排班，在生产线上统一生产。但是当大数据具备了实时储存的能力，淘宝上每一个顾客的需求会被储存下来。比如，系统判定你想买一件领口有蝴蝶的衣服，并发给具备相应生产能力的服装厂，进行匹配。对服装厂家来说，提前知道接下来一小时，甚至接下来一天、一周的订单需求，就可以进行动态排班，工作也变得更为弹性。即未卜先知，真正做到千人千衣、万人万衣。
在山景博士看来，人工智能大的优点是，可以让供需双方看清楚对方，减少猜测时间和不确定因素。
比如，对房地产商而言，哪个板块的地值得拿？拿到地以后是造90方为主的中小户型好，还是120方以上的三房好？在做这些决定之前，先通过海量大数据进行分析，已成为不少开发商拿地的重要依据。而这些大数据的素材，可能来自于国土局网站上的历史数据，也可能来自于各个房产论坛，建立相应模型，再作决策。
而将来，一旦这些大数据向消费者开放，大家同样可以通过大数据来判定哪里的房子更值得买，甚至可以借此判断，在销售中心排队的是职业黄牛还是真实买家。
不仅知道180万外卖小哥的骑行速度 而且知道顾客下楼取餐时间
在吃方面，人工智能已经有了很多成功的运用。比如，山景博士和他的人工智能团队就是“饿了么”人工智能调度引擎ET的幕后推手。
在此之前，人工叫单的一大痛点是，骑手们看到哪个单就派哪个单，全靠经验，送单不及时时有发生。为了能够准确预估新增时间，这个人工智能ET需要知道全国100万家餐厅的出餐速度、超过180万骑手各自的骑行速度、每个顾客下楼取餐的时间等。
一般来说，餐厅出餐等待时间占到了整个送餐时间的三分之一。ET要想提高骑手效率，准确预估出餐时间以减少骑手等待，但又不能让餐等人，以至于后饭凉了。
要想计算骑手的送餐路程时间，ET还需要知道每个骑手在不同区域、不同天气下的送餐速度。但餐送到了，顾客并不一定会立刻来取。顾客可能需要等三部电梯才能下来。这些，ET都需要计算在内。阿里云和饿了么合作研发出ET新的调度引擎，用人工智能调度180万骑手。
“这是一个大的博弈系统，通过对海量数据的挖掘，尽量减少不确定因素，实时计算能力就变得很聪明。”山景博士说，比如根据每道菜制作的不同复杂程度，以及大数据的收集和分析，可以计算出水煮肉片的制作时间为5分钟。
未来，除了能吃到热腾腾的外卖，人工智能进一步发展后，我们还能像叫外卖一样，叫到自己喜欢的私厨上门做菜，定制自己的VIP服务。
人工智能还是个治理城市的高手
提升了杭州马路上车辆通行速度
人工智能的应用场景，已不止于各种日常生活，它也开始在城市治理中发挥更大的作用。
交通拥堵，只是城市大脑迎战的道难题。去年，杭州联合13家企业，为这座拥有2200多年历史的城市，安装了一个人工智能——杭州城市数据大脑。在杭州萧山区的部分路段的初步试验中，城市大脑通过智能调节红绿灯，车辆通行速度高提升11%。
城市大脑的目标，是让数据帮助城市来作思考和决策，将杭州打造成一座能够自我调节、与人类良性互动的城市。
城市大脑的内核采用的是阿里云ET人工智能技术，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，终将进化成为能够治理城市的超级人工智能。