專訪閔萬里：行走江湖，得有看家本領

出國十六載，毅然回國的閔萬里是因為認準了大數據、認準了阿里巴巴。作為阿里巴巴重要的人工智慧科學家，他領導了四款「ET大腦」。逢山開道、遇水搭橋，閔萬裡帶領阿里雲開闢出一條與眾不同的人工智慧之路。

作者｜左左

編輯｜小魚

微信公眾號ID｜Xtecher

「阿里雲向來講求客戶第一，旗下的『ET大腦』目的就是為了給客戶創造價值。怎麼創造客戶價值？就要到場景當中去，踏踏實實地做好技術。做到極致，我才有可能賺取別人看不到的價值。」用閔萬里的話講，「是把石頭當中的油給榨出來」。

日前，阿里雲科學家閔萬里在在上海雲棲大會上推出了「ET環境大腦」的發布會後，接受媒體採訪時如此表示。

是今年繼城市大腦、工業大腦、醫療大腦之後，阿里雲推出的第四款ET垂直行業大腦。

協助調度、精準生產、輔助醫療影像、環境預警……閔萬里表示，今年「ET大腦」的步伐還在繼續。

閔萬里過往是令人艷羨的：出身於中科大少年班，年少成名，他是十里八鄉口口相傳的神童；博士畢業後在IBM工作時，他上了CNN的新聞；2009年登了福布斯雜誌。

而自2013年入職阿里後，閔萬里參與研發了為阿里帶來極大利潤的「電商大腦」；領導的小Ai成功預測《我是歌手》的歌王；讓餓了么的一億人吃上熱飯；今年，又相繼推出了阿里雲的四款「ET大腦」……

取得了這麼多令人矚目的成就，閔萬里卻沒架子，不傲嬌。他重視旁人的感受，在眾多記者圍繞的群訪環節，無論問題提的多冗、多雜，閔萬里都笑著聆聽、解答。他的開頭語常常是：「我覺得你這個問題提得非常好……」

採訪環節，除了重點談及「ET大腦」如何給客戶創造價值，以及接下來ET領域的暢想，閔萬里還聊到了自己從天才少年一步步成長為阿里雲科學家的心路歷程。

天才少年

「不要命的上科大」，這是中國科技大學口口相傳的俗語，而閔萬里正是畢業於中科大最赫赫有名的少年班。

這群天賦異稟的少年，喊著「學好數理化，走遍天下都不怕」的口號，在嚴苛的教育下一點一滴地成長：周一至周六，白天是艱澀難懂的理論課、晚上又被實驗課填得滿滿當當。「老科大的人都知道四牌樓，那個三層的小教學樓裡面有通宵教室，是要搶位子的。那個時候人手一本吉米多維奇數學分析，拚命做習題。」

那是一個知識分子斷層的特殊年代。雖然鄧小平提出了「科學技術是第一生產力」，但教育的長期剝離，導致人才難以為繼。

1978年，國內經由美籍華裔物理學家李政道建議成立了少年班。以中科大為首的大學快速積累科技人才，招收尚未完成常規中學教育、成績優異的青少年，破格接受大學教育。

電影《少年班》劇照

1991年，閔萬里在全國數學聯賽上得了獎，隨後去科大集訓。中科大的一位教授慧眼識英，在人群之中一眼注意到了這個數學思維超群的小朋友。而出身於大別山金寨縣的閔萬里念的是鎮上的普通中學，連少年班考試的機會都沒有。但教授力保了閔萬里的報名資格，開啟了這個彌足珍貴的進修機會。

1992年，閔萬里不負眾望，從數百人報名者中脫穎而出，考入帶有「傳奇」標籤的少年班。

事實證明這個天才少年群體，人生都足夠精彩。僅和閔萬里同屆的小夥伴就有：中國科學院最年輕的華人院士庄小威、打破了華人年齡紀錄晉陞的哈佛教授尹希、發現世界上最小的納米碳管的秦祿昌、發明原子陷阱追蹤分析法的盧征天……

經過了少年班煉丹爐式的培訓，閔萬里練就出一副火眼金睛。「理學基礎打得非常紮實，現在我深刻體會到，任何跟建模跟公式相關的事，都難不倒我。」自此他就和數學、物理結下了一世的緣分。

數據的魔力

1999年恰逢互聯網最熱的時期，是個網站就賺錢。國內也崛起了一批包括百度在內的internet.com，浪潮之下，大量讀數學、物理專業出身的同學放棄進修，湧入了這個多金的行業，背起小包賺錢去了。

「我要換專業。」閔萬里對他的老師說。

「計算機？」

「不，是統計學，我對它很感興趣。」

不趕時髦，純為興趣。這位費米國家實驗室的猶太老教授，在聽到此番話後異常詫異。但他支持閔萬里的決定，並用費米國家實驗室專用的信紙、信封手寫了一封洋洋洒洒的推薦信，幫助閔萬里進入了統計學全美排名前三的芝加哥大學。

事實證明，那次選擇是一次成功的轉型。2000年後，互聯網泡沫驟然褪去，閔萬里在畢業時正好踩准了大數據的時間點。

每一個專業不白學，閔萬里歪打正著，基於興趣的「數學+物理+統計」恰巧構成一個絕佳組合。物理型的思維是有一種邏輯思維的層次，遇到問題先分解，再做可行性分析，是從現象看本質。數學則為物理提供了一個探索本質的工具和理論。而最後選擇的統計學直戳數據，讓閔萬里學會接了地氣。

時隔十數年後，數據的魔力再一次攫住了他。

2013年5月3日，馬雲到斯坦福商學院演講。演講時，他說了一句話：「阿里巴巴是一家數據驅動的公司。」

台下的閔萬里十分驚異，當時哪有人提過這個概念？連矽谷愛說的都是：「我們是一家技術公司」。

技術只是一種手段，數據卻是原材料，閔萬里仔細地分析了這兩個提法的區別。把兩者合二為一，最終才能產生應用的價值、給客戶的價值。

晚上的冷餐會，閔萬里又與阿里的數位高管進行了面對面的交流，對這家公司有了更為深入的了解。「談完了阿里雲的vision，就清晰地覺得，這是一個有使命感、能做事的公司。」

背後蘊藏著巨大的中國市場，客戶數據量比eBay、亞馬遜、PayPal加起來還大。這就像伊甸園內的蘋果一樣誘人，讓放棄過華爾街的閔萬里動了心。

多金、趨利，讓無數的職員心馳神往……跺一跺腳，全世界的經濟都要抖三抖，這條寬度僅為11米的紐約市曼哈頓區街道，可是一個不折不扣的金融帝國。面對華爾街offer的招手，閔萬里不為所動。在他的眼中，華爾街不過是一個典型的金融交易場景。但要真正從事數據工作，就得找一個好的載體和平台。

而阿里正是閔萬里苦苦尋覓的大平台，它不僅能夠承接各種技術創新，還可以在任何一個想得到的行業垂直地紮下去，產生應用的價值。

那麼，對於在美國已安家落戶、生活了十六載的閔萬里來說，問題來了：

To be, or not to be: that is the question.

回國

回國！閔萬里下了決定，但沒人支持。

離開國內的時間太久，而這世紀之交又正是國內變化最為劇烈的時期。回國後，怎麼適應？

閔萬里和家人打了一個比喻：就當做我是在美國從A公司跳到B公司。跳槽到中國唯一的不確定性，就是對文化的反向融入。可當年出國不也是一個文化融入的問題嗎？

況且現在回國比當年出國要好了太多，當年一無所有的毛頭小伙，今天至少有了這麼多的工作經驗，那為什麼反要變得膽小？

經過這樣一番耐心的解釋，家人同意了，閔萬里也對他的回國之路看得更加清晰。

2013年9月13號，閔萬里報道的第一天。星期五，這是一個西方眼中不詳的日子。整個杭州城下大雨，位於文三西路的辦公室外面全是積水，排都排不掉。晚上下班後，閔萬里一路趟著水趟到了酒店，鞋和褲子濕到透。他笑著和太太發感慨：「這真的是叫好事多磨。萬事開頭難吶，可能有時候老天就是要考驗你的決心和意志。」

行走江湖，得有看家本領

初次試水。

一入阿里，閔萬里就開始涉足人工智慧，但場景主要集中在阿里巴巴自身的需求之上：個性化推薦。

模型要用數據訓練。

比如手機，整個淘寶上面現在正在搜索手機的人，有多少？過去七天搜索的人有多少？過去七天購買的人有多少？還有過去十四天、過去二十八天搜索購買的人有多少？它的價格是在下降還是上升？

再做類型比較，小米、蘋果、華為、鎚子……在淘寶的購物群體之中，各類品牌的受歡迎程度是多少？

閔萬里在電商裡面做大數據的建模，指導建模數據化運營。

促銷時期的淘寶、天貓，打開網頁和APP，第一頁上方的板塊可是個黃金位置。給哪個貨櫃？放什麼商品？以前可全憑人的腦袋——運營的小二用經驗判斷。

與傳統粗笨慢的方式相比，閔萬里可以用模型直接預測，淘寶上的海量商品，每一個商品放在首頁黃金位置，一天能夠產生多少銷售額由模型預測一下，誰的銷售額偏高，誰就得分高。按照分數把商品排個序，簡單了太多。

這些融於業務線的人工智慧技術，後來被稱為阿里巴巴「電商大腦」，2014年的雙十一，助力阿里巴巴達成了571億元的交易額。而在隨後兩年，這個數字飆升到912.17億元與1207億元，直接給阿里巴巴帶來了大量利益。

小試牛刀。

一年半後，閔萬裡帶著任務來到阿里：把在電商當中沉澱出來的DT能力（DataTechnology），投射到其他的行業中去。

做外部的人工智慧，閔萬里第一次小試牛刀是小Ai。

在《我是歌手》第四季的決賽中，電視全程直播了小Ai的預測過程。除了第一輪歌手前六排序沒有準確預測，小Ai成功預測了歌王歸屬、前三人選、兩兩PK配對、首輪淘汰歌手。經歷了這一戰，小Ai火速成名。

「第一次發聲走向公眾，所以我們選了一個大眾都好奇的一個項目。」但在這之後，阿里雲並未在娛樂行業、情感領域持續發力。

小Ai抽身而退後，阿里雲的人工智慧要怎麼發展？閔萬里決定要走一條與眾不同的道路。

ET大腦。

1982年，史蒂文·斯皮爾伯格拍攝了一部科幻電影《E.T.》。而閔萬里為阿里雲的「ET大腦」賦予了另外一個含義——Extreme Technology（極致技術）。

阿里雲稱之為應對全球環境惡化的技術方案——ET環境大腦。閔萬里介紹，「它集成了全球各類自然環境信息，可構建出一個數字化的地球，能夠分析全球植被綠化變遷、自然災害監測、極端天氣預警等。」

海量的公共信息使得ET環境大腦具備了全球視野，結合具體場景，它還可以協助政府執法。目前ET環境大腦已在江蘇實現了對水、氣、土、污染源的智能感知。在沿海多個省份的固廢全程監管模擬推演中，政府使用ET環境大腦共預警131次，其中有效預警122次，有效率達93%，管理企業達2.5萬家。

事實上，作為國內互聯網三巨頭，當下BAT已進入人工智慧軍備賽。

百度由搜索業務起家，此後除地圖之外並沒有十分亮眼的成績。2013年，百度高開高舉重金投入人工智慧領域，押寶無人車。

「阿里雲更多的是貫穿價值和解決方案兩個問題。不是說我現在有這樣一個工具，兄弟們你們來拿去隨便用吧，怎麼用我不管，你去殺人或者砍樹和我無關。我們是要把價值給做出來。」

要做別人做不了的事，要做別人不敢做的事，才能凸顯出阿里的核心競爭力。作為一個從電商里闖出來的轉型者，「ET大腦」是阿里巴巴AI商業化的綜合試驗區。

如果說小Ai是小試牛刀的話，那麼阿里雲的「ET大腦」才是真正的開始。

逢山開道，遇水搭橋

一路走來，是閔萬里不斷「升級打怪」的過程，他的打法十分接地氣：逢山開道，遇水搭橋。

入職阿里後，這個接地氣的習慣讓這個科學家顯得與眾不同。

做工業大腦時，工廠不理解。一個互聯網公司跑到生產當中來幹啥？是用得著微信還是支付寶？我們生產線這麼寶貴，機器一響黃金萬兩，你們莫名其妙折騰一頓，我們損失多大？

同事也不解，下工廠吃力不討好。互聯網的打法，不就是在平台上搞一搞嘛。日活量多少？運營一下，日進斗金，這樣多輕巧！

閔萬里偏不，他堅信親自下工廠的價值。「研究要有現實的土壤做支撐」，想要產生價值，就得走進服務對象、目標客戶中去。到工廠、到車間，下到最底層，才能看到整個事物背後的東西，才能分析出哪個環節的具體切入點。

實踐是檢驗真理的唯一標準。公式到現實當中常常不能用，為什麼？它有了太多的假定，如果條件A滿足，條件B滿足，條件C滿足，那麼這個結論就成立的。但現實當中A無法滿足了，怎麼辦？

閔萬裡帶著團隊進了第一線。

江蘇協鑫是第一個吃這隻螃蟹的企業。作為一家光伏太陽能板的生產企業，江蘇協鑫提供了約全球30%的太陽能切片，是全球能源製造業排名第二的公司，一年的產值將近200多億人民幣。

2016年4月20日，閔萬里第一次拿到協鑫的數據，像看到了天書，他挨個詢問生產線的老師傅，並把這些數據彙集到ET工業大腦上實時上傳。之後，閔萬里通過人工智慧的演算法找到了數據當中最核心的規律，為江蘇協鑫提升了將近1%的良品率。

協鑫一年的產值將近200多億人民幣，提升了1%就代表著節省了2個億人民幣。

更重要的是，從協鑫到中策橡膠的跨行業複製，閔萬里只用了28天。「當中有60%的東西是可以複製的。」這種行業的複製性讓「ET工業大腦」蘊藏了豐厚的價值。

「空談誤國。在PPT上創新，那都是假的，我很反感這種天天在大會上說，不去下車間的人，最後你就成了空談家。」說到這裡，閔萬里收起笑容，表情中透出嚴肅。「從理論往應用去轉化的過程中，比發文章更難，因為你需要做個取捨。你要在一個非理想狀態下去取捨，然後找到可行的方案，去保留一定的價值。」

「清風綠水不夜天，琴瑟和鳴醉無眠。同里一水千年夢，亭榭樓台寫江南。」在閔萬里眼裡，文學和理學是相通的，都是對美的極致追求。文學是一種精神層次上的追求，理學到最後就是對方程式的追求，亦是一種優美，殊途同歸。

閔萬里最理想的生活狀態是：「既可以在太平洋海岸曬太陽，又能為社會真正做點什麼。」閔萬里給自己取了一個花名——山景，字如其意。他回憶起幼時的玩伴，可惜他們具有聰慧天分，卻早早輟學。

那能不能利用人工智慧去幫助他們？

「完全可以，我覺得這是一個很有意義的工作。其實在一定程度上，技術已經可以做一些事情了。」小朋友們做立體幾何這類針對性題目，現在做了幾道題技術可以判斷，小朋友計算體積這方面要加強訓練。找一些類似的題目，舉一反三去強化，技術上完全可以做到輔助效果。

那阿里雲會不會推出一款「教育大腦」呢？

面對Xtecher的如此提問，閔萬里笑著說，提醒了我們，這不失為一種可能。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：米琪

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