【9月9日讯】9月9日，广州市交警宣布“互联网+信号灯”控制优化平台试点成功。平台首次引入了人工智能技术——阿里云ET。ET可对路口车辆运行情况进行分析，并输出对红绿灯时间的调整建议。试点结果显示，部分路段拥堵指数下降超25%。
举个栗子：
在海珠区的试点中，ET发现南华中路-宝岗大道有严重的路口失衡现象，失衡指数达到1.14。南华中路非常拥堵，但宝岗大道方向却运行顺畅。交警部门根据ET的分析，对红绿灯时间进行了调整。在拥堵时段增加南华中路放行时间至70秒；并拆分南华中路放行相位。最终数据显示，经过一段时间优化，南华中路-宝岗大道9时~13时和15时~20时的平均拥堵指数分别下降了5.75%和11.83%。
阿里云人工智能ET
今年8月云栖大会·北京峰会上，阿里云推出了人工智能ET。ET基于阿里云强大的计算能力，正在多个领域不断进化。目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。
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阿里云ET为什么如此神奇？
视频节目《云栖说》第三期邀请到阿里云人工智能专家华先胜，初敏，闵万里讲述ET背后的故事。特别节选精华，以飨读者。
专家介绍
华先胜
国际电气与电子工程协会院士(IEEE Fellow)、美国计算机协会ACM2015年度杰出科学家、曾获MIT TR35大奖(全球35位35岁以下的杰出青年创新人物)。
初敏
在阿里云iDST （Institute of Data Science and Technologies）自然语言服务部门负责语音、自然语言交互等方面的研发工作。
闵万里
长期从事机器学习理论研究与应用算法研发。在脑电波（EEG）解析、高维数据挖掘、随机过程理论、时间序列分析、网络流理论等领域获得多项国际专利。
1 ET背后的技术亮点有哪些？
华先胜: 视觉技术方面，当时展示了两点。一个是图像识别，或者叫看图说话。通过一副图片去了解这个图片里有些什么东西。也就是我们经常过去谈到的这个Who，What，Where。当时展示的这个技术比这稍微再往前一点，不仅对一个图像进行词的描述，还用一句完整的话来描述它。另一个功能是视频事件检测。这个过程中，ET要看很多图或者看一段时间才能识别的图。比如说这次展示的体育视频，要自动能够检测到上篮，得分等动作。
初敏: 整个在ET里头，语音交互最重要的是穿插，把所有的东西结合起来。首先它要理解你的意图。然后，把对的东西，比如说该做的视频的讲解讲出来，该做的看图说话能做出来，交通预测能讲出来，所以实际上是一个交互。就是我能理解你想干什么，理解人的目标，然后去找到那个最合适的数据的服务。当时现场模仿马总讲话，模仿孙权讲话，这些呢，实际上就是一些润色，就是ET将来不是干巴巴的一个标准的播音员，而是说我们在不同的场合，可以让它用不同的方式来跟人交流，使这个交流能变得更多样化。
闵万里: 展示中，ET预测了未来的交通情况，这意味着它具备了这样一种能力，就通过现在的情况它能够去推演未来，就是带有一种洞察性。ET，它不再是一个简单被动的一个响应指令的机器，它在某种程度上已经区别了一种自主性的前瞻的一种肯定和欲盼。
2 ET的应用场景
华先胜： 视觉分析计算部分就相当于是ET的眼睛，这个眼睛不仅仅它是看，还能识别，还能为后面的角色提供很多的信息。可以分为这个四个角度：
- 分析识别 ：知道这个场景里有什么，视频里有什么，图像里边有什么；
- 搜索 知道你想要获取什么样的数据。现在的数据量是非常大的，怎么样从这个大量的视觉信息里边去找到你所想要的东西。
- 生成合成 ：对某个场景的视觉信息进行分析后，还要合成一些东西，虚拟一些东西。这里面比如像VR，AR，像视频的广告，等等这些东西，实际上你要合成一些东西出来，使的这个你合成的东西融入到这个场景里面去，以达到这个各种各样的应用的目的。
- 视觉大数据的分析计算平台 ：视觉信号那么多，必须要有个大平台，让计算能够顺利的完成。
初敏： 我们已经进行的应用包括但不限于以下三个方面：
- 会议实时语音识别 ：今年，云栖大会的主会场的屏幕上都会有时时的滚动字幕。这个字幕已经不再是人打上去的，而是我们ET自己去识别的。
- 法院庭审 ：今年，浙江高院做了全国第一次尝试，就是整个的法庭的案件审理就用语音识别来做速记。语音识别给法官提供的是原汁原味的速记。就是每一方讲的，每一句话的原始的样子，这个原汁原味的资料对他们后续处理有更大的价值。
- 企业客服 ：在阿里巴巴集团，蚂蚁金服，包括1688，整个阿里系的内部的所有客服都用上了阿里云的这个技术。
3 人工智能落地的五个关键因素
- 第一个是有强大的算法设计能力，算法研发能力，以及深度学习的技术。
- 第二个是数据。没有数据，再强大的模型，强大的算法也是没用的，那就叫巧妇难为无米之炊。
- 第三是强大的计算平台处理数据。要去Model的这个事件，处理的数据量非常大，需要去Model的真实世界往往是非常复杂，往往又是多变的，往往是动态的，那么需要非常强大的计算能力才能支撑，才能够把你的算法得以实现，才能够处理那么多的数据。
- 第四个是必须要有用户。当然，这个用户含义比较广。因为有用户才有需求，这个需求带动这个技术的发展。再则，用户本身也是数据贡献者。在人工智能的这条路上，这个人的参与也是非常重要的。广义来说也这个反馈也是非常重要的。有时候这种反馈不见得是人的，有可能是环境的反馈，甚至是一些虚拟的Action的一些反馈，比如像增强学习。最后也是有个反馈，成功的失败的也是有个反馈，这其中人的反馈可能是最重要的，也是量是最大的。人的反馈本身也是一种数据，对这人工智能的这个演进也是起着非常关键的作用。
- 第五是商业模式。没有好的商业模式，它就很难长久。很难能够支撑这么多投入，也很难说真正的给社会带来实在的价值。
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