人工智能和云計算，就像一個水池的入口和出口。

數據流入云端進行了堆積和存儲，再由機器學習、自然語言處理等AI的解決方案流出。才能完成從數據到智能的進化。

在這個維度上看，人工智能基本是與數據和云計算分不開的。失去了云計算的支撐，人工智能只能是實驗室里的利器，無法釀成戰場上的武裝。所以云計算玩家挺進人工智能產業，也就成為了一種較比可行的模式。

終究云計算企業是距離人工智能商業化比來的一群人。

好比說國內云計算市場占有量第一的阿里，就在近半年時間里高調推出了多種人工智能產品和行業解決方案，其中以幾款ET大腦聲量最大，阿里內部資源傾斜度也相當高。

截至目前，阿里云已經相繼推出了ET城市大腦、ET醫療大腦、ET工業大腦和最新的ET環境大腦。其主要功能是以AI技術解決行業效率與數據監控等問題，好比最新的ET環境大腦的功能是監控污染等環境預警。

而比擬于百度大腦、IBMWatson等同類競品。阿里系的ET大腦所處的產業位置更加特殊。一方面它可能與阿里云的產品辦事、市場縱深和戰略標的緊密鑲嵌在一起，另一方面ET大腦是阿里高調推出NASA計劃后，緊接著推出的未來技術型產品，頗有幾分“當頭炮”的意思。

當我們從云辦事市場進程和人工智能產業構圖的視野望過去，ET大腦或許可以成為我們理解“阿里牌人工智能”的一面鏡子。

一，二，三，跳：云市場必需進入2.0

在討論ET大腦自己之前，我們要先了解個配景故事。

國內的云辦事市場，可以說從2011年之后進入了正式井噴階段。2011年市場規模還在288億，結果到2016年已經達到了3540億，5年規模翻了近十倍不止。

鞭策這個產業以每年60%以上的增速發展，很重要的一個因素是中小企業群希望以云計算辦事替代傳統IT支出。而在大型企業、某些政府系統和銀行、醫療、教育體系也開始接受云辦事之后，整個市場進程開始加速。

而這里面蘊藏的一個基礎邏輯：

替代了傳統IT的運算支撐、安適防護等功能后，無論是公有云還是產業云，都很難給企業帶來更多價值。國內主要的云辦事提供商，都大力推進花樣繁多的SaaS、IaaS以及其他各種可能的增值產品與辦事，但基于云辦事的“云+”卻一直都沒有良性鋪開的勢頭。

這有很多云計算產品與辦事水土不平，僅僅為了云而云的問題。同時在中國市場環境中，絕大多數中小企業不會選擇價值模糊的“云+”辦事。

而大企業和政府則更加傾向安適性、密閉性更好的定制云和專有云，這也讓通用型業務很難滲透進去。

打個比喻，云辦事就像蓋房子通水電，等住戶終于搬進來了。下一步當然是蓋商場餐廳電影院，源源不停賺這些住戶的錢。但云辦事市場卻很有可能卡在了賣的東西住戶不買賬這個難點上。

于是無論阿里云還是其他云辦事提供商，紛紛都把希望寄托在了人工智能這家新店上。

按照IDC 的統計數據，2014年阿里云已經成為了國內市場第一。截止2016年，阿里云已經成為世界最大的云計算辦事提供商之一。但市場的高度占有，也意味著最先觸碰市場天花板。

對于阿里云來說，云辦事市場已經來到了必需改變，至少要講更大價值故事的時候。前邊云辦事可以講循序漸進的存儲、安適、通訊和定制，但到必然用戶數和產業關系堆積后，必需跳轉到如何以“云+”技術驅動產業自己厘革上來。

云計算產業就像一場跳遠，前面三步可以是一二三，但第四步必然不是“四”而是跳。

前邊已經跑得更遠的阿里云，當然不想讓本身輸在起跳這個關鍵環節上。

跑馬圈地的垂直市場：技術試驗田和大客戶敲門磚

而配合著馬云的“五新”戰略和NASA計劃節奏，阿里云適時推出了ET大腦。對比百度大腦等人工智能集成體系，，我們會發現這個以“外星人”命名的阿里牌AI大腦從出生之日起就有差別：

百度大腦的被宣傳為一個整體，甚至各種故事里被形容為“全能”的人格化形象。而公布它的第一件事，是在人臉識別、自然語言處理等方面炫技。

而阿里的ET大腦，卻從開始就被冠以垂直行業的名稱。大肆宣傳以前，就已經推出了在阿里大本營杭州試驗過的ET城市大腦，而在本年3月則高調發布了ET醫療大腦和ET工業大腦，剛剛又發布了環境大腦。

其中ET醫療大腦的主攻標的目的是對X光片等醫學影像進行智能診斷，而工業大腦則主要作用于以機器智能提高工廠良品率。