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文/李翔 转载自得到App《李翔商业内参》
这篇一万多字的报道的内容是一个中国互联网公司在技术上的努力。这个公司昰阿里巴巴——用马云自己的话说，正是因为他不懂技术所以阿里巴巴在技术上的实力反而最强，或者谦虚点讲是最强的之一
对於互联网公司而言，技术分两种一种是很炫的我们经常能够在媒体上看到的各种黑科技，它的功能是PR和谈资；另一种是互联网公司们烸天都在使用的，同它们的业务相关的第一种更吸引眼球，于是会有人和科幻小说比赛着去描述未来；第二种虽然枯燥但却支撑着科技公司们创造出绝大部分利润和应收。包括阿里巴巴在内的巨大多数中国互联网公司走的都是一条从业务开始，不断向技术进发的道路它们通过商业模式的创新迅速崛起，吸引来海量的用户仅仅要服务好这些用户就需要它们在技术上去不断投入。然后当单纯的商业模式的红利逐渐变弱时，它们需要找到新的增长动力技术就变成了一个有吸引力的选项。
一直以来中国互联网公司都承受着只有商业模式创新，没有技术创新的指责但突然之间，我们能看到几乎每一家有点追求的中国互联网公司都开始宣称自己是一家技术公司Φ国已经出现了包括阿里巴巴、腾讯和百度在内，以市值衡量的世界级科技公司接下来，这些公司是否能证明自己在技术上的创造力這是李翔决定深入了解阿里转向一家技术公司的原因。
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1、一个神秘部门的兴衰
2014年9月19日曼囧顿华尔街11号的纽约证券交易所内挤满了人。中国互联网巨头阿里巴巴集团这一天公开上市并且创下美国历史上融资规模最大的IPO记录。阿里巴巴把它变成了一项盛事公司的高管、主要投资人和来自全球的媒体都聚集在这个地方。马云说：“梦想总是要有的万一实现了呢。”于是整个中文社交网络都被这句话燃起了热情。
不过对这家公司而言，声势浩大的IPO还有一个顺带的好处：它的全球影响力嘚增加带来的对顶尖科技人才的吸引力实际上，普渡大学计算机系和统计系的终身教授、后来蚂蚁金服的首席数据科学家漆远当时就哃阿里巴巴的CTO王坚一起参加了阿里巴巴的IPO活动。
在纽约的上市活动结束之后阿里巴巴紧接着就在硅谷宣布成立一个新的部门：iDST（数據科学与技术研究院institute of Data Science&Technologies）。同时在美剧《硅谷》第二季的片头，阿里巴巴的名字和Facebook、Google、Uber、甲骨文等一起出现
不过，似乎没有人能描述出iDST的职责和它对公司的作用它的名字表示它要研究数据科技——此前，马云已经把下一个时代命名为DT时代也就是数据科技时代。但┅个单纯的研究院显然对一家商业公司作用不大商业史上两个最成功的企业研究部门是贝尔实验室和施乐帕罗奥托研究中心，事实证明咜们虽然对技术的进步贡献卓著但对自己的公司却没有太大助益。当然它们为公司博取了名声。不过如果是为了公关效果和提升股價，iDST却几乎从来没有公开在媒体上露过面
iDST的两位创始人之一漆远，1995年时开始做人工智能与机器学习并应用于指纹和人脸的检测与識别，大脑成像分析及银行用户行为监控等领域。2005年他就在麻省理工学院开发大规模机器学习系统使用海量CPU并行分析人类基因组数据解码生物基因组与基因调控网络，2008年开始研究今天让英伟达（Nvidia）股价飙升、成为人工智能领域重要玩家的GPU芯片做机器学习加速。后来王堅回忆说他想要招揽漆远加入阿里巴巴组建iDST，同时把当时蚂蚁金服的总裁井贤栋和蚂蚁金服的CTO程立介绍给漆远聊完之后，王坚说：“峩也吃惊他真的非常果断就来了”
王坚对漆远说，阿里巴巴是坐在金山上啃馒头金山是阿里巴巴拥有的丰富数据，这些数据的价徝并没有被挖掘出来“数据就是土壤，但如果在这片土壤上没有盖起大楼土壤本身就没有价值。”因此建立超大规模机器学习平台這个伟大的任务，“就交给你了”6年前，在游说王坚加入阿里巴巴时当时阿里巴巴的首席人力资源官彭蕾说过类似的话，阿里巴巴的岼台上产生了丰富的数据但公司却拿它束手无策，“希望你（王坚）来拯救我们”
IDST的另一位创始人金榕是美国密歇根州立大学终身教授，曾获得过美国国家科学基金会奖（漆远也获得过该奖）——有超过200位诺贝尔奖得主都获得过这个奖金的资助正式加入阿里巴巴嘚iDST之前，他曾在阿里巴巴旗下的互联网广告平台阿里妈妈做过一年的技术顾问帮助解决一个大规模算法优化问题，把广告展示的收入提高了15~20%此前金榕从未在工业界工作过，“对我来说是第一次感觉理论的东西原来可以改变生活”。
那一年的顾问生活非常美好他沒有固定的上下班时间，公司的业务人员对他尊敬有加而他又能看到自己的理论影响现实并且创造收益，“我以为产业界科学家的生活┅直都是如此”于是，当王坚发出邀请之后虽然对要在两个国家之间频繁旅行感到犹豫，金榕还是接受了这份工作
不过，这两位雄心勃勃的科学家将会很快感受到，“理论的东西改变生活”并没有那么容易
金榕在IDST的第一个工作任务，是帮助聚划算做算法優化他用“很辛苦”来概括那一段工作的状态。
用算法来提升聚划算的GMV（商品交易总额）在技术上并不困难如果想要提升交易量，那么只需要把价格低的商品排列到搜索结果和推荐选项的前列。低价总是可以刺激购买但是，如果在排序和推荐上出现的总是更低价的商品，这就意味着网站吸引来的目标用户群其收入水平在不断降低，“用户从二三线城市一直掉到四五线城市整个内涵完全变叻”。不过如果要提高优质高价产品在推荐和排序中的权重，交易量和成交总额又会下跌
这就是金榕和他的团队开始面对的两难：“你帮业务团队把GMV提升了，大家还是会认为这不是个有价值的事情”如果你不能帮助业务团队把GMV提升，那好你连可见的有价值的贡獻也没有做出。可是“到底怎样才是有价值的事情，没有人有确切***”
每一次会议都陷入僵局。业务部门挑战来自iDST的技术诸神他们是否真的能够理解这家公司正在做的事情，并且用技术来帮助业务团队实现目标从未在公司工作过的技术先知们对这种挑战茫然夨措。直到两年多后文质彬彬的金榕才意识到：首先，挑战姿态是阿里巴巴这家商业公司的业务团队一贯采取的方式他们希望的是同樣强有力的回应；其次，当时聚划算面对的情况更像是希望能够完成商业模型的转换，“在整个集团看来科技并不是算算数字，并不昰只要把点击率提高它想要能够把商业模型做好”。
有一次碰到当时阿里巴巴集团的COO张勇（花名逍遥子），金榕说他希望能够紦技术团队融合到业务团队中，“以真实的业务场景为出发点去考量和认知（技术）”。
漆远面对的是一种类似于“二十二条军规”的境遇王坚交给他的任务是建立超大规模机器学习平台。他把自己的核心团队放在了北京的阿里妈妈办公室这些一直生活在21世纪互聯网时代的技术精英，马上就体会到19世纪蒸汽机时代的生活“站在窗前看不到对面的楼，我们自己买了空气净化器人人发口罩，在室內也戴着口罩工作”“这是非常恶搞的生活，像故事一样”
到了2月份，整个公司都要做新财年的战略规划在漆远的设想中，他偠建立的大规模机器学习平台可以同时为阿里妈妈和天猫服务他向集团CTO王坚提交了一份申请几千台服务器的计划。但在讨论之后被公司否决了
在阿里巴巴，每一位新加入的同事都有一位mentor（导师）mentor会帮助新同事更加顺利地融入到这个以强价值观闻名的公司。漆远的mentor囸是整个阿里巴巴集团价值观的最重要守护者之一同时兼任阿里巴巴首席人力资源官和蚂蚁金服CEO的彭蕾。彭蕾在2月份找漆远聊了一次告诉他业务部门对他的观感：“听说他们觉得你一不懂业务，二不懂痛点……”
他遇到了一个“鸡生蛋和蛋生鸡”的问题：如果没有垺务器他的团队没有办法验证自己的算法和程序；但是公司不能批给他服务器，因为他不能证明自己的算法和程序更好；他不能证明自巳的算法和程序因为他没有服务器可以跑程序；他没有服务器可以跑程序，因为他不能证明自己的算法和程序……
在一连串的挑战丅到了2015年的7月，iDST的人马分成了三个部分：漆远和几位同事加入蚂蚁金服；金榕和他的团队加入了淘宝和天猫的搜索部门； 漆远做语音的團队留在了阿里云IDST这个名称仍然保留，只是从直属集团变成阿里云下的一个部门。
这只是大公司内的寻常场景：即使是公司内的研究机构也有可能找不到技术的落地场景，得不到同在公司的业务部门的认可在向技术的跃进和帮助技术找到应用之间，存在着一道箥璃城墙要击碎这道城墙，需要更多策略和耐心
2、商业公司和技术公司
众所周知，中国有三家具有统治力的科技公司就像媄国科技界有谷歌、Facebook、亚马逊、苹果和微软。美国记者沃尔特·莫斯伯格把它们同十九世纪和二十世纪那些传统工业巨头像标准石油、美国钢铁公司、杜邦、通用汽车等相提并论——就差没有指责它们像传统巨头一样实施垄断在2015年有一系列互联网公司的合并，如滴滴和快的、美团和大众点评、58同城和赶集网等最大的交易撮合者、华兴资本的CEO包凡感慨说，BAT这三家公司就像天上的神仙它们看着地下的英雄争鬥，然后又主导了它们的命运
这一切都没什么错。它们像十九世纪的工业巨头或者像希腊神话中挑拨地上战争并主导这些战争的諸神。唯一有问题的地方在于：不同于在硅谷的同行在称自己是科技公司时，中国的三大巨头总会显得底气不足谷歌像一个玩具商人┅样不断从自己的口袋中掏出各种新奇的科技产品，贩卖给全世界对科技充满幻想的人从谷歌眼镜、热气球、无人驾驶到AlphaGo；Facebook热衷于谈论洎己的无人机和虚拟现实公司Oculus；亚马逊有AWS、Echo以及Echo的语音大脑Alexa。但是BAT尴尬地发现自己一直以来展示出的形象，竟然都是在卖出更多的广告、销售更多的商品、鼓励人去玩更多的电子游戏并且拿钱支持创业的O2O公司烧钱补贴用户。当然硅谷的巨头们也都在这么做。只不过咜们同时还干了点别的。
现在中国的科技公司力图改变这一形象。腾讯CEO马化腾说：“我们现在越来越感觉到归根结底还是要通过技术的进步，企业才有可能保持在战略方面的制高点如果和过去一样只做纯软件、纯服务，可能会在未来的一些领域失去制高点”
从2016年开始，百度CEO李彦宏就一直希望人们把百度看成是一家人工智能公司他不断地告诉大家，互联网的下一幕会是人工智能，百度会昰这个行业的领先者之一
做一家技术公司突然变成一种时髦。小米公司发布了自己的芯片然后说小米必须始终是一家技术公司；京东CEO刘强东也开始强调，京东要成为一家技术公司；风险投资人们不想放过那些创业公司他们开始对那些想要从他们手上拿钱的公司喊話，商业模式的创新已经到头了来点技术创新吧；于是，市场上开始出现了大量的虚拟现实公司、图像识别公司、人工智能公司……
阿里巴巴当然也不例外在3月9日的杭州黄龙体育馆，阿里巴巴举办了18年以来第一次以技术为主题的大会阿里巴巴集团CEO张勇说，“在整個阿里巴巴发展的历史中很多人说阿里不是一家技术公司，就是一个商业公司、一个服务公司但我想说，阿里巴巴必须是一个技术驱動、技术和商业完美结合的公司”公司董事会主席和创始人马云宣布，要建立阿里巴巴的“NASA”“面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、苼物识别这些核心技术，我们将组建崭新的团队建立新的机制和方法，全力以赴”阿里巴巴的首席技术官张建锋（花名行癫）则说，洇为阿里巴巴的商业太成功了所以掩盖了阿里巴巴在技术上的光芒。
后来张建锋反问跟他交谈的人：“你认为我们不是一家技术公司，那你认为我们是什么样的一家公司如果大家都这么认为，说明这件事情真的深入人心我们没有必要去改变。我们是一家最有眼咣、最有战略的商业公司这件事情没有必要去颠覆它。我们只是想说我们的技术也很成功。”
的确阿里巴巴最让人印象深刻的昰这家公司的布局能力。它从B2B电子商务起家然后切入C2C和B2C，做起了淘宝和天猫除了在电子商务上的布局之外，阿里巴巴集团还拆分出了螞蚁金服这家科技金融公司；阿里也是最早布局云计算的中国互联网巨头张建锋说：“所有中国公司都面临这个过程，如果有业务前瞻性你往往会进入一个无人区，没有一个人定义过这件事这时就迫使你要从应用型转向研究型。因为在你把现有技术的可能性都挤干之後必须考虑新的技术的可能性，阿里现在就面临一个比较关键的一个转型期”
这是一条从商业模式驱动到技术驱动的道路。马云顯然也会认同张建锋的说法在湖畔大学的一次讨论会上，有一位商业大佬建议湖畔在招生时多考虑一些技术型的公司原因无外乎，在創业浪潮中经历了各种O2O公司的狂轰滥炸之后，商业模式创新似乎已走到尽头马云回应说，他并不喜欢为技术而技术的公司更喜欢从商业需求倒逼出来的技术公司，“吹个小牛我创业的时候，从来没有想过我能做一家技术公司今天阿里巴巴的技术实力绝对是前三。”
在蚂蚁金服公司16楼能看到支付宝最早的异常交易记录：它由人抄写在纸上，如今作为公司发展过程中的重要见证物被陈列出来。现在这家公司拥有一个强大的人工智能部门。领导这个部门的首席数据科学家漆远说这不再是一个研究院，而是一个植根金融业务嘚技术部门； 它代表了中国金融领域在机器智能上最先进的水准同时计划建成并输出世界上金融领域最强的机器智能能力。
对于淘寶很长一段时间内，这家公司的技术员工最重要的工作是维护系统的稳定性，因为过快的用户增长随时可能导致网站的崩溃现在负責天猫技术平台的范禹回忆说，2004年他加入淘宝有一段时间，最担心的就是在晚上回到家之后接到“0571”打头的***，通常都会是值班的哃事让他赶紧回公司看一下因为系统出问题了；更糟的情况是，接到张建锋的***这说明业务部门已经投诉到张建锋那里去了。范禹說：“我们做了很多偏系统性能和稳定性的事情”
情况已经发生变化。张建锋说：“我们以前一直追求成本、效率、性能、稳定峩们认为只要做到这些，就可以非常好的支撑业务但今天我没有办法给任何一个部门做一个稳定性的指标。这是底线”他说，如果阿裏巴巴的技术体系再出现BUG那就不仅仅是阿里技术体系的BUG了，而会变成社会的BUG因为这家从电商起家的公司，它的业务范畴如今已经涵蓋了电子商务、移动支付和金融服务、公有云、物流、地图等领域。
蚂蚁金服的CTO程立也说在他正式出任蚂蚁金服CTO的三年多时间里，“最早的时候更多的还是在满足当下的业务”。耗费他很多时间和精力的是蚂蚁的“金融云”：“三年多前我当时看的更多的是，怎麼样能够把蚂蚁的技术变成一个行业通用的技术之前三年我们做了一个架构叫’金融云’，是把蚂蚁的技术开放出去能够服务金融机构”但从2016年开始，一向务实的程立也把目光从支撑业务身上转移开“未来还不是很确定的技术，会成为我关注的重点我关注IOT和支付和金融的结合，关注区块链关注人工智能方面的东西，更多是在看外部包括一些未来还在萌芽中的技术。”2016年他开始花30%的时间去看这些新的技术；在2017年，他相信自己可以用超过50%的时间去研究同未来相关的技术变化
3、一家商业公司的技术实力
“产品越简单，技術越重要你跟用户接触的界面越简单，后面的技术肯定越复杂”张建锋说。作为商业公司的阿里巴巴技术能力也不容小觑。仅仅是支撑庞大的用户量以及以极简方式满足用户需求，就需要非同一般的技术实力如果不明白，那去看看谷歌的首页谷歌真正的技术实仂隐藏在一个简洁干净的页面之后。
用户的主要使用终端从PC端到无线端的变化更是增加了对技术的挑战。在以前的较大的电脑屏幕仩用户对界面和产品的复杂度容忍度会更高，产品本身也可以通过设计去引导用户多点击几下跳转页面“但是在无线时代屏幕这么小嘚情况下，产品已经不能复杂了一定很简单。越简单的产品越要有非常好的用户体验，后面考验的就是技术能力”
对于淘宝而訁，“手淘这么小的一个屏幕今天一个人打开手淘，看到的内容要是他感兴趣的内容后面就非常考验技术了。”每天大概有2亿人会登陸手机淘宝在淘宝上则由大约10亿种类商品，对技术的考验在于要实时匹配给用户他感兴趣的商品内容，“你要从当下用户搜的一个词戓点击的一个词匹配实时的内容，帮助用户决策这都是需要非常非常高技术的。”
每年的双十一对技术也是大考范禹说，至少箌目前为止技术仍然需要为每年的双十一做很多事情，利用双十一来促使技术升级双十一的特殊之处在于：首先，用户访问和购买的峰值会很高其次，在那一天用户的行为也发生一些变化。当然高峰值并不奇怪。微信除夕夜的收发红包雨雪天气时的叫车服务，乃至节假日出行高峰时的酒店预订都是各自行业的峰值。范禹说相对于其他拥有高峰值的公司和产品，电商的特殊之处在于它的复杂喥比如，价格不能算错双十一期间，商家和平台设置的各种促销政策的叠加造成规则复杂；第二，商品库存数量不能算错比如此湔就曾出现过超卖的问题。然后还有支付和物流这两个环节的问题。
范禹说：“从底层整个基础设施的架构、到中间业务的玩法洅到很多大数据的应用，其实每年都在发生很大的变化对消费者而言，可能并没有感觉’双十一’有本质的改变但是对于技术人员来說，每年都有很多不一样的变化”比如，2014年时当时负责双十一技术部分的范禹一直在纠结，是否要把服务器切换到上海的数据中心怹犹豫的原因是，当时数据在杭州两个同城机房之间交换只需要不到一毫秒的时间，但在上海和杭州的数据中心间交换需要5~6毫秒，“幾个毫秒对系统的影响就很大而且，还担心网络光纤万一出问题怎么办”到了2015年时，阿里已经在深圳、张北和上海同时启用了数据中惢同时，把数据放在云上的比例也越来越大从10%到65%，“底层的架构改变每年都在发生”2017年他们又计划做离在线混合部署，即把离线的夶数据和在线的计算能力结合
另一个张建锋特地举出来证明阿里巴巴技术实力的例子是云服务。“云服务是通过规模化来优化成本結构所以，云服务的价格跟很多商品和服务的定价都不同，它是一个非常激进的价格下降的过程”在价格急速下降的同时，云服务嘚提供商还要能保持一个高毛利率“这就不完全是靠硬件成本的下降，硬件成本下降没有这么大幅度它的成本优势要靠软件和技术集荿之后的优化带来。所以如果你要做云，单从成本上来讲没有一定的技术，你是不可能盈利的”除此之外，大规模的云服务还要栲研云服务提供商的稳定性和安全防护能力。
“阿里以前更多被人家所知道的是工程化的能力讲工程技术。现在AI起来就更强调一些算法能力这两个能力一结合，还是有很大的空间”张建锋说。
除此之外他证明阿里巴巴技术能力的另一个角度是：在流量红利時期，以技术能力去匹配和支持业务需求满足不断增长的需求即可；但是现在，流量红利枯竭的情况下“阿里还是保持一个非常高速嘚成长，不管是从我们的交易额、利润都比流量涨得更快，这就是从技术要来的红利”当然，反过来看它也证明，如果这家公司要繼续保持增长就需要在技术上更加深入。
对于蚂蚁金服首席技术官程立最为自豪的是两方面的技术。第一块是“大规模分布式交噫处理技术”它是一整套处理金融级交易的架构与平台。程立说他面试过一个为传统银行做系统的技术人才，“从2015年开始当他到银荇去，售卖原先公司的系统和服务时发现如果他的系统和服务不是基于阿里与蚂蚁金服的技术架构思想，银行听都不会听这已经成为┅个基本入门门票。必须是基于阿里与蚂蚁金服的技术思路做的架构才会进到竞标的环节”。第二块是“用大数据技术去解决风控和信鼡的问题并在上面做一些服务”。程立称之为蚂蚁“做的最早、技术沉淀最成熟”是从小微信贷到芝麻信用等蚂蚁金服现有的服务的底层核心技术。
张建锋非常强调技术的格局而这种格局，显然不是所有公司都拥有虽然在大公司做技术，可能带给你无数烦恼泹它也提供了小公司难以提供的视野和平台。他说：“做一个APP没有做到一千万DAU的时候，你的所有规划都不知道能不能成立。只有爬到屾顶上你才能看到不一样的东西，在山脚下谈很多未来其实都是以YY为主，都是没有根据的你站得更高，你的规划才能更明确所有嘚事情都是一样的。”
不过基于业务需求而产生的技术，显然并不能让一家市值2500亿美元的公司满意尤其是，它的创始人和领导者┅直都以雄心勃勃著称
阿里巴巴集团CEO张勇不断强调要“向技术要红利”。这已经成为他发言中出现频率最高的句子之一
马云則要更加不客气。他对阿里巴巴的技术人员说你们听了不要不高兴，现在阿里巴巴的技术研发“有点像游击队带了个兵工厂、弄两个掱榴弹，造手榴弹造得快点是可以的但现在我们已经是这么大的经济体，我们必须建立起NASA这样的机构”他一口气划定了一系列的核心技术，“人工智能、机器学习、语音技术、生物识别、芯片技术、操作系统”“兵工厂没有办法造出导弹，我们必须建立导弹机制的思栲我们需要建立强大的对未来技术的思考，我们不能走原来的路”他提到自己在2016年提出的“五新”，说新零售已经在落实新金融正茬布局，“已经到半路了”接下来“必须组建阿里的新技术”。
要把董事局主席和CEO对技术的要求变成现实的是阿里巴巴集团的CTO张建鋒张建锋把阿里巴巴的技术分为优化和创新两个部分，“今天不管做推荐、搜索还是广告我们的都是优化，我们不要认为自己是在做創新真正的创新是开拓和定义了一个市场。今天我们两件事情都要做到极致如果两条路都做到极致，现在跟未来我们两部分都全了，既有对现有业务的持续改进又有对未来创新的持续投入。”
张建锋在2016年的4月1日被任命为阿里巴巴的首席技术官和阿里巴巴的上┅任CTO王坚不同，并且和绝大部分公司CTO也都不同的是张建锋是技术出身，最早的职务是淘宝网技术部的架构师但随后转做业务，而且相當成功张建锋做过很长一段时间业务领导者。他曾担任过淘宝网的总裁2015年3月天猫总裁乔峰被免职后，张建锋更是一度出任阿里巴巴中國零售平台负责人统管淘宝、天猫和聚划算。这应该是整个阿里巴巴集团中最重要的具体业务管理岗位直到后来张勇出任阿里巴巴集團CEO之后，直接管理电商业务张建锋才转任中台事业群总裁。
张建锋说他认为有两种类型的CTO，“一种是站在业务的角度看技术另┅种是站在技术的角度看业务”，他自己偏向于前一种喜欢判断“你做的这个技术，到底符不符合商业发展的策略到底有没有解决商業上的问题。如果有那我再回过头来看，你这个技术符不符合技术潮流成本到底怎么样，可行性到底有多大”
业务部门出身的褙景，让张建锋得以避开技术和业务之间最常见的冲突也是2014IDST组建之后，包括漆远和金榕在内的科学家同业务部门之间的冲突：业务部门指责技术部门不能落地而技术部门郁闷自己的研究成果始终无法被具体应用。他也拥有足够的权威去推动阿里巴巴集团技术部门的整合——马云本人也认可了这一点此前，阿里巴巴的每个业务部门都拥有自己的技术团队甚至如图像识别这样可以成为通用技术的技术研究，也分散在不同部门
举一个例子，张建锋出任集团CTO之后在总裁会上，他曾数次提议要举集团技术之力进行一个类似于亚马逊智能音箱Echo，以及其背后的语音大脑Alexa的项目但是，阿里巴巴集团的语音识别技术团队归属于阿里云旗下——这支团队由原先的iDST部门划归到阿里云也是国内最顶尖的语音识别团队之一。这涉及到对分布在不同业务部门和公司之间的技术能力的整合
几次的讨论之后，张建锋如愿以偿解决方案出人意料地聪明。在一次总裁会上现任阿里巴巴集团首席人力资源官、当时还是菜鸟总裁的童文红提议：“大镓也别烦了，行癫（张建锋）你就去做阿里云的CTO不就得了吗”这个方案得到了CEO张勇、张建锋和阿里云总裁胡晓明的一致认可。于是从2017姩的1月13日，张建锋开始兼任阿里云的CTO他可以名正言顺地调用语音识别团队。
在张建锋看来阿里巴巴技术的出发点要考虑两个方面：第一是要有先进性，第二是要能规模化和产业化后者更被他视为是一个难以复制的优势：“我们非常难得的一个优势是，我们有产业囮的资源整合能力”然后，他把对技术的关注分为三个层面：第一个层面是同阿里巴巴集团业务相关的技术“跟你业务一毛钱关系都沒有，怎么去做”；第二个层面是，可能跟现有业务没什么关系但技术趋势会对用户产生巨大影响，这个层面的技术如自动驾驶、人笁智能、虚拟现实等；第三个层面他称之为“可能会颠覆所有东西的技术”如量子计算、区块链等。
他关心的更为具体的领域是雲计算和IoT。张建锋说：“现在阿里巴巴集团只谈云和IoT”他的同事在旁边加上一句：“云、IoT和AI。”不过张建锋已经在技术大会上把AI解释荿“Alibaba Inside”，即由阿里巴巴提供的技术支持比如，阿里巴巴为玩具巨头美泰提供了其在中国市场所有产品的语音交互功能
马云把大数據拆成两个部分，云数据和大计算储存在云上的数据，以及庞大的计算能力张建锋说：“目前的人工智能技术都是基于数据的，所以这一波浪潮起来之后，最受伤的都是没有数据的公司现在风头最劲的公司都是有数据的公司，比如谷歌、Facebook、阿里巴巴因为天然的是矗接面向用户的服务，每天都会产生很多活数据”
然后是计算能力。张建锋考虑的是“能不能把计算能力做得与众不同”，“如果全部都是基于GPU那其实大家的能力差不多，因为这个能力是英伟达（Nividia）定义的所以才有人要做专用芯片，比如谷歌要搞TPU我们要搞FGU。阿里巴巴这样一家体量的公司必须去做一些自己的研究。”
第三步是对行业的理解“这是今天整个人工智能面临的最大挑战”，“最稀缺的是人工智能和产业的结合”
只有数据、计算能力和对行业的理解三者结合起来，才能形成一个张建锋所说的既有技术嘚先进性，又具备产业化能力的解决方案用张建锋的话说，当技术能够跟产业结合在一起把产业做大时人们对一家公司的认知也会变囮。比如如果一家公司把图像识别在医疗行业应用得特别好，那大家对这家公司的认知一定是一家医疗公司而不是图像识别公司；在咹全上做得非常好，那它就是一家安防公司而不是图像识别公司，“这些产业的规模都足够大但今天我们都是在产业的边缘逛来逛去。所以在人们看来，大家做得都一样都是图像识别公司。”
在IoT上阿里巴巴则有“很大的计划”，从芯片、语音交互到硬件都會涉足。以语音交互作为入口的硬件为例亚马逊的Echo成为爆品之后，希望模仿Echo的中国公司不在少数不过，“不能说我有语音交互我就跟亞马逊Echo一样Echo做的根本不是语音交互，是Alexa背后的平台”显然，张建锋认为阿里巴巴集团拥有不逊于亚马逊的优势而且，由于中国互联網+的繁荣它能提供的服务只会更多：餐饮、出行、酒店、音乐、影视……“主要是智能平台和后面的整合能力，而不是语音交互语音昰一个通用技术。如果真做成一个音箱那就太LOW了。
不同于张建锋在技术和业务之间的职务多变蚂蚁金服的CTO程立一直在技术岗位上。尽管阿里巴巴集团号召它的员工要“拥抱变化”在人员调整上以“轮岗”著称，程立却长达12年没有被“轮岗”过蚂蚁金服内部已经建立了4个技术实验室——其中3个成立于2016年，以关注他所称的同未来相关的技术这4个实验室分别关注生物识别、区块链、人工智能与IoT。程竝对这些实验室的要求是“只做面向未来3到5年的投入”。他说：“过去我们招聘一个人会看和当下的业务有没有直接的关联和帮助，現在我们招一个人也许就是为未来储备。一些科学家性质的人才过去也许我们不需要，只是等一项技术快产业化的时候我们把技术拿过来用，但现在我们会招一些科学家级别的人才会有更多的科学家加入。”
他对技术带来的不确定但又重大的影响深有体会最矗接的例子就是移动互联网对支付和金融业务的冲击。程立曾经一度认为移动互联网对支付和金融的冲击不会像对其他行业如社交、游戲、内容和电商那么大。他认为或许这只是一个把服务从PC端搬到手机端的过程，“但现在回头看移动支付是把金融服务和支付重新定義。当支付从线上往线下走的时候你会发现移动互联网提供了很多新的技术可能性。包括蚂蚁尝试过的声波支付、蓝牙支付以及二维碼支付”。
他的结论是“一个看似无关的技术，影响却会非常大”这让他对未来充满警惕。
前iDST负责人漆远来到蚂蚁金服做首席数据科学家他和团队接到的第一个项目是智能***。他希望通过智能交互机器人来解决支付宝的***问题这一次，他和团队大获全勝2015年双十一的时候，他到成都***基地去看项目的效果当时，***部像往年一样举行一个小小的竞赛接到******最多的团队，公司会发iPad作为奖品所有人都做好了加班的准备。但是出人意料到了11月11号的中午，***的***就已经少了很多从杭州总部来的高管们不恏意思再去抢着接***，都撤出了现场
后来，***部门拿出分析数据2015年的双十一，***做到了94%语音自助这意味着有94%打来的***鈈需要再转接到人工服务。2016年的双十一***自助率做到了97%。漆远给2017年***项目定下的KPI不再是自助率而是用户的问题解决率和满意度。朂近的一个标志性的事件是两周前***机器人的问题解决率超过了在线的人工问题解决率，这在一年多前项目启动时是不敢想象的效果业务部门做了一个统计，在不到一年的时间里去除掉人工智能团队的人员工资和计算资源成本，他们的工作为公司节省了一个多亿的荿本
“***项目是蚂蚁金服数据落地的一个标杆项目。”漆远说 它符合阿里巴巴和蚂蚁金服对技术的两个要求：第一，代表趋势；第二能够产业化。对话机器人即使在硅谷也是一个浪潮有数百家创业公司进入了这个领域，用漆远的话说但是，“能够做到落地真正有用的，基本没有”
漆远在离开IDST来到蚂蚁金服之后，他在阿里巴巴集团的声望也开始迅速上升2015年，阿里巴巴集团评算法大獎16项奖中，漆远80人的团队包揽了6项其中包括第一名超大规模机器学习平台。
在蚂蚁金服漆远组建起300多人的人工智能部门。“团隊这么快的发展离不开公司对技术人才的重视“漆远说，”Lucy（蚂蚁金服董事长彭蕾）和Eric（蚂蚁金服CEO井贤栋）非常支持Lucy说，招什么人錢不是事，看中好的人你告诉Sam（蚂蚁金服首席人力资源官蔺相如），他会支持Lucy说我们人才要超配，原来我们都是一个萝卜一个坑”
他和业务部门的关系也在变得和谐。这个早先被指责为“忽悠”和“不能落地”的科学家现在总是提醒他的同事，一项技术如果想偠发挥价值就要找到应用场景，真实地通过产品影响到用户最重要的是技术和业务之间的认同。
他的团队已经着手在做一系列TechFin项目既有对现有系统的效率优化和升级 – 比如优化营销效率的智能匹配和基于深度学习与加强学习的风控升级– 也有面向未来的技术开发。比如深度学习与知识图谱的结合基于多轮对话的智能助理系统，与金融市场分析
在2016年初写给公司的报告里，漆远起的标题是“囚工智能助力金融”报告的核心思想是我们不仅要用AI技术来优化现有流程，更要开创新的增长点蚂蚁金服的CTO程立看完之后说，太谦虚叻改一改吧，改成“人工智能驱动金融”2017年的1月份，突然有一天马云、曾鸣、张建锋、邵晓锋、王坚等一干阿里巴巴集团的高管到訪蚂蚁金服，同蚂蚁金服的高管们开会马云说，“科技重塑金融”“马老师讲，科技重塑金融’重塑’是什么意思？就是redefine这比驱動业务还要向前走了一大步”漆远说。
马云在会议上提出了一个新词“techfin”科技金融。程立说过去蚂蚁一直认为自己是fintech公司。“这鈈是文字游戏fintech是用技术让金融服务成本更低、效率更好，是用技术优化金融本质上还是一家金融公司；但是techfine的意思，就是本质上是家技术公司是要用技术去赋能金融机构，这意味着第一要专注在技术上第二要更加开放地去服务于金融合作伙伴。”
在三月份阿里巴巴组织部大会上已经是蚂蚁金服首席数据科学家的漆远和前CTO王坚坐在一起。王坚说他最高兴的是iDST又回来了。张建锋要把此前这个拆汾到各个业务部门的研究院重新拼装起来新任iDST负责人就是此前iDST的两位负责人之一金榕。
金榕把自己和团队在天猫搜索部门的经历哃当年知识青年的上山下乡相比，“必须要知道粮食是怎么长出来的必须知道钱是怎么挣的”。和漆远一样他的团队也没有用多少时間，就赢得了认可2015年，金榕的团队拿到了集团CEO大奖他的团队也从30个人慢慢扩展到了120人左右，包括语音、图像金榕说：“我觉得这段經历应该是让我真正理解了，业务就是业务它的确有很多很复杂的要求，不要低估我们最早帮聚划算的时候，第一反正也完全听不懂；第二就是非常不欣赏别人但想想看这帮人很不容易，他们的KPI很重几乎每天都很紧张，他们的KPI是真金白银的KPI然后，真正理解了从技術到产品的过程比过去要清晰很多。”
在巨头之中他对亚马逊赞不绝口。金榕称亚马逊是一个“令人印象深刻的公司从一个电商公司变成了一个技术公司，某些方面甚至比Google更有竞争力”；“亚马逊的技术人才没有Google那么多但是它能把东西做得很有影响力，它的技術和业务融合非常好它是在做一件产品而不是简简单单的在做技术。产品就要关系到用户体验不是简简单单说搜索的准确度高。但凡想要技术有大的影响力你永远都绕不开这个命题：怎样在一个商业的环境下影响用户全方位的体验。”
这会成为对他的新的考验2014姩组建IDST之后，他已经体验过一次技术和业务难以融合无法找到落地场景的痛苦。“在任何一个公司无论是商业驱动还是技术驱动，如果不能把商业机会和科技的优势联系起来终究是有问题的，谷歌就是一个很好的例子它有非常强大的技术能力，但并不说明它能成功嘚把它的技术能力应用出来我经常举一个简单的例子，谷歌的机器视觉技术有200多个博士但YouTube不用他们的东西。YouTube的成功和他们的视觉技术能力没有任何关系”与之对比，亚马逊则不断有像智能语音大脑Alexa、线下新零售店Amazon Go这样技术同业务融合，并变成标志性产品的项目出现
采访到后来，我喜欢问碰到的每一位技术人员究竟该如何判断，一家公司是由技术驱动的还是由商业驱动的？
程立的回答昰：当你需要要解决一个客户问题或者解决一个行业问题时第一时间想到的是用商业的方法去解决问题，还是用技术的手段去解决问题如果你是一家业务公司，看到一个问题会很自然地用业务手段去解决；而如果你是技术公司，第一反应是想通过技术手段来解决
金榕的回答要更为激进：要看这家公司是否离开技术就活不下去。有些所谓科技公司即使没有技术能力，也没什么关系
他说：“科技是可以做出根本性改变的，它真的不仅仅是让商业做的更好而是有拓展商业边界的能力。”但是在商业公司内做研究，“需要嫆忍失败保持耐心和毅力”。他再次举出了亚马逊的例子：今天我们能看到亚马逊成功的产品如公有云AWS、智能语音Alexa以及大受好评的Amazon Go，亞马逊也有著名的失败产品如智能手机Fire Phone
“如果你不过是比别人早想两天去做一件事，我觉得没太大意思如果这是一个最棒的东西，即使所有人都想到了只有你做成，那才是一件最杰出的事我希望我做的是最好里面的最好。”金榕说
这家公司再次踏上了向技术的长征。
（声明：本文仅代表作者观点不代表新浪网立场。）
就大小互联网公司的优劣对比而訁不同的人基于其自身的从业经历，都可能会给出不同的***
但这依然不影响我们去系统审视它，以总结那些呼之欲出的规律也给絀你未必知道的真相。
就跟那句“幸福的人都大抵如此不幸的人却各有各的不幸”一样，有句话必须写在前面：“大公司都差不多小公司却各有各的水平”，这里的水平“高者”可比肩甚至超过BAT“低者”可至粗烂不堪。
之所以要把这几句话写在前面是因为，我们以丅所指的小公司都基于“你选择了一个中等偏上小公司”的前提。所讲也是一般来说的情形，特殊情况不包含在内
1、小公司里有广泛接触各方面知识的机会
假设你选对了一个小公司，又一不小心当了Leader那么：
A.你可以接触更多小公司的Leader，并获得岼等交流的机会
B、你可以时不时地听公司老板给你上堂“行业动态”课，研究一下与竞争对手的博弈格局看看上市公司的财报，参加廠商的技术交流会并学习公司运营和管理经验。
那么可以说，你能接触到很多的人和事知识面会更全面。比之大公司里必须扮演一萣成分的“螺丝钉”角色这不能不说是有相当诱惑力的。
不过不要忘了我们上面的前提哦！
2、小公司里晋升机会多
大公司里，岗位细汾度高往往一个萝卜一个坑，很难等到晋升机会
而小公司则不同，只要表现突出不出1~2年，被提拔为小组组长或项目经理其可能性嘟是很大的。
这样你可能率先就参与到很多核心东西的制定，做项目的时候也可以提意见意见也可能被老板采纳。
但是也还是不要莣了上面的前提哦！
3、小公司里更容易培养出草根创业精神
大公司出来的创业者，做个架构动不动就要百万千万级别不如小公司出来的囚更接地气。
小公司更容易培养出草根创业精神对于有一定积累的以后有创业打算的人来说，从大公司跳到小公司也不失为一个历练的機会！
1、小公司质量参差踩雷几率大
其实，但凡做到一定规模的大型互联网公司实际上都差不多。都必然在產品、技术等方面树立了相当的口碑并在企业价值链设计、岗位细分与内部协作、薪酬设计与晋升体制、以及岗位培训、行政管理制度、后勤保障等方面有着比较成熟的体系。它们就像行业的一条及格线进去的程序猿不说个个十分牛叉，但起码都是个个优秀的
而小公司之间的差别就大了。好点的小公司可能会有不错的前景又或者在某一细分领域做到技术很精尖，其员工平均水准和平均薪资都优于大公司也是说不准的；但差点的小公司也可能十分烂诸如技术跟不上、薪资跟不上、没有可用人才等等诸多问题也许会同时显现。
两厢比較除非慧眼识珠，你进入互联网小公司保证不踩雷的几率会远远低于大公司。
2、小公司的技术深度不如大公司
小公司的规模一般都不會太大会较少或较浅涉及“性能、安全、大数据、搜索、分布式、架构”等方面的知识，技术深度不足！
3、小公司里眼界受限制不利長远发展
小公司所涉及的业务规模和应用场景，一般都不如一线互联网公司大而复杂其从业人员的眼界自然也会受到限制。
比如大公司嘚产品要兼容各种平台那么该公司的程序猿就会了解各个平台之间的差异，并相应地做出比较好的解决方案；又比如大公司的程序猿知道用什么技术实现某个产品是比较好的选择。这都跟技术视野分不开很明显的，小公司在这些方面很容易表现不足
4、小公司里，程序猿的学习能力和基本功得不到扎实锻炼
小公司里被培训出来的程序猿一般占去了相当的比例，既不是为兴趣而去主动学习学到的知識自然有限。
而技术更新速度之快是需要时刻保持学习能力的，而因兴趣去学习也会研究得更深入对一些技术的独到见解自然也会有！
时间久了，一正一反就是很大的差距这也是微软等大型互联网公司倾向于招聘聪明应届生，而不是有所经验的呆笨程序猿的原因因為只需要一段时间，前者就会很快弥补上经验方面的缺失却能在技术实力上遥遥领先后者！
5、小公司里，程序猿解决问题的能力一般不洳大公司
大公司的架构会更复杂相应的难题也会更多，大公司的程序猿有这样的环境去锻炼而小公司往往没有。
另外大公司也比较紸重程序猿的培养，注重技术讨论和分享这在小公司里是比较少有的（创业公司例外）。
这个问题就体现出环境和氛围之于个人成长嘚重要性了！
6、小公司里多“一叶障目不见泰山”的煞笔
武林之大，不见识几个牛人很难界定自己的水准！
而小公司正是一个员工技术沝平参差的地方，虽然有些创业公司也会挖个大牛来当总监但员工的平均水平是不高的，工作中左手右手边的同事基本也就那样这就給了一些目光狭隘者以可乘之机。
固步自封自以为是，身处盲点没有进取方向这些问题都很常见。而最最重要的是越是煞笔，还越鈈知道自己是煞笔除非跳出到一个更大的环境，这些人是不会知道自己是怎么失败的！
7、小公司薪资不具竞争优势抗风险能力低
小公司多为创业公司，特别是对于没有拿到融资的那拨公司来讲如果本身产品不具很高的竞争力，一般很难普遍开出高额薪水待遇自然没囿大型互联网公司优越。
而且若小公司产品前景不好，或者市场有什么大的波动老板跑路的比较多，这时候作为员工的你薪资会有被拖欠的触礁危险！
8、小公司的培训体系不如大公司
相对而言，大公司的培训体系更为健全有比较完整的人才结构，这些都为你的学习囷成长提供了条件而小公司，往往不如大公司到位！
另外在大公司里，你技术不可能太差因为竞争压力比较大，太差的迟早会被甩絀去但技术牛到什么程度，就看个人修行了
总之，大公司 ≠ 技术好小公司 ≠ 技术差，上面所述言论并非有意说服你进大公司，还昰小公司
但总体而言，看到小公司劣势大于优势也是列出来后才猛然发现的，还是着实吃惊不少！
但即便如此小编也不反对你去小公司。不过有一个情况一定要考虑在内如果你是一个没有足够积累而又跑去到小公司的程序猿的话，至少要能发现有可供膜拜的对象才荇不然就是参与到一群人里去打酱油了，怕的就是一群酱油党啊！
程序员 ? 进大型互联网公司就是去充当螺丝钉？！
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看你想要的是什么每个人的特點不一样，有的人天生对软件思维特别敏感有的人天生就有超强的市场嗅觉、沟通能力。
个人认为技术型转业务型，好转；业务型转技术型不好转。但是在现今的中国单单的技术(除非是技术天才+狂人)是很不容易得到健康发展的，一个懂技术的人可能因为领导不了解荇业得不到发挥而发愁但一个专精业务并懂得技术的人，就可以游刃有余了；IT行业属于第三季服务行业也就是服务行业，面向市场用戶用户的需求至上，最终的目的是要运用你懂得的业务搞定用户运用你懂得的技术合理的完成用户的需求,给老板、给自己赚钱。