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今天很多AI能力 ， 比如说像OCR、语音、自然语言处理等等 ， 都已经是标准化开箱即用的状态了 。 因此阿里云的工程师和达摩院的算法同学们合作 ， 在10多种场景下的开放服务层 ， 提供了上百种标准化的算法模型和服务 ， 来解决AI落地应用最后一公里的问题 。
无论是OCR、语音、还是文本的理解 ， 我们希望能够通过一个标准的模式来实现AI 模型的开通、接入和使用流程 ， 就像下载和使用一个APP那么简单 。
在灵杰之上我们搭建了非常多应用 ， 今天大家可能都经常听见 ， 像城市大脑、医疗大脑等等这样的概念 。 今天后面分享当中 ， 我们想跟大家分享在互联网领域一个非常典型的应用 ， 就是像在电商这类业务中 ， 如何实现更高效地增长 。 它的本质就是怎么样把用户和他们所感兴趣的内容结合起来 ， 最终达到用户体验和商业结果双赢的局面 ， 后面的分享会有更细节地呈现 。
总结一下 ， 8年前我们说能够训练一个图像识别模型然后搭一个小的demo ， 就已经是一个顶级的AI开发者了 。 今天我们所面对的需求是将AI 的数据、算法和场景结合起来 ， 去构建一个完整而且更加复杂的解决方案 ， 来解决各行各业当中的实际问题 。
从开发的角度来说 ， 从我们想写第一行代码开始 ， 到写下第一个AI模型需要多久？
从应用的角度来说 ， 从我们看到一个需求到prototype上线和服务需要多久？
这是我们今天一直在考虑的问题 。 阿里灵杰解决这个问题的思路 ， 就是让不同的开发者们都能够按需取用、开箱即用 。 从最底层的基础产品 ， 到中间的开发平台 ， 到上层的开放服务 ， 来帮助各行各业的科学家们和开发者们在云上一起画出人工智能增长的第二曲线 。
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