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如何将闲鱼电话客服转为人工？闲鱼网客服电话95188人工。2017年10月11日杭州云起大会上，马云宣布阿里巴巴集团成立面向未来的科技研究机构3354达摩院，未来三年将投入1000亿人民币进行科技研究。

达也研究所致力于探索科学技术的未知领域，以人类视觉为驱动力，开展基础科学和创新技术研究。

阿里巴巴未来20年的目标是打造世界第五大经济体，为全球解决1亿个就业机会，跨境服务20亿人，为1000万家企业打造盈利平台。要实现这一目标，服务于世界经济，需要解决的问题数不胜数，这也是达摩院成立的初衷，将遵循“为解决问题而研究，以利为乐”的宗旨。

阿里巴巴创始人马云对达摩院的发展提出了三点要求：“活得比阿里巴巴长”、“服务全球少20亿人”、“面向未来，用科技解决未来问题”。

目前，阿里巴巴达摩院在全球有七个办事处，分别是北京、杭州、新加坡、西雅图、桑尼维尔、特拉维夫和纽约。

阿里巴巴达摩院全球职场

学术委员会成员包括来自世界各地不同领域的科学家，即：

高文

高文

北京大学数字媒体研究所所长、系统芯片研究所所长、北京大学博雅讲座教授、信息与工程科学部主任、中国工程院院士乔春明、ACM Fellow、国家自然科学基金委员会副主任、中国计算机联会主席。

洪梅

洪梅

北京理工大学教授、副校长，中国科学院院士，乔春明发展中国家科学院院士。

吴

吴

浙江大学校长，中国科学院院士，之江实验室副理事长。

黄茹

黄茹

教授，院长，中国科学院院士，乔春明

迈克尔乔丹

迈克尔乔丹

加州大学柏克莱分校教授、美国工程院院士、美国科学院院士、美国人文与科学院士、AAAI院士、乔春明

珍妮特温

珍妮特温

乔春明，ACM研究员，哥伦比亚大学教授和数据科学研究所所长，定义了计算思维。

亨利利维

亨利利维

华盛顿大学教授、计算机科学与工程学院院长、乔春明美国工程院院士、ACM院士

乔治丘奇

乔治丘奇

麻省理工学院教授、哈佛大学教授、美国工程院院士、美国科学院院士、人类基因组计划负责人。

阿维威格德森

阿维威格德森

普林斯顿大学高等研究院教授，美国科学院院士，美国人文科学院士

理工学院共有15个实验室，分别是机器智能、数据计算、机器人、金融科技和X实验室。

五个实验室分属五个研究领域，其中机器智能领域的实验室最多。

机器研究领域的实验室：语音实验室、视觉实验室、语言技术实验室、决策智能实验室、城市大脑实验室。

阿里巴巴达摩院的机器智能研究领域主要围绕机器学习等前沿技术开展理论和应用研究，帮助零售、医疗、司法、交通等行业效率，推动经济、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等领域的变革。

机器研究领域有五个实验室：语音、视觉智能、语言技术、决策智能和城市大脑。

金荣达摩院机器智能研究领域负责人

金荣

致力于语音识别、语音成、语音唤醒、声学设计与信号处理、声纹识别、音频事件检测等下一代人机语音交互的基础理论、关键技术和应用系统的研究。形成了覆盖电商、新零售、司法、交通、制造等行业的产品和解决方案，提供高品质的语音交互se

为了家，为了车？在办公室、公共场所、强噪声、远近场等复杂场景下。研究多语言、多模态、端云一体化的语音识别和唤醒技术，通过平台模式提供开发者丰富的自学习能力定制模型，让商家拥有语音模型的自定制能力。

研究高质量、有表现力的语音成技术、个性化语音成和说话人转换技术，主要应用于语音交互、信息广播和文本阅读。

对声学器件、结构和硬件设计、基于物理建模和机器学习的声源定位、语音增强和分离技术、多模态和分布式信号处理进行了研究。

研究文本相关/不相关声纹识别、动态口令、近/远场环境下的声纹识别、性别和年龄画像、大规模声纹检索、语言方言识别、音频指纹检索、音频事件分析等。

基于自然语言理解技术，构建语音交互场景下的口语理解与对话系统，为开发者提供自我纠错能力和对话定制能力。

运用声学、信号、唤醒、识别、理解、对话、成等原子能力。我们将构建一个全链路、跨平台、低成本、高性、端云融的分布式语音交互平台，帮助第三方拥有可扩展、定制化的场景能力。

在业内率先实现公共场所强噪声环境下免唤醒远场语音交互，结流式多轮多意图口语理解、业务知识图谱适配等技术。

产品及应用

研究团队

鄢志杰

鄢志杰 达摩院语音实验室负责人

中国科学技术大学博士，IEEE高级会员。长期担任语音领域学术会议及期刊专家评审。研究领域包括语音识别、语音成、声纹、语音交互等。曾任微软亚洲研究院语音团队主管研究员。

付强

付强 达摩院语音实验室研究员

西安电子科技大学博士，曾在美国OGI从事博士后研究。在IEEE Trans等学术刊物及会议上发表论文近百篇。曾获中国科学院杰出科技成就奖（2014年）、中国语音产业联盟先进个人（2016年）。

马斌

马斌 达摩院语音实验室研究员

冯津伟

冯津伟 达摩院语音实验室研究员

弗吉尼亚理工大学博士。师从音频声学泰斗沙家正先生，并与导师一起研制出了全球台扬声器纸盆共振频率的自动测试系统。曾主持开发基于麦克风阵列的视频跟踪系统。

李威

李威 达摩院语音实验室资深算法专家

大学计算机系博士。曾任百度语音技术部资深工程师，负责百度语音识别声学模型、语音成核心算法及训练流程的研究和开发工作。现负责大规模声学模型、语言模型研究及产品化工作。

高杰

高杰 达摩院语音实验室资深算法专家

中科院博士。曾任微软STC语音科学家，负责基于分布式计算平台的超大规模语音识别模型训练系统的研究和开发工作。现负责语音识别大规模解码器核心引擎等工作。

雷赟

雷赟 达摩院语音实验室资深算法专家

德州大学达拉斯分校博士。拥有50篇会议和期刊论文。研究领域包括声纹识别、语种识别、音频检测、语音识别、机器翻译、自然语言理解、系统等。曾任Facebook和SRI的研究科学家。

王雯

王雯 达摩院语音实验室资深技术专家

普渡大学计算工程博士。在IEEE/ACL会议和期刊上发表了100篇以上的论文。研究领域包括自然语言理解、自然语言处理、机器翻译、深度学习、语言模型、语音识别等。曾任SRI资深研究科学家。

致力于研发与运用图像和视频的分析和理解、三维视觉等技术，构建以图像视频为媒介的产品和应用，商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

研究方向

研发图像分类、目标检测、特征表示学习、关键点提取、大规模向量搜索引擎等基础技术，解决商品图像，通用图像，人脸人体，文本图像的识别、搜索、分析等问题。

研发图文互搜、图文共搜、价格预估等跨媒体内容理解的核心技术，解决跨媒体内容理解与分析等问题。

研发硬件扫描、点云处理、纹理映射、三维分类/检测/特征表达等基础技术，解决小物体、人体及人部件在特定场景的三维模型生成、识别、搜索等问题。

研发摄像头网络、传感器融、行人跟踪与重识别、人体姿态估计、物体检测与识别等基础技术，解决人的身份识别、人的全域追踪、动作序列分析、商品定位和识别、人货绑定等问题。

产品及应用

研究团队

任小枫

任小枫 达摩院视觉智能实验室负责人

华盛顿大学计算机科学与工程系客座教授，拥有加州大学伯克利分校博士学位。加入阿里巴巴之前，曾担任亚马逊资深主任科学家，负责Amazon Go计算机视觉算法的研发。相关论文被引用10,000次以上，是CVPR和ICCV会议的领域主席。

ZELNIK, Lihi

ZELNIK, Lihi 达摩院以色列实验室负责人

曾任以色列理工学院电气工程系的副教授，纽约康奈尔大学的客座教授。拥有魏茨曼科学研究所计算机科学博士。一直致力于计算机视觉的研究。 曾任CVPR'16的项目主席，TPAMI的副主编，多次担任CVPR，ECCV的区域主席，并担任ACCV'18和CVPR'19的奖项委员会成员。在2021/22年，她将担任CVPR'21和ECCV'22的主席。

潘攀

潘攀 达摩院视觉智能实验室研究员

拥有伊利诺伊大学芝加哥分校博士学位。拍立淘以图搜图的创始人之一，研究领域包括深度学习、视觉搜索与识别和三维视觉等。曾先后在三菱美国研究院和富士通北京研发中心从事视觉技术工作。已发表20余篇论文，拥有多项授权专利。

刘铸

刘铸 资深技术专家

纽约大学博士，研究领域包括视频内容理解和分析，三维视觉，机器学习。曾任AT&T科研实验室主任科学家，哥伦比亚大学和纽约大学的客座教授。拥有140多项美国专利，发表70余篇论文。曾获AT&T科技奖章。IEEE高级会员，IEEE TMM和SPL副主编。

Itamar Friedman

Itamar Friedman 资深技术专家

拥有以色列理工学院电子工程学院的计算机视觉和机器学习硕士学位。研究领域是基于深度学习的视频和图像分析。他曾是Visualead的首席技术官，在机器人和网络开发领域曾连续创业。曾是Microsoft Accelerator TLV的导师，指导以色列领先的医疗和无人机领域的AI创业公司，拥有多项专利。

研究方向

研究词法、句法、多语言、知识表示和推理等基础技术，全面支持阿里经济体自然语言技术和应用需求，每日调用达到8000多亿次。

研究自然语言理解和语义分析等技术，应用于智能问答、文本摘要、文本复述/推理等问题。

研究文本机器翻译技术和多模态机器翻译（语音翻译，图像翻译）等技术。支持中、英、俄、西班牙、泰、印尼等20余种语言，45余种语言方向，日均调用量超7亿次。

产品及应用

研究团队

司罗

司罗 达摩院语言技术实验室负责人

卡内基梅隆大学博士。曾任普渡大学计算机系终身教授。曾获美国国家科学基金会成就奖、雅虎、谷歌研究奖等，发表过150余篇学术论文。先后担任ACM信息系统，ACM 交互信息系统和信息处理与管理编委会副主编。

黄非

黄非 达摩院语言技术实验室研究员

卡内基梅隆大学博士。在会议和期刊发表文章近30篇，曾担任ACL、NLPCC等领域主席、IJCAI资深程序委员。曾在Facebook、IBM Watson等从事NLP相关工作。现负责组建化翻译创新团队。

葛妮瑜

葛妮瑜 达摩院语言技术实验室研究员

布朗大学计算语言学博士。研究领域包括句法、语义和语用的数学模型；在机器翻译方面，从事、汉、英、法、西、德、意、葡、俄等语种工作。曾任职IBM研究院，从事自然语言处理和机器翻译工作。

陈博兴

陈博兴 达摩院语言技术实验室资深算法专家

中国科学院博士。曾是新加坡信息与通信研究所、加拿大国家研究委员会研究员。发表50多篇会议和期刊论文，曾获MT Summit 2013论文奖。研究领域包括机器翻译、自然语言处理和机器学习等。

骆卫华

骆卫华 达摩院语言技术实验室资深算法专家

曾任中科院计算所高级工程师，承担国家重大专项或自然科学基金课题十余项。现为自然语言处理-翻译平台负责人，组建并带领团队搭建阿里巴巴化翻译技术基础设施。

张琼

张琼 达摩院语言技术实验室资深算法专家

浙江大学博士，曾在威斯康星大学麦迪逊分校做博士后研究。拥有多项专利，研究成果发表在SIGIR、AAAI、NAACL等会议上。曾在雅虎工作。现负责自然语言处理-信息抽取和知识发现方向。

致力于通过研发与运用机器学习和运筹优化技术构建智能决策系统，业务运营效率、降低运营成本和增加运营收益。与作在计算资源优化、新零售、智慧物流等行业构建多个创新系统，在各类公共事业的场景中人效、能效、物效。

研究方向

研发大规模数据分析，深度学习模型构建及大规模模型训练技术，解决数据驱动的智能化问题。

研发优化复杂系统的技术，解决现实中的复杂决策问题，如优化库存、计算、流量等资源的配置问题等。

产品及应用

微灵

研究团队

姚韬

姚韬 达摩院决策智能实验室研究员

拥有斯坦福大学管理工程与科学系博士学位，美国宾州州立大学工业工程系终身教授。研究领域包括优化、机器学习、随机模型、商业分析、统计、博弈论、人工智能、运筹学、数据科学、供应链和交通等。

许欢

许欢 达摩院决策智能实验室资深算法专家

加拿大麦吉尔大学电子工程系博士。曾任新加坡国立大学副教授，佐治亚理工大学助理教授。研究领域为机器学习、运筹学、马可夫决策过程与强化学习、优化、高维统计等。发表会议论文近百篇，引用近三千次，曾任NIPS领域主席。

谭剑

谭剑 达摩院决策智能实验室资深算法专家

哥伦比亚大学电子与计算机系博士，俄亥俄州立大学电子与计算机系助理教授，IBM沃森实验室研究员。研究领域为随机过程，统计算法，分布式计算系统。多次获得会议论文奖；行业会议sigmetrics 2019年出版主席；获得美国自然科学基金支持，发表50多篇论文。

张京桥

张京桥 达摩院决策智能实验室资深算法专家

拥有伦斯勒理工学院博士学位，曾任亚马逊Device部门应用科研资深经理，负责Echo产品个性化，此前从事电商供应链优化及营销等领域的算法研究和应用工作。博士研究方向为遗传优化和模式识别，期间发表一篇学术专著及十余篇论文，被引用一千多次。

杨程

杨程 达摩院决策智能实验室资深算法专家

致力于通过互联网和人工智能，打通城市数据管道，发掘数据价值，构建城市新的基础设施。已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域。 是首批国家人工智能开放创新平台之一，是目前全球规模的人工智能公共系统之一。

研究方向

通过多视角学习方式融多源异构数据，实现对城市参与者的全面多维感知。

基于大规模路网结构，针对交通拥堵治理问题，进行分析预测和智能干预。

通过并行异构计算来加速在海量实时异构数据网络上的计算和处理过程。

对城市环境进行有效的感知建模，并设计对于环境鲁棒的自适应计算机视觉算法。

利用视频的动态特征信息进行行人与行为的特征建模，进一步完成搜索识别。

基于大数据智能分析，结城市发展规律，对城市的基础设施布局和公共资源分配进行智能分析和决策。

产品及应用

研究团队

华先胜

华先胜 达摩院城市大脑实验室负责人

北京大学应用数学博士，IEEE Fellow，ACM杰出科学家。曾任ACM Multimedia、IEEE ICME等会议程序委员会主席，全球MIT TR35获得者。研究领域包括视觉识别、搜索等。

张磊

张磊 达摩院城市大脑实验室高级研究员

西北工业大学自动化学院博士，IEEE Fellow。曾在理工大学电子计算学系任研究助理和副研究员，加拿大麦克马斯特大学博士后。理工大学电子计算学系讲座教授。研究兴趣包括计算机视觉、图像处理、模式识别等。论文200多篇，引用超3万5千余次，H-index为91，连续4年被评为 Clarivate Analytics Highly Cited Researcher（2015-2018年）。现任或曾任IEEE Trans. on Image Processing、SIAM Journal of Imaging Sciences、IEEE Trans. on CSVT、Image and Vision Computing及SPIE Journal of Electronic Imaging等期刊的编委或高级编委。

阿里巴巴达摩院数据计算研究领域旨在重构融、开放、安全、敏捷、生态化的信息基础设施，解决计算性能、计算效率、计算能耗等问题，满足人、机、物即时互联、信息共享和智能应用的需求，形成全球化的智慧计算生态。

数据计算研究领域下设计算技术、智能计算、数据库与存储三个实验室。

致力于计算、存储、互联方向的前沿性研究，探索从系统软硬件架构到芯片设计技术的全栈实现。采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在计算资源优化、新计算体系方向等构建创新系统，计算能力。

研究方向

系统软硬件综设计，针对新型计算技术的指令集、体系结构、编程语言和编译技术。

针对新计算技术的应用、体系结构、电路设计、设计自动化等， 例如三维集成电路、近似计算、超低功耗芯片设计等。

新型存储器件在计算体系中的应用，包括三维存储、非易失性存储、存内计算技术等。

芯片内和片间互联架构，包括片上网络(NoC)、光互联技术、无线互联技术等。

致力于研究到工程实现的转化，针对特定应用的加速芯片实现高性能、低功耗的计算芯片架构及系统。

产品及应用

研究团队

谢源

谢源 达摩院计算技术实验室负责人

IEEE Fellow，普林斯顿大学博士。研究领域主要包括计算机体系结构、集成电路设计、电子设计自动化、和嵌入式系统设计。发表过近300篇期刊和会议论文。

骄旸

骄旸 达摩院计算技术实验室研究员

负责组建芯片开发工程团队，目前的开发重点是人工智能芯片。曾在华为创建并领导美国和上海的技术团队进行全新GPU开发；在三星作为GPU团队的核心成员，参与项目的规划和创建团队。

何建德

何建德 达摩院计算技术实验室资深技术专家

曾在硅谷从事计算机绘图芯片设计工作，又先后在S3、TSMC、Broadcom、Qualcomm负责所有算法，微架构操作数设计与Shader core 布局设计。为Qualcomm设计的Shader core协助Adreno graphics Core稳占其竞争优势。

李伟良

李伟良 达摩院计算技术实验室资深技术专家

负责组建AliNPU上海ASIC团队。曾在S3 Graphics从事图形芯片的设计，后供职于AMD，负责上海研发中心的GPU IP设计部门，参与开发当前主流的图形芯片，致力于优化芯片的PPA。在ASIC前后端的各个环节拥有丰富经验。

尹莉

尹莉 达摩院计算技术实验室资深技术专家

负责芯片技术部软件部门，精于体系结构、编译器以及系统性能优化。曾在S3 graphics图形芯片架构部门，负责图形芯片可编程流水线以及后端编译器优化；后在Intel MLT部门从事二进制翻译、虚拟机以及spark性能优化。

张涛

致力于下一代海量、异构数据的分布式存储、管理、查询、分析和机器学习系统与算法的研究和应用。通过并行与分布式数据处理和云上系统资源管理，多场景、多模态、异构计算引擎融统一系统智能与自治化，数据安全隐私计算等关键技术，为各行业、各场景提供高效的算法支持和安全、可靠、强有力的计算引擎。

研究方向

融与统一批处理、交互式处理和流处理等多种计算模态，研究近似查询、渐进式执行等新技术，支持传统数据分析、图计算、机器学习等各种应用场景和计算需求下一代计算引擎。同时在计算引擎中研究利用GPU、FPGA、ASIC等异构硬件高效率和低延迟的计算性能，将异构硬件的计算能力与传统通用计算整，更好地满足人工智能、高性能数据分析等计算密集型领域的计算需求。

研究在大规模多样性数据（如结构化数据、图数据、信息网络等）上的高效数据挖掘算法和机器学习算法，探索和融大规模图表征学习、知识图谱等新技术，应用于在线反、系统、和提高搜索效能等场景，服务普惠到社会生活中。

将系统技术与人工智能技术相结，利用人工智能技术在数据仓库管理、资源调度、引擎优化等各个方面的优势加强与改进系统；同时使用系统技术辅助人工智能中的模型选择、元参数搜索等工作，进行自动的元学习，从而帮助系统变得更加智能，更加安全可靠。

研究如何在数据采集、数据共享和数据呈现等多个可能泄露个人敏感信息的数据处理阶段有效保障数据安全和用户隐私，同时降低数据损耗并提供高效的数据分析能力。

研究以深度学习和图计算结的大规模图表征学习为代表的机器学习算法和基于图的知识图谱技术，研发新型架构的超大规模图计算引擎和超大规模知识图谱推理系统。在信息检索、分布式计算、大规模系统设计、机器学习、人工智能、自然语言处理等相关领域做出突破贡献。

产品及应用

研究团队

周靖人

周靖人 达摩院智能计算实验室负责人

哥伦比亚大学计算机博士，IEEE Fellow。拥有几十篇会议和期刊论文，并持有多项专利发明。研究领域包括基于大规模分布式系统的数据计算处理方法和机器学习算法平台。曾任微软研究院研究员、微软研发伙人。

丁博麟

丁博麟 达摩院智能计算实验室资深技术专家

伊利诺伊大学香槟分校博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的会议，常年担任重要会议评审委员会评委。研究领域包括大规模数据的管理和分析等。曾担任美国微软研究院研究员。

钱正平

钱正平 达摩院智能计算实验室资深技术专家

华南理工大学博士。在系统及相关领域会议发表多篇论文，并曾获EuroSys’12论文奖。研究领域是分布式系统与数据并行计算。曾任微软亚洲研究院主管研究员。

杨红霞

杨红霞 达摩院智能计算实验室资深算法专家

杜克大学博士。拥有论文30余篇。曾任IBM Watson研究员、Yahoo！主任数据科学家等职。目前致力于研发新一代结超大规模知识图谱和图计算的推理系统。

曾凯

曾凯 达摩院智能计算实验室高级技术专家

加州大学洛杉矶分校博士，曾在美国加州大学伯克利分校AMP Lab从事博士后研究。拥有论文20余篇，获SIGMOD 2012年论文奖等。研究领域包括大规模分布式系统和数据库系统。曾任微软资深科学家。

于文渊

于文渊 达摩院智能计算实验室资深技术专家

爱丁堡大学博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的会议，曾获SIGMOD2017和VLDB2010论文奖，VLDB2017演示奖。研究领域包括数据质量管理、图数据管理与计算等。曾担任七桥科技CEO、美国Facebook 研究科学家等。

致力于新硬件加速、智能与自治化数据库、云上数据管理和系统资源调配、多态数据引擎、非结构化数据管理、数据库核心算法、数据存储、并行与分布式数据处理、数据安全等关键技术研究，实现数据库系统和底层存储系统高并发、高可靠性、分布式处理、数据一致性以及高响应和深度的数据分析能力。

研究方向

在单节点架构下，通过共享存储和状态的技术手段，将数据存储到多个节点上以实现拓容和事务处理的单机向上拓展能力。在多节点集群架构上，通过分片的技术手段构建分布式数据库以实现事务处理的集群向外拓展能力，同时通过GTM来进行事务并发的调节和数据读写一致性的控制HTAP引擎则实现了在一份数据上同时进行事务处理和分析处理的能力。

面对结构复杂而内容丰富的多模/多态数据，数据库系统需要对这类结构化，半结构化和非结构化数据进行融分析，整与清洗;实现结构化的特征提取和处理，需要不断的NoSQL / NewSQL以及实时在线分析系统的适用性，性能和效率。

在传统的访问控制，防止SQL注入等基础上，一个核心挑战是如何在不牺牲数据库系统性能的前提下提高系统的安全和数据安全保护能力。数据库系统需要不断提高加密数据查询与更新（利用同态加密等相关技术），不经意随机存取，差分隐私等一系列关键技术在安全性和系统效率之间的平衡能力。安全硬件的快速发展也为发展安全数据库系统带来了新的机遇，例如如何利用英特尔SGX这样的安全硬件来构建新型加密数据库系统。

通过分析系统运行环境状态和日志数据信息，利用机器学习手段建模，来实现动态系统参数调整和系统优化，减少系统DBA的运维成本。在数据库系统查询与分析优化器的关键模块上运用这些技术可以实现从规则优化器和初级的性能优化器向高级的机器学习模型为主的高纬度查询优化器的演变。机器学习技术也可以帮助系统建立更加准确高效的在线预警与实时监测系统，来实现智能的DBA运维管控和资源调配。海量结构化，半结构化与非结构化数据的分析建模则提出了如何建立深度数据分析的智能数据库系统的科研问题。

数据库系统需要研发CPU / GPU / FPGA异构计算体系的计算流程，在优化多核高并行的数据查询与分析任务时，必须要考虑系统硬件的体系结构（例如NUMA架构），来减少数据移动并实现数据为中心的查询和分析模式。例如NVM和RDMA课题。

数据库系统设计中的各个方向和各个层面都会涉及到一些核心的算法挑战，例如并发控制，数据处理，系统调度，近似计算，非结构化数据分析和特征提取等。有效的解决这些问题需要将算法设计思想与数据库系统的系统运行状态和特征的结考虑，这要求数据库系统的核心算法构建不断地接受新挑战和迭代变化的要求。

产品及应用

研究团队

李飞飞

李飞飞 达摩院数据库与存储实验室负责人

犹他大学计算机系终身教授。曾获ACM、IEEE、Visa、Google、HP、华为等多个奖项，获IEEE ICDE 2014 10年最有影响力论文奖、ACM SIGMOD 2016论文奖、ACM SIGMOD 2015系统演示奖、IEEE ICDE 2004论文奖、美国NSF Career Award、中国基金委海外重点研发奖，2018年ACM杰出科学家等。担任多个一流学术期刊和学术会议的编委、主席。

曹伟

曹伟 达摩院数据库与存储实验室资深技术专家

阿里云数据库团队负责人，计算机协会数据库专委会委员。在SIGMOD、VLDB、TSC等学术会议与期刊上发表多篇文章。研究领域包括分布式数据库与存储系统、大规模实时计算等。

吴结生

吴结生 达摩院数据库与存储实验室研究员

占超群

占超群 达摩院数据库与存储实验室研究员

集团数据库事业部 OLAP Platform负责人，从无到有打造大规模在线云分析产品AnalyticDB、Data Lake Analytics，有多年海量数据分析平台的研发经验，先后担任多个阿里巴巴以及专有云大数据商业项目总架构师。

汪晟

汪晟 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist

新加坡国立大学计算机博士。曾留校从事博士后研究。研究成果发表于VLDB等多个数据库及相关领域会议。研究方向主要涉及大规模数据管理系统的设计与优化，包括分布式数据库，数据分析平台及区块链系统等。

张铁赢

张铁赢 达摩院数据库与存储实验室Research Scientist

张铁赢，曾就职于中科院计算所和卡耐基梅隆大学，CCF数据库专委委员，CCF大数据专委委员，研究方向为智能数据库与分布式系统，研究成果发表于SIGMOD, VLDB, ICDE, TPDS等顶会与期刊超过30余篇。

阿里巴巴达摩院机器人研究领域主要围绕环境感知、高精定位、决策规划、智能控制等前沿技术方向，基于机器人技术进行无人驾驶、无人物流等方面的研发与应用，推动汽车、物流、服务等传统行业的价值重塑。

机器人研究领域目前下设自动驾驶实验室。

研究方向

研究多传感器协同感知及融技术，实现自动驾驶汽车对周围环境的关键信息收集和知识提取，其中包括可行驶区域、车道线、交通标志、交通灯、车辆、行人及所有障碍物的检测识别，车辆，行人等障碍物的位姿，运动状态等的预测;通过理的多传感器布局配置方案来确保车周围360度覆盖和关键区域的增强覆盖;通过安全冗余设计的软件系统方案来保障车辆周围环境信息的准确感知，进而确保自动驾驶汽车的安全稳定运行。

探索基于高精度地图的高精智能定位技术，构建物理世界和数字世界的准确映射，为自动驾驶汽车提供的交通元素，POI等场景信息。研究云端的多源融定位技术，搭建融与处理的云平台，将车与人，车与车连接起来，形成一个动态的位置网络。这个网络在为自动驾驶提供位置服务的同时，也支持基于精确位置的数据收集和回传，对高精度地图进行在线更新，全面定位系统的准确性，可靠性和智能性。

决策规划分为驾驶决策系统和运动规划系统。驾驶决策系统通过大量实测的高精度交通流数据分析，探寻人类驾驶行为的本质机理，挖掘出的行为模型和参数，保证在线驾驶行为的化。运动规划系统在有限的计算资源下，搜索成千上万可能的运行轨迹，并根据周边环境信息挑选轨迹，实现自动驾驶的平稳行驶。

主要包含横向控制和纵向控制两个方面。横向控制主要研究自动驾驶汽车的路径跟踪能力，即如何控制车辆沿规划的路径行驶，并保证车辆的行驶安全性，平稳性。纵向控制主要是控制车辆速度跟踪能力，控制车辆按照预定的速度巡航。

生产数据平台，数据生产流程化以及监控。为感知采集丰富的数据，以提高自动驾驶整车鲁棒性。研究如何建立高效的标注系统，减小标注的成本，提高效率和标注结果的准确率;研究如何更有效的监控车辆运行的状态和问题，以及把数据更加理可视化;探索实际数据和仿真数据结的过程提供结构化，半结构化，非结构化多种类型的数据整，集成与索引。

通过车与路之间的协同作，构建“车 - 路 - 云”三位一体的全新模式研究开发路侧端的多传感器感知，多模态数据融与处理，低功耗边缘计算，中短距直连通信等技术，打造全新的路侧智能设备，为交通工具提供实时数据服务，并为云端提供全面的交通信息基础数据。

产品及应用

研究团队

王刚

王刚 达摩院自动驾驶实验室负责人

伊利诺伊大学香槟分校博士，曾任新加坡南洋理工大学终身教授。全球MIT TR35获奖者，人工智能期刊IEEE TPAMI编委，ICCV 2017和CVPR 2018领域主席。研究领域包括深度学习及其在计算机视觉、自动驾驶上的应用。

阿里巴巴达摩院金融科技研究领域致力于金融领域的连接、信任、安全和便捷，金融预测和决策能力，重塑可持续的普惠金融服务，用创新技术解决未来问题，为全世界带来更多平等的机会。

金融科技研究领域下设金融智能、区块链、生物识别三个实验室。拥有资深金融行业专家和科学家，在杭州、北京、西雅图、硅谷、纽约等设有办公地点。

领域负责人

蒋国飞

蒋国飞 达摩院金融科技研究领域负责人 / 生物识别实验室负责人

蚂蚁金服副总裁。拥有160多篇论文，曾获SIGKDD等会议论文奖。研究领域有物联网、大数据、人工智能、云计算、计算机安全和软件定义网络等。曾任NEC集团副总裁，领导NEC全球研发。

研究方向

基于企业知识图谱，运营数据，工作流的企业智能分析和决策支持引擎以及金融知识图谱的金融智能推理和决策支持引擎，来研究图模型及深度学习在金融场景下的网络和图上的大规模算法和创新应用，包括万亿级资金交易网络的，营销和风控问题。

通过对隐私保护，信息安全和机器学习的结以及多方金融数据源在互不共享数据情况下的分布式建模和分析的研究，不断其在金融多方数据利用能力。

产品及应用

研究团队

漆远

漆远 达摩院金融智能实验室负责人

蚂蚁金服副总裁，麻省理工学院博士，曾任普渡大学计算机科学系和统计系终身副教授。

宋乐

宋乐 达摩院金融智能实验室研究员

悉尼大学博士，世界知名机器学习专家，曾任佐治亚理工学院终身副教授。

致力于区块链*识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究和应用，以商业与金融等应用场景为突破口，率先实现有自的工业级/金融级区块链系统。

研究方向

针对混共识方案、新型共识协议的工程实践、共识协议的性能等。混共识方案主要基于学术界的成果提出创新与改进。新型共识协议的工程实践包括基于随机化算法的共识协议和基于DAG模式的共识协议。共识协议的性能，是指通过并行化处理传统共识协议，在维持协议正确性与活性的同时，高效利用多核机器的性能，进而使得传统BFT协议的性能获得，并适用于其他共识协议。

研究主要围绕账户模型下的隐私保护、无setup零知识证明、全同态加密算法的设计与应用。账户模型下的隐私保护需要同时满足：相关方和有权限的成员可看到信息的明文；不相关方从账本上只能看到无意义的加密信息；共识节点能够在加密信息上直接对交易法性做判断，并对账户做相应操作。无setup零知识证明是对现有的zk-SNARK方案需要setup情形的改进。全同态加密是指在不前提下对密文进行任何原本在明文可行的运算，是同态加密算法的改进。

研究基于可信硬件的新型区块链架构。其基本思路是基于可信硬件，为解决机密保护和计算复杂性问题等提供通用的高性能解决方案。

包括跨链数据检索和跨链资产交换。跨链数据检索可以为监管方在多链的条件下提供更强大的监管能力；跨链资产交换是去中心信任的原子交换。

对现有智能约体系的安全性分析扫描，并具体实践于自主实现区块链平台。目标实现对智能约语言做形式化验证与安全性分析，从根本上解决智能约安全性问题，也包括对区块链整体协议做形式化分析，提高区块链技术的安全性。

二者结能够解决区块链资产在物理世界和数字世界的锚定问题。利用IoT技术，可以将区块链技术在数字世界中定义的资产形态与物理实体打通。

研究在缺乏可信第三方的情形下安全计算约定函数的方法，在需要秘密共享和隐私保护的场景具有重要意义。目标是打造基于个人隐私数据的计算及交易平台，赋能未来数字服务。目前已经研发出保护隐私的安全数据统计和安全模型训练及预测。

产品及应用

研究团队

张辉

张辉 达摩院区块链实验室负责人

南加州大学计算机科学博士。现IEEE Senior Member，发表40多篇学术论文。曾担任NEC Labs America部门主管，专注于高性能分布式系统与网络的研究以及产品开发，特别是P2P网络算法。

俞本权

俞本权 达摩院区块链实验室研究员

闫莺

闫莺 达摩院区块链实验室资深技术专家

复旦大学计算机系博士，现任中国软件协会区块链创业学院及区块链专委会专家、中国电子学会区块链专家委员。研究领域包括区块链技术、大数据分析、数据库以及云计算的研究。曾任微软亚洲研究院主管研究员、区块链负责人。

致力于各种模态生物识别核心技术的研发及其在金融和民生场景的应用，目前已经具备了人脸、眼纹、虹膜、声纹、掌纹、行为特征等多模态的生物识别核心算法研发能力，并且研发了全球独有眼纹技术专利和领先的活体检测，累积服务超过3亿用户。

研究方向

用户规模的不断扩大（如一个省级（亿级）或国家级（十亿级）人脸库），对算法识别性能的要求会成指数级增加;现有的人脸检索技术主要用于安防场景，偏重于召回率并且依赖于人工确认。该技术旨在满足金融场景对准确率，召回率以及检索速度的要求，解决大规模人脸检索难题。

不同模态的生物特征具备不同的特性和分辨能力，每融一个新模态的生物特征都能使得系统的识别能力和安全能力上一个等级。如何以用户无感知的方式实现多模态生物特征的采集和融，需要在算法，硬件，系统等多方面展开研究。

生物特征具备“性”和“终身不变性”等优点，但同时也存在“不可撤销性”的特性。研发生物秘钥生成技术和加密空间共享学习技术，在满足生物特征识别能力的同时，满足生物特征模板单向变换和可撤销等要求，实现对用户的隐私保护和分布式数据的安全使用。

利用不同空间和时间以及不同传感器的数据，为用户提供更加安全，便捷，个性化的金融服务，探索基于生物特征强因子与行为数据弱因子的多变量建模技术及用户感知和行为分析技术。

移动端深度学习由于其在体验实时性，隐私性和计算成本等方面有着广阔的应用前景，边缘计算XNN技术对支付宝APP在性能功耗，SDK增量，模型尺寸等方面提供支持。

结IoT线下扫脸支付等创新业务的发展，高清眼纹识别，多模态生物特征识别等独特新技术对相机，相机阵列，对应图像处理器ISP等成像相关的技术有更高的要求，该研发工作有助于形成蚂蚁金服独有的技术断裂点，支撑无感知生物识别技术的落地和线下无感知支付业务的发展。

产品及应用

研究团队

蒋国飞

蒋国飞 达摩院金融科技研究领域负责人 / 生物识别实验室负责人

蚂蚁金服副总裁。拥有160多篇论文，曾获SIGKDD等会议论文奖。研究领域有物联网、大数据、人工智能、云计算、计算机安全和软件定义网络等。曾任NEC集团副总裁，领导NEC全球研发。

李亮

李亮 达摩院生物识别实验室资深算法专家

中国科学院自动化所博士，中国科学院大学博士后。曾就职于索尼中国研究院。目前负责蚂蚁金服生物识别算法与模型的研发以及基于生物识别的身份认证体系建设，在期刊和会议发表论文十余篇。

宋杨

宋杨 达摩院生物识别实验室资深算法专家

早稻田大学工学博士，2016年加入蚂蚁金服，目前从事多媒体和机器视觉系统的研发工作。曾在华为和富士通研究所（东京）工作，发表40篇论文。

陈继东

陈继东 达摩院生物识别实验室资深数据技术专家

中国人民大学计算机应用博士，复旦大学计算机学院博士后。现任蚂蚁金服全球可信身份平台ZOLOZ亚洲区总经理，负责生物识别技术研发与全球化商业应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等场景成功应用，实现刷脸支付全球在肯德基的商业落地。曾任EMC中国研究院大数据实验室主任，现为中国计算机学会大数据专家委员会常委委员。

阿里巴巴达摩院X Lab致力于探索科技领域最秘的未知，努力提供进的解决方案，更着眼未来，裂变科技价值。

X Lab目前下设量子实验室、人工智能实验室。

量子实验室的目标是实现量子计算的潜力。

研究方向

设计和实现量子处理器，量子存储，和量子计算系统。

快速的量子以及量子-经典混算法。

量子物理的经典和量子算法模拟。

产品及应用

研究团队

施尧耘

施尧耘 达摩院量子实验室负责人

北大计算机本科、普林斯顿计算机博士。在加州理工学院的量子信息中心做博士后研究后，他加入密歇根大学安娜堡分校，历任电子工程和计算机科学助理教授、副教授和正教授。研究涉猎量子信息科学的多个领域，包括量子计算复杂度、量子计算经典模拟和量子密码学。他在阿里巴巴致力于建设一个跨学科的团队，以实现量子计算颠覆性的潜力。

马里奥·塞格德

马里奥·塞格德 达摩院量子实验室科学家

马里奥为芝加哥大学博士。在贝尔实验室和普林斯顿的高级研究所工作后，任职罗格斯大学计算机科学系教授。他的研究领域包括计算复杂性理论与量子计算。马里奥于2001年和2005年两获哥德尔奖，分别基于他在Probilistic Checkable Proofs和流计算的空间复杂度上的贡献。

致力于研究前沿科技并与商业结，将人工智能技术赋能机器，服务20亿消费者。当前孵化出天猫精灵个人助手等产品。实验室的使是让机器拥有智能，让人性充满光辉，将基于阿里巴巴强大消费者沟通渠道和完善的服务生态，立志成为下一代人机交互入口。

研究方向

1）语音交互：致力于端上信号增强、语音唤醒、语音识别、TTS等语音交互领域的研究和创新。2）自然语言理解：致力于意图识别、槽填充、对话管理和智能聊天等自然语言理解领域的研究和创新。3）数据挖掘和知识图谱：致力于知识抽取、知识图谱融、知识众包、知识问答等数据挖掘领域的研究和创新。4）用户画像和个性化：致力于用户画像和个性化在个人语音助手领域的研究和创新。

致力于人工智能硬件产品、机器人的创新工业设计，通过人机交互、产品形态、材料工艺等领域的研究，探索未来智能硬件、机器人的新方式。

基于人工智能技术的新一代硬件研发与制造，如硬件芯片和模组研究，并提供边缘计算和云端结的解决方案。

从事智能机器人相关的技术研究，包括：实时定位、环境建模、传感器融、目标检测、场景分割、路径规划、运动控制、故障检测、多机器人系统等方向。

产品及应用

研究团队

陈丽娟

陈丽娟 达摩院人工智能实验室负责人

淘宝网代产品经理，淘宝网产品团队总负责人；阿里旗下购物比价网站一淘网总经理；阿里巴巴智能生活总经理、阿里巴巴IoT创建人。2016年发起成立阿里巴巴人工智能实验室。2017年7月，浅雪以实验室负责人身份发布了AI消费级产品天猫精灵X1，目前天猫精灵X1是全球销量的中文智能音箱产品。

聂再清

聂再清 达摩院人工智能实验室研究员

李剑叶

李剑叶 达摩院人工智能实验室研究员

拥有清华大学美术学院文学硕士学位，德国iF学生设计奖评委，中国红星设计奖评委，清华美院工业设计系客座讲师，研究方向为智能硬件、机器人工业设计。有16年工业设计经验，曾任锤子科技设计副总裁，飞利浦设计中心资深顾问，作品获得过德国iF设计金奖、意大利A设计金奖、美国SPARK设计银奖、芝加哥GOOD DESIGN奖、日本GOOD DESIGN奖、DFA设计奖以及中国智造大奖等近50项国内设计奖。

陈颖

陈颖 达摩院人工智能实验室研究员

芬兰坦佩雷理工大学博士，北京大学学士与硕士。现任阿里巴巴人工智能实验室人工智能与边缘计算首席科学家，边缘计算实验室负责人，负责IOT产品。加入阿里巴巴之前在美国高通公司担任首席工程师。在图像，视频和视觉领域发表60篇学术论文，400余篇标准技术提案，和超过250项的已授权美国发明专利，并因此获得高通知识产权成就奖。所发表的著作获得约8000次引用。曾担任MPEG视频编码标准(H.264/AVC,H.265/HEVC系列)联席主编，获得过标准组织及电气工程委员会ISO/IEC杰出贡献奖。

XG实验室致力于推动下一代网络通信技术的研究，聚焦5G技术和应用的协同研发，为超高清视频、在线办公、AR/VR、工业互联网、智能物流、自动驾驶等场景研究符5G时代的视频编解码技术、网络传输协议等，并制定相关标准。

研究团队

张铭

张铭 达摩院XG实验室负责人

张铭的研究领域包括数据中心网络、边缘网络和4G/5G移动网络等，在高性能网络、意图驱动网络等前沿领域曾取得重大突破，是网络领域的资深专家。

叶琰 阿里达摩院研究员

IEEE高级会员，她曾参与3代视频编解码标准开发及浸入式视频和流媒体的标准开发。

由于XG实验室刚成立不就，所以更多信息还没有公开，不过我们还是能够了解到阿里巴巴对未来网络通信技术的研究，当然这个实验室刚成立时，还有很多人猜测阿里进入5G领域会不会和华为产生竞争，为此，我们单独写过一篇分析文章，感兴趣的读者可以看 3点分析证明阿里达摩院成立XG实验室不会与华为竞争 但会替代华为

达摩院青橙奖

评奖规则

对象

? 面向大中华地区

? 面向当年度35周岁及以下，已经获得博士学位的中国籍青年学者

? 面向从事基础科学、应用技术研究的学术及科研机构的研究人员

原则

? 科技创新的视角：在关键性三大科技领域取得创新性的成就和超出预期的贡献，对所在研究领域的科技未来有重要作用

? 产学研融的视角：不单纯以科学价值作为研究目标，兼顾技术和产业实际的推动作用

? 人文的视角：鼓励坚守的纯粹和严谨的科学精

领域

? 信息技术：基础软件、云计算、大数据、机器智能、物联网、量子计算

? 半导体材料与器件：芯片、显示技术、智能传感器

? 智能制造：机器人、数控机床、智能检测与装配、智能物流与仓储、自动驾驶

奖励设置

? 获奖人每人奖金100万人民币，每年获奖总人数不超过10人

? 获奖人将会冠名“达摩院青橙学者”称号，并与达摩院实验室建立互访联系

? 提供算力、技术、产品与工程师团队支持，助推科技转化

阿里巴巴全球数学竞赛

阿里巴巴愿意为数学拥有更广泛的社会基础，为数学的原创性研究与突破性进展，为数学人才的不断涌现，贡献自己的力量。

愿景 以数学演进算法，用科技刻画未来

使 发现数学之美、助力数学研究、激发数学学习热忱

关键词：阿里巴巴、达摩院、人工智能、机器学习、NLP、量子计算、区块链、自动驾驶、无人驾驶、天猫精灵、芯片、数据库、存储、网络、生物识别

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