近日，據職場社交平台脈脈用户爆料，阿里巴巴人工智能實驗室（AI Labs）基本關閉，阿里官網和達摩院都刪除了阿里人工智能實驗室的相關頁面，但其他實驗室的 AI 研究仍在正常進行。
阿里方面的回應是，在上一輪架構變動中，阿里 AI Labs 已經整體併入雲智能。2020 年 1 月，阿里巴巴宣佈升級在 IoT 上的戰略佈局，將 AI Labs 天貓精靈業務升級為獨立事業部，由阿里雲 IoT 負責人庫偉負責。AI Labs 則由譚平教授帶領，在阿里雲開發者社區頁面顯示的名稱已經變更為 “阿里雲人工智能實驗室”，主攻 3D 視覺領域。
阿里巴巴一直熱衷於向外界宣揚其對前沿技術和基礎科研的重視。2017 年成立了達摩院，阿里巴巴方面稱，在多年持續投入下，達摩院如今已擁有 10 多位 IEEE Fellow、20 多位知名大學教授，研究覆蓋人工智能、量子計算、芯片技術、自動駕駛等領域，在國際頂級技術賽事斬獲 60 餘項第一，在國際頂級會議發表論文 500 餘篇。
對於近幾年最受重視的 AI 技術，阿里巴巴在 2016 年成立了 AI Labs 之後卻選擇將其併入雲智能。這背後有哪些原委？這一動作又會對阿里的技術生態產生哪些影響？會不會讓阿里在未來的技術競賽的中喪失優勢地位？一系列疑問或許可以從回顧 AI Labs 的歷史中找到答案。
阿里 AI Labs 發展史根據公開資料，阿里巴巴人工智能實驗室成立於 2016 年低調成立，2017 年 7 月 5 日首次公開亮相，主要負責阿里巴巴旗下消費級 AI 產品的研發，致力於研究前沿科技並與商業結合，將人工智能技術賦能機器，服務 20 億消費者，立志成為下一代人機交互入口。
阿里 AI 實驗室的主要研究方向有：語音助手、工業設計、智能製造、機器人技術等。該實驗室已經孵化出天貓精靈、AliGenie 硬件開放平台、行動機器人等產品。
在 2019 年底的雲棲大會上，阿里巴巴方面宣稱其 AI 每天調用超過 1 萬億次，其中日處理圖像 10 億張，服務全球 10 億人，日處理圖像 10 億張、視頻 120 萬小時、語音 55 萬小時及自然語言 5 千億句。在如此龐大的數據下，阿里巴巴宣稱自己已經成為中國最大的人工智能公司。
同時，阿里也宣稱其 AI 研發投入連續 3 年居上市公司第一；是首批國家新一代人工智能開放創新平台。
在 2020 年度阿里巴巴全球投資者大會上，阿里巴巴集團首席財務官武衞首次披露，近幾年，阿里巴巴每年在技術和研發上的投入都超過 1000 億元。
在其 2019 年公佈的 “AI 全景圖” 中，囊括了產業 AI、各種算法、AI 計算平台、基礎設施、芯片等各個層面。其中，基礎層包括了邊緣計算、專有云、公共雲、終端、芯片等；平台層包括了給開發者使用的飛天 AI 平台、飛天大數據平台、飛天 AIoT 平台等；AI 服務層和產業應用層包括了可以直接應用在現實場景中的 AI 服務。
在其公佈的 “阿里巴巴科技樹” 中，AI 是其底層技術架構的重要一環。
阿里巴巴語言&語音 AI 技術曾一度走在業界前列。在語音識別方面，2018 年 6 月，阿里自主開發的語音識別模型（DFSMN）將全球語音識別準確率紀錄提高至 96.04%。在語音合成方面，自主研發的 (KAN-TTS) 語音合作技術，將特定發音人數據的自然度能提高到 97% 以上，有望通過圖靈測試。阿里語音助手被《麻省理工科技評論》選為 2018 十大科技進展。
天貓精靈是實驗室旗下最成功的消費級 AI 產品品牌。國內智能音箱市場上，天貓精靈以 35.2% 的市場份額領先。可以説，阿里 AI Labs 的語音產品大獲成功。根據 IDC 2020 年 12 月最新數據顯示，2020 年第三季度中國智能音箱出貨量約 829 萬台，其中天貓精靈以 290 萬台出貨量居中國市場首位，佔比 35%。
不過，天貓精靈可能是其推出的唯一比較成功的產品。在 2018 雲棲人工智能峯會上，阿里巴巴曾推出過多款人工智能產品，包括一款天貓精靈人機交流車載系統，兩款搭載天貓精靈系統的移動機器人太空蛋、太空梭等，而這些產品則沒有像天貓精靈那樣受歡迎。
阿里 AI Labs 曾經網羅的人才在 2019 年的雲棲大會上，阿里曾以集中化的方式呈現了自己的 AI 全貌，公佈了 “AI 全景圖”。其中羅列了阿里 AI 生態中囊括的眾多 AI 大咖，包括了 TensorFlow 和 caffe 的主要作者賈揚清、曾任職美哥倫比亞大學副研究科學家的褚崴、前谷歌資深研究員徐鵬、前高通首席工程師陳穎、加拿大西蒙弗雷澤大學（SFU）終身副教授譚平等 20 多位 AI 科研人才。
2019 年 9 月 18 日，阿里引入了兩位計算機視覺領域的專家——前高通首席工程師陳穎和加拿大西蒙弗雷澤大學（SFU）終身副教授譚平。譚平曾是 360 人工智能研究院副院長，加入阿里巴巴人工智能實驗室擔任計算機視覺首席科學家。陳穎是芬蘭坦佩雷理工大學博士、前高通首席工程師，於 2018 年 11 月加入阿里 AI 實驗室，任人工智能和邊緣計算首席科學家，負責 IoT 視覺方案。
除了陳穎、譚平外，核心產品及技術研發團隊還包括實驗室負責人陳麗娟、語音技術首席科學家聶再清、機器視覺傑出科學家李名楊、首席設計師李劍葉等。
在網上流傳的一張 “AI 人才流向圖” 中，阿里與谷歌、微軟、百度成為 AI 人才流向的重要一級。
不過，在 AI Labs 被合併的前夕，已經有媒體報道阿里巴巴 AI Labs 曾發生了部分人員變動，多位科學家已經離職。2020 年 12 月底，阿里巴巴 AI Labs 北京研發中心負責人、語音助手首席科學家聶再清，宣佈已加入清華智能產業研究院任教。
阿里 AI Labs：技術落地才有價值追究阿里 AI Labs 關閉的原因，從以往阿里高管們對 AI 技術發佈的言論中或許能看出端倪。
馬雲曾經在 2017 年的雲棲大會上給實驗室（包括達摩院）有過定位：“90% 以上研究的東西，不能只在實驗室裏面，必須在市場上。只有這樣，這個實驗室才能走得長。”
在 2019 年底的雲棲大會上，阿里雲智能副總裁馬勁提出：“產業實踐是檢驗 AI 價值的唯一標準。” 阿里產業 AI 的實踐落地包括搜索、設計、客服如阿里小蜜、公共服務如城市大腦、物流、語音終端、翻譯等。
“無產業不 AI”，阿里太強調將 AI 應用於產業的實踐，重落地輕概念，認為技術落地才有價值。
阿里 AI Labs 的賈揚清作為 TensorFlow 和 caffe 的主要作者，經常被問到一個問題：“阿里要不要做自己的深度學習模型？”
賈揚清在 2019 年的雲棲大會上有過這樣的回應：“我們不重新做輪子。幾年前深度學習引擎更多的是在做最簡單的建模。”“阿里不需要為了創新而創新，而是在現有的深度學習引擎之上做文章。”
種種跡象表明，阿里太強調 AI 技術的實踐價值。而事實上，人工智能在實驗室和實際場景的表現完全是兩回事。
在國內，人工智能實驗室是伴隨着人工智能技術爆發的浪潮湧現的。AI 產生價值要靠充足的算力、算法、數據，而這三類資源只有大公司才能提供。矛盾在於，大公司有盈利需求，而科學研究常常伴隨着失敗。
阿里 AI Labs 的命運或許是阿里在理性決策下的結果。但是在其他科技巨頭紛紛加大 AI 研發投入的環境下，阿里的選擇也令外界匪夷所思。
就在 2021 年 1 月 8 日，騰訊宣佈，騰訊 Robotics X 實驗室及騰訊 AI Lab 負責人張正友博士成為騰訊首位 17 級研究員/傑出科學家，而 17 級是騰訊歷史上最高的專業職級。騰訊方面對 AI 研發的加大重視不言而喻。
阿里 AI Labs 被撤的疑雲之下，阿里巴巴在未來還能擔起 “最大 AI 公司” 的名號嗎？