5月20日，阿里巴巴副总裁、阿里云计算平台负责人贾扬清在媒体沟通会上表示，经过近20年的发展，人们对大数据的利用已从早期的数据挖掘进化为集数据分析、数据管理、数据协同为一体的综合治理，在这一进程中，大数据与人工智能（AI）技术的融合居功甚伟。

贾扬清提到，数字经济迅猛发展，不断丰富、增长的数智业务，对技术提出了更高的挑战，数字化创新需要用好“大数据+AI”这个“核武器”。尤其对企业来说，业务创新要提高效率，仅仅把数据管理好、使用好还不够，还需要AI技术的加持。

“大数据和AI密不可分，二者结合在一起，更能帮助企业在数字时代从容应对不确定性。”贾扬清说。

当前，大数据技术已经广泛应用到各行各业的数字化转型中。例如，隶属建筑行业的中建三局一公司，就基于阿里云的数据管理平台DataWorks和云数据仓库MaxCompute构建了数智建造一站式服务平台。该平台覆盖了建造领域生产场景全链路、核心管控全流程和智能决策全视角，使建造类企业实时感知、动态控制和智能化决策成为现实。此外，在金融行业、在线教育行业、物流运输行业等都已呈现出越来越快的数智化发展态势。

不过，随着数据量越来越大，相应的AI模型也要求其变得越来越精准、高效且复杂。因此，贾扬清提出，无论是在数据还是计算方面，都需要有一个更加大规模、大体量的底座，以支撑上层AI的需求。对此阿里云面向企业及开发者提供了轻量化的云原生机器学习平台——PAI，来提升机器学习工程的效率。

PAI涵盖拖拽式可视化建模、交互式建模、分布式训练到模型在线部署的全流程覆盖。贾扬清表示，要把AI转化为生产力，不仅要懂 AI、还要懂行业。阿里云机器学习平台PAI以电商、金融、游戏、直播等业务为起点，在智能推荐、用户增长、金融风控、音视频文本等多模态场景积累实战经验，沉淀了大量成熟算法、框架及工程化组件等“原子能力”，帮助开发者及企业客户更快地孵化和构建新场景业务。

另外，对企业来说，工程化已经超越算法成为AI落地的更大瓶颈。对此，阿里巴巴与清华大学合作推出了超大规模中文多模态预训练千亿参数模型“M6”。该模型的数据集包含超过1.9 TB图像和292GB文本，参数规模达千亿，可完成产品描述生成、视觉问答、问答、中国诗歌生成等跨模态任务。目前，M6已经用于业务场景里。例如在犀牛新制造的服装设计上，M6可以根据潮流趋势文本的描述，自动产出细节清晰的服装图，并符合生产标准。

“我们希望将M6的场景化服务能力开放给所有企业。”贾扬清表示。