阿里巴巴達摩院
阿里在全球多點設立的科研機構
阿里巴巴達摩院（TheAcademyforDiscovery,Adventure,MomentumandOutlook，AlibabaDAMOAcademy）是一家致力於探索科技未知，以人類願景為驅動力的研究院，是阿里在全球多點設立的科研機構，立足基礎科學、顛覆性技術和應用技術的研究。
2017年10月11日，在阿里雲棲大會阿里巴巴CTO張建鋒(花名行癲)宣布阿里巴巴成立全球研究院。
徠2020年3月10日，阿里達摩院正式成立XG實驗室，現階段主要聚焦5G技術和應用的協同研發。同年4月22日，阿里達摩院對外發布全球首個自動駕駛"混合式模擬測試平台"。
在金庸小說中，達摩院代表著武學機構。“因為我們相信，未來一定是技術帶來利潤，未來市場規模的取得，是靠創新。”馬雲表示。
構建世界第五大經濟體，為世界解決一億就業機會，服務跨國界的二十億人，為一千萬家企業創造盈利的平台。“達摩院”正是為達到此目的解決問題而創立。
阿里巴巴達摩院
阿里巴巴達摩院由三大主體組成，一是在全球建設的自主研究中心；二是與高校和研究機構建立的聯合實驗室；三是全球開放研究項目-阿里巴巴創新研究計劃（AIR計劃）。
第一部分，在全球實驗室領域，阿里巴巴達摩院將構建亞洲達摩院、美洲達摩院及歐洲達摩院三大全球分部。
第二部分，通過建立聯合實驗室，阿里巴巴得以與高校建立緊密聯繫，依託高校的研究實力與阿里巴巴豐富的數據資源推動產學研合作。已建立了包括浙江大學-阿里巴巴前沿技術聯合研究中心、RISELab（UC伯克利）、中國科學院-阿里巴巴量子計算實驗室、清華大學-螞蟻金服數字金融科技聯合實驗室在內的多家高校聯合研究所。
第三部分，結合阿里巴巴創新研究計劃，聯合13個國家，99所高校科研機構234支科研團隊，達成產學研開放協作，構建全球學術合作網路。
涵蓋量子計算、機器學習、基礎演演算法、網路安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、晶元技術、感測器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。
達摩院”已經開始在全球各地組建前沿科技研究中心，包括亞洲達摩院、美洲達摩院、歐洲達摩院，並在北京、杭州、新加坡、以色列、聖馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室，初期計劃引入100名頂尖科學家和研究人員。
2018年9月，阿里達摩院官網已正式上線，公開5大研究領域（機器智能、數據計算、機器人、金融科技、X實驗室），下共設14個實驗室，其中區塊鏈實驗室在列。螞蟻金服區塊鏈技術負責人張輝任達摩院區塊鏈實驗室負責人。在產品及應用方面，區塊鏈實驗室展示了其商品溯源，互助保險，慈善公益，房屋租賃四方面案例。
2018年10月，在2018中國計算機大會上，阿里巴巴達摩院院長張建鋒表示，達摩院智能計算實驗室計劃聯合清華大學，圍繞認知計算方向成立專業委員會。
阿里巴巴達摩院
2020年3月10日，阿里雲官微宣布，阿里達摩院正式成立XG實驗室，現階段主要聚焦5G技術和應用的協同研發。XG實驗室是達摩院成立的第15個實驗室，此前達摩院已成立語音實驗室、視覺實驗室、智能計算實驗室、自動駕駛實驗室、量子計算實驗室等。
2020年4月22日，阿里達摩院對外發布全球首個自動駕駛“混合式模擬測試平台”。該平台採用虛擬與現實結合的模擬技術，引進真實路測場景和雲端訓練師，模擬一次極端場景只需30秒，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里，大幅提升自動駕駛AI模型訓練效率。
2021年6月22日，阿里巴巴達摩院正式開源深度語言模型體系AliceMind。AliceMind掌握語言超過100種，具有閱讀、寫作、翻譯、問答、搜索、摘要生成、對話等多種能力。
2021年8月13日，阿里巴巴達摩院以81.26%的準確率創造VQALeaderboard全球紀錄，首次超越人類基準線80.83%。
高文：北京大學數字媒體研究所所長、系統晶元研究所所長，中國工程院院士。
梅宏：青鳥系統主要創始人、北京理工大學副校長、中國科學院院士。
吳朝暉：浙江大學校長，之江實驗室副理事長。
黃如：最年輕的中科院女院士，納米尺度新型半導體器件、工藝技術及相關應用技術領域學者。
MichaelI.Jordan：美國三院院士，人工智慧領域世界級泰斗，兩位根目錄人物之一，眾多知名AI科學家的導師。
HenryM.Levy：華盛頓大學計算機科學與工程學院院長、美國工程院院士。
GeorgeM.Church：“人類基因組計劃”領軍人物、哈佛大學醫學院教授。
AviWigderson：以色列數學家、計算機學家，美國科學院、美國人文與科學院士。
2018年7月，李劍葉入職阿里巴巴達摩院人工智慧實驗室。
達摩院2020十大科技趨勢
趨勢一：人工智慧從感知智能向認知智能演進
人工智慧已經在“聽、說、看”等感知智能領域已經達到或超越了人類水準，但在需要外部知識、邏輯推理或者領域遷移的認知智能領域還處於初級階段。認知智能將從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感，並結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術，建立穩定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現從感知智能到認知智能的關鍵突破。
趨勢二：計算存儲一體化突破AI算力瓶頸
馮諾伊曼架構的存儲和計算分離，已經不適合數據驅動的人工智慧應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進演演算法探索的限制因素。類似於腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬體架構方面的革新，將突破AI算力瓶頸。
趨勢三：工業網際網路的超融合
5G、IoT設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業網際網路的超融合，實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性製造，同時工廠上下游製造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言，提高5%-10%的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。
趨勢四：機器間大規模協作成為可能
傳統單體智能無法滿足大規模智能設備的實時感知、決策。物聯網協同感知技術、5G通信技術的發展將實現多個智能體之間的協同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標任務。多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值：大規模智能交通燈調度將實現動態實時調整，倉儲機器人協作完成貨物分揀的高效協作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協同將高效打通最後一公里配送。
趨勢五：模塊化降低晶元設計門檻
傳統晶元設計模式無法高效應對快速迭代、定製化與碎片化的晶元需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應的開源SoC晶元設計、高級抽象硬體描述語言和基於IP的模板化晶元設計方法，推動了晶元敏捷設計方法與開源晶元生態的快速發展。此外，基於芯粒（chiplet）的模塊化設計方法用先進封裝的方式將不同功能“晶元模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定製出一個符合應用需求的晶元，進一步加快了晶元的交付。
趨勢六：規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾
區塊鏈BaaS(BlockchainasaService)服務將進一步降低企業應用區塊鏈技術的門檻，專為區塊鏈設計的端、雲、鏈各類固化核心演演算法的硬體晶元等也將應運而生，實現物理世界資產與鏈上資產的錨定，進一步拓展價值網際網路的邊界、實現萬鏈互聯。未來將湧現大批創新區塊鏈應用場景以及跨行業、跨生態的多維協作，日活千萬以上的規模化生產級區塊鏈應用將會走入大眾。
趨勢七：量子計算進入攻堅期
2019年“量子霸權”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導量子計算晶元的成果，增強了行業對超導路線及對大規模量子計算實現步伐的樂觀預期。2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段。作為兩個最關鍵的技術里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優勢將是量子計算實用化的轉折點。未來幾年內，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務，量子計算將進入技術攻堅期。
趨勢八：新材料推動半導體器件革新
在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發的雙重壓力下，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展，各大半導體廠商對於3納米以下的晶元走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機制實現全新的邏輯、存儲及互聯概念和器件，推動半導體產業的革新。例如，拓撲絕緣體、二維超導材料等能夠實現無損耗的電子和自旋輸運，可以成為全新的高性能邏輯和互聯器件的基礎；新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。
趨勢九：保護數據隱私的AI技術將加速落地
數據流通所產生的合規成本越來越高。使用AI技術保護數據隱私正在成為新的技術熱點，其能夠在保證各方數據安全和隱私的同時，聯合使用方實現特定計算，解決數據孤島以及數據共享可信程度低的問題，實現數據的價值。
趨勢十：雲成為IT技術創新的中心
隨著雲技術的深入發展，雲已經遠遠超過IT基礎設施的範疇，漸漸演變成所有IT技術創新的中心。雲已經貫穿新型晶元、新型資料庫、自驅動自適應的網路、大數據、AI、物聯網、區塊鏈、量子計算整個IT技術鏈路，同時又衍生了無伺服器計算、雲原生軟體架構、軟硬一體化設計、智能自動化運維等全新的技術模式，雲正在重新定義IT的一切。廣義的雲，正在源源不斷地將新的IT技術變成觸手可及的服務，成為整個數字經濟的基礎設施。
徠2020年1月28日下午，阿里巴巴達摩院宣布研發了“智能疫情機器人”。該產品用於“浙里辦”APP上線的應對新型冠狀病毒感染肺炎的專門平台上。智能疫情機器人同時支援了浙江、黑龍江、山東濟南等地。
2020年2月15日下午，阿里巴巴表示，達摩院聯合阿里雲針對新冠肺炎臨床診斷研發了一套全新AI診斷技術，AI可以在20秒內準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結果準確率達到96%，大幅提升診斷效率。
基本信息
- 中文名
- 阿里巴巴達摩院
- 外文名
- Alibaba DAMO Academy
- 別名
- 達摩會
- 成立時間
- 2017年10月11日
- 組織性質
- 科研機構
- 成立宗旨
- 為解決問題研究並帶來利潤和快樂
- 啟動資金
- 3年投資1000億人民幣
- 主要高管