12月20日，阿里云在北京发布了超级智能et大脑，并新增了航空大脑、金融大脑两个垂直行业的大脑，如果算上此前已经发布的城市大脑、工业大脑、环境大脑、医疗大脑，在产业ai方面的布局，阿里云已经几乎覆盖了最重要的行业。
评估这种重要性，至少可以包括两个维度，一是行业本身信息化的规模，二是不是属于国家的产业政策的重点扶持领域。在这方面，即使是粗略的读一下中国制造2025的文件或者人工智能的规划，你就应该同意这几个行业占据了行业信息化的制高点领域。
只看智慧城市一个行业数据就可以了，有机构统计截至2017年3月，中国95%的副省级城市、83%的地级城市，总计超过500个城市，在十三五期间预计投资规模到5000亿。
当然，任何一个行业的信息化所涉及环节很多，对于产业玩家来说，从哪个角度切入非常重要。阿里云选择了行业大脑做且切入点可以说选择了一个能够最大化自己优势的角度：
（1）阿里云在计算领域的优势国内还没有人能出其右。市场份额能够说明问题，但是更能够说明问题还是阿里自己在云计算领域长期持续的投入。
（2）从基因的角度，进入政企市场，对阿里云来说具有先天的优势，原本的企业价值链系统就是服务与政企客户的，这对于阿里云来说共享现有的企业价值链系统和阿里在电商、金融等生态的资源，也是有先天的优势。
（3）沉淀行业知识是掌控行业的制高点，在这方面阿里云选择行业大脑，依靠计算、数据的优势，算是站在了行业数字化的生态链的高端位置。
以上算是对阿里云做et大脑情势分析。
那么，接下来的问题是，产业ai中大脑这样的东西能否成为行业的主流信息化范式？
我觉得是，理由也并不复杂，未来在一个行业中决定竞争力的主要因素将是对行业知识拥有的广度和深度，以及对行业知识普及应用的能力和速度。感谢互联网，目前全球变得很扁平，知识和技术的传播扩散速度非常的快，但是也非常的碎片化；那么对任何行业来说，如果能够拥有更大规模的行业知识和应用这种这是的能力，那么提前在市场和产品上获得先发优势就是大概率事件。
行业大脑的价值恰恰在于此，他能够迅速的积累碎片化的行业知识，它不但是能够积累，引入人工智能之后，他还能发现新的知识，找到以前割裂的行业运行系统中看似毫无关联的知识。
比如阿里云和天合光能合作的案例中，就是通过工业大脑在丝网印刷环节捕获到了关键因子，直接的收益是电池片a品率提升7%，这对天合光能可能以为千万级别的利润。
这就是行业大脑的价值。
另一个案例是城市大脑，这个概念应该阿里王坚博士提出来，首先应用在杭州。城市大脑已经获得国家层面的认可和支持，阿里云et城市大脑入选国家四大人工智能开放创新平台。
在阿里云官方公开的一些数据显示，杭州的城市大脑的试点区域接管了128个路口的红绿灯，该区域的道路上整个通行时间减少了15.3%，骨干高架出行的时间节省4.6分钟，人工智能处理交通事故准确率为92.3%。
这些事情之所以能够发生，就是因为行业知识、行业数据被汇聚，并在人工智能技术的支持下，重新关联，知识和经验被重构，并带来价值。
最后一个问题是，怎么才能做好行业大脑?
阿里云的思路是开放合作。在阿里云的产业ai概念中，产业ai实际上包括三部分内容：ai技术、云计算大数据能力、垂直领域行业知识。
前两者，都是阿里云的擅长的领域。
行业知识阿里选择了生态的玩法，与垂直行业的客户和合作伙伴一起。阿里云弄了一个千里马计划，这个计划将通过赛事的形式公开招募全球ai领域的顶级合作伙伴共建et大脑。
这方面，阿里云玩起来也是驾轻就熟。
最后再说一个很有意思的大脑，就是阿里云新发布的航空大脑，这是阿里云和首都机场合作的，用来解决停机位管理的问题。根据我的了解，在这件事情上，大概有四个工程师负责研发，这是令人惊讶的一点。当然，在这个过程中，航空大脑依然是主要的负责把以前依靠调度员管理的行业知识系统化，据说可以在50秒内刷新首都机场1700架次航班的停机位安排。
对阿里云在产业ai上的动作，其实我比较同意阿里的一些说法，比如需要解决社会和商业的问题，不能直是停留在ppt里。
2018年，我们再继续看看阿里的et大脑将会和那些顶级伙伴合作吧，这个值得关注。