留學16載，被馬雲迎回的少年神童，一出手解決餓了嗎8年的難題

用AI解決實際問題，這是阿里雲人工智慧首席科學家閔萬里的初衷。

文/馬蘭

第一次看到閔萬里的照片，我還以為搜錯人了。這活脫脫是《名偵探柯南》里的博士啊！事實證明，可能髮型不是一樣的髮型，但博士都是真的博士！

博士與閔萬里對比圖

他的校友有一個共同的名字：中國科大少年班畢業生

閔萬里、張亞勤、陳曉薇、馬東敏、庄小威、江紅雨、牛天華、蔡天西、尹希、朱長虹、曹輝寧……這些看起來沒有什麼聯繫的人，卻都有一個共同的名字：中科大少年班著名人物！

沒錯，閔萬里就是一種一位傳說中的中科大少年班畢業生，與他一起入學的就有：國科學院最年輕的華人院士庄小威、打破了華人年齡紀錄晉陞的哈佛教授尹希、發現世界上最小的納米碳管的秦祿昌、發明原子陷阱追蹤分析法的盧征天…

知道中國科學技術大學少年班（簡稱中科大少年班）的底細，也就不會驚訝了。1978年，21名早慧少年被選拔進入中國科學技術大學，一時間，少年班名動天下。原來，這少年班是我國教育史上的一個大創新，百科注釋：主要招收尚未完成常規中學教育，但成績優異的青少年接受大學教育。

中科大少年班

也就是說，進入這個少年班的少年少女們，都已經在一定程度上是「神童」，而這裡會進一步挖掘神童天賦，培養後天技能。

閔萬里能進入這個班，與其「少年神童」經歷也分不開。

這事還得從1991年說起。

1991年底，閔萬里參加了一次奧林匹克競賽冬令營培訓，由於頂著「神童」的名號，閔萬里很受關注。那時，剛好中科大一個教授也去了這個冬令營，而且一眼就相中了一個在數學思維方面表現出過人天賦的孩子——沒錯，這個孩子就是閔萬里。

相中之後，這個教授便直接把中科大少年班的報考資格給了閔萬里，要知道，這可是針對重點中學的資格啊，閔萬里之前可沒有這個資格。果然，1992年，閔萬里不負眾望，考入了中科大少年班。

自此，閔萬里成了名動天下的少年班裡的一名學生，從此與數學物理思維結下了一世的緣分。

離開IBM和Google，他在16年後歸國

1992年考入中科大少年班後，閔萬里的學業一升二躍。1997年就獲得芝加哥大學物理碩士，2004年獲芝加哥大學博士學位。也就是說，在離開中科大少年班後，閔萬里就一直在留學。

然而，即使在他國16年，已經熟悉了異地他鄉的表達方式甚至是飲食方式，閔萬里還是啟動了回國的腳步。「當我得知，一家中國企業所擁有的客戶數據量，比eBay、亞馬遜、PayPal加起來還要多的時候，對我來講這一句話就足夠了。」

然而，和身邊人不理解他回國的做法一樣，他們也不能理解他一路的職業選擇。

比如，2004年，他放棄了華爾街。

美國的華爾街，街道狹窄而短，從百老匯到東河僅有7個街段，卻以「美國的金融中心」聞名於世。因為美國摩根財閥、洛克菲勒石油大王和杜邦財團等開設的銀行、保險、航運、鐵路等公司的經理處集中於此。因此，如果收到了華爾街的橄欖枝，就基本上是攀登上了權貴、金錢的第一台階。

然而，閔萬里拒絕了。也許是因為他骨子裡流淌的中國元素，讓他有時候想要離開那些忙碌的氛圍。要知道，閔萬里雖然是一個沉迷於挖掘數據價值的理工男，然而卻對寫詩、作詞、譜曲都有非常大的興趣，這讓他自帶儒雅氣質，也讓他下了放棄華爾街的決定。就像他所說的那樣，每個禮拜都去：「如果始終忙碌奔波在城市裡，視野都被鋼筋水泥所阻擋，唯有望向天空才有一線生機，那不就成了井底之蛙？」

他第二次讓人大吃一驚的是，放棄了IBM Watson研究院及 Google 研究員的前途，在離國16年後回到中國的懷抱。

2013年，閔萬里加入阿里巴巴。現在擔任阿里雲人工智慧首席科學家。

閔萬里擔任阿里雲人工智慧首席科學家

雖然他每天能收到至少兩封來自獵頭的郵件，雖然挖他的電話、簡訊、郵件一天有好幾個，雖然開出的工資有時候還比阿里高，但這也沒有動搖閔萬里留在阿里巴巴的決心。因為這裡有人工智慧最好的資源——阿里巴巴擁有的客戶數據量，比eBay、亞馬遜、PayPal加起來還要多。

其實，對於閔萬里這種長期從事機器學習理論研究與應用演算法研發，在腦電波解析、高維數據挖據、隨機過程理論、時間序列分析等領域獲得多項國家專利的人才，正是國內各大人工智慧企業需要的。

阿里巴巴的什麼吸引了閔萬里？馬雲！

那麼，阿里巴巴到底用什麼吸引了閔萬里？答案是：馬雲！2013年5月3日，對於閔萬里來說，是一個特殊的日子。因為這天，馬雲到斯坦福商學院演講。在晚上的座談會上，閔萬里聽到了馬雲講了他的願景和對互聯網的研判，當時就非常贊同他的信念，並堅信他會成功。

於是，在想回國的時候，就選擇了阿里巴巴。

其實ET的前身很多人知道，就是小Ai，當時在2012年引起了關注，這個小Ai其實就是閔萬里領導的項目。他認為目前的ET其實尚且處於1.0階段，雖然已經具備了聽、說、看的感知能力，並已經在一些領域輸出決策，但是，在人工智慧的平台上，ET也需要不斷地迭代。

所以在之前的阿里大會上，馬雲提出了NASA計劃，而在這個計劃里，阿里雲ET無疑是集團的先頭部隊。

馬雲認為大數據很重要

而閔萬里，阿里巴巴人工智慧首席科學家，將是這個先頭部隊的先鋒。

在閔萬里看來，阿里雲ET除了服務阿里集團自身的電商業務之外，也要承擔更多對外的實際應用。而這一切，都源於當前馬雲說的大數據。

馬雲有句話說：過去的發展是基於石油和煤，未來的技術發展基於新能源，那就是大數據。計算能力、演算法都是工具，通過工具可以把新能源可以轉化成各種產品，從海量數據中提煉出智慧。

阿里巴巴的人工智慧，阿里雲ET也正是建立在這個基礎上的。ET的特色在於基於強大的雲計算和大數據處理能力。目前ET具備了在語音識別、圖像\視頻識別、交通預測、情感分析等技能，並朝著大數據AI的方向發展。

所以，在閔萬里看來，ET以後將會成為在全局洞察和實時據測上的智能，能在某些方面超越人類，和人的能力形成互補，在商業社會中發揮更多的作用。

幫完「快的」幫「餓了嗎」，阿里雲ET曾出手於無形

其實阿里雲ET並沒有像傳說中那樣「神龍見尾不見首」，這不，上班族常用的「餓了嗎」就曾因此受惠。

在餓了嗎等外賣火起來時，兩個難出現了：常常是買主餓著肚子等，騎手卻多走了幾公里彎路。

閔萬里曾用一張圖形象地解釋了有多難。

如果這個點上升到一萬個…

他在這紙上畫了十個點，這點替代十個外賣買家，或者說騎手將要去的十個地方。現在這個解決方案就是：用最短的線把N個點連起來，而這每個點都在變化，突然消失或出現。

十個點看著還很輕鬆，人工協調完全可以搞定。然而，當這些點數增加一萬乃至千萬個量級，題目就變得更加不可控了，尤其是再受到天氣、區域路況的影響。這個難可能只能讓餓了嗎創業失敗。

於是，餓了嗎找到了阿里雲。閔萬里就帶頭攻克了這個問題。通過ET多維度的演算法，精確預估餐廳出餐時間、騎手騎行速度、取餐等待時間，給了騎手最優的判斷和選擇。

閔萬里團隊這一出手，就直接解決困擾餓了嗎8年的難題。很多媒體表示「他用AI讓一億人吃上了熱飯。」

而在這之前，在滴滴和快的廝殺之時，其實阿里雲ET就已經出過山了。

2014年，阿里雲的ET團隊就為快的打車研發了一套研發了一套「人車分配」的智能演算法調度系統，在2014年底上線，大幅提高了司機搶單成功率及壓縮了派單等待時長。

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