中国顶尖企业已经意识到，跟随式的研发模式已走到尽头，基础研究的原创能力将决定企业未来，但工程优先技术其次科学殿后的惯性仍将延续。
2018年10月30日，马云最后一次以阿里巴巴集团董事局主席身份致信股东，他说，“9年前阿里已经转型为一家技术公司。我们在大数据、云计算、人工智能、物联网上的全面布局，为制造业、零售业、金融业创造巨大价值。过去两年，这个价值已经在零售业显现。”
2009年，阿里作为电商领头羊已经声名显赫，但当时还没多少人认为阿里是一家技术公司。直到今年2月，欧盟委员会在发布年度全球企业研发投入排行榜时，阿里的行业分类还是“零售”，而华为是“科技：硬件和设备”，腾讯是“软件和计算机服务”。
2016年5月，任正非在全国科学大会上发表“无人区”讲话，说华为已经攻入本行业的无人区，肩负创立引导理论的责任，华为现在的水平尚停留在工程数学、 物理算法等工程科学层面, 尚未真正进入基础理论研究。华为将把研发投入提高到每年100-200亿美元。
2017年10月，阿里中央研究院——达摩院成立，马云在成立仪式上表示阿里未来三年的技术投入将超过1000亿人民币。达摩院首任院长、阿里CTO张建锋列出了达摩院的三个重点研究方向：量子计算、芯片和机器学习，他表示阿里有能力有责任为人类科技做出更大贡献，期望达摩院能诞生类似电和计算机这样的颠覆性技术创新。
2018年10月，马化腾在知乎上的提问引发热议，他问道：“未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业？产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？”
根据欧盟委员会发布的全球企业研发投入排行榜，2017年华为、阿里、腾讯的研发投入分别为103.63亿欧元、23.29亿欧元、16.17亿欧元，位居中国大陆企业研发投入第一、二、四位。
越来越多中国顶尖企业开始意识到，跟随式的研发模式已走到尽头，基础研究的原创能力将决定企业的未来。
2018年9月20日，张建锋接受《财经》专访，详解阿里的芯片战略、研发体系、选人用人机制、使命愿景。他说，阿里已经成为一个数字经济体，多年来阿里的研发都是围绕数据展开的，数据的生产、存储、计算、分析将继续是阿里的核心研发方向。相比IBM这样拥有6位诺贝尔科学奖得主和6位图灵奖得主的公司，阿里目前干的事情离科学还比较远，仍然是一家工程导向、产品导向的公司。9月19日，张建锋在阿里云栖大会上宣布成立平头哥半导体有限公司，主攻人工智能（AI）和物联网（IOT）芯片。
阿里做芯片首先是自己要用，阿里数字经济体的规模很快就要达到1万亿美元了，阿里生态里有非常大的芯片应用场景。比如云计算，将来大部分IT业务都会上云，阿里是国内最大的云计算服务提供商，云计算需要大量芯片。比如人工智能，AI技术已经在阿里新零售业务中广泛应用，还将在其它业务里广泛应用，需要大量的AI芯片。比如物联网，阿里的城市大脑、工业大脑、车路协同，需要大量的IOT芯片。这些如果都去外购，首先是贵，我们测算成本相差35%，然后还未必好用。没有人比我们自己更了解什么样的芯片更适合我们的计算需求。另外我们也有相应的技术基础了。阿里几年前就开始布局芯片业务，投资了若干家领先的芯片创业公司，其中中天微（杭州中天微系统公司）是国内唯一基于自主指令架构研发嵌入式CPU并实现大规模量产的CPU供应商，今年4月我们全资收购了中天微。此外达摩院的芯片团队也有百人规模，平头哥就是合并了中天微和达摩院芯片研发力量后成立的。所以阿里主要做两类芯片，一类是用于AI计算的NPU(Neural network Processing Unit,神经网络处理器），一类是用于云计算的IOT芯片。
阿里巴巴的数据总量是1500PB（数据量单位，从K\M\G\T\P,以10的3次方递进），每天数据更新100PB，每天的数据处理能力是300PB，阿里是全球最大的芯片买家之一。其次，芯片的产业链很长，设计、制造、封装测试，阿里做芯片主要是在专用芯片的设计环节，这方面我们肯定比你提到的那些公司有优势。
现在的算力基本上是由CPU和GPU提供的，CPU并不适合人工智能的算法，GPU能满足部分AI算法的需求，但GPU并不是专门为AI算法设计的，它只是碰巧也能适应部分AI算法而已，这也是这么多公司都在研究自己的NPU的原因。
就提高算力而言，CPU和GPU一是提高工艺精度，从微米级到纳米级，从28纳米到14、12、10、7纳米，7纳米差不多是极限了，再想提高就得有新材料，目前还看不到谁能替代硅基材料；二是提高运算频率，从M赫兹到G赫兹，从1GHz到2GHz到3GHz；三是堆核，一个CPU不够用就2个4个8个，最多堆到96个。但是这些方法都到头了，没法满足更大的算力需求，所以必须要有新的芯片设计架构，针对专门的应用，专门的算法，设计专门的架构，这就是NPU。
如果不是优化老架构而是设计新架构，那大家是一个起点，而我们更有优势，我们是用芯片的人，最知道这个芯片跑什么功能应用，跑什么工作负载，怎么去做优化，与之配套的软件需求怎么在硬件设计中体现，这个是做通用芯片的老牌巨头没法做到的。
所以云时代、IOT时代、AI时代的芯片产业，行业规律和之前PC时代、手机时代非常不同。专门的芯片满足专门的需求，市场是细分的，供应商是多元的，不会重复少数几个巨头提供巨量通用芯片的场面。
前两年在推标准化的云，现在没有人跟随了。但是阿里云的飞天操作系统应用的已经非常广了，阿里云是整个阿里经济体的技术基础设施，随着阿里“五新”战略（新零售、新金融、新制造、新技术、新能源）的推进，阿里云也会越来越成为社会的技术基础设施，这个已经在零售业体现出来了。
IOT的操作系统也一样，虽然大家都能看到统一的好处，但不会统一，至少不会有跨行业的操作系统，同一个行业或许会有更多的标准化，比如智能家居、自动驾驶，各家的底层标准是可以统一的。
要做出一款比特数比较高的、运行比较稳定的、可控的量子芯片，最起码还得两三年时间。这不仅是工程问题，量子计算还有很多的科学问题没解决。但凡有未解的科学问题，就意味着不确定因素还很多，我们只是说有把握在可见的时间内达到一个最优的结果。 量子计算有不同的技术方向，超导、离子阱、半导体等等，哪个技术方向最优，现在没有定论。我们选择了超导方向，这个方向大部分公司都在研究，突破的可能性也更大一点。
智能化的前提是搜集足够多的数据，处理足够多的数据，这个必须用芯片来支撑，阿里本质上是一家大数据公司，最重要的逻辑就是数据驱动。或早或晚，整个世界都会被数字化，那时候能发现什么呢？不知道，但一定会产生非常原创性的东西、颠覆性的东西、改变人类生活的东西。
阿里总共两万多技术人员，中台九千多人，达摩院三百多人，其他人都在各个BU（业务单元）。这两万多人不包括蚂蚁金服的研发人员，蚂蚁金服跟阿里巴巴从法律上讲是两家独立的公司。
就我的了解，中台是阿里研发体系的特点。阿里的出发点是，业务方只关心业务，技术方只关心技术，但是技术作为中台要为所有业务单元提供技术支持。好比一开始解放军的兵工厂是跟着部队走的，部队到哪里，兵工厂到哪里。但是后来有坦克大炮了，有飞机军舰了，那肯定要建设专门的军工体系，这样效率才能更高。
阿里的技术体系，从底层开始，数据中心、服务器、网络、数据库、存储、计算都是统一的，天猫、淘宝、饿了么、盒马、优酷、高德之类的业务单元都在统一的技术平台上跑，蚂蚁金服的业务也在这个平台上跑。阿里做并购，两件事必须做，第一被并购公司的整个技术体系要迁移到阿里，第二它所有的数据要迁移到阿里。阿里的IT技术水平远远高过别的公司，迁过来后，它的商业价值会大大提升。
因为研发的目标是让业务创新能力更稳定、更高效，所以两边有天然纽带。达摩院的研究项目有些是独立的，但更多是交叉的，确保研究方向跟业务方向有很好的联动。各BU会在达摩院建实验室，人还是BU的人，预算也由BU出，但与达摩院的人在一起研究，研究成果出来了马上拿回BU应用。另一方面，BU也是达摩院非常重要的研究方向的输入来源。达摩院的独立项目则聚焦在芯片、量子计算、机器学习这三个方向上。
最远的事情就是量子计算，五年或十年才能真正应用，看的更多的还是三年左右的事情，我都不敢说五年以后的事，互联网行业的变化非常快。但是阿里是个生态体，阿里的研发同样要是个生态系统，达摩院一是在全球建设自主研究中心，二是与高校和其他研究机构建立联合实验室，三是向全球开放研究项目，就是阿里巴巴创新研究计划。目前我们已经与清华、浙大、中科院、伯克利、斯坦福和南洋理工大学建立了联合实验室。
马云说三年一千亿，我们肯定花不了这么多钱，主要是找不到（花钱的）人，我们一年才找了300多人，找人很难，因为我们要找最好的人，找到最好的人才能做成最好的事。
阿里的研发分两部分，第一怎么样用现有的技术把现有的业务做得更高效，更可持续，更有增长性。第二探索能赢得未来的新技术，比如当年我们做云计算，如今的量子计算、AI、IOT、自动驾驶。新技术都非常不确定，我们怎么选择技术方向？那么大的投入，投错了怎么办？我的答案就是找到最好的人，让他们去选方向，如果他们都选错了，那说明方向真的很难选，这个我觉得没有办法。
科学家在各自的领域是排名第一还是第五，这是有客观标准的，不难知道。难的是，这人既是学术大牛，又有强烈冲动想把学术成果转化为产业成果，这种人是我们最想找的。第三科学家也需要团队精神，你可以有特点，但不能特殊。符合这三个标准，就能做我们的项目负责人，我们找到顶尖人才做负责人，他再去找他想要的人。
成为一家科学公司是阿里的追求。比如IBM，拿了6个诺贝尔科学奖、6个图灵奖，比如AT&T的贝尔实验室，拿了11个诺贝尔科学奖、4个图灵奖。拿到诺贝尔奖当然是科学公司的标志，只有伟大的科学发现才可能得这个奖，贝尔实验室肯定也是一个高山仰止的存在，那里的科学家真的是天马行空地做出了很多改变人类社会的发明创造。但是贝尔实验室最后很遗憾地消失了，因为它没有把发明创造带来的社会价值转变为商业价值，所以很难可持续，我们要吸取这样的教训。
坦白来说，阿里现在干的事情离科学还比较远，科学需要积累，当我们的顶尖人才越来越多，研究实力越来越强，就可能做偏科学的事情。其实量子计算就是这类事情，量子计算里面有很多科学问题要解决。
互联网产业中国已经与美国比肩领先世界了，但许多人把中国互联网产业的成功概括为商业模式的成功，将来很可能是技术驱动下的商业成功。当商业规模非常大的时候，就会有大量的技术需求，这样才能继续保持商业效率，这反过来会刺激技术进步，形成一个正反馈。
附：欧盟全球企业研发投入排行榜TOP50（2017年）
（来源：财经杂志）
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