原创<br> 云到AI云, 阿里芯片“含光”背后的产业逻辑是什么？( 二 )_：云到AI云,阿里芯片“含光”背后的产

但芯片的AI算法与计算力已经在“悄悄地”影响C端消费者的应用体验。举个例子，手机淘宝里有一个功能叫拍立淘，它调用摄像头拍摄身边物体，可以通过AI算法在后台图片库（30多亿张）中寻找相匹配的商品，再反馈给用户对应的商品页面，一些用户喜欢拿它去做商品比价。拍立淘现在日活跃用户数有2000万，这是一个比较大的计算工程。据阿里的工程师说，使用传统GPU识别10亿张图片需要1小时，“含光800”NPU可以缩短到5分钟。反映在消费者端就是打开检索页面的速度更快、匹配准确度有所提升。

这也像《失控》作者凯文凯利对未来预测的场景：AI将在生活中无处不在，但你又不易察觉到它的存在，就像电一样。

除了拍立淘这种消费级AI场景外，现实中还有更加复杂的场景对AI算法与计算力提出挑战。比如在阿里云城市大脑对地面交通的智能调控中，系统的运营逻辑是先去识别、监测移动目标（车辆），进行“抠图”（把车辆轮廓提炼出来），再对车辆进行实时追踪，提取目标对象的特征，再对标目进行重新识别，最后分析、反馈到前端。这个过程对计算力与算法的智慧性要求更高，AI芯片可以替代传统的CPU完成这种计算任务。