2017双十一交易额(双十一为什么要延迟发货)

1. 2017双十一交易额，双十一为什么要延迟发货？

11月12日零点，2017年天猫双11交易额最终定格在1682亿元，其中无线成交占比90%，全天支付总笔数达到14.8亿，全天物流订单达8.12亿，交易覆盖全球225个国家和地区。

这条信息可不是好玩的

虽然说会有点水分，但是这个数字可不是盖的啊，咱们中国从事快递行业几百万有吧?

细分下，从处理订单，拣货打包，发货，运输，快递拣货，送货再到咱们的手上，这是一道程序，负荷量太大了。

可能我说不是专业，想一想流程就好了。

反正咱们默默等就好了，愁也没办法，别人也是很辛苦，体谅下就好。

不说了 ...... 昨天剁手了，现在养伤当中。

忘了说还有双十二

呜呜呜 ......

2017双十一交易额(双十一为什么要延迟发货)

2. 区块链技术在现实生活中有哪些应用？

谢邀！

有时候想想也挺无奈的，当小鹿一提起区块链，不少圈外人自然而然联想到的就是比特币了。那么以说道比特币，小白们基本会有两个反应。那就是：比特币就是骗人的，都是传销玩意儿。Emmmmm，关于这个问题，小鹿只能说借用比特币的概念来玩传销售手段人确实不少，影响也相当的恶劣，就比如之前跑路的十二生肖神马的。

但是小鹿依旧要碎碎念一下，其实区块链是一种技术，他可以应用在各种领域，来提高相关领域技术的应用和安全性。当然，虚拟币用的也是区块链技术，但是一项技术如果用得好的话，还是有相当的发展前景和实用价值的。所以，区块链技术沦为资金盘操手们的噱头，错的不是区块链技术本身，而是坏人太会利用大家对新技术不了解的当头来行骗了。但是小鹿想说，其实不单单区块链，很多领域都曾经被别有用心的人搅混水，就例如股市，保健品市场等等。但是我们必须明白，只要你深入去了解相关领域背后的知识，并且不要一味抱着一夜暴富的侥幸心理，小鹿相信，骗子们一定对你毫无办法的。

那么，今天小鹿就来说说，除了发币和炒币，区块链技术还可以应用在哪些领域吧。

那么要了解区块链技术可以应用到哪些领域，我们就要先了解，区块链技术有哪些特点。那么首先就是去中心化，所谓的去中心化就是网络中不再有一个中心化的管理机构，因此整个网络的数据维护是由所有的节点共同来维护的，因此网络中所有的节点都有同等的权利和义务。再来就是区块链网络是具有公开性的特色，它的数据对所有的人公开，使得整个网络系统的信息可以高度透明化。不过处于对个人隐私的尊重，某些交易方的私有信息是可以做加密处理的。那么最后就是信息不可篡改。一旦上链打上时间戳，那么数据就会被永久的储存起来。除非网络中超过51%的节点被控制，否则任何人对数据的修改都是无效的，而一般来说运行越久，节点越多的网络就越发的强健让黑客难以着手。

而看完这些特点，估计很多人都可以联想到网络安全方面的应用。因此，除了应用在数字资产方面，我们还可以将他应用在只能合约平台，全球支付领域，以及各个行业的平台类应用。

所谓的数字资产就是我们比较熟悉的各类虚拟币，而最有代表性的就是比特币了，所以这点小鹿就不多说了。那么我们来说说智能合约平台。智能合约平台的特色就是，当智能合约一旦被编写好上传区块链网络后，就不能再被更改，更不能被违约咯。这就基于区块链技术的不可篡改技术特色，而他其实是运行在区块链数据库上的一组程序，可以在满足代码设定同条件下来自动执行程序。打个比方，例如将房屋租用协议写入智能合约，那么当房主收到租金的时候就会自动触发程序，将公寓的秘钥交给客户。而后续的租金缴交也可以在网络上自行完成哦。是不是安全又方便。

然后就是将区块链技术应用到各类平台中，不管是销售，金融，或者是知识产权甚至社交，游戏领域都可以应用到区块链技术。使用区块链技术可以让信息更加的透明化，并且可以追溯整个交易流程，更增加了平台各方的信任度，让交易和查询过程更加的简化便捷，这将大大降低因信息不透明和流程繁琐导致的各种漏洞问题。这类平台比较有名的就是OmiseGO实时交易支付平台，Golem计算机资源交易平台之类。

最后就是区块链技术在全球支付领域的应用。它的运作模式是利用一种法币代币模式，来实现网络内各种货币的转换交易。最经典的网站目前就是Ripple和Tether了。

好了，今天小鹿就为大家稍微介绍了下，关于区块链技术除了在发币其实他还是可以应用在各行各业中的哦。其实你只要了解，它首先是一种新技术，一种可以提高网络安全和透明度的新技术就对了。他虽然被开发和应用的时间还不长，还存在不少问题，但是对于网络的发展的推动有着巨大的潜力。

3. 最好是破案的？

疑犯追踪

4. 为什么3000多万人的重庆的消费额还不如1000多万人的成都？

感谢邀请回答这个问题，双十一刚过很多省份和城市被拿出来对比是正常的，不过个人觉得对比应该知道一些真实的数据，借此机会简单谈谈我的观察。

重庆3000多万人消费额不如1000多万的成都的几个解释

第一、重庆真正潜在购买人数并没有3000万这么多（差不多在1800万）。网购的主要消费群体来自于城市而不是农村。重庆作为直辖市和省一个级别（一把手还高一级）自然也有城市和农村的区别，简单来说重庆辖区3000多万人口真正在市区内的人口有多少？相信很多朋友不知道，根据查询和计算重庆市辖区都市区只有渝中区、大渡口区、江北区、沙坪坝区、九龙坡区、南岸区、北碚区、渝北区、巴南区9个区，常住人口在820万左右，其余的辖区有城市居民和农村居民，城镇化率在45%左右，我们按照简单来算，也就是说真正在双十一这样的购物节，有潜在购买力的总人口不到1800万，并不是我们所说的3000万。

第二、重庆作为直辖市的城镇化率真的不如成都一个省会城市。根据数据显示，目前重庆的城镇化率在64.08%，而成都早在2015年城镇化率已经达到了70.5%，预计到2020年达到77%。可以说虽然重庆作为直辖市，但是其城镇化水平比很多一般的地级市差不多。

综上，购买力人数让媒体故意夸大加上本身重庆的经济发展水平人均一般，自然会出现双十一重庆消费额不如重庆靠前的情况。

直辖市也好普通地级市也罢民富才是真的富

城市交易量排名前十的城市中我们可以发现一个可喜的现象，过去一线城市、直辖市、副省级城市统治经济的局面已经出现了改变，其中苏州作为普通地级市，竟然进入消费前十，不得不说明地方经济路子走对了，才会真正实现民富。未来我相信会有更多的普通地级市步入前十的行列，什么副省级、直辖市在如今经济高速发展的时代已经不重要了，民富才是根本。各位觉得呢？原创不易，喜欢记得点赞、关注、转评哦。

5. 阿里涉嫌垄断吗？

12月24日传出消息称市场监管总局已对阿里巴巴涉嫌垄断进行立案调查，题主你说阿里涉嫌垄断吧？

这都正式开始立案了，我想基本上是没跑了吧！这次调查的目标是针对阿里2选1的行为，如果最终调查结果成立，那么阿里将面临巨额罚款，数字将是一个天价，或将成为我国历史上，乃至全球反垄断案中的经典案例。

哪些行为涉嫌垄断？

反垄断法指定了3种针对经营者的垄断行为，分别为达成垄断协议；滥用市场支配地位；经营者集中，剩下还有一项是针对行政单位或公共事务职能的组织的垄断行为：滥用行政权力排除、限制竞争。

具体涉嫌哪种垄断行为？

目前新闻报道的是阿里的2选1涉嫌垄断，那么为什么这种行为涉嫌垄断呢？

俗称2选1什么意思，我想明白人都懂，就是具有排他性，你只要在我阿里这里上架卖货了，就别想再去其他平台出货。

这种行为非常符合反垄断法中规定的滥用市场支配地位。

1、阿里具有市场支配地位：反垄断法对具有市场支配地位的经营者是这么定义的：一个经营者在相关市场的市场份额达到二分之一，两个经营者在相关市场的市场份额合计达到三分之二的，三个经营者在相关市场的市场份额合计达到四分之三的。

虽然，阿里从来未公布过自己的市场份额占比，但参照以上定义，淘宝+天猫的市场份额外加拼多多、京东这些厂商的市场份额肯定过了3/4。

因此，阿里巨头市场支配地位。

2、阿里滥用市场地位的嫌疑：反垄断第三章第十七条规定了7种滥用市场地位的的行为，大家自己看看2选1符合哪条！我想第3和第4种行为还是很贴切2选1这种行为的吧。

既然有了这样的嫌疑，那么监管机构进行立案调查就很正常了。

3、其他可能的垄断行为：以上其实只是阿里涉嫌垄断的一个方面，按照反垄断法经营者集中也是垄断方式之一，不妨看看下图中的具体条文。

在对照下阿里这些年的具体行为，你觉得他这方面涉嫌垄断了吗？显然是有的，收购合并，取得股权控制，通过控制权施加影响。要不，前几天也不会因为未申报收购案而被进行罚款了。

阿里可能面临的处罚：

由于这次立案调查的2选1涉嫌违法了滥用市场支配地位，这条的处罚可不轻。

根据第七章第47条规定，凡是滥用市场支配地位的经营者，执法机构将责令停止违法行为，没收违法所得，并处上一年度销售额1%~10%的罚款。

如果按照阿里2019财年营收收入（3768亿元）计算，一旦进行罚款那么金额将高达37亿~376亿这个范围，绝对能载入我国反垄断史册。

当然，这只是最糟糕的处罚，也许届时监管层不会下重手，毕竟我们的目标只是治病救人，反垄断为了更好发展，而不是一棒子把人打死。

Lscssh科技官观点：不知道题主现在知道阿里到底哪里涉嫌垄断了吗？目前阿里事实上已经在多个领域可推定其具有市场支配地位，移动支付、阿里云等等，一旦具有支配地位就不要想着为所欲为，好好为民服务不好吗？非要想着割韭菜，那也就只有受到应有的法律制裁了。

感谢阅读，给点个赞鼓励下呗，欢迎关注【Lscssh科技官】，谢谢~~

6. 马云的达摩院有多少科技人才？

阿里巴巴达摩院成立于2017年10月11日，致力于探索科技未知，以人类愿景为驱动力，开展基础科学和创新性技术研究，2017年马云曾经宣布，要在未来3年之内，投入1000亿人民币用于阿里巴巴达摩院的技术研发，达摩院的目标就是打造全球最顶尖的研究机构之一。

所以自从达摩院成立之后已经引用了很多全球顶尖的科学家，虽然从绝对量来看，目前达摩院的人数并不是很多，但是他们每个人在自己的领域之内都具有很大的影响力，所以一个人可以顶上很多人。此外，达摩也依赖于阿里巴巴这个大家庭，实际上阿里巴巴目前所拥有的工程师队伍至少达到3万人以上，这些人随时都有可能会参与到达摩院的一些科学研究当中。

目前达摩院既有专职的科学家，也有一些兼职的科学家，这些科学家来自全球各地，他们主要分布在机器智能、数据计算、机器人、金融科技、 X实验室5个领域14个实验室里面，具体如下：

学术委员会成员。

高文：北京大学博雅讲席教授、信息与工程科学部主任，中国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow，国家自然科学基金委员会副主任。

梅宏：北京理工大学教授、副校长，中国科学院院士，发展中国家科学院院士。

吴朝晖：浙江大学校长，中国科学院院士，之江实验室副理事长。

黄如：北京大学信息科学技术学院教授、院长，中国科学院院士。IEEE Fellow

Michael I. Jordan：加州大学伯克利分校教授，美国工程院院士, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士。

周以真：哥伦比亚大学教授、数据科学研究所主任，IEEE Fellow, ACM Fellow。

Henry M. Levy：华盛顿大学教授、计算机科学与工程学院院长，美国工程院院士，IEEE Fellow，ACM Fellow

George M. Church：哈佛大学&麻省理工学院教授，美国工程院院士, 美国科学院院士，“人类基因组计划”领军人物

Avi Wigderson ：普林斯顿大学高等研究院教授, 美国科学院院士, 美国人文与科学院士。

1、语音实验室

致力于语音识别、语音合成、语音唤醒、声学设计及信号处理、声纹识别、音频事件检测等下一代人机语音交互基础理论、关键技术和应用系统的研究工作。形成了覆盖电商、新零售、司法、交通、制造等多个行业的产品和解决方案，为消费者、企业和政府提供高质量的语音交互服务。

研究团队

鄢志杰：达摩院语音实验室负责人，中国科学技术大学博士，IEEE高级会员。曾任微软亚洲研究院语音团队主管研究员。

付强：达摩院语音实验室研究员，西安电子科技大学博士，曾获中国科学院杰出科技成就奖（2014年）、中国语音产业联盟先进个人（2016年）。

马斌：达摩院语音实验室研究员，香港大学博士。加入阿里前，他是新加坡资讯通信研究院（I2R）的语言技术部门负责人和资深研究员。曾获新加坡总统科技奖。

冯津伟：达摩院语音实验室研究员，弗吉尼亚理工大学博士。曾主持开发基于麦克风阵列的视频跟踪系统。

李威：达摩院语音实验室资深算法专家，香港大学计算机系博士。曾任百度语音技术部资深工程师，负责百度语音识别声学模型、语音合成核心算法及训练流程的研究和开发工作。

高杰：达摩院语音实验室资深算法专家，中科院博士。曾任微软STC语音科学家，负责基于分布式计算平台的超大规模语音识别模型训练系统的研究和开发工作。

雷赟：达摩院语音实验室资深算法专家，德州大学达拉斯分校博士。曾任Facebook和SRI的研究科学家。

王雯：达摩院语音实验室资深技术专家，普渡大学计算工程博士。在IEEE/ACL会议和期刊上发表了100篇以上的论文，曾任SRI资深研究科学家。

2、视觉实验室

致力于研发与运用图像和视频的分析和理解、三维视觉等技术，构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。

研究团队

任小枫：达摩院视觉智能实验室负责人，华盛顿大学计算机科学与工程系客座教授，拥有加州大学伯克利分校博士学位，曾担任亚马逊资深主任科学家，负责Amazon Go计算机视觉算法的研发。

ZELNIK, Lihi：达摩院以色列实验室负责人，曾任以色列理工学院电气工程系的副教授，纽约康奈尔大学的客座教授。拥有魏茨曼科学研究所计算机科学博士。

潘攀：达摩院视觉智能实验室资深算法专家，拥有伊利诺伊大学芝加哥分校博士学位。拍立淘以图搜图的创始人之一。

刘铸：资深技术专家，纽约大学博士，曾任AT&T科研实验室主任科学家，哥伦比亚大学和纽约大学的客座教授。拥有140多项美国专利。

Itamar Friedman：资深技术专家，拥有以色列理工学院电子工程学院的计算机视觉和机器学习硕士学位，他曾是Visualead的首席技术官。

3、语言技术实验室

致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。包含自然语言处理核心技术，如分词、词性、句法、语义等多语言基础模块，以及情感分析、信息提取、机器翻译和机器阅读理解等技术的研究，已经在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。

研究团队

司罗：达摩院语言技术实验室负责人，卡内基梅隆大学博士。曾任普渡大学计算机系终身教授。

黄非：达摩院语言技术实验室研究员，卡内基梅隆大学博士。曾担任ACL、NLPCC等领域主席、IJCAI资深程序委员。曾在Facebook、IBM Watson等从事NLP相关工作。

葛妮瑜：达摩院语言技术实验室研究员，布朗大学计算语言学博士。曾任职IBM研究院，从事自然语言处理和机器翻译工作。

陈博兴：达摩院语言技术实验室资深算法专家，中国科学院博士。曾是新加坡信息与通信研究所、加拿大国家研究委员会研究员。

骆卫华：达摩院语言技术实验室资深算法专家，曾任中科院计算所高级工程师，承担国家重大专项或自然科学基金课题十余项。

张琼：达摩院语言技术实验室资深算法专家，浙江大学博士，曾在雅虎工作。

刘晓钟：达摩院语言技术实验室资深算法专家，雪城大学博士。曾任印第安纳大学布卢明顿分校信息与计算学院终身教授。

李林琳：达摩院语言技术实验室高级算法专家，萨尔大学计算机博士。曾就职于巴黎LIMSI-CNRS研究所、微软奥斯陆、百度。

4、决策智能实验室

致力于通过研发与运用机器学习和运筹优化技术构建智能决策系统，提升业务运营效率、降低运营成本和增加运营收益。与合作伙伴在计算资源优化、新零售、智慧物流等行业构建多个创新系统，在各类公共事业的场景中提升人效、能效、物效。

研究团队

姚韬：达摩院决策智能实验室研究员，拥有斯坦福大学管理工程与科学系博士学位，美国宾州州立大学工业工程系终身教授。

许欢：达摩院决策智能实验室资深算法专家，加拿大麦吉尔大学电子工程系博士。曾任新加坡国立大学副教授，佐治亚理工大学助理教授。曾任NIPS领域主席。

谭剑：达摩院决策智能实验室资深算法专家，哥伦比亚大学电子与计算机系博士，俄亥俄州立大学电子与计算机系助理教授，IBM沃森实验室研究员。

张京桥：达摩院决策智能实验室资深算法专家，拥有伦斯勒理工学院博士学位，曾任亚马逊Device部门应用科研资深经理。

杨程：达摩院决策智能实验室资深算法专家， 10余年机器学习、数据挖掘等经验，曾负责搜索推荐、智能营销、供应链优化等商业化算法，多次参与双11等极端环境下的大规模实时机器学习项目，目前关注新零售场景中的在线学习、动态优化等智能决策研究。

5、城市大脑实验室

致力于通过互联网和人工智能，打通城市数据管道，发掘数据价值，构建城市新的基础设施。已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域。是首批国家人工智能开放创新平台之一，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。

研究团队

华先胜：达摩院城市大脑实验室负责人，北京大学应用数学博士，IEEE Fellow，ACM杰出科学家。曾任ACM Multimedia、IEEE ICME等国际会议程序委员会主席，全球MIT TR35获得者。研究。

张磊：达摩院城市大脑实验室高级研究员，西北工业大学自动化学院博士，IEEE Fellow。曾在香港理工大学电子计算学系任研究助理和副研究员，加拿大麦克马斯特大学博士后。香港理工大学电子计算学系讲座教授。

6、计算技术实验室

致力于计算、存储、互联方向的前沿性研究，探索从系统软硬件架构到芯片设计技术的全栈实现。采用自上而下基于应用驱动和自下而上基于新技术的研究方法，利用系统架构、计算机体系结构、芯片设计优化等领域的技术积累，在计算资源优化、新计算体系方向等构建创新系统，提升计算能力。

研究团队

谢源：达摩院计算技术实验室负责人 IEEE Fellow，普林斯顿大学博士。

骄旸：达摩院计算技术实验室研究员，负责组建芯片开发工程团队，目前的开发重点是人工智能芯片。曾在华为创建并领导美国和上海的技术团队进行全新GPU开发；在三星作为GPU团队的核心成员，参与项目的规划和创建团队。

何建德：达摩院计算技术实验室资深技术专家，曾在硅谷从事计算机绘图芯片设计工作。

陈义平：达摩院计算技术实验室资深技术专家，美国佛罗里达大学电机硕士学位。曾先后就职于S3、AMD，并在AMD参与Machine-Intelligent系列产品开发。

李伟良：达摩院计算技术实验室资深技术专家，负责组建AliNPU上海ASIC团队。曾在S3 Graphics从事图形芯片的设计，后供职于AMD。

尹莉：达摩院计算技术实验室资深技术专家，负责芯片技术部软件部门，精于体系结构、编译器以及系统性能优化。曾在S3 graphics图形芯片架构部门，负责图形芯片可编程流水线以及后端编译器优化；后在Intel MLT部门从事二进制翻译、虚拟机以及spark性能优化。

张涛：达摩院计算技术实验室Research Scientist，宾夕法尼亚州立大学博士。曾在苹果担任高级平台架构师，起草iPhone内部SoC的性能标准制定以及内存性能建模和评估。

柳春笙：达摩院计算技术实验室Research Scientist 杜克大学博士。曾就职于Nvidia，Altera（Intel），华为海思等设计公司。

蒲宇：达摩院计算技术实验室Research Scientist，荷兰TU Eindhoven博士。曾任日本东京大学特任研究员；IBM苏黎世实验室研究员；担任IEEE TCAS副主编与多个国际学术会议委员。

程超：达摩院计算技术实验室Research Scientist，明尼苏达大学电子与计算机工程博士。曾任职于高通，从事无线系统算法的研发，并曾任职于Intel和Marvell。

7、智能计算实验室

致力于下一代海量、异构数据的分布式存储、管理、查询、分析和机器学习系统与算法的研究和应用。通过并行与分布式数据处理和云上系统资源管理，多场景、多模态、异构计算引擎融合统一系统智能与自治化，数据安全隐私计算等关键技术，为各行业、各场景提供高效的算法支持和安全、可靠、强有力的计算引擎。

研究团队

周靖人：达摩院智能计算实验室负责人，哥伦比亚大学计算机博士，IEEE Fellow。拥有几十篇顶级会议和期刊论文，并持有多项专利发明。曾任微软研究院研究员、微软研发合伙人。

丁博麟：达摩院智能计算实验室资深技术专家，伊利诺伊大学香槟分校博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾担任美国微软研究院研究员。

钱正平：达摩院智能计算实验室资深技术专家，华南理工大学博士。在系统及相关领域顶级会议发表多篇论文，任微软亚洲研究院主管研究员。

杨红霞：达摩院智能计算实验室资深算法专家，杜克大学博士。拥有顶级论文30余篇。曾任IBM Watson研究员、Yahoo！主任数据科学家等职。

曾凯：达摩院智能计算实验室高级技术专家，加州大学洛杉矶分校博士，曾在美国加州大学伯克利分校AMP Lab从事博士后研究。曾任微软资深科学家。

于文渊：达摩院智能计算实验室资深技术专家爱丁堡大学博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾获SIGMOD2017和VLDB2010最佳论文奖，VLDB2017最佳演示奖。曾担任七桥科技CEO、美国Facebook 研究科学家等。

8、数据库与存储实验室

致力于新硬件加速、智能与自治化数据库、云上数据管理和系统资源调配、多态数据引擎、非结构化数据管理、数据库核心算法、数据存储、并行与分布式数据处理、数据安全等关键技术研究，实现数据库系统和底层存储系统高并发、高可靠性、分布式处理、数据一致性以及高响应和深度的数据分析能力。

研究团队

李飞飞：达摩院数据库与存储实验室负责人，犹他大学计算机系终身教授。曾获ACM、IEEE、Visa、Google、HP、华为等多个奖项，获IEEE ICDE 2014 10年最有影响力论文奖、ACM SIGMOD 2016最佳论文奖、ACM SIGMOD 2015最佳系统演示奖、IEEE ICDE 2004最佳论文奖、美国NSF Career Award、中国基金委海外重点研发奖，2018年ACM杰出科学家等。担任多个国际一流学术期刊和学术会议的编委、主席。

曹伟：达摩院数据库与存储实验室资深技术专家，阿里云数据库团队负责人，计算机协会数据库专委会委员。

吴结生：达摩院数据库与存储实验室研究员，俄亥俄州立大学计算机博士学位。2014年加入阿里云西雅图，任职存储基础平台和云存储的负责人。曾就职于微软 Azure 存储团队（2008-2014年）， Ask.com 基础设施团队（2004-2008年）和中国科学院计算技术研究所（国家智能计算机研究开发中心，1996-1999年）。

占超群：达摩院数据库与存储实验室研究员，集团数据库事业部 OLAP Platform负责人，先后担任多个阿里巴巴以及专有云大数据商业项目总架构师。

汪晟：达摩院数据库与存储实验室Research Scientist ，新加坡国立大学计算机博士。曾留校从事博士后研究。

张铁赢：达摩院数据库与存储实验室Research Scientist，曾就职于中科院计算所和卡耐基梅隆大学，CCF数据库专委委员，CCF大数据专委委员。

9、智能交通实验室

致力于机器学习、自动驾驶、物联网通讯、云端调控等技术研究，满足传统物流配送行业在人力成本、货物安全、交付速度、节能环保等方面的诉求，打造“车-路-云”一体化的智能物流网络，实现智能、精准、快速、高效、安全、环保的货物流转和投递。

研究团队

王刚：达摩院智能交通实验室负责人，伊利诺伊大学香槟分校博士，曾任新加坡南洋理工大学终身教授。全球MIT TR35获奖者，人工智能顶尖期刊IEEE TPAMI编委，ICCV 2017和CVPR 2018领域主席。研究领域包括深度学习及其在计算机视觉、自动驾驶上的应用。

10、金融智能实验室

致力于满足金融领域对AI技术的安全性、可靠性、实时性、对抗性的更高要求，在图像识别、智能问答、知识图谱等方面有着业界领先的研究成果和成熟的商业产品，通过与商业伙伴的合作，提升其智能化的能力，推动金融业的智能进步。金融智能作为蚂蚁金服核心技术引擎之一，被广泛应用于智能客服、交易风控、支付营销、保险智能理赔、贷款准入、反欺诈反套现、财经资讯

研究团队

漆远：达摩院金融智能实验室负责人，蚂蚁金服副总裁，麻省理工学院博士，曾任普渡大学计算机科学系和统计系终身副教授。

宋乐：达摩院金融智能实验室研究员，悉尼大学博士，世界知名机器学习专家，曾任佐治亚理工学院终身副教授。

11、区块链实验室

致力于区块链中共识协议、密码学安全、跨链协议等技术的研究和应用，以商业与金融等应用场景为突破口，率先实现有自主权的工业级/金融级区块链系统。

研究团队

张辉：达摩院区块链实验室负责人，南加州大学计算机科学博士。现IEEE Senior Member，发表40多篇顶级学术论文。曾担任NEC Labs America部门主管。

俞本权：达摩院区块链实验室研究员，曾任谷歌主任工程师，并完成了YouTube E-Commerce 平台建设、youtube.com/movies的创建、承担Google Analytics的数据和后台系统架构设计，并主导下一代谷歌分析后台的研发。

闫莺：达摩院区块链实验室资深技术专家，复旦大学计算机系博士，现任中国软件协会区块链创业学院及区块链专委会专家、中国电子学会区块链专家委员。曾任微软亚洲研究院主管研究员、区块链负责人。

胡丹青：达摩院区块链实验室高级产品专家，威斯康星大学麦迪逊分校经济学博士。曾就职于上海清算所发行托管部。

李书博：达摩院区块链实验室高级技术专家，北京邮电大学硕士。曾担任海航科技技术研究院研发总监、三星电子中国研究院云计算部门负责人。

李怀勇：达摩院区块链实验室资深专家，厦门大学MBA。精通大数据行业，带领团队实现了保护用户隐私下的数据安全共享新技术及新模式的突破。现负责区块链及安全计算平台业务发展。

殷山：达摩院区块链实验室高级技术专家，南京大学硕士。研究领域包括网络安全和密码学、大数据计算架构设计、机器学习平台方案实现。曾任趋势科技技术经理、三星电子中国研究中心创业事业部项目负责人。

12、生物识别实验室

致力于各种模态生物识别核心技术的研发及其在金融和民生场景的应用，目前已经具备了人脸、眼纹、虹膜、声纹、掌纹、行为特征等多模态的生物识别核心算法研发能力，并且研发了全球独有眼纹技术专利和领先的活体检测，累积服务超过3亿用户。

研究团队

蒋国飞：达摩院金融科技研究领域负责人 / 生物识别实验室负责人，蚂蚁金服副总裁。拥有160多篇顶级论文，曾获SIGKDD等会议最佳论文奖。任NEC集团副总裁，领导NEC全球研发。

李亮：达摩院生物识别实验室资深算法专家，中国科学院自动化所博士，中国科学院大学博士后。曾就职于索尼中国研究院。目前负责蚂蚁金服生物识别算法与模型的研发以及基于生物识别的身份认证体系建设，在国际期刊和会议发表论文十余篇。

宋杨：达摩院生物识别实验室资深算法专家，早稻田大学工学博士，2016年加入蚂蚁金服，目前从事多媒体和机器视觉系统的研发工作。曾在华为和富士通研究所（东京）工作，发表40篇论文。

陈继东：达摩院生物识别实验室资深数据技术专家，中国人民大学计算机应用博士，复旦大学计算机学院博士后。现任蚂蚁金服全球可信身份平台ZOLOZ亚洲区总经理，负责生物识别技术研发与全球化商业应用。带领团队将人脸识别技术在网商银行和支付宝等场景成功应用，实现刷脸支付全球首次在肯德基的商业落地。曾任EMC中国研究院大数据实验室主任。

13、量子实验室

量子实验室的目标是实现量子计算的潜力。

研究团队

施尧耘：达摩院量子实验室负责人，北大计算机本科、普林斯顿计算机博士。在加州理工学院的量子信息中心做博士后研究后，他加入密歇根大学安娜堡分校，历任电子工程和计算机科学助理教授、副教授和正教授。研究涉猎量子信息科学的多个领域，包括量子计算复杂度、量子计算经典模拟和量子密码学。他在阿里巴巴致力于建设一个跨学科的国际团队，以实现量子计算颠覆性的潜力。

马里奥·塞格德：达摩院量子实验室科学家，马里奥为芝加哥大学博士。在贝尔实验室和普林斯顿的高级研究所工作后，任职罗格斯大学计算机科学系教授。马里奥于2001年和2005年两获哥德尔奖，分别基于他在Probilistic Checkable Proofs和流计算的空间复杂度上的贡献。

14、人工智能实验室

致力于研究前沿科技并与商业结合，将人工智能技术赋能机器，服务20亿消费者。当前孵化出天猫精灵个人助手等产品。实验室的使命是让机器拥有智能，让人性充满光辉，将基于阿里巴巴强大消费者沟通渠道和完善的服务生态，立志成为下一代人机交互入口。

研究团队

陈丽娟：达摩院人工智能实验室负责人，淘宝网第一代产品经理，淘宝网产品团队总负责人；阿里旗下购物比价网站一淘网总经理；阿里巴巴智能生活总经理、阿里巴巴IoT创建人。

聂再清：达摩院人工智能实验室研究员，美国亚利桑那州立大学博士学位（师从美国人工智能学会主席Subbarao Kambhampati教授），现任阿里巴巴达摩院人工智能实验室北京研发中心负责人，语音助手首席科学家，教育部人工智能专家组咨询组专家。曾就职于微软亚洲研究院，任首席研究员，负责微软自然语言理解、实体挖掘的研发工作。他是微软学术搜索，人立方，以及企业智能助理EDI的发起人和负责人，也是微软自然语言理解平台LUIS的技术负责人。

李剑叶：达摩院人工智能实验室研究员，拥有清华大学美术学院文学硕士学位，德国iF学生设计奖评委，中国红星设计奖评委，清华美院工业设计系客座讲师，研究方向为智能硬件、机器人工业设计。有16年工业设计经验，曾任锤子科技设计副总裁，飞利浦香港设计中心资深顾问。

陈颖：达摩院人工智能实验室研究员，芬兰坦佩雷理工大学博士，北京大学学士与硕士。现任阿里巴巴人工智能实验室人工智能与边缘计算首席科学家，边缘计算实验室负责人，负责IOT产品。加入阿里巴巴之前在美国高通公司担任首席工程师。曾担任MPEG国际视频编码标准(H.264/AVC,H.265/HEVC系列)联席主编，获得过国际标准组织及国际电气工程委员会ISO/IEC杰出贡献奖。

茹忆：达摩院人工智能实验室研究员，中国第一代智能手机和IoT产品的研发和制造者，15年智能硬件的研发经验。曾为摩托罗拉Linux内核研发负责人，负责摩托罗拉Ming系列智能手机Linux内核研发。2016年加入阿里巴巴负责天猫魔盒和电视系统的产品和研发，发布了桌面5.0系统，并开发了阿里第一款人工智能语音助手天猫精灵。建立阿里巴巴第一个具备全球领先水平的声学实验室，成为领先行业的智能声学测试标准和方法。

杜海涛：达摩院人工智能实验室产品总负责人，拥有14年互联网和人工智能产品经验。研究方向为面向用户的大数据、语音交互、图像视觉及多模态融合的新一代人机交流系统的相关产品研究工作。帮助AI Labs近两年拿下31项人工智能产品相关产品专利，开创性的研发了中文领域最新一代的人机交流系统及硬件产品-天猫精灵。

刘旭：达摩院人工智能实验室总监，在HP工作近10年，担任HP中国研发中心Chief of Staff。

李名扬：达摩院人工智能实验室资深算法专家，毕业于加州大学河滨分校电子工程专业，博士毕业以后在Google Tango/Daydream 从事AR/VR算法研发以及基于不同的硬件设备的产品化的工作，在2017年底加入阿里巴巴人工智能实验室。