阿里李飞飞：在云计算时代，云原生数据库变得越来越重要( 三 ) 本文转自：雷锋网编译

李飞飞：机器学习在现代的进步已经对包括阿里巴巴在内的更多的组织和社会产生了根本性和持久的影响。举个简单的例子，阿里巴巴电子商务网站和应用程序中的推荐框架，要依赖经过精心设计和微调的深度学习模型，从而为浏览网站和应用程序的客户提供更有效的商品匹配。当然，机器学习的影响不仅仅体现在推荐方面。在阿里巴巴数据中心的运营中，我们探索并利用机器学习技术构建了AIops这种智能监控和协调工具，以提高数据中心运营的效率和有效性。还有许多其他的场景和例子，也都可以表明机器学习和人工智能方法的变革性影响，它们越来越成为许多系统中的关键构建组件，包括上面提到的云原生数据库系统（例如使云原生数据库系统能够进行自我调整）。
ACM：在加入阿里巴巴之前，您在美国犹他大学担任教授。与学术界相比，在工业界工作的最显著差异是什么？
李飞飞：在犹他大学计算机学院任职期间，我在计算机科学领域的研究和工程生涯的增长和丰富是巨大且难以形容的。那里拥有世界上最好的计算机教育和研究项目之一。我永远感谢我所在的学院和学校。不过，在阿里巴巴这样一家伟大的公司工作，无疑也为我理解计算机科学提供了一个不同的、丰富的视角，这既是一门技术型学科，也是一个日益重要的商业领域。为一家公司工作意味着你得总是把业务和客户需求排在第一位，必须专注于由业务驱动的实际客户需求。这并不一定意味着你可以没有长期的规划目标，但这些目标必须非常集中，而且要对具有精心设计、明确阐述的战略计划和商业价值的实际应用具有价值。
这与在学术界工作截然不同，在学术界，首要任务并不是创造商业价值，而是创造智力价值。最终目标往往是探索一个未解决的问题或挑战，即使这样的努力最终只是一种智力练习。但正是通过追求这种好奇心，才得以实现创新性突破，工程上的努力最终能够使新技术的采用在实践中普及和扩展。
归根结底，无论是在学术界还是在工业界，这一切都是在为我们整个社会和文明的良好运行创造价值，为之做出贡献。从我目前的角度来看，我相信我在学术界和工业界的职业生涯已经得到了相互补充和丰富了！