亞馬遜AWS：用AI和機器學習讓所有人受益

如果在業界談起AI人工智慧和機器學習技術的發展歷程，有一家雲計算服務商的名字是絕對繞不開的，那就是亞馬遜AWS。

在不久前召開的2018世界人工智慧大會上，正是憑藉在AI人工智慧技術創新上的卓越表現，亞馬遜AWS雲上AI創新一舉摘得了大會最具重量級的獎項之一——「SAIL卓越獎」。

亞馬遜發展史：AI人工智慧的進步史

在巨頭環伺、強手林立的AI人工智慧領域，亞馬遜AWS能夠奪得SAIL卓越獎，絕非運氣使然，而是當仁不讓。

早在1998年，也就是許多中國人還不知道電子商務為何物的時候，亞馬遜基於AI人工智慧技術的電商平台推薦系統就已經上線。

2012年，為了提升倉儲物流效率，亞馬遜開始大量部署Kiva機器人。

2013年，亞馬遜在全球率先提出了無人機送貨的全新模式——「Prime Air」。

2014年，亞馬遜內置AI虛擬助手Alexa的Echo智能音箱上市銷售。這不僅成為了AI應用落地的經典範例，而且還在全球市場引爆了智能音箱這一風口。

2015年，亞馬遜AWS首次推出Amazon Machine Learning機器學習服務。

2016年，亞馬遜AWS發布針對機器視覺和語音交互的機器學習服務Rekognition、Polly、Lex。

2016年，亞馬遜推出了顛覆性的無人值守實體商店——Amazon Go。

2016年，亞馬遜在英國成功完成首次無人機送貨試飛。

2016年，亞馬遜AWS宣布MXNet作為官方首選深度學習框架，並且通過DL AMI對所有主流深度學習框架提供良好支持。

2017年，亞馬遜啟用「無人駕駛」智能供應鏈，實現了整個過程幾乎零人工干預。

2017年，亞馬遜AWS發布了成熟易用的機器學習平台Amazon SageMaker，並且還增加了更多的視覺、語音、語義服務。

2018年，亞馬遜AWS人工智慧研究院在上海落地。

可以看到，在過去的20年中，圍繞AI人工智慧和機器學習領域，亞馬遜持之以恆地進行了大量的資源投入。亞馬遜的發展史，可以說也是一部AI人工智慧的進步史。

尤為值得一提的是，亞馬遜AWS還秉承開放合作的心態，將相關的技術和解決方案與合作夥伴和客戶進行了分享，共同推動了AI人工智慧的技術發展與應用落地。

AI+機器學習：助力企業開展創新

AI人工智慧技術能夠在近年來取得飛躍式的進展，與雲計算、大數據的蓬勃發展，特別是機器學習的進步息息相關。

在2018世界人工智慧大會的採訪中，亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian向趣味科技透露，機器學習已經成為了亞馬遜AWS的DNA，滲透到了每一天的日常工作，不僅許多應用和服務都是建立在機器學習、深度學習基礎之上的產物，並且還改變了整個公司的內部架構。

Swami指出，如果回顧歷史，可以發現AI人工智慧與機器學習其實並不是全新的概念，而是早在數十年前就已經誕生了相關技術。然而為什麼當時沒有大規模落地？因為它需要三個條件，一是海量的數據；二是巨大的運算能力；三是高技能的操作者。這就使得過去只有大型企業才有可能運行這樣的系統。然而隨著亞馬遜AWS等雲計算服務的出現，機器學習也在雲中迎來了復興。如今即便是中小企業甚至是初創企業，也可以用非常低的成本，通過雲服務按需調用AI人工智慧、機器學習的技術和服務。

「現在已經有數以萬計的活躍開發者在AWS上訓練機器學習，而且這個數量還在與日俱增。使用AWS的機器學習、產品和服務，在2017年同比增長了250%，更有超過80%的TensorFlow機器學習工具都是在AWS上運行。」Swami透露。

「AWS怎樣幫助大家？我們把機器學習技術開放給了所有的開發者，無論你是有數萬員工的大型企業，還是在車庫裡剛剛誕生的初創企業，我們的機器學習技術都可以幫助所有的人開展創新。」Swami指出，「另外得益於機器學習技術，AWS自己創新的速度也在不斷加快，光是在2018年就已經推出了130多項新的AI功能和服務。」

AI人工智慧在應用場景的落地

在介紹AI人工智慧與機器學習技術的同時，Swami還通過大量的行業案例，展示了AWS的AI人工智慧技術在各行各業應用場景的落地。

在醫療行業，醫生們正在AWS上調動機器學習技術，來獲得更好的洞察和醫療的成像。機器學習技術可以幫助對X光片進行更加全面的分析，更快、更好地發現癥狀和問題，其水平甚至超過了一些非常有經驗的醫療專業人士。更有許多製藥公司紛紛採用機器學習技術，以加速藥品的研發過程。

在運動領域，美國橄欖球聯盟採用了AWS從球員身上的感測器獲得數據，以及通過視頻研究球員的跑動路線，從中發現潛在的規律甚至是預測球員將來可能會跑哪條路線。

在社交領域，流行社交軟體Tinder上的每一次滑動和每一次聯動，背後都是由跑在AWS上的機器學習進行聯動，因此很多連接都是通過機器學習來實現的。

在金融服務行業，許多企業的列印和掃描文件中都包含有金融數據、資產組合信息等重要信息，通過與亞馬遜AWS機器學習實驗室的合作，穆迪可以從文檔中提取這些信息並進行分析，從而為客戶提供更好的服務。

在教育領域，得益於AWS雲服務和機器學習技術，AI教育公司「流利說」可以基於所有學員的實際情況和不同水平，來為每一位學生分別打造量身定製、個性化的學習進度和課程內容。

還有風馳電掣的方程式賽車，它們的機器學習工作也是跑在AWS上。譬如F1一級方程式賽車上有120個感測器，會生成超過1500個數據點，每一輛車在一場比賽中大約能產生3GB的數據。通過與AWS的合作，他們可以分析賽車在行程中的各種問題和情況，追溯過去的數據來找出問題所在，甚至於可以預測賽車在未來的比賽中會有怎樣的表現。

在無人駕駛領域，開發無人駕駛技術的TuSimple圖森科技很受歡迎。他們的計算機視覺模型也是通過多重GPU跑在AWS上來對無人駕駛車隊進行訓練，然後再把模型下載到卡車上。最近TuSimple甚至完成了一項2000英里無人駕駛的試駕。

意義非凡的AWS上海人工智慧研究院

就在本屆世界人工智慧大會上，亞馬遜AWS還宣布Amazon Polly機器學習雲服務已經增加了對中文普通話的支持。該智能服務可以將文本轉成逼真的語音，讓用戶創建對話式應用程序，從而創造新品類的語音產品。

與此同時，亞馬遜AWS還宣布在上海建立AWS人工智慧研究院。作為AWS在亞太地區首個人工智慧研究院，AWS上海人工智慧研究院的使命是吸引頂尖人才，研究開發先進的人工智慧技術，並與AWS合作夥伴網路成員、學術界和本地客戶加強協作。未來該研究院將融入AWS全球的人工智慧研究與開發計劃，開展以中文為主的多語言自然語言處理研究，參與和開發開源深度學習生態系統，支持中國客戶在機器學習和人工智慧方面的應用落地。

值得一提的是，在與中國的頂尖大學和研究機構協作推進AI研究項目的同時，AWS上海人工智慧研究院也將為培養中國新一代的機器學習人才做出更多貢獻。

聲音：

「亞馬遜已經在人工智慧領域持續投入了20多年。在中國，我們與一些具有世界級遠見的公司攜手，例如圖森TuSimple、氪信科技CreditX、匯量科技Mobvista、Hubble Connected和流利說等，他們已經在使用AWS機器學習和人工智慧雲服務來構建關鍵業務應用程序。隨著AWS上海人工智慧研究院的成立，我們將與AWS中國團隊、中國產業界和學術界密切協作，幫助更多客戶實現人工智慧民主化，讓先進的人工智慧和機器學習技術惠及所有人。」

——亞馬遜AWS副總裁 Swami Sivasubramanian

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