“你知道，即便是砂紙這樣久經(jīng)考驗(yàn)的產(chǎn)品，我們也在利用機(jī)器學(xué)習(xí)不斷改進(jìn)，同時(shí)推動(dòng)其它一些領(lǐng)域包括醫(yī)療保健在內(nèi)的創(chuàng)新。”3M企業(yè)系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室技術(shù)總監(jiān)David Frazee說(shuō)道，“隨著我們計(jì)劃將機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展到3M的更多領(lǐng)域，我們的數(shù)據(jù)和模型快速增長(zhǎng)，每年翻倍。”

實(shí)際上，不止是傳統(tǒng)的砂紙產(chǎn)品，日新月異的整車(chē)廠(chǎng)也在關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)力。“寶馬集團(tuán)正在推動(dòng)汽車(chē)行業(yè)的數(shù)字化和創(chuàng)新，”寶馬集團(tuán)IT部門(mén)高級(jí)副總裁兼首席信息官Alexander Buresch強(qiáng)調(diào)，“我們正在將數(shù)據(jù)作為工作方式的核心。我們期待與AWS合作，加強(qiáng)雙方的人才交流和融合，從而不斷提高汽車(chē)廠(chǎng)商的創(chuàng)新標(biāo)準(zhǔn)，為全球客戶(hù)提供令人振奮的新體驗(yàn)。”

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）到底有多火？從全球主要行業(yè)的頭部公司，到國(guó)內(nèi)IT應(yīng)用落地領(lǐng)先的創(chuàng)新企業(yè)，ML正在呈現(xiàn)出飛速發(fā)展的態(tài)勢(shì)。除了寶馬集團(tuán)、3M公司、英威達(dá)等生產(chǎn)制造型企業(yè)，湯森路透、德勤、Snowflake、Databricks、MongoDB、Intuit、DeNA和iFood等全球金融資訊、數(shù)據(jù)信息和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的用戶(hù)，都在著手通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)完善的自己的商業(yè)模式和流程。

但是除了這些IT科技應(yīng)用領(lǐng)先的企業(yè)，還有更多企業(yè)正在遭遇機(jī)器學(xué)習(xí)落地的難題，甚至有些公司只見(jiàn)其效卻難窺門(mén)徑。

破圈兒行動(dòng)

“機(jī)器學(xué)習(xí)是我們這一代人能遇到最具顛覆性的技術(shù)之一，目前已經(jīng)有超過(guò)10萬(wàn)客戶(hù)在使用AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，很多客戶(hù)已經(jīng)將機(jī)器學(xué)習(xí)用于其核心業(yè)務(wù)。”在12月9日舉行的2020亞馬遜re:Invent大會(huì)上，AWS全球機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁 Swami 發(fā)表了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的主題演講，同時(shí)展示了AWS關(guān)于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的最新全景藍(lán)圖，AWS對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的雄躍然紙上，10萬(wàn)客戶(hù)只是AWS角逐機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)起點(diǎn)。

AWS大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡做了說(shuō)明，“亞馬遜利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)有20多年時(shí)間，這是AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的深厚源泉。”他指出，從2016年開(kāi)始AWS就在不斷發(fā)力機(jī)器學(xué)習(xí)，并在云上提供機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。

這一階段是一個(gè)厚積薄發(fā)的過(guò)程，AWS在2016年只發(fā)布了三個(gè)AI服務(wù)，2017年開(kāi)始加速，“最近三年，新增的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和功能已經(jīng)超過(guò)200個(gè)，為全球人工智能工作者豐富了他們急需的工具集，”顧凡總結(jié)道。

在疫情之后全球互聯(lián)網(wǎng)信息化服務(wù)風(fēng)云突起的當(dāng)下，行業(yè)用戶(hù)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的需求出現(xiàn)了更多變化，因此，面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)目前的行業(yè)需求變化、應(yīng)用難點(diǎn)，以及當(dāng)下嚴(yán)重缺乏人才的處境，AWS著重通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，為機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了四大破圈舉措。

破圈行動(dòng)之一，是推出開(kāi)箱即用的解決方案，向工業(yè)制造業(yè)破圈兒。AWS發(fā)布了多項(xiàng)用于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。針對(duì)沒(méi)有建立傳感器網(wǎng)絡(luò)的客戶(hù)，AWS提供由傳感器、網(wǎng)關(guān)和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)組成的端到端機(jī)器監(jiān)控系統(tǒng)，檢測(cè)異常并預(yù)測(cè)何時(shí)需要維護(hù)工業(yè)設(shè)備。面向已經(jīng)擁有傳感器、但不希望自己構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的客戶(hù)，AWS可以為其構(gòu)建模型并返回預(yù)測(cè)結(jié)果，檢測(cè)異常設(shè)備行為。AWS還推出計(jì)算機(jī)視覺(jué)一體機(jī)解決方案，用于改善工業(yè)運(yùn)營(yíng)和工作場(chǎng)所安全。將一體機(jī)連接到工業(yè)場(chǎng)所的網(wǎng)絡(luò)中，就可以自動(dòng)識(shí)別攝像頭數(shù)據(jù)流，與工業(yè)攝像頭進(jìn)行交互。AWS還向工業(yè)相機(jī)制造商提供機(jī)器視覺(jué)軟件開(kāi)發(fā)套件，這樣新出廠(chǎng)的工業(yè)相機(jī)自帶AWS的計(jì)算機(jī)視覺(jué)功能。AWS還推出一個(gè)產(chǎn)品質(zhì)量異常檢測(cè)解決方案，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，每小時(shí)可以處理數(shù)千張圖像，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷和異常。客戶(hù)可以將攝像頭圖像批量或?qū)崟r(shí)發(fā)送到AWS上，由AWS相應(yīng)的服務(wù)找出機(jī)器部件裂紋、面板表面凹痕、不規(guī)則形狀或產(chǎn)品顏色錯(cuò)誤等。

破圈行動(dòng)之二，是打造全面豐富的工具集，讓人人都可以用上AWS工具。顧凡將此稱(chēng)為right tool for the right job（為每一項(xiàng)工作都提供一個(gè)趁手的工具）。AWS提供的機(jī)器學(xué)習(xí)工具集包括三個(gè)層面：工具集的底層，面向那些技術(shù)能力超強(qiáng)的客戶(hù)，希望將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力。工具集的中間層，面向那些技術(shù)能力較強(qiáng)的客戶(hù)，他們有數(shù)據(jù)有模型訓(xùn)練，在一定基礎(chǔ)上更專(zhuān)注于自己的應(yīng)用和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。而工具集的頂層，是面向技術(shù)能力相對(duì)薄弱的客戶(hù)，他們有數(shù)據(jù)但缺乏算法人才，希望能在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中直接引入人工智能。而AWS通過(guò)全面的工具集，可以覆蓋和賦能上述所有的人工智能工作者。

破圈行動(dòng)之三，是將機(jī)器學(xué)習(xí)拓展到數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)分析師，網(wǎng)絡(luò)一大群人。這兩個(gè)群體人數(shù)比機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員多，但沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)和技能，優(yōu)勢(shì)則是不缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)的想法。AWS將機(jī)器學(xué)習(xí)能力跟數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行嫁接，可以讓上述兩個(gè)群體沿用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)的方式，幫助其機(jī)器學(xué)習(xí)的想法落地到業(yè)務(wù)應(yīng)用中。

夯實(shí)核心用戶(hù)

破圈的同時(shí)，AWS非常注重核心用戶(hù)群，利用其機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，牢牢抓住機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者。Amazon SageMaker是面向機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者的一個(gè)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，是一項(xiàng)全托管的服務(wù)。如今SageMaker的功能仍處在快速迭代之中，僅在近一年來(lái)就交付了50多項(xiàng)新功能。此次AWS再次發(fā)布9項(xiàng)新功能，目的就是針對(duì)已經(jīng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)，在“武學(xué)境界“上再升一級(jí)。

近年來(lái)，懂懂和很多傳統(tǒng)企業(yè)交流。在以往的實(shí)地走訪(fǎng)中，發(fā)現(xiàn)不少開(kāi)始接觸或逐漸落地機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)用戶(hù)，在應(yīng)用中都會(huì)遇到這樣或那樣的問(wèn)題和難點(diǎn)，雖然原因和狀況紛繁復(fù)雜，但是其中主要的問(wèn)題大多集中在這五個(gè)方面，分別是：用戶(hù)對(duì)于數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和推理，期待簡(jiǎn)便的工具和管理方式；用戶(hù)面對(duì)復(fù)雜的工作流，期望能夠自定義和自動(dòng)化；用戶(hù)面對(duì)模型的偏差，期待能夠提前預(yù)測(cè)并作出解釋?zhuān)挥脩?hù)面對(duì)有限的預(yù)算，期待更加快速和更高效益比；用戶(hù)面對(duì)端到端的管理需求，期待跨平臺(tái)、跨場(chǎng)景解決方案。

AWS SageMaker的九項(xiàng)功能，緊緊圍繞這些工作展開(kāi)，包括數(shù)據(jù)特征提取器、數(shù)據(jù)特征存儲(chǔ)庫(kù)、自動(dòng)化工作流、模型偏差檢測(cè)、模型訓(xùn)練過(guò)程剖析、拆解大型復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練、邊緣端模型質(zhì)量監(jiān)控和管理、快捷起步工具等等。

如果對(duì)于這些陌生的名詞有些茫然，不妨看一下在眾多企業(yè)應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的難題時(shí)，這“九種武器”庖丁解牛、克敵制勝的一兩個(gè)經(jīng)典案例。

聯(lián)想作為國(guó)內(nèi)用戶(hù)最為熟悉的PC個(gè)人電腦制造商，在平板電腦、智能手機(jī)、PC和各種智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備方面都有著巨大的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用需求。"對(duì)于聯(lián)想而言，我們不僅僅是一家硬件供應(yīng)商，還致力于成為客戶(hù)值得信賴(lài)的合作伙伴，改變客戶(hù)使用設(shè)備的體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，”聯(lián)想個(gè)人電腦和智能設(shè)備部門(mén)云與軟件副總裁Igor Bergman表示，“聯(lián)想的設(shè)備智智慧功能就是使用Amazon SageMaker來(lái)增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)能力的一個(gè)極好例證。以往，生產(chǎn)線(xiàn)對(duì)于診斷個(gè)人電腦問(wèn)題、提前預(yù)測(cè)潛在系統(tǒng)故障，以及減少宕機(jī)時(shí)間等有著很高需求，通過(guò)聯(lián)想設(shè)備智慧，IT管理員可以主動(dòng)診斷這些問(wèn)題，避免問(wèn)題發(fā)生，并且大幅提高員工的工作效率。之前，聯(lián)已經(jīng)結(jié)合Amazon SageMaker，極大地提高了設(shè)備預(yù)測(cè)模型的效果。未來(lái)幾周內(nèi)，聯(lián)想將進(jìn)一步采用Amazon SageMaker邊緣端模型管理功能，進(jìn)一步提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性。”

Igor Bergman指出，Edge Manager的采用將有助于消除模型部署后進(jìn)行優(yōu)化、監(jiān)控和持續(xù)改進(jìn)所需的人工工作。“基于此，預(yù)計(jì)我們的模型將比其它同類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)運(yùn)行得更快，消耗的內(nèi)存更少。隨著我們將人工智能擴(kuò)展到聯(lián)想整個(gè)服務(wù)組合中的新應(yīng)用，我們將繼續(xù)采用高性能的機(jī)器學(xué)習(xí)管道，在云端和數(shù)百萬(wàn)邊緣設(shè)備上靈活擴(kuò)展。這正是聯(lián)想選擇Amazon SageMaker平臺(tái)的原因。”

湯森路透，全球領(lǐng)先的商業(yè)信息服務(wù)提供商，為全球法律、稅務(wù)、會(huì)計(jì)和合規(guī)專(zhuān)業(yè)人員提供高度專(zhuān)業(yè)化的信息軟件和工具。其面臨的巨大挑戰(zhàn)顯而易見(jiàn)，就是紛繁復(fù)雜的海量信息，以及如何從這些信息中挖掘出“真金白銀”。

目前，湯森路透開(kāi)發(fā)了一個(gè)內(nèi)部管理平臺(tái)，利用AWS用于在云端和邊緣構(gòu)建、訓(xùn)練及部署Amazon SageMaker來(lái)大規(guī)模應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，目的是幫助開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家在完全受管理和安全的環(huán)境中，從實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)中快速獲得新的洞察。“湯森路透為客戶(hù)提供所需的情報(bào)、技術(shù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，以解決他們最棘手的監(jiān)管、法律和合規(guī)挑戰(zhàn)。”湯森路透架構(gòu)和開(kāi)發(fā)副總裁Justin Wright強(qiáng)調(diào)，“我們正在利用AWS全面的云服務(wù)來(lái)開(kāi)發(fā)有洞察力的新產(chǎn)品和服務(wù)，以幫助客戶(hù)在復(fù)雜領(lǐng)域重塑高效的工作和運(yùn)營(yíng)方式。”

目前，湯森路透使用Amazon SageMaker在一個(gè)訓(xùn)練完成后自動(dòng)關(guān)閉GPU實(shí)例，并利用Amazon EC2競(jìng)價(jià)實(shí)例（與按需實(shí)例價(jià)格相比，最高可享受90%的折扣），降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型推理的成本。可以看到，基于A(yíng)WS豐富服務(wù)和深厚的技術(shù)，價(jià)值A(chǔ)WS托管服務(wù)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，正在幫助湯森路透擺脫管理和運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)設(shè)施的繁重工作，專(zhuān)注于自身的核心業(yè)務(wù)。

可以說(shuō)，正是Amazon SageMaker的豐富功能，讓機(jī)器學(xué)習(xí)的核心用戶(hù)鐘情于A(yíng)WS。Amazon SageMaker在推出后短短三年時(shí)間內(nèi)，其已經(jīng)有幾萬(wàn)家客戶(hù)在使用，包括前面提到的多家知名企業(yè)，以及阿斯利康、Avis、拜耳、Capital One、達(dá)美樂(lè)比薩、富達(dá)投資、GE醫(yī)療、摩根大通、Intuit、Lyft、國(guó)家橄欖球聯(lián)盟、T-Mobile、Vanguard等等。而在過(guò)去一年，Amazon SageMaker已經(jīng)交付了50多項(xiàng)新功能。在此基礎(chǔ)上，這“九種武器”的加持將會(huì)使得開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家更容易準(zhǔn)備、構(gòu)建、訓(xùn)練、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從做到提速、增效、降本。

在中國(guó)市場(chǎng)有三個(gè)優(yōu)勢(shì)

賦能更多行業(yè)應(yīng)用和落地機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)能力，是亞馬遜AWS目前及未來(lái)的一個(gè)商業(yè)重點(diǎn)。

這背后的原因，是AI巨大的行業(yè)落地勢(shì)能。面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展機(jī)遇，多個(gè)國(guó)家和地區(qū)已將人工智能列為優(yōu)先發(fā)展的國(guó)家戰(zhàn)略。

那么，在云服務(wù)及機(jī)器學(xué)習(xí)方面均具備領(lǐng)跑優(yōu)勢(shì)的AWS，將如何在中國(guó)市場(chǎng)深化自身的價(jià)值和作用？

“其實(shí)如果歸納總結(jié)一下我們的幾個(gè)核心優(yōu)勢(shì)，大致是這三個(gè)方面：寬度和深度、開(kāi)放的態(tài)度、與客戶(hù)配合的模式。”AWS大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡對(duì)于本土化方面的三個(gè)優(yōu)勢(shì)做了一番分析。

所謂服務(wù)的寬度和深度，包含了技術(shù)的積累，以及行業(yè)應(yīng)用的覆蓋和推進(jìn)。“我們團(tuán)隊(duì)也在負(fù)責(zé)中國(guó)市場(chǎng)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)（技術(shù)）引入，尤其是Amazon SageMaker。”顧凡以SageMaker Studio這個(gè)端到端的IT環(huán)境為例，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)正是全球六大區(qū)域首發(fā)的一個(gè)，“全球AWS有非常多的覆蓋區(qū)域，這六個(gè)區(qū)域中SageMaker Studio是我們第一個(gè)引入到國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，目的也很清晰，既然要做到服務(wù)的深度和廣度，那么面對(duì)國(guó)內(nèi)缺乏奇跡學(xué)習(xí)人才的現(xiàn)狀，就需要通過(guò)這種平臺(tái)化的工具迅速提升生產(chǎn)力，索要要第一個(gè)引入進(jìn)來(lái)。”

對(duì)于開(kāi)放的態(tài)度，在顧凡看來(lái)，無(wú)論行業(yè)用戶(hù)在數(shù)字化過(guò)程中對(duì)于云的需求，還是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的需求，技術(shù)提供商的“終極目標(biāo)”是要幫他們產(chǎn)生價(jià)值。“因?yàn)榭蛻?hù)并不希望被綁定，所以開(kāi)放是我們一直堅(jiān)持的策略和方法。”這一點(diǎn)，懂懂在和很多企業(yè)交流中也深有體會(huì)，企業(yè)應(yīng)用云計(jì)算和AI技術(shù)是基于商業(yè)發(fā)展的考量，他們不希望從IaaS到SaaS都被一家平臺(tái)捆綁，而是希望面對(duì)一個(gè)提供開(kāi)放的SaaS生態(tài)，堅(jiān)守價(jià)值底層以及釋放云計(jì)算ABC一體化能力的服務(wù)商。

至于與客戶(hù)配合的模式，顧凡用了一個(gè)形象的比喻，授人以魚(yú)不如授人以漁，而在此之上，他還強(qiáng)調(diào)了“扶上馬送一程”的姿態(tài)。“想要真正跟中國(guó)市場(chǎng)結(jié)合，不僅需要幫助客戶(hù)在本地市場(chǎng)成長(zhǎng)，還要幫助客戶(hù)出海面向海外市場(chǎng)；同時(shí)還要幫助外資企業(yè)進(jìn)中國(guó)市場(chǎng)，這三類(lèi)客戶(hù)我們都要幫扶。”這句話(huà)的背后，可以看到對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用落地，AWS在“交鑰匙”的基礎(chǔ)上，還會(huì)在更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景與客戶(hù)形成更為長(zhǎng)效的合作關(guān)系，這才是加深機(jī)器學(xué)習(xí)落地的另一個(gè)關(guān)鍵。

所以，這三個(gè)優(yōu)勢(shì)也可以作為AWS在本土化方面幫助行業(yè)應(yīng)用落地的三個(gè)“愿景”，而基于這三個(gè)愿景，才有了AWS通過(guò)推出更完善的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和產(chǎn)品（如四大破圈舉措以及“九種武器”新功能），幫助行業(yè)用戶(hù)實(shí)現(xiàn)全新商業(yè)格局的基礎(chǔ)。

透過(guò)re:Invent大會(huì)，懂懂深刻感受到機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代的到來(lái)。所有的企業(yè)都應(yīng)該盡快擁抱機(jī)器學(xué)習(xí)，勇于試錯(cuò)和實(shí)踐，真正感受機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力。也許，感悟這個(gè)魅力的過(guò)程是五年，也許是十年，正如Swami在演講中坦承的：“我15年前研究生畢業(yè)，有幸進(jìn)入AWS開(kāi)始云計(jì)算事業(yè)。可以毫無(wú)不夸張地說(shuō)，目前云計(jì)算釋放出巨大的力量，幫助各種創(chuàng)業(yè)公司和成熟企業(yè)取得了巨大的成功。如今——機(jī)器學(xué)習(xí)正處于同樣的階段。”

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