如果在業(yè)界談起AI人工智能和機器學習技術(shù)的發(fā)展歷程，有一家云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世界人工智能大會上，正是憑借在AI人工智能技術(shù)創(chuàng)新上的卓越表現(xiàn)，亞馬遜AWS云上AI創(chuàng)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(fā)展史：AI人工智能的進步史

在巨頭環(huán)伺、強手林立的AI人工智能領域，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，亞馬遜基于AI人工智能技術(shù)的電商平臺推薦系統(tǒng)就已經(jīng)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(nèi)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(jīng)典范例，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(fā)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，并且通過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(xiàn)了整個過程幾乎零人工干預。

2017年，亞馬遜AWS發(fā)布了成熟易用的機器學習平臺Amazon SageMaker，并且還增加了更多的視覺、語音、語義服務。

2018年，亞馬遜AWS人工智能研究院在上海落地。

可以看到，在過去的20年中，圍繞AI人工智能和機器學習領域，亞馬遜持之以恒地進行了大量的資源投入。亞馬遜的發(fā)展史，可以說也是一部AI人工智能的進步史。

尤為值得一提的是，亞馬遜AWS還秉承開放合作的心態(tài)，將相關的技術(shù)和解決方案與合作伙伴和客戶進行了分享，共同推動了AI人工智能的技術(shù)發(fā)展與應用落地。

AI＋機器學習：助力企業(yè)開展創(chuàng)新

AI人工智能技術(shù)能夠在近年來取得飛躍式的進展，與云計算、大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展，特別是機器學習的進步息息相關。

在2018世界人工智能大會的采訪中，亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian向趣味科技透露，機器學習已經(jīng)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(chǎn)物，并且還改變了整個公司的內(nèi)部架構(gòu)。

Swami指出，如果回顧歷史，可以發(fā)現(xiàn)AI人工智能與機器學習其實并不是全新的概念，而是早在數(shù)十年前就已經(jīng)誕生了相關技術(shù)。然而為什么當時沒有大規(guī)模落地？因為它需要三個條件，一是海量的數(shù)據(jù)；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(yè)才有可能運行這樣的系統(tǒng)。然而隨著亞馬遜AWS等云計算服務的出現(xiàn)，機器學習也在云中迎來了復興。如今即便是中小企業(yè)甚至是初創(chuàng)企業(yè)，也可以用非常低的成本，通過云服務按需調(diào)用AI人工智能、機器學習的技術(shù)和服務。

“現(xiàn)在已經(jīng)有數(shù)以萬計的活躍開發(fā)者在AWS上訓練機器學習，而且這個數(shù)量還在與日俱增。使用AWS的機器學習、產(chǎn)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(shù)開放給了所有的開發(fā)者，無論你是有數(shù)萬員工的大型企業(yè)，還是在車庫里剛剛誕生的初創(chuàng)企業(yè)，我們的機器學習技術(shù)都可以幫助所有的人開展創(chuàng)新。”Swami指出，“另外得益于機器學習技術(shù)，AWS自己創(chuàng)新的速度也在不斷加快，光是在2018年就已經(jīng)推出了130多項新的AI功能和服務。”

AI人工智能在應用場景的落地

在介紹AI人工智能與機器學習技術(shù)的同時，Swami還通過大量的行業(yè)案例，展示了AWS的AI人工智能技術(shù)在各行各業(yè)應用場景的落地。

在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)生們正在AWS上調(diào)動機器學習技術(shù)，來獲得更好的洞察和醫(yī)療的成像。機器學習技術(shù)可以幫助對X光片進行更加全面的分析，更快、更好地發(fā)現(xiàn)癥狀和問題，其水平甚至超過了一些非常有經(jīng)驗的醫(yī)療專業(yè)人士。更有許多制藥公司紛紛采用機器學習技術(shù)，以加速藥品的研發(fā)過程。

在運動領域，美國橄欖球聯(lián)盟采用了AWS從球員身上的傳感器獲得數(shù)據(jù)，以及通過視頻研究球員的跑動路線，從中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律甚至是預測球員將來可能會跑哪條路線。

在社交領域，流行社交軟件Tinder上的每一次滑動和每一次聯(lián)動，背后都是由跑在AWS上的機器學習進行聯(lián)動，因此很多連接都是通過機器學習來實現(xiàn)的。

在金融服務行業(yè)，許多企業(yè)的打印和掃描文件中都包含有金融數(shù)據(jù)、資產(chǎn)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并進行分析，從而為客戶提供更好的服務。

在教育領域，得益于AWS云服務和機器學習技術(shù)，AI教育公司“流利說”可以基于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制、個性化的學習進度和課程內(nèi)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個傳感器，會生成超過1500個數(shù)據(jù)點，每一輛車在一場比賽中大約能產(chǎn)生3GB的數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)來找出問題所在，甚至于可以預測賽車在未來的比賽中會有怎樣的表現(xiàn)。

在無人駕駛領域，開發(fā)無人駕駛技術(shù)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，然后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上海人工智能研究院

就在本屆世界人工智能大會上，亞馬遜AWS還宣布Amazon Polly機器學習云服務已經(jīng)增加了對中文普通話的支持。該智能服務可以將文本轉(zhuǎn)成逼真的語音，讓用戶創(chuàng)建對話式應用程序，從而創(chuàng)造新品類的語音產(chǎn)品。

與此同時，亞馬遜AWS還宣布在上海建立AWS人工智能研究院。作為AWS在亞太地區(qū)首個人工智能研究院，AWS上海人工智能研究院的使命是吸引頂尖人才，研究開發(fā)先進的人工智能技術(shù)，并與AWS合作伙伴網(wǎng)絡成員、學術(shù)界和本地客戶加強協(xié)作。未來該研究院將融入AWS全球的人工智能研究與開發(fā)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(fā)開源深度學習生態(tài)系統(tǒng)，支持中國客戶在機器學習和人工智能方面的應用落地。

值得一提的是，在與中國的頂尖大學和研究機構(gòu)協(xié)作推進AI研究項目的同時，AWS上海人工智能研究院也將為培養(yǎng)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(jīng)在人工智能領域持續(xù)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(jīng)在使用AWS機器學習和人工智能云服務來構(gòu)建關鍵業(yè)務應用程序。隨著AWS上海人工智能研究院的成立，我們將與AWS中國團隊、中國產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界密切協(xié)作，幫助更多客戶實現(xiàn)人工智能民主化，讓先進的人工智能和機器學習技術(shù)惠及所有人?！?/p>