GITC年中總結：國內主流雲服務商相繼釋出AI計劃

“人工智慧AI”可謂是當下最為熱門的話題，科技產品如果還沒有跟AI掛鉤，那就真是落後了時代，而在雲端計算市場中，主流雲服務商對AI的熱度可謂空前，國內的三大雲服務商：阿里雲、騰訊雲、金山雲更是在近期陸續釋出AI解決方案。

距離阿里云云棲大會“ET環境大腦”釋出不到一週的時間，6月21日，騰訊雲釋出了“AI即服務”戰略新品“智慧雲”，主開啟放生態圈，就在今天的Gitc上海站，金山雲也釋出覆蓋從IaaS層、PaaS層、SaaS層，到行業解決方案四層的KAP人工智慧雲。今天，筆者就透過三家各有千秋的AI方案，分析其方案的特色和即將為AI市場帶來何種精彩。

三家雲企業在AI領域都做了啥?

“真亦假時假亦真，無為有處有還無！”——曹雪芹《紅樓夢》

人們總是願意相信科幻世界的未知，而AI則是通向未來的必經之路。

正如圖示所表現出的那樣，盤點三家雲企業在AI市場中的表現，首當其衝是阿里雲的“ET大腦”，將AI和“普惠經濟”結合的ET，將人工智慧應用到醫療、氣象、交通、航空航天等領域；當然這其中，還要結合其“飛天計劃”中的很多技術，ET成為治療癌症、預測天氣、先知擁堵的互動載體。

而騰訊雲在釋出“AI即服務”智慧雲之前，已經打造出一款具備語音和視覺感知能力的小微。騰訊雲在“騰訊雲+未來峰會”上表示，期望借智慧雲打造開放生態圈，而其中，小微作為其中的輸出平臺在業內顯得尤為重要。簡單說，小微是一種智慧服務開放平臺，可以讓硬體快速具備語音和視覺感知能力，是一個由人工智慧、雲端計算、大資料等能力支撐的語音互動形態。通過小微平臺，騰訊雲期望各大廠商可以將自己的產品一步接入人工智慧的雲端，從而實現人機自然語言溝通。

雖然金山雲的KAP比騰訊雲的“智慧雲”晚兩天釋出，但其早在今年4月就已經同業內晶片大牛英特爾針對資料分析平臺進行了合作，雙方的合作，實際上在很大程度上推動了金山雲在IaaS層的研發能力，加速了其以大資料處理和異構超算中心為表現形式的底層能力，構建包括GPU,CPU,FPGA,KMR等的能力。PaaS 層KDL(金山雲深度學習平臺)成為了亮點，它基於IaaS層將為深度學習研發提供包括開發、訓練、預測等支援。另一方面，雖然金山雲沒有阿里云云棲大會如此大規模的合眾平臺，但擁有小米、金山基因的金山雲，在SaaS 層，通過與小米及其生態鏈的各企業合作，快速獲得人工智慧在影像識別、語音識別、自然語義理解等方面的關鍵能力，並將其封裝成服務的形式，推出AI服務，推動製造、醫療、物聯網、金融、交通等各行業的升級。

三家雲企業AI究竟“能”在那兒？

向著某一天終於要達到的那個終極目標邁步還不夠，還要把每一步驟看成目標，使它作為步驟而起作用。——歌德，德國詩人

堅持和創新是今天國內領先的雲端計算企業對人工智慧的新詮釋，不需要以一個模擬機器人的“形態”呈現世人，人們也可以清晰地意識到AI的價值。然而人工智慧要真正區別於機器，一定是能夠根據周圍的資訊做決策，決策的準確性和實時性將直接影響到金融、交通、醫療等各行各業的應用。

實際上，雖然上述三家雲企業的AI特色各不相同，但其核心思想都離不開AI的精髓——以大資料、雲端計算作為依託；儲存、資料分析為骨架；深度學習、資料轉化為價值。當資料能夠被合理利用、分析、轉化之後，如何賦予機器“智慧”就要引申到“深度學習”緯度上。這兩者相輔相成，人工智慧的機器學習和深度學習需要大量資料訓練，於是資料採集、分析、歸類等等圍繞資料展開的一系列技術研發極為重要，就這一點而言，相比較在人工智慧領域的企業，具備更強雲端計算能力的企業有著先天的優勢。這一方面源於人工智慧本身對雲端計算的需求，另一方面，源自雲端計算企業本身所具備的平臺分析能力。

雲端計算能夠為AI進行的支援包括：儲存、計算、分析和彈性的平臺支援能力，隨著海量資訊的湧現，也會加速企業對資料處理和計算能力的需求，而這將會成為企業的人工智慧能力的重要指標。

阿里雲依託阿里平臺的資料整合能力和其不斷延伸、佈局到全球的資料中心，毫無疑問，阿里雲的資料採集和分析能力已經佔據了很大的優勢。

騰訊目前擁有國內規模數一數二的計算叢集。在分析和輸出資料上，騰訊已經形成建立起包括騰訊AI Lab(騰訊人工智慧實驗室)、騰訊優圖實驗室、微信智慧語音團隊和騰訊雲等團隊，其中前三個團隊向騰訊雲輸出演算法研究等AI技術，而騰訊雲結合市場的需求，聯合協作封裝AI技術向全社會輸出。

藉助與小米及其生態鏈企業合作，目前金山雲資料儲存量已經超過500PB+。在大資料分析方面，金山雲託管Hadoop —KMR，能夠實現與金山雲的儲存無縫對接。在實際應用中，可以幫助噹噹網提升30%的效率。目前，金山雲的KDL是國內雲端計算行業首個實現商用的深度學習研發平臺，並且已經全面應用在WPS。以WPS mail為例，WPS AI團隊在LSTM模型基礎上進行了模型改造，設計了一個用於郵件智慧分類的神經網路，將設計好的神經網路模型放在KDL平臺上進行模型訓練，一共使用了100多塊GPU進行引數調優訓練，預期這一技術可為企業提供高效能的計算機系統並且提供毫秒的計算能力。

未來三家雲企業如何佈局？

深耕AI領域，在不斷滿足自身需求的同時提高AI向外輸出的能力，為各行業提供更好的AI 服務，已經成為人工智慧市場雲玩家的主要目標。

目前，阿里雲在企業級市場的佈局已經初顯成效，未來將持續發力各種行業應用。例如，阿里雲ET環境大腦可以預測未知，應對全球環境惡化的技術方案。ET環境大腦背後是阿里雲飛天的強大計算能力和豐富的人工智慧演算法。

騰訊雲的智慧雲，主打“智慧城市”概念，通過海量的城市資訊分佈，連線城市的各個具體元素，通過人工智慧對資訊進行匯聚、分析和預測。大資料分析、混合雲、安全等核心技術，利用小微平臺分析輸出資料，期望打造橫跨金融、政務、醫療、旅遊、遊戲、O2O等全領域解決方案。

而金山雲已有遊戲雲、視訊雲、政務雲、金融雲、醫療雲等覆蓋各行業的多種雲解決方案，這為金山雲KAP人工智慧雲的發展提供了更多的應用場景。同樣也為金山雲針對更上層的行業解決方案打下了堅實的基礎。因此，下一步金山雲將會發揮在政務、醫療、物聯網、金融、交通等行業的技術能力和經驗，讓AI獲得更多實際行業的解決能力，從而推進各行業的全面產品升級。

相信將來，AI市場將會持續火爆，雲端計算頂級玩家也將藉此獲得持續發展的動力並鞏固自身的市場地位。正如金山雲高階副總裁侯震宇所言：“在傳統行業經濟疲軟的背景下，人工智慧與傳統行業的結合必將成為新經濟的代表，並將為人工智慧市場帶來更大的想象空間。

本文出處：暢享網

本文來自雲棲社群合作伙伴暢享網，瞭解相關資訊可以關注vsharing.com網站。