AWS顾凡:国内AI发展优势是有数据、有场景

导读:本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道 全球云计算发展步伐提速,相比美国等海外市场,中国在云计算及人工智能发展方面具有什么特点?针对《中国经营报》记者的这一提问,亚马逊AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡在近日举行的亚马逊re:Invent大会上回答道:中...

本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道

全球云计算发展步伐提速,相比美国等海外市场,中国在云计算及人工智能发展方面具有什么特点?针对《中国经营报》记者的这一提问,亚马逊AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡在近日举行的亚马逊re:Invent大会上回答道:“中国发展一点都不慢,甚至在某些方面是有机会领先的,中国最重要的优势,一是有数据,二是有场景。”

顾凡告诉记者,人工智能机器学习概念很火,其中的几个爆发力量在于数据是否充足,是否有比较成熟的算法,算力和存储是否在云计算里面,当这些瓶颈迎来突破,机器学习就会迎来一组爆发。中国市场一不缺数据,二不缺应用场景。当数据和场景具备,市场需求会倒逼云计算、人工智能领域的厂商去解决问题。

除此之外,顾凡指出,中国在国家政策方面给予人工智能非常强的支持,这些利好因素都会让整个AI生态中的参与者获得非常多的市场机会。

AWS向广度与深度布局

AWS全球机器学习副总裁斯瓦米西瓦苏布拉曼尼在演讲中透露,目前已经有超过10万个客户在使用AWS的机器学习服务,其中不乏核心业务应用。

顾凡表示,AWS自2016年发力,在云上提供机器学习服务,当年只发布了3项服务,2017年开始加速,近三年里,每年新增的服务和功能超过200个。AWS仅去年一年就新增了250多项机器学习功能。

为了使机器学习“扩圈”,AWS方面还祭出四项主要举措:一是推出开箱即用的解决方案,目前已经使用AWS工业领域机器学习服务的企业包括Axis、凌华科技、芬达、西门子交通等。二是打造全面丰富的工具集,覆盖所有人工智能工作者。具体来说,将工具集分为三层:底层面向技术能力超强的客户,AWS可以提供基于英伟达、英特尔、AMD、赛灵思等芯片厂商的最新处理器的强大算力,同时还通过自主设计的处理器,极大地降低机器学习的算力成本;中间层面向技术能力较强的客户,降低企业开展机器学习的门槛,提升效率;而顶层则面向技术能力相对薄弱的客户,开箱即用,即帮助企业客户在业务场景中直接引入人工智能。三是将机器学习拓展到数据开发者和数据分析师,帮助他们将想法落地业务应用中。四是端到端解决企业面临的实际业务问题,将AWS机器学习的能力打包成一体化解决方案。

看好中国AI市场发展机会

据德勤发布的《全球人工智能发展白皮书》预测,到2025年,世界人工智能市场规模将超过6万亿美元。面对数字经济的发展机遇,多个国家和地区已将人工智能列为优先发展的国家战略。在人工智能众多的分支领域中,机器学习是人工智能的核心研究领域之一。包括89%的人工智能专利申请和40%的人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。

对于中国人工智能产业的发展,以及机器学习的应用前景,顾凡向记者表示,从大趋势上来说,中国一点都不慢,甚至在某些方面是有机会领先的。之所以这么说,是因为中国非常重要的一个特点是有数据,中国是制造业大国,在整个智能制造迭代过程中,数据并不是别的地区能够比拟的。另一方面,智能制造催生大量场景,拿国内渗透率已然很高的移动支付来说,在国外不常见到。综合来看,数据、场景具备后,倒逼市场去升级,技术更大程度地落地和解决实际问题。再加上政策的大力支持,都使得整个机器学习乃至AI生态系统里面的参考者拥有非常广阔的市场机会。

AWS大中华区机器学习产品总监代闻则指出,在波士顿咨询集团(BCG)做的一个调查里,全球300多家大型企业中,中国企业对于AI的接受程度是最高的,评比的基础数据是已经用了或者将要使用AI。虽然中国目前的整个市场容量没有美国大,但活跃度非常高,很多企业、政府机构、民间组织等都在推动。

谈及中国AI发展面临的挑战,顾凡认为这与全球市场面临的挑战是一样的,即关于人才资源短缺的挑战。AWS在提供产品服务的过程中发现,很多企业需要有业务驱动去做,但欠缺数据科学家、机器学习的软件开发工程师等,因此希望越来越多的人、企业能参与到机器学习这一领域中来。

(编辑:李正豪 校对:颜京宁)