文 | 王剛

出品 | 雷鋒網(wǎng)產(chǎn)業(yè)組

 “在亞馬遜，有一種說(shuō)法是Day one（第一天）。而機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）也毫無(wú)疑問(wèn)是處在它的第一天。” 

AWS副總裁Swami Sivasubramanian（斯瓦米·西瓦蘇布拉曼尼）這樣表達(dá)他對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)廣袤市場(chǎng)空間的看法。 

他給雷鋒網(wǎng)打了個(gè)比方：現(xiàn)如今的機(jī)器學(xué)習(xí)有點(diǎn)像我們剛睡醒需要喝杯咖啡的時(shí)刻，處于一天中的清晨。但即使在這么早的階段，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域就已經(jīng)出現(xiàn)了非常多的創(chuàng)新了，而且這些創(chuàng)新不光來(lái)自于那些實(shí)力非常雄厚的大公司，同時(shí)也來(lái)自于初創(chuàng)企業(yè)。假以時(shí)日，機(jī)器學(xué)習(xí)將成為所有應(yīng)用的必備成分。 

同時(shí)，隨著今年4月中國(guó)區(qū)正式上線了機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker，AWS帶給中國(guó)客戶的技術(shù)能力邊界再度擴(kuò)大。

資料顯示，SageMaker是AWS CEO Andy Jassy在2017年的AWS re:Invent大會(huì)上發(fā)布的，一經(jīng)推出，就得到了熱烈響應(yīng)，成為應(yīng)用開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的一支新力量，目前已在全球擁有了上萬(wàn)家客戶。 

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，截止目前，AWS已經(jīng)推出了三個(gè)層次的機(jī)器學(xué)習(xí)云服務(wù)，包括：AI服務(wù)、ML服務(wù)、ML框架和基礎(chǔ)架構(gòu)。 

• AI服務(wù)：比如，文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音：Amazon Polly、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本：Amazon Transcribe、從文檔中提取文本和數(shù)據(jù)：Amazon Textract、推薦引擎：Amazon Personalize等；

• ML服務(wù)：Amazon SageMaker；

• ML框架和基礎(chǔ)架構(gòu)： 集成了主流框架的機(jī)器學(xué)習(xí)鏡像、GPU和CPU計(jì)算資源、集成FPGA甚至推理芯片的計(jì)算資源等。  

Swami談到，作為AWS人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的負(fù)責(zé)人，他在AWS已經(jīng)工作15年，他所在部門(mén)的使命就是把機(jī)器學(xué)習(xí)的能力賦予日常工作中普通的開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用。

據(jù)悉，此前，他曾任AWS的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)總經(jīng)理，兼管大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。多年來(lái)，Swami先生對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域始終保持著極高的熱情。 

在剛剛落幕的上海世界人工智能大會(huì)上，Swami就以視頻演講的形式“布道”了AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)。 

而借此契機(jī)，我們?cè)赟wami演講后與其展開(kāi)了一次對(duì)話，聽(tīng)到了更多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)落地中國(guó)的進(jìn)展以及在新冠肺炎疫情中他對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的深度思考。 

平臺(tái)意識(shí)：AWS做云梯，創(chuàng)新企業(yè)聚焦業(yè)務(wù) 

訪談中，Swami非常強(qiáng)調(diào)平臺(tái)公司和初創(chuàng)企業(yè)的分工。 

他認(rèn)為，整個(gè)社會(huì)在轉(zhuǎn)型，因此，當(dāng)我們談到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，不光只是從研究、開(kāi)發(fā)的角度去看待，他覺(jué)得其實(shí)更重要的，是能夠讓開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家在日常的工作中也能夠用到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，只有這樣，才能夠把機(jī)器學(xué)習(xí)的能力應(yīng)用在更多領(lǐng)域。 

而要達(dá)到這樣的目的，平臺(tái)企業(yè)就需要支持市場(chǎng)主流的一些機(jī)器學(xué)習(xí)框架，像Tensorflow、PyTorch、MXNet等等，并且支持GPU、CPU等不同的硬件架構(gòu)。 

而這些條件，包括SageMaker在內(nèi)的AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)都做到了。

雷鋒網(wǎng)注意到，截至目前，SageMaker 支持的領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架和接口標(biāo)準(zhǔn)包括：TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod、Scikit-learn 和 Deep Graph Library。此外，用戶可以通過(guò)上傳自己的容器鏡像讓SageMaker運(yùn)行自定義的框架和模型。 

Amazon SageMaker 是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，可以幫助開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。SageMaker 消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的繁重工作，讓開(kāi)發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。 

Swami指出，其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的，可以適用于很多行業(yè)。對(duì)于初創(chuàng)公司而言，可以深入到行業(yè)應(yīng)用解決方案中，聚焦于行業(yè)化的具體應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署，幫助這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新自動(dòng)化。 

而SageMaker這樣的平臺(tái)則可以被用來(lái)幫他們完成建模、部署等一些“苦活累活”。 

對(duì)于初創(chuàng)公司，Swami的建議是其迅速找到重要的客戶然后快速做創(chuàng)新，而工具平臺(tái)則交給AWS來(lái)完成。 

機(jī)器學(xué)習(xí)落地為王：晶泰科技、圖森未來(lái)、有道樂(lè)讀案例 

實(shí)際上的確如此——Swami的觀點(diǎn)符合當(dāng)前AI重度強(qiáng)調(diào)落地，打造“AI+行業(yè)”的重要趨勢(shì)。在國(guó)內(nèi)，目前已經(jīng)有眾多公司使用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。 

晶泰科技（XtalPi）是一家以計(jì)算驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的藥物研發(fā)科技公司，通過(guò)自主研發(fā)的基于AWS GPU計(jì)算實(shí)例的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的模型訓(xùn)練及參數(shù)優(yōu)化。 

在新冠肺炎疫情爆發(fā)后，該公司很快對(duì)近3000個(gè)已通過(guò)美國(guó)藥監(jiān)局（FDA）審核的上市藥物、以及超過(guò)1萬(wàn)種中藥成分分子，進(jìn)行了老藥新用的掃描，成功找到了183個(gè)可能對(duì)新冠病毒有潛在治療效果的藥物。之后，晶泰科技對(duì)這些藥物的活性進(jìn)行了排序，然后又通過(guò)更加高精度的計(jì)算方法，最終鎖定了38個(gè)藥物。 

圖森未來(lái)（TuSimple）是一個(gè)無(wú)人駕駛卡車品牌，創(chuàng)立初衷在于以 L4 級(jí)別（SAE 標(biāo)準(zhǔn)）的無(wú)人駕駛卡車技術(shù)為全球物流運(yùn)輸行業(yè)提供支持。 

在美國(guó)圣地亞哥和中國(guó)，它都使用了SageMaker進(jìn)行超過(guò)100英里的自動(dòng)駕駛貨運(yùn)服務(wù)的自主研發(fā)，它使用SageMaker訓(xùn)練了一百多種人工智能的模型，設(shè)立了不同的場(chǎng)景，以每小時(shí)65邁的速度實(shí)現(xiàn)車輛在車道中間誤差不超過(guò)5厘米的精準(zhǔn)度進(jìn)行行駛。 

有道樂(lè)讀是一家網(wǎng)易有道旗下做少兒閱讀的科技公司，使用了Amazon Personalize來(lái)開(kāi)發(fā)自己的個(gè)性化推薦引擎。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，有道樂(lè)讀的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)非常精悍，他們通過(guò)Amazon Personalize這樣的服務(wù)去實(shí)現(xiàn)了推薦引擎的快速開(kāi)發(fā)。 

此外，彈幕式互動(dòng)平臺(tái)虎牙直播也使用SageMaker，在云上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 

個(gè)人洞察：抗擊新冠肺炎疫情中，機(jī)器學(xué)習(xí)的3大趨勢(shì) 

此前一次采訪中，AWS首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問(wèn)張俠博士表示，在全球范圍內(nèi)，有上萬(wàn)個(gè)客戶都在AWS上運(yùn)行各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載，大概有85%的Tensorflow負(fù)載都是跑在AWS上。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在AWS上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)載的客戶量至少高于其它云運(yùn)營(yíng)商的2倍。 

而新冠肺炎疫情大流行的這段時(shí)間，AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)也在得到更大范圍地普及。 

Swami談到，新冠肺炎疫情是一次洗禮，促使越來(lái)越多的公司向云端遷移，尤其是公共領(lǐng)域的公司，加快了使用云端機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)開(kāi)發(fā)各式各樣的應(yīng)用。 

AWS副總裁 Swami

比如一些公司使用Amazon Textract（一項(xiàng)自動(dòng)提取文檔中文本和數(shù)據(jù)的服務(wù)）來(lái)打造自己的應(yīng)用，增加對(duì)申請(qǐng)表的智能處理能力，同時(shí)使用對(duì)話機(jī)器人來(lái)建構(gòu)他們的呼叫中心，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模部署的企業(yè)通訊系統(tǒng)。 

總結(jié)來(lái)說(shuō)，Swami看到了抗擊新冠肺炎疫情中人們使用機(jī)器學(xué)習(xí)的三大趨勢(shì)。 

第一個(gè)趨勢(shì)，大規(guī)模的通訊。 

比如有公司利用來(lái)自官方渠道的權(quán)威信息，結(jié)合專業(yè)文獻(xiàn)和詞庫(kù)，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)專業(yè)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理、整合歸類并建立新冠肺炎防護(hù)的知識(shí)圖譜，快速打造了一套準(zhǔn)確率很高的新冠肺炎智能問(wèn)答系統(tǒng)，累計(jì)解決了數(shù)十萬(wàn)個(gè)問(wèn)題。 

第二個(gè)趨勢(shì)，人們使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行新冠病毒治療方案的研發(fā)。 

有公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了老藥新用的掃描，成功找到了可能對(duì)新冠病毒有潛在治療效果的藥物，這得益于這類公司基于AWS GPU計(jì)算實(shí)例的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的模型訓(xùn)練及參數(shù)優(yōu)化，加速了算法研發(fā)效率。 

第三個(gè)趨勢(shì)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)打造遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)。 

利用AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，中國(guó)一家專注智慧遠(yuǎn)程心電平臺(tái)及專業(yè)會(huì)診服務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)益體康實(shí)現(xiàn)了快速構(gòu)建AI模型和推理部署，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)的專業(yè)心電設(shè)備和云端遠(yuǎn)程醫(yī)療平臺(tái)幫助中小醫(yī)療機(jī)構(gòu)解決專業(yè)醫(yī)生資源不足的問(wèn)題，為眾多身處隔離病房不方便醫(yī)生時(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心臟受損狀況的病患提供了服務(wù)，大幅減少了跨區(qū)傳播的風(fēng)險(xiǎn)。 

從這些鮮明的例子也可以看到，從初創(chuàng)公司到大型企業(yè)，部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序幾乎是普遍的重中之重了。 

在每一個(gè)細(xì)分行業(yè)，企業(yè)不僅面臨多變的外部環(huán)境（政治經(jīng)濟(jì)文化），也面臨同行的激烈競(jìng)爭(zhēng)。而借助機(jī)器學(xué)習(xí)，則有機(jī)會(huì)更快爬到行業(yè)金字塔的頂端，去應(yīng)對(duì)這些不確定性。AWS提供的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，正是為了實(shí)現(xiàn)這一目的。

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