巨頭髮力場景應用，AI門檻如何降低？

世間事大多如此，喧囂之後歸於平靜，平靜之後呈現真實。眼下，人工智慧經歷了轟轟烈烈的喧囂後，呈現真實，人們逐漸找到各自想要的東西。

在日前舉行的Windows開發者日活動中，微軟宣布推出Windows人工智慧平台Windows ML。這是在微軟宣布基於雲提供各種人工智慧服務Azure AI之後，針對Windows開發者推出的AI平台。

到目前為止，谷歌、微軟、亞馬遜、IBM都已經推出了各自的AI平台，在今年，又進一步推出更加便利的AI開發平台。找到更多的真實場景，儘快構建更多的應用，成為巨頭們發力的焦點。在這樣的背景下，中國廠商應該如何構建AI平台，加速AI應用落地?

國際巨頭打造特色AI平台

業界大佬們的觀點是人工智慧將會進入到幾乎所有的領域，未來沒有不被人工智慧顛覆或是影響的行業。這就意味著，那些曾經只有大師們才能操刀使用的深奧的AI技術需要變得特別簡單、易用，甚至高中生都會用，才能夠加速AI在各個行業的應用。

這次微軟發布的是面向Windows開發者的人工智慧平台，它是一套新的工具，包括自定義影像服務、人臉API、必應實體搜索API，利用本地機器上的GPU，允許開發人員實時運行他們的模型，而無需往返雲端。簡而言之，就是讓開發者不需要太費勁、太繁瑣就可以構建模型。這套工具會和下一個Windows的主要版本一起推出。

而此前，微軟已經建立了雲(Azure)的AI服務(包括AI計算、AI數據、AI工具)，其中，在微軟Azure AI里非常強大的功能是它提供給開發者的FPGA處理能力，以處理數據密集型任務，「硬體加速即服務」是微軟Azure實現「硬體微服務」計劃很重要的部分。微軟提供的FPGA可以在不到1/10秒內把整個維基百科(30億字和500萬篇文章)翻譯出來。

IT巨頭們不斷將其各種AI工具和能力開放出來，讓更多的開發者和企業使用。在此，必須提及2015年11月10日谷歌做的一件事。那天，谷歌將其用於內部開發的人工智慧演算法工具TensorFlow開放出來，而且是可訪問的、免費的，這讓原來的AI演算法、工具終於降落凡間，使用門檻大大降低，谷歌的做法改變了全世界AI研究和開發的運作方式。

就在谷歌宣布開放的6天後，微軟宣布機器學習工具包「分散式機器學習工具(DMTK)」開源;在谷歌宣布開放的兩周後，IBM宣布機器學習平台SystemML開源。2016年7月，微軟宣布將原來只是小部分計算機科學家可以使用的人工智慧平台Project Malmo提供給開源社區。

巨頭們之所以開源、開放這些AI平台，當然並不僅僅是為公益而公益，他們希望這些開放能夠與自己的核心業務與服務產生更多的關聯。就像這次微軟的Windows ML，它的目標就是讓更多的開發者匯聚在其Windows 10平台上，可以更智能地開發應用程序。利用WinML API，開發者可以在程序內部使用預先訓練好的機器學習模型，使應用發揮優異的性能，為用戶節省數據等。

賽迪顧問分析師向陽在接受《中國電子報》記者採訪時表示，人工智慧要發揮作用，除了要有計算力、演算法，還要有恰當的場景和豐富的數據，只有打造出更具應用特徵的AI平台，才能更好地形成聚合效應，將「資源變成微服務」，讓開發者少走很多彎路。比如IBM的商業人工智慧平台Watson，儘管旗號是面向各個行業，但它最強大的部分是醫療，因為目前其上已有大量的醫療數據資源。英特爾公司，這個一直以來以計算力為核心業務的公司現在的口號也改為了數據公司，巨額收購Mobileye，大量投資於自動駕駛、精準醫療、體育、智能製造等領域，希望成為這些擁有巨大爆發力領域的AI平台。

英特爾全球資深副總裁、中國區總裁楊旭在接受《中國電子報》記者採訪時表示，人工智慧時代與過去的IT時代有非常大的不同，過去的IT時代所有的產品都是標準化的，在全球任何地方購買電腦零部件組裝成電腦，或者直接購買電腦，裝上微軟的操作系統，裝上應用軟體就可以用，它是標準的平台。而人工智慧時代有兩個不一樣的地方，一是橫向，需要有端到端的數據採集、傳輸和分析，最後把分析結果進行推論以後，進行增值的服務再推送回來。這需要雲端、傳輸端、終端、邊緣端的全方位能力。二是縱向，需要各種各樣數據處理的計算能力。需要不同能力來處理不同的數據，在基礎的計算能力上提供異構的不同計算能力，而不是像過去一樣，一個晶元就能夠把所有的辦公數據處理完。它需要晶元+演算法+各種各樣的工具，一層層地實現縱向化的合作。

基於此，我們就很好理解為什麼IT巨頭們在打造AI平台的時候，為什麼紛紛擁抱場景、擁抱行業數據的原因了。

鼓勵中國更多企業開放AI平台

而數據和場景恰恰是中國市場的巨大優勢。幾天前，科大訊飛董事長劉慶峰表示：「我相信未來人工智慧全球競爭主要是在中美之間，由於人工智慧應用方面的特點，中國會率先勝出。未來3到5年人工智慧的行業應用格局將會確定，如教育、醫療、政法、養老這些行業，我相信中國會走在全世界前面。」

目前，以BAT為代表的中國互聯網企業正在AI平台的賽道上加速布局。百度將AI重點聚焦於自動駕駛，阿里的ET大腦聚焦於智慧城市、工業、農業與環境，騰訊把醫療作為重點。2017年11月15日，中國公布了第一批國家人工智慧開放創新平台，百度的自動駕駛開放平台、阿里雲的城市大腦開放平台、騰訊的醫療影像開放平台、科大訊飛的智能語音開放平台入選。

目前百度的Apollo無人駕駛開放平台是每周更新，兩個月左右進行一次新版本和總體能力的提升，百度Apollo上的合作夥伴已經突破90家。業界評價說，到目前為止，Apollo的產品化、量產化速度是全球最快。幾個月前，騰訊AI醫學影像產品覓影，對食管癌篩查準確率超過90%;騰訊覓影對於肺癌、糖尿病病種的篩查，已經進入臨床預試驗，未來還將進軍乳腺癌、宮頸癌等病種的篩查。阿里ET城市大腦在杭州掌控128個信號燈路口，試點區域通行時間減少15.3%，相當於交通效率提高了15.3%，高架道路出行時間節省4.6分鐘。目前阿里ET平台除了在城市，在工業、農業、環保等領域也加速布局。

中國的AI平台技術正在加速獲得突破，如果有更多的數據資源以及應用場景向這些平台匯聚，中國AI平台技術的迭代進程將提速。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在接受《中國電子報》記者採訪時表示，中國的人工智慧技術和產業發展目前還落後於美國，但是中國仍有機會領先。

阿里雲iDST總監初敏此前曾說，演算法、數據、計算平台、用戶、商業模式，用互聯網的思維把這五個因素串起來，AI迭代才能非常快。以更快的速度使用反饋數據來更新模型，形成這樣的正循環後，效果就會越來越好。哪怕是演算法不變，只要能夠不斷地反饋數據並不斷優化，過一兩個月之後，它的能力也會好很多。

目前看，中國的數據資源向AI平台匯聚的速度仍與我們的期待有一定的差距，尤其是體制內的數據資源。在今年兩會期間，搜狗總裁王小川在接受《中國電子報》記者採訪時表示，互聯網企業是數據經濟的先鋒軍，現在要做的是如何與國家體制的服務和數據資源產生新的融合，實現更大的跨越。

曙光總裁歷軍在接受《中國電子報》記者獨家採訪時表示，中國的制度有一個好處，就是我們可以集中力量辦大事。當國家確定一個目標，就能夠快速地齊聚各方力量形成合力。就像中國在超級計算機領域的發展，目前中國的超級計算機已經連續多年在全球超級計算機競賽的排名中保持第一。在人工智慧領域，中國要想加快發展，需要對數據資源與平台的匯聚做更多的推動。

當然，中國的AI平台發展僅僅依靠BAT等幾家互聯網企業還遠遠不夠，中國要想抓住人工智慧的機遇加速彎道超車，加速AI應用落地，還需要發展更多的AI平台，進一步降低AI門檻，把AI的「水、電、煤、氣」鋪好，讓更多的傳統企業可以便利搭上AI的快車，實現轉型升級。

李彥宏今年兩會的提案之一是《關於鼓勵企業開放人工智慧平台，促進實體經濟轉型發展》。李彥宏認為，人工智慧開放平台將對接人工智慧科技企業的技術能力和傳統企業的數據積累與需求，成為人工智慧與實體經濟融合創新的重要基礎設施。國家應鼓勵企業開放人工智慧平台，呼籲更多企業開放人工智慧技術，推動各行業和地區加快應用人工智慧開放平台。

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