人工智能已成为新一代信息技术中备受业界关注的战略性技术。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。在人工智能中，机器学习至关重要。《全球人工智能发展白皮书》指出，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%人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。

“机器学习是我们这一代人能遇到最具颠覆性的技术之一，目前已经有超过10万客户在使用AWS的机器学习服务，很多客户已经将机器学习用于其核心业务。” 近日，AWS全球机器学习副总裁Swami Sivasubramanian (简称Swami) 在亚马逊re:Invent大会上发表机器学习和人工智能主题演讲时讲道。

AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示，亚马逊利用机器学习技术已经有20多年时间，这是AWS机器学习服务的深厚源泉。AWS在2016年开始发力，在云上提供机器学习服务。当年只发布了三个服务，2017年开始加速，最近三年，每年新增的服务和功能超过200个，为全球人工智能工作者丰富了他们急需的工具集。

之所以全球有超过10万的客户选择在AWS上跑机器学习工作负载，顾凡认为是因为AWS的整个机器学习服务有三个特点：

一是服务的宽度和深度很大，AWS认为机器学习遵循一个理念就是Right tools for the right job（合适的工具做合适的事儿，一把钥匙开一把锁），即客户在不同的场景选择合适的工具，据悉AWS构建了越来越全面的工具箱。二是态度开放。AWS在云计算以及在机器学习领域里面始终抱着一个开放的心态，可以跟客户的整个环境做到非常好的集成。三是AWS在机器学习、在配合客户的时候遵循两个原则，一个原则是授人以鱼不如授人以渔，AWS更多希望帮到客户把能力建立起来，给他工具，教会他使用工具。第二个原则是真正在工程方面有差距的时候，在产品原型实现、客户需要帮忙的时候，AWS会帮客户扶上马再送一程，先用产品原型的方式进行实现。

打造全面丰富的工具集

AWS提供的机器学习工具集包括三个层面。

工具集的底层，面向那些技术能力超强的客户，希望将人工智能和机器学习作为自己的核心竞争力。AWS为他们提供强大的算力、全面的算力选择、丰富的机器学习框架选择。AWS支持主流的机器学习框架，客户还可以通过容器部署的方式，自带机器学习框架；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。

工具集的中间层，面向那些技术能力较强的客户，他们有大量的数据可以进行机器学习模型训练，有一定的算法人才，不要花精力管理基础设施，专注于自己的应用和业务创新。AWS的Amazon SageMaker为他们提供了首个全托管的机器学习集成开发环境，并为这个开发环境不断增加新功能，从数据准备、到模型训练、参数调优与模型迭代、到模型部署、模型质量监控，在整个过程中最大限度地提高他们开展机器学习的效率，降低他们开展机器学习的门槛。

工具集的顶层，面向技术能力相对薄弱的客户，他们有一定的数据，但没有算法人才，他们希望在业务场景中直接引入人工智能。AWS为他们提供开箱即用的人工智能服务，目前已经涵盖机器视觉、语音文字转换、机器对话、文本处理、电商业务、客服、企业内信息搜索、开发与运维、工业AI等方面。

首推开箱即用的工业领域机器学习解决方案

在re:Invent大会上，AWS发布了五项用于工业领域的机器学习服务，分别是Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama一体机、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision。这是AWS首次推出开箱即用的工业领域机器学习解决方案。

Amazon Monitron和Amazon Lookout for Equipment通过机器学习支持预测性维护。Amazon Monitron面向没有建立传感器网络的客户，提供由传感器、网关和机器学习服务组成的端到端机器监控系统，检测异常并预测何时需要维护工业设备。Amazon Lookout for Equipment面向已经拥有传感器、但不希望自己构建机器学习模型的客户，由AWS为其构建模型并返回预测结果，检测异常设备行为。

AWS Panorama通过计算机视觉改善工业运营和工作场所安全。AWS Panorama一体机是一个硬件设备，将它连接到工业场所的网络中，它就可以自动识别摄像头数据流，与工业摄像头进行交互。AWS Panorama软件开发套件（SDK），方便工业相机制造商在新相机中嵌入计算机视觉功能。

Amazon Lookout for Vision为工业客户提供高精度、低成本的产品质量异常检测解决方案。它通过机器学习技术，每小时可以处理数千张图像，发现产品缺陷和异常。客户可以将摄像头图像批量或实时发送到Amazon Lookout for Vision，找出异常，例如机器部件的裂纹、面板上的凹痕、不规则形状或产品上的颜色错误等。

目前已经使用AWS工业领域机器学习服务的客户和合作伙伴包括Axis、凌华科技、BP、德勤、Fender芬达、GE 医疗和西门子交通等。