隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能等新興技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能正在賦能和重塑越來(lái)越多的傳統(tǒng)行業(yè)。更有越來(lái)越多的企業(yè)在自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)實(shí)踐中，針對(duì)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)投入了大筆資金和資源。

來(lái)自全球知名調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC的預(yù)測(cè)報(bào)告顯示，2023年AI人工智能系統(tǒng)支出將達(dá)到979億美元，比2019年增長(zhǎng)2．5倍。另一家權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner也預(yù)測(cè)，到2024年，將有75％的公司從試生產(chǎn)過(guò)渡到生產(chǎn)。

由此可見(jiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在不斷向縱深發(fā)展，并且對(duì)于現(xiàn)代企業(yè)的構(gòu)建起著至關(guān)重要的作用。而亞馬遜云科技在客戶中大獲好評(píng)的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)——Amazon SageMaker，也正是為此而生。

為機(jī)器學(xué)習(xí)而生的Amazon SageMaker

2021年5月11日，在完全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker落地中國(guó)區(qū)域一周年之際，亞馬遜云科技正式宣布通過(guò)與光環(huán)新網(wǎng)和西云數(shù)據(jù)的緊密合作，在中國(guó)區(qū)域進(jìn)一步落地多項(xiàng)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的新服務(wù)和功能，豐富其針對(duì)不同企業(yè)需求而打造的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)（AI／ML）工具集。

“Amazon SageMaker落地中國(guó)區(qū)域一年以來(lái)，我們見(jiàn)證了中國(guó)各個(gè)行業(yè)各種類(lèi)型客戶積極應(yīng)用亞馬遜云科技服務(wù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新，我們希望通過(guò)將更多服務(wù)落地到中國(guó)區(qū)域，并堅(jiān)持‘授人以魚(yú)不如授人以漁’，甚至更進(jìn)一步‘扶上馬，送一程’的方式，幫助客戶更快應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，把機(jī)器學(xué)習(xí)的能力交到每一位構(gòu)建者手中，加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的普惠�！眮嗰R遜云科技大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡表示。

針對(duì)企業(yè)客戶的不同需求，亞馬遜云科技可以在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)堆棧三個(gè)層面提供廣泛而深入的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，包括頂層－人工智能服務(wù)、中間層－機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)、底層－框架和基礎(chǔ)架構(gòu)。

在頂層的人工智能服務(wù)層面，亞馬遜云科技在北京區(qū)域推出了Amazon Personalize，客戶無(wú)需具備機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)，即可方便、快速地構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)；

在中間層的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)層面，亞馬遜云科技將Amazon SageMaker在re：Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七項(xiàng)新功能在北京區(qū)域和寧夏區(qū)域上線，讓客戶可以更輕松地構(gòu)建端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)管道；

在底層的算力層面，亞馬遜云科技在北京區(qū)域和寧夏區(qū)域推出了Amazon EC2 Inf1實(shí)例，該實(shí)例基于亞馬遜云科技自研機(jī)器學(xué)習(xí)推理芯片Amazon Inferentia，與當(dāng)前成本最低的基于GPU的實(shí)例相比，可以提高多達(dá)30％的吞吐量，并使每次推斷的成本最高降低45％。

在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的總體開(kāi)發(fā)和運(yùn)行基礎(chǔ)架構(gòu)成本中，生產(chǎn)中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理占據(jù)了絕大部分，甚至高達(dá)90％。如此高昂的成本讓不少人望而卻步。亞馬遜Alexa團(tuán)隊(duì)將其高度復(fù)雜的“文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音”模型遷移到Inferentia，并在Inf1實(shí)例上合成了80％的Alexa語(yǔ)音響應(yīng)，從而節(jié)省了30％的成本。與基于GPU的實(shí)例相比，Inferentia的響應(yīng)延遲也降低了25％，可提供更好的用戶體驗(yàn)，并允許在Alexa語(yǔ)音上進(jìn)行更多創(chuàng)新。

顧凡指出，截至目前為止，Amazon SageMaker已經(jīng)開(kāi)發(fā)了20多個(gè)工具，橫跨了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)生命周期。通過(guò)Amazon SageMaker的助力，數(shù)據(jù)科學(xué)家的效率可以提升10倍，并且能夠?qū)�機(jī)器學(xué)習(xí)總體應(yīng)用成本降低高達(dá)54％。

音智達(dá)與亞馬遜云科技的攜手合作

作為亞馬遜云科技在中國(guó)的合作伙伴，上海音智達(dá)信息技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)音智達(dá)）對(duì)于如何助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，有著極為深刻的切身體驗(yàn)。

上海音智達(dá)信息技術(shù)有限公司CEO孫曉臻介紹說(shuō)，音智達(dá)專(zhuān)注于幫助企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理服務(wù)，旗下主要有頂尖大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測(cè)性分析和BI商務(wù)智能解決方案、數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的咨詢服務(wù)等三大業(yè)務(wù)。從2002年至今，音智達(dá)已經(jīng)積累了近18年的數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，客戶覆蓋了汽車(chē)制造、快消零售、醫(yī)藥與生命科學(xué)、航空與物流、高科技與制造業(yè)、金融服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

“對(duì)于我們這樣的公司來(lái)說(shuō)，挑戰(zhàn)也是非常明確的，主要包括四個(gè)方面的問(wèn)題：一是人才的招聘和培養(yǎng)非常不容易，并且因?yàn)槭袌?chǎng)越熱，人才流失率也越高；二是開(kāi)發(fā)技術(shù)難度越來(lái)越大，因?yàn)楝F(xiàn)在的技術(shù)架構(gòu)已經(jīng)和五年前十年前完全不同；三是部署和運(yùn)維的成本很高，但客戶通常又不愿意為之付出很多價(jià)格；四是缺乏好的、有性價(jià)比的平臺(tái)�！睂O曉臻向趣味科技透露。

近年來(lái)，越來(lái)越多的企業(yè)客戶選擇亞馬遜云科技托管云基礎(chǔ)設(shè)施，并實(shí)現(xiàn)性能、安全性、可靠性和可擴(kuò)展性的提高。這其中就有很多的客戶，原本都是音智達(dá)多年來(lái)的服務(wù)對(duì)象。一方面，音智達(dá)意識(shí)到未來(lái)數(shù)據(jù)平臺(tái)最重要的趨勢(shì)就是上云，并且非常迫切地需要一個(gè)強(qiáng)有力的合作伙伴體系；另一方面，亞馬遜云科技也需要合作伙伴，特別是像音智達(dá)這樣在各行各業(yè)都有著豐富數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)。因此雙方一拍即合，音智達(dá)很快成為了亞馬遜云科技的高級(jí)合作伙伴，并且還是首批獲得AI／ML合作伙伴能力認(rèn)證的公司。

Amazon SageMaker帶來(lái)的改變

“時(shí)至今日，應(yīng)該再?zèng)]有客戶會(huì)認(rèn)為，自己沒(méi)有數(shù)據(jù)也能夠把業(yè)務(wù)做好。但也并不是所有的客戶在有了數(shù)據(jù)之后，都能夠把自己的業(yè)務(wù)做成功。”孫曉臻表示，“以前說(shuō)起人工智能，大家第一時(shí)間可能都會(huì)想到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但是現(xiàn)在人工智能應(yīng)用最多的，恰恰是許多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。因?yàn)楹芏鄠鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)都有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，譬如音智達(dá)服務(wù)的客戶，很多都是五百?gòu)?qiáng)的頭部企業(yè)。五年前他們的數(shù)據(jù)量平均是10TB，五年后平均數(shù)據(jù)量基本上都已經(jīng)在200TB以上，好的公司數(shù)據(jù)量甚至有1PB。既然有如此豐富的數(shù)據(jù)，那么人工智能就可以為企業(yè)帶來(lái)非常大的價(jià)值�！�

針對(duì)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的問(wèn)題，音智達(dá)可以為使用亞馬遜云科技服務(wù)的企業(yè)實(shí)現(xiàn)定制化的云上智能存儲(chǔ)、建模和部署，將更多的客戶業(yè)務(wù)遷移到云端，助力客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。“首先要搞清楚Why，然后要搞清楚How，最后要搞清楚What，就是我們要用Amazon SageMaker時(shí)給客戶最重要的提問(wèn)順序。無(wú)論客戶的答案是什么，只要將Amazon SageMaker結(jié)合其他PaaS服務(wù)，不管架構(gòu)怎樣千變?nèi)f化，都可以在亞馬遜云上非�？焖俚貥�(gòu)建起來(lái)�！睂O曉臻說(shuō)道，“過(guò)去十年里，我們大部分的解決方案都是本地化的，圍繞Hadoop生態(tài)需要千變?nèi)f化地搭積木，每個(gè)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景都不可能套用一個(gè)生態(tài)，每次都需要不一樣的組件。而Amazon SageMaker結(jié)合亞馬遜云科技的Amazon EMR、Amazon S3，就可以針對(duì)各式各樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，組織出不一樣的技術(shù)架構(gòu)，來(lái)滿足不同用戶的需求�！�

亞馬遜云科技雄厚的技術(shù)實(shí)力，結(jié)合音智達(dá)在行業(yè)將近20年的深厚積累，給雙方的合作帶來(lái)了極佳的效率提升�！癆mazon SageMaker是一個(gè)非常優(yōu)秀、面向數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)。從項(xiàng)目需求的理解，到模型的搭建和生成，以前我們的項(xiàng)目實(shí)施是以月為時(shí)間單位，但現(xiàn)在是以周為時(shí)間單位，極大地壓縮了時(shí)間成本�？蛻魧�(duì)人工智能的期望值也變得越來(lái)越高�，F(xiàn)在客戶中是誰(shuí)意識(shí)到了數(shù)據(jù)的痛點(diǎn)，誰(shuí)認(rèn)識(shí)到運(yùn)維很難再升級(jí)擴(kuò)容和發(fā)展，誰(shuí)就越迫切地告訴我想要用Amazon SageMaker�！睂O曉臻透露，“一方面從客戶案例來(lái)說(shuō)，我們?cè)诳蛻舻纳虣C(jī)挖掘上效率比過(guò)去提升了50％以上，獲得了更多的機(jī)會(huì)；另一方面從業(yè)務(wù)本身來(lái)講，我們也有高達(dá)30－40％的顯著增長(zhǎng)，因?yàn)锳mazon SageMaker這個(gè)一站式平臺(tái)把許多工程師、架構(gòu)師的工作都簡(jiǎn)化了，所以顯著提升了數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作效率�！�

企業(yè)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的四點(diǎn)建議

“亞馬遜云科技堅(jiān)持賦能合作伙伴，幫助合作伙伴實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的重塑與創(chuàng)新，共同為客戶提供更好的服務(wù)。通過(guò)AI賦能音智達(dá)，我們實(shí)現(xiàn)了端到端的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用整體解決方案，并有機(jī)組合各類(lèi)技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用平臺(tái)。”談到亞馬遜云科技與音智達(dá)的合作時(shí)，顧凡如是表示，“AI智能服務(wù)方面，像智能制造、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、圖像處理等，都已經(jīng)成功引領(lǐng)企業(yè)邁入數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。音智達(dá)作為亞馬遜云科技的高級(jí)咨詢合作伙伴，也正在通過(guò)雙方的攜手合作，將AI業(yè)務(wù)咨詢推進(jìn)到另一個(gè)更加高級(jí)的階段。”

在Amazon SageMaker落地中國(guó)區(qū)域一周年之際，顧凡還根據(jù)亞馬遜云科技在過(guò)去一年中積累的經(jīng)驗(yàn)，為想要應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的中國(guó)企業(yè)提出了以下四點(diǎn)建議：

一、企業(yè)要找到一個(gè)適合機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景作為切入點(diǎn)。先突破創(chuàng)新業(yè)務(wù)，再改造核心業(yè)務(wù)。

二、避免重復(fù)造輪子，利用平臺(tái)能力。讓數(shù)據(jù)科學(xué)家，開(kāi)發(fā)人員專(zhuān)注于的自己的應(yīng)用和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

三、拒絕閉門(mén)造車(chē)，數(shù)據(jù)科學(xué)家要業(yè)務(wù)化，學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)。

四、跟真心誠(chéng)意賦能的廠商合作， 牢牢把握住你對(duì)數(shù)據(jù)和算法模型的所有權(quán)。