拖AWS后腿的AI云服务却成为今天Re：Invent现场的焦点

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虽然 AWS 在全球云市场遥遥领先，甚至体量为第二名微软 Azure 的五倍。但在人用智能云服务方面，亚马逊切切实实地落后了。为何这个开发出「世界上最好用的智能音响」Echo 的公司，在人工智能上云的路上会如此坎坷？

编译 | Rik R、王艺

来源 | Bloomberg

今天在 AWS Re：Invent 现场，亚马逊旗下 AWS 宣布推出 5 项机器学习新服务，以及一款面向开发者的深度学习型无线摄像机 AWS DeepLens。

AWS DeepLens 是世界上第一款深度学习型无线摄像机，可以运行实时计算机视觉模型，可为开发者提供机器学习的实践经验。它能够被从零开始设计，辅以大量的教程、示例、源代码，且能与开发者熟悉的 AWS 服务集成进行配对。开发者能够从对 AWS DeepLens 的开发中获得构建、训练和部署模型的实践经验。

AWS DeepLens 包括一个高清摄像机，并内置了可以实时运行复杂深度学习计算机视觉模型的机载计算机。其中专门设计的硬件可以每秒运行超过 1000 亿次的深度学习运算。AWS DeepLens 自带了示例项目、示例代码和预训练模型，因此即使是没有机器学习经验的开发者也可以在 10 分钟之内运行自己的第一个深度学习模型。

开发者可以进一步使用 AWS Lambda 函数创建自定制的、深度学习驱动的项目。例如，可以对 AWS DeepLens 编程以识别车牌号码，并触发家庭自动化系统打开车库的门，或者识别跑到沙发上的狗然后给主人发消息提醒。此外，开发者还能够在云中训练模型并将其部署到 AWS DeepLens。

今天与 AWS DeepLens 一起发布的，还有为开发人员和数据科学家提供的全托管式服务的 Amazon SageMaker，通过它，开发者可以快速构建、培训、部署和管理自己的机器学习模型。以及允许应用程序开发人员轻松构建将语音转录为文本的应用程序的 Amazon Transcribe，翻译不同语言的文本的 Amazon Translate，从文本中提取见解的 Amazon Comprehend 以及分析视频的 以及 Amazon Rekognition Video。

从今年的 AWS Re：Invent 大会，我们不难看到亚马逊在人工智能云服务方面下的一番功夫。

虽然一直以来，亚马逊云服务 AWS 在云计算市场占领较大份额。但在 AWS 上，人工智能一直是一块短板，特别是在解析数据、理解语音并识别图像的人工智能工具方面。

对于一家号称自己所生产的 Echo 是最成功的消费级小型人工智能设备的公司来说，亚马逊的人工智能云服务为何迟迟未能落地？毕竟，这对于全球云计算市场份额最大，甚至是第二名微软 5 倍的头部云服务玩家 AWS 来讲，并不合乎常理（数据来自 Gartner）。

2016 年 3 月 14 日，德国汉诺威，2016 年度 CeBIT 数字技术贸易博览会召开，图为 Amazon Web Services（AWS）展馆

据研究公司 IDC 预测，到 2021 年，用于创建人工智能应用程序的软件销售将超过 80 亿美元，增幅约 40%。云产品的增幅会更大，IDC 分析师 David Schubmehl 表示，这是因为应用了最新人工智能技术的程序将变得日益复杂，各公司会寻求互联网服务商来安装和运行这些程序。因此，人工智能市场的爆发会刺激云计算市场的增长。

与 AWS 上的人工智能服务相比，谷歌和微软的相应服务推出较早，且他们在人工智能人才和研究经验方面有着天然的优势。加之现在微软和谷歌正试图利用人工智能技术抢走亚马逊 AWS 的客户，感受到危机的亚马逊正在奋起直追。

目前，AWS 正在迅速部署人工智能实力，聘请了该领域的专家并签约了一批客户，例如软件制造商 Intuit 公司和保险公司美国利宝互助保险集团。

对于外界对 AWS 上人工智能业务的不看好，亚马逊反驳称，自己有很多优势，特别是在运用算法自动解析和适应数据的机器学习领域。

「1995 年，当世界仍在努力学习如何建立网站，我们已经在使用机器学习来运行推荐引擎，」AWS 人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 说到，他指的是亚马逊在预测客户的图书喜好方面的早期尝试。

从那时起，亚马逊就将人工智能运用在了它的仓库机器人和无人商店 Amazon Go 的概念中。「亚马逊内部有成千上万名工作人员在使用机器学习应用，」Sivasubramanian 说到。

但在为其它公司提供人工智能的云服务方面，情况却有所不同。去年，AWS 在这一领域加重了砝码，雇佣机器学习大师 Alex Smola 扩编团队。同时，Smola 也负责拓宽产品的应用范围，并使其更易于 AWS 的客户使用。

最近几个月，该公司聘请了一位计算机视觉领域的先驱 Pietro Perona 及其上世纪 90 年代的学生 Stefano Soatto，后者现在是一位著名的计算机视觉专家。Pilar Manchon 于去年加入，他曾创办过一家人工智能语言公司，后被英特尔收购。同时加入的还有 EBay 前总裁 Hassan Sawaf。

一年前，亚马逊发布了几项新的人工智能服务。理解语音和文本的 Lex、为 APP 设计的模仿类语音合成工具 Polly、以及用于图像识别的 Rekognition。

在这些产品出现前，美国利宝互助保险集团原本在考虑微软等竞争对手的产品，想要开发一个可以解答员工提问的聊天机器人，诸如员工福利或餐厅菜单等问题，Gillian McCann 说到，他负责监督该项目的进展。然后 AWS 推出了 Lex，利宝互助就转向了亚马逊，从那时开始，亚马逊就一直是利宝互助的云服务提供商。

「当时我们看到他们的服务产品，考虑到只做了 11 个月，这个结果相当不错，」IDC 的 Schubmehl 说道，「人工智能现在是亚马逊兵工厂的重要组成部分。」

财务会计软件公司 Intuit 依靠 AWS 托管其人工智能应用，并将使用新的工具用于解答客户的税收咨询以及自动检测欺诈等功能；语言学习应用程序 Duolingo 采用 Polly 来与用户通过目的语言进行交流；弗吉尼亚海滩市利用 AWS 来运行其沿海洪水风暴预测应用程序 StormSense；华盛顿县警长办公室使用 Rekognition 来识别嫌疑人。

谷歌在 2015 年推出了其机器学习云平台 Tensorflow。这一开源编码库和神经网络（一种粗略参考人脑布线原理的强大人工智能）工具被技术人员广泛欢迎，并已成为谷歌云服务的一个重要卖点。

本月早些时候，亚马逊宣布联合微软和 Facebook，试图创建一个被称为开放式神经网络交换（Open Neural Network Exchange，ONNX）的开源人工智能编程平台，这一平台将使得建立在三家公司的软件之上的人工智能系统之间彼此兼容。此举意在让三巨头能够从谷歌 Tensorflow 阵营中挖到部分用户。

据科技新闻网站 The Information 报道，在本届 Re:Invent 大会现场，亚马逊将展示其新的人工智能技术，以及一个改进版的数据仓库服务，代号为 Ironman，该服务能够为机器学习算法自动提取并准备数据。

「我们已经取得了巨大的进展，对此我十分高兴，」AWS 的 Smola 在接受采访时说道，「相较于我们所应当到达的位置，我对当前所处的位置感到满意吗？并不。但其实我们本应该永不满足，不是吗？」

除了推出新的人工智能工具，AWS 的获利来源还包括客户用以运行其人工智能程序所租用的大量处理能力或存储空间。「亚马逊在这一领域的地位，以及为客户供应各种硬件以满足不同任务需求的能力，也存在明显不足。」西雅图风投公司 Madrona Venture Group 的总经理 Matt McIlwain 说到，「在人工智能领域，它们已经落后于市场了。」

Manchon 说，人工智能技术还有很长的路要走。「如果你期望它像人类那样全能，那么你可能会失望，」她说。但她预测未来几年将会出现显著的改善。

首先，AWS 能够吸引到 Smola 就意味着其运作方式的一个重大变化。四年前，他拒绝了亚马逊的一份职位邀请，因为该公司不允许他发表自己的研究。现在，他经常发布研究进展，而 AWS 也在为人工智能开源项目做出贡献。

在家巨头的血液中，亚马逊始终未变的是对客户的关注，而微软和谷歌则更注重学术研究。任何一位在亚马逊从事新的人工智能项目的工作人员都必须首先为其最终产品写一个常见问题备忘录和一份新闻稿。这意味着亚马逊不会开发任何不直接针对客户需求出发的产品。一些科学家就是被这一原则吸引到亚马逊的，比如 Soatto 和 Smola，因为该方式与他们在学术界的习惯完全不同。