李飞飞还介绍了 Google Cloud 基于神经网络技术新推出的一些 API 和引擎，比如 Video Intelligence API、Cloud Vision API、Cloud Natural Language API、Cloud Jobs API、Cloud ML Engine 等。

　　其中最重要的应该是 Video Intelligence API。众所周知，过去的计算机进行图像识别主要是在静态图像上完成，而这枚新推出的 API 能对视频进行全片分析，提炼全片的故事脉络，记录一共发生了多少个场景、每个具体场景的情节。这有助于对视频进行更精确的标签分类。

　　更有趣的是，Video Intelligence API 可以准确地在每一帧中识别、标记和索引物体 (object)。索引的目的是为了搜索，比如一家媒体机构的编辑，想要在海量的视频素材中找到某个片段非常痛苦，但通过 Video Intelligence API，编辑可以直接搜索想找到的内容，比如“自行车”、“腊肠犬”或者“棒球”，系统可以自动搜索并且返回“这些物体在哪几秒出现过”的结果。

　　Google 为该枚 API 提供了一个 demo 页面，直播， 你可以测试一下它的效果。不过，该 API 仅支持储存在 Google Cloud Storage 里的视频。

　　另外一项重要的宣布是 Cloud Machine Learning Engine。这是Google 之前面向有限开发者提供的机器学习算法开发引擎，基于 TensorFlow。在这次大会上，该工具也正式面向所有公众开放了。

　　李飞飞的加盟为 Google Cloud 增添了一员人工智能大将。Google/Alphabet 旗下现在已经有了好几个人工智能研究团队，包括由资深学者杰夫·迪恩领导的 Google Brain 团队、收购而来的英国公司 DeepMind 等等。李飞飞对 PingWest品玩透露，自己大部分时间都在大脑团队的办公楼里度过，经常穿梭于各个组织部门之间，对现在跨团队协作感到满意。

　　李飞飞的主题演讲和媒体问答主要围绕 Google Cloud 的技术进行，但当被其他记者问及在斯坦福和 Google 的不同感受时，她回答：“最大的区别应该是免费的食物吧！”

　　毫无疑问，人工智能和机器学习是这一届 Google 云计算大会的主角。并不是说 Google Cloud 的这些 AI/ML 技术在最近才诞生，而是面临着 AWS、Azure、IBM 等云计算巨头越来越大的竞争压力，Google 决定把过去很多内部的技术开放出来给客户使用（其实 Google 过去内部工具和技术的开放也都是类似路线），而“普及人工智能”概念流行和李飞飞的加盟，给了 Google 这样做更大的动力。

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