深度 | 从基础设施到API：亚马逊AWS的人工智能拼图

2017-08-03 10:41 来源:机器之心 人工智能 /AWS /亚马逊

原标题：深度 | 从基础设施到API：亚马逊AWS的人工智能拼图

机器之心原创

作者：邱陆陆

编辑：藤子

无论是人工智能技术的开发者还是应用者，当你按照自己需求构建架构时，都可以自然地从 AWS 的产品列表里找到适合的服务，像拼图一样完成你的人工智能产品。

作为亚马逊旗下的云计算服务平台，AWS 如今已迈入第 11 个年头，成为年化收入 140 亿美元，却仍然保有 43% 年增长的庞然大物。

在亚马逊 AWS 全球副总裁、大中华区执行董事容永康看来，AWS 取得今天的成绩是一个水到渠成的过程。当其他企业还在讨论亚马逊提出的新概念的可行性时，公司就已积累了大量内部测试经验，当一项技术达到一定的成熟度，AWS 则顺理成章地将相关资源开放给客户。

从一个众人眼中的公有云平台，到被公认为企业转型与创新所需的技术平台，亚马逊的技术储备，就是 AWS 提供云服务的底气。与谷歌、微软以软件即服务（SaaS）起家，逐渐下移到平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）的路线不同，亚马逊一开始就提供基础设施，在此基础上，为满足不同开发者的需求，进一步提供平台与软件。如今，AWS 提供超过 90 个大类的服务，拥有数百万月活跃用户，涵盖了不同的企业类型与企业规模。

7 月 27 日，2017 AWS 技术峰会北京站在国家会议中心举行，会上，容永康与亚马逊首席技术执行官 Werner Vogels 对 AWS 的业务进行了梳理，众多 AWS 的客户和合作伙伴也分享了他们使用 AWS 云服务的经验。人工智能作为一个对云计算有巨大需求的领域，作为 AWS 眼中未来十年的大趋势之一和近期投入大量资源的方向，也引发了广泛的关注和讨论。AWS 为人工智能领域提供了哪些产品？其优势体现在哪些方面？机器之能在采访了相关负责人及行业用户之后结合演讲内容进行了以下梳理。

应用云计算的人工智能相关公司可以从「开发者」和「应用者」的角度简单分为两类。开发者以人工智能模型本身作为产品，以算法为核心建立新的行业秩序、划定新的分配原则，创造或颠覆一种商业模式。他们对云的需求是数据存储、计算能力基础设施以及机器学习框架平台。此类业务中最典型的莫过于自动驾驶。

应用者则利用人工智能的技术加强自己原有的产品与服务，这类企业的工程师未必有人工智能核心算法的开发能力，因此以 SaaS 的形式提供通用的，可以进行有针对性微调的人工智能接口更符合他们的需求。这类公司可以通过调用相应 API 与自身的产品或服务配合。智能家居、智能农业公司都是常见的应用者。

AWS 为两种类型的公司都提供了丰富的产品线。

致力于自动驾驶领域的图森未来是开发者中的 AWS「重度用户」，其 COO 郝佳男在媒体沟通会上提供了近十种图森未来使用 AWS 的典型场景。他表示，直播，AWS 吸引他的地方在于，当他按照需求构建架构时，可以像拼图一样从 AWS 的产品列表中找到合适的产品。

Vogel 也在演讲中表示，规模庞大、来源复杂的数据是人工智能领域面对的首要挑战，首先要对数据进行管理和处理，然后是使用 GPU 进行训练，最后在边缘设备上运行模型做出预测。

对于图森来说，车就是「边缘设备」，而为了让车运行，主要的工作其实都在车外的云端完成。研发车背后的系统需要大规模的基础架构平台支持，这就是图森未来与 AWS 结合之处。

首先是数据，郝佳男介绍，需要解决的问题涉及数据的上传、存储、标注、抓取等多方面。用于数据收集的车辆上搭载大量传感器，每辆车每小时产生的原始数据就有 TB 级别。如何让不同来源的数据从车上流畅地流向云端并不是一件容易的事情。而数据上传之后，还需要上千人对数据进行标注，之后才能训练监督学习类型的人工智能算法。标注完成，在使用数据时，并非每次都抓取所有的数据，比如训练雨天的算法，就需要对雨天的数据进行查询和操作。