2020年9月17日訊，記者從亞馬遜云服務(wù)（AWS）獲悉，今年4月于由光環(huán)新網(wǎng)運營的AWS中國（北京）區(qū)域及由西云數(shù)據(jù)運營的AWS中國（寧夏）區(qū)域落地的機器學習服務(wù)Amazon SageMaker，在短短不到半年的時間內(nèi)發(fā)展迅速，已經(jīng)被德勤、中科創(chuàng)達、東軟、中科云谷、伊克羅德、行者AI、德比軟件等多家AWS合作伙伴和客戶采用。AWS解決方案團隊正在推出更多的基于SageMaker的機器學習技術(shù)解決方案，如數(shù)字資產(chǎn)盤活機器人等。AWS合作伙伴團隊也正與更多AWS合作伙伴開展緊密的合作，促進更多相關(guān)解決方案的開發(fā)和更多行業(yè)應(yīng)用場景的落地，加快中國客戶應(yīng)用機器學習技術(shù)的步伐，實現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

Amazon SageMaker在中國受青睞

Amazon SageMaker機器學習服務(wù)之所以如此受歡迎，是因為它極大地降低了機器學習的門檻，通過全托管的機器學習服務(wù)，消除了計算基礎(chǔ)設(shè)施、機器學習框架、模型構(gòu)建、訓(xùn)練及部署、工作流程等方面的復(fù)雜性，開發(fā)者只需要專注數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯，不斷優(yōu)化算法，即可實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。

SageMaker機器學習服務(wù)可以極大地提升算法工程師和數(shù)據(jù)科學家的效率。其中，為機器學習開發(fā)者服務(wù)的IDE全集成開發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6個區(qū)域落地，其中中國就占了兩個區(qū)域。

德比軟件（上海）有限公司是一家服務(wù)于酒店行業(yè)的技術(shù)公司，服務(wù)對象包含全球十大酒店集團、國內(nèi)外知名酒店集團和單體酒店、全球知名的在線旅行社（OTA）及垂直搜索渠道、社交平臺和電商平臺等。最近，在AWS機器學習解決方案實驗室（AWS ML Solutions Lab）及機器學習產(chǎn)品專家團隊的幫助下，德比軟件在SageMaker上，構(gòu)建了全新的酒店庫存智能緩存系統(tǒng)。這一系統(tǒng)通過分析德比軟件實時產(chǎn)品查詢?nèi)肟诋a(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以及多年的歷史訂單數(shù)據(jù)，建立了更為準確的算法模型，將酒店庫存預(yù)測的準確率提高了超過20%，預(yù)計將為德比軟件在酒店行業(yè)的客戶帶來數(shù)億美金的額外訂單收入。

行者AI是成都潛在旗下專注游戲AI應(yīng)用的業(yè)務(wù)，他們利用SageMaker開發(fā)了游戲智能內(nèi)容過濾服務(wù)，對不恰當內(nèi)容的識別率超過96%，大大高于同類產(chǎn)品的水平，上線短短三個月內(nèi)，已經(jīng)獲得了幾十家游戲客戶青睞，服務(wù)于三國群英傳、多多自走棋等多種游戲。借助AWS云服務(wù)，行者AI的上線時間比計劃縮短了6個月，運營效率提升76%，運營成本節(jié)省45%。

AWS合作伙伴中科創(chuàng)達通過把他們的視覺檢測系統(tǒng)部署在SageMaker上，讓產(chǎn)品質(zhì)量檢驗過程變得更加簡單高效。基于SageMaker部署的ADC 系統(tǒng)，幫助制造企業(yè)減少75%的工作量，產(chǎn)能提升35倍。相比人工檢測，漏檢率下降3%，準確率提升至99%。東軟NetEye將其安全網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品預(yù)置算法遷移到了SageMaker上，完全不需要投入昂貴的計算硬件，就可以高效完成算法構(gòu)建和模型訓(xùn)練。

加速解決方案落地，助力中國客戶應(yīng)用機器學習

為了幫助客戶更方便地應(yīng)用機器學習技術(shù)，AWS利用全球領(lǐng)先的云技術(shù)和服務(wù)為客戶打造了定制化機器學習技術(shù)解決方案。數(shù)字資產(chǎn)盤活機器人是最新部署到AWS中國區(qū)域的行業(yè)技術(shù)解決方案。它將機器學習應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景，客戶只要將圖片、PDF文檔、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上傳到AWS云上，利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的海量存儲，以及SageMaker的Spot訓(xùn)練（價格通常只有按需實例資源的1/10），以低成本、批處理的方式標記數(shù)字資產(chǎn)。機器人將識別出來的信息安全地存儲在客戶私有的Amazon S3存儲桶中。該解決方案是一個開源框架，使用者可以創(chuàng)建自己的模型或機器人，進一步完整這一框架。目前，這一方案已經(jīng)在銀行、證券、保險領(lǐng)域率先得到客戶應(yīng)用。

降低機器學習技術(shù)的學習門檻

AI技術(shù)日益成為廣大開發(fā)者關(guān)注的熱點，掌握AI技術(shù)意味著拿到通向高階職場的入場券。但是AI技術(shù)往往也比較高冷，強化學習尤為前沿。為了方便大量的開發(fā)者動手嘗試機器學習，AWS于2018年推出了由強化學習驅(qū)動的、1/18 比例的自動駕駛賽車AWS DeepRacer，并于2019年舉辦覆蓋全球的AWS DeepRacer League賽車聯(lián)盟自動駕駛大賽，同時推出基于云平臺的 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器。參賽者可以在AWS上，利用SageMaker在線構(gòu)建賽車的強化學習模型，將它部署到AWS DeepRacer或者AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器，與其它開發(fā)者進行自動駕駛比賽，從而在游戲競技中掌握機器學習。

2020年9月1日，AWS將受到全球眾多開發(fā)者喜愛的賽車聯(lián)盟（AWS DeepRacer League）線上競賽第一次引入中國。該項賽事將持續(xù)到9月30日。參賽者在線上完成“計時賽”和“正面挑戰(zhàn)賽”，成績優(yōu)秀的選手有機會參加今年晚些時候舉辦的AWS DeepRacer全球冠軍杯賽，并獲取現(xiàn)金獎勵。

AWS希望通過此舉，讓科技以人為本，讓技術(shù)融入生活，讓AI充滿樂趣，從而激發(fā)廣泛參與，促進AI技術(shù)在中國的普及應(yīng)用和發(fā)展。