【51CTO.com原創稿件】當前，越來越多的企業在機器學習或人工智能層面上投入了更多的資金。機器學習項目正從試點到生產迅速發展。Gartner預測，到2024年，將有75％的公司從試生產過渡到生產。機器學習將在現代企業的業務發展和創新中發揮愈加重要的作用。

　　在完全托管的機器學習服務Amazon SageMaker落地中國區域一周年之際，亞馬遜云科技日前宣布通過與光環新網和西云數據的緊密合作在中國區域進一步落地多項人工智能與機器學習的新服務和功能，豐富了其針對不同企業需求而打造的人工智能與機器學習 （AI/ML）工具集。

　　打造廣泛而深入的人工智能與機器學習工具集

　　亞馬遜云科技針對不同需求的客戶在機器學習技術堆棧三個層面提供廣泛而深入的機器學習服務，包括頂層-人工智能服務、中間層-機器學習服務以及底層-框架和基礎架構。

　　在人工智能（AI）服務層面，針對沒有機器學習專業知識和能力的客戶，亞馬遜云科技提供開箱即用的人工智能服務。Amazon Personalize，一項用于構建個性化推薦系統的完全托管型機器學習服務，已在北京區域上線。開發人員無需具備機器學習專業知識，即可通過該服務訓練、調整和部署自己定制的機器學習模型，構建個性化推薦系統，可用于產品推薦、個性化營銷、個性化搜索和定制化直銷等廣泛的個性化推薦場景。

　　在中間層，七項新功能讓Amazon SageMaker更強大。作為亞馬遜云科技機器學習服務層面的核心產品，Amazon SageMaker是業界首個面向機器學習開發者的集成開發環境，它消除機器學習過程中的繁重工作，使客戶能專注于自身的業務和應用創新，在提高客戶工作效率的同時還大幅降低機器學習的總體擁有成本。Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括SageMaker Data Wranger、SageMaker Feature Store、SageMaker Pipelines在內的七項新功能近期在北京區域和寧夏區域上線，讓客戶可以更輕松地構建端到端的機器學習管道。

　　在算力層面，亞馬遜云科技在北京區域和寧夏區域推出了Amazon EC2 Inf1實例，該實例基于亞馬遜云科技自研機器學習推理芯片Amazon Inferentia，與當前成本最低的基于GPU的實例相比，可以提高多達30%的吞吐量，并使每次推斷的成本最高降低45%。

　　亞馬遜云科技大中華區云服務產品管理總經理顧凡在媒體溝通會上表示：”Amazon SageMaker落地中國區域一年以來，我們見證了中國各個行業各種類型客戶積極應用亞馬遜云科技服務進行機器學習創新，我們希望通過將更多服務落地到中國區域，并堅持‘授人以魚不如授人以漁’，甚至更進一步‘扶上馬，送一程’的方式，幫助客戶更快應用機器學習技術，把機器學習的能力交到每一位構建者手中，加速人工智能和機器學習的普惠。”

　　推動行業落地，堅守AI普惠使命

　　據悉，在中國，亞馬遜云科技機器學習服務得到醫療健康、教育、出行、工業智能、游戲、新媒體等各個行業客戶的青睞，在各行各業實現了豐富多樣的人工智能應用創新。

　　山東淄博市熱力集團有限責任公司利用亞馬遜云科技豐富的AL/ML技術和服務，構建、訓練和部署機器學習模型，實現了精準供熱，可以根據氣象、工控數據、建筑物維護結構等信息計算出最佳的供熱模式，并給出具體的操作指令，既讓用戶室溫始終保持人體最佳舒適溫度，又做到盡可能節約成本。

　　“多年來，淄博熱力利用信息化手段改造傳統供熱，通過與亞馬遜云科技合作，借助機器學習能力創新，建成了基于機器學習和大數據分析的智能供熱平臺，幫助我們從傳統供熱向產業智能化方向轉型，在滿足用戶需求的同時實現節能減排，建立綠色能源生態系統。” 淄博市能源集團公司、淄博市熱力集團公司黨委書記、董事長汪德剛在媒體溝通會上表示。

　　上海音智達信息技術有限公司是亞馬遜云科技合作伙伴網絡成員之一，提供圍繞人工智能和大數據技術的預測性分析及商務智能解決方案的技術專家服務，幫助客戶實現數字化轉型。

　　上海音智達信息技術有限公司CEO孫曉臻表示：“我們為亞洲地區數以百計的跨國企業及本土客戶提供數據服務，擁有豐富的數據分析與業務實施經驗，在生命科學、快消品、汽車、零售、電子消費產品、金融、保險、以及運輸行業擁有眾多實踐和成功案例。但是，我們在機器學習方面的算法和人才儲備遠遠不能夠滿足客戶需求。亞馬遜云科技豐富的機器學習服務大幅提升了音智達的技術開發和服務能力，助力我們打造了覆蓋不同行業和場景的解決方案，實現了業務發展和持續創新。”

　　如今，各種規模、各種類型的企業和機構，都在積極探索人工智能和機器學習技術的應用并希望能盡快發揮實際效應。根據過去一年的經驗，亞馬遜云科技針對企業應用機器學習提出四點建議：首先，企業要找到一個適合機器學習的場景作為切入點。先突破創新業務，再改造核心業務；其次避免重復造輪子，利用平臺能力。讓數據科學家，開發人員專注于的自己的應用和業務創新；再者，拒絕閉門造車，數據科學家要業務化，學習業務；最后，跟真心誠意賦能的廠商合作， 牢牢把握住你對數據和算法模型的所有權。

　　為滿足不同客戶的創新需求，亞馬遜憑借在人工智能/機器學習領域20多年深厚的技術積累，提供了廣泛而深入的、并且不斷迭代創新的機器學習服務組合。以AI/ML普惠作為核心使命的亞馬遜云科技在開拓之路上始終堅守著“授人以漁”的理念，摸索著真正把機器學習能力交到每一位開發者手中的關鍵之鑰。

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