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发布时间: 2018 - 09 - 21
亚马逊 AWS 副总裁 Swami 接受钛媒体采访。拍摄:苏建勋对于大部分公司来说,本周(9月17日-19日)在上海举行的世界人工智能大会,无疑是一个展现自身 AI 实例的绝佳舞台。作为国内人工智能领域迄今级别最高的行业活动,BAT、科大讯飞、小米、谷歌、亚马逊等企业高管均出席或发表演讲。马云从社会层面对机器与人类关系的解读,李彦宏以技术出发讨论企业掌握 AI 命脉的方法论,高管的演讲,传达出的是不同公司对人工智能的战略差异。其中,来自亚马逊 AWS 副总裁 Swami Sivasubramanian (斯瓦米•西瓦苏布拉曼尼,以下简称 Swami)的展示就有些与众不同。在 Swami 不到20分钟的演讲中,单是提及的客户案例,就包括了英特尔、GE、美国橄榄球联盟、GE、英特尔、Tinder、穆迪、英语流利说、F1方程赛车、图森等超过10家公司,可以说,客户层面的案例面貌,甚至比Swami 介绍 AWS 自身的内容还要多得多。Swami 在2018世界人工智能大会上展示出的亚马逊 AWS 客户列表事实上,这样的行事风格,不仅体现在 Swami 的一场演讲,在整个亚马逊AWS的服务体系中,“客户”是其围绕的唯一核心。在亚马逊成立早期,其创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)曾说过这样一段话:“我们希望把亚马逊打造成为世界上最以客户为本的一家公司,我们不用关注竞争对手,也不用管别人在做什么,只需要关注客户。”当然,在任何一种商业体的运营策略中,“以客户为中心”都不会是一个过时的方法论。因此,为了将这句话不再沦为一个口号,AWS 以及整个亚马逊,都将客户层面的需求,紧密融合在具体产品、业务、内部组织的推动进程中。从具体的执行层面来看,2006年亚马逊推出 AWS 云计算服务时,其宗旨就是将原本造价高昂的云端资源与运算能力,用更弹性、经济的方式分配给中小企业;到了20...
发布时间: 2018 - 09 - 19
在第三届“快消品+互联网”大会上,掌合天下联合创始人/掌合供应链CEO查九兰提出要构建本地化掌合共享云仓,基于快消品行业转型发展的趋势、消费和技术双双升级的现状,发力区域化供应链深耕,形成品牌商、经销商、终端店铺的整个产业链的协同共赢。共享云仓,顺势而为过去,在传统的快消品流通体系里,行业集中度低,中间环节层层设置,受制于技术应用和信息不对称,每个品牌商都有一批经销商,同一个小店往往需要不同的经销商配送。如今,随着互联网技术和工具的普及,B2B企业崛起,这种分散的碎片化流通也迎来了转型升级的绝佳时期。在下一个五年,经销商必将实现转型升级,发生颠覆性的变革。一批经销商会转变成品类经销商,大的品牌经销商需要具备良好的商品仓储配送体系去收割门店,如果现在开始自建仓储物流配送体系,已经处于落后地位,并且投入巨大,成本高昂,风险随之增加。协同共享是基于未来发展趋势和当前严酷的竞争做出的正确战略决策,经销商需要一个本地化共享的供应链服务平台,实现集约化协同发展。未来快消品供应链的发展,必将趋向集约化方向。下一个五年,不是去掉中间商,而是真正走向共享共和的状态。所以,掌合天下在海航集团和供销大集的扶持下,联合全国的品牌商和经销商建立共享供应链,打造共享掌合云仓。共享云仓,顺势而为。    构建本地化共享云仓,解决供应链效率和成本对快消品产业链中的品牌商、经销商而言,仓配物流成本居高不下成为限制其高速发展的核心因素。基于此痛点,掌合供应链通过构建本地化共享云仓,解决商贸流通中的效率和成本问题,效率和成本也是快消品行业的发展核心。在云仓创新技术驱动下,新的掌合云仓服务实现商品流通供应链的优化升级。掌合云仓配备先进的统仓统配技术、充足的资金、高效的团队合作伙伴,携手更多的区域化品牌商、经销商,共同构建本地化统仓统配服务体系,共建联营,让更多的社会闲置仓储共享化,把...
发布时间: 2018 - 07 - 05
区块链+云计算是利用区块链实现分布式云计算(Decentralized Cloud Computing,下称DCC)的技术手段。本文分析了云计算行业的痛点、区块链技术和云计算的结合性、DCC的代表项目并且对主要的应用解决方案进行了对比,阐述了DCC模式主要存在的障碍,最后对DCC的未来进行了展望。  云计算行业现状与痛点1.1  ---云计算概念  云计算是基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。现阶段广为接受的云计算概念是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。  云计算是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。  云计算产业有多种分类方式,按提供的服务类型分类可分为 IaaS、PaaS、SaaS三类,从 IaaS 到 SaaS 越来越接近“傻瓜”式软件,利于用户直接使用。因此,如果说技术革新对硬件使用效率提升和成本降低更多体现在 IaaS 层面,SaaS 则是在享受硬件改善的基础上,通过降价(年费方式降低使用门槛)的方式扩大了市场。  1.IaaS全称为“设施即服务”(Infrastructure-as-a-service),提供的是服务器、存储、网络硬件等底层设施资源,用户购买IaaS 产品后必须自己完成环境配备和应用程序开发,一般商业客户很难直接使用,使用对象大多是软件开发者,特别是 PaaS 及 IaaS 产品开发者;  2.PaaS全称为“平台即服务”(Platform-as-a-service),提供的是软件部署平台,比如虚拟服务器和操作系统,用户不需要关注底层,只...
发布时间: 2018 - 05 - 11
区块链到底能给世界带来什么样的改变?为何区块链现在这么火呢?本文主要从七个方面详细介绍区块链设计的基本原则。为什么区块链这么火?因为区块链给我们带来了一种全新的网络设计思想。人们都在思考和谈论区块链能给这个世界带来什么改变,迫不及待的分享自己的见解。这些讨论的主题可以提炼成:如何在区块链上创建全新的软件、服务、商业模式、机构、甚至改变政府的职能。无论区块链技术以何种方式进行应用和落地,它都应该遵循一些基本原则,这些原则将有助于我们理解区块链的基本原理。下面将从七个方面详细介绍区块链设计的基本原则。一、网络化诚信1. 原则何为网络化诚信?是指在区块链网络中的两个节点之间能够互相信任,可以直接进行价值交换。2. 需要解决的问题价值指对某种事物的拥有权和支配权,具有唯一性,它无法像普通信息一样可以随意进行复制。比如:你可以复制一张图片发给别人,但是却无法复制你的银行卡余额发给别人。当前的互联网系统本身是无法进行价值交换的,如果你想转一笔钱给别人,则必须通过银行等金融中介机构来保证价值传输的唯一性,避免双重支付。双重支付是指同一笔钱你不能花两次,金融中介就是用来解决双重支付的问题。但是通过金融中介来进行价值转移,极大的降低了整个价值交换的效率,并且无法避免和确定中介是否存在作恶行为。3.解决方案区块链通过密码学建立了一套共识系统,通过为数据加时间戳的方式来验证价值的唯一性,通过时间的唯一性来确保了价值的唯一性,避免了系统中会出现双重支付的问题。4. 带来的影响网络化诚信将公众对中介的信任转移到了对区块链网络的信任,通过系统的代码协议而形成的信用,比由人组成的机构更加可靠。并且通过区块链直接进行价值交换,要更加的高效和安全。二、分布式系统 1. 原则区块链系统要保证是一套分布式的系统。系统建立起一套点对点的网络,形成真正的平等协作网络,不再存在中心化系统,不再进行单点控制,某个节点的...
发布时间: 2018 - 04 - 27
首届数字中国建设峰会在福州举行。国家交通运输物流公共信息平台(简称国家物流信息平台)在交通运输部统一部署下,与国家综合交通运输信息平台、“出行云”平台等单位共同参加本届峰会的建设成果展览会,展示交通运输电子政务的最新创新实践和应用成果。 三大基础服务 建设物流业数字设施福州海峡国际会展中心7号馆的7E05号展位里,电视屏播放国家物流信息平台多年来深耕物流产业链的三大基础服务内容和建设成果,吸引众多观展代表驻足。据了解,国家物流信息平台致力于物流信息“交换中心”及“数据中心”建设,提供了三大基础服务。标准服务为我国各大物流信息平台互联提供“转换器”,让数据流通畅行无阻。国家物流信息平台牵头建设并维护物流信息互联共享标准体系,为物流活动各方信息互联提供“普通话”,目前已发布3项物流信息互联行业标准,填补了行业标准空白,其标准应用覆盖国内70%运输管理系统,可以使企业系统互联周期从8个月缩短为1周,加快行业信息化、标准化进程3年至5年。国家物流信息平台还积极对接国际标准,2014年联合日韩向全球发布国际港口物流信息互联共享标准。通过构建并管理物流信息互联基础交换网络,国家物流信息平台已成为物流活动各方信息互联的“连岛工程”和“高速公路”。截至目前,该平台实现45万用户的互联,日均单据交换量峰值超3000万条,满足了物流各方信息互联交换的需求。数据服务使平台沉淀的大数据就像水和电一样,可以供给全社会使用,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活产生着重大影响。国家物流信息平台构建物流信息服务“一站式窗口”,开放政府相关政务公共信息以及物流园区、铁路、机场、港口等重要物流节点公共信息,2017年日均数据查询次数超过150万次。三大基础服务推进了数据资源的整合和开放共享,破解网络系统互通难、信息资源共享难、业务处理协同难等痛点,奠定物流业数字生态的基础设施,实现了“全国资源一...
发布时间: 2018 - 04 - 12
云计算其实就像家里自来水一样。为了喝上干净的自来水,我们家里有没有必要建一个自来水厂?显然不需要。只需要把水龙头打开就可以获得要喝的水。云计算给大家提供了一种模式,其实就类似自来水一样。未来你想获得什么东西,不需要有很大的硬盘,也不需要你的电脑有非常强的处理能力,只要需要,随时随地可以获得。这种新型计算,在无所不在的网络环境下给大家带来了一种新的信息获得方式或者是信息使用模式就是云计算模式!        云计算概念从提出到今天,已经差不多有十年的时光,在这十年里,云计算从一开始的萌芽状态,发展到现在有着翻天覆地的变化。早已成为参天大树。 从最基础的 IaaS云服务到PaaS云服务以及延伸到SaaS云服务。例如小明是做挖掘机业务的,买了3台挖掘机,王村有工地就去给王村挖,李村要盖房就去给李村挖……于是,王村的老王和李村的老李都高兴了,终于不用花钱买个挖掘机就用那么三两次了,小明也高兴了,有了好机器我只要揽活儿就稳挣钱了!所以这就是云计算,老张老李就是客户端,小明就是云端,挖掘就是计算。 这种资源池我们被称之为"云"。"云"是可以进行自我维护和管理的虚拟化的计算资源,一般都是大型的服务器集群一起,包括计算服务器、存储服务和其他的宽带资源。所谓云计算就是将资源池里的数据集中起来,并通过自动管理实现了无人参与,让用户在使用的时候可以自动调用资源,支持各种各样的程序进行运转,不再为细节而烦恼,可以专心于自己的业务。云计算的核心理念就是在资源池里进行运算。       通过以上通俗的讲解什么叫云计算,云计算是什么?想必大家都了解一些云计算概念,也可以把云计算当作一种商业计算模型,它是将计算的任务发布在大量的计算机的资源池里,让用户可以根...
发布时间: 2017 - 12 - 29
作者:Bernd Kreutzer,Michael A. Meyer,Francisco Puertas翻译:彭婉莹机器人、预测分析和人工智能(AI)在供应链中正在发掘人力无法实现的潜力。自动化进程正在改变未来的生产力。机器人已经不再局限于工厂车间,其在知识密集型领域也得到了应用,例如供应链规划、客户订单管理和库存管理。机器人通过强化和延伸人的认知和能力,正在推动着运营管理走向卓越。随着时间的推移,机器人还将通过利用不断发展的AI的力量和规范性分析法方法来帮助人们重塑业务决策过程,从而产生更优秀的业务成果。对于人类来说,解放供应链生产力给予了人类很大程度的自由,使人能够专注于其擅长领域,即机器无法实现的抽象思维和语境推理。虽然有些工作会发生变化,但是人的角色将会革新和增值。人和机器协同工作将产生联合力量,这是一次前所未有的机会,供应链管理人员可以借此时机实现供应链运营绩效的大转变。1人+机器=乘法效应在过去十年中,较为基础的自动化技术、数据分析以及普遍应用的企业资源计划(ERP)技术,提高了供应链运营效率。但在显著提高运营绩效的时机下,又会发生什么样的转变?埃森哲战略研究显示,绝大多数(90%)的商业和供应链管理层认为:在未来三年,供应链绩效将在很大程度上依赖供应链人才。他们也期望机器人、 AI和规范性分析法预测能够对供应链劳动力的责任和义务的划分产生改善作用。这不是技术和人类之间的比拼。两者都至关重要,通过协同合作进行规划和库存管理,他们将为企业创造新的价值源。例如,大多数高管(65%)期望技术和人类的结合可以创造更多前瞻性、战略性决策以实现企业目标。随着日常工作逐渐自动化,人们可以致力于更多决策密集型工作。例如,一个大型化工企业,在供应链核心功能部门拥有一千多名员工。如果企业致力于实现占用员工过半劳动时间的交易活动的自动化,那么其中的企业进口、出口管理,客户订...
发布时间: 2017 - 12 - 18
来源:智慧物流空间
发布时间: 2017 - 12 - 14
我国物流行业正处于飞速发展的成长期,需求端稳中向好,但运行质量有待提升,降本增效成为这一阶段物流发展的重点。为此,政府频频出台降本增效政策,鼓励科技手段提升优化空间,加上科技发展的成熟和资本方的加码,物流科技即将迎来爆发性增长。本研究通过梳理科技手段在物流运仓配各环节的应用及发展现状,旨在为市场各方描绘物流科技发展的最新动态,并为其进一步的深入分析提供参考。中国物流科技行业研究报告_000001.png 1500w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-150x113.png 150w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-300x225.png 300w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-768x576.png 768w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-1024x768.png 1024w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-800x600.png 800w, http://www.199it.com/wp-content/uploads/2017/10/2017年中国物流科技行业研究报告_000001-1000x750.png 1000w, http://www.199it.com/wp-content/uploads...
发布时间: 2017 - 11 - 13
南方日报讯 (记者/彭琳)今年“双11”,各大电商平台交易额同比都有大幅增长,背后离不开智慧物流、云计算等技术为其保驾护航。开场仅12分钟,天猫第一单在上海完成签收;33分钟,跨境第一单送到宁波消费者手中;69分钟,农村第一单在贵州黔南苗族布依族自治州完成。据悉,通过大数据赋能,菜鸟给每一个包裹分配了最优线路,通过把平台、商家、快递公司总部、网点的数据打通;而在菜鸟超级机器人仓群,机器人、全自动流水线、机械臂等联动服务,全行业普遍实现智能分单;此外,菜鸟生态连接了全球231个仓库服务于“双11”跨境物流,让进口物流更便捷,信息更透明,可溯源。菜鸟总裁万霖表示:“双11”是面向未来的新物流练兵场,是一场科技、数据协同的战役,物流业今天的峰值就是明天的常态。”京东物流则从“无人科技”、“多样服务”、“数据驱动”、“协同开放”等单个方面,提升用户体验及商家体验。北京、青岛、上海、广州、武汉等13个“亚洲一号”智慧物流中心及全球首个全流程无人仓在今年“双11”全面投入使用。其中,全流程无人仓实现了仓内自动化、智能化设备覆盖率达到100%。庞大的交易支付以及快递物流信息,需要云计算平台系统来支持。阿里巴巴集团首席技术官张建锋接受采访时表示,今年“双11”,阿里巴巴混合部署了在线计算、离线计算以及公共云,构建了“ 双11 混合云”。新采用的“混部技术”,将离线计算集群与在线计算集群混合部署。云本身的弹性意味着计算资源可多可少,能实现1小时内10万台服务器的快速扩容。而“混部技术”则提升了计算资源本身的利用率,双重弹性下整体成本比传统方案节省了50%。纵观今年“双11”,激增的交易额和快递件背后是社会资源利用率的提升以及技术的升级,尤其是智慧物流、云计算在内的多项技术提供了强有力的支撑。来源:南方日报
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对话亚马逊AWS副总裁:95%的创新来自客户需求,云计算让AI民主化

发布时间: 2018-09-21
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对话亚马逊AWS副总裁:95%的创新来自客户需求,云计算让AI民主化

亚马逊 AWS 副总裁 Swami 接受钛媒体采访。拍摄:苏建勋

对于大部分公司来说,本周(9月17日-19日)在上海举行的世界人工智能大会,无疑是一个展现自身 AI 实例的绝佳舞台。

作为国内人工智能领域迄今级别最高的行业活动,BAT、科大讯飞、小米、谷歌、亚马逊等企业高管均出席或发表演讲。马云从社会层面对机器与人类关系的解读,李彦宏以技术出发讨论企业掌握 AI 命脉的方法论,高管的演讲,传达出的是不同公司对人工智能的战略差异。

其中,来自亚马逊 AWS 副总裁 Swami Sivasubramanian (斯瓦米•西瓦苏布拉曼尼,以下简称 Swami)的展示就有些与众不同。

在 Swami 不到20分钟的演讲中,单是提及的客户案例,就包括了英特尔、GE、美国橄榄球联盟、GE、英特尔、Tinder、穆迪、英语流利说、F1方程赛车、图森等超过10家公司,可以说,客户层面的案例面貌,甚至比 Swami 介绍 AWS 自身的内容还要多得多。

对话亚马逊AWS副总裁:95%的创新来自客户需求,云计算让AI民主化

Swami 在2018世界人工智能大会上展示出的亚马逊 AWS 客户列表

事实上,这样的行事风格,不仅体现在 Swami 的一场演讲,在整个亚马逊AWS的服务体系中,“客户”是其围绕的唯一核心。

在亚马逊成立早期,其创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)曾说过这样一段话:“我们希望把亚马逊打造成为世界上最以客户为本的一家公司,我们不用关注竞争对手,也不用管别人在做什么,只需要关注客户。”

当然,在任何一种商业体的运营策略中,“以客户为中心”都不会是一个过时的方法论。因此,为了将这句话不再沦为一个口号,AWS 以及整个亚马逊,都将客户层面的需求,紧密融合在具体产品、业务、内部组织的推动进程中。

从具体的执行层面来看,2006年亚马逊推出 AWS 云计算服务时,其宗旨就是将原本造价高昂的云端资源与运算能力,用更弹性、经济的方式分配给中小企业;到了2015年,亚马逊开始尝试将这种资源利用的“民主化”转移到人工智能产品,具体的做法包括将内部一些机器学习的服务打包,相继推出 Amazon Machine Learning(机器学习平台)、Rekognition(图像识别平台)、Polly(语音识别平台)等 AI 应用。

在去年11月,亚马逊AWS在美国宣布推出 Amazon SageMaker,这款可以直译为“魔法生成器”的产品,将人工智能系统最开始的搜集数据;甄选平台、框架和模型算法;到用这些数据训练模型,找到这些模型关键的参数和配置,再到机器学习里最后一步“推断(Inference)”——全部流程都可以通过“魔法生成器”来实现。

通过对 AI 系统复杂部署方式的产品化,Amazon SageMaker 让原来需要10-20多个博士级人工智能专家需要操作9个月的项目,缩短至仅受过一些训练的人员花3-4周就可以完成一个模型。这大大加快了人工智能在实际中的使用和应用的速度。

可以说,亚马逊拓展 AI 的终极目标实则相当朴素:就是把人工智能这样一个复杂的、需要专业人士来运营的技术,交到普通的数据分析师、软件开发、甚至是业务人员手里。

而在降低 AI 产品门槛的同时,亚马逊在内部组织管理方面,也时刻体现出“以客户为核心”的烙印。

在今年9月 AWS 峰会北京站,亚马逊 AWS CTO 沃纳·威格尔(Werner Vogels)穿着一件游戏公司 Fortnite (自然也是 AWS 的客户)的T恤衫亮相,在接受采访时 Werner 谈到:“说句实在话,我也不知道我管理了多少人员。”

对话亚马逊AWS副总裁:95%的创新来自客户需求,云计算让AI民主化

亚马逊 CTO 沃纳·威格尔(Werner Vogels)

由于 AWS 采用去中心化的人员架构,有多少产品服务类别,就可以对应多少团队,且每个团队有独立的负责人,而这种“自恰式”的自主管理方式,自然是为了能更有主观能动性地对客户的需求提供响应。

“在亚马逊 AWS,我们90%到95%的新项目都是基于客户给我们的反馈,剩下5%也是从客户角度出发所做得创新尝试。”Swami 对钛媒体说到。

根据 Swami 透露,目前在亚马逊 AWS 上使用机器学习服务的企业已经数以万计,调用量同比去年增长了250%,超过80%的客户都是跑在AWS的云计算上,在中国的客户包括图森、小米、猎豹移动、小红书、流利说,海康威视等。

而在9月17日世界人工智能大会期间,Swami 也接受了钛媒体在内的媒体采访,并对亚马逊 AWS 的发展策略;亚马逊对于 AI 落地的看法;以及最新成立的上海亚马逊人工智能研究院等情况进行了回复。

以下为对话实录,经钛媒体编辑后发布:

钛媒体:和国内众多 AI 公司相比,您认为亚马逊 AWS 在 AI 技术积累与应用落地两个层面的优势是什么?

Swami:我们不随意对竞争对手去做评论,但对于亚马逊而言,我们更关注的是客户的需求。

在技术能力方面,亚马逊关注机器学习已经超过20年。从早期在网上销售图书开始,我们就已经使用机器学习的能力给客户进行推荐以及预测,从而确保整个供应链达到进一步优化。不管是SageMaker还是其他工具及技术,亚马逊提供了最深入、最广泛的解决方案;

另外,我们也开发了很多系统与工具,比如亚马逊Alexa,就是通过深度学习来提供语音服务,还有计算视觉技术等等。可以说,在深度学习方面我们已经积累了丰富的经验,客户也覆盖了各个领域。比如医疗领域的 GE、时尚行业、还有一些非营利组织。

钛媒体:可否谈谈亚马逊此次在上海开设的人工智能研究院的职责是什么?

Swami:首先,我们希望能从中国本土招聘到最优秀的人才,来关注对开源技术、深度学习以及人工智能方面的研究。为什么会在这个时候?最主要的原因是我们已经在和诸如上海纽约大学等学校合作的过程中,发现了非常优秀的人才,所以非常希望能和这些出色的教授、博士生一起关注最先进的技术。

但至于会展开什么样的项目,如果大家熟悉亚马逊对未来发展的规划,会发现我们90%到95%的新项目,都是基于客户给予的反馈,剩下5%的项目也是从客户角度出发做得一部分创新尝试。

比如我们在考虑到底该怎么将深度学习运用到数据库的结构上,或者运用在自然语言处理、计算机视觉技术等等,从而提升数据分析的准确性与可拓展性。

钛媒体:7月份的时候,您在纽约亚马逊大会上谈到:亚马逊会用人工智能和机器学习,去优化公司的结构,这将是另一个创新的领域。可否从 AWS 的角度谈一下该如何具体去做?

Swami:对亚马逊而言,机器学习已经完全深入到业务的方方面面。

亚马逊每个事业部的负责人都会在年初时提交一个六页的文件,来阐述自己在下一年的业务发展规划,在这份文件中,所有人必须要回答的一个问题就是:如何更好地利用机器学习,从而对事业部产生改变。

可以说,“机器学习”已经是亚马逊的DNA所在,不论是亚马逊官网对机器学习给出的建议,还是我们的物流、Alexa 中使用到的机器推荐、预测能力,都是基于深度学习基础的产物。

因此,我想整个亚马逊都可以说是数字驱动、或者是深度机器学习驱动的公司,并不是说机器学习是一件非常酷的事情我们才去做,它已经完全生根在我们每一天的日常业务运作当中。

钛媒体:AI 目前的落地途径还是非常有限,您如何看待其中的挑战和困难?

Swami:正是因为有云的存在,人工智能才有了更多的民主化。如果我们看历史的发展,人工智能和机器学习并不是一个全新的概念,最早在30年之前就有深度学习的技术,可为什么之前深度学习、机器学习没有大规模的被采纳或者说落地呢?也是因为如下几个原因。

首先,它需要非常大量的数据;另外,机器学习对于CPU、计算能力有非常高的要求,所以在以前,只有大型互联网公司才具备在数据库上建立系统的能力;而亚马逊AWS的出现改变了这样的状态。

AWS诞生之后,不一定是大公司,哪怕是小型的初创企业,也可以从零开始使用人工智能,而且成本非常低;同时我们提供的存储系统具备很强的可扩展性与安全性,也可以按需使用你需要的技术和服务。

钛媒体:可否举例谈谈亚马逊 AWS 的机器学习平台能为客户带来的价值?

Swami:比如美国的金融科技公司Intuit、医疗行业的百时美施贵宝,它们经常遇到的挑战是:公司没有足够多的专业人才来建立机器学习的模型,而我们能够提供的,就是让用户方便获取打造机器学习模型的能力。

Intuit 告诉我们,使用AWS以及SageMaker产品后,他们的机器学习开发时间,从以前的几个星期减少了90%时间,这也就是为什么我们能够通过客户的口碑相传,在每一年都能达到250%的速度增长。

从计算资源的角度来讲,AWS 是世界最大的云服务提供商,我们有很多客户都有大量“跑数据”以及计算的需求。包括我们自己的 Amazon GO和Alexa,像 Amazon GO从摄像机里捕捉到的数据量是非常大的。

还有F1方程赛所用的赛车,每一辆F1方程赛车上面都有120个传感器,一场比赛产生的数据量在3GB左右,在采用亚马逊的机器学习平台来建模之后,F1方程赛可以对过去65年间所有的比赛数据进行分析。所以对于亚马逊AWS来讲,我们有着非常强的计算能力与可拓展性。

(本文首发钛媒体,采访、撰文/苏建勋)


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