隨著云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能等新興技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能正在賦能和重塑越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)。更有越來越多的企業(yè)在自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級實踐中，針對人工智能與機器學習投入了大筆資金和資源。
來自全球知名調(diào)研機構(gòu)IDC的預測報告顯示，2023年AI人工智能系統(tǒng)支出將達到979億美元，比2019年增長2.5倍。另一家權(quán)威調(diào)研機構(gòu)Gartner也預測，到2024年，將有75%的公司從試生產(chǎn)過渡到生產(chǎn)。
由此可見，機器學習正在不斷向縱深發(fā)展，并且對于現(xiàn)代企業(yè)的構(gòu)建起著至關(guān)重要的作用。而亞馬遜云科技在客戶中大獲好評的機器學習服務——Amazon SageMaker，也正是為此而生。
為機器學習而生的Amazon SageMaker
2021年5月11日，在完全托管的機器學習服務Amazon SageMaker落地中國區(qū)域一周年之際，亞馬遜云科技正式宣布通過與光環(huán)新網(wǎng)和西云數(shù)據(jù)的緊密合作，在中國區(qū)域進一步落地多項人工智能與機器學習的新服務和功能，豐富其針對不同企業(yè)需求而打造的人工智能與機器學習（AI/ML）工具集。
“Amazon SageMaker落地中國區(qū)域一年以來，我們見證了中國各個行業(yè)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(chuàng)新，我們希望通過將更多服務落地到中國區(qū)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(shù)，把機器學習的能力交到每一位構(gòu)建者手中，加速人工智能和機器學習的普惠。”亞馬遜云科技大中華區(qū)云服務產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡表示。
針對企業(yè)客戶的不同需求，亞馬遜云科技可以在機器學習技術(shù)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、底層-框架和基礎架構(gòu)。
在頂層的人工智能服務層面，亞馬遜云科技在北京區(qū)域推出了Amazon Personalize，客戶無需具備機器學習專業(yè)知識，即可方便、快速地構(gòu)建個性化推薦系統(tǒng)；
在中間層的機器學習服務層面，亞馬遜云科技將Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七項新功能在北京區(qū)域和寧夏區(qū)域上線，讓客戶可以更輕松地構(gòu)建端到端的機器學習管道；
在底層的算力層面，亞馬遜云科技在北京區(qū)域和寧夏區(qū)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%。
在機器學習應用程序的總體開發(fā)和運行基礎架構(gòu)成本中，生產(chǎn)中運行機器學習模型的推理占據(jù)了絕大部分，甚至高達90%。如此高昂的成本讓不少人望而卻步。亞馬遜Alexa團隊將其高度復雜的“文本轉(zhuǎn)語音”模型遷移到Inferentia，并在Inf1實例上合成了80%的Alexa語音響應，從而節(jié)省了30%的成本。與基于GPU的實例相比，Inferentia的響應延遲也降低了25%，可提供更好的用戶體驗，并允許在Alexa語音上進行更多創(chuàng)新。
顧凡指出，截至目前為止，Amazon SageMaker已經(jīng)開發(fā)了20多個工具，橫跨了整個機器學習的開發(fā)生命周期。通過Amazon SageMaker的助力，數(shù)據(jù)科學家的效率可以提升10倍，并且能夠?qū)C器學習總體應用成本降低高達54%。
音智達與亞馬遜云科技的攜手合作
作為亞馬遜云科技在中國的合作伙伴，上海音智達信息技術(shù)有限公司（以下簡稱音智達）對于如何助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和推動產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，有著極為深刻的切身體驗。
上海音智達信息技術(shù)有限公司CEO孫曉臻介紹說，音智達專注于幫助企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)驅(qū)動管理服務，旗下主要有頂尖大數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預測性分析和BI商務智能解決方案、數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的咨詢服務等三大業(yè)務。從2002年至今，音智達已經(jīng)積累了近18年的數(shù)據(jù)服務經(jīng)驗，客戶覆蓋了汽車制造、快消零售、醫(yī)藥與生命科學、航空與物流、高科技與制造業(yè)、金融服務等多個行業(yè)。
“對于我們這樣的公司來說，挑戰(zhàn)也是非常明確的，主要包括四個方面的問題：一是人才的招聘和培養(yǎng)非常不容易，并且因為市場越熱，人才流失率也越高；二是開發(fā)技術(shù)難度越來越大，因為現(xiàn)在的技術(shù)架構(gòu)已經(jīng)和五年前十年前完全不同；三是部署和運維的成本很高，但客戶通常又不愿意為之付出很多價格；四是缺乏好的、有性價比的平臺。”孫曉臻向趣味科技透露。
近年來，越來越多的企業(yè)客戶選擇亞馬遜云科技托管云基礎設施，并實現(xiàn)性能、安全性、可靠性和可擴展性的提高。這其中就有很多的客戶，原本都是音智達多年來的服務對象。一方面，音智達意識到未來數(shù)據(jù)平臺最重要的趨勢就是上云，并且非常迫切地需要一個強有力的合作伙伴體系；另一方面，亞馬遜云科技也需要合作伙伴，特別是像音智達這樣在各行各業(yè)都有著豐富數(shù)據(jù)服務經(jīng)驗的企業(yè)。因此雙方一拍即合，音智達很快成為了亞馬遜云科技的高級合作伙伴，并且還是首批獲得AI/ML合作伙伴能力認證的公司。
Amazon SageMaker帶來的改變
“時至今日，應該再沒有客戶會認為，自己沒有數(shù)據(jù)也能夠把業(yè)務做好。但也并不是所有的客戶在有了數(shù)據(jù)之后，都能夠把自己的業(yè)務做成功?！睂O曉臻表示，“以前說起人工智能，大家第一時間可能都會想到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，但是現(xiàn)在人工智能應用最多的，恰恰是許多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。因為很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)都有數(shù)據(jù)驅(qū)動，譬如音智達服務的客戶，很多都是五百強的頭部企業(yè)。五年前他們的數(shù)據(jù)量平均是10TB，五年后平均數(shù)據(jù)量基本上都已經(jīng)在200TB以上，好的公司數(shù)據(jù)量甚至有1PB。既然有如此豐富的數(shù)據(jù)，那么人工智能就可以為企業(yè)帶來非常大的價值?！?/p>
針對大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的問題，音智達可以為使用亞馬遜云科技服務的企業(yè)實現(xiàn)定制化的云上智能存儲、建模和部署，將更多的客戶業(yè)務遷移到云端，助力客戶實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新?！笆紫纫闱宄hy，然后要搞清楚How，最后要搞清楚What，就是我們要用Amazon SageMaker時給客戶最重要的提問順序。無論客戶的答案是什么，只要將Amazon SageMaker結(jié)合其他PaaS服務，不管架構(gòu)怎樣千變?nèi)f化，都可以在亞馬遜云上非?？焖俚貥?gòu)建起來?！睂O曉臻說道，“過去十年里，我們大部分的解決方案都是本地化的，圍繞Hadoop生態(tài)需要千變?nèi)f化地搭積木，每個不同的業(yè)務場景都不可能套用一個生態(tài)，每次都需要不一樣的組件。而Amazon SageMaker結(jié)合亞馬遜云科技的Amazon EMR、Amazon S3，就可以針對各式各樣的業(yè)務場景，組織出不一樣的技術(shù)架構(gòu)，來滿足不同用戶的需求?！?/p>
亞馬遜云科技雄厚的技術(shù)實力，結(jié)合音智達在行業(yè)將近20年的深厚積累，給雙方的合作帶來了極佳的效率提升?！癆mazon SageMaker是一個非常優(yōu)秀、面向數(shù)據(jù)科學家的機器學習服務平臺。從項目需求的理解，到模型的搭建和生成，以前我們的項目實施是以月為時間單位，但現(xiàn)在是以周為時間單位，極大地壓縮了時間成本?？蛻魧θ斯ぶ悄艿钠谕狄沧兊迷絹碓礁摺，F(xiàn)在客戶中是誰意識到了數(shù)據(jù)的痛點，誰認識到運維很難再升級擴容和發(fā)展，誰就越迫切地告訴我想要用Amazon SageMaker?！睂O曉臻透露，“一方面從客戶案例來說，我們在客戶的商機挖掘上效率比過去提升了50%以上，獲得了更多的機會；另一方面從業(yè)務本身來講，我們也有高達30-40%的顯著增長，因為Amazon SageMaker這個一站式平臺把許多工程師、架構(gòu)師的工作都簡化了，所以顯著提升了數(shù)據(jù)科學家的工作效率。”
企業(yè)應用機器學習的四點建議
“亞馬遜云科技堅持賦能合作伙伴，幫助合作伙伴實現(xiàn)業(yè)務的重塑與創(chuàng)新，共同為客戶提供更好的服務。通過AI賦能音智達，我們實現(xiàn)了端到端的大數(shù)據(jù)分析應用整體解決方案，并有機組合各類技術(shù)方案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應用平臺?！闭劦絹嗰R遜云科技與音智達的合作時，顧凡如是表示，“AI智能服務方面，像智能制造、精準營銷、銷售預測、知識發(fā)現(xiàn)、圖像處理等，都已經(jīng)成功引領企業(yè)邁入數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段。音智達作為亞馬遜云科技的高級咨詢合作伙伴，也正在通過雙方的攜手合作，將AI業(yè)務咨詢推進到另一個更加高級的階段?！?/p>
在Amazon SageMaker落地中國區(qū)域一周年之際，顧凡還根據(jù)亞馬遜云科技在過去一年中積累的經(jīng)驗，為想要應用機器學習的中國企業(yè)提出了以下四點建議：
一、企業(yè)要找到一個適合機器學習的場景作為切入點。先突破創(chuàng)新業(yè)務，再改造核心業(yè)務。
二、避免重復造輪子，利用平臺能力。讓數(shù)據(jù)科學家，開發(fā)人員專注于的自己的應用和業(yè)務創(chuàng)新。
三、拒絕閉門造車，數(shù)據(jù)科學家要業(yè)務化，學習業(yè)務。
四、跟真心誠意賦能的廠商合作， 牢牢把握住你對數(shù)據(jù)和算法模型的所有權(quán)。
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