文/杨剑勇
近几年来，因疫情影响，各界加速数字化升级进程。当然，企业数字化转型不局限于远程办公、在线会议等，而是涉及到企业方方面面，包括组织管理、生产、供应链等。首先，企业自身需要清晰的中长远战略，建立一支高效跨组织的管理团队，确保目标上下一致，促进企业更好地通过云上进行创新，达到降本增效目的，为企业持续性发展奠定坚实基础。
其次，选择云服务提供商，不再局限于IaaS基础设施能力，更多的是要考虑物联网、人工智能、数据分析等PaaS、SaaS能力。其中，以亚马逊云科技为例，作为全球最大云厂商，占据全球三分之一云服务市场份额。财报披露数据显示，亚马逊云科技营收规模对于其他厂商来说是望尘莫及。2022年第一季度，亚马逊云科技营收184.41亿美元，同比增长37%，且最近12个月收入671亿美元，且按照当前增速推算，将在2023年突破千亿美元大关。
提供全面的AI/ML服务，亚马逊云科技再次被评为领导者
亚马逊云科技之所以能长期在云服务市场独领风骚，背后除了遍布全球的IaaS基础设施，更加核心的在于丰富的云服务以及生态，为各行各业注入创新活力。亚马逊云科技为企业数字化转型提供了超过200多类服务，包含物联网、数据库、人工智能等丰富的应用。且这样广泛而深入的云服务无人可及，被Gartner连续十一年评为云计算的领导者。值得一提的是，16年来，无论是人工智能和机器学习等创新技术，还是无服务器等底层技术，亚马逊云科技创新不息，被视为云计算探路者。
在日前，权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner发布2022年云AI开发者服务魔力象限报告，将亚马逊云科技评为第一梯队的领导者。凭借多年深耕行业的技术积累，丰富的产品矩阵，服务遍布全球的国际视野，亚马逊云科技已经连续第三年居于领导者象限，并且在执行能力上位列被评估的13家供应商中的最高位置。
那么，亚马逊云科技执行能力凭什么排名最高？
Gartner魔力象限对技术供应商的执行能力和前瞻性进行评估。根据Gartner的标准，进入领导者象限的供应商需要满足如下条件：
1.在AutoML、语言处理和计算机视觉三个关键领域都拥有强大的产品/服务。
2.所提供的AI开发者服务可以通过API访问，不需要开发者具备数据科学专业知识。
3.提供支持能力以增强其核心服务，包括自动偏差检测和缓解、特征工程、语言处理、图像标记、MLOps、可解释的Al。
4.服务于多个地区，支持多种语言。
在Gartner本次评估中，亚马逊云科技在执行能力方面位列魔力象限中所有供应商的最高位 置。按照Gartner的评估标准，执行能力包括产品与服务、整体可行性、销售执行与定价、市场响应与记录、营销执行、客户体验、运营7项指标。其中，产品与服务权重最高。
基于亚马逊在人工智能和机器学习领域超过20年的创新实践，亚马逊云科技提供了广泛和深入的机器学习服务，在技术堆栈的三个层面提供广泛的服务组合。
在技术堆栈的底层，亚马逊云科技专注于性能、灵活性，降低成本，客户可以选择目前市面上流行的开源机器学习框架和算法，例如TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch等等，以便任何用户都可以使用最新的基础设施，对多种框架进行试验。为了不断为客户提供更好的性价比，亚马逊云科技自主设计芯片，推出高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1针对机器学习推理而开发的、目前云端性价比最高的计算实例。Amazon Trainium 是亚马逊云科技构建的第二款机器学习芯片，针对高性能深度学习训练进行专门优化。亚马逊云科技已经推出了基于 Amazon Trainium 的 Amazon EC2 Trn1 实例的预览版，为在云端进行深度学习模型训练提供最佳性价比以及最快的训练速度。
在中间层，亚马逊云科技提供完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker，它提供了全球首个面向机器学习的集成开发环境SageMaker Studio，化繁为简，消除了机器学习过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松，大大加快了客户应用机器学习技术的速度。
Amazon SageMaker是亚马逊云科技AI开发者服务的集大成者。Amazon SageMaker提供了全托管的基础设施、工具和工作流程，可以为各种应用场景构建、训练和部署机器学习模型。数据科学家可以使用 SageMaker Studio 准备数据并构建、训练和部署模型。业务分析师可以使用 SageMaker Canvas 的可视化界面进行 ML 预测。ML 工程师可以利用 SageMaker MLOps 大规模部署和管理模型。Amazon SageMaker的出现，让更多的人能够利用 ML 进行创新。使用Amazon SageMaker可以大规模准备数据，为机器学习访问、标记和处理大量结构化数据和非结构化数据；可以加快ML开发，通过优化的基础设施可以训练时间从几小时缩短到几分钟，使用专用工具能够将团队生产力提高多达 10 倍；可以简化ML生命周期，让整个组织的 MLOps 实践自动化、标准化，大规模构建、训练、部署和管理模型。
在顶层，亚马逊云科技提供的服务让客户无需了解机器学习，即刻享受人工智能带来的便捷。亚马逊云科技提供了训练好的人工智能服务，目前提供了20多种训练好的AI服务，涵盖计算机觉、语音文字转换、机器对话、文本处理、个性化推荐、时间序列预测、客服、企业内信息搜索、开发与运维、工业AI等方面。这些服务主要解决与人类认知相关的典型问题。例如，计算机视觉方面的服务，可以识别图像或视频中的对象、人员、文本、场景、活动和不安全或不适宜的内容。个性化推荐服务可以从库存中向消费者推荐多种产品和服务。客户可以直接在其应用中调用亚马逊云科技提供的这些人工智能服务，而无需关注服务背后的机器学习模型。
亚马逊云科技获得全球数以十万计的客户认可，覆盖各行各业
目前，全球数以十万计客户选择亚马逊云科技运行其机器学习工作负载，各个行业、各种规模的企业和组织都在借助人工智能与机器学习技术进行全行业、全场景的数字化创新。
网易有道旗下少儿数字阅读教育产品有道乐读利用Amazon Personalize实现个性化推荐，月活用户提升了20%。金山办公也基于亚马逊云科技的Amazon SageMaker以及AI服务，构建了从用户识别、用户转换到流失用户挽回的一整套用户精细化运营路径。专为0-8岁儿童提供在线英语启蒙课程的叽里呱啦，依托亚马逊云科技先进的人工智能与机器学习技术快速地构建具有逼真语音体验的在线学习平台，让儿童获得具有沉浸式体验的纯正英语发音学习环境。
西门子工业自动化产品成都生产及研发基地在亚马逊云科技的帮助下部署了工业废料分拣系统，采用Amazon SageMaker高效训练机器学习模型，持续采集废料形态用于训练和优化机器学习，将分拣准确率从70%提升至97%以上，逐步实现无人工干预的废料分拣。中科创达将Amazon SageMaker集成到了中科创达智慧工业ADC 系统，让制造业客户可以在工业生产中轻松获得AI质检能力。
能看出，以云计算、人工智能为核心的技术，亚马逊云科技为各行各业带来创新新动能，帮企业获得数据洞察，更好地推动业务发展，成就各行各业的探路者。
最后
长期以来，Gartner魔力象限广受关注，也是全球科技市场中最具权威的评估报告，涵盖数据库、IaaS、数据仓库等诸多领域，并通过图形工具展现，企业可以根据魔力象限的可视化结果，考虑选择或投资某个技术供应商。具体来看，有领导者、有远见者、挑战者以及特定领域成功者。
杨剑勇，福布斯中国撰稿人，致力于深度解读物联网、云服务和人工智能等前沿科技。
