如果说行业内AI人工智能和机器学习技术的发展，有一家云计算服务商的名字是绝对离不开的，那就是亚马逊AWS。
在不久前举行的2018世界人工智能大会上，亚马逊AWS云上的AI创新凭借在AI人工智能技术创新方面的出色表现，获得了大会最重要的奖项之一——“赛欧卓越奖”。
亚马逊发展史:AI人工智能的进化史
在被巨头和强手包围的AI人工智能领域，亚马逊AWS能获得赛欧优秀奖，绝不是运气使然，而是承诺使然。
早在1998年，当很多中国人还不知道什么是电商的时候，亚马逊基于AI人工智能技术的电商平台推荐系统就已经上线了。
2012年，为了提高仓储和物流的效率，亚马逊开始部署大量的Kiva机器人。
2013年，亚马逊率先提出了无人机送货的新模式——“Prime Air”。
2014年，亚马逊内置AI虚拟助手Alexa的Echo智能音箱上市。这不仅成为AI应用落地的经典范例，也引爆了全球市场的智能音箱。
2015年，亚马逊AWS首次推出亚马逊机器学习(Amazon Machine Learning)机器学习服务。
2016年，亚马逊AWS发布了机器视觉和语音交互的机器学习服务Rekognition、Polly和Lex。
2016年，亚马逊推出——Amazon Go，一个颠覆性的无人值守实体店。
2016年，亚马逊在英国成功完成了首次无人机送货试飞。
2016年，亚马逊AWS宣布MXNet为官方首选深度学习框架，并通过DL AMI为所有主流深度学习框架提供良好的支持。
2017年，亚马逊推出“无人驾驶”智能供应链，实现了全流程几乎零人为干预。
2017年，亚马逊AWS发布了成熟易用的机器学习平台Amazon SageMaker，并增加了更多的视觉、语音和语义服务。
2018年，亚马逊AWS人工智能研究院落地上海。
可以看到，在过去的20年里，围绕AI人工智能和机器学习，亚马逊始终如一地投入了大量的资源。亚马逊的发展史可以说也是一部AI人工智能的进步史。
特别值得一提的是，亚马逊AWS还秉承开放合作的态度，与合作伙伴和客户共享相关技术和解决方案，共同推动AI人工智能的技术发展和应用。
AI+机器学习:助力企业创新
AI人工智能技术能在近几年取得长足进步，与云计算、大数据的蓬勃发展，尤其是机器学习的进步密切相关。
在2018世界人工智能大会的采访中，亚马逊AWS副总裁Swami Sivasubramanian向趣科技透露，机器学习已经成为亚马逊AWS的DNA，渗透在每天的日常工作中。不仅很多应用和服务产品是基于机器学习和深度学习的，它们还改变了整个公司的内部结构。
斯瓦米指出，如果我们回顾历史，可以发现AI人工智能和机器学习其实并不是新概念，相关技术在几十年前就已经诞生了。但是，为什么没有大规模落地呢？因为它需要三个条件，一是海量数据；第二，巨大的计算能力；第三，高技能操作者。这使得过去只有大型企业才能运行这样的系统。然而，随着亚马逊AWS等云计算服务的出现，机器学习也在云中迎来了复兴。现在，即使是中小企业，甚至初创企业，也可以通过云服务，以极低的成本按需调用AI人工智能和机器学习技术和服务。
“现在有数万名活跃的开发者在AWS上训练机器学习，而且这个数字与日俱增。使用AWS的机器学习、产品和服务在2017年增长了250%，超过80%的TensorFlow机器学习工具正在AWS上运行。”斯瓦米透露。
“AWS如何帮助大家？我们已经向所有开发者开放了机器学习技术。无论你是一家拥有数万名员工的大型企业，还是一家刚刚在车库里诞生的初创企业，我们的机器学习技术都可以帮助所有人进行创新。”斯瓦米指出，“此外，得益于机器学习技术，AWS自身的创新速度也在加快。仅在2018年，就推出了超过130项新的人工智能功能和服务。”
AI人工智能在应用场景的落地
在介绍AI人工智能和机器学习技术的同时，Swami还通过大量行业案例展示了AWS AI人工智能技术在各行各业的应用场景。
在医疗行业，医生正在AWS上移动机器学习技术，以获得更好的洞察力和医学成像。机器学习技术可以帮助对x光片进行更全面的分析，更快更好地发现症状和问题，其水平甚至超过一些非常有经验的医学专业人士。许多制药公司采用机器学习技术来加快药物研发的进程。
在体育领域，NFL已经采用AWS从球员身上的传感器获取数据，并通过视频研究球员的跑步路线，从而发现潜在的规律，甚至预测球员未来可能会跑哪些路线。
在社交领域，热门社交软件Tinder上的每一个滑动和联动都是通过运行在AWS上的机器学习来实现的，所以很多连接都是通过机器学习来实现的。
在金融服务行业，许多企业的打印和扫描文档包含重要信息，如财务数据和资产组合信息。通过与亚马逊AWS机器学习实验室的合作，穆迪可以从文档中提取和分析这些信息，从而为客户提供更好的服务。
在教育领域，得益于AWS云服务和机器学习技术，AI教育公司Fluency Theory可以根据实际情况和所有学生的不同水平，为每个学生量身定制个性化的学习进度和课程内容。
还有方程式赛车，他们的机器学习工作也在AWS上运行。例如，一级方程式赛车有120个传感器，将产生超过1500个数据点。每辆车在一场比赛中可以产生大约3GB的数据。通过与AWS的合作，他们可以分析赛车在旅行中的各种问题和情况，追溯过去的数据以找出问题，甚至预测赛车在未来的比赛中会有怎样的表现。
在无人驾驶领域，开发无人驾驶技术的图森未来图森科技非常受欢迎。他们的计算机视觉模型也通过多个GPU运行在AWS上来训练无人车队，然后将模型下载到卡车上。最近，TuSimple甚至完成了2000英里的无人驾驶试驾。
非凡AWS上海人工智能研究所
在本次世界人工智能大会上，亚马逊AWS还宣布亚马逊Polly机器学习云服务增加了对普通话的支持。这种智能服务可以将文本转换成逼真的声音，并允许用户创建对话应用程序，从而创建新型的语音产品。
同时，亚马逊AWS也宣布在上海成立AWS人工智能研究院。作为AWS在亚太地区的首家ai研究院，AWS上海AI研究院的使命是吸引顶尖人才，研发先进的AI技术，加强与AWS合作伙伴网络成员、学术界和当地客户的协作。未来研究院将融入AWS全球人工智能研发计划，开展基于中文的多语种自然语言处理研究，参与并开发开源深度学习生态系统，支持中国客户在机器学习和人工智能方面的应用。
值得一提的是，在与国内顶尖高校和研究机构合作推进AI研究项目的同时，AWS上海人工智能研究院也将为培养中国新一代机器学习人才做出更多贡献。
声音:
“亚马逊投资人工智能已经超过20年了。在中国，我们携手了一些具有世界级视野的公司，如图森TuSimple、氪CreditX、Mobvista、哈勃互联、流畅性等。他们已经在使用AWS机器学习和人工智能云服务来构建关键的商业应用程序。随着AWS上海人工智能研究所的成立，我们将与AWS中国团队、中国产业界和学术界密切合作，帮助更多客户实现人工智能的民主化，让先进的人工智能和机器学习技术惠及每一个人。”
——亚马逊AWS副总裁Swami Sivasubramanian
