云服务成为AI创新重要力量
媒体报道，2020年1月1日至今，我国吊销/注销的人工智能相关企业达到732家！ai创业企业活过3年的不到10%！
那么，人工智能企业真的生存困难？没有应用需求，整个行业发展停滞吗？
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育·· · · · · ·
另一方面，人工智能企业在数量上可能会有消减，但是实力却不断增强。未来，更多的企业如软件企业等可能都会变成人工智能企业。
早在几年前，国内外的公有云巨头就提出了“云+ai”或者“云+ai+大数据”的策略，电信营运商类云服务商更提出了“云+ai+5g”的策略。ai在云服务商发展战略中占有扩大业务发展的重要地位。
那么公有云服务商ai云服务哪家强呢？
1.云服务成为ai创新重要力量
随着ai技术的不断落地，越来越多的企业开始将ai集成到自身的产品体系中。最为简单有效的方式就是使用基于云的ai云服务（aiaas）所提供的api。
ai云服务就是一种托管服务，让开发团队可以整合ai和机器学习固有的优势。目前，中国ai云服务呈现以下几个特点：
第一，市场保持高速增长。idc最新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示，中国ai云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元，预计2018至2024年复合年增长率（cagr）将达到93.6%。
第二，中国ai云服务拥有巨大的增长空间。根据marketsand markets发布的最新市场研究报告预测，人工智能即服务（aiaas）市场规模预计将从2018年的15.2亿美元增长到2023年的108.8亿美元，在预测期内cagr为48.2％，成为推动云计算持续增长的重要细分领域。在中国，因为人口众多，应用市场潜力巨大。
第三，中国ai云服务规模和占比还比较小。根据idc报告，2019年，中国ai公有云服务占ai软件市场规模约10.3%，美国ai软件公有云服务占ai软件市场规模约15.6%。中国ai云服务无论是在ai软件市场中占比，还是相对于美国市场ai公有云服务占比，都不高。
idc的报告认为，aws、阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云、京东云、金山云等在开放的ai能力、整体调用量、市场份额等方面，均处于第一阵营。
云服务厂商将成为ai技术突破和应用创新的重要力量。专家认为，技术创新和突破、能规模化复制的应用场景、完善的生态合作将帮助厂商扩大市场份额。
2.让机器学习成为一种服务
机器学习就是从数据中发现模式，利用模式快速高效解决应用中的问题。而构建、训练和部署机器学习模型成为关键。
使用传统方法构建机器学习模型，标记、训练和微调参数非常耗时，过程繁琐，需要相当大的计算力。因此，用复杂的模型构建可扩展的工作流，如强化学习模型，是数据科学家面临的一大挑战。
而云服务商的机器学习服务可以利用丰富的计算资源、ai框架的技术资源，帮助用户快速构建、训练和部署机器学习模型。
根据idc的报告，在机器学习领域，目前，中国市场已经出现了百度云bml、华为云modelarts、aws sagemaker、azure aml等服务。阿里云依托云服务市场的客户资源积累以及近4年的产品锤炼，建立了部分应用场景优势。腾讯云于2020年1月开放收费的机器学习产品，将线下的机器学习实践服务于线上用户。
aws提供帮助开发者和数据科学家快速的规模化构建、训练和部署机器学习 （ml） 模型的完全托管的服务amazon sagemaker，消除了机器学习模型构建过程中各个步骤的繁重工作，同时使中国客户获得一系列新发布的工具。
amazon sagemaker提供了一个完整的机器学习套件，降低了模型构建和训练的难度，简化和加快了模型训练过程，可以通过自动提供和管理基础设施来训练模型和运行推理。
另外，通过与合作伙伴的合作，搭建行业应用，aws机器学习服务打造一个ai应用生态。
3.计算机视觉感知客观世界
计算机视觉被称为人工智能的“眼睛”，是感知客观世界的核心技术，其主要任务就是通过对采集的图片或图像进行处理，以获得相应场景的信息。
目前，计算机视觉拥有丰富的应用场景，每个场景都对数据的种类与数量、技术的难易度，以及误判的容忍度有不同的要求，不同的公司通过提供差异化服务，实现其附加价值，因此在此领域成功的公司很多，很难出现赢者通吃的局面。
idc的报告认为，在人脸人体识别领域，腾讯云、百度云、阿里云市场表现相对领先。在图像视频领域，不论是开放的产品能力，还是api调用量，以及商业化收入，百度云、腾讯云，以及自2020年推出视觉智能开放平台的阿里云都有较高的增长潜力。
百度人体分析技术具备人体关键点识别、人体属性分析、人流量统计、人像分割、手势识别和驾驶行为分析6大基础能力，可满足多个场景的应用需求。这些能力可为安防监控提供人流监测和行为识别；在智慧零售场景，针对客群属性画像、顾客轨迹等做出相关分析；在体育、娱乐互动方面，通过人体识别可产生更多创新应用；甚至可以通过垂直场景能力对驾驶员行为和乘客进行监测分析，降低酒后驾车、超载、疲劳驾驶等多种危险驾驶行为。
百度还推出了针对人脸识别的开发套件，包含采集设备、开发板、显示设备、离线sdk和云服务5大板块，开发者可自由组合，基于该套件，任意人脸识别应用都可在30分钟内搭建成功。
百度云人工智能的图像技术具有文字识别、人脸识别、图像识别、图像搜索和人体分析等功能。文字识别能识别通用文字、卡片证照、网络图片文字、表格文字、营业执照、手写、二维码、车牌、港澳台通行证、户口本、保单、等几十种形式。基于百度深度学习算法和中文检测识别技术，整体识别准确率达90%以上。
未来，计算机视觉方面的研究将蓬勃发展，在自动驾驶汽车、医疗保健、零售、能源、语言学等诸多领域的应用都越来越广。
4.进入蓝海时代的智能语言
能听会说的机器，就是今天我们所熟知的智能语音，实现人机的语言通信，包括语音识别技术和语音合成技术。目前，智能语音的蓝海时代已来。
中国智能语音技术专利数量持续增长，拥有庞大的用户群基础以及互联网系统优势，已在全球市场占据一席之地。
idc的报告认为，在智能语音以及对话式ai领域，阿里云和腾讯云的优势比较明显。
阿里云自2017年开放智能语音技术，推出语音自学习平台，用户可以在完全不了解语音语言算法的情况下，通过灌注行业数据，快速定制出一套自己专属的语音模型。对内注重前沿技术研发，对外广建合作伙伴生态，在实现规模化落地之外，至今阿里云上也已积累了3万多个语音领域的算法模型。
作为较早布局云上语音ai技术的企业，阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务，给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前，阿里云语音已拥有5万多家客户，覆盖教育、金融、出行等数十个场景。
腾讯云在智能语音领域也影响深远。其推出的语音ai系列产品包括腾讯云慧听（语音识别）、腾讯云慧语（语音合成）、腾讯云慧译（机器翻译）以及腾讯智能对话平台（tencent bot platform）。
腾讯智能对话平台，全面开放腾讯对话系统核心技术，可以为大型企业客户、开发者和生态合作伙伴、提供开发平台和机器人中间件的能力。开发者使用腾讯云智能对话平台可实现零代码构建机器人。
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答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育·· · · · · ·
另一方面，人工智能企业在数量上可能会有消减，但是实力却不断增强。未来，更多的企业如软件企业等可能都会变成人工智能企业。
早在几年前，国内外的公有云巨头就提出了“云+ai”或者“云+ai+大数据”的策略，电信营运商类云服务商更提出了“云+ai+5g”的策略。ai在云服务商发展战略中占有扩大业务发展的重要地位。
那么公有云服务商ai云服务哪家强呢？
1.云服务成为ai创新重要力量
随着ai技术的不断落地，越来越多的企业开始将ai集成到自身的产品体系中。最为简单有效的方式就是使用基于云的ai云服务（aiaas）所提供的api。
ai云服务就是一种托管服务，让开发团队可以整合ai和机器学习固有的优势。目前，中国ai云服务呈现以下几个特点：
第一，市场保持高速增长。idc最新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示，中国ai云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元，预计2018至2024年复合年增长率（cagr）将达到93.6%。
第二，中国ai云服务拥有巨大的增长空间。根据marketsand markets发布的最新市场研究报告预测，人工智能即服务（aiaas）市场规模预计将从2018年的15.2亿美元增长到2023年的108.8亿美元，在预测期内cagr为48.2％，成为推动云计算持续增长的重要细分领域。在中国，因为人口众多，应用市场潜力巨大。
第三，中国ai云服务规模和占比还比较小。根据idc报告，2019年，中国ai公有云服务占ai软件市场规模约10.3%，美国ai软件公有云服务占ai软件市场规模约15.6%。中国ai云服务无论是在ai软件市场中占比，还是相对于美国市场ai公有云服务占比，都不高。
idc的报告认为，aws、阿里云、腾讯云、百度智能云、华为云、京东云、金山云等在开放的ai能力、整体调用量、市场份额等方面，均处于第一阵营。
云服务厂商将成为ai技术突破和应用创新的重要力量。专家认为，技术创新和突破、能规模化复制的应用场景、完善的生态合作将帮助厂商扩大市场份额。
2.让机器学习成为一种服务
机器学习就是从数据中发现模式，利用模式快速高效解决应用中的问题。而构建、训练和部署机器学习模型成为关键。
使用传统方法构建机器学习模型，标记、训练和微调参数非常耗时，过程繁琐，需要相当大的计算力。因此，用复杂的模型构建可扩展的工作流，如强化学习模型，是数据科学家面临的一大挑战。
而云服务商的机器学习服务可以利用丰富的计算资源、ai框架的技术资源，帮助用户快速构建、训练和部署机器学习模型。
根据idc的报告，在机器学习领域，目前，中国市场已经出现了百度云bml、华为云modelarts、aws sagemaker、azure aml等服务。阿里云依托云服务市场的客户资源积累以及近4年的产品锤炼，建立了部分应用场景优势。腾讯云于2020年1月开放收费的机器学习产品，将线下的机器学习实践服务于线上用户。
aws提供帮助开发者和数据科学家快速的规模化构建、训练和部署机器学习 （ml） 模型的完全托管的服务amazon sagemaker，消除了机器学习模型构建过程中各个步骤的繁重工作，同时使中国客户获得一系列新发布的工具。
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另外，通过与合作伙伴的合作，搭建行业应用，aws机器学习服务打造一个ai应用生态。
3.计算机视觉感知客观世界
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目前，计算机视觉拥有丰富的应用场景，每个场景都对数据的种类与数量、技术的难易度，以及误判的容忍度有不同的要求，不同的公司通过提供差异化服务，实现其附加价值，因此在此领域成功的公司很多，很难出现赢者通吃的局面。
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