10萬客户還不夠，AWS機器學習還要大力破圈兒_風聞
懂懂笔记-懂懂笔记官方账号-2020-12-16 22:52
實際上，不止是傳統的砂紙產品，日新月異的整車廠也在關注機器學習的驅動力。“寶馬集團正在推動汽車行業的數字化和創新，”寶馬集團IT部門高級副總裁兼首席信息官Alexander Buresch強調，“我們正在將數據作為工作方式的核心。我們期待與AWS合作，加強雙方的人才交流和融合，從而不斷提高汽車廠商的創新標準，為全球客户提供令人振奮的新體驗。”
機器學習（ML）到底有多火？從全球主要行業的頭部公司，到國內IT應用落地領先的創新企業，ML正在呈現出飛速發展的態勢。除了寶馬集團、3M公司、英威達等生產製造型企業，湯森路透、德勤、Snowflake、Databricks、MongoDB、Intuit、DeNA和iFood等全球金融資訊、數據信息和互聯網行業的用户，都在着手通過機器學習來完善的自己的商業模式和流程。
但是除了這些IT科技應用領先的企業，還有更多企業正在遭遇機器學習落地的難題，甚至有些公司只見其效卻難窺門徑。
破圈兒行動
“機器學習是我們這一代人能遇到最具顛覆性的技術之一，目前已經有超過10萬客户在使用AWS的機器學習服務，很多客户已經將機器學習用於其核心業務。”在12月9日舉行的2020亞馬遜re:Invent大會上，AWS全球機器學習副總裁 Swami 發表了機器學習和人工智能的主題演講，同時展示了AWS關於人工智能與機器學習的最新全景藍圖，AWS對機器學習的雄躍然紙上，10萬客户只是AWS角逐機器學習領域的一個起點。
AWS大中華區雲服務產品管理總經理顧凡做了説明，“亞馬遜利用機器學習技術已經有20多年時間，這是AWS機器學習服務的深厚源泉。”他指出，從2016年開始AWS就在不斷髮力機器學習，並在雲上提供機器學習服務。
這一階段是一個厚積薄發的過程，AWS在2016年只發布了三個AI服務，2017年開始加速，“最近三年，新增的機器學習服務和功能已經超過200個，為全球人工智能工作者豐富了他們急需的工具集，”顧凡總結道。
在疫情之後全球互聯網信息化服務風雲突起的當下，行業用户對於機器學習的需求出現了更多變化，因此，面對機器學習目前的行業需求變化、應用難點，以及當下嚴重缺乏人才的處境，AWS着重通過技術創新，為機器學習帶來了四大破圈舉措。
破圈行動之一，是推出開箱即用的解決方案，向工業製造業破圈兒。AWS發佈了多項用於工業領域的機器學習服務。針對沒有建立傳感器網絡的客户，AWS提供由傳感器、網關和機器學習服務組成的端到端機器監控系統，檢測異常並預測何時需要維護工業設備。面向已經擁有傳感器、但不希望自己構建機器學習模型的客户，AWS可以為其構建模型並返回預測結果，檢測異常設備行為。AWS還推出計算機視覺一體機解決方案，用於改善工業運營和工作場所安全。將一體機連接到工業場所的網絡中，就可以自動識別攝像頭數據流，與工業攝像頭進行交互。AWS還向工業相機製造商提供機器視覺軟件開發套件，這樣新出廠的工業相機自帶AWS的計算機視覺功能。AWS還推出一個產品質量異常檢測解決方案，通過機器學習技術，每小時可以處理數千張圖像，發現產品缺陷和異常。客户可以將攝像頭圖像批量或實時發送到AWS上，由AWS相應的服務找出機器部件裂紋、面板表面凹痕、不規則形狀或產品顏色錯誤等。
破圈行動之二，是打造全面豐富的工具集，讓人人都可以用上AWS工具。顧凡將此稱為right tool for the right job（為每一項工作都提供一個趁手的工具）。AWS提供的機器學習工具集包括三個層面：工具集的底層，面向那些技術能力超強的客户，希望將人工智能和機器學習作為自己的核心競爭力。工具集的中間層，面向那些技術能力較強的客户，他們有數據有模型訓練，在一定基礎上更專注於自己的應用和業務創新。而工具集的頂層，是面向技術能力相對薄弱的客户，他們有數據但缺乏算法人才，希望能在業務場景中直接引入人工智能。而AWS通過全面的工具集，可以覆蓋和賦能上述所有的人工智能工作者。
破圈行動之三，是將機器學習拓展到數據開發者和數據分析師，網絡一大羣人。這兩個羣體人數比機器學習開發人員多，但沒有機器學習的知識和技能，優勢則是不缺乏機器學習的想法。AWS將機器學習能力跟數據庫進行嫁接，可以讓上述兩個羣體沿用數據庫查詢的方式，幫助其機器學習的想法落地到業務應用中。
夯實核心用户
破圈的同時，AWS非常注重核心用户羣，利用其機器學習開發平台，牢牢抓住機器學習開發者。Amazon SageMaker是面向機器學習開發者的一個集成開發環境，是一項全託管的服務。如今SageMaker的功能仍處在快速迭代之中，僅在近一年來就交付了50多項新功能。此次AWS再次發佈9項新功能，目的就是針對已經應用機器學習的企業，在“武學境界“上再升一級。
近年來，懂懂和很多傳統企業交流。在以往的實地走訪中，發現不少開始接觸或逐漸落地機器學習的行業用户，在應用中都會遇到這樣或那樣的問題和難點，雖然原因和狀況紛繁複雜，但是其中主要的問題大多集中在這五個方面，分別是：用户對於數據的訓練和推理，期待簡便的工具和管理方式；用户面對複雜的工作流，期望能夠自定義和自動化；用户面對模型的偏差，期待能夠提前預測並作出解釋；用户面對有限的預算，期待更加快速和更高效益比；用户面對端到端的管理需求，期待跨平台、跨場景解決方案。
如果對於這些陌生的名詞有些茫然，不妨看一下在眾多企業應對機器學習的難題時，這“九種武器”庖丁解牛、克敵制勝的一兩個經典案例。
聯想作為國內用户最為熟悉的PC個人電腦製造商，在平板電腦、智能手機、PC和各種智能物聯網設備方面都有着巨大的機器學習應用需求。“對於聯想而言，我們不僅僅是一家硬件供應商，還致力於成為客户值得信賴的合作伙伴，改變客户使用設備的體驗，實現客户的業務目標，”聯想個人電腦和智能設備部門雲與軟件副總裁Igor Bergman表示，“聯想的設備智智慧功能就是使用Amazon SageMaker來增強機器學習能力的一個極好例證。以往，生產線對於診斷個人電腦問題、提前預測潛在系統故障，以及減少宕機時間等有着很高需求，通過聯想設備智慧，IT管理員可以主動診斷這些問題，避免問題發生，並且大幅提高員工的工作效率。之前，聯已經結合Amazon SageMaker，極大地提高了設備預測模型的效果。未來幾周內，聯想將進一步採用Amazon SageMaker邊緣端模型管理功能，進一步提高機器學習模型的準確性。”
Igor Bergman指出，Edge Manager的採用將有助於消除模型部署後進行優化、監控和持續改進所需的人工工作。“基於此，預計我們的模型將比其它同類機器學習平台運行得更快，消耗的內存更少。隨着我們將人工智能擴展到聯想整個服務組合中的新應用，我們將繼續採用高性能的機器學習管道，在雲端和數百萬邊緣設備上靈活擴展。這正是聯想選擇Amazon SageMaker平台的原因。”
湯森路透，全球領先的商業信息服務提供商，為全球法律、税務、會計和合規專業人員提供高度專業化的信息軟件和工具。其面臨的巨大挑戰顯而易見，就是紛繁複雜的海量信息，以及如何從這些信息中挖掘出“真金白銀”。
目前，湯森路透開發了一個內部管理平台，利用AWS用於在雲端和邊緣構建、訓練及部署Amazon SageMaker來大規模應用機器學習，目的是幫助開發人員和數據科學家在完全受管理和安全的環境中，從實時和歷史數據中快速獲得新的洞察。“湯森路透為客户提供所需的情報、技術和專業知識，以解決他們最棘手的監管、法律和合規挑戰。”湯森路透架構和開發副總裁Justin Wright強調，“我們正在利用AWS全面的雲服務來開發有洞察力的新產品和服務，以幫助客户在複雜領域重塑高效的工作和運營方式。”
目前，湯森路透使用Amazon SageMaker在一個訓練完成後自動關閉GPU實例，並利用Amazon EC2競價實例（與按需實例價格相比，最高可享受90%的折扣），降低機器學習模型推理的成本。可以看到，基於AWS豐富服務和深厚的技術，價值AWS託管服務的專業知識，正在幫助湯森路透擺脱管理和運營基礎設施的繁重工作，專注於自身的核心業務。
在中國市場有三個優勢
賦能更多行業應用和落地機器學習的技術能力，是亞馬遜AWS目前及未來的一個商業重點。
這背後的原因，是AI巨大的行業落地勢能。面對數字經濟的發展機遇，多個國家和地區已將人工智能列為優先發展的國家戰略。
那麼，在雲服務及機器學習方面均具備領跑優勢的AWS，將如何在中國市場深化自身的價值和作用？
“其實如果歸納總結一下我們的幾個核心優勢，大致是這三個方面：寬度和深度、開放的態度、與客户配合的模式。”AWS大中華區雲服務產品管理總經理顧凡對於本土化方面的三個優勢做了一番分析。
所謂服務的寬度和深度，包含了技術的積累，以及行業應用的覆蓋和推進。“我們團隊也在負責中國市場對於機器學習的服務（技術）引入，尤其是Amazon SageMaker。”顧凡以SageMaker Studio這個端到端的IT環境為例，國內市場正是全球六大區域首發的一個，“全球AWS有非常多的覆蓋區域，這六個區域中SageMaker Studio是我們第一個引入到國內市場，目的也很清晰，既然要做到服務的深度和廣度，那麼面對國內缺乏奇蹟學習人才的現狀，就需要通過這種平台化的工具迅速提升生產力，索要要第一個引入進來。”
對於開放的態度，在顧凡看來，無論行業用户在數字化過程中對於雲的需求，還是機器學習方面的需求，技術提供商的“終極目標”是要幫他們產生價值。“因為客户並不希望被綁定，所以開放是我們一直堅持的策略和方法。”這一點，懂懂在和很多企業交流中也深有體會，企業應用雲計算和AI技術是基於商業發展的考量，他們不希望從IaaS到SaaS都被一家平台捆綁，而是希望面對一個提供開放的SaaS生態，堅守價值底層以及釋放雲計算ABC一體化能力的服務商。
至於與客户配合的模式，顧凡用了一個形象的比喻，授人以魚不如授人以漁，而在此之上，他還強調了“扶上馬送一程”的姿態。“想要真正跟中國市場結合，不僅需要幫助客户在本地市場成長，還要幫助客户出海面向海外市場；同時還要幫助外資企業進中國市場，這三類客户我們都要幫扶。”這句話的背後，可以看到對於機器學習的應用落地，AWS在“交鑰匙”的基礎上，還會在更多的業務場景與客户形成更為長效的合作關係，這才是加深機器學習落地的另一個關鍵。
所以，這三個優勢也可以作為AWS在本土化方面幫助行業應用落地的三個“願景”，而基於這三個願景，才有了AWS通過推出更完善的機器學習服務和產品（如四大破圈舉措以及“九種武器”新功能），幫助行業用户實現全新商業格局的基礎。
透過re:Invent大會，懂懂深刻感受到機器學習時代的到來。所有的企業都應該儘快擁抱機器學習，勇於試錯和實踐，真正感受機器學習的魅力。也許，感悟這個魅力的過程是五年，也許是十年，正如Swami在演講中坦承的：“我15年前研究生畢業，有幸進入AWS開始雲計算事業。可以毫無不誇張地説，目前雲計算釋放出巨大的力量，幫助各種創業公司和成熟企業取得了巨大的成功。如今——機器學習正處於同樣的階段。”
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