作者 | 马超
责编 | 伍杏玲
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
从AI的发展趋向来看，最新的人工智能模型对于算力的要求往往较高，如谷歌的T5，其整个模型的参数数量达到了惊人的 110 亿，谷歌迷信家更在T5的论文指出：“越大的模型往往表现更好。这表现扩展规模能够是完成更好功能的方式。“
普通的创业公司假如没有雄厚的资金实力是不能够搭建这种级别的AI训练平台。这从另一个角度推进了AI与云计算的结合，只要将 AI云化才能降低门槛，促停止业创新发展。AI云计算化实践与全场景全栈AI是同一概念，只要做好AI云，才能让AI充分发挥威力，表现价值。
AI与云计算的结合是我国IT产业发展的重要方向，根据IDC于近日发布的《中国AI云服务市场半年度研讨报告》显示， 2020年中国人工智能市场规模将会打破50亿人民币，曾经构成一个不可忽略的细分市场，尤其是在疫情影响下各行业上云志愿分明加强，将使智能外呼、对话机器人等交互式AI迎来一波发展机会。
初识AI云服务
AI云，AI即服务(AIaaS)，随着AI技术的不断落地，越来越多的企业末尾着手将AI集成到本身的产品体系中。最为简单有效的方式是去运用那些基于云的AI云服务(AIaaS)所提供的API。
根据IDC的研讨材料，截止到2021年，全球企业对认知和AI系统的支出将保持50.1%的年复合增长率，这阐明企业对这些技术的总支出将从2017年的120亿美元添加到2021年的576亿美元。
AI云服务蓬勃发展的背后，是AIaaS集成了AI与云计算的共同优点。次要有如下几点：
低成本：AI云运用户省去那些昂贵的设备开支，由于大多数的AI工作义务被以为是“突发性”的，他们依赖于那些可以在短时提供大量计算才能的服务。AIaaS只会针对用户去收取那些他们停止硬件运用时的费用，这大大降低了他们的成本。
可扩展：与其他的云服务一样，AI云服务本身也具有较高的可扩展性。企业可从一个试点项目末尾，随着需求的提升，疾速扩展AI服务的规模。
高可用：普通来讲云计算的可用性，会比传统架构的系统高出两个量级，而异样的优点也被AI云服务所承继，目前各大厂的AI云均未发生过分钟级的宕机状况。
AI云服务的背后：认知智能片面晋级
笔者从一个AI云服务的用户角度上看，AI云服务疾速发展背后的是，人工智能由感知到认知的晋级，由细分范畴向普惠推开，对于客户个性化与定制化需求停止疾速呼应的过程。
如金融行业的呼叫中心需求分析客户的语气，以疾速处理赞扬类案例；出行类App遇到客户说出某些关键词时,需求立刻与110联动报警。在面对各行业个性化定制需求日益增长的状况下，阿里云、百度、腾讯等公司是走在业界前列的。
往年以来，以阿里和腾讯为代表的国外科技巨头均在认知智能方面有了不小的停顿。先是阿里在年终，国际知识发现与数据发掘协会KDD共有18篇论文当选，刷新国内企业记录，成为近几年KDD会议论文当选数量最多的科技公司之一。
往年5月底，国际计算言语学协会年会ACL，在官网上(https://www.aclweb.org)公布了2020年度的论文收录名单，腾讯共有30篇论文当选，领跑国内业界AI研讨第一梯队。
假如将数据比作数字时代的石油，那么BAT等大厂以其丰富的业务场景与庞大的用户基数，为AI团队提供了世界上最大的原油储存基地，这些为前沿的AI研讨成果提供了令业界非常羡慕的绝佳“训练场”，拥有了这样高的训练程度，腾讯、阿里能在AI方面获得顶级成果也就不足为奇了。
KDD、ACL都是认知智能方面的顶会，阿里和腾讯的打破表现了AI云市场全体趋向，即用户需求个性化服务，通用性较强的感知科技难以满足客户的定制化需求。市场真正需求的是为用户量身打造的智能AI服务。
笔者在达摩院十大科技趋向发布：2020 非同小可！曾经引见过，人工智能正在从感知智能到认知智能演进，关键打破口就是跨过深度学习去做研讨。由于深度学习只能处理单一模态的数据，因此深度学习模型下的智能机器只可以照章办事，缺乏灵敏性，认知智能就是要找到多模态信息之间的关系，因此这使得多模态成为完成由感知到认知这一跨越的必然途径。
智能语音与多模态AI云服务发展的关键
正如前文所述，IDC将报告的重点放在了智能语音、对话式AI、NLP方面，而这些范畴背后，实践比拼的是智能语音、多模态信息等范畴的技术，下面笔者带大家来解读一下这些范畴的基本状况：
智能语音：完成人机言语的通讯，包括语音辨认技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。智能语音技术的研讨是以语音辨认技术为末尾，最早可以追溯到20世纪50年代。随着信息技术的发展，智能语音技术曾经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手腕。
智能语音的一个重要运用就是AI助理审讯员了，现场所说内容，疾速生成文字了，据统计平均一家区级法院每年受理案件在6000件左右，人工录入动辄上千字的判决书，对于全国12万法官来说，意味着白加黑、五加二的休息强度，不过如今的AI语音技术可以在无需纸笔和键盘的状况下“出口成章”，这样的AI助理审讯员在1.5万个法庭片面启用后，为办案工作繁重的法官们减轻了不少压力。
AI智能语音系统结合对庭审和办公运用场景的定制，可以在咨询、立案、庭审、判决四个环节都在协助法官。
多模态特征提取：很多90后、00后在对话当中常常运用表情图、动态图等方式来表达情感，将这些非言语信息的语义提取并翻译出来，就是多模态提取的义务了。往年KDD Cup的一道赛题就是“多模态商品引荐”, 其中多模态商品引荐指的是关联交融视频、图片、文本等多模态用户数据，结合用户的购买习气、阅读序列等多维信息停止建模学习，精准了解用户的检索需求，引荐并前往用户真正关怀、感兴味的产品图片或视频。
多模态特征提取在快手及B站等新兴视频App上运用很多，比如快手每天就有70 亿条视频总量、1500 万日新增视频，日均的运用时长超过 60 分钟等，日新增的用户交互数据及回复及弹幕等每日更是新增上亿次，疾速地从这些多模用户中提取出相应信息，以了解视频内容，并做好用户引荐，使多模态特征提取成为各大厂的发展方向。
对话系统与无感交互：对话系统与无感交互的终极奥义恰恰在于它要比用户更懂用户。
前段工夫笔者常常熬夜加班，结果打开淘宝会发现总给我引荐防脱洗发水，目前曾经引荐枸杞了。
认知智能的终极发展是让用户在运用过程中对于“人工智能”不断淡化，甚至无感化。如今用户运用人工智能时还会分明感遭到它的存在，比如你打开电视还需求说“我要看**的电视剧”，对手机说“给**打电话”，真正完成认知智能之后，你的这些交互行为变为多余，比如你回到家，人工智能系统会根据你的步态，引荐一个合适你当下身体状况的食谱，等你吃完饭下楼去超市的时分，你的手机会建议补充一些牛奶，由于你刚刚曾经把家里最一袋牛奶喝掉了。置信读到这里读者明白，“化有形于有形”，是用户交互的最终奥义。
最后，笔者置信，“云上AI”是完成AI普惠的最好方式。云的出现，让诞生60多年的语音技术从多数人掌握的高端工具变成了人可用的“平民技术”。AI的认知化晋级，也更好为生态赋能。
虽然短期来看，在AI范畴主流趋向仍是公有化部署。但云服务、混合云的浪潮也将带动AI云服务市场的疾速增长。随着技术的晋级，将来3-5年，明天用户曾经部署的AI产品，有能够被新一代更智能的产品替代。让我们做好预备迎接新一代认知AI云产品的到来。
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