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一文看懂微軟 Build 2017 大會:讓 AI 走向邊緣
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最近一段時間微軟很忙。繼上週一個教育主題發佈會上推出的 Surface Laptop、Windows 10 S 後,今晚微軟 Build 2017 大會正式召開。今天 HoloLens 也正式進入中國,而再往後的 5 月底,微軟還會在上海舉辦一場活動,據說有可能是發佈 Surface Pro 5。

而今晚發佈會上的微軟更忙,Keynote 環節長達三個小時,CEO 薩蒂亞 · 納德拉、雲服務部門負責人 Scott Guthrie,以及人工智慧與研究部門負責人沈向洋輪番登臺。會上發佈了一系列你可能不太感興趣的產品,因為它們主要面向開發者,但它們無疑會影響到微軟的未來。

其實從上臺的部門負責人就可以看出,這次大會的主題是雲與 AI,但更重要的是無處不在的雲,與無處不在的 AI。

智能雲與智能邊緣
一開場,納德拉以自己一張連女兒都沒認不出來的 1992 年的照片作為笑料,來展現世界發展變化之快。
他表示,在計算力的飛速發展中,微軟要做的就是將計算的能力賦權給普通用戶,讓技術為更多使用者所用,讓電腦視覺、文本理解等技術變得更加普惠(inclusive),同時構建對技術的信任。這也是微軟 “雲優先,移動優先” 戰略的出發點。

目前,Windows 10 的月活躍設備數是 5 億,Cortana 小娜每月有 1.4 億用戶,Office 365 的月活用戶是 1 億,財富 500 強企業中 90% 都使用微軟的雲服務。

在這種情況下,納德拉稱,微軟預見到了一個新的世界,它是智慧雲(Intelligent Cloud)與智慧邊緣(Intelligent Edge)的世界,它會改變所有的事。
 
這種改變會帶來兩個變化。
一是用戶體驗與交互上的變化,同樣的體驗會普及到各設備中,就像個人助理小娜,可以在所有設備上運行,無論是 PC、手機、汽車。

二是計算能力要到邊緣去,因為物聯網終端資料越來越多,會要求更多的計算能力下沉,這也意味著更加分散式的 AI(distributed AI)和分散式的計算(distributed computing)。

為此,微軟在 Build 大會上發佈了 Azure IoT Edge 服務,一個為物聯網準備的雲服務。它會有各感測器和小型計算設備追蹤工業場景中的資料,然後由微軟的雲和 AI 工具分析。Azure IoT Edge 可以在本地計算設備上進行計算,節省時間。它同時也是跨平臺的,支持 Linux 和 Windows。

除了計算走向邊緣,微軟的各項服務也要實現跨平臺,在不同設備上出現。在會上,微軟演示了 Cortana 在智慧語音設備、汽車、PC 和手機上運行。小娜可以告訴你行程安排,而這些都可以在任何地方獲取到。

雲服務更新
在公佈納德拉公佈微軟的戰略後,雲服務部門負責人 Scott Guthrie 具體介紹了雲上的新功能,雷鋒網 (公眾號:雷鋒網) 對其概況如下。

Azure App
首先是 Android 與 iOS 平臺的 Azure 移動應用,它可能做不了什麼開發工作,但能幫助即時瞭解分析結果和故障報告,同時可以用它重啟或佈置虛擬機器,這能讓開發者隨時知道自己的工作情況。

Visual Studio for Mac
在去年 11 月微軟就曾承諾會有 MacOS 版的 Visual Studio,這次在會上也正式發佈。

這一舉動意味著微軟對開發者的全方位支援,不論其碼代碼用的什麼平臺。
 
Azure Cosmos DB
微軟還發佈了新的雲資料庫服務 Cosmos DB,它的主要特點是能一鍵在多個國家快速佈置資料庫,這樣各地的資訊都會同步。它被稱為是第一個全球分佈的多模態資料庫服務。

微軟還發佈了一款尚在預覽階段的資料庫遷移服務,它可以將甲骨文和 SQL Server 的資料庫遷移到 Azure SQL 資料庫中,整個過程無需應用暫停,而且不需要重新配置。微軟想讓開發者在 Azure 用任何資料庫。
另外,微軟還推出了 Azure Service Fabric 容器服務,説明將現有的. NET 應用容器化,從而佈置在 Azure 上;Azure Functions 無伺服器架構服務也有更新;還有新的存儲服務加密,所有 Azure 檔都以 AES-256 加密。

為開發者賦能 AI
最後上臺的是 AI 與研究部門的負責人沈向陽。

他表示,隨著計算力和以深度學習為代表的演算法的發展,以及海量資料的爆發,AI 有了長足的進步。在兩年前,微軟剛推出認知服務時,僅有 4 個 API,而現在已有 29 個之多,包括了視覺、語言、語音、搜索、知識等各大類。而微軟希望更多開發者可以用到這些力量。

微軟能提供的,也是遍佈全球的雲計算能力,以及來自微軟研究院的突破性 AI 演算法,這兩者是創新服務的引擎。比如,在圖像識別方面微軟的 RESNET 曾使用了令人驚歎的 152 層神經網路;語音方面,在半年多前,微軟識別識別也達到了人類的水準,錯誤率僅 5.9%。
 
而更進一步,微軟希望能提供定制化的 AI 服務。沈向陽稱,自從認知服務推出以來,開發者就想要定制化的服務。

傳統服務只會給一個預先訓練好的模型,而新服務可以讓開發者用自己的資料(如圖像)訓練模型,它現在適用於電腦視覺服務,基於 Bing 的搜尋引擎服務,以及決策服務(用於 A/B 測試,或個性化推薦等)。通過定制化的視覺服務,可以開發自己的圖像識別系統,比如識別路標,食品等,這可以整合到一些消費類的應用中。
微軟發佈的 Azure Batch AI Training 就可以在 Azure 雲平臺上訓練深度神經網路,現在這一服務還是預覽版。現在關於這一服務的詳情還很少,微軟只是稱,它會支持任何框架,包括 Google 的 TensorFlow,它自己的 Cognitive Toolkit 以及 Caffe。

沈向洋還提到,對話式的 AI 是語音領域最為讓人興奮的一點,因為它代表了下一代人機交互的變化,就像是從命令列到圖形介面的演變,可以讓交互變得更簡單。

另外,他還展示了一個即時 PPT 翻譯功能,它可以自動即時翻譯 PPT 中的文本,同時在協作對話中以字幕的形式翻譯語音內容。現在這一服務還處於預覽階段。它也展示了 AI 服務可以如何滲透到工作的方方面面。
最後,對於 AI 最重要的資料,微軟還想為幫助開發者得到更好的資料,即在可信的平臺上擁有和控制的資料。這些包括了微軟自己的資料(Office 365 及 LinkedIn 資料),和自己的企業資料,兩者結合可以打造出非常了不起的 AI 應用。
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