一文看懂微软Build2017大会:让AI走向边缘|Build2017

标签:云服务微软开发者AI智能云Build2017大会

访客:12010  发表于:2017-05-12 10:02:20

一文看懂微软Build 2017大会:让AI走向边缘 | Build 2017

最近一段时间微软很忙。继上周一个教育主题发布会上推出的Surface Laptop、Windows 10 S后,今晚微软Build 2017大会正式召开。今天HoloLens也正式进入中国,而再往后的5月底,微软还会在上海举办一场活动,很可能是发布Surface Pro 5。

而今晚发布会上的微软更忙,Keynote环节长达三个小时,CEO萨蒂亚·纳德拉、云服务部门负责人Scott Guthrie,以及人工智能与研究部门负责人沈向洋轮番登台。会上发布了一系列你可能不太感兴趣的产品,因为它们主要面向开发者,但它们无疑会影响到微软的未来。

其实从上台的部门负责人就可以看出,这次大会的主题是云与AI,但更重要的是无处不在的云,与无处不在的AI。

智能云与智能边缘

一开场,纳德拉以自己一张连女儿都没认不出来的1992年的照片作为笑料,来展现世界发展变化之快。

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他表示,在计算力的飞速发展中,微软要做的就是将计算的能力赋权给普通用户,让技术为更多用户所用,让计算机视觉、文本理解等技术变得更加普惠(inclusive),同时构建对技术的信任。这也是微软“云优先,移动优先”战略的出发点。

目前,Windows 10的月活跃设备数是5亿,Cortana小娜每月有1.4亿用户,Office 365的月活用户是1亿,财富500强企业中90%都使用微软的云服务。

在这种情况下,纳德拉称,微软预见到了一个新的世界,它是智能云(Intelligent Cloud)与智能边缘(Intelligent Edge)的世界,它会改变所有的事。

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这种改变会带来两个变化。

一是用户体验与交互上的变化,同样的体验会普及到各设备中,就像个人助理小娜,可以在所有设备上运行,无论是PC、手机、汽车。

二是计算能力要到边缘去,因为物联网终端数据越来越多,会要求更多的计算能力下沉,这也意味着更加分布式的AI(distributed AI)和分布式的计算(distributed computing)。

为此,微软在Build大会上发布了Azure IoT Edge服务,一个为物联网准备的云服务。它会有各传感器和小型计算设备追踪工业场景中的数据,然后由微软的云和AI工具分析。Azure IoT Edge可以在本地计算设备上进行计算,节省时间。它同时也是跨平台的,支持Linux和Windows。

除了计算走向边缘,微软的各项服务也要实现跨平台,在不同设备上出现。在会上,微软演示了Cortana在智能语音设备、汽车、PC和手机上运行。小娜可以告诉你行程安排,而这些都可以在任何地方获取到。

云服务更新

在公布纳德拉公布微软的战略后,云服务部门负责人Scott Guthrie具体介绍了云上的新功能,雷锋网(公众号:雷锋网)对其概况如下。

Azure App

首先是Android与iOS平台的Azure移动应用,它可能做不了什么开发工作,但能帮助实时了解分析结果和故障报告,同时可以用它重启或布置虚拟机,这能让开发者随时知道自己的工作情况。

Visual Studio for Mac

在去年11月微软就曾承诺会有MacOS版的Visual Studio,这次在会上也正式发布。

这一举动意味着微软对开发者的全方位支持,不论其码代码用的什么平台。

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Azure Cosmos DB

微软还发布了新的云数据库服务Cosmos DB,它的主要特点是能一键在多个国家快速布置数据库,这样各地的信息都会同步。它被称为是第一个全球分布的多模态数据库服务。

微软还发布了一款尚在预览阶段的数据库迁移服务,它可以将甲骨文和SQL Server的数据库迁移到Azure SQL数据库中,整个过程无需应用暂停,而且不需要重新配置。微软想让开发者在Azure用任何数据库。

另外,微软还推出了Azure Service Fabric容器服务,帮助将现有的.NET应用容器化,从而布置在Azure上;Azure Functions无服务器架构服务也有更新;还有新的存储服务加密,所有 Azure文件都以AES-256加密。

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为开发者赋能AI

最后上台的是AI与研究部门的负责人沈向洋。

他表示,随着计算力和以深度学习为代表的算法的发展,以及海量数据的爆发,AI有了长足的进步。在两年前,微软刚推出认知服务时,仅有4个API,而现在已有29个之多,包括了视觉、语言、语音、搜索、知识等各大类。而微软希望更多开发者可以用到这些力量。

微软能提供的,也是遍布全球的云计算能力,以及来自微软研究院的突破性AI算法,这两者是创新服务的引擎。比如,在图像识别方面微软的RESNET曾使用了令人惊叹的152层神经网络;语音方面,在半年多前,微软识别识别也达到了人类的水平,错误率仅5.9%。

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而更进一步,微软希望能提供定制化的AI服务。沈向洋称,自从认知服务推出以来,开发者就想要定制化的服务。

传统服务只会给一个预先训练好的模型,而新服务可以让开发者用自己的数据(如图像)训练模型,它现在适用于计算机视觉服务,基于Bing的搜索引擎服务,以及决策服务(用于A/B测试,或个性化推荐等)。通过定制化的视觉服务,可以开发自己的图像识别系统,比如识别路标,食品等,这可以整合到一些消费类的应用中。

微软发布的Azure Batch AI Training就可以在Azure云平台上训练深度神经网络,现在这一服务还是预览版。现在关于这一服务的详情还很少,微软只是称,它会支持任何框架,包括Google的TensorFlow,它自己的Cognitive Toolkit以及Caffe。

在向开发者赋能上,沈向洋还特别提到了一个中国企业Airdoc的例子。这家公司主要借助医疗领域人工智能,辅助分析医学影像,微软则为其提供了认知工具开发包。Airdoc与上海长征医院合作,协助医生解决多病种的辅助分析问题,应用于放射、病理、心血管、神经内科、皮肤科、眼科等领域。医生直接从云端访问,登录系统,输入一些病史信息,上传照片,系统就会自动给出辅助参考意见。

沈向洋还提到,对话式的AI是语音领域最为让人兴奋的一点,因为它代表了下一代人机交互的变化,就像是从命令行到图形界面的演变,可以让交互变得更简单。

另外,他还展示了一个实时PPT翻译功能,它可以自动实时翻译PPT中的文本,同时在协作对话中以字幕的形式翻译语音内容。现在这一服务还处于预览阶段。它也展示了AI服务可以如何渗透到工作的方方面面。

最后,对于AI最重要的数据,微软还想为帮助开发者得到更好的数据,即在可信的平台上拥有和控制的数据。这些包括了微软自己的数据(Office 365及LinkedIn数据),和自己的企业数据,两者结合可以打造出非常了不起的AI应用。

来源:雷锋网;作者:张驰

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