人工智能如何去释放云市场的潜力
随着产业智能化的提档加速，人工智能技术得到越来越广泛的应用，地位愈加重要，通过云端输出窗口，赋能企业与开发者，推动产业智能化加速发展。与此同时，中国作为全球最重要且最具活力市场，对人工智能、物联网与云计算等新技术应用需求日益剧增。
未来社会，智能将无处不在，云无处不在，物联网和ai 时代的到来，为整个云服务行业带来新气象。但对于各巨头来说，市场竞争力将会聚焦于人工智能技术实力，比拼ai应用能力，为各行业智能化转型提供解决方案，以此推动各大产业智能变革。
而受益于人工智能技术广泛应用，全球云服务迎来最好发展时代。依据cannlys最新全球共有云市场报告显示，2019年全球云服务市场规模为1071亿美元，相比2018年804亿美元增加267亿美元，增长率为37.6%，到2024年将增长至2840亿美元（人民币约2万亿元）。
整体而言，全球云服务市场呈现四强争霸局面，亚马逊榜首，其次是微软，谷歌云也挺进前三。与此同时，ibm、腾讯、百度、华为、京东等众多顶级玩家涌入，巨头们积极利用人工智能技术应用来抢夺云服务市场份额。
在idc机器学习开发平台厂商评估中谈到，aws在全球机器学习市场取得了令人瞩目的成绩，根据其内部调研数据，约80%的tensorflow ai系统部署在aws的云服务上。在中国市场，aws更是凭借自动化机器学习sagemaker快速获得较高的市场认知度，依托云服务的客户积累其机器学习产品也得以快速部署。
作为国内最早发展ai技术的百度，是国内最早把ai技术开源的厂商。旗下“飞桨”于2016年对外开放，这是国内最早开源的深度学习平台，以开源把人工智能技术能力分享给社会。如今，飞浆拥有150多万开发者，定制化训练平台上企业用户超6.5万，发布了16.9万个模型，成为支撑各行各业技术创新和智能化转型的基础底座。
百度驱动ai无处不在，从农业到工业，从医疗到金融，再到智能家庭与无人驾驶等产品和服务，可以说，百度ai商业落地走在行业前列，很多行业都在通过百度智能云接入ai能力。
近年来，人工智能技术得到爆发式进步，从算力的提升，到应用上“云”，至此有足够数据来提升ai算法水平，推动人工智能应用个行业。算法提升不仅依赖于数据，更依赖于开源机器学习工具与平台广泛应用，包括谷歌tensorflow、facebook的pytorch，伯克利大学的caffe、百度paddlepaddle（飞桨）等。很多ai企业都依托主流开发工具和开源平台来构建、训练、部署ai应用，在这些开源框架基础上进行开发ai产品。
在工业制造领域，百度和微亿智造联合打造的智能自动化检测设备——“表面缺陷视觉检测设备”，应用在制造业，这套无人值守的智能自动化检测设备，可以代替人眼，适用于复杂表面缺陷检测，单台检测设备达到10名工人的检测量，1秒内对零部件6个面30多种缺陷进行准确的检测，大大减轻了质检员大量高重复性、高频次的工作，实现降本增效，设备投资回报率达到了传统机型的 6.5倍。
诸如还有腾讯，云作为技术输出平台，为商飞打造的ai助手，可以学习检测人员的经验，对复合材料的缺陷进行定位、定性以及定量分析，自动生成检测报告，大幅提升了检测效率和准确率，也减轻了检测人员的工作强度。腾讯云人工智能已应用覆盖教育、零售、工业、金融与医疗等各行各业，也推动营收高速增长。2019年，腾讯云营收规模百亿大关。
作为全球云服务龙头的亚马逊aws，在ai领域投入也投入大量资金，其机器学习算法提升了许多服务，无论是数据科学家，还是ai研究人员，aws都可以提供定制的机器学习服务和工具，开发人员可以通过提供计算机视觉、语音、语言分析和聊天机器人功能的多种预先训练过的服务轻松地将智能添加到任何应用程序。
在金融领域，推出多项更新的机器学习平台amazon sagemaker，能通过机器学习技术，协助银行企业做到更复杂的数据分析。
最后，科技巨头源源不断地投入巨额资金用于人工智能技术创新，直接推动整个人工智能产业发展，传统企业也在积极利用ai技术来推动其智能化转型升级，在制造领域，将人工智能纳入日常运营工作，以提高生产车间的安全性和效率。甚至城市管理者，利用物联网和ai技术来提升城市精细化管理。当人工智能应用场景覆盖越来越广之时，世界将会被人工智能所包围。
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