机器学习向纵深发展，亚马逊云科技对企业应用提出四点建议

“机器学习正在不断向纵深发展，2024年将有75％的公司从试生产过渡到生产。如今，我们看到越来越多的企业在机器学习/人工智能层面上投入了更多的资金。”亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡近日向媒体表示。IDC预测，到2023年AI支出将达到$ 97.9B，比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展。可以说，机器学习对于建立现代企业至关重要。

在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际，亚马逊云科技5月11日宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能，丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习（AI/ML）工具集。

根据过去一年的经验，亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议：首先，企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点。先突破创新业务，再改造核心业务。其次，避免重复造轮子，利用平台能力。让数据科学家，开发人员专注于的自己的应用和业务创新。再次，拒绝闭门造车，数据科学家要业务化，学习业务。最后，跟真心诚意赋能的厂商合作，牢牢把握住你对数据和算法模型的所有权。

据悉，亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务，包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。在人工智能（AI）服务层面，亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize，客户无需具备机器学习专业知识，即可方便、快速地构建个性化推荐系统；在中间层，将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线，让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道；在算力层面，亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例，该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia，与当前成本最低的基于GPU的实例相比，可以提高多达30%的吞吐量，并使每次推断的成本最高降低45%。

顾凡表示：“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来，我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新，我们希望通过将更多服务落地到中国区域，并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’，甚至更进一步‘扶上马，送一程’的方式，帮助客户更快应用机器学习技术，把机器学习的能力交到每一位构建者手中，加速人工智能和机器学习的普惠。”

目前，全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国，亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐，益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用，在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

“多年来，淄博热力利用信息化手段改造传统供热，致力于成为行业标准的制定者和行业发展的引领者。通过与亚马逊云科技合作，借助机器学习能力创新，建成了基于机器学习和大数据分析的智能供热平台，帮助我们从传统供热向产业智能化方向转型，在满足用户需求的同时实现节能减排，建立绿色能源生态系统。未来，希望我们能借助先进的云技术持续创新，推动国内热力行业的数字化、智能化转型。“淄博市热力集团有限责任公司董事长、党委书记汪德刚表示。山东淄博市热力集团有限责任公司利用亚马逊云科技丰富的AL/ML技术和服务，快速构建、训练和部署机器学习模型，实现了精准供热，可以根据气象、工控数据、建筑物维护结构等信息计算出最佳的供热模式，并给出具体的操作指令，既让用户室温始终保持人体最佳舒适温度，又做到尽可能节约成本。

为进一步加速人工智能/机器学习的普惠，亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络，通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型，帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一，提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务，帮助客户实现数字化转型。

如今，各种规模、各种类型的企业和机构，都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求，亚马逊提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。