2018 CAAI智能傳媒學(xué)術(shù)峰會(huì)順利開幕！

10月13日，2018 CAAI智能傳媒學(xué)術(shù)峰會(huì)順利開幕！本文獻(xiàn)上北京印刷學(xué)院教授、CAAI智能傳媒專委會(huì)主任曹鵬教授，中國(guó)傳媒大學(xué)腦科學(xué)與智能媒體研究院院長(zhǎng)曹立宏教授，新智元?jiǎng)?chuàng)始人兼CEO楊靜女士，首都師范大學(xué)教授、CAAI教育工作委員會(huì)主任王萬森教授等在人工智能與傳媒領(lǐng)域中，學(xué)術(shù)、產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀領(lǐng)跑者的精彩演講，共同探討“媒生萬物到萬物皆媒”的未來。

在人工智能快速崛起的現(xiàn)代，許多傳統(tǒng)行業(yè)正或多或少的被AI所影響著。同時(shí)，由于AI的賦能，使得這些行業(yè)或領(lǐng)域正以前所未見的速度快速發(fā)展。正如新智元?jiǎng)?chuàng)始人兼CEO楊靜女士在大會(huì)中所述，“未來的發(fā)展將是遵循AI摩爾定律”。傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型、超級(jí)AI生態(tài)的構(gòu)建，將是未來發(fā)展的必然趨勢(shì)。

2018 CAAI智能傳媒學(xué)術(shù)峰會(huì)是由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)和北京市大興區(qū)人民政府聯(lián)合主辦，由北京印刷學(xué)院和中國(guó)傳媒大學(xué)聯(lián)合承辦的“人工智能賦能傳媒行業(yè)”的高端學(xué)術(shù)峰會(huì)。

上午場(chǎng)參會(huì)嘉賓與領(lǐng)導(dǎo)

本次峰會(huì)以啟幕“媒生萬物”到“萬物皆媒”為主題，旨在研討并推動(dòng)智能傳媒領(lǐng)域科技創(chuàng)新與發(fā)展，促進(jìn)智能傳媒技術(shù)落地應(yīng)用。通過學(xué)術(shù)報(bào)告和面對(duì)面研討，致力于打造智能傳媒領(lǐng)域?qū)W術(shù)盛會(huì)。

智能傳媒愿景：打造一流專家團(tuán)隊(duì)、傳媒行業(yè)高端智庫(kù)

人工智能的崛起沖擊著許多傳統(tǒng)行業(yè)，但同時(shí)也賦予了這些行業(yè)新的能量、機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

北京印刷學(xué)院教授、CAAI智能傳媒專委會(huì)主任曹鵬教授

北京印刷學(xué)院教授、CAAI智能傳媒專委會(huì)主任曹鵬教授基于CAAI發(fā)展對(duì)人工智能時(shí)代下AI賦能傳媒以及智能傳媒專委會(huì)建設(shè)與發(fā)展愿景，做了題為《智能傳媒及發(fā)展愿景》的報(bào)告。

中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）的發(fā)展

中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）成立于1981年，是經(jīng)國(guó)家民政部正式注冊(cè)的我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域唯一的國(guó)家級(jí)學(xué)會(huì)。

學(xué)會(huì)現(xiàn)有44個(gè)分支機(jī)構(gòu)，包括37個(gè)專業(yè)委員會(huì)和7個(gè)工作委員會(huì)。

智能傳媒專委會(huì)作為其中唯一的面向傳媒行業(yè)的分支機(jī)構(gòu)，其前身是由北京郵電大學(xué)楊先先教授創(chuàng)辦的“智能數(shù)字內(nèi)容安全專委會(huì)”。

本專委會(huì)2014年7月由學(xué)會(huì)批準(zhǔn)正式更名為智能傳媒專委會(huì)。智能傳媒專委會(huì)現(xiàn)有委員90余名，會(huì)員600多人。

涂序彥教授（左）、楊義先教授（右）

曹鵬教授著重介紹了兩位對(duì)中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能傳媒專委會(huì)建設(shè)具有重要意義的人物——涂序彥教授和楊義先教授。

涂序彥教授：中國(guó)人工智能學(xué)科的主要奠基人、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的主要?jiǎng)?chuàng)始人之一，中國(guó)科技大學(xué)特聘教授、博士生導(dǎo)師。吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)成就最高獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。

楊義先教授：首屆長(zhǎng)江學(xué)者特聘教授、國(guó)家杰出青年基金獲得者、“有可能影響中國(guó)21世紀(jì)的IT青年人物”稱號(hào)、國(guó)家級(jí)教學(xué)名師等多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)。

智能傳媒：AI賦能傳媒，開啟傳媒行業(yè)新篇章

曹鵬教授說：“很明顯，智能傳媒就是AI和傳媒的結(jié)合。近幾年，由于互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等前沿技術(shù)的發(fā)展，加速促進(jìn)傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型與融合發(fā)展。2014年傳統(tǒng)媒體人呼吁跨界發(fā)展、到今天智能傳媒已經(jīng)初步成為行業(yè)內(nèi)外的普遍共識(shí)。

AI賦能傳統(tǒng)媒體行業(yè)的大幕已經(jīng)拉起。

曹鵬教授同時(shí)還表示，智能傳媒是傳媒科技王國(guó)金字塔尖頂?shù)幕使冢诩铀偌ぐl(fā)傳統(tǒng)傳媒業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展，并不斷開辟新的傳媒領(lǐng)地，構(gòu)建著新的傳媒業(yè)態(tài)和生態(tài)。人工智能賦能傳媒行業(yè)，已經(jīng)開啟了傳媒業(yè)的新生態(tài)，拉開了“萬物皆媒”的大幕。

智能傳媒專委會(huì)建設(shè)與發(fā)展愿景

對(duì)于智能傳媒專委會(huì)建設(shè)與發(fā)展愿景，曹鵬教授提出了四大維度：

打造一流專家團(tuán)隊(duì)：包括人工智能領(lǐng)域頂尖專家隊(duì)伍和傳媒行業(yè)頂尖專家隊(duì)伍。

創(chuàng)建品牌科技活動(dòng)：包括高端學(xué)術(shù)會(huì)議、創(chuàng)新競(jìng)賽以及科普活動(dòng)與服務(wù)社會(huì)。

提高服務(wù)會(huì)員水平：構(gòu)建高端學(xué)術(shù)交流平臺(tái)、共享前沿學(xué)術(shù)資源、及時(shí)掌握準(zhǔn)確的前沿發(fā)展趨勢(shì)與動(dòng)態(tài)。

打造傳媒行業(yè)高端智庫(kù)：做好政府和企業(yè)發(fā)展決策的好參謀、服務(wù)智能傳媒人才培養(yǎng)和科學(xué)研究。

人工智能面臨挑戰(zhàn)的原因：理解是關(guān)鍵！

人工智能隨著AlphaGo與李世石的一場(chǎng)對(duì)弈變得舉世矚目，而類腦計(jì)算也逐漸變得家喻戶曉。

中國(guó)傳媒大學(xué)教授、腦科學(xué)與智能媒體研究院院長(zhǎng)曹立宏教授

中國(guó)傳媒大學(xué)教授、腦科學(xué)與智能媒體研究院院長(zhǎng)曹立宏教授在本次會(huì)議中從人工智能的一些成功案例與存在問題、面臨挑戰(zhàn)的原因分析、類腦智能與計(jì)算以及相應(yīng)的一些展望四個(gè)方面，做了題為《人工智能與類腦計(jì)算的融合發(fā)展》的精彩報(bào)告。

人工智能的成功案例與存在的問題

曹立宏教授說，人工智能在國(guó)內(nèi)突然受到很大的重視，想必應(yīng)該是人腦與機(jī)器的決戰(zhàn)，即AlphaGo。

近些年，人工智能取得的成功案例也很多，例如在圖像識(shí)別中可以把小貓、小狗給識(shí)別出來，再接下來也可以做到多目標(biāo)檢測(cè)與追蹤。也能將2維甚至3維的人體骨架給勾勒出來。

另外一方面，AI對(duì)醫(yī)學(xué)帶來了巨大的推動(dòng)。例如我們做了一次胃炎、腫瘤的人機(jī)大戰(zhàn)，當(dāng)然，機(jī)器取得了勝利。

就在前幾天，Nature雜志上刊登了利用AI來做息肉檢測(cè)，也是達(dá)到了非常精準(zhǔn)的狀態(tài)。

這一切都是在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。那么深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)=算法+大數(shù)據(jù)+高性能計(jì)算。

AI面臨挑戰(zhàn)的原因分析

曹立宏教授表示，AI面臨挑戰(zhàn)的原因主要包括三點(diǎn)：動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)（自適應(yīng)學(xué)習(xí)）、魯棒性和可泛化。

無論是Catastrophic Forgetting 、Domain Change 還是自然語言處理等，總結(jié)一句話來說——理解，是挑戰(zhàn)。

類腦智能與計(jì)算

曹立宏教授首先對(duì)CNN的成功與存在問題的原因做了分析：

神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)模型非常簡(jiǎn)單，操作十分便捷。BP算法 – 全局學(xué)習(xí)– 具有Overfit的能力。

CNN其實(shí)是類腦的，是Brain Inspired AI(BI-AI)。

沒有訓(xùn)練的CNN：例如，采用ImageNet20類的數(shù)據(jù)集，每類一共有100張圖像，其中隨機(jī)取80張作為訓(xùn)練集，剩余20張作為測(cè)試集 ;不同數(shù)量的卷積層 (分別為1、5和13)對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能的影響，所有卷積層均隨機(jī)初始化并不參與訓(xùn)練 。只要在softmax分類器之前加入一層卷積層正確率就可以從22%左右提高到30%。多加的卷積層(即使僅是隨機(jī)初始化)均會(huì)使得網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能比只有一層卷積層的網(wǎng)絡(luò)有所提高。但并非越多越好。

一些圖像表面是高維的，內(nèi)在卻是低維的。CNN可能本身就是一個(gè)自然的方法，并用這個(gè)自然的方法來解決這些自然的問題。其它的證據(jù)：⑴稀疏編碼：在大腦中是稀疏的，能耗很低。⑵tSNE方法的有效性。⑶壓縮感知：如果信號(hào)是稀疏的，采樣率可以很低。⑷隨機(jī)投影：高維的稀疏信號(hào)可以從較少的、隨機(jī)的低維角度觀察獲得。

Brain-Score結(jié)果：⑴這些ANN中尚未有接近類腦的ANN（和理論值相差較遠(yuǎn)）；⑵ImageNet上表現(xiàn)最好的那些BrainScore更低；⑶BrainScore高的在ImageNet上表現(xiàn)良但不是優(yōu)。⑷規(guī)模小但帶RNN的Cornet_S獲得較高的BrainScore。

隨后對(duì)RNN的成功與存在問題的原因做了分析：

簡(jiǎn)單的RNN也會(huì)變成較長(zhǎng)的DNN，還是離不開BP算法/大數(shù)據(jù)/高算力。

太短的記憶不夠用，所以需要LSTM。但是還有許多不同的地方，例如神經(jīng)模型、學(xué)習(xí)規(guī)則、學(xué)習(xí)機(jī)理等。此處要注意的是，神經(jīng)信號(hào)的Spike特征是STDP時(shí)序性的必要條件。

曹教授對(duì)AI與類腦科學(xué)的一些展望

AI面臨的問題與挑戰(zhàn)之我見

有限封閉場(chǎng)景中的應(yīng)用：可以在工程上優(yōu)化，不必類腦；優(yōu)化方法不必限于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

開放多變環(huán)境中的應(yīng)用；類腦的方法將是有效可行的途徑；可以有不同程度的類腦，有效性由實(shí)踐驗(yàn)證。

AI本質(zhì)上的問題是科學(xué)+工程問題；腦科學(xué)將繼續(xù)為AI帶來啟示，并相互發(fā)展；技術(shù)的快速發(fā)展將帶來AI和腦科學(xué)的快速融合發(fā)展。

“這是最好的時(shí)代,也是最壞的時(shí)代”——狄更斯

我們處于最好的時(shí)代 ：腦科學(xué)快速發(fā)展；高性能、量子計(jì)算機(jī)；大數(shù)據(jù)；各級(jí)政府、企業(yè)的高度重視。

我們處于最壞的時(shí)代：倫理、法律問題；不小心就會(huì)被AI干掉！

這是智慧的時(shí)代！

這是愚蠢的時(shí)代！

人工智能本科教育：以AI為核心的專業(yè)體系建設(shè)

人工智能要想穩(wěn)健的發(fā)展，正確的人才培養(yǎng)是十分重要的。

首都師范大學(xué)教授、CAAI教育工作委員會(huì)主任王萬森教授

首都師范大學(xué)教授，CAAI教育工作委員會(huì)主任王萬森教授基于我國(guó)人工智能教育現(xiàn)狀，對(duì)以人工智能為核心的專業(yè)體系建設(shè)及人工智能人才的培養(yǎng)模式做了深入的分析——《人工智能本科人才培養(yǎng)及專業(yè)知識(shí)結(jié)構(gòu)探討》。

我國(guó)人工智能本科教育的基本狀況

人工智能本科教育的起源及發(fā)展 ：我國(guó)人工智能本科教育起源于2004年，智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)就是我國(guó)的人工智能專業(yè)，二者沒有本質(zhì)區(qū)別，名字不同，可差異化發(fā)展。后面統(tǒng)稱人工智能專業(yè) 。

截止2016年，全國(guó)經(jīng)教育部正式批準(zhǔn)設(shè)立的本科專業(yè)共29個(gè)。 2016年前步履艱難。2017年新增7個(gè)，2018年新增19個(gè)。目前為止一共55個(gè)。

而按建院時(shí)間排名，在前10名的院校當(dāng)中，僅有2所具有本科教育。王萬森教授對(duì)此現(xiàn)象表示懷疑，“這只是跟風(fēng)，而不是真正的教育”。

人工智能本科教育熱潮興起 ：⑴多專業(yè)并行快速發(fā)展；⑵AI學(xué)院紛紛建立。

人工智能本科教育熱潮溯源 ：⑴科技進(jìn)步與企業(yè)推動(dòng)：算力、數(shù)據(jù)、算法；⑵政府引導(dǎo)與需求牽引。

而后王萬森教授對(duì)人工智能教育熱潮進(jìn)行了冷思考 ，提出三點(diǎn)基本估計(jì)和兩條質(zhì)量準(zhǔn)則：

三點(diǎn)基本估計(jì)：第一，能主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求，具有較強(qiáng)的發(fā)展原動(dòng)力；第二，是一種形勢(shì)紅利驅(qū)動(dòng)下的轟轟烈烈，其內(nèi)涵發(fā)展的深層次問題需要認(rèn)真考慮；第三，教育的本質(zhì)是樹人，質(zhì)量和前瞻性是其首要屬性。

兩條質(zhì)量準(zhǔn)則：一是學(xué)科準(zhǔn)則；二是需求準(zhǔn)則。

以人工智能為核心的專業(yè)體系建設(shè)

新一代人工智能的基本結(jié)構(gòu)

王萬森教授提出新一代人工智能的基本結(jié)構(gòu)：

1、基礎(chǔ)理論：

⑴重大基礎(chǔ)理論：大數(shù)據(jù)智能理論、跨媒體感知計(jì)算理論、混合增強(qiáng)智能理論、群體智能理論、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)。

⑵前沿性關(guān)鍵共性技術(shù)：高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、類腦智能、量子智能計(jì)算。

2、關(guān)鍵共性技術(shù)：

⑴知識(shí)計(jì)算引擎與知識(shí)服務(wù)技術(shù)、跨媒體分析推理技術(shù)、群體智能關(guān)鍵技術(shù)、混合增強(qiáng)智能新架構(gòu)和新技術(shù)、自主無人系統(tǒng)的智能技術(shù)。

⑵虛擬現(xiàn)實(shí)智能建模技術(shù)、智能計(jì)算芯片與系統(tǒng)、自然語言處理技術(shù)。

王萬森教授表示，人工智能正在形成一個(gè)新的專業(yè)類：⑴人工智能不是任何一個(gè)現(xiàn)有專業(yè)的子集；⑵人工智能應(yīng)該是一個(gè)新的專業(yè)類 。

同時(shí)王教授還提出了以人工智能為核心的專業(yè)體系：

1. 內(nèi)核：人工智能類專業(yè)的核心專業(yè)，起著“機(jī)器大腦”的作用；衍生層：直接由人工智能專業(yè)衍生出來。

2. 內(nèi)核+衍生層+復(fù)合層 ：按國(guó)務(wù)院通知中“加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)”；“推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域，推動(dòng)人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用” 。

3. 內(nèi)核+衍生層+復(fù)合層+交叉層：按國(guó)務(wù)院通知中“重視人工智能與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合?！?/p>

不同類型人工智能人才的培養(yǎng)模式

國(guó)務(wù)院通知對(duì)高校人工智能教育的要求包含四層含義：⑴設(shè)立人工智能專業(yè) ；⑵拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容；⑶形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)；⑷人工智能與現(xiàn)有專業(yè)的交叉融合。

專業(yè)、復(fù)合、交叉型人工智能人才的培養(yǎng)：

人工智能本科專業(yè)知識(shí)結(jié)構(gòu)探討

王萬森教授談到人工智能及其基本結(jié)構(gòu)，他表示，人們?cè)谡J(rèn)識(shí)客觀世界中，由思維過程和腦力活動(dòng)所表現(xiàn)出的綜合能力。

用人工的方法在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)的智能。它研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，以模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能。

對(duì)于人工智能專業(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)及課程體系，王教授認(rèn)為：

以此為基礎(chǔ)，王萬森教授以卡內(nèi)基.梅隆人工智能專業(yè)課程結(jié)構(gòu)為例，并表示應(yīng)“從核心課程開始就給予選修條件”：

卡內(nèi)基.梅隆人工智能專業(yè)課程結(jié)構(gòu)

王萬森教授對(duì)人工智能本科教育的幾點(diǎn)思考

高等教育的本質(zhì)是要“樹人”，質(zhì)量和前瞻性是其首要屬性，高校人工智能教育更是如此。

主動(dòng)服務(wù)社會(huì)需求是高等教育不可懈怠的使命，增設(shè)智能專業(yè)、發(fā)展人工智能教育，是當(dāng)前和今后一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期的主流 。

人工智能教育是一個(gè)系統(tǒng)工程，相關(guān)專業(yè)應(yīng)該在新一代人工智能這個(gè)大框架下協(xié)同發(fā)展。

高校人工智能教育包括了專業(yè)型、復(fù)合型、交叉型人才的培養(yǎng)，以及學(xué)生人工智能素養(yǎng)的提升。

AI摩爾定律早就偉大公司，全球巨頭布局AI生態(tài)系統(tǒng)

新智元?jiǎng)?chuàng)始人兼CEO楊靜女士

新智元?jiǎng)?chuàng)始人兼CEO楊靜女士在2018 CAAI上，從AI摩爾定律與摩爾定律、中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)、崛起中的超級(jí)AI系統(tǒng)和全球巨頭的生態(tài)布局等方面做了題為《AI摩爾定律與超級(jí)云計(jì)算》的精彩演講。

AI摩爾定律與摩爾定律

楊靜女士開場(chǎng)提及前不久在上海舉辦的華為HC大會(huì)，表示華為在大會(huì)中宣布將由傳統(tǒng)手機(jī)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型為AI企業(yè)，正是符合AI摩爾定律。

AI摩爾定律是OpenAI做了很深度的研究與分析得出的結(jié)論：AI訓(xùn)練任務(wù)所運(yùn)用的算力每3.43個(gè)月就會(huì)翻倍，這一數(shù)字大大超越了芯片產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期存在的摩爾定律（每18-24個(gè)月芯片的性能會(huì)翻一倍）。自2012年以來，AI算力增長(zhǎng)了超過 300,000 倍（而如果是以摩爾定律的速度，只應(yīng)有12倍的增長(zhǎng)）。例如，英偉達(dá)公司，其快速的發(fā)展，且目前在人均產(chǎn)能上超過英特爾，就恰好體現(xiàn)了AI摩爾定律的魔力。

而“摩爾定律”50年來，按照計(jì)算能力來算，芯片每?jī)赡瓿杀鞠陆狄话耄浇裉煲呀?jīng)成為50年前價(jià)格的(1/2)^25，也就是說是當(dāng)時(shí)價(jià)格的近3500萬分之一。目前1.5納米芯片制程已確認(rèn)，可延續(xù)到2030年 。

楊靜女士同時(shí)提到，實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)、量子計(jì)算十年內(nèi)將成主流。

全球大型、巨頭企業(yè)都在量子計(jì)算上投入大量的精力。谷歌：公布72位量子比特處理器；IBM：展示50個(gè)量子比特原型機(jī)；阿里：81比特量子電路模擬器“太章”。所以量子計(jì)算又將為AI摩爾定律拓寬發(fā)展的道路。

所以AI摩爾定律較于摩爾定律：以1敵40，資本看中的是增速 。

中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)

楊靜女士講到中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，首先對(duì)中國(guó)新一代人工智能規(guī)劃進(jìn)行了解讀：社會(huì)交流平臺(tái)、開放知識(shí)平臺(tái)、開源硬件工廠、開源軟件平臺(tái)、群智眾創(chuàng)空間。如圖所示：

而后提到中國(guó)人工智能發(fā)展三段論，即第一階段“天網(wǎng)”、第二階段“天算”、第三階段“天智”。

“天網(wǎng)”是把物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)連接在一起，使世界的一切都變得更加數(shù)字化和全球化；“天算”是運(yùn)用高級(jí)的運(yùn)算能力處理海量數(shù)據(jù)；“天智”是利用海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理之后，實(shí)現(xiàn)預(yù)示預(yù)測(cè)。

崛起中的超級(jí)AI系統(tǒng)，全球巨頭的生態(tài)布局

楊靜女士認(rèn)為，在AI生態(tài)構(gòu)建中，云的能力很重要，全球排名前5的科技公司，如亞馬遜、谷歌、微軟等，都要轉(zhuǎn)型成AI云公司。

谷歌云：39億美元巨額投資AI，建立龐大AI生態(tài)圈。

軟硬件+開源框架定制體系→聚攬?zhí)煜掠⒉拧茉忑嫶蟮?a target="_blank">開發(fā)者社區(qū)生態(tài)圈。

亞馬遜云（AWS）：構(gòu)建AI云生態(tài)閉環(huán)。

亞馬遜云（AWS），全球公共云市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者，憑借其可擴(kuò)展性和全面的平臺(tái)服務(wù)，AWS是開發(fā)和部署云和AI應(yīng)用最領(lǐng)先的云環(huán)境之一。采取開發(fā)者&企業(yè)客戶兩者并重的策略，目前占據(jù)市場(chǎng)第一份額。

微軟AI云：主打企業(yè)客戶市場(chǎng)，多種AI服務(wù)組合。

微軟在商業(yè)環(huán)境中擁有大量客戶，也有豐富的云+AI服務(wù)組合，讓微軟成為AI云市場(chǎng)的佼佼者。尤其是在企業(yè)客戶市場(chǎng)，微軟堅(jiān)持使用Windows，Office 365或Dynamics365等產(chǎn)品扎根全球生態(tài)市場(chǎng)。

具備大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)流可以用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法和構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

對(duì)中國(guó)企業(yè)而言，由于底層的軟件開發(fā)框架和計(jì)算芯片領(lǐng)域都沒有出現(xiàn)世界級(jí)產(chǎn)品，中國(guó)科技這個(gè)大樹是沒有“根”的，這是劣勢(shì)但同時(shí)也是機(jī)遇。