如何构建富有吸引力的人工智能产品?人工智能云服务(AI-as-a-Service)构建指南

到目前为止,只有超大型组织在人工智能AI领域进行了投资 ( 英文)。但有研究表明,这一情况正在发生改变。Forrester 预测,70% 的企业将在未来 12 个月内实施人工智能 ( 英文),2016 年这一数字为 40%,2017 年为 51%。

为何会发生这种变化?云服务提供商又该如何把握机会并拓展业务?

推动变革的因素
数据和计算首度融汇在一起,为主流人工智能的蓬勃发展创造了最佳条件。许多人工智能的成功案例很好的证实了这一点:

  1. 互联网接入设备的指数级增长,意味着在云中汇集了比以往更多的数据。
  2. 处理能力和现代计算模型(如云计算)的进步让我们得以高速分析海量数据。
  3. 从医疗应用案例到虚拟助手再到自动驾驶,人工智能不断展现出强大的变革力量。

企业认识到人工智能带来的巨大优势,必要的数据和处理能力也已就位,那么是否任何人都能立即部署人工智能解决方案呢?

非也。

70% 的企业将在未来 12 个月内实施人工智能,2016 年这一数字为 40%,2017 年为 51%。

Forrester Research 报告“2018 年预测:人工智能的蜜月期已经结束”。

云服务提供商的发展契机
要实现人工智能,企业还需付出辛勤努力,推进重大的技术和文化变革,而这恰恰是云服务提供商的增值之处:

  1. 帮助客户克服采用人工智能的重大障碍:缺乏 IT 基础设施、人才短缺、投资不足 (英文)。
  2. 协助客户清理和组织用于机器学习和深度学习算法的数据。
  3. 汇总客户的边缘设备数据和传感器数据,与其他数据源混合并应用大数据分析,从而为客户提供深刻洞察。
  4. 存储客户用于训练人工智能模型的数据,让客户不必自己存储海量数据也能开发自己的人工智能算法。
  5. 与客户合作创建算法,让没有足够能力或专业知识构建自己的人工智能功能的客户也能充分利用人工智能带来的优势。
  6. 根据客户最迫切的需求提供持续的人工智能即服务产品,例如人工智能测试环境、图像分类解决方案和人工智能语音识别系统。

构建产品
云服务提供商一旦确定了其人工智能解决方案可以拓展新的云服务业务,下一步就是确保其基础设施能够为构建引人注目的人工智能解决方案(AI-as-a-Service)打好基础。总的来说,云服务提供商应关注以下方面:

  1. 改善基础设施的可扩展性。
  2. 为人工智能项目选择适当的框架。
  3. 确保存储系统构架合理,能够支持机器学习和深度学习工作负载。
  4. 提高将用于运行机器学习和深度学习算法的平台的性能和速度。
  5. 不断重新评估人工智能技术现状,根据具体情况部署最佳的基础设施、工具和流程组合。

有关部署基础设施以支持人工智能工作负载所需的步骤及为此提供支持的英特尔Ò技术的更多信息,请下载我们最新的电子指南:《人工智能云服务(AI-as-a-Service)构建指南》。


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