一文看懂微软 Build 2017 大会:让 AI 走向边缘

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最近一段时间微软很忙。继上週一个教育主题发表会上推出的 Surface Laptop、Windows 10 S 后,10 日晚上微软 Build 2017 大会正式召开。11 日 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,很可能是发表 Surface Pro 5(编按:微软副总裁是否认 Surface Pro 会这快到来)。

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而发表会上的微软更忙,Keynote 环节长达 3 个小时,CEO 纳德拉、云端服务部门负责人 Scott Guthrie,以及人工智慧与研究部门负责人沈向洋轮番登台。会中发表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端与 AI,但更重要的是无处不在的云端,与无处不在的 AI。

智慧云与智慧边缘

一开场,纳德拉以自己一张连女儿都认不出来的 1992 年照片为笑料,来展现世界发展变化之快。

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他表示,在运算能力的飞速发展中,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,让电脑视觉、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「云端至上,行动优先」战略的出发点。

目前,Windows 10 的月活跃设备数是 5 亿,Cortana 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% 都使用微软的云端服务。

在这种情况下,纳德拉称,微软预见到了一个新的世界,它是智慧云(Intelligent Cloud)与智慧边缘(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。

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

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

为此,微软在 Build 大会发表了 Azure IoT Edge 服务,一个为物联网準备的云端服务。它会有各感应器和小型运算设备追蹤工业场景中的数据,然后由微软的云端和 AI 工具分析。Azure IoT Edge 可以在本地运算设备上进行计算,节省时间。它同时也是跨平台的,支持 Linux 和 Windows。

除了运算走向边缘,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,微软展示了 Cortana 在智慧语音设备、汽车、PC 和手机上运行。Cortana 可以告诉你行程安排,而这些都可以在任何地方获取。

云端服务更新

在纳德拉公布微软的战略后,云端服务部门负责人 Scott Guthrie 具体介绍了云端的新功能,概况如下。

Azure App

首先是 Android 与 iOS 平台的 Azure 行动应用,它可能做不了什幺开发工作,但能帮助即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表。

这一举动意味着微软对开发者的全方位支持,不论其程式码用什幺平台。

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Azure Cosmos DB

微软还发表了新的云端资料库服务 Cosmos DB,它的主要特点是能一键在多个国家快速布置资料库,这样各地的讯息都会同步。它被称为是第一个全球分布的多模态资料库服务。

微软还发表了一款尚在预览阶段的资料库迁移服务,可以将甲骨文和 SQL Server 的资料库迁到 Azure SQL 资料库中,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 用任何资料库。

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,布置在 Azure 上;Azure Functions 无服务器架构服务也有更新;还有新的储存服务加密,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阳。

他表示,随着运算力和以深度学习为代表的演算法的发展,以及大量数据的爆发,AI 有了长足进步。在两年前,微软刚推出认知服务时,仅有 4 个 API,现在已有 29 个之多,包括视觉、语言、语音、搜寻、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,也是遍布全球的云端运算能力,以及来自微软研究院的突破性 AI 演算法,这两者是创新服务的引擎。比如,在图像辨识方面微软的 RESNET 曾使用令人惊歎的 152 层神经网路;语音方面,在半年多前,微软辨识也达到人类水準,错误率仅 5.9%。

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更进一步,微软希望能提供客製化的 AI 服务。沈向阳称,自从认知服务推出以来,开发者就想要客製化的服务。

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,它现在适用于电脑视觉服务,基于 Bing 的搜寻引擎服务,以及决策服务(用于 A / B 测试,或个性化推荐等)。透过客製化的视觉服务,可以开发自己的图像辨识系统,比如辨识路标,食品等,这可以整合到一些消费类的应用中。

微软发表的 Azure Batch AI Training 可在 Azure 云端平台上训练深度神经网路,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,微软只是称支持任何框架,包括 Google 的 TensorFlow,自家的 Cognitive Toolkit 及 Caffe。

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,因为代表了下一代人机互动的变化,就像是从命令行到图形介面的演变,可以让互动变得更简单。

另外,他还展示了一个即时 PPT 翻译功能,自动即时翻译 PPT 文本,同时在协作对话中以字幕的形式翻译语音内容。现在这服务还处于预览阶段。这展示了 AI 服务如何渗透到工作各方面。

最后,对 AI 最重要的数据,微软还想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。

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