媒體報道顯示，2020年1月1日至今，我國吊銷/注銷的人工智能相關企業(yè)達到732家！AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)活過3年的不到10%！
那么，人工智能企業(yè)真的生存困難？沒有應用需求，整個行業(yè)發(fā)展停滯嗎？
答案顯然是否定的。一方面，人工智能技術的應用越來越廣泛，應用場景不斷擴大，身邊的就如資訊推送、網購推薦、叫車出行、在線教育等。
另一方面，人工智能企業(yè)在數量上可能會有消減，但是實力卻不斷增強。未來，更多的企業(yè)如軟件企業(yè)等可能都會變成人工智能企業(yè)。
早在幾年前，國內外的公有云巨頭就提出了“云+AI”或者“云+AI+大數據”的策略，電信營運商類云服務商更提出了“云+AI+5G”的策略。AI在云服務商發(fā)展戰(zhàn)略中占有擴大業(yè)務發(fā)展的重要地位。
那么公有云服務商AI云服務哪家強呢？
1、云服務成為AI創(chuàng)新重要力量
隨著AI技術的不斷落地，越來越多的企業(yè)開始將AI集成到自身的產品體系中。最為簡單有效的方式就是使用基于云的AI云服務(AIaaS)所提供的API。
AI云服務就是一種托管服務，讓開發(fā)團隊可以整合AI和機器學習固有的優(yōu)勢。目前，中國AI云服務呈現以下幾個特點：
第一，市場保持高速增長。IDC最新發(fā)布的《中國人工智能云服務市場研究報告（2019）》顯示，中國AI云服務市場2019年市場規(guī)模達1.66億美元，預計2018至2024年復合年增長率（CAGR）將達到93.6%。
第二，中國AI云服務擁有巨大的增長空間。根據Marketsand Markets發(fā)布的最新市場研究報告預測，人工智能即服務(AIaaS)市場規(guī)模預計將從2018年的15.2億美元增長到2023年的108.8億美元，在預測期內CAGR為48.2％，成為推動云計算持續(xù)增長的重要細分領域。在中國，因為人口眾多，應用市場潛力巨大。
第三，中國AI云服務規(guī)模和占比還比較小。根據IDC報告，2019年，中國AI公有云服務占AI軟件市場規(guī)模約10.3%，美國AI軟件公有云服務占AI軟件市場規(guī)模約15.6%。
中國AI云服務無論是在AI軟件市場中占比，還是相對于美國市場AI公有云服務占比，都不高。
IDC的報告認為，AWS、阿里云、騰訊云、百度智能云、華為云、京東云、金山云等在開放的AI能力、整體調用量、市場份額等方面，均處于第一陣營。
云服務廠商將成為AI技術突破和應用創(chuàng)新的重要力量。專家認為，技術創(chuàng)新和突破、能規(guī)?；瘡椭频膽脠鼍?、完善的生態(tài)合作將幫助廠商擴大市場份額。
2、讓機器學習成為一種服務
機器學習就是從數據中發(fā)現模式，利用模式快速高效解決應用中的問題。而構建、訓練和部署機器學習模型成為關鍵。
使用傳統(tǒng)方法構建機器學習模型，標記、訓練和微調參數非常耗時，過程繁瑣，需要相當大的計算力。
因此，用復雜的模型構建可擴展的工作流，如強化學習模型，是數據科學家面臨的一大挑戰(zhàn)。
而云服務商的機器學習服務可以利用豐富的計算資源、AI框架的技術資源，幫助用戶快速構建、訓練和部署機器學習模型。
根據IDC的報告，在機器學習領域，目前，中國市場已經出現了百度云BML、華為云ModelArts、AWS SageMaker、Azure AML等服務。阿里云依托云服務市場的客戶資源積累以及近4年的產品錘煉，建立了部分應用場景優(yōu)勢。騰訊云于2020年1月開放收費的機器學習產品，將線下的機器學習實踐服務于線上用戶。
AWS提供幫助開發(fā)者和數據科學家快速的規(guī)?；瘶嫿?、訓練和部署機器學習 (ML) 模型的完全托管的服務Amazon SageMaker，消除了機器學習模型構建過程中各個步驟的繁重工作，同時使中國客戶獲得一系列新發(fā)布的工具。
Amazon SageMaker提供了一個完整的機器學習套件，降低了模型構建和訓練的難度，簡化和加快了模型訓練過程，可以通過自動提供和管理基礎設施來訓練模型和運行推理。
另外，通過與合作伙伴的合作，搭建行業(yè)應用，AWS機器學習服務打造一個AI應用生態(tài)。
3、計算機視覺感知客觀世界
計算機視覺被稱為人工智能的“眼睛”，是感知客觀世界的核心技術，其主要任務就是通過對采集的圖片或圖像進行處理，以獲得相應場景的信息。
目前，計算機視覺擁有豐富的應用場景，每個場景都對數據的種類與數量、技術的難易度，以及誤判的容忍度有不同的要求，不同的公司通過提供差異化服務，實現其附加價值，因此在此領域成功的公司很多，很難出現贏者通吃的局面。
IDC的報告認為，在人臉人體識別領域，騰訊云、百度云、阿里云市場表現相對領先。
在圖像視頻領域，不論是開放的產品能力，還是API調用量，以及商業(yè)化收入，百度云、騰訊云，以及自2020年推出視覺智能開放平臺的阿里云都有較高的增長潛力。
百度人體分析技術具備人體關鍵點識別、人體屬性分析、人流量統(tǒng)計、人像分割、手勢識別和駕駛行為分析6大基礎能力，可滿足多個場景的應用需求。
這些能力可為安防監(jiān)控提供人流監(jiān)測和行為識別；在智慧零售場景，針對客群屬性畫像、顧客軌跡等做出相關分析；在體育、娛樂互動方面，通過人體識別可產生更多創(chuàng)新應用；甚至可以通過垂直場景能力對駕駛員行為和乘客進行監(jiān)測分析，降低酒后駕車、超載、疲勞駕駛等多種危險駕駛行為。
百度還推出了針對人臉識別的開發(fā)套件，包含采集設備、開發(fā)板、顯示設備、離線SDK和云服務5大板塊，開發(fā)者可自由組合，基于該套件，任意人臉識別應用都可在30分鐘內搭建成功。
百度云人工智能的圖像技術具有文字識別、人臉識別、圖像識別、圖像搜索和人體分析等功能。
文字識別能識別通用文字、卡片證照、網絡圖片文字、表格文字、營業(yè)執(zhí)照、手寫、二維碼、車牌、港澳臺通行證、戶口本、保單、等幾十種形式?；诎俣壬疃葘W習算法和中文檢測識別技術，整體識別準確率達90%以上。
未來，計算機視覺方面的研究將蓬勃發(fā)展，在自動駕駛汽車、醫(yī)療保健、零售、能源、語言學等諸多領域的應用都越來越廣。
4、進入藍海時代的智能語言
能聽會說的機器，就是今天我們所熟知的智能語音，實現人機的語言通信，包括語音識別技術和語音合成技術。目前，智能語音的藍海時代已來。
中國智能語音技術專利數量持續(xù)增長，擁有龐大的用戶群基礎以及互聯網系統(tǒng)優(yōu)勢，已在全球市場占據一席之地。
IDC的報告認為，在智能語音以及對話式AI領域，阿里云和騰訊云的優(yōu)勢比較明顯。
阿里云自2017年開放智能語音技術，推出語音自學習平臺，用戶可以在完全不了解語音語言算法的情況下，通過灌注行業(yè)數據，快速定制出一套自己專屬的語音模型。
對內注重前沿技術研發(fā)，對外廣建合作伙伴生態(tài)，在實現規(guī)模化落地之外，至今阿里云上也已積累了3萬多個語音領域的算法模型。
作為較早布局云上語音AI技術的企業(yè)，阿里云對外提供語音原子能力、行業(yè)模型及自學習平臺等服務，給用戶“開箱即用”的行業(yè)語音解決方案。目前，阿里云語音已擁有5萬多家客戶，覆蓋教育、金融、出行等數十個場景。
騰訊云在智能語音領域也影響深遠。其推出的語音AI系列產品包括騰訊云慧聽（語音識別）、騰訊云慧語（語音合成）、騰訊云慧譯（機器翻譯）以及騰訊智能對話平臺（Tencent Bot Platform）。
騰訊智能對話平臺，全面開放騰訊對話系統(tǒng)核心技術，可以為大型企業(yè)客戶、開發(fā)者和生態(tài)合作伙伴、提供開發(fā)平臺和機器人中間件的能力。開發(fā)者使用騰訊云智能對話平臺可實現零代碼構建機器人。
