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[导读]北京2021年10月11日 /美通社/ -- 日前,全球知名市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan,简称沙利文)联合头豹研究院发布《2021年中国AI开发平台市场报告》。报告数据显示,亚马逊云科技在中国AI平台开发应用市场的综合竞争表现中,处于“领导...

北京2021年10月11日 /美通社/ -- 日前,全球知名市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan,简称沙利文)联合头豹研究院发布《2021年中国AI开发平台市场报告》。报告数据显示,亚马逊云科技在中国AI平台开发应用市场的综合竞争表现中,处于“领导者象限”的最高位置。研究报告数据如下图所示:

亚马逊云科技位居中国AI开发平台榜首


该报告以人工智能领域开发平台产品为核心研究对象,研究周期覆盖2020年全年。报告数据显示:中国AI开发平台应用市场发展处于平稳增长期,2016-2020年中国AI开发平台营收规模快速扩张,2020年中国AI开发平台营收已突破200亿元。报告用弗若斯特雷达(Frost Radar)对比展示了业内主要厂商在中国AI平台开发应用市场的综合竞争表现,亚马逊云科技在创新指数和增长指数两个方面全面胜出,处于领导者象限的最高位置

在AI/ML(人工智能与机器学习)领域,亚马逊云科技提供广泛而深入的机器学习服务,在技术堆栈的三个层面提供广泛的服务组合,并快速迭代创新,不仅“授人以鱼”,更坚持“授人以渔”,致力于将机器学习能力交到每一位开发者和数据科学家手中。

  • 在底层,即机器学习底层的框架和基础架构层面,亚马逊云科技全面提供基于各家芯片供应商的最新技术选项,提供从小到大多种配置,支持市面上流行的各种机器学习框架和算法。同时,为了不断给客户提供更好性价比的算力,亚马逊云科技自主设计芯片,推出了高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。日前,基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例,已通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域落地,并凭借其更高性能和更低成本机器学习推理算力,成为越来越多中国区域客户的首选。OPPO便是中国区域Amazon EC2 Inf1的首批客户之一,在月活过亿的对话式AI产品小布助手业务上,为了达到行业领先的对话语义理解效果,OPPO的算法工程师在Amazon EC2 Inf1上创新地研发可支持预训练大模型高效推理服务模块,在部分业务场景上预计可降低35%以上的模型推理服务成本,并期望逐步拓展到越来越多的新场景中。Amazon EC2 Inf1高性价比、开箱即用、容量供应弹性灵活,并持续发布新功能,都能够帮助到OPPO的机器学习团队不断利用更复杂的算法模型进行创新,并加速改善客户的整体体验。
  • 中间层,作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅度降低机器学习的总体拥有成本。Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等多项新功能均已通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域落地。
  • 上层,人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务,这些服务覆盖了文本分析、代码检查、聊天机器人、需求预测、文档分析、企业搜索、反欺诈、图像视频分析、个性化推荐、实时翻译、文本语言转换、转录等各种功能,可以迅速开发成为各种面向具体应用场景的AI解决方案。其中,构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务Amazon Personalize,自动语音识别(ASR)服务Amazon Transcribe Streaming实时流式语音转录功能等多项新服务及功能,均已在中国区域推出。

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。其中,虎牙通过使用亚马逊云科技服务,在几天时间内实现了虎牙海外直播应用Nimo TV的部署,并且运行极其稳定;亚马逊云科技利用GPU与自研的AI芯片,帮助虎牙直播在边缘进行在线推理服务。

新希望集团结合时下流行的“直播带货”,使用机器学习人工智能服务为特定产品高效匹配主播,降低应用门槛,通过内部试点快速赋能,扩展到其它快消业务区域或创新赛道中。在供应链方面,新希望借助物联网、边缘计算、高级数据分析等工具,对工厂进行数字化改造,通过亚马逊云科技 AI/ML服务提升生产效率,牢牢抓住传统企业数字化转型升级的“两端”。

新世纪医疗为配合医疗服务创新,新世纪医疗成立远程医学影像中心,在电子胶片业务的基础上,将大量医学影像样本通过云端进行机器学习,训练儿科专属的模型,从而探讨儿科医学影像AI辅助诊断应用,有效降低误诊率,提升诊断效率。

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