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如今巨頭們已經不滿足于提供單純的云計算服務了，他們盯上了企業手里大量的客戶數據，試圖用AI技術學習這些數據，為企業提供更精確的服務。在云計算領先的微軟和亞馬遜，以及在AI里領先的谷歌，在這個新的交叉領域里開始競跑。
醫院和微軟Azure ：監測病人在家的身體信息
有這么一家位于新罕布什爾州的達特茅斯-希區柯克醫療中心，他們的一些病人在家踩上浴室的體重秤的時候，微軟的計算機會立馬得知體重計上的數值。而且，微軟還能得到這個醫院病人在家的其他信息：血壓值和病人的情緒狀態，后者是微軟的計算機通過分析護士和病人的電話對話，而分析得出的。
微軟通過人工智能（AI）軟件分析以上病人的信息：體重、血壓、情緒狀態，以此希望識別出身體疾病的信號，提前警告醫生和病人可能出現的問題。
這家醫療中心既提前演練了醫療護理的未來圖景，也預覽了一下微軟的商業未來。
達特茅斯-希區柯克醫療中心正在使用的，是微軟云Azure中新添加的一套“認知”AI服務。微軟說，出租機器學習技術將解鎖新的利潤空間，同時能夠讓企業將他們客戶的數據與AI技術結合起來，而這以前只是大公司才有的技術優勢。
微軟產品管理總監 Herain Oberoi說道：“客戶將會從典型的云服務轉向糅合了機器學習和AI功能的新型云服務。”
微軟在該領域的競爭對手谷歌、IBM和亞馬遜也在朝著同樣的方向前進。
谷歌在今年6月宣布，已經發明了一種新型的芯片來促進機器學習軟件，并且使其云服務更加具有競爭力。谷歌已經在云服務市場落后于亞馬遜和微軟，但是CEO Sundar Picha曾表示，機器學習將會使谷歌的云服務變得與眾不同。亞馬遜的云計算部門在去年發布了第一批機器學習云服務，而且該部門領導Andy Jassy承諾將在未來幾個月顯著擴大這些服務的使用范圍。
從AI技術獲得消費級產品優勢的有亞馬遜的語音助理系統 Alexa，和谷歌的一項新的圖像服務，這項服務能夠理解圖像的內容，目前已經有超過2億的用戶。人們普遍認為，將機器學習添加進企業級的云服務里，具有新的利潤和市場空間。 IDC 估計，去年企業已經為云服務提供商花了大約700億美元，并預測這一數據將在2020年底翻倍。
Rob Craft是谷歌機器學習云產品的負責人，他表示很多公司都能夠立馬從機器學習里獲得好處，因為他們手里已經擁有了自家公司經營、商務和客戶的大量數據。“我們的目標是幫助他們從數據里獲得更加直接的價值。”Craft 說道。
相比于谷歌已經提供的眾多機器學習有關服務，比如提取圖片里的內容信息、將音頻直接轉錄成文字、機器翻譯等，微軟和IBM在這一方面是落后于谷歌的，然而這兩家公司也已經開始利用API 在該類服務里進行廣闊布局。
例如，微軟有一個試圖理解面部表情的API；IBM有一個API 能夠評估社交媒體里某篇帖子作者的性格，營銷公司Influential利用這個功能幫助客戶辨別出最有價值的社交媒體用戶，來使其營銷活動更加有針對性。多個不同的API可以結合起來使用，比如，一家公司可以建立一個系統，首先在眾多社交媒體圖片里識別出自家的Logo，接著理解圖片里所有人的面部表情，然后再從評論等文本里提取出關鍵詞語。
初創公司ROSS Intelligence為大型律師事務所提供加速法律研究的軟件服務，其CTO和聯合創始人Jimoh Ovbiagele表示，建立和運營一個頂級的機器學習系統，都需要時間和金錢上的巨大投入，對于很多公司而言，租用這種技術更為劃算。“站在巨人的肩膀上是有道理的。”Ovbiagele說道，目前ROSS公司的服務建立在IBM的一套語言處理技術基礎之上。
著名會計師事務所普華永道的技術官Chris Curran表示，大部分公司還遠沒有準備好花大價錢接受機器學習的服務，他估計大約有四分之三的公司還處在“觀望和學習”的姿態，觀察這些新的技術到底能提供什么樣的價值。
Curran還表示，只有滿足了企業的各種具體需求，這項技術才有最大價值。比如在視覺識別領域里，谷歌和微軟圖片API在分類識別里表現較好，可辨認出一張圖里是否包含車或高樓大廈。但是客戶需要的是更為精確的服務，比如一個食品生產商需要一個視覺系統能夠識別出生產線上眾多同類產品中哪些是有缺點的。
所有的云服務提供商，要么已經將算法應用于學習客戶數據，要么正在為此做著準備。但是真正建立起定制的人工智能軟件并不是那么容易，“你必須得有具體領域里恰當的人和專門的技術，而這些都是非常短缺的。”Curran 說道。
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