資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：越來越多的應用發(fā)生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業(yè)而言，他們甚至可以說是被逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業(yè)用戶，也由私有云躍遷到了公有云。當然，并不是任何一家傳統(tǒng)企業(yè)都會先嘗試公有云，但他們也會為獲得全棧的能力去嘗試部分上云。
越來越多的AI應用發(fā)生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業(yè)而言，他們甚至可以說是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業(yè)用戶，也由私有云躍遷到了公有云。
數據和算力是維持AI的兩大要素，而傳統(tǒng)的計算環(huán)境是難以滿足二者的指數級增長的。
如果在云端借助Hadoop集群和Spark這樣的通用計算引擎，或者是Storm等計算框架，就可以將數據分解為多個部分，對每一部分的數據進行分析，之后將效果匯總經過多輪計算篩選出結果。這一切，在數據中心的強大算力下才能完成。
當人工智能走向云端，開發(fā)者既是第一批受益者，又成為了云服務商手中的核心資源。就像微軟不惜重金收購GitHub、谷歌開源TensorFlow一樣，核心的開發(fā)者群體或社區(qū)貢獻著數以萬計的應用資源，而背后的這些數據資源如果悉數運行在Azure或谷歌云平臺上，對于微軟和谷歌的云業(yè)務發(fā)展勢必是不錯的助力。
落地到行業(yè)，對云上智能先知先覺的傳統(tǒng)企業(yè)深有感觸。以物流為例，物流企業(yè)比拼的已不止是車隊數量和倉儲空間，而是學會借助大數據、物聯(lián)網和AI技術，深入到每一個環(huán)節(jié)打造智慧的物流平臺。這一過程中，云計算扮演著至關重要的角色。過去，寫一套完整的物流系統(tǒng)需要調動研發(fā)、運維、安全、網絡等多個部門的人。如今一個顯著的現(xiàn)象是，管理數千輛車規(guī)模車隊的運營負責人已經可以是學算法專業(yè)的年輕人。為什么會有這種變化？原因是這些人會利用算法處理大數據，通過優(yōu)化運輸環(huán)節(jié)從而提升物流運轉的效率。
當然，并不是任何一家傳統(tǒng)企業(yè)都會先嘗試公有云，但他們也會為獲得全棧的AI能力去嘗試部分上云。工業(yè)互聯(lián)網時代產生的數據量比傳統(tǒng)信息化要多數千倍甚至數萬倍，并且是實時采集、高頻度、高密度的，動態(tài)數據模型隨時可變，甚至良品率的細微變化都會帶來數據模型重建。這樣一來，如果做不到工業(yè)數據實時更新，智能制造就無從談起。
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摘要：越來越多的應用發(fā)生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業(yè)而言，他們甚至可以說是被逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業(yè)用戶，也由私有云躍遷到了公有云。當然，并不是任何一家傳統(tǒng)企業(yè)都會先嘗試公有云，但他們也會為獲得全棧的能力去嘗試部分上云。 越來越多的AI應用發(fā)生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業(yè)而言，他們甚至可以說是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業(yè)用戶，也由私有云躍遷到...
摘要：此外，就像微軟不惜重金收購谷歌開源一樣，核心的開發(fā)者群體或社區(qū)貢獻著數以萬計的應用資源，而背后的這些數據資源如果悉數運行在或谷歌云平臺上，對于微軟和谷歌的云業(yè)務發(fā)展勢必是不錯的助力。越來越多的AI應用發(fā)生在云端，尤其是對于智能技術需求高的行業(yè)而言，他們甚至可以說是被AI逼上公有云，而那些原本使用私有云的企業(yè)用戶，也由私有云躍遷到了混合云。數據和算力是維持AI的兩大要素，而傳統(tǒng)的計算環(huán)境是難以...
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