微软的AI棋局-乐动体育投注

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前言
24日，微软发布2020财年Q1（对应A股2019年Q3）报告。报告显示，本季度微软总收入331亿美圆，同比增加14%，其中做为微软AI战略布局的基础层，微软智能云的收入为108亿美圆，增幅为27%。算法

微软做为世界科技企业的顶峰，它是否将经过AI战略继续抢占世界企业头把交椅，一直是行业很是关注的话题，接下来猎豹全球智库将推出“科技巨头与AI”栏目，其中首期就是20年内惟一一家屹立世界企业市值排名前十的微软，让咱们一块儿来解析微软在人工智能上的战略布局。编程

无处不在的计算、无所不在的智能
微软与AI的渊源由来已久。服务器

在90年代，微软就已开始研发语音识别、视觉技术，但因为PC业务霸主地位，这种研究遭遇了“创新者的窘境”，加上当时计算能力的不足，它很难走出微软实验室。架构

直到纳德拉上任，这一局势获得了扭转，微软开始清晰的认识到，错失了移动互联网时代的微软，想要从新站上世界的巅峰，光是在云计算超越亚马逊还不够。框架

与此同时，其余谷歌、亚马逊等世界科技巨头也已嗅到了AI的气息，纷纷提出AI优先的战略。机器学习

“AI优先的世界将会带来机会，这些机会会被少数企业瓜分，你应该明白错过上一次浪潮没什么大不了的，可是若是错过当前的潮浪问题就大了。”面对AI所带来的机遇，微软全球执行副总裁沈向洋曾分析到。编程语言

因而，微软开始由2014年确立的“移动为先、云为先”战略逐渐转向“智能云、智能边缘”，而沈向洋对于转变的解释是，“智能云、智能边缘”里面最重要的观点是，世界向前发展，确定是“无处不在的计算、无所不在的智能”。工具

可见，AI已经成为微软赢得下一时代的重要棋子。布局

拆解微软全栈式AI布局
有了战略，接下来就是打法。学习

将构建的AI基础设施赋能到每个产品，是微软率先进行的动做。

举最近的例子，微软为Windows10开发一个名为“HomeHub”的功能，该功能就实现了传统PC与AI的结合，用户可经过微软小娜语音助理控制飞利浦Hue、Nest、Insteon、Winl和三星SmartThings等智能家居产品，帮助传统的Windows10实现了产品的智能化。

若是说赋能内部产品是对内，对外，微软则是想成为全球的AI企业的基础设施，微软给自身的AI战略的定位是，成为一个AI与物联网领域的基础设施，而这就犹如PC时代微软的操做系统通常。

与人们对微软的认知还停留在小冰和Cortana不一样，目前的微软已经构建了从云、到系统平台、再到技术服务，构建一个完整的全栈式的AI布局，而这个布局不只仅是硬件和算法那么简单，他更像是一个AI基础设施及生态系统。

接下来，咱们将对这个生态系统进行一一拆解：

1、微软云

与有些公司将AI另做单独部门不一样，基于云、大数据和AI不可分割的关系，微软的整个AI战略均创建在云的基础上。

为此微软打造了微软Azure，不过在中小型客户中，亚马逊的AWS的“公有云”已占据了主导地位，微软想要突破略有难度。
因而微软采起了差别化竞争的策略，它针对ToB端大型企业的需求，推出了包括“混合云”和“智能云”完整的解决方案，包括公有云Azure、混合云AzureStack、物联网AzureIoTEdge和AzureSphere。
据Gartner的数据显示，微软云的的魔力象限正在处于领导力的中心，目前为止，它部署超过54个区域，以及全球95%的世界500强均在使用微软Azure。

那么在收入上，微软云和亚马逊AWS相比，究竟谁才是世界第一？
根据微软披露的2019年报，2019年财年微软整年的收入达到了1258亿美圆，其中智能云的收入为389亿美金，排除智能云中服务器等产品，光微软Azure占比约为30%，预计在124亿美金左右，而且实现收入增加了72%。
微软Azure的增速很是明显，是名副其实的“明星业务”，数据显示，在微软财年19年Q3季度之前，微软Azure一直维持了超70%的增加速度。

回到亚马逊AWS上，根据其年报数据显示，去年亚马逊AWS收入256.5亿美圆，同比增加47%，可是因为两者披露数据的维度并不同，微软智能云中还包含了服务器产品，两者并不在一个衡量维度。

虽然并不能分辨究竟谁是世界第一，但能够确定的是，微软在云的业务上，已经赢得巨头的地位。

2、全面的系统平台

为了进一步开放和增强AIToB，除了云以外，微软还构建了一个强大系统平台矩阵，而里面每个子集都是一个大型的开发者矩阵。

目前微软构建的这个平台与主要分为三个层次：

• 系统层：主要是微软Azure，从包括大数据在内的存储、到硬件再到基础设施所有覆盖，微软充分利用GPU、FPGA等新兴技术，让AI的计算能力实现价值最大化。
• 平台层：微软提供了包括编程语言、各类工具包等供开发AI算法的人使用，为他们提供完善的开发和运行环境，目前微软已有多种工具：ProjectBrainwave、ML.NET、ONNX、OpenPAI、ToolsforAI、NNI等。

  其中2017年发布的rojectBrainwave能利用Azure上的FPGA基础架构完成实时的人工智能处理；2018年发布的ML.NET则能让任何开发者都能开发出本身的定制化机器学习模型，并将其融入到本身的应用中去；今年用10亿美金收购的OpenPAI，则是为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，支持多种深度学习、机器学习及大数据任务。

• 技术层，微软提供成熟的AI算法供应用开发者使用，例如让微软认服务、机器学习服务和Bot服务等。

3、Azure认知、机器学习技术

基于Azure和构建的全面系统平台能力，微软造成了包括认知学习和机器学习等服务。

• Azure认知服务
• 2016年微软运行于Azure的认知服务正式推出，目前在全球推出的包括语音、视觉、语言、机器翻译等功能的超20项服务，它以API的形式为开发者提供人工智能技术能力，数据显示，目前已经超过100万开发者正在使用微软的认知服务。

在认知服务中，例如CaptionBot，它能像人同样理解和描述一张图片；微软的OCR，则可以为各类人工智能应用增长图形文字识别功能，包括从Office、Skype、Bing、HoloLens的微软应用。

• Azure机器学习服务

若是要用一句话来归纳机器学习服务，是帮助数据科学家和开发人员更快地构建和训练AI模型，而后轻松地将这些模型部署到云端或边缘。目前，Azure机器学习适用全部用户，它的核心特性是全面可用性，包括对PyTorch、TensorFlow和scikit-learn等AI框架的支持、对自动化hyperparameter调优，以及部署到云环境和边缘环境的能力。