微軟的AI棋局-樂動體育投注

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前言
24日，微軟發佈2020財年Q1（對應A股2019年Q3）報告。報告顯示，本季度微軟總收入331億美圓，同比增加14%，其中做爲微軟AI戰略佈局的基礎層，微軟智能雲的收入爲108億美圓，增幅爲27%。

微軟做爲世界科技企業的頂峯，它是否將經過AI戰略繼續搶佔世界企業頭把交椅，一直是行業很是關注的話題，接下來獵豹全球智庫將推出「科技巨頭與AI」欄目，其中首期就是20年內惟一一家屹立世界企業市值排名前十的微軟，讓咱們一塊兒來解析微軟在人工智能上的戰略佈局。

無處不在的計算、無所不在的智能
微軟與AI的淵源由來已久。

在90年代，微軟就已開始研發語音識別、視覺技術，但因爲PC業務霸主地位，這種研究遭遇了「創新者的窘境」，加上當時計算能力的不足，它很難走出微軟實驗室。

直到納德拉上任，這一局勢獲得了扭轉，微軟開始清晰的認識到，錯失了移動互聯網時代的微軟，想要從新站上世界的巔峯，光是在雲計算超越亞馬遜還不夠。

與此同時，其餘谷歌、亞馬遜等世界科技巨頭也已嗅到了AI的氣息，紛紛提出AI優先的戰略。

「AI優先的世界將會帶來機會，這些機會會被少數企業瓜分，你應該明白錯過上一次浪潮沒什麼大不了的，可是若是錯過當前的潮浪問題就大了。」面對AI所帶來的機遇，微軟全球執行副總裁沈向洋曾分析到。

因而，微軟開始由2014年確立的「移動爲先、云爲先」戰略逐漸轉向「智能雲、智能邊緣」，而沈向洋對於轉變的解釋是，「智能雲、智能邊緣」裏面最重要的觀點是，世界向前發展，確定是「無處不在的計算、無所不在的智能」。

可見，AI已經成爲微軟贏得下一時代的重要棋子。

拆解微軟全棧式AI佈局
有了戰略，接下來就是打法。

將構建的AI基礎設施賦能到每個產品，是微軟率先進行的動做。

舉最近的例子，微軟爲Windows10開發一個名爲「HomeHub」的功能，該功能就實現了傳統PC與AI的結合，用戶可經過微軟小娜語音助理控制飛利浦Hue、Nest、Insteon、Winl和三星SmartThings等智能家居產品，幫助傳統的Windows10實現了產品的智能化。

若是說賦能內部產品是對內，對外，微軟則是想成爲全球的AI企業的基礎設施，微軟給自身的AI戰略的定位是，成爲一個AI與物聯網領域的基礎設施，而這就猶如PC時代微軟的操做系統通常。

與人們對微軟的認知還停留在小冰和Cortana不一樣，目前的微軟已經構建了從雲、到系統平臺、再到技術服務，構建一個完整的全棧式的AI佈局，而這個佈局不只僅是硬件和算法那麼簡單，他更像是一個AI基礎設施及生態系統。

接下來，咱們將對這個生態系統進行一一拆解：

1、微軟雲

與有些公司將AI另做單獨部門不一樣，基於雲、大數據和AI不可分割的關係，微軟的整個AI戰略均創建在雲的基礎上。

爲此微軟打造了微軟Azure，不過在中小型客戶中，亞馬遜的AWS的「公有云」已佔據了主導地位，微軟想要突破略有難度。
因而微軟採起了差別化競爭的策略，它針對ToB端大型企業的需求，推出了包括「混合雲」和「智能雲」完整的解決方案，包括公有云Azure、混合雲AzureStack、物聯網AzureIoTEdge和AzureSphere。
據Gartner的數據顯示，微軟雲的的魔力象限正在處於領導力的中心，目前爲止，它部署超過54個區域，以及全球95%的世界500強均在使用微軟Azure。

那麼在收入上，微軟雲和亞馬遜AWS相比，究竟誰纔是世界第一？
根據微軟披露的2019年報，2019年財年微軟整年的收入達到了1258億美圓，其中智能雲的收入爲389億美金，排除智能雲中服務器等產品，光微軟Azure佔比約爲30%，預計在124億美金左右，而且實現收入增加了72%。
微軟Azure的增速很是明顯，是名副其實的「明星業務」，數據顯示，在微軟財年19年Q3季度之前，微軟Azure一直維持了超70%的增加速度。

回到亞馬遜AWS上，根據其年報數據顯示，去年亞馬遜AWS收入256.5億美圓，同比增加47%，可是因爲兩者披露數據的維度並不同，微軟智能雲中還包含了服務器產品，兩者並不在一個衡量維度。

雖然並不能分辨究竟誰是世界第一，但能夠確定的是，微軟在雲的業務上，已經贏得巨頭的地位。

2、全面的系統平臺

爲了進一步開放和增強AIToB，除了雲以外，微軟還構建了一個強大系統平臺矩陣，而裏面每個子集都是一個大型的開發者矩陣。

目前微軟構建的這個平臺與主要分爲三個層次：

• 系統層：主要是微軟Azure，從包括大數據在內的存儲、到硬件再到基礎設施所有覆蓋，微軟充分利用GPU、FPGA等新興技術，讓AI的計算能力實現價值最大化。
• 平臺層：微軟提供了包括編程語言、各類工具包等供開發AI算法的人使用，爲他們提供完善的開發和運行環境，目前微軟已有多種工具：ProjectBrainwave、ML.NET、ONNX、OpenPAI、ToolsforAI、NNI等。

  其中2017年發佈的rojectBrainwave能利用Azure上的FPGA基礎架構完成實時的人工智能處理；2018年發佈的ML.NET則能讓任何開發者都能開發出本身的定製化機器學習模型，並將其融入到本身的應用中去；今年用10億美金收購的OpenPAI，則是爲深度學習提供一個深度定製和優化的人工智能集羣管理平臺，支持多種深度學習、機器學習及大數據任務。

• 技術層，微軟提供成熟的AI算法供應用開發者使用，例如讓微軟認服務、機器學習服務和Bot服務等。

3、Azure認知、機器學習技術

基於Azure和構建的全面系統平臺能力，微軟造成了包括認知學習和機器學習等服務。

• Azure認知服務
• 2016年微軟運行於Azure的認知服務正式推出，目前在全球推出的包括語音、視覺、語言、機器翻譯等功能的超20項服務，它以API的形式爲開發者提供人工智能技術能力，數據顯示，目前已經超過100萬開發者正在使用微軟的認知服務。

在認知服務中，例如CaptionBot，它能像人同樣理解和描述一張圖片；微軟的OCR，則可以爲各類人工智能應用增長圖形文字識別功能，包括從Office、Skype、Bing、HoloLens的微軟應用。

• Azure機器學習服務

若是要用一句話來歸納機器學習服務，是幫助數據科學家和開發人員更快地構建和訓練AI模型，而後輕鬆地將這些模型部署到雲端或邊緣。目前，Azure機器學習適用全部用戶，它的核心特性是全面可用性，包括對PyTorch、TensorFlow和scikit-learn等AI框架的支持、對自動化hyperparameter調優，以及部署到雲環境和邊緣環境的能力。