最火人工智能如何撑起亚马逊万亿市值运动饮料垫板专利转让影像仪防盗盖

2022-08-17 06:37

人工智能如何撑起亚马逊万亿市值?

人工智能如何撑起亚马逊万亿市值?

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原标题:人工智能如何撑起亚马逊万亿市值?

亚马逊ai副总裁swami sivasubramanian住在西雅图郊区的一片树林里,这是当地熊的最爱,动物们经常在夜晚游荡他的后院去掠夺垃圾。他和他的家人尽了最大的努力寻找,但从未发现那些“入侵者”。

sivasubramanian说:“我的妻子真的很想看到这些熊的行踪。她会一直努力熬夜寻找来拜访的熊,她希望我陪她。"

作为一名技术专家,sivasubramanian在dee滑动开关plens中找到了解决方案,这是亚马逊今年发布的一款无线摄像头,开发人员可以用它运行深度学习和图像识别模型。这个模型可以检测到熊,并向他妻子发送一条短信。“我们家拥有世界上最好的熊探测器。”sivasubramanian说。

这只是亚马逊在其众多业务中利用人工智能和机器学习的方式之一,事实上,亚马逊的ai技术已经渗透在各类场景。

亚马逊市值突破万亿美元背后:人工智能无处不在

今年9月4日,亚马逊成为苹果之后全球第二家市值破万亿的上市公司。亚马逊的股价一度升至2050.50美元,随后小幅回落至2039.51美元。

自2010年以来,亚马逊的股价总体保持快速增长的趋势,而且增长速度愈来愈快,势头比苹果、facebook、微软、谷歌、netflix都更强劲。从目前的发展趋势来看,亚马逊市值超越苹果荣登全球市值榜首指日可待!

亚马逊今年7月公布发布的2018年第二季度财报显示,其广告业务和aws云业务是带动亚马逊市值增长的“两驾马车”。第二季度的广告营收达22亿美元,同比增长132%,云计算业务营收同比增长49%,为61亿美元。

李开复曾说,我们即将进入“omo”(线上与线下融合)时代。在omo时代,人工智能特种运输就是连接线上与线下的桥梁。而且ai的属性决定其需要大量的数据,如此看来,人工智能时代苹果的封闭模式不如亚马逊开放模式更有想象空间。事实上,人工智能在亚马逊已经无处不在。

亚马逊能够崛起成为市值万亿美元的公司,主要驱动力之一就是基于云存储和服务器业务。aws已成为诸多公司的标准选择,他们基于aws开发支持amazon产品,例如alexa,amazon go,amazon prime video的x-ray功能。

sivasubramanian说:“我们在aws中的使命,就是将这些机器学习能力交给每个开发人员和数据科学家。”

他还表示,迄今为止,已有成千上万的客户在零售,房地产,时尚,娱乐,医疗保健等行业中使用基于aws的机器学习服务。aws的机器学习工具的使用2.7 批量实验:对相同参数的试样量比去年增长了250%,自去年11月以来,aws在其机器学习产品组合中增加了100多项新功能或服务。

物流机器人在舞蹈

亚马逊位于西雅图以南18英里的亚特兰大855,000平方英尺的物流中心,一群橙色的钢焊条亚马逊机器人正在跳舞。当太平洋西北地区的某个人在亚马逊站上购买东西时,每个机器人都会自动开始行动,而且每个机器人都会自动连通其他机器人。

对于亚马逊,每年数百万的订单,即使每个订单节省一两秒时间,也会产生巨大的差异。亚马逊机器人公司的工程副总裁brad porter说,“单纯释放原本需要手工操作条形码扫描仪,就能极大提高效率,节省成本。”

最近几周,亚马逊已经在密尔沃基的物流中心开启了新系统,并准备在其他10个中心做同样的事情。porter说,“我们几乎已经决定,我们准备好了。”

amazon go的复杂技术

amazon go外观看起来就像一个小杂货店,但里面却蕴含了复杂的技术。

amazon go副总裁dilip kumar表示,客户提起物品的行为对系统要求很高,因为这会阻挡摄像头对物品的识别。无论商店多么拥挤,哪怕是两个穿着相同的人并排站立并相互接触购买,amazon go的系统都必须能够跟踪商店中每个顾客所取的东西,可能包括多个相同的物品。

“你可以在这里拿一件物品,我可以在那里挑选一件物品。机器要能够将我的选择与你的选择联系起来,”kumar说,“所有这一切的挑战不仅仅是制造传感器,还要能应对不同的照明条件,不同颜色和温度等。”

kumar表示,接下来amazon go技术将增强其算法,使其计算能力更强大,并利用更便宜的传感器。未来amazon go系统能够更快地识别商店中的新商品,而无需训练算法来识别它们。他指出,这很重要,因为在任何特定时间,都有20%到30%的物品是新的。

目前,亚马逊仅有四家amazon go无人商店,包括西雅图的三家和芝加哥一家。据彭博社援引知情人士消息称,亚马逊正考虑在未来几年内开设多达3000家新的amazon go无人商店。

进击的alexa

谈及亚马逊的人工智能,大多数人很容易想到语音助理alexa。市场研究公司consumer intelligence research partners(cirp)的报告显示,早在2017年9月,亚马逊echo智能音箱出货量就突破了2000万台。

其实,亚马逊alexa野心远不止于做一款智能音箱而已。

亚马逊还推出了alexa voice service计划――将alexa应用于第三方硬件制造商的产品。迄今为止alexa已经连接了大约100种产品,包括sonos,ecobee,sony,lenovo等公司的产品。而且第三方开发商已经构建了超过45,000种技能,从帮助寻找食谱、玩家庭游戏到阅读,可以做诸多事情。

此外,亚马逊还与各机构合作,为大学宿舍或酒店房间内的echo设备创建可定制的技能。例如,亚马逊已经和万豪酒店合作,能够让alexa打开和关闭电灯,打开电视,更换频道,并询问健身房位置等。

亚马逊alexa副总裁steve rabuchin说,alexa的下一个目标是让消费者创造自己的定制技能。过去,这需要一些基本的软件开发知识,但亚马逊希望将alexa技能创造过程更加简单,因此我们推出了blueprints――一种基于模板的alexa技能创建工具,几乎任何人都可以理解。

使用blueprints创建技能就像填写几个字段并点击保存一样简单。虽然技能通常不会像专业开发人员那样复杂,并且无法公开,但他们确实允许自定义技能,几乎所有alexa用户都可以利用ai来实现某些高度个人化的目的。

通过云端输出人工智能能力

对于一个人工智能应用来说,最重要的就是三个因素:算法、数据以及计算能力。这三个因素最好的解决方案是什么?云计算目前广亚铝材开始为华为、3星等企业生产手机用的铝型材可能成为解决这个问题最有效的方法和突破口。

我们知道,人工智能变现相对较难,而且变现周期长。所以科技巨头公司都选择将ai客户引入到云端平台来实现变现,比如微软azure、谷歌cloud、ibm cloud、阿里云、腾讯云、百度云。

“当我们孤立地谈人工智能的时候,会发现有许许多多的问题,但是一旦将人工智能对接到云计算上,这些所谓的困难恐怕就会迎刃而解。这就是人工智能和云计算结合的结果,两者结合的倍增效应会更好地推动人工智能在这个时代快速发展。”aws首席云计算顾问费良宏说。

费良宏认为,aws的人工智能服务分为三个层面:框架&基础设施层、平台服务层和应用服务层。

在框架&基础设施层,aws除了支持自身的mxnet深度学习框架,还支持tensorflow、caffe2、cntk等主流深度学习框架。开发人员、科学家和工程师可以将自己原有经验应用于aws云计算之上并产品化。

平台服务层包括sagemaker和deeplens, deeplens文章开头已有介绍;sagemaker就是建立一个开发框架,可以让企业更快地把机器学习集成到自己的新应用中。两者一个软件一个硬件,软硬结合帮助企业简化工作提升效率。

最上层的应用服务包括rekognition(图像识别)、transcrib对小负荷的影响大e(语音1方面便于试样夹持识别)、translate(翻译)、polly(语音合成)、comprehend(语义理解)、lex(语音交互),它们都是以云计算的服务形式出现。

总之,这些高级的人工智能/机器学习服务,是通过一个更简单的方式加速这些成熟的人工智能领域应用。哪怕我们没有更高深的知识、技能或相关经验的储备,同样可以获得人工智能的能力。

亚马逊不仅有强大的aws云服务能力,其庞大的数据积累也是非常强的壁垒。

亚马逊有大量来自于互联、移动端的数据,亚马逊平台每年新增超过100万名卖家,目前全球总卖家数量至少达到600万。费良宏说,数据驱动了亚马逊“飞轮”循环模式。

简而言之,亚马逊在面对客户时可以积累大量数据,通过这些数据针对市场进行深入分析,之后就可以开发出来更好的产品,而好的产品又会吸引更多的用户。有了这样的基础之后,这个飞轮就会不停地旋转下去,从而带动企业不断向前发展。

充电器费良宏表示:在这种飞轮模式中,当它真正运转起来,大数据分析工具、人工智能的算法会使飞轮以更高的速度不停旋转,使我们的业务能够更快速地发展,在市场上获得更大的优势。

有算力,有数据,亚马逊ai已经打通任督二脉,未来将会释放更大的能量。

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