2020年9月17日訊，記者從亞馬遜云服務（AWS）獲悉，今年4月于由光環(huán)新網運營的AWS中國（北京）區(qū)域及由西云數(shù)據運營的AWS中國（寧夏）區(qū)域落地的機器學習服務Amazon SageMaker，在短短不到半年的時間內發(fā)展迅速，已經被德勤、中科創(chuàng)達、東軟、中科云谷、伊克羅德、行者AI、德比軟件等多家AWS合作伙伴和客戶采用。AWS解決方案團隊正在推出更多的基于SageMaker的機器學習技術解決方案，如數(shù)字資產盤活機器人等。AWS合作伙伴團隊也正與更多AWS合作伙伴開展緊密的合作，促進更多相關解決方案的開發(fā)和更多行業(yè)應用場景的落地，加快中國客戶應用機器學習技術的步伐，實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新。

Amazon SageMaker在中國受青睞

Amazon SageMaker機器學習服務之所以如此受歡迎，是因為它極大地降低了機器學習的門檻，通過全托管的機器學習服務，消除了計算基礎設施、機器學習框架、模型構建、訓練及部署、工作流程等方面的復雜性，開發(fā)者只需要專注數(shù)據和業(yè)務邏輯，不斷優(yōu)化算法，即可實現(xiàn)業(yè)務價值。

SageMaker機器學習服務可以極大地提升算法工程師和數(shù)據科學家的效率。其中，為機器學習開發(fā)者服務的IDE全集成開發(fā)環(huán)境Amazon SageMaker Studio目前只在全球6個區(qū)域落地，其中中國就占了兩個區(qū)域。

德比軟件（上海）有限公司是一家服務于酒店行業(yè)的技術公司，服務對象包含全球十大酒店集團、國內外知名酒店集團和單體酒店、全球知名的在線旅行社（OTA）及垂直搜索渠道、社交平臺和電商平臺等。最近，在AWS機器學習解決方案實驗室（AWS ML Solutions Lab）及機器學習產品專家團隊的幫助下，德比軟件在SageMaker上，構建了全新的酒店庫存智能緩存系統(tǒng)。這一系統(tǒng)通過分析德比軟件實時產品查詢入口產生的數(shù)據，以及多年的歷史訂單數(shù)據，建立了更為準確的算法模型，將酒店庫存預測的準確率提高了超過20%，預計將為德比軟件在酒店行業(yè)的客戶帶來數(shù)億美金的額外訂單收入。

行者AI是成都潛在旗下專注游戲AI應用的業(yè)務，他們利用SageMaker開發(fā)了游戲智能內容過濾服務，對不恰當內容的識別率超過96%，大大高于同類產品的水平，上線短短三個月內，已經獲得了幾十家游戲客戶青睞，服務于三國群英傳、多多自走棋等多種游戲。借助AWS云服務，行者AI的上線時間比計劃縮短了6個月，運營效率提升76%，運營成本節(jié)省45%。

AWS合作伙伴中科創(chuàng)達通過把他們的視覺檢測系統(tǒng)部署在SageMaker上，讓產品質量檢驗過程變得更加簡單高效。基于SageMaker部署的ADC 系統(tǒng)，幫助制造企業(yè)減少75%的工作量，產能提升35倍。相比人工檢測，漏檢率下降3%，準確率提升至99%。東軟NetEye將其安全網關產品預置算法遷移到了SageMaker上，完全不需要投入昂貴的計算硬件，就可以高效完成算法構建和模型訓練。

加速解決方案落地，助力中國客戶應用機器學習

為了幫助客戶更方便地應用機器學習技術，AWS利用全球領先的云技術和服務為客戶打造了定制化機器學習技術解決方案。數(shù)字資產盤活機器人是最新部署到AWS中國區(qū)域的行業(yè)技術解決方案。它將機器學習應用于業(yè)務場景，客戶只要將圖片、PDF文檔、視頻等非結構化數(shù)據上傳到AWS云上，利用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的海量存儲，以及SageMaker的Spot訓練（價格通常只有按需實例資源的1/10），以低成本、批處理的方式標記數(shù)字資產。機器人將識別出來的信息安全地存儲在客戶私有的Amazon S3存儲桶中。該解決方案是一個開源框架，使用者可以創(chuàng)建自己的模型或機器人，進一步完整這一框架。目前，這一方案已經在銀行、證券、保險領域率先得到客戶應用。

降低機器學習技術的學習門檻

AI技術日益成為廣大開發(fā)者關注的熱點，掌握AI技術意味著拿到通向高階職場的入場券。但是AI技術往往也比較高冷，強化學習尤為前沿。為了方便大量的開發(fā)者動手嘗試機器學習，AWS于2018年推出了由強化學習驅動的、1/18 比例的自動駕駛賽車AWS DeepRacer，并于2019年舉辦覆蓋全球的AWS DeepRacer League賽車聯(lián)盟自動駕駛大賽，同時推出基于云平臺的 AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器。參賽者可以在AWS上，利用SageMaker在線構建賽車的強化學習模型，將它部署到AWS DeepRacer或者AWS DeepRacer 3D 賽車模擬器，與其它開發(fā)者進行自動駕駛比賽，從而在游戲競技中掌握機器學習。

2020年9月1日，AWS將受到全球眾多開發(fā)者喜愛的賽車聯(lián)盟（AWS DeepRacer League）線上競賽第一次引入中國。該項賽事將持續(xù)到9月30日。參賽者在線上完成“計時賽”和“正面挑戰(zhàn)賽”，成績優(yōu)秀的選手有機會參加今年晚些時候舉辦的AWS DeepRacer全球冠軍杯賽，并獲取現(xiàn)金獎勵。

AWS希望通過此舉，讓科技以人為本，讓技術融入生活，讓AI充滿樂趣，從而激發(fā)廣泛參與，促進AI技術在中國的普及應用和發(fā)展。