在Build 2018大會召開12天后，微軟將其AI新戰略從西雅圖搬到了北京。
這是微軟首次在北京舉辦的大規模人工智能大會。
微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋攜微軟技術院士黃學東、微軟最新成立的雲計算與人工智能事業部全球高級副總裁郭昱廷、微軟(亞洲)互聯網工程院副院長李笛上臺，全面展示了微軟在人工智能領域的技術、資源以及合作部署。
此次大會，微軟推出多款新品方案以及合作計劃，彰顯出微軟全面押注AI，爭奪雲計算與邊緣計算市場的決心。
下面，智能菌為大家梳理了微軟在中國AI市場的佈局策略：
Azure：微軟AI新時代的宏願
與微軟不久前舉辦的Build大會相同，微軟此次在中國召開的人工智能大會也將重點放在了基於Azure的智能雲與邊緣計算上。
微軟之前宣佈了Azure IoT Edge開源，據悉，Azure IoT Edge能夠在Linux和Windows上運行，能夠允許開發者進行擴展、添加功能，並部署到任何環境中。
數據顯示，到2020年全球智能邊緣設備的總數將超過200億臺，微軟對Azure IoT Edge物聯網服務寄予厚望。
會上，微軟還發布了最新的Azure Sphere預覽，這是一款為聯網微控制器（MCU）提供工業級安全保障的完整平臺級解決方案。Azure Sphere方案將提供經過特殊設計的安全芯片、安全操作系統和雲端安全。
目前，每年全球有90億片微控制器被安裝到從家用電器到工廠設備的各種機器中，但只有1%具有聯網功能，Azure Sphere力圖打開這一市場。
微軟基於Azure雲的認知服務於兩年前推出，主要是以API的形式為開發者提供AI能力，覆蓋語音、視覺、語言、機器翻譯、OCR識別等24項服務。目前，微軟已經有超過100萬開發者使用認知服務。其中，據黃學東介紹，微軟的語音和翻譯新產品包括統一語音解決方案、量身定製功能、麥克風陣列開發系統。
微軟還介紹了微軟智能雲上的一項託管服務Azure Batch AI，這項服務允許數據科學家和人工智能開發者以非常簡單的方式利用包括GPU在內的Azure雲計算資源對人工智能模型進行訓練。
在對話式交互領域，微軟重點介紹了Azure Bot Services對話機器人服務，目前已經累計有30萬開發者採用該服務開發。對話機器人服務能夠根據業務需求進行定製，還支持發佈到微軟小娜（Cortana）上。
不管是針對物聯網的Azure IoT Edge，還是MCU解決方案Azure Sphere，託管服務Azure Batch AI，對話機器人服務Azure Bot Services，還是微軟認知服務，微軟都在加速基於Azure的全面AI部署方案。
據沈向洋透露，Azure智能雲已覆蓋全球50多個區域，並獲得超過70項安全合規認證”。“Azure匯聚了微軟在人工智能領域的全部投入與技術積累，是開發、部署、運行人工智能的最佳雲平臺，同時也是將智能雲與智能邊緣融會貫通的關鍵環節。”
由此可見，新戰略下微軟對於Azure的重視程度早已超過了Windows。
從平臺級開發商切入，大規模收割市場
在微軟Build大會上，納德拉提出了微軟未來的新定位，即致力於成就“智能雲與智能邊緣”時代的數字化轉型。
要想實現這一目標，有Azure和一系列的技術平臺基礎後，還需要大規模的應用。
這一次，微軟放下身段，大量吸引平臺級開發商深度合作。
在Build大會上，微軟也已經與亞馬遜合作，將微軟小娜結合到Alexa智能音箱中，讓用戶通過Alexa調用小娜及其背後的人工智能服務。
微軟還宣佈與高通合作打造運行Azure IoT Edge的視覺人工智能開發工具包，開發者可以利用Azure 機器學習服務及高通視覺智能平臺與高通人工智能引擎的硬件加速開發應用解決方案，攝像頭也可以用於更高級的Azure服務，例如機器學習、流分析和認知服務，並且可以從雲端下載到邊緣環境中在本地運行。
而在此次會議上，微軟再次展示了其與無人機制造商大疆創新（DJI）達成的深度合作，後者將利用微軟Azure IoT Edge服務開發適用於農業、建築行業、公共安全及更多應用場景的解決方案。
微軟還與合作伙伴小米生態鏈企業香蕉合作展示了基於微軟認知服務開發的魔芋AI翻譯機，能夠提供14種語言的實時語音翻譯。中國移動也正在與微軟在語音識別、機器翻譯技術應用方面展開深入合作。
會上，微軟合作伙伴才雲科技展示了利用Azure Batch AI服務為唯品會開發了容器化的人工智能解決方案，將其海外業務團隊的效率提升了85%，對100萬張圖片進行分析標籤化處理的時間縮短到之前的1%，讓AI系統迭代的速度獲得了極大的提升。
微軟還推出“3個100”計劃，將篩選Azure機器學習、Visual Studio Tools for AI等100項微軟人工智能服務與開發工具，攜手來自100傢俱有影響力的企業的開發者和數據科學家，共同創造出100個針對關鍵行業的人工智能解決方案和落地場景。
在這個計劃中，微軟將持續不斷地提供產品與技術支持，和這些有影響力的公司以及他們的開發者和數據科學家開展形式不同的架構研討和極客編程，以製造業、零售業、金融服務業為主要切入點，結合客戶實際應用特點，從生產、製造、售賣、體驗、營銷、售後、服務、反饋等全階段全過程落地實際應用場景，助力企業數字化轉型。
沈向洋表示，中國開發者是微軟生態系統中關鍵的組成部分。目前微軟在中國擁有40多萬開發者，其中超過10萬人在使用微軟人工智能進行開發。
微軟AI的另一級：小冰在中國市場加速落地，將開放全雙工語音技術
微軟小冰是面向情商（EQ）維度發展的人工智能系統，已在五個國家落地。目前，微軟小冰也在加速落地。
今天的大會上，微軟小冰團隊宣佈了一項人工智能內容創造的全新技能，針對兒童市場推出定製化有聲童話故事，將於兒童節正式上線。在這項定製故事的技能中，家長可以設置童話故事的主人公和故事傾向，如更偏教育意義等，然後安排微軟小冰完成創作。
微軟小冰採用專門訓練的深度學習模型，能夠從故事文本階段即進行定製化生成，並自動分配聲音角色和背景音樂。
據微軟小冰團隊相關人員介紹，小冰在短短20秒內即可完成一集約10分鐘左右的有聲童話故事，語音講述的質量能達到主流專業人類播音員的水準，而且該項服務目前完全免費。
微軟小冰為助盲公益機構紅丹丹提供中國最大的公版兒童有聲讀物全集“小冰姐姐講故事”，囊括上千小時的童話故事、科普百科、名人軼事等有聲讀物。紅丹丹服務的104所盲校的學生和少年兒童都可以通過心目圖書館找到這些內容。
李笛介紹，截止目前微軟小冰團隊已經進入內容創造領域並開始落地生產，內容涉及歌曲演唱、電臺電視臺節目、新聞評論、詩歌生成和有聲讀物等。在有聲讀物領域，微軟已擁有接近4萬集有聲童話內容。6個月來，這些有聲讀物已順利投放到佔中國市場90%的兒童早教機、故事機和在線播客平臺，播放總時長超過400萬小時。
此外，李笛還在會上宣佈，微軟將很快向合作伙伴和開發者開放“全雙工語音技術（Full Duplex）”，開發者可以使用這項技術打造自己的對話應用。
一年多以前，微軟（亞洲）互聯網工程院通過人類用戶主動發起的方式，在明確告知用戶小冰並非人類的前提下，已讓小冰與人類用戶完成了累計超過60萬通電話交流。
今年4月，微軟正式在美國和中國同步宣佈了Full Duplex感官，並已完成產品化落地。小米生態鏈企業億聯客開發的Yeelight語音助手成為全球首個搭載全雙工語音交互感官的智能設備。
聯合中國多所大學佈局AI教育，推在線AI學院
會上，微軟亞洲研究院宣佈講聯手北京大學、中國科學技術大學、西安交通大學、浙江大學共同發起共建“新一代人工智能開放科研教育平臺”。這一平臺將聚焦於中國人工智能領域的科研、教學和生態建設。
另外，為了推動全民AI，微軟還推出在線人工智能學院，目標是一年內培養出10 萬餘名人工智能人才，將免費提供包括AI基礎、核心技術和高階應用在內的總共250課時的12門人工智能學分課程，覆蓋10項應用技能。完成課程學習的用戶，還可申請微軟專業學位課程（MPP）作為職業技能認證。
在支持諸如TensorFlow、CNTK等業界主流的深度學習平臺的同時，微軟還發起了開放神經網絡交換（ONNX）項目，旨在推動人工智能研究的互操作性，讓任何深度學習框架在任何芯片與任何設備上都能運行。
目前，已經有15家公司支持ONNX，並且還有更多公司正在加入進來。現在已經有PyTorch等六種頂級框架支持ONNX，其它框架則可以通過轉換器獲得支持。
在Build 2018微軟全球開發者大會上，微軟宣佈推出跨平臺、開源機器學習框架ML.NET開放預覽。ML.NET讓任何 .NET開發者都能開發出自己的定製化機器學習模型，並將其融入到自己的應用中去——開發者完全無需具備開發和調試機器學習模型的經驗。
微軟Project Brainwave能利用Azure上最先進的FPGA基礎架構完成實時的人工智能處理。用戶只需通過實時的單一批數據，就能得到以往需要多得多的批數據處理才能得到的性能，實現人工智能的實時計算。而且，FPGA運算不僅僅只在雲端提，也可以通過Azure Stack混合雲在本地提供FPGA。
沈向洋宣佈，微軟將充分發揮其在人工智能領域的全部優勢技術和資源，與中國產、學、研各界展開全方位合作，為科研教育打造一流平臺、為企業創新開發先進方案、為全民AI提供免費培訓；與此同時，微軟將認知服務擴展到智能邊緣，推出ONNX項目及ML.NET開源跨平臺人工智能開發框架，以18項創新技術、工具、服務，全力助推中國開發者。
微軟亞洲研究院：Azure背後的AI實力支撐
作為美國以外規模最大、功能最全的研究機構，微軟亞洲研究院近幾年在計算機視覺、自然語言理解等方面取得了很多突破：
- 2015年微軟亞洲研究院發佈的152層殘差網絡（ResNet）的圖像識別準確率已經達到96%，勝過人類；
- 2017年8月，微軟在Switchboard語音識別基準測試中的錯誤率已經降低至5.1%，達到了媲美人類專業速記員的水平；
- 2018年1月，微軟亞洲研究院自然語言計算組率先在斯坦福大學發起的SQuAD文本理解挑戰賽上獲得超越人類的分數；
- 2018年3月，微軟亞洲研究院與微軟雷德蒙研究院宣佈，其研發的機器翻譯系統在通用新聞報道測試集newstest2017的中-英測試集上，第一個達到了可以與人工翻譯媲美的水平。
微軟亞洲研究院開發的OCR技術，為各種人工智能應用增加圖形文字識別功能，目前支持從Office到Skype、Bing、HoloLens的微軟應用，能識別打印字體、美術字、手寫字體，可以滿足從智能雲到邊緣計算的各種場景。目前手寫識別OCR引擎V3.0版本的精度達到了70.5%，已經部署於微軟認知服務，可供開發者用於自己開發的智能應用。
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