2017大会 让AI走向边缘 一文看懂微软Build (17年召开的会议时间表)
最近一段时间微软很忙。继上周一个教育主题发布会上推出的Surface Laptop、Windows 10 S后，今晚微软Build 2017大会正式召开。今天HoloLens也正式进入中国，而再往后的5月底，微软还会在上海举办一场活动，很可能是发布Surface Pro 5。
而今晚发布会上的微软更忙，Keynote环节长达三个小时，CEO萨蒂亚·纳德拉、云服务部门负责人Scott Guthrie，以及人工智能与研究部门负责人沈向洋轮番登台。会上发布了一系列你可能不太感兴趣的产品，因为它们主要面向开发者，但它们无疑会影响到微软的未来。
其实从上台的部门负责人就可以看出，这次大会的主题是云与AI，但更重要的是无处不在的云，与无处不在的AI。
智能云与智能边缘
一开场，纳德拉以自己一张连女儿都没认不出来的1992年的照片作为笑料，来展现世界发展变化之快。
他表示，在计算力的飞速发展中，微软要做的就是将计算的能力赋权给普通用户，让技术为更多用户所用，让计算机视觉、文本理解等技术变得更加普惠（inclusive），同时构建对技术的信任。这也是微软“云优先，移动优先”战略的出发点。
目前，Windows 10的月活跃设备数是5亿，Cortana小娜每月有1.4亿用户，Office 365的月活用户是1亿，财富500强企业中90%都使用微软的云服务。
在这种情况下，纳德拉称，微软预见到了一个新的世界，它是智能云（Intelligent Cloud）与智能边缘（Intelligent Edge）的世界，它会改变所有的事。
这种改变会带来两个变化。
一是用户体验与交互上的变化，同样的体验会普及到各设备中，就像个人助理小娜，可以在所有设备上运行，无论是PC、手机、汽车。
二是计算能力要到边缘去，因为物联网终端数据越来越多，会要求更多的计算能力下沉，这也意味着更加分布式的AI（distributed AI）和分布式的计算（distributed computing）。
为此，微软在Build大会上发布了Azure IoT Edge服务，一个为物联网准备的云服务。它会有各传感器和小型计算设备追踪工业场景中的数据，然后由微软的云和AI工具分析。Azure IoT Edge可以在本地计算设备上进行计算，节省时间。它同时也是跨平台的，支持Linux和Windows。
除了计算走向边缘，微软的各项服务也要实现跨平台，在不同设备上出现。在会上，微软展示了Cortana在智能语音设备、汽车、PC和手机上运行。小娜可以告诉你行程安排，而这些都可以在任何地方获取到。
云服务更新
在公布纳德拉公布微软的战略后，云服务部门负责人Scott Guthrie具体介绍了云上的新功能，雷锋网对其概况如下。
首先是Android与iOS平台的Azure移动应用，它可能做不了什么开发工作，但能帮助实时了解分析结果和故障报告，同时可以用它重启或布置虚拟机，这能让开发者随时知道自己的工作情况。
Visual Studio for Mac
在去年11月微软就曾承诺会有MacOS版的Visual Studio，这次在会上也正式发布。
这一举动意味着微软对开发者的全方位支持，不论其码代码用的什么平台。
Azure Cosmos DB
微软还发布了新的云数据库服务Cosmos DB，它的主要特点是能一键在多个国家快速布置数据库，这样各地的信息都会同步。它被称为是第一个全球分布的多模态数据库服务。
微软还发布了一款尚在预览阶段的数据库迁移服务，它可以将甲骨文和SQL Server的数据库迁移到Azure SQL数据库中，整个过程无需应用暂停，而且不需要重新配置。微软想让开发者在Azure用任何数据库。
另外，微软还推出了Azure Service Fabric容器服务，帮助将现有的.NET应用容器化，从而布置在Azure上；Azure Functions无服务器架构服务也有更新；还有新的存储服务加密，所有Azure文件都以AES-256加密。
为开发者赋能AI
最后上台的是AI与研究部门的负责人沈向洋。
他表示，随着计算力和以深度学习为代表的算法的发展，以及海量数据的爆发，AI有了长足的进步。在两年前，微软刚推出认知服务时，仅有4个API，而现在已有29个之多，包括了视觉、语言、语音、搜索、知识等各大类。而微软希望更多开发者可以用到这些力量。
微软能提供的，也是遍布全球的云计算能力，以及来自微软研究院的突破性AI算法，这两者是创新服务的引擎。比如，在图像识别方面微软的Resnet曾使用了令人惊叹的152层神经网络；语音方面，在半年多前，微软识别识别也达到了人类的水平，错误率仅5.9%。
而更进一步，微软希望能提供定制化的AI服务。沈向洋称，自从认知服务推出以来，开发者就想要定制化的服务。
传统服务只会给一个预先训练好的模型，而新服务可以让开发者用自己的数据（如图像）训练模型，它现在适用于计算机视觉服务，基于Bing的搜索引擎服务，以及决策服务（用于A/B测试，或个性化推荐等）。通过定制化的视觉服务，可以开发自己的图像识别系统，比如识别路标，食品等，这可以整合到一些消费类的应用中。
微软发布的Azure Batch AI Training就可以在Azure云平台上训练深度神经网络，现在这一服务还是预览版。现在关于这一服务的详情还很少，微软只是称，它会支持任何框架，包括Google的TensorFlow，它自己的Cognitive Toolkit以及Caffe。
在向开发者赋能上，沈向洋还特别提到了一个中国企业Airdoc的例子。这家公司主要借助医疗领域人工智能，辅助分析医学影像，微软则为其提供了认知工具开发包。Airdoc与上海长征医院合作，协助医生解决多病种的辅助分析问题，应用于放射、病理、心血管、神经内科、皮肤科、眼科等领域。医生直接从云端访问，登录系统，输入一些病史信息，上传照片，系统就会自动给出辅助参考意见。
沈向洋还提到，对话式的AI是语音领域最为让人兴奋的一点，因为它代表了下一代人机交互的变化，就像是从命令行到图形界面的演变，可以让交互变得更简单。
另外，他还展示了一个实时PPT翻译功能，它可以自动实时翻译PPT中的文本，同时在协作对话中以字幕的形式翻译语音内容。现在这一服务还处于预览阶段。它也展示了AI服务可以如何渗透到工作的方方面面。
最后，对于AI最重要的数据，微软还想为帮助开发者得到更好的数据，即在可信的平台上拥有和控制的数据。这些包括了微软自己的数据（Office 365及LinkedIn数据），和自己的企业数据，两者结合可以打造出非常了不起的AI应用。
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