微軟內(nèi)部成立了一個Business For AI的團隊，對于人工智能比較后商業(yè)化的機會還是在商業(yè)應用場景里。 今年微軟的Build開發(fā)者大會被搬回了微軟總部西雅圖，以前它一直在舊金山舉辦。在主題演講正式開始前，一段介紹Build的視頻比較后將鏡頭聚焦在西雅圖地標太空針上，并配了兩個詞“Cloud City”。
常年多雨的西雅圖正好詮釋了如今微軟的重點——云服務。
（更新業(yè)務進展）
云服務和人工智能是微軟在開發(fā)者大會第一天重點介紹的內(nèi)容。在介紹微軟的發(fā)展戰(zhàn)略時，微軟現(xiàn)任CEO Satya Nadella提到比較多的詞語是技術與人的關系，“微軟是從一個為開發(fā)者提供工具的公司起家的，我們思考人的需求，和人建立的組織的需求。”
（微軟CEO Satya Nadella在現(xiàn)場）
像現(xiàn)在所有的公司一樣，微軟也提到了人工智能。和其他公司不一樣的地方在于，微軟如今的核心業(yè)務云服務Azure，關注的重點是用人工智能為Azure已有客戶提供服務、擴展Azure業(yè)務。至于具體如何應用，微軟給出了兩個案例。
第一個案例是在一個工廠的車間里。通過圖片識別，系統(tǒng)可以認出工廠車間里的每一個物品分別是什么；當有新員工進入工作車間，系統(tǒng)會提醒管理員有新員工加入，詢問是否要把新員工加入工作組。至于如何利用人工智能保證工作效率和安全，微軟展示了一個具體的場景：如果系統(tǒng)提前設定了操作流程，例如手提鉆只有某一類工作人員可以使用，當發(fā)生有人違規(guī)操作時候，系統(tǒng)會根據(jù)畫面中的圖片識別結果提醒管理員。這一切都在無人監(jiān)督的情況下發(fā)生。
（現(xiàn)場模擬工廠車間的演示空間）
另一個案例是在醫(yī)院里。醫(yī)院里的攝像頭捕捉和分析病人的活動量信息，如果超過標準就會給護理他的護士發(fā)信息提醒。
這些想象空間來自人工智能技術的進步。更具體到這兩個案例中是圖片識別技術。值得一提的是微軟的ResNet在2015年贏得ImageNet比賽。這個研究項目屬于微軟研究院。
這是硅谷技術公司爭搶人工智能研究人才的關鍵時刻。微軟在這其中的位置有些特殊——相比Facebook在2014年從紐約大學聘請人工智能專家YannLeCun，Google更早就成立的Google Research以及后來的Google Brain，微軟研究院的積累是這些技術公司中比較深厚的——它已經(jīng)成立26年了。它的主要問題是，如何將研究結果應用于具體的產(chǎn)品中和面對人才的流失。有代表性的例子就是Facebook的機器學習應用團隊（Applied Machine Learning）幾個創(chuàng)始成員來自微軟研究院，騰訊更是把人工智能實驗室開在了西雅圖。
微軟全球執(zhí)行副總裁，微軟研究院負責人沈向洋在今天的Build大會結束后接受媒體采訪時對《第一財經(jīng)周刊》說，微軟正在加快將研發(fā)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，前不久將人工智能研究與微軟研究院并入同一個部門就是具體表現(xiàn)之一。
作為目前這個團隊的負責人，他表示微軟認為人工智能發(fā)展方向中包括四個方面：搜索引擎、以Cortana為代表的人工智能助手、為其他團隊的產(chǎn)品增加人工智能技術，以及人工智能在垂直領域如醫(yī)療等行業(yè)的具體部署。其中，他表示，“人工智能比較后商業(yè)化的機會還是在商業(yè)應用場景里”。
為此，微軟研究院(AI & Research)成立了一個叫Business For AI的團隊。這個團隊的任務是將人工智能領域的研究應用到具體的垂直領域，更有針對性地研究和解決細分領域的問題。例如對物品的識別、工作場所的安全等等。這是過去微軟所沒有的。
微軟研究院研究員郭彥東告訴《第一財經(jīng)周刊》，微軟研究院的另一個團隊的任務則是將機器學習作為一項基礎服務，在廣義的人工智能研究基礎上，自動為客戶提供定制化服務?！袄缥④洭F(xiàn)在可以做到的是用戶提供一個感興趣的物品類別列表，或者感興趣的人；每一類只要幾張照片，微軟可以轉(zhuǎn)回一個API接口，自動識別用戶感興趣的人或者物品。”
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