Issue #070 2020-11-09

📢 Editor’s Note

上周阿里云迎来一季强劲增长的财报,季度营收首次突破 20 亿美元大关,财报分析师会议上更是透露会在两个季度内盈利,本期「AI Insider」将结合财报数字,分析阿里云新的增长方向。

边缘 AI 成为新的热点,我将从商业、技术两个方面阐述其原因,并简要勾勒边缘 AI 的优势和特点;本期特别推荐两份行业报告,一份从欧洲社会自动化案例入手,展现一个真实而略显可怕的「自动化社会」,另一份则聚焦云计算发展现状,你会了解多云战略、公有云/私有云等正在发生的行业故事。

本期还将关注:AWS 在欧洲与印度的扩张、阿里巴巴双 11 前沿技术、AI 创造的几个职业、Geoff Hinton 专访等。

焦点:财报数字背后是阿里云新的增长方向

阿里巴巴上周公布了 2021 财年第二季度财报,营收 1550.59 亿元人民币,同比增长 30%。其中,来自云计算的营收同比增长 60%,达到 148.99 亿元人民币,约合 21.1 亿美元。

这不仅是阿里云季度营收首次突破 20 亿美元大关,同时其对整个阿里巴巴营收的贡献也达到 10%,成为阿里巴巴又一个重要的增长点

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在财报公布后的分析师会议上,阿里巴巴 CFO 武卫透露,相比于去年同期 5.21 亿元的亏损,今年亏损大幅收窄至 1.46 亿元。与此同时,她在回答分析师提问时还表示,阿里云预计将在接下来两个季度内实现盈利。

这些财务数字之外,我们有必要看看最近一段时间阿里云都在做什么。9 月的杭州·云栖大会上,阿里云智能总裁张建锋宣布阿里云正式进入 2.0 时代,理解这个新战略的要义并不是区分什么是超级计算机或「数字原生操作系统」,而是要理解「云钉一体」。

「云钉一体」最早是在今年 6 月的阿里云线上峰会上提出,相比于抽象的阿里云 2.0,「云钉一体」传达出的信号更明显。

首先,钉钉的入口地位。宣传口径方面,阿里云不断释放钉钉的市场数据,比如「浙江省有超过100万公务员在钉钉上办公,搭建了1000多个应用」,再比如「钉钉上的企业应用已经快速上涨至60万个,有超过20万企业应用开发者在钉钉开发平台上帮助企业定制属于自己的应用。目前,钉钉用户数已突破3亿,企业组织数突破1500万家,为全球150个国家和地区提供服务」。

这些用户(特别是政企用户)数量、应用数量的快速增长,使得钉钉已经演化为「移动协同办公平台和应用开发平台」,而如此众多的用户、应用数量,能否形成新用户的吸引力,从而构成钉钉的飞轮效应,这将成为观察阿里云接下来发展的重点。

其次,在 9 月云栖大会上,阿里云还推出了一款瘦客户端性质的云电脑「无影」,此前的报道里,有太多消费级媒体关注这个产品的外形、大小,而忽略了其真正的定位。阿里云将「无影」定位在「云端一体」的端侧设备,通过将云上的计算能力推向端侧,形成更大规模的云计算应用场景。

我曾在「无影」发布后的「AI Insider」里写道:「……由于其后端与阿里云的云上产品打通(比如钉钉),可以形成端到端的产品方案」,事实上,微软也在秘密研发类似的产品,ZDNet 上周报道了微软「Cloud PC」产品线的最新信息,几个要点:

  • 整合 Windows 系统与 Office 服务;
  • 提供三档不同的产品选择,主要以 CPU 内核数量、RAM 大小做区分;
  • 不同平台的用户只需安装「Microsoft Remote Desktop」应用就能使用 Cloud PC。

从「无影」到「Cloud PC」,这一类产品无论是否存在硬件,本质上都是在延伸云计算的场景,特别是通过整合云上的基础设施(计算能力)、软件能力(钉钉、Office),降低云的使用门槛,进一步扩大云计算用户基础。

综上,阿里云未来发展的重心,是要将云计算的竞争从此前的 IaaS、PaaS、SaaS 再向上延伸,依靠钉钉、「无影」(可能还有其他类型的硬件)形成更多的云服务入口,在此基础上,提供更多开箱即用的产品和服务

值得一提的是,阿里云智能总裁张建锋曾有这样一番表态:「未来每个人在云上都会有一台自己的主机,随时随地把计算力进行扩充」,联想到最近不断热议的阿里云盘,这可能是阿里云又一个值得关注的方向。

产业观察:边缘 AI

最近关于边缘 AI 的讨论成为一个热点,比如上周联想高级副总裁芮勇就以「智能边缘计算:让AI在你身『边』」为主题做了演讲,高通也在近期推出 Qualcomm Cloud AI 100 边缘方案开发套件,提供一整套面向边缘 AI 处理的解决方案。

边缘 AI 被热议的背后,有两大原因。其一,相比于「集中式 AI」,也就是数据中心的 AI 产品,边缘 AI 有着更多实用场景,或者是商业化场景,不论是物联网场景、智能手机场景还是工业机器人的场景,边缘 AI 可以让更大范围的客户感知,从而为其付费。

其二,机器学习模型正进入两个「极端」,一方面是数据中心中的更大模型层出不穷,推动云上 AI 的不断发展,另一方面则是一系列更小机器模型出现,比如 Tensorflow Lite 或飞桨 lite,这些开源的机器学习框架为边缘 AI 的发展提供了算法支撑。

更进一步,以「TinyML」为代表的新趋势,还将继续缩小机器学习模型体积,以 KB 级别的大小集成到更多物联网设备中,下图是 Google 对于「TinyML」的理解

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上述两个方面,从商业与技术层面推动了边缘 AI 的快速发展,而边缘 AI 自身的一系列优势也是其快速发展的原因所在。

其一,延迟更低。由于放在本地计算,整个计算过程可以快速完成,这对包括自动驾驶、医疗在内的场景非常重要。

其二,隐私。当下 AI 系统/应用对于数据的「贪婪」使得隐私保护越发重要,特别是在手机、医疗等设备的数据处理过程中,边缘 AI 可以更好保护用户隐私。

展望未来,边缘 AI 的发展非常值得关注,其应用潜力之大、范围之广,将进一步释放 AI 之于行业、消费者的价值。一个最直观的变化,过去几年智能手机拍照时 AI 识别与滤镜,正在定义一种关于拍照的新体验。

就业:AI 创造新职业

9 月的百度世界大会上,李彦宏在介绍百度自动驾驶的时候反复强调一件事,随着 5G 与自动驾驶的快速普及,「云端驾驶员已成为 AI 时代的新职业」。而不久前,人工智能训练师,也就是数据标注员,已经被官方认可为新职业,同时被央视《新闻联播》以「新业态不断涌现出的就业新机会」进行了广泛报道。

这构成了围绕 AI 取代人类工作的一个观察维度——当机器「消灭」一部分职业的时候,还在创造另一些新职业

事实上,结合当下一些技术的发展态势,我们还可以进一步梳理出一些新职业,比如 Deepfake 分析师,虽然包括微软、FB 等公司都在大力研发检测 deepfake 的技术,但当下仅仅依靠技术并不能完全应对不断升级的 Deepfake 影像/音频。

因此,从新闻机构到大公司,Deepfake 分析师的需求越发明显,这类工作所需要的技能,既包括对 GAN(生成对抗网络)的技术认知,同时还需要新闻记者的事实核实技能,从而为其他部门或客户提供相应的技术支持。

另一些可能出现的职业还包括对脑机接口进行安全保护的安全工程师、云游戏里的人类裁判等,上述这些新职业都是新技术发展过程的产物,而每个职业的从业者要求,既包括一些传统技能(比如驾驶、事实核查),也需要新知识(比如对算法的认识),这也符合人类历次职业变化。

行业·巨头

AWS。AWS 近期在欧洲、印度增加基础设施规模,其中,瑞士将成为 AWS 欧洲市场的新地域(region),AWS 表示该地域将在 2022 年下半年正式启用,提供多个独立的可用区(availability zones 简称:AZs)。

目前,AWS 在欧洲地域(region)包括法国、德国、爱尔兰、意大利、瑞典、英国,西班牙地域会在 2023 年启用。

与此同时,AWS 计划在印度推出第二个云服务地域,新的地域位于印度第四大城市海得拉巴,提供三个可用区,将于 2022 年正式上线。

这里稍微谈一下地域与可用区。简单来说,地域是根据服务器机房的物理距离做的划分,客户可以根据自身业务的地理范围选择不同的地域;而在地域之上,为了进一步提升客户业务部署的安全性,云计算公司会通过一套机制(比如电力设备、网络设备等)构建出若干个虚拟的可用区,这些可用区相互独立,确保某个可用区出现故障的时候,其他可用区能够继续提供服务。

地域和可用区的概念最早由 AWS 提出,由于其巨大的市场影响力,现在基本上也成为业界共识,国内的阿里云、腾讯云也在延续这个概念。

阿里巴巴。双 11 历来也是阿里巴巴集中展示自身技术实力的舞台,今年也不例外。上周,阿里巴巴集团首席技术官程立公布了大规模运用于 2020 双 11 的十大前沿技术,包括机器人、实时直播翻译、语言机器人、液冷数据中心等。

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这些技术既是阿里巴巴过去几年的技术积累,也充分展现了包括 AI、机器人在内的炫酷技术,可以应用到真实场景,特别是电商购物场景中,提升商家与消费者的体验。

专访 Geoff Hinton。Geoff Hinton 是深度学习领域「教父」级别的人物,他在接受《MIT 科技评论》专访时强调,如果可以攻克几个难关,深度学习未来可以做任何事情,比如自然语言领域的 Transformer 模型就是近几年重要的技术突破,从而推动整个行业大踏步发展。

你可以在这里查看这篇专访。

英国政府投入 150 万镑,研发分析新冠肺炎疫苗不良反应的工具。根据其合同,来自英国的 Genpact 公司将负责开发该工具,通过对所有不良反应报告的收集和分析,为政府提供相应的预测。

报告

报告:当我们生活在一个自动化的社会。疫情加快了各行各业的自动化进程,算法成为新的「决策者」,但围绕算法是否公正、透明的争论始终没有停止,当中国的消费者在电商、打车平台被各式各样的「算法杀熟」的时候,英国的学生们也在这个夏天遭遇到算法预测成绩的情况……

我们必须接受一个现实,全球主要国家正不可避免地进入自动化社会,由此带来的是技术、伦理与法律挑战,推荐这份 200 多页的报告,通过梳理欧洲各国社会的自动化问题,展现一个真实而可怕的未来社会。

你可以在这里或我提供的国内镜像免费下载这份报告。

关注云计算的成本。这份报告来自 IT 咨询公司 Flexera,虽然是一个有着商业目的的报告,但还是反应出云计算领域的几个趋势,比如多云战略的现状、云计算的成本问题以及公有云/私有云的产品认知等等。

你可以在我提供的国内镜像免费下载这份 68 页的报告。

以上就是本期「AI Insider」的全部内容,再次感谢您的支持,有任何问题或建议,欢迎写邮件给我:zhaosaipo@gmail.com
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