Orbeus-Amazon那些年踩过的坑【AI攻略·第4课】

 本期嘉宾：夏威

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上一节我们强调了，在AI产业中，除了核心技术外，应用场景的重要性是非常大的。通过结合几个常用的应用领域，我们分别分析了AI在语音助手，智能音箱IoT，人脸识别，自动驾驶和智能零售等方向的产业落地情况，可以说是一个简单的基本面的分析。

这一节，我们结合我本人在Orbeus的创业经历，从一个具体的创业案例出发，来分析一下AI和商业在实战中如何具体结合。

希望这一节课可以让大家能够以点带面，对我们前几次课的规律和趋势总结有更深刻的理解，并且对于AI创业有一个详细的了解。

前言

2016年11月，亚马逊的AWS在赌城拉斯维加斯召开一年一度的Re:Invent开发者大会，这也是我加入Amazon后参加第一次Re:Invent，总体来说，感受和我之前参加学术会议完全不一样，据说参会人数达三万人次，简直完爆CVPR。那天一大早，我就跑去听AWS CEO Andy Jassy的Keynote，刚开始就是例行的硬件升级，更多更快CPU，更大内存，更快I/O等等。

个人觉得比较有意思的是新的GPU instance P2和FPGA instance，前者取代过时的G2将为大规模的深度学习训练提供充足的计算资源，而后者则为很多IOT的应用提供了可能。云端和嵌入式是我个人认为未来深度学习计算的两大方向，可能以后各种脑洞大开的应用都将是两个计算平台的融合。

正当我在下面纳闷啥时候宣布我们产品的时候，Andy话锋一转开始宣布Amazon AI as a service。一口气发布了图像识别平台Rekognition，语音识别平台Lex，还有文字转语音平台Polly, 基本上涵盖了从文本，语音到图像的一整套服务。看着熟悉的demo界面和那个带着字母K的ReKognition Logo在3万人的会场大屏幕出现，内心是波涛汹涌。当时我转过头看了看旁边的小伙伴，这个整天醉心于技术恨不得两耳不闻窗外事的大Geek也流露出激动的情绪，立马拿出手机录像。

回首过去这几年，从加入Orbeus创业，到被Amazon收购，到经过长达一年多的整合和改进，终于得以把当初的ReKognition API在全世界最大的云计算平台发布，这一路的欢笑和汗水，在那短短的几分钟不断的在脑海中闪现。

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【嘉宾简介】

夏威，亚马逊AI programs首席科学家，新加坡国立大学计算机视觉博士，在国际顶级期刊和会议发表过十多篇论文，有十多项美国专利。