科技总在时代的发展中不断前进，也在前进中不断助推时代的发展。微软在智能云、人工智能等方面有着多年的经验和探索，相信新技术能够助力现如今的行业变革，推动社会的发展。
 
        下面，重点讲述微软的人工智能，将从以下三个方面进行说明。一是认知服务与对话机器人；二是机器学习&深度学习；三是边缘计算。
 
        认知服务与对话机器人
 
        微软认知服务，就是将看到的、听到的包括想象的内容人工智能化，简单来说就是刷脸、识别人脸，或是计算机识别人声、识别出不同的语言，这就是认知服务。
 
        认知服务主要能提高五大方面的能力，一是视觉，可以识别图像当中的特征点，进行人脸识别；二是语音，可以进行语音转文本、文本到语音的转换，语音翻译等；三是语言，可以进行文本分析、文本翻译、内容审查、语言理解等；四是知识服务，有QnA Maker一问一答生成器，进行自定义决策服务；五是搜索服务，提供必应Web、视觉搜索等服务。比如，在人脸识别中，可以识别到这个人的年龄、性别，有没有胡子，带不带眼镜等信息，还可以识别人脸情绪，从愤怒、中性、悲伤、吃惊等维度对情绪给出大概的分值。

        认知服务可应用于不同场景，比如情绪识别可以应用于顾客满意度调查，通过这些情绪的抓取可以反映出顾客从店铺出来的情绪，间接反映出这个顾客在店铺的满意程度。
 
        此外，认知服务还可应用于人工智能服务，跟智能机器人整合在一起，这是其中很重要的应用。微软开发出的智能机器人，可以理解自然语言并对图片进行分析等。这种新型应用可以让每家公司打造出自己品牌的智能助理。它和社交平台连接，对方可以不用输入直接微信语音，比如可以说：帮我查一查某某供应商基本信息，就能得到想要的答案；它拥有计算机视觉能力，如果说不清楚就可以一张通过照片让它知道是什么情况；还有智能知识库，可根据知识库内容回答问题，但由于不知道客户会问哪些问题，所以建好行业或某个特定行业的知识库非常重要。
 
        现在，人工智能服务已应用于很多地方，包括上海一些商场都在用这个服务。也有很多微信公众号使用这种人工智能服务，很多回答都不是专人回答，而是转到了Bot（智能程序机器人）上。
 
        机器学习&深度学习
 
        微软云平台上，提供非常开放的工具和平台。如果你手上有数据，就可以用平台去成为相对来说大半个数据科学家。而如果你是IT人员，具备开发能力，用起来将更加灵活。
 
        人工智能方面，我们有很多合作伙伴。微软云平台上不仅有微软的东西，还有其他企业的东西。中间还有ONNX（互交换人工智能模型的开放生态系统），左边有框架与转换器，供数据科学家等人使用，让他们拿算法去训练，并依据结果进行部署。ONNX能够在不同的平台、不同的终端、不同的设备商中部署。
 
        数据量大关键是要有利器，如果没有非常好的平台去处理，就会变成数据的俘虏。这里要说下全托管学习平台，它可以帮助大家，链接是studio.azureml.net。通过数据拖拉拽的方式，将简单的excel表格导入进去，对数据进行处理。数据进来以后，可以决定策略，策略包括几个方面，最简单的方面就是百分之多少数据进行训练和校验。
 
        还有高效的AI算力管理服务。算法大牛可以解决算法的高深问题，但是一旦数据量大，算例平台会成为问题。再有就是完整的端到端的人工智能管理平台，可以让算法科学家专注于去干最擅长的事情，其他的脏活、苦活、累活全部归到这个平台。支持的能力不止于微软自身的能力，比如在GPU上跑的模型就不是微软的东西，任何第三方开源都可以，甚至于自己写的算法、自己改的定制化算法都没有问题。
 
        边缘计算
 
        最后介绍一些智能边缘，就是把前面提到的认知服务能力、机器学习能力进行训练，让其不仅可以在云端运行，也可以在本地端或者边缘运行。
 
边缘计算，传统做法是：云端算法处理完结果，再返回到客户端。但如果网络带宽不够怎么办？要解决这个问题，就要把刚才谈到的认知服务能力、机器学习能力移到前端，把本来在服务器端的算法，做好的模型算法尽可能放到前端去。这个前端不是普通的摄像头，而是网关，具有一定的计算能力。
 
        大家知道人工智能算法一定要智能，当云端训练能力训练好了之后，同步可以更新到边缘计算端的能力，这就是边缘计算的架构。而且这个架构可以在windows上运行，对操作系统没有任何要求。因为是开源的，是任何人都可以用的。
 
        最后，我想说：未来就在眼前，眼前是看得见、够得着的。

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