李杉 编译自 TechCrunch
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亚马逊这两天公布了人工智能领域的两项进展。

一是AWS将开设一个名为ML Solutions Lab（机器学习解决方案实验室）的新部门，将亚马逊的机器学习专家与希望使用人工智能技术构建解决方案的客户进行对接。

二是Rekognition深度学习图片识别系统推出了新功能，可以实时识别面部，而且能够识别图像中的文本。

新的实验室和对面部识别系统的改进，表明亚马逊和AWS对人工智能的重视不仅是在公司内部，而且还将其视为做大B2B业务的一个潜在方向。大约一个月前，AWS刚刚宣布将与微软合作开发Gluon，这套深度学习接口的目的是帮助开发者为自己的应用和其他服务建立和运行机器学习模型。

下周就是Re:invent大会了，说不定亚马逊会宣布更多与人工智能有关的消息。

事实上，Amazon AI部门的成立，就是在去年的Re:invent大会上宣布的，上面所说的ML Solutions Lab也由这个部门负责。

ML Solutions Lab将对AWS Business Support用户开放。这个项目非常有趣，因为这表明亚马逊不仅在发展人工智能领域，还在企业咨询领域有所进步，这是IBM的地盘，是他们为企业客户提供IT服务的关键基石。

“我们已经迫不及待想让开发者利用亚马逊ML Solutions Lab开启他们的机器学习之旅了。”亚马逊人工智能副总裁Swami Sivasubramanian在声明中说，“通过将顶尖机器学习科学家和实践者的专业能力与我们客户深厚的商业知识相结合，亚马逊的ML Solutions Lab可以帮助客户加快机器学习的开发速度，并且开始将机器学习部署到自己组织内部。”

早期客户包括《华盛顿邮报》、丰田研究院、强生旗下的杨森制药以及世界银行集团。

新的Rekognition功能表明亚马逊不仅仍在计算机视觉领域取得重大进步，还在努力实现商业化，将其变成外部客户的产品。

值得注意的是，使用Rekognition新功能的客户中还包括Pinterest，图片搜索和归类是这家公司的主要功能，所以你或许会认为他们会自主开发这种技术。

但Pinterest多年以来一直都是AWS的客户，该公司的大量图片目前都存储在亚马逊S3云服务上，所以如果亚马逊开发了一种新的方法来识别图片中的文本，他们应该很愿意使用这项服务。

“作为一个以图片为主的平台，Pinterest高度依赖图片的速度和质量，但这些图片背后的文本同样重要，因为这可以为我们的2亿多活跃用户提供背景信息。”Pinterest CTO Vanja Josifovski说，“借助亚马逊的Rekognition Text in Image，我们可以更好地大规模提取图片中的丰富文本，并为存储在亚马逊S3中的数百万图片降低延迟。我们希望继续发展与AWS的合作关系，为Pinterest的个人用户和企业用户提供又好又快的体验。”

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