Build 2017 | 一文看懂微软 Build 2017 大会：让 AI 走向边缘

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雷锋网按：最近一段时间微软很忙。继上周一个教育主题发布会上推出的 Surface Laptop、Windows 10 S 后，今晚微软 Build 2017 大会正式召开。今天 HoloLens 也正式进入中国，而再往后的 5 月底，微软还会在上海举办一场活动，据说有可能是发布 Surface Pro 5。

而今晚发布会上的微软更忙，Keynote 环节长达三个小时，CEO 萨蒂亚 · 纳德拉、云服务部门负责人 Scott Guthrie，以及人工智能与研究部门负责人沈向洋轮番登台。会上发布了一系列你可能不太感兴趣的产品，因为它们主要面向开发者，但它们无疑会影响到微软的未来。

其实从上台的部门负责人就可以看出，这次大会的主题是云与 AI，但更重要的是无处不在的云，与无处不在的 AI。

智能云与智能边缘

一开场，纳德拉以自己一张连女儿都没认不出来的 1992 年的照片作为笑料，来展现世界发展变化之快。

他表示，在计算力的飞速发展中，微软要做的就是将计算的能力赋权给普通用户，让技术为更多用户所用，让计算机视觉、文本理解等技术变得更加普惠（inclusive），同时构建对技术的信任。这也是微软 “云优先，移动优先” 战略的出发点。

目前，Windows 10 的月活跃设备数是 5 亿，Cortana 小娜每月有 1.4 亿用户，Office 365 的月活用户是 1 亿，财富 500 强企业中 90% 都使用微软的云服务。

在这种情况下，纳德拉称，微软预见到了一个新的世界，它是智能云（Intelligent Cloud）与智能边缘（Intelligent Edge）的世界，它会改变所有的事。

这种改变会带来两个变化。

一是用户体验与交互上的变化，同样的体验会普及到各设备中，就像个人助理小娜，可以在所有设备上运行，无论是 PC、手机、汽车。

二是计算能力要到边缘去，因为物联网终端数据越来越多，会要求更多的计算能力下沉，这也意味着更加分布式的 AI（distributed AI）和分布式的计算（distributed computing）。

为此，微软在 Build 大会上发布了 Azure IoT Edge 服务，一个为物联网准备的云服务。它会有各传感器和小型计算设备追踪工业场景中的数据，然后由微软的云和 AI 工具分析。Azure IoT Edge 可以在本地计算设备上进行计算，节省时间。它同时也是跨平台的，支持 Linux 和 Windows。

除了计算走向边缘，微软的各项服务也要实现跨平台，在不同设备上出现。在会上，微软演示了 Cortana 在智能语音设备、汽车、PC 和手机上运行。小娜可以告诉你行程安排，而这些都可以在任何地方获取到。

云服务更新

在公布纳德拉公布微软的战略后，云服务部门负责人 Scott Guthrie 具体介绍了云上的新功能，雷锋网 (公众号：雷锋网) 对其概况如下。

Azure App

首先是 Android 与 iOS 平台的 Azure 移动应用，它可能做不了什么开发工作，但能帮助实时了解分析结果和故障报告，同时可以用它重启或布置虚拟机，这能让开发者随时知道自己的工作情况。

Visual Studio for Mac

在去年 11 月微软就曾承诺会有 MacOS 版的 Visual Studio，这次在会上也正式发布。

这一举动意味着微软对开发者的全方位支持，不论其码代码用的什么平台。

Azure Cosmos DB

微软还发布了新的云数据库服务 Cosmos DB，它的主要特点是能一键在多个国家快速布置数据库，这样各地的信息都会同步。它被称为是第一个全球分布的多模态数据库服务。

微软还发布了一款尚在预览阶段的数据库迁移服务，它可以将甲骨文和 SQL Server 的数据库迁移到 Azure SQL 数据库中，整个过程无需应用暂停，而且不需要重新配置。微软想让开发者在 Azure 用任何数据库。

另外，微软还推出了 Azure Service Fabric 容器服务，帮助将现有的. NET 应用容器化，从而布置在 Azure 上；Azure Functions 无服务器架构服务也有更新；还有新的存储服务加密，所有 Azure 文件都以 AES-256 加密。

为开发者赋能 AI

最后上台的是 AI 与研究部门的负责人沈向阳。

他表示，随着计算力和以深度学习为代表的算法的发展，以及海量数据的爆发，AI 有了长足的进步。在两年前，微软刚推出认知服务时，仅有 4 个 API，而现在已有 29 个之多，包括了视觉、语言、语音、搜索、知识等各大类。而微软希望更多开发者可以用到这些力量。

微软能提供的，也是遍布全球的云计算能力，以及来自微软研究院的突破性 AI 算法，这两者是创新服务的引擎。比如，在图像识别方面微软的 RESNET 曾使用了令人惊叹的 152 层神经网络；语音方面，在半年多前，微软识别识别也达到了人类的水平，错误率仅 5.9%。

而更进一步，微软希望能提供定制化的 AI 服务。沈向阳称，自从认知服务推出以来，开发者就想要定制化的服务。

传统服务只会给一个预先训练好的模型，而新服务可以让开发者用自己的数据（如图像）训练模型，它现在适用于计算机视觉服务，基于 Bing 的搜索引擎服务，以及决策服务（用于 A/B 测试，或个性化推荐等）。通过定制化的视觉服务，可以开发自己的图像识别系统，比如识别路标，食品等，这可以整合到一些消费类的应用中。

微软发布的 Azure Batch AI Training 就可以在 Azure 云平台上训练深度神经网络，现在这一服务还是预览版。现在关于这一服务的详情还很少，微软只是称，它会支持任何框架，包括 Google 的 TensorFlow，它自己的 Cognitive Toolkit 以及 Caffe。

沈向洋还提到，对话式的 AI 是语音领域最为让人兴奋的一点，因为它代表了下一代人机交互的变化，就像是从命令行到图形界面的演变，可以让交互变得更简单。

另外，他还展示了一个实时 PPT 翻译功能，它可以自动实时翻译 PPT 中的文本，同时在协作对话中以字幕的形式翻译语音内容。现在这一服务还处于预览阶段。它也展示了 AI 服务可以如何渗透到工作的方方面面。

最后，对于 AI 最重要的数据，微软还想为帮助开发者得到更好的数据，即在可信的平台上拥有和控制的数据。这些包括了微软自己的数据（Office 365 及 LinkedIn 数据），和自己的企业数据，两者结合可以打造出非常了不起的 AI 应用。

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