一文看懂微软Build 2017大会：让AI走向边缘(2)

　　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。