科技行业先锋系列报告12：Amazon-AI人工智能的全方位部署

1、 HYPERLINK / 资料来源： HYPERLINK / 资料来源：Amazon，中信证券研究部Amazon AI自然语言理解 自然语言理解 (Amazon Lex)计算机视觉 计算机视觉 (Amazon Rekognition)数据挖掘 数据挖掘 (Amazon Redshift, Mechanical Turk)机器学习机器学习(ML)深度学习(DL)Inferentia芯片Echo智能音箱Alexa语言助手供应链预测和容量规划软件仓库机器人个性化推荐引擎硬件Amazon AI为客户提供AI服务的其他Amazon Go无人零售店 HYPERLINK / 资料来源： HYPERLINK

2、/ 资料来源：Amazon，中信证券研究部Amazon Air无人机运输计划2016搭载Alexa语音助手的Echo初代2016搭载Alexa语音助手的Echo初代发布。20142015Alexa技能平台对台上的技能达到56,750个之多。可查询天气、Uber打车、语音器。2018发布内置Alexa的5款新品：迷你音箱Dot，智能时钟EchoClock，用于汽车操 作系统的Echo智能微波炉Basics Microwave，智能插座SmartPlug HYPERLINK / 资料来源： HYPERLINK / 资料来源：Amazon, Voicebot，环球网，中信证券研究部Alexa Ech

3、o LG 的智能冰箱、联想的智能音箱等等。Alexa不仅对第三方开发者开放，也已经对第三方硬件厂商开放。截至2018年9月全美有超过1亿台Alexa设备在使用中，占美国智能音箱的市 场份额。AmazonEchoGoogleHomeApple Homepod HYPERLINK / 资料来源：Amazon资料来源： HYPERLINK / 资料来源：Amazon HYPERLINK / 资料来源：Amazon HYPERLINK / 资料来源：Amazon，维基百科Amazon Go：无人线下新零售Amazon Go为亚马逊提出的无人商店概念，无人商店于2018年1月22日在美国西雅图正式对外营

4、运。Amazon Go结合了云计算和机器学习， 应用拿了就走技术(Just OutTechnology)和智能识别技术（Amazon Rekognition）。 HYPERLINK / HYPERLINK / 资料来源：Amazon，维基百科店内的相机、感应监测器以及背后的机器算法会辨识消费者拿走的商品品项， 并且在顾客走出店时将自动结账。 HYPERLINK / HYPERLINK / 资料来源：Amazon从平台上可以选择预先训练的计算机视觉、语言、推荐和预测 服务。他们可轻松与客户的应用程序集成，帮助处理常见使用案例，如个性化推荐、 实现联络中心现代化、提升安全性和提高客户参与度。推荐预

5、测图像和视频分析高级文本分析文档分析语音会话聊天代理翻译转录Amazon SageMaker可以帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习（ML）模型。它消除了各行业运用机器学习的复杂性。构建训练部署构建训练部署 HYPERLINK / 资料来源：Amazon，中信证券研究部10倍：在AmazonSageMaker中使用预先安装的优化算法性能提 HYPERLINK / 资料来源：Amazon，中信证券研究部预构建的Jupyter笔记本：于训练数据和进行预处理的完全托管实例。算法市场：AWSMarketplace 的机器学习算法和模型。成本节省70%：使用SageMak

6、er Ground Truth构建准确度高的训练数据集， 70%的数据标记成本。自动模型模型校正：使用AutoML 和自动模型校正，可实现最准确的模型预测。训练一次、随处运行，性能提 高 2 倍 ：Amazon SageMakerNeo型一次，然后在多个硬件配2倍。完全托管：以便可以轻松扩展模型。一键式部署：提供了高性能和高可用性。75%： AmazonElasticInference支持GPU 性能。自动执行 测试：个不同的模型中执行托管模型A/B 测试，为您进行实验提供灵活性。完全托管和自动扩展：维护。 HYPERLINK / HYPERLINK / 资料来源：Amazon从Netflix

7、、NASA到新涌现的初创企业，在上部署的机器学习的服务是最 多的。据Amazon统计，81%的云端深度学习项目部署在上。在2018年月29日 的re: Invent大会上，AWS CEO Andy Jassy表示，目前在全球IaaS的市场份额为51.8%。 HYPERLINK / HYPERLINK / 资料来源：搜狐科技，Amazon, 中信证券研究部2018年月29日的 re: Invent大会上，亚马逊为进一步深入机器学习领域推出第一款芯片Inferentia。这款产品专为推理而设计， 这方面与专为训练机器学习模型设计的Google高吞吐量TensorFlowApache MXNet低延

8、迟TPU不同。亚马逊称，若在已训练模型的基础上进行推理任务，Inferentia 芯片可以担负 90% 的算力，将推理成本降低75左右。它支持多种机器学习框架，包括TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch等。高吞吐量TensorFlowApache MXNet低延迟PyTorch高功耗比此前，亚马逊安装了英伟达的高端特斯拉GPU和英特尔的Xeon为自己提供强大算力。但亚马逊现在开始自主研发AI芯片，逐渐减少对英特尔和英伟达的依赖， 以加强对自身产业链的控制。PyTorch高功耗比Alex Smola，AWS 机器学习主管。曾就职于Yahoo,Google本AI相关书籍。S

9、ravan 亚马逊理解团队 的应用科学家， 之前在Kindle的机器学习团队。Marcello Federico， 负责AWS上基于AI 的机器翻译和语言解析，之前在这些领域共同发表了200多篇学术论文，参与过20多个国际项目。 HYPERLINK / 资料来源：Amazon，LinkedinRishita Anubhai HYPERLINK / 资料来源：Amazon，LinkedinMicrosoft 以及百度的AI软件开发工程师，发表过4篇AI 相关学术论文Hassan Sawaf， 人类语言科技组首席科学家，之前在eBay领导AI 团队，曾是多家科技公司的共同创始人和CEO。Saab Mansour， 亚马逊自然语言处理科学家，在自然语言处理领域有10多年的经验，发表过24篇有影响力的学术论文。 HYPERLINK / HYPERLINK / 资料来源：Amazon，中信证券研究部Amazon ML 研究资助计划Amazon ML 研究资助计划AWS Machine Learning 大学MachineLearning 研究奖计划旨在资助正在进行机器学习新领域研究的大学部门、教师、博士生以及博士后。出