據國外媒體報道稱，亞馬遜是在自動駕駛汽車領域展開試驗的最新科技企業。但與正試圖取代乘用車的Alphabet旗下Waymo或初創企業Zoox不同，這家西雅圖公司的測試車型卻僅有鞋盒大小。

在上周舉行的云計算年度大會上，亞馬遜推出了DeepRacer，這是一款只有1：18真車大小的模型車，開發人員可以教它使用機器學習模型駕駛，并在一個新成立的自動賽車聯盟中與其他汽車展開競賽。

目前，DeepRacer的售價為399美元，但其似乎同拉斯維加斯舉辦的這場盛會主題有些偏離，因為這一活動主要同新的處理器芯片、區塊鏈服務和數據存儲功能等產品相關。

但價值270億美元的亞馬遜網絡服務部門首席執行官安迪-賈西(AndyJasi)卻表示，DeepRacer體現了讓機器學習技術平易近人的目標。

該玩具使開發人員可以嘗試強化學習，這是一個利用反復試驗和獎勵來訓練軟件，以掌握復雜任務的過程。而且，DeepRacer是AWS上周推出的十幾種機器學習工具和服務中的一種，并承諾使這項技術對客戶來說將更便宜、更容易使用。

賈西在接受采訪時表示：“如果你真的想讓機器學習在企業中得到推廣，你就必須找到一種方法，讓日常開發人員建立機器學習模型，并將其投入生產。我們想讓開發人員更容易利用這一點，因為所有的創新都將在那里發生。”

目標客戶

賈西表示，隨著企業將面部識別、語言處理、預測和深度學習模型等工具納入其業務的各個領域，亞馬遜預計其機器學習和人工智能業務將在未來幾年內獲得數百萬客戶，遠遠超出目前的數萬客戶。

“我們在18個月前看到的是，我們與企業進行的幾乎每一次談話都至少有15分鐘的時間會用于談論諸如‘我怎樣才能在我的企業中開始使用機器學習?’這樣的話題。”賈西說道。

“我不知道這將是三年、五年后，還是十年后，但未來絕大大多數應用程序都將得到機器學習和人工智能的支持。”

這些服務的預期增長將滿足存儲和分析數據，以及使用計算能力的需求，而計算能力則是幫助推動AWS在云計算領域占據主導地位的基礎要素。

賈西表示：“所有的這些應用，它們都有數據、存儲、具備安全的特性，以及有與它們相關的計算特性，機器學習則驅動著所有核心模塊。”

分析認為，亞馬遜的機器學習努力反映出，在價值數十億美元的云市場上，公司的競爭領先地位是如何從其最初的數據中心存儲服務和計算能力的業務演變而來。

在尋求對競爭對手微軟和谷歌保持領先優勢之際，亞馬遜還正在討好那些既沒有資源，也沒有興趣自行開發底層的機器學習和人工智能技術開發人員和企業客戶。

“這代表了誰將贏得下一階段的云計算競爭，因為開發者才是真正掌握大權的人。”韋德布希證券公司股票分析師丹尼爾-艾夫斯(DanielIves)說。“隨著越來越多的應用程序和技術被構建到云服務中，這已經成為了促使更多企業轉向云端的巨大催化劑。”

云計算部門利潤率提升

成立12年的AWS部門推動了亞馬遜從無利可圖的在線零售商轉變為了全球市值最高的上市公司之一。今年頭9個月，AWS的營收同比增長48%，至182億美元。

而且，該部門的表現還填補了亞馬遜一度十分微薄的利潤率。在今年頭9個月亞馬遜86億美元的營業利潤中，AWS部門就貢獻了其中近60%，盡管這只占公司總營收的11%。

由于較早的進入存儲和計算基礎設施領域，AWS在云計算市場一直保持著顯著的領先地位。

杰富瑞分析師估計，AWS目前擁有65%的市場份額，而微軟和谷歌的市場份額分別為25%和10%。他們預測到2022年，AWS部門營收將達到710億美元，估值則達到3500億美元。

市場研究機構Gartner預計，到2021年，全球公共云市場規模將從目前的1760億美元增長至2780億美元。這主要反映出，隨著企業遷移數據和許多業務功能，云計算領域將迎來巨大發展機遇。

但分析師也表示，基于云計算的機器學習服務是一個更具競爭力的搶攤機會，微軟、谷歌完全可以利用自己在構建應用程序和開發人工智能方面的專業知識，緊跟AWS的腳步。

Forrester分析師布蘭登-珀塞爾(BrandonPurcell)指出，機器學習將成為醫療保健和金融服務等行業的“差異化優勢”，這些行業經過多年的抵制，正在逐漸擁抱云計算。

對此，亞馬遜正在面向這些領域的公司推出新產品，比如可以閱讀和分析醫療記錄的“理解醫療”(Complex Medical)類軟件。

珀塞爾表示：“在中、短期內，來自機器學習服務的營收還將繼續增長，但它在AWS總體收入中所占的比例可能仍然較低。”

早期的機器學習

賈西：“AWS是一項價值達到270億美元體量的業務，同比增長率高達46%。但我認為，我們還只是處于美國企業和公共部門采用這一技術的早期階段。”

盡管如此，AWS的許多客戶表示“機器學習已經對他們的業務產生了積極影響”。

考克斯汽車公司(Cox Automotive)是一家向汽車經銷商提供服務的公司，該公司正在利用機器學習來告訴經銷商和購物者“在什么時候推出某一種車型最有可能促成交易”。

考克斯的首席技術官布萊恩-蘭德曼(Bryan Landerman)表示，這些信息通過更精確地投放廣告幫助經銷商節省了大量廣告費用。

考克斯還計劃，使用本周推出的一項新的光學字符識別服務，快速掃描車主所有權名稱中的信息，這一工作目前仍通過手工完成。

蘭德曼表示：“我們認為，應用機器學習可以減少獲取數據時所需的人工工作量，這是該技術的一個巨大優勢。”(騰訊科技審校/湯姆)

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