微软认知服务拼智能 提前10年预测患病风险

北京时间6月14日消息，第九届中国云计算大会在国家会议中心召开，微软资深副总裁大中华区董事长兼CEO柯睿杰发表演讲指出，云计算、算法、数据是构建人工智能的三大要素。作为微软AI战略的重点，微软认知服务提供的智能API接口已经达到29个，并且允许用户自行定制。目前，有来自60多个国家和地区的超过56.8万名开发者注册使用了微软认知服务。其中，联想、白山云、Airdoc可以说是典型代表。

微软在AI、机器学习等领域的投入超过20年，在中国市场拥有除总部以外最多的研发和技术人员。人脸识别、情绪识别、计算机视觉的微软认知服务API已经在中国上线，同时该公司还推出了认知服务实验室，首个项目就是手势识别API，可以用来实现人机互动。微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容认为，处于发展初期的AI技术正迎来历史关键点，如何将大数据结合机器学习进行分析和应用才是最终目的。

借助微软智能云Azure的机器学习服务，联想实现了对PC产品出货量的预测。在Azure机器学习平台上，联想构建了市场需求模型，可以针对全球不同区域中的数据进行清洗、筛选、比对和验证，在短时间内运行多个模型。联想CIO部门战略变革总监高汪军表示，联想硬件每年的销售额达到400多亿美元，如何让业务运行的有效率，需要智能化分析，而不是像以前一样依靠上万人力的供应链。

Airdoc创始人兼CEO张大磊、联想CIO部门战略变革总监高汪军、微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容、白山云科技有限公司合伙人兼产品及解决方案副总裁 美国分公司总经理赵鹏（从左至右）

据了解，联想与微软合作的数据模型已能够针对全球大部分PC市场进行季度出货量预测，这样一来可以将IDC，Gartner等第三方的预测数据与自己的数据结合考量，提升准确性。值得一提的是，该数据模型的预测结果比专业市场调研结果的准确率高出一倍。当然，联想也有自己的大数据平台LEAP，这方面能够与Azure机器学习服务各取所长。

以制造业为例，在企业内部的经营管理中，Azure机器学习同样可以用于供应链管理和产品设计，前者的销售和备货过程涉及产品质量，外部竞争等多种因素，离不开AI分析，而后者在传统方式上通常是客户调研，但数据量远不够大，利用机器学习大数据可以对网络舆情等信息进行检索，找到客户的兴趣所在。在服务领域，以往被动式的理念已经过时，不能等到客户主动报修才想起来去服务。

微软智能云Azure认知服务的另一个应用是白山云，这是一家云内容加速分发服务商，研发出了针对视频影像平台进行实时内容审核的智能解决方案。白山云提出的“云链”概念指在打B2B公司内部的数据壁垒，只有在数据有效交互之后，上层的AI应用才有意义。白山云科技有限公司合伙人兼产品及解决方案副总裁美国分公司总经理赵鹏谈到，白山云与微软的合作由来已久，“我们既是使用者，也是服务提供商，提供了像Azure内容分发网络这样的服务。人工智能只是技术，最终还是要产品化。”

借助微软认知服务，白山云对客户的视频及图片内容进行了识别，避免了违规风险。举例来说，一家视频监控厂商使用云链技术部署了万达广场的摄像头，对人流移动的路径和消费习惯进行监测，寻找新的商业机会。而通过微软机器学习服务，也可以结合历史数据和实时数据，以及外界因素的影响，分析新的市场变化，例如判断在某些条件下是否会触发新的疾病。

说到疾病防护，中国医疗智能创业公司Airdoc自然有发言权，他们也是首批采用微软认知工具包（CNTK）2.0的用户。Airdoc的核心技术是利用深度学习提升医疗影像诊断的准确度和效率，通过与微软合作，Airdoc完成了糖尿病性视网膜眼底病变（DR）的筛查和分析，改善了DR早期确诊率低的问题。Airdoc创始人兼CEO张大磊表示，与微软中国开发者体验部门以及微软亚洲研究院和微软总部科研团队的协作，Airdoc仅用四天时间就实现了从原有深度学习平台迁移到微软认知工具包的过程，帮助其算法运行效率提升了近40%。

张大磊透露，Airdoc曾与美国院校合作对人群进行了帕金森等病症的预测，提前8-12年发现了潜在风险。此外，认知服务还会在偶然间发现一些有意思的问题，例如一个男人不抽烟不喝酒没有任何坏习惯，相比一个女人抽烟喝酒熬夜坏习惯缠身，结果竟然是这位女性患心梗的概率更低。

柯睿杰在微软展台参观

在本次云计算大会上，微软展台的口号是“微软 云知道”，背后的基础就是人工智能和机器学习。利用Microsoft Graph读取数据，结合Azure的计算能力，微软落地了一批AI实践案例。从Hololens、Microsoft Studio到计算机视觉、图像识别、认知服务，微软开启了云+端的智能化时代。