AWS技術峰會是AmazonWeb Services (AWS) 每年在全球眾多城市巡迴舉辦的大型雲技術盛會，日前，AWS技術峰會2018在北京召開。
峰會上，亞馬遜AWS攜手光環新網和西雲數據兩個運營合作伙伴，以及眾多AWS合作伙伴網絡(APN)成員一起，分享人工智能、物聯網、大數據、開發和運維、安全性與合規等方面的創新功能、產品和服務。
亞馬遜AWS全球副總裁、大中華區執行董事容永康
其中，亞馬遜AWS全球副總裁、大中華區執行董事容永康表示，亞馬遜AWS業務2018年第二季度的營業額已經增加到61億美金，同比增長49%，年化收入預計超過240億美元。
“2018年，我們首次在中國一年舉辦三場AWS技術峰會，這是一個裡碑式的發展。去年12月，由西雲數據運營的AWS中國(寧夏)區域開通。現在在中國有兩個AWS區域，總共5個可用區，成為AWS全球雲基礎設施最先進、最完善的國家之一。在光環新網運營的AWS中國(北京)區域，在西雲數據運營的AWS中國(寧夏)區域，我們提供的雲服務數量加速增長，全面展開。我們在中國的APN合作伙伴數量不斷增加，生態系統日益完善，幫助我們將AWS全球領先的雲服務，帶給中國各種類型的客戶，賦能中國經濟的轉型升級，加速創新，助力中國經濟高質量發展。”
此外，AWS還針對中國市場與德勤開展深入合作，雙方將以亞馬遜AWS雲計算、大數據、人工智能、機器學習、物聯網等技術為切入點，結合德勤 Deloitte戰略、業務和技術諮詢能力，幫助企業實現數字化轉型。
其中，德勤 Deloitte將建立一支專注於亞馬遜AWS雲服務的技術人員團隊。通過雲戰略及規劃諮詢，雙方將共同推動為企業提供業務模式變革和雲戰略及雲技術諮詢服務，目標領域涉及雲規劃評估、組織戰略及雲架構方案規劃諮詢等。
AWS在機器學習和人工智能領域相關應用
在亞馬遜AWS技術峰會人工智能與機器學習專場中，亞馬遜AWS全球技術與開發者佈道師團隊負責人Ian Massingham (伊恩·馬幸哈姆)則從兩部分分別介紹了亞馬遜目前是如何利用最新的技術服務打造用戶體驗，以及AWS內部的開放情況。
所謂佈道師（Chief evangelist），其實是亞馬遜雲設立的特殊職位，向公眾進行技術的宣傳、講解。現在國內外大多數技術公司都有佈道師團隊。關於亞馬遜目前在其各項業務中對AI和機器學習等各項技術的應用，Ian介紹了在不同領域的具體案例。
亞馬遜AWS全球技術與開發者佈道師團隊負責人Ian Massingham (伊恩·馬幸哈姆)
首先在物流領域。如今，倉儲物流已經成為機器人應用最大的市場之一,2012年，亞馬遜以7.75億美金收購Kiva Systems倉儲機器人。Kiva機器人則以遠高於人工的效率、更低的成本和錯誤率，晝夜不停地處理客戶的海量包裹。Ian表示，機器人本身是隨機的分佈在大型的運營中心的某些角落裡，它們會自動去分揀貨物，當它們揀出一個貨物之後，會選擇路徑交到人工手裡，由人工貼上具體的標籤。
在產品方面，對於用戶來說，這個是更顯而易見的領域。亞馬遜最知名的案例就是產品推薦上，Ian介紹，“比如你搜索一本書，根據這本書下面會出現一個方塊，列出購買了這本書的客戶同時也購買了以下的書籍。當然，這樣的一種產品推薦會以不同的形式展現出來，比如說你登錄到亞馬遜網站的主頁的時候，通常它在頁面上會顯示根據你的過往的購買的歷史記錄，會推薦出來你很有可能會購買哪些產品”。事實上，亞馬遜的圖書推薦也一直被外界所推崇。
而這看似簡單的應用，事實上需要一個非常龐大的數據庫去解決。因為在美國亞馬遜的網站上，“我們有兩億種不同的產品在銷售，每個產品還各有自己的庫存數量。如果你想象一下我們以excel電子表格的形式去展現這樣一個龐大的數據，首先從左邊到右邊，左邊的第一列是獨一無二的所有的美國亞馬遜網站上的客戶的ID號，接下來的會有兩億列，每一列代表這樣一種產品，也就是說我們縱橫來交錯，得出來的非零的整數其實就是客戶購買這個產品的概率”，Ian說道。
這個算法對客戶來說非常有價值。AWS的一個大客戶Netflix就使用了這套算法，Netflix曾經說過，自己75%的視頻流量其實都是通過這樣的推薦引擎來達成的。
此外，是亞馬遜做的一個嘗試——用無人機來遞送包裹，目前正在英國劍橋大學進行實驗。正如Ian所說，你看到的這些無人機都不是由人來操控的，而是由一系列的組合算法來完成的。比如說基於GPS的路徑規劃的算法，以及計算機視覺，來避免可能會碰到一些障礙物等等。
目前的這套無人機遞送系統的設計是什麼呢？首先包裹的重量不能超過2.5kg。這種情況之下可以通過它在30分鐘之內實現包裹的交付。其實設計一套這樣的自動飛行的系統是有好幾大技術挑戰的：
一個是這些無人機途徑的區域，不總是有網絡的連接的，所以途中會出現斷網的情況；
第二個技術挑戰是能源的問題，在電力供應上肯定是有非常大的侷限的；
第三是無人機本身重量的問題，我們要儘量減輕這些硬件的自重。因此在CPU的處理能力方面，以及在電池容量方面，肯定都是有侷限的；
然後是軟件維護方面，要在可控的環境下不斷地把新的一些機器學習的模型推送到無人機的系統上。
為了將人工智能、機器學習的能力交付給每一位開發者，AWS建立了一個三層的AWS機器學習堆棧，
最下面一層是框架和基礎設施，包含機器學習所需的一些基本工具和資源；
中間一層是平臺服務，幫助軟件開發人員將其在軟件開發方面的知識用於機器學習中；
最上面一層是應用服務，集合了AWS預抽取或預訓練的一些機器學習的服務和模型，開發人員可以直接使用。
AWS會在每一層中不斷加入新的功能。Ian Massingham介紹說，從事自動駕駛系統開發的圖森就使用AWS的服務來訓練一套定製化的機器學習系統。
如今，大量開發人員和企業客戶選擇在AWS平臺之上使用深度學習和機器學習系統，Ian Massingham認為主要有兩個原因：第一，AWS平臺上已經積累了大量數據；第二，AWS的機器學習和深度學習服務，可與AWS的其他雲服務密切結合。AWS的做法是，將其機器學習和人工智能技術打包成服務，即使用戶不是這方面的專家，也可以輕鬆使用。
AWS擁有非常廣泛的客戶基礎，以及多元化的使用場景，開發人員可以針對不同的使用場景選擇不同的機器學習框架和工具。AWS的願景是，將機器學習的能力賦予每一位開發者和數據科學家。
