UCloud：云中的人工智能

朱琨

UCloud实验室研发总监叶理灯认为，驱使人工智能技术进步的根本原因在于，深度神经网络的提出和计算能力的发展，同时依靠开源框架降低了机器学习和应用的门槛。

当今，随着人工智能技术的不断发展，人工智能已从盲人摸象阶段，逐渐变得清晰。各行业领域，依靠人工智能技术不断优化与整合企业自身的业务与技术，使得人工智能技术成为当下炙手可热的发展趋势。

UCloud作为基础云计算服务供应商，长期专注于移动互联网领域，在辛勤的耕耘下，UCloud深入了解移动互联网业务的场景和需求，可针对特定场景，通过自主研发，提供一系列的解决方案。

随着AlphaGo的横空出世，人工智能再度掀起新一轮浪潮，成为人们持续关注的焦点。这也使得人工智能逐渐走出象牙塔，走进企业和大众，并开始在经济和民生层面扮演起重要角色。为了迎合当下人工智能的发展趋势，UCloud在2017年提出了“CBA”战略，以新型的战略构思，着力于发展云计算、大数据、人工智能等技术。

降低人工智能技术门槛

从2012年创立至今，UCloud一直集中建设IaaS平台，大力发展云计算领域，在新战略思想的驱动下，UCloud将云计算产品进行细化，并为具有行业特性的应用场景，提供更具针对性的解决方案。同时，UCloud在公有云的能力上进行突破，通过专有云或私有云的方式进行输出。在大数据方面，UCloud通过建立安全屋、数据收集、应用等方式积累闭环，使大数据在各场景中体现出更大的价值。另外，UCloud还加强了对人工智能的发展力度，在该领域开发出AI的PaaS平台，降低了用户使用人工智能技术的门槛，促进人工智能技术的落地。

人工智能技术在2017年发展十分迅速，但人工智能飞速发展的背后究竟是何原因？UCloud实验室研发总监叶理灯认为，驱使人工智能技术进步的根本原因在于，深度神经网络的提出和计算能力的发展，同时依靠开源框架降低了机器学习和应用的门槛。另外，借助宣传的途径，使社会对人工智能技术抱有极大的热情。

随着云计算和各芯片以及硬件的发展日益成熟，为计算能力的提升打下了良好的基础，使得深度神经网络发展迅速，并形成了人工智能发展的温床，增强了人工智能的实用性。叶理灯认为，人工智能的发展主要由三个因素构成—数据、算法和计算能力。只有将这三个因素同时发展，形成“三足鼎立”之势，才可孕育出成熟的人工智能。所以作为成熟的云计算供应商，UCloud依托自身在计算领域的经验，并依照UCloud所提出的战略思想，着力发展人工智能技术。

渗透行业 体现人工智能价值

当今，随着互联网技术的日益成熟，大部分数据在互联网中产生。但是很多互联网企业在创业之初依靠云计算来打造自身的核心技术，最终促使越来越多的生产和消费数据存储在云中。而人工智能的发展，离不开数据的支撑，这使得云计算与人工智能形成紧密的关系，所以UCloud依托自身的云计算能力，进行机器学習训练，并开发出UAI-Inference产品，来帮助中小企业实现人工智能落地。由于计算技术是为提供计算能力而产生，所以云计算的发展成为人工智能应用落地的催化剂。虽然UCloud凭借着自身的计算能力，着力发展人工智能技术，但是要体现人工智能真正的价值，需要针对不同的应用场景，运用不同的人工智能技术。叶理灯讲道，人工智能是一种技术，只有将人工智能渗透在行业当中，使问题与行业相互结合，才能真正体现出人工智能的价值。所以在2017年，UCloud除推出人工智能产品外，还将目光投向市场，了解创业用户在人工智能领域的需求，并制定出UCloud在人工智能领域的战略。

渗透行业三步走

目前，UCloud将人工智能融入到行业中，最终实现应用落地主要分为三步：构建、训练、部署。在人工智能领域UCloud依照这三步原则，根据在实践中遇到的问题，寻找对应的算法或定义应用算法，并将算法融入到用户已积累的数据中，训练出相应的算法模型。同时UCloud将训练出的模型演变成在线服务，极大增加了人工智能应用的价值。但是每个行业的IT水平参差不齐，要针对不同的企业需求，来定制不同的人工智能方案。当前很多传统企业还不具备人工智能的能力，若要发展人工智能，需要搭建起完善的人工智能系统，实现人工智能落地。很多企业在搭建人工智能系统时，需购买大量硬件设备和计算机，这一做法极大地增加了人工智能的运营成本，最终使企业望而却步。所以UCloud运用自身成熟的云计算能力，帮助企业另辟蹊径，为企业用户建立基础设施和软件架构。

上不碰应用，下不碰数据

UCloud的发展宗旨是打造一个中立的平台。所以UCloud平台在技术应用方面，上不碰应用，下不碰数据，因此在市场中与其他人工智能企业不存在竞争关系。UCloud并不是传统平台，而是专门提供易用的人工智能平台，该平台包括人工智能的深度学习和模型推理能力，帮助有人工智能需求的企业实现应用落地。除此之外UCloud还会引入其他人工智能算法，来丰富自身的人工智能系统。当企业用户没有能力搭建自己的人工智能系统时，UCloud会和这些企业进行合作，并引入UCloud平台中，针对企业的人工智能需求，进行相应的分类和整理，并引进对应的人工智能企业，来帮助有需求的企业解决人工智能问题，最终达到人工智能技术的通用化。结合UCloud平台中立的发展宗旨，使得UCloud平台的企业用户达到8万家之多。

UCloud依靠自主研发的人工智能在线训练和在线推测等产品，在各行业领域中成功实现应用落地。在互联网金融领域，为了加快客户的放贷速度，客户普遍会将自己的个人资料和信用评级等信息放到网站中。互联网金融企业会通过网站中的资料，进行人工甄别和判断。而UCloud将该项操作进行人工智能化处理，针对该项操作开发出相应的算法模型，并进行语义识别，审核互联网金融客户所提供的图片和文字。这一操作可完全摆脱人工操作所花费的时间和物质成本，最终加快互联网金融企业的放贷速度。此外，UCloud将在实践中得到的算法模型转移到UAI-Inference产品中，形成一种在线服务，同时对外提供接口。通过接口，UCloud把算法模型嵌入到其他企业的系统中，在帮助其他企业解决类似问题的同时，达到技术共享。另外UCloud通过在线模型的方法，在实践中对计算机进行训练，获得新型的训练模型，目前这一方法已广泛用于安防领域和在线论坛。

解决处理问题，联手英特尔

众所周知，随着人工智能的发展，图像识别、自然语言处理等人工智能技术，在发挥重要作用的领域中，往往需要用到大量的浮点运算。为降低用户成本，要选择灵活性强的CPU进行处理。随着人工智能的发展，人工智能技术所需的芯片要求也越来越高。因此，UCloud选择与英特尔携手，在解决硬件与软件问题的同时，共同发展人工智能技术。

在2017年，UCloud已率先启用英特尔至强可扩展处理器，其可扩展性打造差异化人工智能云服务，并且在发行版Intel Caffe（计算机视觉框架）的基础上，进一步集成和优化了算法中引入的自定义操作，从而形成了UCloud优化解决方案。同时UCloud利用英特尔的Caffe对CPU进行升级，极大地提高了UCloud图像识别和文字识别的能力。目前，UCloud在人工智能领域运用了海量CPU资源。叶理灯表示，由于英特尔的至强处理器相对其他芯片而言，成本较低且保证了处理性能，所以UCloud将所有CPU全部部署了英特尔至强处理器。在云计算平台上，至强处理器资源能够迅速地进行海量扩容，按我们目前的解决方案，即在每一个虚拟机上都部署一个人工智能在线服务计算节点，这意味着我们的人工智能在线服务未来可以根据用户需求得到迅速且海量的扩容能力。英特尔一直是UCloud坚实的合作伙伴，在未来双方会继续携手打造更完美的人工智能技术。