時間：2017-04-01 來源：互聯網 瀏覽量：
ZD至頂網軟件頻道消息：微軟昨天宣布將開放第三個物聯網與人工智能內部實驗室(IoT & AI Insider Labs)。新的實驗室坐落於德國慕尼黑，從4月開始啟用，將在現有位於美洲(華盛頓雷蒙德)和亞洲(中國深圳)基礎上進一步覆蓋EMEA地區。
使命
這個實驗室的使命是為物聯網和人工智能領域的初創公司提供設施和專業知識，提供的設施包括激光切割機、回流爐和3D打印機，此外還有擁有物聯網硬件、嵌入式係統軟件、雲工程設計、物聯網、機器學習和人工智能方麵專業技能的人員。初創公司可以申請使用該實驗室，如果申請被接受，他們計劃參加1-3周的短期培訓，讓他們不受阻礙、超越原型階段、並準備進入市場。
當然，此舉的目標是讓這些公司在起步階段構建人工智能和物聯網生態係統，同時將微軟的物聯網和人工智能技術傳播給這個領域的初創公司。這將有助於讓微軟成為雲和機器學習領域的領導者，突顯了一直以來微軟專注合作夥伴的核心。
堆疊
在關於該實驗室的公關材料中，微軟提到了通過提供物聯網和人工智能“完整堆棧”經驗來幫助客戶。這個所說的“堆棧”是一個舊的軟件行業術語，用於描述垂直集成(或者“堆疊”)的產品和技術集合，其中包含從低級操作係統環境和存儲庫到更高級的設施、工具和開發套件。
雖然這個行業習慣於在Web開發背景下聽到“完整堆棧”這個詞，但對於人工智能和物聯網的應用來說還是一個比較新鮮的現象。這不是沒有道理的，考慮到下麵微軟提供的相關的Azure服務：
- Azure Event Hubs
- Azure IoT Hub
- Azure IoT Suite
- Azure Stream Analytics
- Apache Kafka for Azure HDInsight
- Azure Machine Learning
- Spark MLLib on Azure HDInsight
- Azure Cognitive Services
微軟提供上麵這些服務來完善物聯網和人工智能產品，處理來源於物聯網設備的數據流，通過物聯網數據以及/或者對這些數據的評分來構建機器學習模型，這些的工業用例十分廣泛，包括預防性維護、網絡優化、醫療保健和客戶分析。
混合雲
除了上麵的雲服務之外，下麵的微軟技術也與物聯網和人工智能相關：
- Analytics Platform System(基於ASP——一種數據倉庫設備——版本的SQL Server)
- SQL Server Analysis Services
- Power BI
- Cognitive Toolkit(也就是CNTK，Computational Network Toolkit)
上麵大多數技術都可以用於本地和私有雲中。APS僅用於內部環境，但是結合Azure SQL Data Warehouse和HDInsight提供了相似的功能。Azure Analysis Services目前已經可以預覽，Power BI有桌麵和雲服務組件。
計算機即網絡
CNTK提供了一係列基於神經網絡的深度學習算法，使用這些算法可以對模型進行培訓和測試，然後將模型用於評分新的數據;換句話說，可以用於預測分析。CNTK可覆蓋服務器集群，利用圖形處理單元(GPU)以及傳統CPU，處理巨大的數據集。CNTK可以從Python和C++代碼以及CNTK原生的BrainScript語言中調用。
CNTK某種程度上類似於Google的TensorFlow，但是微軟稱CNTK在培訓時間方麵的表現遠遠優於TensorFlow。這兩者都是開源，但是采用不同的許可。
那麼Cognitive Toolkit又是如何被微軟用於雲領域的?首先，CNTK可以用於在Azure虛擬機和Jupyter教程筆記本中進行評估，此外Azure中也提供了CNTK。CNTK工具套件還可以部署到生產中構建Azure虛擬機集群，包括Azure N係列虛擬機，配置的NVIDIA GPU可以被CNTK充分利用。
推廣、布道、教育市場
憑借著所有這些技術，更不要說還有Windows 10 IoT Core以及微軟版本的Raspberry Pi 2，微軟真正地為物聯網和人工智能提供了一個堆棧。這樣一種堆棧是很新鮮的，考慮到它集成了Azure雲和輔助服務(包括原始計算和存儲)，還有很多教育和布道工作要做。
微軟需要在教育/布道方麵加大力度，不僅是推動物聯網/人工智能堆棧本身的普及，而且還要鞏固微軟作為一家雲計算公司的業績表現、認可度以及成功。考慮到這個堆棧的潛在采用者大多數是資源有限的初創公司，他們仍然在努力跟上前沿技術的發展步伐，所以這種實體實驗室似乎是正確的方向。
決策2017
正如競選一樣，微軟需要走出去、與選民親密接觸，建立信任、贏得信任、獲得選票，贏得大選。微軟不能隻是打打電話，像常用的競選手段，不能想的理所當然，否則就會令人失望地敗選。
但是與政治不同，微軟不能利用虛假的消息，或者任何類似的手段來贏得勝利。一旦有了具體的采用、大量現場和保留使用服務，簽署企業協議，被行業認可為業界標準提供商，這才是贏得勝利。
考慮到這一點，微軟應該很快會啟動更多的物聯網和人工智能內部實驗室。
