微软人工智能大会开幕，亮点众多

2018 微软人工智能大会在北京召开，微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士宣布，微软将充分发挥其在人工智能领域的技术和资源，与中国产、学、研各界展开全方位合作；与此同时，微软将认知服务扩展到智能边缘，推出ONNX项目及ML.NET开源跨平台人工智能开发框架，并为微软小冰加入更多全新功能。

微软宣布微软亚洲研究院将联手北京大学、中国科学技术大学、西安交通大学、浙江大学共同发起共建“新一代人工智能开放科研教育平台”。为此，微软推出“3个100”计划，将筛选Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具，携手来自100家企业的开发者和数据科学家，共同帮助100个针对关键行业的人工智能解决方案和落地场景。

此外，微软还推出了在线人工智能学院，目标是一年内培养出10 万余名人工智能人才，将免费提供包括AI基础、核心技术和高阶应用在内的总共250课时的12门人工智能学分课程，覆盖10项应用技能。完成课程学习的用户，还可申请微软专业学位课程作为职业技能认证。

为了帮助开发者进军智能边缘计算，微软推出了Azure IoT Edge物联网服务，它能够在Linux和Windows上运行，并且是开源的，能够允许开发者进行扩展、添加功能，并部署到任何环境中。Azure 上的认知服务也可以扩展到Azure IoT Edge，目前微软已经推出了定制视觉服务，可以让无人机或其它工业装备无需连接到云，就能做出快速的响应和处理。

Azure Batch AI服务是微软智能云上的一项托管服务，允许数据科学家和人工智能开发者以非常简单的方式利用包括GPU在内的Azure云计算资源对人工智能模型进行训练。数据科学家只需明确任务需求，设定输入、存储、输出等设置，其它所有与基础设施管理、规模缩放、批量工作任务相关的繁杂的后台工作都能由Azure Batch AI自动完成。

微软小冰是面向情商维度发展的人工智能系统，已在五个国家落地。今天，微软宣布了一项人工智能内容创造的新技能，为每个孩子定制专属于他们的有声童话故事。

这项服务将于今年6月1日率先在亚洲市场上线。随着人们生活节奏的日益加快，抽出足够时间陪伴孩子，特别是抽出大段时间为孩子讲述童话故事，已成为许多年轻家长越来越感到吃力的任务。如果由帮助照看孩子的上一代来讲述故事，又难免会陷入故事陈旧的“隔代抚育”问题。

目前，微软小冰团队已经进入内容创造领域并开始落地生产，内容涉及歌曲演唱、电台电视台节目、新闻评论、诗歌生成和有声读物等。在有声读物领域，微软已拥有接近4万集有声童话内容。这些有声读物全部由人工智能技术生成，6个月来，这些有声读物已顺利投放到占中国市场90%的儿童早教机、故事机和在线播客平台，播放总时长超过400万小时。

此外，微软还将向合作伙伴和开发者开放“全双工语音技术（Full Duplex）”，将“人机交互”进化为能像人类一样自然的“人机交流”，开发者可以使用这项技术打造自己的对话应用。今年四月，微软正式在美国和中国同步宣布了Full Duplex感官，并已完成产品化落地。

在2018微软人工智能大会的现场，沈向洋博士迎来了一位特别来宾——来自南京工业大学的硕士研究生宋昊旻。宋昊旻在一岁时失去了听力，被诊断为终生听力严重损伤。昊旻在妈妈的支持下，经过不懈的艰苦练习学会了发声。他不但和同龄人一起学习生活，还考上了南京工业大学的本科和硕士研究生。在会议现场，昊旻在微软语音服务的帮助下，与沈向洋进行了对话。针对昊旻的声音特点定制的语音识别模型能够以极高的准确度将他努力发出的语音转换成文字，还能同步翻译成英语或其它语种，实现无障碍沟通。

微软收购了位于加州伯克利的Semantic Machines公司。该公司开发一种革命性的方法来建立会话式AI。未来他能帮助微软的Cortana语音助手以更加自然地语言与用户互动。

Semantic Machines公司的对话引擎是一种用于语音和文本之间流畅的构建自然语言的革命性方法。该引擎从文本或语音输入中提取语义意图，然后生成用于对话的自然语言。这种对话方式称之为会话式AI。

这家公司在科研力量上可以说是业界顶配，除了老板Dan Roth外，还拥有自然语言AI领域的专家，来自加州大学伯克利分校教授Dan Klein和斯坦福大学的Percy Liang还有苹果前首席演讲科学家Larry Gillick。

微软表示，未来会在伯克利建立一个会话式AI卓越中心，用于开发自然语言产品。

微软也与时俱进地推出了开放人工智能平台（Open AI）战略及开发工具，积极参与和推动技术的创新与快速发展。

在支持诸如TensorFlow、CNTK等业界主流的深度学习平台的同时，微软还发起了开放神经网络交换（ONNX）项目，旨在推动人工智能研究的互操作性，让任何深度学习框架在任何芯片与任何设备上都能运行。目前，已经有15家公司支持ONNX，并且还有更多公司正在加入进来。现在已经有PyTorch等六种顶级框架支持ONNX，其它框架则可以通过转换器获得支持。

在Build 2018微软全球开发者大会上，微软宣布推出跨平台、开源机器学习框架ML.NET开放预览。ML.NET让任何 .NET开发者都能开发出自己的定制化机器学习模型，并将其融入到自己的应用中去——开发者完全无需具备开发和调试机器学习模型的经验。这一框架最初由微软研究院开发，并且在Windows、Bing、Azure等微软产品上都得到了成功的应用。通过将这一技术框架开源，微软希望能够为每一位开发者赋予驾驭机器学习的能力。

微软Project Brainwave能利用Azure上最先进的FPGA基础架构完成实时的人工智能处理。用户只需通过实时的单一批数据，就能得到以往需要多得多的批数据处理才能得到的性能，真正实现人工智能的实时计算。而且，FPGA运算不仅仅只在云端提供——通过合作伙伴，也可以通过Azure Stack混合云在本地提供FPGA。如此强大的实时计算能力不仅存在于云端，同时也适用于边缘计算，这将让更多创新成为可能。

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