隨著產(chǎn)業(yè)智能化的提檔加速，人工智能技術(shù)得到越來越廣泛的應用，地位愈加重要，通過云端輸出窗口，賦能企業(yè)與開發(fā)者，推動產(chǎn)業(yè)智能化加速發(fā)展。與此同時，中國作為全球最重要且最具活力市場，對人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與云計算等新技術(shù)應用需求日益劇增。

未來社會，智能將無處不在，云無處不在，物聯(lián)網(wǎng)和AI 時代的到來，為整個云服務行業(yè)帶來新氣象。但對于各巨頭來說，市場競爭力將會聚焦于人工智能技術(shù)實力，比拼AI應用能力，為各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供解決方案，以此推動各大產(chǎn)業(yè)智能變革。

而受益于人工智能技術(shù)廣泛應用，全球云服務迎來最好發(fā)展時代。依據(jù)Cannlys最新全球共有云市場報告顯示，2019年全球云服務市場規(guī)模為1071億美元，相比2018年804億美元增加267億美元，增長率為37.6%，到2024年將增長至2840億美元（人民幣約2萬億元）。

整體而言，全球云服務市場呈現(xiàn)四強爭霸局面，亞馬遜榜首，其次是微軟，谷歌云也挺進前三。與此同時，IBM、騰訊、百度、華為、京東等眾多頂級玩家涌入，巨頭們積極利用人工智能技術(shù)應用來搶奪云服務市場份額。

在IDC機器學習開發(fā)平臺廠商評估中談到，AWS在全球機器學習市場取得了令人矚目的成績，根據(jù)其內(nèi)部調(diào)研數(shù)據(jù)，約80%的TensorFlow AI系統(tǒng)部署在AWS的云服務上。在中國市場，AWS更是憑借自動化機器學習Sagemaker快速獲得較高的市場認知度，依托云服務的客戶積累其機器學習產(chǎn)品也得以快速部署。

作為國內(nèi)最早發(fā)展AI技術(shù)的百度，是國內(nèi)最早把AI技術(shù)開源的廠商。旗下“飛槳”于2016年對外開放，這是國內(nèi)最早開源的深度學習平臺，以開源把人工智能技術(shù)能力分享給社會。如今，飛漿擁有150多萬開發(fā)者，定制化訓練平臺上企業(yè)用戶超6.5萬，發(fā)布了16.9萬個模型，成為支撐各行各業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和智能化轉(zhuǎn)型的基礎底座。

百度驅(qū)動AI無處不在，從農(nóng)業(yè)到工業(yè)，從醫(yī)療到金融，再到智能家庭與無人駕駛等產(chǎn)品和服務，可以說，百度AI商業(yè)落地走在行業(yè)前列，很多行業(yè)都在通過百度智能云接入AI能力。

近年來，人工智能技術(shù)得到爆發(fā)式進步，從算力的提升，到應用上“云”，至此有足夠數(shù)據(jù)來提升AI算法水平，推動人工智能應用個行業(yè)。算法提升不僅依賴于數(shù)據(jù)，更依賴于開源機器學習工具與平臺廣泛應用，包括谷歌TensorFlow、Facebook的PyTorch，伯克利大學的Caffe、百度PaddlePaddle（飛槳）等。很多AI企業(yè)都依托主流開發(fā)工具和開源平臺來構(gòu)建、訓練、部署AI應用，在這些開源框架基礎上進行開發(fā)AI產(chǎn)品。

在工業(yè)制造領(lǐng)域，百度和微億智造聯(lián)合打造的智能自動化檢測設備——“表面缺陷視覺檢測設備”，應用在制造業(yè)，這套無人值守的智能自動化檢測設備，可以代替人眼，適用于復雜表面缺陷檢測，單臺檢測設備達到10名工人的檢測量，1秒內(nèi)對零部件6個面30多種缺陷進行準確的檢測，大大減輕了質(zhì)檢員大量高重復性、高頻次的工作，實現(xiàn)降本增效，設備投資回報率達到了傳統(tǒng)機型的 6.5倍。

諸如還有騰訊，云作為技術(shù)輸出平臺，為商飛打造的AI助手，可以學習檢測人員的經(jīng)驗，對復合材料的缺陷進行定位、定性以及定量分析，自動生成檢測報告，大幅提升了檢測效率和準確率，也減輕了檢測人員的工作強度。騰訊云人工智能已應用覆蓋教育、零售、工業(yè)、金融與醫(yī)療等各行各業(yè)，也推動營收高速增長。2019年，騰訊云營收規(guī)模百億大關(guān)。

作為全球云服務龍頭的亞馬遜AWS，在AI領(lǐng)域投入也投入大量資金，其機器學習算法提升了許多服務，無論是數(shù)據(jù)科學家，還是AI研究人員，AWS都可以提供定制的機器學習服務和工具，開發(fā)人員可以通過提供計算機視覺、語音、語言分析和聊天機器人功能的多種預先訓練過的服務輕松地將智能添加到任何應用程序。

在金融領(lǐng)域，推出多項更新的機器學習平臺Amazon SageMaker，能通過機器學習技術(shù)，協(xié)助銀行企業(yè)做到更復雜的數(shù)據(jù)分析。

最后，科技巨頭源源不斷地投入巨額資金用于人工智能技術(shù)創(chuàng)新，直接推動整個人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，傳統(tǒng)企業(yè)也在積極利用AI技術(shù)來推動其智能化轉(zhuǎn)型升級，在制造領(lǐng)域，將人工智能納入日常運營工作，以提高生產(chǎn)車間的安全性和效率。甚至城市管理者，利用物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)來提升城市精細化管理。當人工智能應用場景覆蓋越來越廣之時，世界將會被人工智能所包圍。