频频被关注的AI ，怎样才能用着舒心？

    如今，智能音箱、自动驾驶、智慧家居、个性化零售等争先恐后地闯入人们的生活，大体来看都从不同领域、各种角度彰显着AI智慧的内涵。
    AI 所表现的“智能性”不但方便了生活，更引起了资本的竞相追逐。相关数据显示，去年一年时间，全球范围内AI 初创企业的融资金额达到152亿美元，创造了历史新高。
    话说，就连这份在新兴科技领域已有17年历史的权威榜单《麻省理工科技评论》，在评选2018年“全球十大突破性技术”的过程中，也将AI列为“榜上有名”。
    
    
    小编遍寻资料发现，回顾过去几年的上榜技术，越来越多与AI有关的技术入选榜单，例如2008年的机器学习、2009年的 Siri、2013年的深度学习、2014年的神经形态芯片、2016年的语音接口与知识分享型机器人以及 2017年的自动驾驶卡车与强化学习等，可见AI影响之深。
    但另一方面，我们也发觉，尽管AI影响范围如此之广，但仍然还只是亚马逊、谷歌等大体量企业的玩具以及部分创业公司的显著标签。对于绝大多数企业来说，AI 的成本高以及全面部署的困难性依然会带来不小的困扰。
    基于这样的背景，有人称，AI这波来势汹汹的浪潮实在需要一个智能化的坚实“底座”来加以支撑，才能“站得住脚、走的更远”。如此思来想去，云计算就被“首当其冲”列入了备选阵营中，正所谓基于云计算的机器学习工具才能真正将AI持续推进并带来更广泛的受众，就是这个道理。
    如果我们静下心来仔细捋一捋技术发展的脉络以及如今行业领域发生的变革，就能明白，AI的“复兴之路”能否走的“顺畅”，关键还是取决于三大要素：数据、算力、算法。
    就在AI 大举推动人类社会向智能化发展的过程中，毋庸置疑，核心驱动力就是算力。算力神助攻AI 发展的同时，AI技术也反向推进了云计算自身的智能革新，两者关系可谓是相辅相成。
    所以，被称为“智能化底座”的云计算与火热AI 关系究竟为何物？
    至关重要的一点，云计算可以为AI 发展提供更新、更强大的计算能力。
    伴随着互联网的发展，绝大部分数据都在网上产生并通过云计算加以普及，很多行业企业基本都根植在云上。数据产生在云端，数据消费还是在云端，所以在云上完成机器学习训练以及Inference是非常自然的一件事。
    另外，随着数据量的迅速增加以及AI 技术的如日益发展，云计算不仅为传统计算带来了创新性的变革，更关键的一点，云自身的智能化演进也被妥妥的提上了日程，毕竟绝大多数云厂商的服务早已不再单一，更多一站式、智能化的需求满足均来自AI 技术的云端部署，如此看来云也是需要AI 来助力的！
    或许，正是由于这两点才令遍地开花的云服务商都在紧锣密鼓地布局AI。
    那么究竟该如何真正“理顺”云计算与AI的关系并更好地利用云AI 技术呢？
    关键来啦！
    10月27日，坐标深圳，一场以《抱紧“云＋AI的未来，你准备好了吗？”》为主题的UCan下午茶沙龙活动即将登陆。
    届时，将有人工智能以及云计算领域的重量级嘉宾们带来史无前例的精彩分享：
    UCloud LabU深度学习开发工程师范融将围绕AI公有云平台实践，论述UCloud如何利用公有云的规模效应和分时租赁特性，降低企业的AI转型门槛，使广大公有云用户在不改变AI算法开发流程的基础上，为其提供一套开箱即用的开发、测试、乃至生产环境。
    UCloud 解决方案架构师徐强带来的分享，将重点探讨人工智能背后的云计算，特别针对人工智能初创型企业以及个人学习，让大家专注于自身的算法以及业务代码。
    探智立方CTO 钱广锐将重点讲述目前在机器／深度学习模型搜索方法的进展以及不同方法之间的差异分析，并介绍探智立方的DarwinML自动化模型设计平台底层进化算法实现、特性以及DarwinML在金融、制造业领域内的实际案例。
    达观数据联合创始人张健会针对篇幅较长的文本进行内容理解和信息挖掘的过程中，如何应用深度学习技术来进行更好的分析挖掘。另外还会探讨深度学习模型和统计语言模型的相互结合，以及工程实践中值得注意的应用点等实践知识。
    在这个火热的时代，AI技术不再是一个独立的产品，而是一种“基本生产力”，它适用于大部分经济活动，可以让各行各业都产生“增倍效应”，可以预见的是，未来TA释放的力量或许会更强大。
    但在释放强大力量的同时，云计算是基础、是载体，这一点毋庸置疑。当AI 被广泛投射到具体的行业应用时，又会激发对架构计算的旺盛需求，进而助力云计算进一步迭代发展，两者形成良性循环。
    都看到这里了，还不赶快抓紧时间报名瞧瞧，追赶这辆“云＋AI”的早班车？