1. 明确找出你的AI应用场景、目标与技术,因为你使用的技术很可能来自开源平台或SaaS的某个服务,掌握细节与特性才能选择适合你的技术并用在正确方向(举例来说精准的图像识别与复杂深度决策需要的是不同的AI能力),同时还影响到整合的复杂度。
2. 在你的需求范围内挑选适合的云,包括地理位置、计算能力与调用方式都很重要,尤其现在的物联应用数据可能来自全球,云计算不只是完成计算,更不能忽视国际线路的速度、稳定性与安全性等。当然,你可能还要兼顾多云策略的最终整合。
3. 在拥有应用场景与计算工具之后,就是如何训练你的AI,这就像区别平地马拉松或极限马拉松之后,你才能选择适合的跑鞋,决定正确的锻炼计画;开始去准备需要的数据、学习如何清洗数据、训练并调校AI,然后在成熟的时候放入你的业务实战。
值得一提的是除了ABC三把手,还有一个新风向。
由于物联网与手机的AI应用不断提高,为了提升数据安全、降低传输量等新思维,端计算开始急起直追,不只是处理器效能提升还要有低功耗设计,于是诞生了下一代黑科技-神经网络处理器、人工智能芯片等端计算武器。在百度All in AI战略就特别地强调“端”与“云”的双向并重,我们觉得这也是值得你更长远思考的方向。在思考的过程中,新加坡电信也随时愿意为您出谋划策。
最后,做一个预告:是有关’A-B-C铁三角’的C : Cloud云计算的活动。新加坡电信8月15号将会参加合作伙伴阿里云在新加坡首次举办的云计算大会,想更多了解新电信与合作伙伴的云计算解决方案可以到新电信展位找到我们~!