请问要想开发人工智能的算法需要具备什么条件？？

点击联系发帖人 时间：2022-09-11 10:50

学人工智能要哪些条件

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AI正在深度而全面地影响和改变着我们的生活。越来越多的场景，越来越多的行业，开始出现AI的身影，人类正与智能社会不期而遇。

据《卫报》7月28日报道，近日，谷歌旗下人工智能公司DeepMind进一步破解了几乎所有已知的蛋白质结构，其AlphaFold算法构建的数据库中如今包含了超过2亿种已知蛋白质结构，为开发新药物或新技术来应对饥荒或污染等全球性挑战铺平了道路。

特斯拉同样推出了基于AI的超级计算机Dojo，借助它，特斯拉可以确保宏大自动驾驶理想的达成与实现。据悉，未来将有1.5PB的数据在这里进化与训练，堪称「练功房」。有了Dojo，特斯拉将会研发出更多有关自动驾驶的技术，在超级算力的支持下，特斯拉将会在视觉感知的自动驾驶技术路线上一路狂奔。

透过以上种种迹象，可以看出，AI正在进入到大规模商用的全新发展阶段。有关统计显示，2021年，我国的AI应用市场规模约2000亿元，增速已达30%；同期，全球市场规模约9477亿元，涉及30多个行业及领域，例如：智慧城市、自动驾驶、元宇宙、工业视觉、生命科学等。未来十年，将进入大规模商业落地阶段。

据Gartner预测，到2025年，各行业的AI/ML（机器学习）渗透率将会达到70%以上，AI软件行业增长率也将达31%。

AI for Industry、AI for Science、AI for Metaverse的快速发展，带来了更多新的发展机会。同样地，整个市场对于AI云产品和服务的需求，同样开始水涨船高。如何满足如此庞大的云端需求，如何助力AI在更多场景和行业落地，成为玩家们竞争的焦点。

正是在这种背景下，AI云，被推到了新的潮头之上。

AI遍地开花，云市场供需矛盾突出

数据显示，到2030 年，中国将在人工智能理论、技术与应用方面达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

当AI时代悄然来临，一场全新的生产范式，正在各行各业上演。借助AI，我们不仅会改变传统意义上的生产方式，而且传统意义上的生产关系，都将发生一次重构与再造。如何借助AI达成新的范式，获得新的发展，成为各行各业布局的焦点。

从AI for Industry角度来看，AI生产分化为AI流水线和AI大模型两个范式。以工业化的AI流水线为代表的「黑灯工厂」将会越来越多地出现。可以预见的是，未来随着人力成本的不断增高，工业领域对于AI的需求，同样将会发生一场几何级数的深度变革。

除了AI流水线在各领域的落地和应用不断增加之外，AI大模型在自动驾驶、金融风控、智能对话等诸多场景的落地和应用，同样将会遍地开花。由此，市场对于基于AI的云端产品和服务的需求，同样将会水涨船高。

当AI for Industry开启一场表层变革的同时，AI对于基础科学的改造，同样正在进行。开篇提到的「DeepMind破解几乎所有的蛋白质机构」仅仅只是一个代表，除此之外，AI for Science业已深入到了核反应的等离子体的物理领域、计算机科学的自动编码领域、数学的领域、生命与科学领域、流体力学领域、材料学领域等诸多方面。

当如此多的基础研究开始与AI产生联系，如何对科研院所进行深度赋能，如何满足他们对于算力、数据和模型的巨大需求，同样成为一个全新的风口。

一边是日渐火热的AI云需求，一边却是青黄不接的AI云供给。

面对如此巨大的AI云需求，国内云市场布局呈现出冷热不均的发展状态。以阿里、腾讯为代表的平台型公司在进行云端市场的布局上，更多地关注的是通用云的打造。从本质上来看，这样一种通用云，更多地是在满足平台型公司自我发展的需求，更多地是横向上的，并不能够满足行业用户个性化的需求。

除了阿里、腾讯为代表的平台型公司之外，以华为、曙光为代表的硬件公司，同样也加入到了云市场的争夺战之中。同阿里、腾讯不同，这些公司更多地是从硬件的角度着手，而不是从软件角度着手。然而，云产品对于软件的需求较高，对于硬件的需求，反而并不太高。软硬结合的AI云玩家，更加受到市场的青睐。

入局玩家的参差不齐，最终所导致的一个结果就是，很多对于AI云有个性化需求的用户无法获得较为贴合自身需求的AI云产品和服务，最终，非但无法实现AI更好地商用，甚至还有可能错失AI落地的新红利。

2、AI云落地矛盾突出

通过以上分析，我们可以看出，只有具备了深厚的AI背景和积淀，才能在AI云市场上有所作为。从需求侧来看，AI需求的场景化、碎片化个性化较强，模型难以复用；训练模型的边际成本较高，需求端的资金压力较大。从供给侧来看，数据量级不断增大，数据安全的挑战较多；模型的开发周期不断被压缩；AI算力的缺口较大……

AI云在落地上所面临的一系列的困难和挑战，告诉我们，只有在AI垂直领域持续精耕，并且具备较强的AI开发能力和超强大的算力能力作为支撑，才能真正在AI云市场上有所作为。否则的话，面对庞大的AI云市场红利，只能望洋兴叹。

纵观当下的AI云市场，能够具备这些条件的玩家，可以说少之又少。以商汤为例，凭借着其在智慧城市、智慧交通、智慧商业和智慧生活等方面的布局，它业已成为AI领域的头部企业。

除了在AI领域的长期精耕之外，它还具备了强大的算力、数据和模型基础，商汤科技人工智能计算中心（AIDC），其设计算力为每秒4910 Petaflops（1 Petaflops为每秒千万亿次浮点运算），于2022年1月24日启动运营，会成为亚洲最大的人工智能计算中心之一，其建筑面积13万平方米、项目总投资约56亿元、一期机柜数量5000个。AIDC的成功落成，将进一步提升商汤的AI-as-a-Service服务以及商汤在中国人工智能行业的领先地位。

得益于在AI领域的长期实践，商汤开始了通过「标准化」的方式促进行业繁荣和百花齐放。通过底层的算力、数据、算法模型到上层的解决方案，商汤建构了一套「标准化结构」；通过发布超过49000个商用AI模型，商汤打造了可灵活配置，应用于不同场景的「标准化模型」；最后，商汤通过「生产标准化」实现协同和分工合作，将AI应用规模化落地。

有了如此多的沉淀之后，可以说，商汤进入到AI云市场，是顺理成章的，水到渠成的。

可见，在AI云市场处于一片混沌的大背景下，以商汤为代表的垂直领域的玩家们，无疑将会成为这一领域的有力竞争者。同样地，商汤们在AI云上的探索和实践，同样具有非常明显的借鉴意义，甚至可以为我们找到AI云市场的致胜之道。

AI商业化的巨大需求以及AI云市场突出的供需矛盾，让AI云市场成为一个蕴含着巨大发展潜能的新蓝海。可以预见的是，随着越来越多的玩家开始加入，特别是AI在各个行业及场景的应用逐步铺开，AI云市场必然将会发生一场激烈而又持久的竞争。

一场大幕即将开启，那么，AI云市场的致胜之道在哪呢？

尽管AI在各个行业，各个场景当中的落地和应用正在逐渐铺开，但是，在AI商用的过程当中，依然还是有很高的门槛的。无论是AI在单一场景的商用，抑或是AI在多场景当中的商用，行业用户所面临的一个最为直接的原因就是成本过高。

假设一个创业者在A轮拿到了1000万融资，传统方式需要先采购几台GPU服务器，再雇算法工程师、系统工程师、运维，可能几百万就花出去了。对于大型的企业来讲，可能不算什么。但对创业公司来说，这样的成本还是非常的高，所以，成本过高在一定程度上阻碍了很多的创新型企业的 AI应用的想法和实践。

在未来的AI云战场，同样将会面临同样的问题。如何解决AI商用过程当中成本过高的问题，成为决定玩家们在AI云市场份额大小的关键要素。从本质上来看，只有那些真正可以用强大的云计算能力，加上AI的开发能力，部署给行业用户，才能极大地节省成本，才能在AI云市场当中，占据新的市场份额。

以SenseCore商汤大装置AI云为例，它是一款基于商汤AI大装置的一套开箱即用的工业级AI工具链，无需前期投入，即可实现人工智能基础设施的全面数字化管理。未来的AI云市场上，只有像商汤这样普惠的，低成本的产品和服务，才能真正可以满足未来AI落地的需要。

总结来看，欲要在未来的AI云市场上获胜，如何尽可能地多地节省企业用户的成本，如何实现真正意义上的普惠，如何尽可能多地保证AI的商用，才是关键所在。

当AI在不同行业和场景的应用开始逐步展开和落地，对于云产品和服务的需求，同样将会呈现出千差万别的差异。如何满足不同类型的用户，对于玩家们云产品和服务的弹性，有了更高的要求。很显然，对于那些具备较强的弹性，可以满足用户的潮汐需求的玩家们来讲，无疑具备较强的竞争力。

实现AI与云的深度融合、海量丰富的应用场景、强大的算力，直接关系到AI云产品和服务的弹性。以现在的AI for Science的各种训练为例，动辄需要几百张卡，上千块甚至几千块的 GPU卡，而模型训练的一个周期一般会持续数天到数周，甚至更长的时间。

另外，AI在制药、自动驾驶等领域的落地和应用，通常会以项目制的方式来交给客户来完成，遇到重大的项目节点的时候，通常需要很强大的算力支撑，才能完成和实现。对于这些AI商用的场景来讲，它需要的是，AI云产品和服务的提供者，可以快速地扩容和缩容，并且去应对项目对于波峰和波谷的算力需求。

可见，AI在不同场景和行业的落地和应用对AI云的产品和服务的提供者，提出了很强的弹性需求。从某种意义上来讲，只有具备较强的弹性，以应对AI训练和推理的潮汐性特征，直接关系到服务行业用户的体验和需求满足的情况。

同样以商汤为例，它的SenseCore商汤大装置AI云具备卓越的可扩展性，可在1~1万张GPU卡之间无缝扩张，有效应对未来工业AI流水线以及 AI大模型的训练、验证、推理需求，通过创新普惠，打造AI云基础设施新范式。

此外，商汤智算中心能够提供强大的算力基础，它的计算和处理能力堪称“巨无霸”，其算力为4910 Petaflops。借助如此强大的弹性算力，商汤智算中心可完成100万亿参数模型的完整训练，使得AI大装置像流水线工厂，实现不同场景的算法模型的底层抽象，以模块化平台套件打造通用型服务平台，以低边际成本实现对新场景的规模化覆盖。

对于其他的AI云服务的玩家们来讲，如何像商汤一样打造强大的弹性算力，以应对不同场景，不同行业的AI商用的弹性需求，直接关系到它们是否可以在未来的AI云市场竞争中获胜。

无论是对于通用云市场来讲，还是对于垂直云市场而言，开放性的强弱，直接关系到玩家们可以在云市场上占据怎样的份额，处于怎样的地位。这一点，在AI云市场上，同样表现得较为突出。按照笔者的理解，这里的「开放」，并不仅仅只是包括上下游用户的开放，而且还包含了硬件和软件的开放，它是一种更加彻底和全面的开放。只有真正实现了真正意义上开放的玩家，才能在未来的AI云市场上取胜。

之所以会「开放性」会如此重要，主要是因为AI对于人们的生产和生活的影响开始深入和全面所导致的。现在，我们看到了AI for Industry、AI for Science在传统行业的内在运行逻辑上的深度改造；我们看到了AI for Metaverse在完善和丰富内容创作上的应用；我们看到了AI for Auto对于传统驾驶模式的深度改变……当如此多的落地和应用逐渐铺开，仅仅只是将AI云的产品和服务，停留在有限的几个场景；仅仅只是将AI云的产品好服务，封闭在几个有限的行业，很显然是远远不够的。

如何建构一个开放的生态，让不同的用户，不同的场景，不同的软硬件结合在一起，才是保证能够在AI云市场上有所作为的关键所在。

以SenseCore商汤大装置AI云为例，它的产品架构，包含了AI原生基础设施层（AI IaaS）、深度学习平台层（AI的PaaS）、算法模型层和行业解决方案等诸多方面。可以说，这个产品本身，就是一个强大的生态，就是一个开放性的系统。

在AI原生基础设施层，AI云提供了一系列针对性的AI IaaS的产品，比如，AI原生的算力池，AI优化的存储池，AI的智能网络，去提供更高性能的弹性伸缩的AI系统。在深度学习平台层，AI云会提供全套的AI数据管理、数据标注的服务及AI Studio的人工智能开发平台，会涵盖可视化建模和编码建模，模型管理、模型训练、模型部署等全栈的AI工具；在算法模型层，AI云会提供OpenMMLab人工智能算法开源体系， OpenGVLab通用视觉开源平台，OpenDILab开源决策智能平台三大核心平台。

值得一提的是，AI云还会提供AI芯片、AI PaaS软件和AI SaaS软件，实现AI软硬件的深度融合。另外，AI云还会将商汤内部大量的算法专家和学科专家开放出来，打造一个真正意义上的涵盖了不同类型的用户，不同类型的设施，不同类型的角色的开放的生态系统。

商汤在这一方面的探索，同样是值得其他的玩家们借鉴的。可以预见的是，随着AI商用的不断落地开花，对于AI基础设施的打造，需要的就是一个不断开放的生态。只有在这样一个生态之下，AI云才能真正满足不同用户，不同场景的需要，才能建构一个完整、可持续的AI云生态，才能赢得最后的胜利。

当下，AI正在深度而全面地影响着我们的生产和生活。无论是在基础科学领域，还是在工业制造领域，抑或是在其他领域，无不如此。面对AI行业如此迅猛的发展，以AI云为代表的基础设施的打造，开始释放出越来越多的新红利。可以说，AI云市场的大战业已启幕。对于每一个有志于在AI云市场上有所作为的玩家来讲，站在成本、弹性和开放性的角度来寻找取胜之道，或许才是关键所在。

商汤，作为一家长期精耕AI领域，具备了诸多AI优势的玩家，其在AI云上的探索，无疑具有很多借鉴意义的。从某种意义上来讲，商汤在AI云的探索和实践，特别是SenseCore商汤大装置AI云的发布，为未来AI云的发展指明了方向，业已成为AI云市场蓝海里的「航标」。

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Office 365 开发概览系列 - 随笔分类 - 陈希章 - 博客园 /chenxizhang/category/自身发展的需要,另一方面是由于Office及开发人员的需要。VBA很好,但它的局限性也比较明显——它主要适合做应用程序内部的自动化,并不适用于与外界系统或网络资源"打交道",同时对于新版Office的一些特殊功能(如Ribbon或Task Pane等)也缺乏支持。

通过Microsoft Graph,可以让用户的自定义应用系统(无论是Web应用、桌面应用,还是移动App)通过统一的、RESTful的接口访问授权用户的Office 365资源。展开一点来说,一方面,用户的应用可以使用Office 365提供的ldentity服务,简化和统一身份验证环节;另一方面,用户能直接将Office 365的功能无缝集成到自己的应用中去,免费享受到微软强大的基础投资带来的好处。

Add-ins对于Office开发人员来说并不是新事物。前面已经提到了VBA可以做Add-in(通常是通用的功能,与具体的文档无关,并且需要保存为特殊格式,如.xlam或.xla,称为Excel Add-in),VSTO也可以做Add-in(称为COM Add-in)。暂且将这两种Add-in称为传统的Add-in。它们需要在本地安装和部署。

Office365的Add-in指的是基于新一代的Web技术推出的Add-in开发能力,可以将它们称为Web Add-in。那么为什么会推出Web Add-in这种新的开发模式呢?其原因主要有以下两个方面。

第一,Web Add-in采用了集中部署的策略,开发人员可以在一个统一的位置维护其代码并进行更新,用户也可以实现一次订购多处运行,不需要在不同的设备上对其——进行安装。

第二，,我们希望在移动设备上也能使用这些Add-in,不必为移动设备再单独做一次开发。

之所以单独讲解SharePoint的Add-ins,是因为它区别于Office Add-ins,指的是服务器端开发,二者在开发模式及要求的能力方面不太一样。但在我看来,SharePoint的开发人员向Office365转型会比传统Office开发人员容易。原因在于,SharePoint的开发虽然也经历过不同的历史阶段(如从最早的WSP到后来的Farm Solution,再到Sandbox Solution,再到SharePoint 2013横空出世推出了App的模型),但其核心还是Web开发,所以有这种经验和基础的开发人员,在如今"云优先、移动优先"的大背景下有着先天的优势,更何况新的Add-in开发模式进一步标准化了,从逻辑上来说可能会更加容易。

下面要特别介绍一个跨平台的免费开发工具-Visual Studio Code,所谓跨平台,是指这个特殊的Visual Studio不仅可以在Windows系统中运行,还可以在Mac、Linux系统中运行,同时也能很好地支持开源的开发平台,如NodeJS。

Azure提供了一个Visual Studio Community 2017 on Windows 10 Enterprise 的虚拟机模板,为开发人员快速搭建开发环境提供了极大的帮助。使用云端虚拟机的一个好处是随时随地都可以访问它,当然这会产生一定的费用,为了避免费用过高,可以只在使用时启动该虚拟机。

Microsoft Graph是一套RESTful的接口,它的所有接口都可以通过标准的http方法(GET、POST、PUT、DELETE)直接访问,而且还可以通过改变URL的参数来进行筛选、排序及分页等操作,它返回的数据是标准的JSON格式。这种特性决定了Microsoft Graph是跨开发平台的。目前官方提供的CodeSample和SDK有10种,但实际上,任何能发起http请求并能解析JSON数据的开发平台和语言都能调用Microsoft Graph。

RESTful的接口调用具有便利性与安全性。Microsoft Graph采用Azure AD来进行身份验证,所有的服务请求在调用之前都必须取得合法的授权。目前Azure AD支持互联网上最流行的OAuth身份验证方式。

OAuth认证一般分为以下3个步骤

(1)客户端代表用户发起认证请求(通常是/authorize这个地址),然后会跳转到Office 365的登录页面,让用户输入账号和密码。

(2)如果用户提供了正确的账号和密码并确认授权,Azure AD会向注册应用程序时提供的回调地址(redirectURL)POST一个请求,附上一个code,应用程序需要继续用这个code发起一个请求,申请访问令牌(通常是/token这个地址)。

(3)客户端得到令牌(Access-Token),就可以代表用户访问Microsoft Graph的资源(通常是放在 Update请求的头部里面)。需要注意的是,通常令牌都是有一定时限的,Micrsoft Graph的令牌默认为1小时内接有效。过期前可以通过一定的方式刷新令牌。

365&Office的功能,也就是我们所说的"插件"。用户可以随时为自己及周围的同事定制一些有意思的功能,它们在本机的客户端(PC&Mac)、云端的在线版本(Office Online)及手机的App中都能运行,并且能给用户带来一致的体验。还可以进一步将这个插件发布到Office Store中,让全世界数以亿计的Office

(2)Office Add-in的开发采用了全新的技术架构(Web Add-in,后面会专门介绍),其主要目的在于实现"一次编写,处处运行"。

(3)Office Add-in拥有一个成熟的生态环境,有庞大的用户群体(据不完全统计,地球上1/7的人在使用Office),既有Office Store,也有配套的技术社区。

Add-in的开发。这一方面降低了技术的门槛,因为如果开发者已经有了Web的开发经验,就很容易上手,无须特别学习;但另一方面也拾高了技术的门槛,对于一些早期的Office 插件开发者来说,这是一个不太熟悉的领域,要学的新东西太多,可能会增加他们的转换成本。无论如何,WebAdd-in是一个有益的补充(使用它并不意味着要抛弃此前的VBA和VSTO),也是跨平台和移动化的需要。

从技术的角度来看,Web Add-in确实与早期有较大差异。Web

(1)如果Web Add-in是在Windows中运行的,则必须至少安装IE11即使不将其设置为默认浏览器。

(1)为Office客户端添加新功能。例如,单击某个工具栏按钮后,调用外部的服务来处理文档或邮件。这种插件通常会注册一些命令(Add-in command),并关联到Office Ribbon区域,当用户单击后,可以直接根据当前上下文(Office Context)进行操作;或者打开一个任务面板(Task Pane),提供一个界面,让用户可以进一步根据需求进行操作。

(2)为Office文档添加新的内容。主要是指在Excel和PowerPoint中,可以为文档插入一些特殊的对象,如地图、图表和可视化元素等。

还有一些技术细节,有兴趣的读者可以了解一下。

(1)创建自定义的Ribbon按钮和选项卡来扩展Office原生果面。

(4)使用HTTP和AJAX技术调用外部服务。

(5)如果使用平台进行编程,这意味着可以使用Visual Studio进行快速开发。同时,使用.NET Framework的全部功能可以访问任何想要的资源。VSTO的开发语言有可能是最简单的,因为绝大部分语法都是一致的。但从长期来看,我建议大家学习一下C#,这是专门为.NET设计的语言。

Web Add-in 是从Office 2013开始支持新的开发模式的,它具有划时代的意义。主要在于利用业界标准的Web开发技术进行Add-in开发,不仅同时具有跨平台和设备的先天优势,而且集中化部署也降低了运维的复杂性。

有一个有意思的小插件——Script Lab,它可以在不离开Excel界面的情况下,快速开始学习Web Add-in的开发。这个插件本身就是一个非常典型的Add-in的范例,是由微软内部开发的,它提供了很多样例代码,可以帮助开发者熟悉全新的、基于JavaScript的对象模型。只要拥有Offce365的账号,就可以免费使用这个插件。

主要由两部分组成：清单文件和真正要用来执行的网站。

其实是一个标准的XML文件,它有固定Schema。目前来说,最新版本的清单文件必须指定"/office/appforoffice/开发出来的托管代码,所以它本身不能通过宿主程序直接运行,而是需要宿主程序(其实是COM)通过平台调用的方式(Interop)发起一个指令,然后由.NET CLR加载Add-in的组件,这个组件既需要操作Excel的资源,又需要通过平台调用的方式反过来调用COM。而现在的Web Add-in是通过一个独立的浏览器进程(如IE)来运行的。

总体来说,向云迁移是一个必然的趋势,这个过程不仅是一个技术层面的决策,还牵涉到信息架构的规划、工作文化的重塑等,如果真能跨出这一步,或许能帮助企业在互联网时代真正实现转型。

微软对于客户的承诺是,将一直保留本地SharePoint Server版本,提供给客户多种选择,经过大量的实践,他们发现尤其对于中大型企业来说,混合架构可能是更好的选择,而这也正是微软Office365平台的一个优势。

OneDrive for Business 的成功出乎很多人的意料,但从基于互联网思维的角度来看,这又是必然的。2017年12月,它被正式认定为企业级文件共享和协作解决方案的领导者。

SharePoint Online 不支持服务器场和沙箱解决方案,但仍然支持用户直接在浏览器中定制和"开发"页面(可以写少量的脚本、改样式),以及通过SharePoint Designer进行定制(网页的高级定制、工作流定制等),同时,它还支持以下两种开发模式。

另外,如果需要通过编程访问SharePoint的资源,如列表、文档库等,除了继续使SharePoint

一个新的开发框架于2016年开始浮出水面,它叫作SharePoint Framework(SPFx)。产品组之所以会提出这套框架,主要是因为SharePoint本身在不断发展,另外很重要的一点也是来自客户和开发人员的反馈——微软需要有全新的一套框架来重新定义SharePoint的开发。具体而言,希望能用更加原生的Web开发技术来实现,并且与SharePoint有更加自然的融合。

(1)在当前用户的上下文和浏览器的连接中运行。不像SharePoint Add-in一样使用IFrame,也不是将JavaScript直接嵌入页面当中(安全风险较高,也可能由于用户浏览器的设置而失效)。

(2)控件直接在页面DOM中呈现。

(3)控件支持响应式呈现,以适应不同尺寸的界面。

(4)允许开发人员更好地访问生命周期,其中包括呈现、加载、序列化和反序列化、配置更改等。

(8)最终用户可以在所有网站上使用用户管理员(或其代理)批准的SPFX客户端解决方案,其中包括自助式团队、组或个人网站。

目前来说,SPFx适合以下两个场景的开发。

由于以往业务应用开发过分依赖专业性技术,带来的问题就是周期长、成本高,而业务用户很多时候都是在干等着,无法及时响应市场和客户的需求;与此同时,因为只有少数人能够从事这类工作,大量业务用户的能力其实是被闲置了,这将导致企业的整体效能下降。业务移动化是一个趋势,但由于多平台都需要单独开发和维护,又进一步加剧了前面两个问题的严重性。

微软随需应变的核心理念

作为业务主干应用系统这一层,大部分企业都已经建设完毕,这些都是比较标准也比较复杂的系统。今天要谈论的业务应用,更多的是偏向前台创新应用和差异化应用。而所谓的随需应变,就是让更多的业务人员拥有构建面向主题的业务应用的能力,并且能随时根据捕捉到的信息进行调整,以达到快速响应变化的目标。

那么,从微软角度来看,提供什么样的解决方案能实现这样的目标呢?Office365平台目前已经内置了很多强大的服务,如大家耳熟能详的邮件服务、在线协作平台、视频会议平台等;同时还针对业务应用提供了创新性服务。例如,PowerApps可以快速根据数据源(最简单的做法是基于SharePoint的列表)构建跨平台移动业务应用,用于收集并处理数据;Microsoft Flow可以在异构系统之间建立业务流程;PowerBI则提出了全新的数据呈现技术,彻底改变了开发人员与数据交互的方式,使开发人员能够洞察先机,然后利用从数据中获得的信息引导用户回到PowerApps中进行操作,或者触发某个Microsoft Flow的流程进行响应。这是一个不断送代的过程,也可以称之为闭环,这也是随需应变最核心的理念。

PowerApps可以根据数据模型快速生成移动优先和云优先的业务应用,这个应用中如果需要实现业务流程,可以通过Flow来解决,而最终产生的大量数据则通过Power BI来展现,或者根据数据的规则发起新的流程或应用操作。它们形成了一个闭环,可以满足不断优化的、随需应变的业务需求。最重要的一个前提是,这一切都是由业务用户自己来做的,无须编程。其中包括以下4个场景。

PowerApps默认支持上百种数据源,尤其是对云端的Saas应用有极好的支持。但是,假设用户的数据不在支持列表中,或者数据在公司内部的服务器中,能否一样享受到PowerApps带来的好处呢?答案是肯定的,PowerApps通过一个网关(Gateway)技术,可以在用户授权的情况下安全地连接到用户私有的数据。

活架构,也继承了微软多年的企业级服务的基因,在团队协作、与企业内部应用集成及安全性等方面有自己的特点。

(2)实现周期性执行的流程。

(3)实现用户手工启动的流程。

截至目前,Microsoft Flow的移动App还只是测试版,除了微软员工可以使用dog food版本,以及部分国家的App Store可以下载外,中国地区还不能下载。

CDS最早是作为PowerApps的一部分进行开发的,所以到目前为止,CDS的管理界面都集成在PowerApps中,每个PowerApps的环境可以对应一个CDS数据库,CDS正式GA的时间是2016年10月。

PowerApps是与CDS结合得最好的一个应用,对于PowerApps来说,CDS是一种更好的数据源,在实体之间定义的关系能被自动识别出来,并且生成对应的下拉框。Common Data Service 是PowerApps中一个默认的连接器。

人工智能的核心是算法,基础是数据,表现形式为机器人。几乎可以肯定的是,算法会越来越复杂,属于真正的高科技领域;而应用程序则会越来越简单,以后也许中小学生也能做自己的机器人程序。

微软将通过以下两个方面来实现这一目标。

(1)将AI带给每一个开发人员——使用微软认知服务,开发人员可以构建识别手势、用多种语言翻译文本、解构视频以实现更快地搜索、编辑实时字幕,甚至定制数据以识别类别中的图像。

(2)用AI重新定义微软——将AI注入我们所提供的每一个产品和服务中,从Xbox到Windows,从Bing到Office。

微软的人工智能总体框架和战略是：智能来自于数据，服务于决策。

现在,Office 365用户使用这些最新版的Office客户端应用程序时,将拥有一个全新的体验——再也不需要记住自己想要的功能在哪个菜单下面,或者在哪个Tab里面,取而代之的是可以在一个固定的位置,用自然语言查找所需的功能。只需按下"Alt+Q"组合键,然后输入想做的情,Office应用程序就能理解用户的想法,并且告诉用户用什么功能来实现。

(1)Web App Bot。这种类型将在Azure中创建一个App Service来运行用户的Bot,并且通过模板和自动化配置极大地简化开发过程。

(2)Bot Channels Registration。这种类型支持用户将Bot应用部署到自己选择的其他位置(可以是用户的数据中心,也可以是其他的云平台),然后通过Azure来做Channel的注册和对接。

的本质区别。这种形式可能更加符合机器人的特点——它是按需调用的,并不一定要一直在后台运行。

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摘要：中金易云出版发行大数据平台正是以数字化转型为核心思路，以大数据中台与智能算法为基础的出版业供给侧结构性改革的成果。

摘要：以供给侧结构性改革的角度来看，出版社即是最直接的供给侧，出版高质量、畅销度高的图书，建立出产高质量图书及图书IP的体系，即是提高供给体系质量。中金易云出版发行大数据平台正是以数字化转型为核心思路，以大数据中台与智能算法为基础的出版业供给侧结构性改革的成果。

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