很長(zhǎng)一段時(shí)間以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都占據(jù)著技術(shù)圈的熱搜榜。DTCC大會(huì)的第二天下午，筆者無(wú)意間闖入了機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)場(chǎng)，距開(kāi)始還有半個(gè)小時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)就已經(jīng)座無(wú)虛席了，機(jī)器學(xué)習(xí)的熱度可見(jiàn)一斑!隨意一瞥，筆者便看見(jiàn)了這樣一個(gè)議題——《微軟云計(jì)算在風(fēng)電行業(yè)的智能化實(shí)踐》，微軟、云計(jì)算、風(fēng)電行業(yè)，這三個(gè)字瞬間燃起了筆者的求知欲，所以這是一個(gè)什么樣的故事呢?
　　
　　微軟兩大重點(diǎn)方向——人工智能與邊緣計(jì)算
　　
　　劉士君開(kāi)場(chǎng)便直奔主題——機(jī)器學(xué)習(xí)的意義是什么呢?關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的定義，或許每個(gè)人都有自己的見(jiàn)解和答案，劉士君提出的定義有三點(diǎn)：使用計(jì)算機(jī)運(yùn)行算法模型、從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏規(guī)律以及預(yù)測(cè)未來(lái)行為和趨勢(shì)。當(dāng)然，這是學(xué)術(shù)層面的定義，只有最后落地于具體場(chǎng)景，這事才算得上沒(méi)白研究。 　　
　　無(wú)意闖入：微軟、云計(jì)算與風(fēng)電行業(yè)實(shí)踐
　　
　　劉士君舉了一個(gè)十分簡(jiǎn)單的“信用卡欺詐行為檢測(cè)”的事例，當(dāng)用戶(hù)數(shù)很少時(shí)，人工檢測(cè)或許可以應(yīng)付，當(dāng)數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)后，人工審核顯然是不合適的。這也表明，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，人工智能的出現(xiàn)也是必然。
　　
　　劉士君在現(xiàn)場(chǎng)說(shuō)到機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)主要有四點(diǎn)：針對(duì)海量數(shù)據(jù);很多問(wèn)題無(wú)法通過(guò)顯性指令集解決，但機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決;效率幾何倍數(shù)提高;自我學(xué)習(xí)、不斷提高。當(dāng)然，微軟針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)也有自己的產(chǎn)品——Azure Machine Learning Studio，Azure上基于GUI，用于創(chuàng)建和操作機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。如果簡(jiǎn)單地用一句話介紹，Azure Machine Learning是一個(gè)通過(guò)PaaS平臺(tái)快速構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法供開(kāi)發(fā)者使用的解決方案。其有很多不錯(cuò)的特點(diǎn)：通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)，通過(guò)可視化的模塊E2E支持?jǐn)?shù)據(jù)流，提供多種ML算法和模型庫(kù)，支持R和Python擴(kuò)展，支持Web API快速部署和伸縮，只需要完成算法，不需要部署環(huán)境，具有分類(lèi)、回歸等模塊。如果感興趣，廣大技術(shù)人員可以自行體驗(yàn)。
　　
　　這部分的最后，劉士君提及微軟今后兩大主要的研發(fā)方向集中于邊緣計(jì)算與人工智能。邊緣計(jì)算部分，劉士君簡(jiǎn)單提及會(huì)將數(shù)據(jù)計(jì)算能力從云端逐漸推向邊緣化設(shè)備。
　　
　　微軟云計(jì)算在風(fēng)電行業(yè)的智能化實(shí)踐
　　
　　開(kāi)篇提到，風(fēng)電行業(yè)吸引了我的注意力，為什么這么說(shuō)呢?因?yàn)殛P(guān)于風(fēng)電行業(yè)的智能化案例相比其他行業(yè)的曝光度要少一些。來(lái)自北京天澤智云科技有限公司的劉宗長(zhǎng)對(duì)這部分進(jìn)行了介紹。
　　
　　從痛點(diǎn)出發(fā)，劉宗長(zhǎng)表示，雖然人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，但在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段，還有許多問(wèn)題需要解決：比如與工業(yè)場(chǎng)景中的痛點(diǎn)契合、以機(jī)理模型為基礎(chǔ)、對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度理解、以為客戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值為最終目標(biāo)。好，扯遠(yuǎn)了，再扯回來(lái)!
　　
　　具體到風(fēng)電行業(yè)主要有三大痛點(diǎn)：一是國(guó)內(nèi)目前對(duì)風(fēng)能限電嚴(yán)重，風(fēng)機(jī)的實(shí)際使用率遠(yuǎn)低于國(guó)際平均水平，二是風(fēng)電的度電成本較高 (0.6-0.8元/度)，為煤電的2倍以上，三是運(yùn)維難度大，停機(jī)造成的損失巨大。針對(duì)這些問(wèn)題，天澤智云科技選擇了Wind Insight，Wind Insight 是一個(gè)利用預(yù)測(cè)性分析及AI技術(shù)對(duì)風(fēng)電裝備進(jìn)行智能化運(yùn)維管理的平臺(tái)，其部署在了Azure平臺(tái)上，最大的方便就是可以集成Azure的資源，比如用 AML Studio 實(shí)現(xiàn)性能分析的建模過(guò)程、用 Azure進(jìn)行性能分析驗(yàn)證等。最后，基于Azure構(gòu)建整套系統(tǒng)縮短了80%以上的產(chǎn)品研發(fā)周期。
　　
　　這場(chǎng)無(wú)意闖入讓筆者對(duì)微軟的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及Azure可以提供的整體資源有了一個(gè)簡(jiǎn)單的了解，具體的功能或許可以請(qǐng)各位技術(shù)人士自行測(cè)試、評(píng)論里互相交流。