机器学习服务第一梯队都有谁？Forrester发布最新报告( 二 ) 茕茕发自凹非寺量子位报道|公

并且，由于云服务厂商有更丰富的场景积累、强大可持续的研发投入，其在AI技术的突破和创新上具有重要优势。这种技术经验应当能在AI开发平台中被规模化地复制，成为企业可以依仗的「巨人的肩膀」。
如此，才能在企业数字化转型过程中、在行业AI落地过程中发挥最大能效，打出竞争力。
具体到厂商的部分，在这份报告中，最吸引人眼球的，是华为云进入了「领导者」象限，并在战略维度领先。
2018年以来，华为在AI领域可以说是动作不断，围绕“全栈全场景” ，连续推出AI开发平台、AI芯片、AI计算框架……
此次被权威机构认定为机器学习厂商第一梯队，实属意料之中。
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华为云凭什么进入「领导者」象限？核心武器是华为云推出的一站式AI开发平台ModelArts 。
Forrester给出的评语是：
华为云提供全栈预测分析及机器学习服务，是企业在公有云、本地、边缘复杂部署场景下的理想选择。
2018年以来，华为云积极升级预测分析和机器学习解决方案，不仅提供AI开发平台ModelArts用于机器学习模型训练和推理，同时集成了开源深度学习框架MindSpore ，以及Ascend产品组合。
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ModelArts诞生于2018年，可以说是华为云AI开发平台集大成之作，能提供包括数据标注、模型训练、模型调优、模型部署等AI应用开发服务。
并且方一亮相，就有不俗表现：诞生之初挑战斯坦福DAWNBenchmark 。在图像识别（ResNet50-on-ImageNet ， 93%以上精度）的总训练时间上，以10分28秒的成绩，比第二名提速近44% ，拿下当时的全球第一。
三年来， ModelArts的能力一直在持续升级。
到2020年，升级到3.0版本的ModelArts 。在其EI-Backbone骨干模型、联邦学习、模型智能评估与诊断、高性能AI计算等最新的特性的加持下， ModelArts 3.0可以使标注成本、训练成本降低90%以上，并能在用户训练模型时，根据模型训练速度的要求，自适应匹配最佳资源数，大幅提升算力性价比。
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并且，面向AI行业落地，华为云长期以来在计算机视觉、语音语义和决策优化上积累的AI能力，包括自动机器学习、小样本学习、联邦学习、预训练模型等等，都可以部署到ModelArts上即插即用。
还有更直接的数据，可以说明ModelArts的能力——
ModelArts平台支持10万级别的企业任务同时运行，支持10万级别的用户规模同时使用。
MLPerf benchmart上的测试结果显示，在512芯片的集群规模下，华为云ModelArts成绩为93.6秒，优于英伟达V100的120秒。
「云」上时代，落地为王纸面上的数据只是一部分，华为云能获得认可，与其产品落地的能力息息相关。
ModelArts的能力，就有不少实例体现：在能源、汽车、政务系统、教育、工业机器人等10余个行业中落地。
出品「绝影」机器狗的杭州云深处科技有限公司，就应用华为ModelArts和Atlas 200DK ，赋予四足机器狗实时感知环境、通过知识图谱交叉分析、强化学习动态决策的能力，实现了机器狗的工业场景巡检。
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在脑科学研究方面，华为云ModelArts也有所作为：中科院脑智卓越中心通过完整解析斑马鱼的透明大脑来揭示大脑的工作原理，对接类脑智能。
其中绘制全脑结构图谱涉及到神经元形态重构。在与华为云ModelArts的合作之下， AI自动重构的准确率和召回率已达95% 。经理论推算，使用ModelArts的超大集群和大规模分布式训练，总重构时间可以从125人年缩短至10人天。
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产品、落地是最切实的指标这份报告的评价标准，或许也将引发新的思考：
IDC最新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示，中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元， 2018至2024年CAGR（五年复合增长率）将达到93.6% ， AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。
也就是说，云+AI这样的大趋势下， AI能力如何，已经成为了云厂商新一阶段的核心竞争标准。