人工智能即服务（AIaaS）为各企业提供了一个高效途径，借助人工智能技术及其强大的功能、优势、工具以及相关技术，来规避内部解决方案开发的复杂性并降低成本。
通过运用人工智能工具和技术，企业可以改善其产品和服务质量、实现耗时任务的自动化，并提升客户服务体验。
若选择采用传统方法构建内部解决方案，可能会面临高昂的前期成本，而且整个过程通常既复杂又耗时。这正是许多企业不愿自行构建内部软件解决方案的原因所在。
正因如此，AIaaS成为了一个理想的解决方案。它能帮助企业克服上述挑战，并创建先进的人工智能应用，涵盖从聊天机器人、监控工具到具有成本效益的复杂分析软件等多种类型，而且无需编写任何代码。
本文将深入探讨AIaaS的概念、工作原理、优势，并介绍一些卓越的AIaaS提供商。
让我们开始吧！
什么是AIaaS？
人工智能即服务（AIaaS）是一种“一切即服务”（XaaS）模式，它允许第三方公司和云服务供应商构建基于人工智能的解决方案，并将其外包给企业。
企业可以利用这些AIaaS解决方案来部署人工智能技术，创建高级应用程序，无需进行手动编码和承担巨额投资。
AIaaS的运作方式与其他云服务相似，采用“即服务”模式提供人工智能产品和服务。它可以帮助企业高效地收集和存储大量数据。AIaaS易于实施，使得企业和个人能够体验各种公共云平台、机器学习算法和服务。
借助直观的、低代码的工具和API，用户无需具备编码知识即可充分利用人工智能的强大功能。
对于希望开发、测试和应用自身人工智能系统的企业而言，AIaaS是一个理想的选择。因此，企业无需在资源和人才方面进行大量投资，便可获得宝贵的见解，并拥有扩展和发展的机会。
AIaaS解决方案的类型
您可以选择的不同类型的人工智能服务包括：
机器人
一个引人入胜的聊天机器人，在人工智能算法的支持下，能够模拟与人类的对话。它利用机器学习和自然语言处理（NLP）的原理来工作，有助于理解用户的查询并提供合适的解决方案。
构建一个成功的聊天机器人需要开发人员付出大量的努力和高级编码技巧。
AIaaS解决方案可以帮助企业创建强大的聊天机器人，以便与客户进行智能互动，并提供更快、更有效的问题解决方案。这还有助于提高响应速度和客户满意度。
应用程序编程接口 (API)
AIaaS解决方案提供强大的API。API本质上就像一座桥梁或中介，使两个应用程序能够相互交互并共享数据。
例如，像Airbnb这样的酒店预订网站会从不同酒店的网站提取数据，并在一个方便的平台上展示最优惠的价格和房源信息。
如今，API被广泛应用于旅游应用程序的自然语言处理、计算机语音、计算机视觉、知识图谱、翻译、搜索、情感检测等领域。
因此，若您希望构建API，可以利用AIaaS解决方案，无需编写任何代码。整个过程将实现自动化，变得更加简单，从而帮助您更快地生成应用程序。
机器学习
借助人工智能和机器学习模型，开发人员可以创建实用的软件、发现数据模式、简化流程并进行预测。
AIaaS使企业更容易采用机器学习和人工智能技术。您可以创建用于通用目的的预训练模型，或者根据您的特定用例创建定制的训练模型。所有这些都可以在没有任何机器学习专业知识的情况下实现，这对许多企业来说是一个巨大的优势。
数据标签
数据标签是指对大量数据进行注释，以便对数据进行有效组织。它有多种应用场景，例如按大小对数据进行分类、确保数据质量以及训练人工智能模型。
数据标签是在人机交互机器学习的帮助下完成的，使得机器和人类能够持续地相互作用。通过这种方式，人工智能可以轻松评估数据，并在未来表现得更好。
数据分类
当您需要对不同的数据集进行分类时，可以使用数据分类。这通常包括基于用户、基于上下文和基于内容的数据分类。
只要明确数据分类的框架和标准，您就可以轻松地利用人工智能进行数据分类。而AIaaS可以帮助您解决这个问题。
AIaaS如何运作？
与IaaS、PaaS或SaaS等其他“即服务”模式不同，AIaaS通过第三方供应商提供基于人工智能的解决方案。
该架构非常简单，它包括先进的硬件、软件和人工智能系统，旨在与机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人等技术结合使用。它还涉及机器学习模型、框架、机器人等。
此外，AIaaS在云计算平台上运行，使得企业能够为其客户提供更优质的服务。这使得个人和企业可以轻松地访问人工智能功能，无需维护或部署昂贵的基础设施。
人工智能算法主要有两种类型：
- 包括回归和分类的机器学习算法
- 采用神经网络的深度学习（DL）算法
当算法以特定方式应用于计算机系统时，它可以像人类一样行动，识别物体、进行对话、响应障碍、与人聊天等等。
企业利用AIaaS模式从收集和分析的数据中获取有价值的见解。因此，AIaaS可以帮助企业：
- 深入了解有价值的客户
- 找出服务交付和生产的关键环节
- 了解为什么有些人购买产品/服务，而有些人不购买
AIaaS 的组成部分
#1. 人工智能基础设施
人工智能基础设施依赖于人工智能和机器学习模型。计算和数据是这两个模型的两大支柱。
- 人工智能计算：人工智能计算包括无服务器计算、批处理和虚拟机（VM）。这些方法用于自动化机器学习任务并改进并行处理。例如，某软件具有包含机器学习库的实时数据处理引擎。训练机器学习模型后，它们可以在容器和虚拟机中使用以执行计算。
- 人工智能数据：当您将大量数据输入到统计算法中时，它被称为函数机器学习模型。一般来说，这些模型旨在理解现有数据中的模式。这些数据的绝对数量决定了预测的准确百分比。例如，多个医疗报告训练深度学习网络，进一步用于检测肿瘤或癌症等医疗紧急情况。
机器学习依赖于可以从多个来源收集的输入数据。来自非结构化数据、关系数据库、原始数据池、存储注释等的数据都是人工智能和机器学习模型的输入。
先进的机器学习技术需要执行复杂的计算，这需要结合CPU和GPU以及神经网络。CPU和GPU通过相互补充实现更快的处理速度。
云服务供应商在AIaaS设置中提供由虚拟机和容器支持的CPU-GPU组合集群。用户可以使用这种配置来训练模型。
#2. 人工智能服务
公共云供应商提供可用的API，无需自定义机器学习模型。这些服务利用了云供应商自身的基础设施优势。
- 定制计算：尽管API主要用于通用服务，云供应商正在转向定制计算方法，允许用户通过定制数据集来满足认知计算需求。在这里，用户使用自己的数据训练认知服务。这种定制方法最大限度地减少了选择正确算法和训练定制模型的压力。
- 认知计算：这种计算包括文本分析、语音分析、搜索和语音翻译。这些服务用作REST端点，并通过API调用与不同的应用程序集成。
- 对话式人工智能：云供应商帮助开发人员利用机器人服务跨平台集成机器人。通过这项服务，移动和网络开发人员可以轻松地将数字助理添加到他们的应用程序中。
#3. 人工智能工具
除了基础设施和API之外，云供应商还提供工具来帮助开发人员和数据科学家有效地利用存储、数据库和虚拟机，因为它们与计算和数据平台同步。
- 向导：数据科学家可以利用向导来消除或最小化训练的复杂性。
- 数据准备工具：人工智能工具的性能在很大程度上取决于数据质量。为了获得高质量的数据和机器学习模型，您需要云供应商提供的数据准备工具来轻松转换、加载和提取数据。然后，输出被转发到机器学习管道以用于评估和训练。
- 框架：由于设置和配置数据科学环境非常复杂，云供应商可以提供带有多个框架的预制模板，例如Apache MXNet、Torch、TensorFlow等。
AIaaS的特点
- 预训练模型：AIaaS包含各种预训练模型，这些模型在大量数据集上进行训练，并针对特定领域或任务进行了优化。
- 自定义模型开发：AIaaS提供自定义模型开发选项，可以简化人工智能功能的部署和集成。
- 数据处理和分析：借助AIaaS，您可以存储和处理数据，使您的企业能够处理和分析大型数据集。
- 模型部署和托管：AIaaS可以帮助您轻松地开发和部署人工智能和机器学习模型，而无需具备编码知识。
- API集成：AIaaS可以轻松地与现有系统、工作流程和应用程序集成。服务提供商提供API和SDK，以促进与常用框架和编程语言的集成。
- 计算机视觉服务：AIaaS提供计算机视觉服务，可以帮助人工智能分析视频和图像。
- 预测分析：预测分析是每个企业的重要功能。AIaaS允许人工智能模型根据大型数据集预测未来的结果。
- 自动化机器学习：AIaaS提供自动化机器学习功能，以便人工智能模型可以处理重复且耗时的任务。
- 模型监控和管理：借助AIaaS，您可以轻松有效地监控和管理您的人工智能和机器学习模型。这还允许您跟踪这些模型的性能。
AIaaS 与 AIPaaS
AIaaS和AIPaaS都是基于云的解决方案，您可以在开发和部署基于人工智能的解决方案时使用它们。然而，两者在范围和功能方面有所不同。
人工智能即服务（AIaaS）是一种基于云的解决方案，提供预构建的人工智能应用程序和模型，可以轻松集成到现有的业务应用程序和流程中。
它为不同的操作提供预构建的模型，例如图像识别、预测分析和自然语言处理。这些模型可以通过API进行访问，方便开发人员将其集成到自己的应用程序中。
另一方面，人工智能平台即服务（AIPaaS）是一种基于云的解决方案，允许数据科学家和开发人员使用资源和工具来设计、训练、分析和部署人工智能模型。它包括软件开发工具包、机器学习框架、API和其他开发工具。
AIaaS的优势
- 先进的基础设施：成功的人工智能和机器学习需要GPU和并行机。如果没有AIaaS，公司可能需要进行大量的初始投资。AIaaS帮助企业以更低的成本和风险利用机器学习的强大功能。
- 易用性：实施AIaaS非常简单。您可以创建开箱即用的解决方案，从人工智能的力量中获益，而无需具备深厚的技术技能。
- 几乎无需编码：即使您的组织缺乏内部的编码专家团队，您也可以使用AIaaS。您所需要的只是公司内部的无代码基础设施，在设置或使用过程中无需任何编码。
- 可扩展性：借助AIaaS，您可以从简单的项目开始，了解它是否适合您的需求。随着您对自身数据越来越熟悉，您可以根据项目需求的变化进行扩展和缩减。
- 成本效益：实施AIaaS具有成本效益。您只需为所使用的功能付费，无需预付费用或承担隐藏投资。
AIaaS用例
- 图像识别：图像识别系统可以检测图像并识别地点、物体和人物以得出结论。借助AIaaS，您可以轻松构建人工智能驱动的图像识别应用程序。
- 检测欺诈：人工智能系统有助于检测未经授权的活动并防止欺诈行为。
- 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车可以提高安全性。您可以在车辆中使用这项技术，使它们能够感知并理解周围的环境。
- 自然语言处理：该系统使用计算机生成的文本和语音。它们可以与客户互动，实时提升客户体验。
- 推荐引擎：根据客户的偏好和模式，推荐相关的商品。
- 分析：AIaaS在分析方面非常有效，因为它可以帮助您分析大量数据、发现模式、做出断言并预测未来趋势。
人工智能即服务提供商
#1. 亚马逊网络服务 (AWS) 机器学习
亚马逊网络服务（AWS）提供一套全面的AI和机器学习服务，使企业能够更快地进行创新。通过AWS机器学习，您可以从拥有的数据中获得深入的见解，同时降低成本。AWS机器学习通过实施和基础设施资源，帮助您完成机器学习的采用之旅。
AWS机器学习使您能够解决业务难题、借助生成式AI构建新的应用程序、改善客户体验、加速创新并优化业务流程等。
#2. 微软Azure机器学习
体验微软Azure机器学习提供的企业级AI服务，它能支持端到端的机器学习生命周期。它可以帮助您大规模地构建、部署和管理关键业务的机器学习模型。Azure机器学习通过机器学习操作、集成工具和开源互操作性，加快了实现价值的速度。
该人工智能学习平台专为机器学习中负责任的人工智能应用程序而设计。Microsoft Azure ML可以帮助您快速部署机器学习模型，并对其进行管理和共享，以实现MLOps和跨工作空间的操作。它具有内置的安全性、合规性和治理功能，还提供人工智能工作流程编排、世界一流的性能、灵活的框架和工具以及托管的端到端平台。
#3. 谷歌云平台（GCP）人工智能平台
谷歌云平台提供由谷歌技术和研究支持的创新人工智能和机器学习产品、服务以及解决方案。您可以高效地构建生成式人工智能应用程序、生成见解并发现有用的框架和工具。
借助GCP人工智能平台，您可以负责任且快速地构建人工智能应用程序。此外，您还可以利用一整套数据分析、管理和机器学习工具从数据中获取有价值的见解。它允许您理解和解释您的机器学习模型。
#4. IBM沃森
IBM沃森能够解锁新的成功水平和生产力，并将自动化和人工智能融入到您的业务流程中。它是企业级的下一代人工智能平台，旨在提高人工智能在企业中的有效性。
它提供：
- watsonx.ai：它可以帮助您轻松地训练、调整、验证和部署机器学习模型。
- watsonx.data：它可以帮助您在任何地方扩展所有数据的AI工作负载。
- watsonx.governance：它可以使您能够加速负责任、可解释且透明的人工智能工作流程。
结论
AIaaS是一项快速发展的技术，它为早期采用者带来了诸多好处。AIaaS可以优化您的业务流程，使您无需任何编码知识即可轻松地开发和部署人工智能和机器学习模型。
因此，如果您希望创建和部署低成本的基于云的解决方案，可以考虑使用以上这些优秀的AIaaS解决方案。它将帮助您设计先进的人工智能模型来执行各种任务，并以高效且具有成本效益的方式简化整个流程。
您还可以了解一下安全即服务 (SECaaS)。