据国外媒体报道称，亚马逊是在自动驾驶汽车领域展开试验的最新科技企业。但与正试图取代乘用车的Alphabet旗下Waymo或初创企业Zoox不同，这家西雅图公司的测试车型却仅有鞋盒大小。

在上周举行的云计算年度大会上，亚马逊推出了DeepRacer，这是一款只有1：18真车大小的模型车，开发人员可以教它使用机器学习模型驾驶，并在一个新成立的自动赛车联盟中与其他汽车展开竞赛。

目前，DeepRacer的售价为399美元，但其似乎同拉斯维加斯举办的这场盛会主题有些偏离，因为这一活动主要同新的处理器芯片、区块链服务和数据存储功能等产品相关。

但价值270亿美元的亚马逊网络服务部门首席执行官安迪-贾西（AndyJasi）却表示，DeepRacer体现了让机器学习技术平易近人的目标。

该玩具使开发人员可以尝试强化学习，这是一个利用反复试验和奖励来训练软件，以掌握复杂任务的过程。而且，DeepRacer是AWS上周推出的十几种机器学习工具和服务中的一种，并承诺使这项技术对客户来说将更便宜、更容易使用。

贾西在接受采访时表示：“如果你真的想让机器学习在企业中得到推广，你就必须找到一种方法，让日常开发人员建立机器学习模型，并将其投入生产。我们想让开发人员更容易利用这一点，因为所有的创新都将在那里发生。”

目标客户

贾西表示，随着企业将面部识别、语言处理、预测和深度学习模型等工具纳入其业务的各个领域，亚马逊预计其机器学习和人工智能业务将在未来几年内获得数百万客户，远远超出目前的数万客户。

“我们在18个月前看到的是，我们与企业进行的几乎每一次谈话都至少有15分钟的时间会用于谈论诸如‘我怎样才能在我的企业中开始使用机器学习？’这样的话题。”贾西说道。

“我不知道这将是三年、五年后，还是十年后，但未来绝大大多数应用程序都将得到机器学习和人工智能的支持。”

这些服务的预期增长将满足存储和分析数据，以及使用计算能力的需求，而计算能力则是帮助推动AWS在云计算领域占据主导地位的基础要素。

贾西表示：“所有的这些应用，它们都有数据、存储、具备安全的特性，以及有与它们相关的计算特性，机器学习则驱动着所有核心模块。”

分析认为，亚马逊的机器学习努力反映出，在价值数十亿美元的云市场上，公司的竞争领先地位是如何从其最初的数据中心存储服务和计算能力的业务演变而来。

在寻求对竞争对手微软和谷歌保持领先优势之际，亚马逊还正在讨好那些既没有资源，也没有兴趣自行开发底层的机器学习和人工智能技术开发人员和企业客户。

“这代表了谁将赢得下一阶段的云计算竞争，因为开发者才是真正掌握大权的人。”韦德布希证券公司股票分析师丹尼尔-艾夫斯（DanielIves）说。“随着越来越多的应用程序和技术被构建到云服务中，这已经成为了促使更多企业转向云端的巨大催化剂。”

云计算部门利润率提升

成立12年的AWS部门推动了亚马逊从无利可图的在线零售商转变为了全球市值最高的上市公司之一。今年头9个月，AWS的营收同比增长48%，至182亿美元。

而且，该部门的表现还填补了亚马逊一度十分微薄的利润率。在今年头9个月亚马逊86亿美元的营业利润中，AWS部门就贡献了其中近60%，尽管这只占公司总营收的11%。

由于较早的进入存储和计算基础设施领域，AWS在云计算市场一直保持着显著的领先地位。

杰富瑞分析师估计，AWS目前拥有65%的市场份额，而微软和谷歌的市场份额分别为25%和10%。他们预测到2022年，AWS部门营收将达到710亿美元，估值则达到3500亿美元。

市场研究机构Gartner预计，到2021年，全球公共云市场规模将从目前的1760亿美元增长至2780亿美元。这主要反映出，随着企业迁移数据和许多业务功能，云计算领域将迎来巨大发展机遇。

但分析师也表示，基于云计算的机器学习服务是一个更具竞争力的抢摊机会，微软、谷歌完全可以利用自己在构建应用程序和开发人工智能方面的专业知识，紧跟AWS的脚步。

Forrester分析师布兰登-珀塞尔（BrandonPurcell）指出，机器学习将成为医疗保健和金融服务等行业的“差异化优势”，这些行业经过多年的抵制，正在逐渐拥抱云计算。

对此，亚马逊正在面向这些领域的公司推出新产品，比如可以阅读和分析医疗记录的“理解医疗”（Complex Medical）类软件。

珀塞尔表示：“在中、短期内，来自机器学习服务的营收还将继续增长，但它在AWS总体收入中所占的比例可能仍然较低。”

早期的机器学习

贾西：“AWS是一项价值达到270亿美元体量的业务，同比增长率高达46%。但我认为，我们还只是处于美国企业和公共部门采用这一技术的早期阶段。”

尽管如此，AWS的许多客户表示“机器学习已经对他们的业务产生了积极影响”。

考克斯汽车公司（Cox Automotive）是一家向汽车经销商提供服务的公司，该公司正在利用机器学习来告诉经销商和购物者“在什么时候推出某一种车型最有可能促成交易”。

考克斯的首席技术官布莱恩-兰德曼（Bryan Landerman）表示，这些信息通过更精确地投放广告帮助经销商节省了大量广告费用。

考克斯还计划，使用本周推出的一项新的光学字符识别服务，快速扫描车主所有权名称中的信息，这一工作目前仍通过手工完成。

兰德曼表示：“我们认为，应用机器学习可以减少获取数据时所需的人工工作量，这是该技术的一个巨大优势。”