頻頻被關注的AI ，怎樣才能用著舒心？
如今，智慧音箱、自動駕駛、智慧家居、個性化零售等爭先恐後地闖入人們的生活，大體來看都從不同領域、各種角度彰顯著AI智慧的內涵。
AI 所表現的“智慧性”不但方便了生活，更引起了資本的競相追逐。相關資料顯示，去年一年時間，全球範圍內AI 初創企業的融資金額達到152億美元，創造了歷史新高。
話說，就連這份在新興科技領域已有17年曆史的權威榜單《麻省理工科技評論》，在評選2018年“全球十大突破性技術”的過程中，也將AI列為“榜上有名”。
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小編遍尋資料發現，回顧過去幾年的上榜技術，越來越多與AI有關的技術入選榜單，例如2008年的機器學習、2009年的 Siri、2013年的深度學習、2014年的神經形態晶片、2016年的語音介面與知識分享型機器人以及 2017年的自動駕駛卡車與強化學習等，可見AI影響之深。
但另一方面，我們也發覺，儘管AI影響範圍如此之廣，但仍然還只是亞馬遜、谷歌等大體量企業的玩具以及部分創業公司的顯著標籤。對於絕大多數企業來說，AI 的成本高以及全面部署的困難性依然會帶來不小的困擾。
基於這樣的背景，有人稱，AI這波來勢洶洶的浪潮實在需要一個智慧化的堅實“底座”來加以支撐，才能“站得住腳、走的更遠”。如此思來想去，雲端計算就被“首當其衝”列入了備選陣營中，正所謂基於雲端計算的機器學習工具才能真正將AI持續推進並帶來更廣泛的受眾，就是這個道理。
如果我們靜下心來仔細捋一捋技術發展的脈絡以及如今行業領域發生的變革，就能明白，AI的“復興之路”能否走的“順暢”，關鍵還是取決於三大要素：資料、算力、演算法。
就在AI 大舉推動人類社會向智慧化發展的過程中，毋庸置疑，核心驅動力就是算力。算力神助攻AI 發展的同時，AI技術也反向推進了雲端計算自身的智慧革新，兩者關係可謂是相輔相成。
所以，被稱為“智慧化底座”的雲端計算與火熱AI 關係究竟為何物?
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至關重要的一點，雲端計算可以為AI 發展提供更新、更強大的計算能力。
伴隨著網際網路的發展，絕大部分資料都在網上產生並通過雲端計算加以普及，很多行業企業基本都根植在雲上。資料產生在雲端，資料消費還是在雲端，所以在雲上完成機器學習訓練以及Inference是非常自然的一件事。
另外，隨著資料量的迅速增加以及AI 技術的如日益發展，雲端計算不僅為傳統計算帶來了創新性的變革，更關鍵的一點，雲自身的智慧化演進也被妥妥的提上了日程，畢竟絕大多數雲廠商的服務早已不再單一，更多一站式、智慧化的需求滿足均來自AI 技術的雲端部署，如此看來雲也是需要AI 來助力的!
或許，正是由於這兩點才令遍地開花的雲服務商都在緊鑼密鼓地佈局AI。
那麼究竟該如何真正“理順”雲端計算與AI的關係並更好地利用雲AI 技術呢?
關鍵來啦!
10月27日，座標深圳，一場以《抱緊“雲+AI的未來，你準備好了嗎?”》為主題的UCan下午茶沙龍活動即將登陸。
屆時，將有人工智慧以及雲端計算領域的重量級嘉賓們帶來史無前例的精彩分享：
UCloud LabU深度學習開發工程師範融將圍繞AI公有云平臺實踐，論述UCloud如何利用公有云的規模效應和分時租賃特性，降低企業的AI轉型門檻，使廣大公有云使用者在不改變AI演算法開發流程的基礎上，為其提供一套開箱即用的開發、測試、乃至生產環境。
UCloud 解決方案架構師徐強帶來的分享，將重點探討人工智慧背後的雲端計算，特別針對人工智慧初創型企業以及個人學習，讓大家專注於自身的演算法以及業務程式碼。
探智立方CTO 錢廣銳將重點講述目前在機器/深度學習模型搜尋方法的進展以及不同方法之間的差異分析，並介紹探智立方的DarwinML自動化模型設計平臺底層進化演算法實現、特性以及DarwinML在金融、製造業領域內的實際案例。
達觀資料聯合創始人張健會針對篇幅較長的文字進行內容理解和資訊挖掘的過程中，如何應用深度學習技術來進行更好的分析挖掘。另外還會探討深度學習模型和統計語言模型的相互結合，以及工程實踐中值得注意的應用點等實踐知識。
在這個火熱的時代，AI技術不再是一個獨立的產品，而是一種“基本生產力”，它適用於大部分經濟活動，可以讓各行各業都產生“增倍效應”，可以預見的是，未來TA釋放的力量或許會更強大。
但在釋放強大力量的同時，雲端計算是基礎、是載體，這一點毋庸置疑。當AI 被廣泛投射到具體的行業應用時，又會激發對架構計算的旺盛需求，進而助力雲端計算進一步迭代發展，兩者形成良性迴圈。
都看到這裡了，還不趕快抓緊時間報名瞧瞧，追趕這輛“雲+AI”的早班車?