[ 编者按 ] AI与云计算的融合正在引领科技发展的新趋势。
云计算的优势在于其资源池化、按需使用和网络化计算等特点。这些特点使其能够提供更加灵活、高效和可扩展的计算和存储资源。而与AI融合后，云计算的智能化水平进一步提高，使得云计算能够更好地满足不断变化的业务需求。
例如，AI云监控可以对云端资源进行实时监测和预警，及时发现并处理潜在的安全威胁，确保云端资源的安全性；AI云存储可以对数据进行智能分类、索引和检索，可以更高效地存储和访问数据，提高数据管理和使用的效率。
通过将AI部署在云端，企业可以获得更高效、更灵活、更安全的AI应用体验。总之，云和AI越来越紧密。这也使得两者相互促进，共同推动企业的数字化转型和创新。
一些常见的AI+云计算的应用
客户洞察与销售优化
尽管大数据已经不是什么新鲜概念了，但仍有不少企业对其真正潜力了解不足。虽然它们自动收集的来自交易、社交媒体和网站流量的大规模数据集看似十分有用，但结构化、表格化的数据才是真正发挥AI模型强大能力的地方。
更强的客户分析能力
AI现在也已经开始具备图像和视频识别能力，将其运用到客户流程中来，能帮助企业更深入了解客户的查询、选择和偏好，实现更个性化的客户体验，提高客户满意度。 机器学习算法最著名的应用之一是Spotify的用户推荐系统。借助协同过滤，算法能收集每个用户的历史数据（播放列表和最喜欢的艺术家、收听时跳过的曲目等），然后将他们的音乐消费与类似用户的音乐消费进行比较，从而提供更受欢迎的“个性化推荐”。
质量控制
视觉AI能“不厌其烦”地每天检测大量成品，在一定的训练后，它便能非常准确地检测出缺陷物品。此外，AI 助手还能快速检测物体并做分类，还能识别可能存在的生产风险。
全渠道订单管理
利用AI进行端到端订单管理的云托管网站/门户，可以利用集合体，无缝从多渠道收集订单，包括产品页面、营销短信、活动邮件和促销广告等。然后通过提取订单中的关键要素，相应地创建客户记录，并根据预先确定的逻辑和信用状况对其进行评分，最后再将其发送给包装/跟踪团队进行派送。
从“云计算”的定义说起
“云计算”是分布式计算的一种，指的是通过互联网“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。它通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源。企业可以随时在需要时访问它们，而无需自己购买或维护实体的IT基础设施。对于许多企业来说，云计算是数据和IT现代化计划的关键部分。 现阶段，我们所提到的云服务已经不单单是指分布式计算了，它还涵盖了效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云部署的类型
▨ 公共云（Public Cloud）
企业通过云服务提供商在互联网上提供计算资源、服务器、存储和应用程序。此时，创建公共云所需的所有硬件、软件和其他支持基础设施都是由云咨询服务提供商拥有并运营的。
▨ 私有云（Private Clouds）
只针对单一企业提供专用的计算资源，它既可部署在企业的数据中心，也可以由提供商托管。与公共云相比，私有云拥有专门为其定制的专用资源，具有更高的云平台安全性和隐私级别。
▨ 混合云（Hybrid clouds）
混合云结合了私有云和公共云平台的元素，通过技术连接起来，使数据和应用程序能够无缝共存。敏感的服务和应用程序可以安全地驻留在私有云中，而公共网络服务器，或者面向客户的终端则驻留在公共云中。目前，大多数流行的第三方提供商都提供混合云模式，使企业能够更自由地满足每个应用部署的特定基础设施需求。
云计算服务
云计算的动态特性为创建更先进的服务奠定了基础，从而弥补敏捷与开发运维团队的不足，提供一些基本功能。
▨ IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）是云服务的基础层，方便企业从云提供商处租用其IT基础设施，包括服务器、存储设备、网络和操作系统等。
▨ PaaS（Platform as a service，平台即服务）建立在IaaS基础上的云基础设施，为用户提供构建用户级工具和应用程序的资源。它提供计算、网络和存储资源，以及开发工具、数据库管理系统和中间件，用于工具和应用程序的创建。
▨ SaaS（Software as a service，软件即服务）指通过互联网按需提供软件应用程序，通常是订阅式的，由云提供商管理并负责托管和维护，后续的更新、云平台安全补丁和必要的升级都由他们解决。
整体来说，云部署方便了团队可直接端到端连接各个工具，从而更简单地监控流程的各个部分。对于企业来说，全面监控是开发运维工作的另一重要方面，可以方便团队更快处理问题与事故。云提供商会提供监测系统健康状况的指标，如应用程序和服务器CPU利用率、内存容量使用率、请求率、错误率、平均响应时间等。而对多虚拟机（VM）负载的监控则能方便团队在需求增加时迅速做出反应，或根据这些指标自动进行扩展，从而减少人工干预和成本。
当AI遇上云计算
如今的企业产生和收集大量的数据和信息，但将它们理解、运用、流动起来并非易事，更不用谈用数据驱动决策了。这恰恰就是AI驱动的云计算发挥作用的地方——AI算法可以解读这些数据，为企业提供有价值的洞察，驱动明智的决策，优化运营并推动增长。 另一方面，云计算为AI提供了强大的计算能力和数据存储空间，以及能够随时随地获得所需资源和算法支持的灵活性、可拓展性，这使得AI能够进行大规模的数据处理和模型训练，从而加速AI的应用和发展。 此外，云端AI还有以下几点可以直观感受到的好处：
节约成本
云模型能让企业方便地根据实际需求购买所需的存储空间，从而大幅削减传统基础设施成本。在这种模式下，企业可以将节省下来的成本投入到AI的开发中，再加上有了云端服务，不需要建立自己的实体数据中心，这也能大大降低项目成本。 因为云解决方案并不能满足所有人的需求，因此企业还可以根据各自的业务需求创建定制化的环境。虽然每个环境可能略有不同，但都能在支持AI开发和扩展的同时节约成本。
敏捷开发
AI和云计算的结合是敏捷解决方案开发的关键，可以提高流程效率，同时降低错误率；这两个因素对于满足客户对快速、精确交付的需求以及实现公司目标至关重要。
团队整合
开发运维团队可以借助云计算连通各部门间的数据（根据用户层级进行管理），从而优化工作流程，并促进信息交流。
高效利用数据
对于希望获得并管理更多数据的企业来说，云上AI协作十分有必要。云环境可提供更广泛的数据存储，而不受传统物理服务器所限制；而大容量AI系统能够接收更多数据，分析哪些数据对企业更有用，从而提供准确的智能服务。 此外，AI和云计算都能实现大规模数据管理，但AI还能提供广泛的数据挖掘功能。通过自动化分析大量信息，并根据个体业务需求进行筛选，企业能够充分利用之前曾“挖掘”或筛选过的信息。 混合云环境下，AI能更好地管理私有云和公共云之间的数据传输，实现无缝连接，提供更便捷的访问和连接能力，方便企业管理与控制前所未有的大数据。
自动化
另一大值得关注的应用，便是由AI实现的智能自动化。这种类型的智能自动化能让云资源的使用变得更加容易，因为AI可以通过之前的预测算法来自动执行任务，使得操作更加精确、更具分析性。 云端AI能让数据分析比以往更高效，可快速识别多个数据集中的趋势与模式，以便进一步研究。AI还可以从云环境的历史数据中学习，识别当前标准并提出建议——在消除人为错误的同时实现数据分析过程的自动化。 这些变化都在表明：AI大大加快了数据分析的速度，为企业及其客户提供了符合实际运营需求的定制化决策辅助。
发挥更强大的力量
如今，现有的云计算技术之间有着很大差别，因为它们不再仅仅存在于数据中心内。有些完全存在于私有设施中，而有些则从“边缘”一直延伸到“传统数据中心机架”。 如果能将AI、云计算和物联网集成到产品和研发中，对于任何企业来说，都是改变商业运营的机遇。 未来，企业可以从以下几个方面着手，让AI赋能云计算，发挥更大的力量：
▨ 智能自动化：AI驱动的自动化可以简化繁琐且耗时的云管理任务，提升运营效率，同时还能减少人为错误，使IT团队得以专注于更具战略性的事务。
▨ 预测分析：AI算法可以分析历史云存储数据，识别模式，检测异常并进行预测——这使得企业能够预测潜在问题并采取措施解决它们，优化资源使用并做出数据驱动的决策。
▨ 智能安全：AI可以通过使用机器学习算法，在云环境中为其增加另一层保护，快速实时检测和应对潜在的安全威胁。
▨ 自然语言处理：基于云的AI服务，如聊天机器人和虚拟助手，利用自然语言处理来理解用户的查询和请求，并做出相应回应。这些AI界面可与云服务进行无缝互动，同时改善用户体验并提供自助服务功能。
▨ 智能数据管理：AI可以帮助企业完成数据管理任务，如分类、去重和生命周期跟踪。企业可以将AI算法应用于云存储数据集，从而分析得出更有洞察的参考，加强数据管理，并确保符合数据隐私法规。
▨ 机器学习即服务：云服务提供商现在已经开始提供机器学习即服务（Machine Learning as a Service，MLaaS），方便企业轻松访问并在应用程序中使用这些预训练的AI模型和框架。MLaaS通过简化模型的创建和部署，使AI的应用变得更加简单，进一步降低了组织发挥其潜力的门槛。
