为了在竞争中保持领头羊，慢慢的变多的企业正在寻求将人工智能技术整合到其应用程序、产品、服务，以及大数据分析方法中。但是，在人工智能迅猛发展的今天，各种新技术、新框架层出不穷，安装部署相对复杂，典型的深度训练模型需要几天到几周的计算周期，对计算力资源消耗较大。目前，企业应用人工智能技术的最简单和最流行的方法之一是使用基于云计算的人工智能即服务（AIaas）产品。

  由于“人工智能”是涵盖各种技术的广义术语，因此目前具有许多类型的人工智能即服务。人工智能的核心是能够使用机器完成人类所做的同样事情。例如，人工智能包含能查看和识别图片中物体的计算机视觉技术。它还包括使系统可以有效的进行正常对话的自然语言处理技术，以及允许计算机在没有明确编程的情况下开展学习的机器学习技术。

  现在，在行业变革的进行下，已确定进入到AI即服务的领域，以及云服务的有效支持， AI变得更可行，公司能够收集和存储无限量的数据，用于AI服务的训练或预测。并且，AI服务现在还能够给大家提供多种机器学习（ML）和深度学习（DL）的AI模型服务，以及各种复杂的解决方案，以满足企业级组织内部的AI需求。

  人工智能即服务产品能将这些类型的人工智能技术作为云计算服务提供。目前市场上的人工智能即服务产品大体上分为以下几类：

  对于很多人来说，当他们听到“人工智能”这个术语时，首先想到的就是像苹果的Siri，微软的Cortana，或亚马逊的Alexa这样的数字助理。这些工具使用自然语言处理技术与用户进行对话，并且大多数工具还使用机器学习来提高他们的技能。许多企业希望为其产品和网站添加类似的功能。事实上，据IDC公司称， 2017年支出最多的人工智能用例是自动化的客户服务代理。但从头开始创建自己的机器人对公司是一个艰巨的任务。作为替代方案，有一些厂商提供机器人平台即服务。而用户利用自己的数据对机器人进行培训，然后通过机器人回答简单的问题，而让工作人员从重复工作中解脱出来，能处理更为复杂的任务。

  应用程序编程接口（API）使研发人员可以轻松地将技术或服务集成到正在构建的应用程序或产品中。领先的云供应商都提供各种各样的API。例如，想要制作照片共享应用程序的研发人员可能会使用面部识别API为应用程序提供识别照片中个人的功能。得益于API，研发人员无需从头开始编写面部识别代码，甚至无需彻底了解它的工作原理。工作人员使用API来允许应用程序访问云中的这种功能。API可用在所有不同的用途，包括计算机视觉、计算机语音、自然语言处理、搜索、知识映射、翻译和情感检测。

  这些工具允许开发人员创建可随时间推移而改进的应用程序。一般来说，他们要开发人员或数据科学家构建模型，然后使用现有数据来训练该模型。机器学习框架在与大数据分析相关的应用程序中尤其流行，但它们也可用于创建许多别的类型的应用程序。在云端访问这些框架比为自己的机器学习任务设置自己的硬件和软件更容易、成本也更低。

  有时候组织机构想要将机器学习功能添加到应用程序中，但是他们的研发人员或数据科学家缺乏一些必要的技能或经验。完全托管的机器学习服务使用模板、预建模型和/或拖放式开发工具来简化和加速使用机器学习框架的过程。

  人工智能即服务将创造一种通用的人工智能，可当作云服务进行访问。一般的AI是一种能够以与人类相同的方式思考和沟通的计算机系统。大多数专家觉得，研究人员创建这样的人工智能技术还需要多年的努力。

  l 规则驱动型AI：也称为基于规则的AI，是最早期的AI技术之一。该技术基于一组规则或逻辑来推理和执行任务。这种AI技术通常应用于专家系统、决策支持系统等领域。

  l 机器学习：是目前最为热门和大范围的应用的AI技术之一。它基于数据的输入和输出，通过自我学习和优化来改进预测或决策的准确性。机器学习通常被用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

  l 深度学习：是一种机器学习的子集，它模拟了人脑的神经网络系统。深度学习通过多层次的神经网络来识别、分类和处理大量的数据。深度学习通常被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。

  l 自然语言处理：是一种使计算机能够理解、解释和生成自然语言的技术。该技术能使计算机读懂人类语言并回答问题、翻译文本等。

  l 计算机视觉：是一种使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。该技术能用于图像识别、人脸识别、目标检测、无人驾驶等领域。

  l 增强学习：是一种通过探索环境和获得反馈来学习最佳行为的技术。增强学习通常被应用于自动控制、游戏AI等领域。

  除了以上列举的技术，还有一些新兴的AI技术，如对抗生成网络（GAN）、自主车辆、区块链技术和人工智能芯片等。

  一些组织（主要是非常大的企业）选择投资自己的AI研究和硬件。然而，许多企业更喜欢用AI即服务，因为这种方法提供了许多好处，其中包括：

  （1）高级基础设施：AI应用程序，特别是机器学习和深度学习应用程序，可以在具有多个并行运行工作负载的高速图形处理单元（GPU）的服务器上执行最佳性能。但是，这些系统对于很多企业来说非常昂贵，无法为公司可以提供更多的帮助。人工智能即服务使组织能够以可承受的成本来应用这些超高速计算机。

  （2）低成本：人工智能即服务不仅不需要为昂贵的硬件支付费用，还可以让组织只为他们所使用硬件支付费用。在云计算术语中，大多数人工智能工作负载被认为是“突发”的，也就是说，他们要很短的时间获得大量的计算能力。人工智能即服务只向他们收取使用的服务费用，大幅度的降低了成本。

  （3）可扩展性：与别的类型的云服务一样，人工智能即服务使其非常容易扩展。组织通常从一个试点项目开始，让他们看到人工智能如何有用。以AI即服务，他们能够快速将该试点项目转化为全面生产，并随着需求的增长而扩大规模。

  （4）可用性：一些最好的AI工具可用于开源许可证，虽然价格低，但这些开源AI工具并不总是很容易使用。云计算人工智能服务通常使研发人员更容易访问人工智能功能，而无需他们成为这方面的技术专家。

  人工智能即服务的两个最大缺点也是所有云计算服务都面临的两个问题：安全性和合规性。

  许多AI应用程序（尤其是结合机器学习功能的应用程序）依赖于大量的数据。如果这一些数据将驻留在云中或转移到云端，组织需要确保它们具有适当的安全措施，包括在空闲和传输时进行加密。

  在某些情况下，法规可能会阻止某些行业某些类型的敏感数据存储在云中。其他法律要求某些数据仍在其所在国家的境内。在这一些状况下，可能没办法将AI用作这些特定用例的服务。

  另一个潜在的缺点是人工智能即服务可能很复杂。组织将不得已花费时间和精力来培训和聘用具有AI和云计算技能的员工。然而，许多组织认为，这个障碍可以轻易克服，并且采用人工智能即服务将会得到长期的回报。

  对于广大企业而言，人工智能最大的诱惑来自于它能代替许多传统意义上的人工操作。其中，多种媒体内容的学习与智能生成就是典型的应用之一，其背后又有相关的技术提供了有力的支撑。系统智能生成的多媒体内容具体可大致分为文本、图片及视频等方面。