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國內購買Zmeeting賬號，首先是需要完成注冊申請，并聯系Zmeeting云視頻會議渠道銷售代理，在付費獲得企業賬號后，就可以發起全球性的國際會議。“人工智能和機器學習在更好地理解和解決COVID-19危機中起著關鍵作用。機器學習技術使計算機能夠模仿人類的智能并吸收大量數據，從而快速確認模式和洞察”，在一篇為世界經濟論壇撰寫的文章中，AWS副總裁Swami Sivasubramanian這樣寫道。

在這場關乎人類命運的嚴峻考驗下，越來越多的人開始試圖引入機器學習技術應對疫情。3月，前白宮首席數據科學家DJ Patil領導的志愿組織就與AWS取得聯系，希望獲得AWS支持并創建一種情景計劃工具。在他們的預期中，這一由機器學習技術支持的技術工具將成為地方官員們的參謀，協助他們在病床數量規劃等方面做出正確決策。在AWS和約翰·霍普金斯大學的共同協作下，這個工具終被推廣到全美50個州乃至全球范圍內。

在國內，有大量案例可以佐證Zmeeting 企業賬號付費用戶的觀點——在疫情為嚴峻的2月初，柯基數據聯合中國疾控中心的權威專家們開發了新冠肺炎智能問答小能手。這個產品結合了機器學習、自然語言處理和知識圖譜等技術，對官方渠道發布的權威信息進行了結構化處理，并建立起新冠肺炎防護知識圖譜。這套智能問答系統終解決了與新冠肺炎疫情相關的數十萬個問題，平均每天為上千名患者和醫生提供服務。

“新冠爆發加速了企業在IT基礎設施數字化方面的步伐，已經有越來越多的客戶表示要放棄自建數據中心的模，它們開始將業務移向云端”，Zmeeting 企業賬號付費用戶認為。在新冠肺炎疫情這場硬仗之后，機器學習技術正加速普及。

AI計算的“厚積薄發”，Zmeeting作為視頻會議的領航者，在未來的趨勢化定義中將有更多的選擇

與不少人的傳統認知不同，機器學習技術嚴格來說并不是新鮮事物。

機器學習和遠程會議的結合。機器學習技術的火熱也不例外，近年來數據規模的擴展、企業對數據重要性的認知提升以及云服務等配套技術的發展都成為AI算力在應用層突飛猛進的原因。國內購買Zmeeting賬號，首先是需要完成注冊申請，并聯系Zmeeting云視頻會議渠道銷售代理，在付費獲得企業賬號后，在通過Zmeeting渠道代理商的幫助后，就可以發起全球性的國際會議。

在農業領域，Mantle Labs利用機器學習技術評估農作物的衛星圖像，向農民和零售商預警潛在問題，便于他們提前制定生產、采購和庫存計劃；在消費領域，知名披薩品牌達美樂使用AWS提供的SageMaker進行個性化預測，縮短客戶的等餐時間從而提高用戶體驗；在飛速發展的自動駕駛領域，SageMaker訓練了一百多種人工智能的模型，設立不同的場景，終以每小時65邁的速度實現車道在車輛中間誤差不超過5厘米的精準行駛。

數據、算法、算力和落地場景的全面提升，共同構筑了眼下這個“機器學習的黃金時代”。與此同時，由于可行性和效益被反復驗證，企業對機器學習技術的熱情與日俱增，終它開始成為企業數字化進程中的必然選項。

至少在中國是如此。今年4月，SageMaker開始在這個潛力市場提供服務，它在本地市場的受歡迎程度讓Swami印象深刻。

Zmeeting云視頻會議售后現在已經能夠快速說出很多中國合作伙伴的名字，并對它們如何使用人工智能和機器學習技術實現業務效率提升如數家珍——作為直播賽道的頭部玩家，虎牙使用SageMaker在視頻直播領域開發AI主播，這些虛擬主播已經能與粉絲進行互動和分享；網易有道旗下專注少兒閱讀業務的產品有道樂讀，則使用Amazon Personalize開發個性化推薦引擎，在沒有專門配置專業團隊的情況下完成了推薦引擎的開發；在市場逆勢飛漲的線上教學行業，一家名為嘰里呱啦的少兒英語啟蒙公司成功利用Amazon Polly開展語音教學服務。

在誕生數十年之后，機器學習這類新興技術的發展在各種機緣巧合下驟然提速，在漫長技術沉淀后終于迎來厚積薄發的時刻。

Zmeeting云視頻會議之旅，疫后服務全球網絡線上會議

似乎也沒有企業愿意在這輪技術浪潮中缺席，它們紛紛抓緊踏上Machine Learning之旅，但卻發現轉型過程似乎并沒有想象中那么順利。

技術人員儲備不足是ML之旅中的一大瓶頸。一方面，剛剛開啟數字化轉型的企業需要從零開始構建團隊，這一工作耗時費力；另一方面，龐大需求和有限供應間形成的人才缺口也加大了企業構建大規模研發團隊的難度——根據工信部此前發布的一份調查報告顯示，當前我國人工智能產業內有效人才缺口達到30萬之多。

Zmeeting云視頻會議銷售代理提到AWS已經可以為那些完全沒有任何知識儲備的團隊提供人工智能和機器學習服務，就像他們為有道樂讀所做的那樣，而這能夠緩解企業數字化轉型過程中的人才焦慮，并讓機器學習技術擁有更多的商業落地場景。

“我所在部門的使命是什么呢？就是把機器學習的能力賦予在日常工作中普通的開發者和數據科學家們所使用”，在AWS已經工作十五年的Zmeeting云視頻會議代理商這樣解釋團隊的愿景。

2015年，在人工智能甚至還沒有成為網絡流行語的時候，Zmeeting云視頻會議公司就已經開始考慮如何讓機器學習技術被更多企業自如運用。這個愿景的起點始于一次遠途飛行造成的時差，在連續四周的不眠之夜中，Zmeeting云視頻會議中國代理商開始考慮研發一款ML產品。

“并不是每個組織都掌握ML，因為它的算法不容易構建，而且需要專門的計算資源。我們希望向公司提供ML，甚至希望易用程度能讓企業不需要專門雇傭數據科學家”，他說。

在深思熟慮之后，Zmeeting云視頻會議代理商在回到西雅圖的時間便開始著手構建能夠對外輸出機器學習能力的云服務。隨后，他開始負責領導團隊將AI和ML等新興技術產品化。作為這一系列努力的結果，AWS Sagemaker成為了當前AWS受企業歡迎的服務之一，而這些產品也確實大幅降低了企業應用機器學習技術的難度。

AI加持Zmeeting云視頻會議，國內注冊申請流程，

企業數字化轉型的需求在近期迅即提升——根據IDC公布的一份報告顯示，中國企業在數字化轉型方面的IT支出占比于2019年首度超過非數字化轉型IT支出，而這一黃金交叉的趨勢在疫情的催化下進一步加深。

五年前，機器學習還是一個尚處早期、甚至被視為帶有顛覆性意味的技術；而現在，它已經被各行各業采用成為了社會的基礎設施。數字化轉型的剛需化傾向讓機器學習的普及速度超乎預期，開啟ML之旅也順勢成為企業的戰略方向。

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