今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。

2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利：

第一个是推出“3个100”计划：

发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具；

与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作；

创造100个针对关键行业的人工智能解决方案和落地场景。

第二个福利是针对AI初学者，推出在线人工智能学院（https://school.azure.cn/），免费提供包括AI基础、核心技术和高阶应用在内的总共250课时的12门人工智能学分课程，覆盖10项应用技能。

在这两项大福利中，微软的一些核心技术正式对外开放和开源。

Azure IoT Edge开源

微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士首先介绍了Azure的现状。

Azure已经覆盖全球50多个区域，并且获得了不同地区的超过70项安全合规认证，远高于其它任何公有云服务，是“世界的计算机”。

Azure汇聚了微软在人工智能领域的全部投入与技术积累，是开发、部署、运行人工智能的最佳云平台，同时也是将智能云与智能边缘融会贯通的关键环节。

沈向洋说，到2020年，全球智能边缘设备的总数将超过200亿台，它们无需一直连接到云端，就能看会想、能听会讲。

为了帮助开发者进军智能边缘计算，微软推出了Azure IoT Edge物联网服务，它能够在Linux和Windows上运行，并在今年的Build大会上宣布开源，能够允许开发者进行扩展、添加功能，并部署到任何环境中。

Azure 上的认知服务也可以扩展到Azure IoT Edge，目前微软已经推出了定制视觉服务，可以让无人机或其它工业装备无需连接到云，就能做出快速的响应和处理。这是首个支持在边缘环境中部署的Azure认知服务。未来几个月，还会有更多服务陆续登陆Azure IoT Edge物联网服务。

大疆创新（DJI）正在与微软合作，利用Azure IoT Edge和微软人工智能服务开发适用于农业、建筑行业、公共安全及更多应用场景的解决方案。

Azure Sphere预览版

为了给边缘设备提供更加周全的安全保护，微软发布了Azure Sphere预览，这是第一个能够为联网微控制器（MCU）提供工业级安全保障的完整平台级解决方案。

Azure Sphere方案将提供经过特殊设计的安全芯片、安全操作系统和能够守护每台设备的云端安全。目前每年全球有90亿片微控制器被安装到从家用电器到工厂设备的各种机器中，但只有1%具有联网功能，Azure Sphere无疑将开启潜力巨大的市场机遇。

视觉、语音、翻译等认知服务

微软已经在全球推出24项认知服务，其中17项已经商用化。

微软的图像描述功能，不仅能够理解一张图像中多个物件，它还能够理解这些物件中间各自的关系，然后利用自然语言处理，那能够像人类一样把图像能够自然地描述出来。

视觉另外一个是是OCR功能。两周前的微软Build大会上，宣布推出一个全新改版的OCR引擎，并且已经开放预览。改版后的OCR对手写识别有了很大提高。

接下来是微软全球技术院士黄学东介绍语音和翻译方面的进展。

微软今年3月宣布其研发的机器翻译系统首次在通用新闻的汉译英上达到了人类专业水平，实现了自然语言处理的又一里程碑突破。

微软的语音和翻译新产品包括统一语音解决方案、量身定制功能、麦克风阵列开发系统。

微软跟中国移动在语音、机器翻译等领域合作，成为微软技术落地中国市场的案例。黄学东介绍，微软最近又新推出定制语音合成服务。

使用了微软语音技术的魔芋AI翻译器，刚上市两周，现在用户分布在290个城市，全球34个国家。

Tools for AI开发套件

Tools for AI是微软提供的全平台、全软件产品生命周期、支持各种深度学习框架的开发套件。开发者可以通过熟悉的Visual Studio 和Visual Studio Code开发工具，快速开发深度学习相关的程序。

其特性可以总结为：

1.Tools for AI与Visual Studio (Code) 配合，为开发者提供了一个快速入门深度学习开发的集成开发环境，包括：

跨平台的Python编辑调试环境

一键安装所有主流深度学习框架开发环境 ，包括CNTK、TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MXNet等

包含庞大的样例库和项目模板等

2.Tools for AI可与各层级云端紧密集成，方便开发者利用云端资源管理和训练深度学习模型，支持的云端服务包括：

任意的远程Linux 服务器

基于容器技术的服务器

Azure上的DLVM虚拟机；Azure ML服务；Azure Batch AI服务

深度学习平台软件Open Platform for AI (OpenPAI)

3.Tools for AI提供完整的人工智能开发生命周期管理功能，包括模型训练、模型转换、应用程序开发等。

4.Tools for AI和微软预建的高阶人工智能相服务（例如微软认知服务Cognitive Services）结合，可帮助开发者更快地开发应用程序。

其中，Azure Batch AI是微软智能云上的一项托管服务，允许数据科学家和人工智能开发者以非常简单的方式利用包括GPU在内的Azure云计算资源对人工智能模型进行训练。

数据科学家只需明确任务需求，设定输入、存储、输出等设置，其它所有与基础设施管理、规模缩放、批量工作任务相关的繁杂的后台工作都能由Azure Batch AI自动完成。

全双工语音技术开放

去年8月，小冰年度发布会上，小冰给现场的记者打了一个全双工的电话，从那之后，微软的小冰和人类之间到了超过60万个全双工电话。

当时的通话情况请看视频。

小冰已经有4次迭代，小冰的情感计算框架让她拥有Session-oriented的交流。

微软还宣布将向合作伙伴和开发者开放“全双工语音技术（Full Duplex）”，将“人机交互”进化为能像人类一样自然的“人机交流”，开发者可以使用这项技术打造自己的对话应用。今年四月，微软正式在美国和中国同步宣布了Full Duplex感官，并已完成产品化落地。

今天，微软还宣布一项人工智能内容创造的全新技能，为每个孩子定制专属于他们的有声童话故事，将于“六一”儿童节正式上线。家长可以设置童话故事的主人公和故事倾向，如更偏教育意义等，然后安排微软小冰完成创作。

开源框架

微软之前发起了开放神经网络交换（ONNX）项目，目前，已经有15家公司支持ONNX，并且还有更多公司正在加入进来。现在已经有PyTorch等六种顶级框架支持ONNX，其它框架则可以通过转换器获得支持。

在Build 2018微软全球开发者大会上，微软宣布推出跨平台、开源机器学习框架ML.NET开放预览。

ML.NET让任何 .NET开发者都能开发出自己的定制化机器学习模型，并将其融入到自己的应用中去——开发者完全无需具备开发和调试机器学习模型的经验。这一框架最初由微软研究院开发，并且在Windows、Bing、Azure等微软产品上都得到了成功的应用。通过将这一技术框架开源，微软希望能够为每一位开发者赋予驾驭机器学习的能力。

Project Brainwave

Project Brainwave能利用Azure上最先进的FPGA基础架构完成实时的人工智能处理。用户只需通过实时的单一批数据，就能得到以往需要多得多的批数据处理才能得到的性能，真正实现人工智能的实时计算。

而且，FPGA运算不仅仅只在云端提供——通过合作伙伴，也可以通过Azure Stack混合云在本地提供FPGA。如此强大的实时计算能力不仅存在于云端，同时也适用于边缘计算。

最后，为了让每个人都有机会学习人工智能，微软推出在线人工智能学院（https://school.azure.cn/），目标是一年内培养出10万余名人工智能人才，将免费提供包括AI基础、核心技术和高阶应用在内的总共250课时的12门人工智能学分课程，覆盖10项应用技能。完成课程学习的用户，还可申请微软专业学位课程（MPP，Microsoft Professional Program）作为职业技能认证。