AICon全球人工智能与机器学习技术大会是由极客邦科技InfoQ中国主办的技术盛会，大会为期2天，主要面向各行业对AI技术感兴趣的中高端技术人员。大会将重点关注人工智能的落地实践，与企业一起探寻AI的边界。在AICon上，你将会看到国内外知名企业的人工智能落地案例，也能与国内顶尖的人工智能专家探讨相关的技术实践，使企业可以根据最佳实践确定自己的选型方案，并提前预估相关的风险和收益，实现技术落地。
霍秉杰： 我之前在国内的互联网公司和外企都工作过，比如金山、CA Technologies 和 IGT，做过企业软件，也参与过大数据相关的产品。我是16年加入青云的，主要负责青云大数据平台上的产品搭建、设计、架构这方面的事情。
霍秉杰： 青云的产品传统的优势是IaaS层，我们在IaaS层有软件定义网络、软件定义存储，这些都是非常领先的，我们也是最早推出软件定义这个概念的。最近两年，我们也决心把我们的PaaS层打造成我们另一个优势，就是通过刚才我们分享的主题“应用开放平台”，通过这个平台把我们的PaaS能力暴露出来，暴露给广大开发者，用它来打造一个应用的生态，通过生态的力量使我们的用户能够使用到更好的服务和产品。这是我们的一个优势。
霍秉杰： 核心技术最主要的就是QingCloud Application Framework，就是我们的应用服务框架，这个框架里面其实还包含了很多方面，比如元信息的服务，我们通过将开源的Etcd改造成Metad，来管理我们应用的元信息，再通过改造Confd来管理我们的Agent，这是元信息和应用集群节点交互这方面。从另外一个角度讲，我们的Application Framework还包含了一些和IaaS层调度相关的工作，包括管理应用的生命周期。一个云应用的生命周期可能包含启动、停止、创建、删除、重启等，可能涉及多节点多角色的集群，如果会涉及比较复杂的顺序问题，就可以通过我们这个框架很好地去管理这个应用的生命周期。另外客户可能有备份的需求，或者恢复的需求，我们这个框架也是支持的，只要用很简单的方式就可以把应用数据做好备份。另外一个就是升级，应用会有不同的版本，发布新版之后，旧版能不能升级到新版、通过执行什么命令去升级，这在我们的框架中都定义好了，开发者可以很容易地去使用。
霍秉杰： 我们的框架具备弹性伸缩的能力，并且也将这个能力开放出来了，开发者可能拥有不同的应用，如果需要做垂直伸缩或者水平伸缩，可能会有不同的命令需要执行，而我们已经定义好了框架，开发者只要在配置文件里写好，在加节点的时候要执行什么命令、删节点的时候要执行什么命令，不需要关心云端的实现细节，这也是我们的一个特点。
霍秉杰： 目前深度学习平台只是作为应用开放平台里面的一个应用，应用开放平台本身并没有用到深度学习技术，但是我们有计划在云平台的运维上引入机器学习和深度学习技术。比如说云平台的运维每天会产生很多的数据，我们能不能根据这个数据找到一些模式，预测什么时间和地点会比较拥堵、哪些地方容易出故障，然后通过这些预测能够使我们的云平台更好、更平滑地运行。
霍秉杰： 目前支持四个，比较流行的就是TensorFlow、Caffe，还有PyTorch，是今年Facebook新开源的，还有一个就是Keras，是基于TensorFlow顶层的一个框架。集群规模目前还不大，但是因为我们的节点和GPU之间是直通的，而我们GPU是非常强劲的，如果没记错的话，应该是16G的显存，所以计算能力也是很强的，大部分用户可能还用不到太大的规模。当然，我们也会持续监测用户的需求，如果他们后续有更大规模集群的需求，我们也会开放更大规模的平台。
霍秉杰： 我们经常遇到的一个挑战是，我们经常接触到一些开发者，他们会有各种各样的问题，但是后来我们发现这些问题其实都已经写在我们的文档里了，但开发者可能就不太爱去看文档，他们更喜欢当面和你讨论，比如在微信群里。为了解决这个问题，我们在文档方面也做了一些增强，把开发需要注意的地方尽可能写得更清楚、更明白，对用户更加友好，同时也会不停地更新文档。
霍秉杰： 比如我们交通行业的合作伙伴，他可能在高速公路上有收费站，就会有车牌识别和存储的需求。首先他扫描到一个车牌，然后传到我们云端的对象存储里去，通过对象存储触发异步处理框架，去调用我们开放平台里的车牌识别应用，而这个车牌识别应用其实也是我们的合作伙伴商汤科技开发的，通过这样一个过程就能够实时地存储、分析、识别海量的车牌。另外一个案例是我们和Face++达成了合作，他们的人脸识别、证件识别能力也已经发布到了我们的开放平台AppCenter里了，用户通过调用API就能拥有人脸识别和证件识别的能力。
请您谈一下对未来人工智能发展趋势的展望?
霍秉杰： 这个题目有点大，但是从我们工程师的角度来讲，我觉得它彻底地改变了软件和服务开发和交付的方式。现在很多的软件其实都具有机器学习的能力，比如大家常用的一些东西，像新闻、音乐等，它们都具备识别个人兴趣和特点的能力，从而给你推送跟你特别相关的信息，这个我觉得是非常好的人工智能应用，我想以后的软件服务可能都会越来越个性化。在个性化和智能化这两方面，它彻底地改变了软件开发的方式和理念。
霍秉杰： 就像我刚才分享过的，云计算和人工智能可能就是天生的一对，因为人工智能是需要海量的数据和强大的计算能力的，但是这些东西，比如海量的数据只能存储在云里面，而强大的计算能力可能大多也需要由云来提供，所以他们两个是分不开的。
霍秉杰： 在人工智能方面的挑战有几点，我觉得首先是客户可能已经有一些大数据方面的投资，但是懂大数据的工程师，可能不是很懂人工智能技术，像机器学习、深度学习这些技术和大数据技术栈的结合可能也会有些沟沟坎坎，有不少东西需要探索，需要去思考怎么更好地利用已有的IT方面的投资，去和机器学习、深度学习这些人工智能技术结合起来。另外一个就是，像我刚才说的，我们的云平台运维也考虑通过AI技术去增强云平台的能力，也就是怎么对传统的软件和服务进行人工智能化的改造，使它能够具有一些个性化、智能化的特点。
对青云本身来讲，你们所面对的挑战又是什么?
霍秉杰： 我们面对的挑战还是挺多的，因为我们的竞争对手都是非常强大的，和巨头竞争每天都是挑战。