好的AI系統可以給企業帶來了巨大的競爭優勢。從理論上講，人工智能和機器學習軟件可以使企業業務流程自動化，使員工能夠更高效地工作，并可以大大提高客戶體驗。AI系統可以用于大量數據分析和預測分析，從而最終提升企業管理和決策。AI可以利用云計算來提高計算能力，從而實現更快地挖掘數據。

人工智能已經發展了幾十年。在1980年代的人工智能第一次爆發之后，在上世紀90年代又經歷了"人工智能冬天"。自2015年以來隨著計算機云化和集群化導致算力的大規模提升，讓神經網絡的深度網絡成了現實，人工智能又逢春。大批企業和投資都想抓住這個機遇，AI不論在理論上、實踐上都得到了極大發展。

可以說在2020年的今天，如果一個企業不使用AI，馬上就會落在起跑線。

大家都在紛紛入檻AI，但是現在AI還是群雄逐鹿，百家爭鳴，如何選擇一個合適的AI系統是個困擾大家的問題。本文我們就來介紹一下實現最流行的AI系統。

TensorFlow

口號：機器學習的開源領導者，受到開發人員的青睞。

官網：https://tensorflow.google.cn

由谷歌開發的TensorFlow，是目前最流行的AI系統，實際也成為業界機器學習的代名詞。TensorFlow是免費并且開放源，其開放模型使其能夠被廣泛地被采納。TensorFlow 是一個端到端開源機器學習平臺。它擁有一個全面而靈活的生態系統，其中包含各種工具、庫和社區資源，可助力研究人員推動先進機器學習技術的發展，并使開發者能夠輕松地構建和部署由機器學習提供支持的應用。TensorFlow具有的開放式體系結構使其可以靈活地用于GPU（圖形處理單元，驅動AI的"超充電"硬件）或CPU（中央處理單元，不那么快的硬件）進行計算。Tensorflow可以說是用于構建和部署機器學習模型的全球頂級AI工具。

Tensorflow在圖形分類、音頻處理、推薦系統和自然語言處理等場景下有著豐富的應用，是目前最熱門的機器學習框架。

在擴展應用上TensorFlow 也提供Python，C/C++、JAVA、Go、R 等其它編程語言的接口。

簡單實例：

H2O.ai

口號：為所有人提供AI。

官網：h2o.ia

H20提供了一套多樣化的AI軟件產品。其中包括一個開源機器學習平臺，一個與Spark的開源集成以及一個名為AutoML的工具，該工具可以進行可擴展的自動化機器學習。其中最有趣的是H2O Q，它允許公司創建自己的AI應用程序。這些AI應用程序具有一系列儀表板，實時數據進行了更新，可以從許多連接器獲取這些實時數據。

H20簡單易上手，支持多種語言，包括R，Python，Java, Scala, REST，甚至無需代碼使用Flow，可是直接開始做模型。

H20算法支持豐富，支持Gradient Boosting machine (GBM)，Deep Learning等。

H20對外擴展也很豐富，支持多種數據接口：HDFS, S3, SQL和NoSQL等，也可以導出格式統一的POJO，減少把模型重新寫成應用格式的時間。

實例：

PyTorch

口號：從研究到生產。

官網：https://pytorch.org/

PyTorch是由Facebook開源的Python機器學習庫，主要用于自然語言處理等應用程序。

PyTorch提供強大的GPU加速的張量計算（如NumPy）和自動求導系統的的深度神經網絡。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同時也可以看成一個擁有自動求導功能的強大的深度神經網絡。除了Facebook外，它已經被Twitter、CMU和Salesforce等機構采用

PyTorch和TensorFlow一樣有豐富的社區支持。和TensorFlow一樣，PyTorch的計算單位也是一個Tensor（張量），其內部也有一個計算圖（graph），只是它的變量有自動求梯度的功能。Tensorflow的計算圖Graph是靜態的，而PyTorch的Graph是動態的。

Pytorch目前已經納入了Caffe2代碼，成了最流行的ML框架之一。大量的研究和系統都采用Pytorch。

Pytorch 最新版本為1.6。

實例：

Mxnet

口號：從研究到生產。

官網：mxnet.Apache.org

mxnet是一款輕量級，便攜式，靈活的分布式/移動深度學習系統，是由華人科學家李沐開發，后李沐加入亞馬遜AI團隊，由亞馬遜開源并推進的深度學習框架。mxnet具有廣泛的語言支持，可以用包括Python，R，Julia，Scala，Go，JavaScript等語言，

實例:

Keras

口號：為了類的機器學習

官網： https://keras.io

Keras 是由Python開發神經網絡接口，它支持以TF，CNTK,或Theano 作為后端運行。Keras立足于開發解決靈活快速進行ML實驗，更快的把IDEA轉化為實踐并得到結果。Keras允許以簡單而快速的原型設計（由于用戶友好，高度模塊化，可擴展性）。Keras同時支持卷積神經網絡和循環神經網絡，以及兩者的組合。Keras可在CPU和GPU上無縫運行。

實例：

CNTK

官倉：https://github.com/Microsoft/CNTK

CNTK 是開源的分布式深度學習框架，全稱Microsoft Cognitive Toolkit（認知工具包，CNTK）。CNTK通過有向圖將神經網絡描述為一系列計算步驟。CNTK允許用戶輕松實現和組合流行的模型類型，例如前饋DNN，卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN / LSTM）。 CNTK通過跨多個GPU和服務器的自動區分和并行化實現隨機梯度下降（SGD，錯誤反向傳播）學習。

CNTK支持64位linux或64位windows操作系統。可以通過二進制包安裝或者通過clone GitHub源代碼編譯安裝。

CNTK提供多語言庫使用，包括Python，C＃和C++，也支持在Python和Java程序中使用CNTK模型評估功能。

CNTK當前版本為2.7。

實例：

BigML

口號：對機器學習的強大承諾，提供了廣泛的ML建模工具。

官網：https://bigml.com

BigML是一個軟件平臺，提供了一系列ML工具，使用戶能夠構建應用程序，并包括各種ML建模，時間序列預測，安全異常檢測等，在開發人員和科學學術界具有一定的追隨者。BigML提供端到端解決方案，使用戶能夠將數據轉換為有用的模型，這些模型可以在云中嵌入式，本地部署或遠程部署。這包括有監督和無監督的學習，以及預構建的ML算法菜單，以加快可行系統的生產。另外，BigML提供了一個協作系統，因此團隊可以一起工作以構建其ML模型。

實例：

Valohai

口號：給團隊的MLOps平臺。

官網：https:// valohai.com

可以將Valohai視為一種元AI工具，因為它可以幫助機器學習項目更快，更高效地運行。該平臺可以自動化MLOps，從合規性到測試。Valohai采用開放式方法來簡化ML團隊使用的許多任務和流程。

Valohai是一個Paas平臺，用戶可以免費注冊，并實現機器編排、管道管理、批量推理。用戶可以通過Python3本地代碼，Github倉庫或者Jupyter Notebook發布任務，然后在其valhohai獲得計算結果。

實例：

Dialogflow

在AI術語中，自然語言處理（NLP）是一個經常使用的術語，即一種機器系統，可以理解（或產生傳真）實際的人類語音，并且具有所有的特質。

Dialogflow一二是基于自然語言對話的人機交互技術開發工具。Dialogflow于2016年被谷歌收購。雖然具備完備的API和Web界面，但是Dialogflow是非開源的商業產品。

Dialogflow提供了一種可用于創建聊天機器人的Web界面。就算是那些非技術人員，也能夠通過該界面輕松地創建具有基本功能的軟件機器人。同時，用戶可以非常容易地理解和配置諸如Intent(意圖)、Entities(實體)和Actions(動作)等基本功能的屬性。因此，通過Dialogflow，您可以在幾個小時內，制作出一個具備基礎問答能力的聊天機器人。

Dialogflow提供了與谷歌智能助理、Slack、Facebook Messenger、Skype、Twitter、以及許多其他網站的集成。

其他商業AI產品

AI市場百家爭鳴，各大巨頭都有自己完成AI商用平臺，其中比較知名的有微軟的Azure ML，IBM Watson，亞馬遜SageMaker，Engati聊天機器人，Wipro Holmes，Ayasdi AI等都是頂級的AI系統，我們在此不再贅述。