Techcrunch消息，谷歌在其年度云計算Next大會發(fā)布了最新的AI工具，成功將收獲了所有人的目光。

今日，Google發(fā)布了一個令人眼花繚亂的公告，這些新工具和服務的核心，是公司計劃通過提前構建民主化的人工智能和機器學習模型，來提供更方便的服務，同時也給高級開發(fā)人員提供定制模型的工具。

Google AI平臺的測試版發(fā)布今天公布的重點。公司的想法是為開發(fā)人員和數據科學家提供端到端服務，用于構建、測試和部署他們自己的模型。為了達到這一目的，服務匯集了一系列現有的和新的產品，構建了一個完整的數據通道，可以錄入數據并進行標注（在全新的內置標簽服務下完成），然后使用現有的分類、對象識別或實體提取模型，或使用AutoML、機器學習云引擎等現有工具來訓練和部署自定義模型。

“AI平臺是這樣一個地方，如果你正從一個熟練的想法中了解如何在企業(yè)中使用AI，一直到發(fā)布、安全、可靠的部署，AI平臺可以幫助你在每個人之間以安全的方式平移這些步驟，以便您可以從探索性數據分析開始，使用數據科學家開始構建模型，決定是否要使用此特定模型，然后基本上只需單擊一下即可部署它?！痹诮裉煺叫贾?，谷歌的一位發(fā)言人在新聞發(fā)布會上說。

但也有很多人工智能方面的信息主要是由Cloud AutoML提供的。Cloud AutoML是谷歌的一個工具，用于為機器學習專業(yè)知識有限的開發(fā)人員自動化模型培訓過程。

其中一項新功能是AutoML Tables，它能夠獲取可能位于Google的BigQuery數據庫或存儲服務中的現有表格數據，并自動創(chuàng)建一個預測給定列值的模型。

另一個新工具是是AutoML視頻智能（現在處于測試階段），它可以自動注釋和標記視頻，使用對象識別對視頻內容進行分類并使其可搜索。為了檢測照片中的對象，Google今天還推出了AutoML Vision測試版，對于邊緣應用程序，Google推出了測試版AutoML Vision Edge，其中包括將這些模型部署到邊緣設備的功能。

但是，許多企業(yè)數據都以簡單，非結構化的文本形式出現。針對這種情況，Google今天推出了自定義實體提取服務和自定義情緒分析服務的測試版。這兩種工具都可以定制，以滿足特定公司的需求。使用通用實體提取服務來理解文檔是一回事，但對于大多數企業(yè)而言，真正價值在于能夠提取非常特定于其需求和流程的信息。

谷歌今天還宣布了其文檔理解API的測試版。這是一個可以自動分析掃描或數字文檔的新平臺。該服務基本上結合了將掃描頁面轉換為機器可讀文本，然后使用谷歌的其他機器學習服務從中提取數據的能力。

在去年推出預覽后，Goolg今天推出了其聯絡中心AI的測試版。這項服務由Twilio，Vonage，Cisco，Five9，Genesys和Mitel等合作伙伴構建，提供完整的聯絡中心AI解決方案，使用Dialogflow和Google的文本到語音功能等工具，允許其用戶構建虛擬代理系統（當出錯時，它可以將客戶傳遞給人工代理）。

眾所周知，許多企業(yè)都在努力將所有這些工具和服務整合到一個連貫的平臺中，以滿足自己的需求。谷歌今天還推出了針對特定垂直領域的首個人工智能解決方案：谷歌云零售。該服務將公司的Vision Product Search，Recommendations AI和AutoML Tables整合到一個解決零售用例的單一解決方案中。將在不久的將來，我們能看到更多其他垂直行業(yè)的定制方案。