2017微软技术暨生态大会(Microsoft Tech Summit)在北京召开，微软全球首席执行官萨提亚·纳德拉亲自登场，向全中国的企业、组织、开发者和用户讲述一个微软技术的创新之道。
就在本次微软技术塈生态大会前，微软刚刚发布了截止到今年 9 月的 2018 财年第一财季的财报，微软当季营收 245 亿美元、与去年同期相比增长 12%，净收益为 66 亿美元、比去年同期增长 16%。其中，企业级云业务表现尤其出色，按照第一财季的收入水平，微软的企业级云业务年收入超 204 亿美元。极为亮眼的业绩让微软股票再次冲上了历史新高。仅仅在一周前，业界还在惊讶于微软历史上第二次突破 6000 亿美元市值，如今微软已经迅速冲向 7000 亿美元大关。萨提亚·纳德拉最近刚刚出版了一本《Hit Refresh》英文版，勾勒出了本次微软成功转型的大逻辑。而本次微软的大会的议程中，进一到揭示了更多在书中未提及的细节和线索。
萨提亚在主题演讲中分享了微软在混合现实、人工智能、量子计算等前沿领域所取得的最新成果：微软正携手合作伙伴打造更安全、也更平价的混合现实体验人工智能将与更多微软产品深度融合，同时量子计算的时代已经到来，微软已经推出了专门开发的编程语言、开发工具和模拟器。数据与人工智能的能力也是萨提亚·纳德拉在构建微软云服务之初就定下的差异化策略。微软进一步认为，在接下来的企业数字化组织中，运用 AI 对数据进行推理，这是构建任何企业的新核心竞争力的重要路径。
毫无疑问，今年是人工智能加速之年。在目前的人工智能技术领域，谷歌、微软、IBM占据着领先优势。这也是继今年微软Build大会后， 纳德拉的演讲主题中再一次提到了人工智能。在微软的人工智能策略中，基于图像和视频识别、语音识别、自然语言理解等的对话型人工智能是较为具体的目标。他指出，微软所关注的人工智能的另一个角度，是人工智能的创造力(AI Creation)。萨提亚·纳德拉在微软技术大会上提到了中国团队主导开发的小冰业务，现在已经从中国走向全世界。在创造力层面上，围绕语音、自然语言和计算机视觉识别项目开展人工智能前沿研究，已经取得了巨大进展。
从今年5月出版了人类史上第一部完全由人工智能创作的诗集。到今年9月，在湖南卫视科技真人秀《我是未来》的舞台上，小冰第一次公开发表了她的单曲MV《微风》。以及跟快时尚品牌Selected的设计师联合推出一款T恤“天际线”，售价299元。这些行动都表明，微软正在通过这些引领变革的技术趋势超越了传统人工智能的范畴，正在推动那些过去被认为专属人类的文学、音乐领域，也可以通过人工智能这一先进技术手段实现。
微软公司资深副总裁、人工智能核心团队负责人、微软人工智能及微软研究事业部首席技术官古卓伦在随后的主题演讲中表示：“在人工智能研究上，微软正着力推进三个领域的突破：数据图谱、云和智能平台，以及打造全新的用户体验。为了实现‘普及人工智能全民化’的目标，微软提供了从PaaS级云服务，到AI基础设施，再到开发工具的全方位支持，包括运行于Azure上的Azure机器学习服务、认知服务、机器人框架和Azure机器人服务，以及Visual Studio Code 人工智能开发套件等。微软致力于把人工智能变成人人触手可及的生产力。”
正如此，微软的下一个目标就是 AI 的“平民化”，让全球每一个开发者都能成为 AI 开发者、每一个公司都能成为 AI 公司。而这一切又都从全面的数据能力开始，包括 Azure Database、Cosmos DB、Data Warehouse、Data Lake 以及 SQL Server 等。微软 Azure 还提供了丰富的机器学习工具、Bot 机器人开发框架、Cognitive 认知服务，从而让开发者在应用中增加 AI 能力。再加上 Azure 的 GPU 和 FPGA 支持，Azure 基础架构可以提供自下而上、软硬结合的全面 AI 集成，这种全集成创造了极好的用户体验，也是 Azure 不断增长的根本性原因。
目前，80% 的财富 500 强在使用微软云、192 个国家(几乎是地球上所有国家)超过 4 亿设备使用 Windows 10、约 180 个国家的 12 亿人通过 107 种语言在使用微软 Office、超过 1.45 亿用户在使用 Cortana，而 Skype Translator 能实时翻译 9 种语言的语音电话和 50 种语言的文字信息，这些微软在云与大数据方面的积累，为微软在下一个人工智能的征程打下了坚实的基础。
为了进一步扩散人工智能，微软还在加强产业和企业间的合作。前不久，微软、Facebook、Intel 等公司一起推出了一个开放式神经网络交换(ONNX)格式，各家的深度学习算法经过转化成 ONNX 统一格式后，就能编译到任何系统上，大幅提高运算的能力和效率。
此外，由于现在有 TensorFlow、MXNet、Microsoft CNTK 等众多深度学习算法和框架，对于开发者来说，不仅选择太多而用户界面不统一。为此，微软、AWS 等公司就“粘”在一起，开发了 Gluon 统一公用的界面系统，更加方便开发者组合选用不同功能、有不同侧重点的深度学习算法。
当然，微软自家的 Visual Studio 开发工具，更为人工智能和深度学习算法做了全集成和优化，让开发者在非常熟悉的开发环境中，很容易地开发人工智能应用。
最后，强调一下纳德拉对于创新的观点：即不要围绕用户的设备转，而是围绕用户的需求转。而微软的使命，予力全球每一人、每一组织，成就不凡，这是微软自始自终的使命和要做的事情。在历史的变迁中，计算的形态、设备和交付方式等可能会发生变化，但计算本身永恒不变。只要能抓住这个本质，即便在技术变革的一波又一波浪潮中错过一波，也能在下一波再反超回来。这就是今天正在发生在微软身上的故事。
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