近年 AI 人工智能与机器学习不断进步，也越来越多企业开始导入，来加速以及进行更聪明的工作流程。为此，Google 也早已针对不同使用族群，开发各种圆端机器学习服务，今日 Google 就分享与台湾企业合作的首例，让有需求的企业、公司，能更了解云端机器学习带来的帮助。
Google 认为人工智能将会改变我们的生活和工作方式，去年发表 Speach API（将说的话转换成文字）时，就有很多品牌采用此技术，开发自家的智能喇叭、导航应用等等，而使用者也不再像以前一样，现在只要动口就能完成许多事情。为了让人工智能更普及化，Google 特别注重四个重点，分别是运算、算法、数据以及人才。
针对运算部分，Google 所提供的云端人工智能拥有全方位运算能力，包括 GPU、CPU 与 Cloud TPU。Google 也分享 Shazam 的案例，他们是透过录制 4,000 万首歌曲索引的配对方式，早期他们没有使用 Google 云端 AI 时，只能每天更换一次索引（Index），现在变成每小时一次，大幅提高运算效能：
而高效运算能力只是第一步，算法方面 Google 云端人工智能也提供各种机器学习服务，如大家所熟悉的 “TensorFlow”、依企业需求 “客制化的机器学习模型”、或是每个人都能快速上手，“已训练过的机器学习模型”。有玩手游的人应该都知道列王的纷争这款游戏，他们就透过 Google 翻译 API（已训练），来进行不同语系的翻译工作，不用像过去要找大量人力翻译，不仅省时也省钱：
还有国外 ocado 企业，也借由云端自然语言 API，完成自动回复问与答的服务，相较于人工，不仅回复紧急 Email 速度提升 4 倍，还比未分类的 Email 系统速度快 3 倍：
此外，Google 也借由公开分享的多样 “数据” 数据库，如：基因组序公开数据，帮助企业学习如何搜集与整理有用的数据资料，作为后续分析、应用的来源。而最后的人才，Google 则推出 Google Brain Residency 计划，每年都有超过 250 研究单位透过此计划获得补助，来实现并完成研究。Google 进阶解决方案实验室，也让企业能与 Google 机器学习专家面对面交流学习。
除了以上，今年 1 月 Google 更推出 Cloud AutoML 第一款产品 Cloud AutoML Vision API，即使一般公司无法像大型企业一样，投入大量资源与人力操作，也能透过它开发出符合自身工作需求的客制化机器学习模型：
为了让有需求的企业与公司更了解机器学习带来的优势，Google 也邀请台湾企业和明纺织分享合作经验，他们表示，过去就一直希望将累积多年的专业经验与技术，有效结合科技，只不过光是设备就不知道要烧多少钱，这还不加上要招募多少相关人才。而去年 10 月开始运用 Google 所提供的机器学习技术及云端平台服务后，陆续将生产过的布料样式数字化建档，并训练辨识模型，果真带来相当有感的改变：
过去因为是手动仓储，接单从灵感发想、设计到提供样布，平均耗费 1.5~3 个月，但有了这机器学习系统后，设计师可以很快速的从数据库中找到相似样式，快速修改与设计，降低至只需 2~3 天，差非常多。此外，进入市场速度也预估提升 25%，新设计推出到市场所需时间从 12 个月将至 9 个月。设计产能也大幅提升，2 年内累积超过一万以上的样式：
和明纺织也提到，他们的长期计划是结合机器学习和行动应用程序产品，作为云端服务，让来自其他产业的参与者都能使用，促进纺织业整体效率的提升：
Google 表示，Google 云端将持续优化现有的云端机器学习服务，也会扩大与企业合作，希望能透过多元的服务，让更多企业提升市场竞争话。有兴趣的朋友可至 Google Cloud AI 页面查看更多。
