为期3天的Google Cloud Next’17大会已经进入尾声，大会上展示了其云计算服务中心的服务、合作伙伴关系和客户，这被外界视为谷歌云希望以此对抗亚马逊云服务（AWS）和微软云服务（Azure ），路透社更认为这是谷歌将企业级云服务作为未来新增长点的一个标志。

在大会上，去年年底加入Google的李飞飞以谷歌云负责人身份完成了她的首秀，并提出了“AI民主化”概念，代表了谷歌在云市场的战略和优势，意图使其云服务和AI技术更普惠亲民。

李飞飞介绍AI民主化包含了四步，分别是计算民主化、数据民主化、算法民主化、人才和专业知识的民主化。她认为，“随着科技触及的人群在变大，其影响也会变得更加深远。这也是为什么，AI 的下一步，必须是民主化（Democratization），减少准入障碍，对更大的社区开放，包括开发者、用户和企业家。”

在计算方面，谷歌的机器学习计算引擎Cloud Machine Learning Engine可以帮助开发机器学习模型。也就是说，以往AI技术需要精通编程的专家才能够驾驭，但借助现有框架，用户就可以将基础架构和模型搭建的工作全部交给谷歌云来进行处理。

算法方面，李飞飞公布了Vision API和Video Intelligence API两款产品。用于图像识别的Vision API其实早已开发了一段时间，行业中也有少数公司正在应用。用于视频识别的Video Intelligence API则成为了一大两点。

一位正在从事相关视频智能识别创业者告诉DoNews记者，视频识别不同于静态图像识别，动作、明暗、速度等都会影响其识别准确度，这一技术在行业内确实有着非常大的价值。在现场的演示中，工作人员在大量视频中使用Video Intelligence API检索关键词，比如“垒球”，返回的结果不仅有那些与垒球相关的视频，同时还能显示出在这些视频的第几分钟出现了垒球的画面。

谈及数据，谷歌其实有着先天的优势，但这还不够。李飞飞在大会上宣布，谷歌将通过收购建模与分析社区Kaggle实现更好的资源整合。Kaggle平台上有85万的数据科学家，并且建立了庞大的开源数据集，这无疑能够丰富谷歌的开发生态，为算法和计算提供支持。

人才和专家方面，李飞飞说，“我们也致力于帮助我们的合作伙伴和客户在他们所需的级别开发更多的机器学习和AI专业知识。”谷歌公布了Advanced Solution Lab（高级解决方案实验室），开发者可以来到这里向谷歌的工程师和专家直接学习。

云计算在10年前由谷歌CEO埃里克首先提出，但在企业级市场却远远落在了AWS和Azure 之后。AWS大约占了市场50%的份额，优势在于细分产品和应用市场，Azure 则有着相当的技术储备和丰富的企业服务经验。意识到企业级客户重要性的谷歌，在两年前才开始布局。

Jackdaw研究公司的分析师Jan Dawson表示：“谷歌面临的巨大挑战是，对于今天宣布的所有项目虽然亮眼，但它在规模上仍远远落后于亚马逊和微软。”