人工智能的发展，与大数据、云计算，是一种相辅相成的关系。
“人工智能还是人工愚蠢？”
“有多少人工，背后才有多少智能”
……
说法不一的背后，说明大家对AI的价值，还是存在不少的争议。
不可否认，现阶段，尽管AI已经在一些特定领域，取得了很大的进展。但从整体上来说，还是属于门槛比较高的“挑客”，“挑数据”，各种“挑剔”，用大白话来说，就是还有点“势利”，远远没到普罗大众的普世阶段，AI的发展，依旧任重而道远。
2020年，人工智能进入“场景落地之年”，各AI企业，谁能在AI技术与场景之间“精准卡位”，才算是真正树立起了“核心竞争力”。
那么，人工智能有如此多的分支领域，每项领域门槛又如此之高，如何评估如此多的人工智能细分领域技术的成熟度与应用价值呢？
除了之前东方林语在文章中列出的“行业成熟度”之外，我们还可以从另一个维度看人工智能评估人工智能的各项细分技术领域，技术壁垒与云厂商的技术储备，发力点等。
根据IDC发布的2019年《IDC中国AI云服务市场研究报告》，该报告横轴为云计算厂商，纵轴为人工智能技术在该云平台的竞争力。
该报告列出了国内的8家主要云厂商，分别是：AWS，阿里云，百度云，华为云，京东云，金山云，腾讯云，微软Azure。
很显然，云计算作为基础设施，如何体现价值，还是依靠大数据和人工智能。所以，各大云厂商，也纷纷围绕人工智能技术发力，作为自己的“核心买点”之一。
根据统计，目前，人工智能在公有云市场上主要有六种细分技术，分别是：
人脸人体技术
图像视频技术
语音技术
NLP技术
对话式AI
机器学习
由于人工智能技术门槛比较高，任何一家公有云厂商不可能覆盖所有主流AI技术。经过几年发展，基于公有云技术的人工智能细分技术差异化，还是越来越明显。各个厂商的侧重发力点分别如下：
AWS:机器学习，图像视频技术、语音及NLP技术；
阿里云：图像视频技术、人脸人体技术、语音及NLP技术；
百度云：图像视频技术、人脸人体技术、语音及NLP技术；
华为云：图像视频技术、NLP技术、语音技术；
京东云：图像视频技术、人脸人体技术、NLP技术；
金山云：图像视频技术；
腾讯云：人脸人体技术、图像视频技术、语音及NLP技术；
微软Azure:NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术。
人工智能技术可以做为各公有云厂商的重要吆喝的“卖点”之一，进而通过公有云、私有云、混合云的交叉部署，进一步推进人工智能各细分领域的成熟，进而推动人工智能加速度在各行业的真正落地。
下一阶段，利用人工智能各细分领域技术，能够更好的成就哪些云厂商？我们就拭目以待吧。
