AWS正在开放一个机器学习实验室——ML解决方案实验室（ML Solutions Lab），将亚马逊机器学习专家与那些需要利用人工智能技术构建解决方案的客户连接到一起。同时，该公司还在Amazon Rekognition中增加了新功能，让这个基于深度学习的图像识别平台具备实时人脸和图像文本的识别能力。
亚马逊建立新实验室和增强其图像识别平台，凸显了亚马逊和AWS在公司已经在公司内部推动人工智能，并且还将其视为公司B2B业务的潜在增长领域。
就在一个月前，AWS还宣布与微软合作推出深度学习库Gluon，这是一个深度学习的界面，专门为开发人员开发和测试App和其他服务的机器学习模式。
亚马逊这两个消息在感恩节前发布，下周就是一年一度的Re:invent大会，这很有可能是在为大会做铺垫，亦或亚马逊不再像以前一样，将这次大会作为关注的焦点。就是在去年，亚马逊就是在Re:invent大会上宣布了亚马逊AI部门（Amazon AI），这是一个负责监督解决方案实验室（the Solutions Lab）的部门。
解决方案实验室部门——亚马逊表示该部门服务对象是任何AWS业务支持的客户——是一个有意思的尝试，因为它告诉人们，亚马逊不仅加大对人工智能方面投入，还要在商业咨询方面取得新进展，后者是公司提供IT服务的一个关键，负责维护像IBM这样的大企业客户。
亚马逊ML解决方案实验室的早期客户将包括《华盛顿邮报》、强生(Johnson & Johnson)制药部门詹森(Janssen)，以及世界银行集团(World Bank Group)。
与此同时，亚马逊Rekognition新功能不仅指出亚马逊如何继续在计算机视觉领域取得重大进展，而且它也会致力于将这些技术变成客户需要的产品，从而实现盈利。
值得注意的是，现在使用Rekognition新功能的大客户之一就是Pinterest网站，它堪称图片版的Twitter，采用的是瀑布流的形式展现图片内容，新的图片不断自动加载在页面底端，让用户不断的发现新的图片。这就有意思了，像这样一家图片类网站，搜索和分类等与图像相关的功能可以说是这家公司的核心，按说这项技术应该会是公司内部开发，没想到是依赖第三方提供。
实际上，Pinterest多年来一直是AWS的客户，目前有大量存储在亚马逊S3云中。因此，如果亚马逊开发了一种新方法来识别这些图像中的文本，使用它是也是个合乎逻辑的选择。
Pinterest首席技术官Vanja Josifovski称，“作为一个视觉驱动的平台，Pinterest在很大程度上依赖于图像的速度和质量，但这些图像背后的文字同样也很重要，因为它提供了上下文，并为我们的2亿多活跃的Pinners提供了可操作的Pin。”
“在使用亚马逊Rekognition Text的图像中，我们可以更好地提取图像中捕获的丰富文本，并将存储花费的时间缩减到很短。我们期待着继续与AWS建立合作伙伴关系，为Pinterest平台的Pinners和企业提供高质量和快速的体验。“
