近日，谷歌放大招！发布Cloud AutoML vision，开发者只需要在平台上拖拽操作，一行代码都不用写，系统会在一天之内训练一个定制化的AI模型！

快速发展的AI，会对音乐行业产生怎样的影响？

新闻：AI视觉识别将实现大众化应用

Google发布Cloud AutoML vision，帮助专业知识有限的企业在云端构建自己的高品质自定义图形识别模型。

这个方法就是让Google的AI帮你生成自己的AI系统。

第一，Google提供了图像识别的AI基础能力，企业不用再自己建立模型。

第二，Cloud AutoML提供了云端服务，企业不用再布设网络等设备。

即便不懂机器学习，缺少网络硬件，也能训练出一个定制化的机器学习模型。此举对AI大众化使用是一项革命性的改变。

AI对音乐行业有什么价值？

Google此次带来了视觉AI的大众化变革，势必会加强大众视觉AI化的进程。那此刻或者将来，在AI的其他方面，会对音乐产业产生什么影响？

首先，数字音乐平台——服务的变化

信息流AI：除了微软小冰的 AI客服外，歌曲热门评论也可能是AI的产出，AI综合了评论中点击量最高的文字内容分析后，“创作”出最感人的“乐评”，你感动许久的乐评，其实是AI创造的感动......

推荐能力AI：推荐能力基于歌曲信息建立的知识图谱，通过用户的搜索行为，训练推荐模型算法，精准并预知用户的需求，也就是当前流行的“私人FM”。

图片、视频AI：音乐平台的内容运营，可以通过语音和文字的识别，实现批量化的配图、MV视频的制作。通过观察用户点击图片元素次数、视频的停留点击的阶段，训练模型创作出最符合歌曲特点、用户喜好程度更高的图片和视频。

其次，音乐产业——AI的音乐创作

编曲AI：分析最受欢迎的词曲特点，创作出同类型更易爆红的歌曲。或者Cos某位创作人的风格。

案例：国外Jukedeck 或者 Amper Music 的网站，用户只需要设定音乐类型、心情、速度、乐器以及音轨长度，就能创建一首歌曲。

演奏/演唱AI：可以批量化的演奏和演唱歌曲，不过由于音乐的音调不同，可能语音AI的音质目前仍有差距。音乐行业顾问 Mark Mullligan 认为，AI 作曲的困境在于“音波质量”而不是“音乐质量”。

AI都能创作音乐、演奏，对人类而言是否是威胁呢？

对于各家AI公司而言，目前可能并不能考虑太多，AI也不具备人类的情感，在一定程度上AI超越人类的音乐创造还有很长的阶段。而其趋势并不可阻挡，犹如互联网进入生活一样。