看完这届Google IO，最让我振奋的是那一站化的“服务器《=》ML kit 《=》app”。虽然现阶段服务仅限于一些图像和文字识别，并没有我所想要的音频模型拓展，但已经是机器学习商业化的一大步。感觉这将是AWS最大的竞争对手——称其“降维打击”应不为过。
整个操作流程已经相当简化，上传打包好的照片，在平台上标记，在平台上根据选项生成模型（这里可以直接分配GOOGLE的TPU来做），将模型下载到本地app，调用相关的ML kit包来判断新的照片是否符合模型。
接下来app开发者应该可以暴一波机器学习的app。
先看看价目吧。
https://cloud.google.com/vision/pricing
主要功能：
LABEL_DETECTION 根据图片内容添加标签（可检测图片内从交通工具到动物的各种类别）
TEXT_DETECTION 对图片中的文本执行光学字符识别 (OCR) （检测并提取图片内的文本，同时广泛支持多种语言。它还具有自动语言识别功能。）
DOCUMENT_TEXT_DETECTION 对包含密集文本的图片（如文档）执行 OCR （较长的文字）
SAFE_SEARCH_DETECTION 检测图片内的露骨内容，如成人内容或暴力内容。
FACE_DETECTION 检测图片内的多个人脸，以及相关的关键面部特征，如情绪状态或有无 wearing headwear。 不支持面部识别。
LANDMARK_DETECTION 检测图片内热门的自然景观和人造建筑。（Pokemon GO，各种导游）
LOGO_DETECTION 检测图片内广为人知的产品徽标。（？？）
IMAGE_PROPERTIES 检测图片的一般属性，如主色。（色盲色弱辅助？）
WEB_DETECTION 检测图片中的新闻、事件或名人等主题实体，并在网络上查找相似的图片。
CROP_HINTS 确定图片的建议裁剪区域顶点
OBJECT_LOCALIZATION 检测并提取图片中的多个对象
价格（这个是最重要的）
按图片数计费。如果文件（例如 PDF 文件）包含多页内容，则将每页视为一张图片。
对图片使用的每一项功能即是一个计费单元。例如，如果您对同一张图片运用面孔检测和标签检测功能，将需要支付 1 个单元的标签检测费用以及 1 个单元的面孔检测费用。
每项功能每 1000 个单元的价格定价方式：每个月使用的前 1000 个单元免费，第 1001 到 500 万个单元按标价收费。
示例
如果您的应用在某个月份发出了以下请求：
对 700 张图片进行标签检测
对 5300 张图片进行地标检测
您的费用计算如下：
700 个标签检测请求的费用为 $0。
前 1000 个地标检测请求的费用为 $0。
剩余 4300 个地标检测请求的费用为 $7.50。
Google Cloud Platform 费用 （这个部分就跟AWS很像了）
您可能需要支付项目使用其他 Google Cloud Platform 资源（例如 Google Compute Engine 实例、Google Cloud Storage 等）的费用。
