「我沒有聽懂你的意思，請再說一遍…」。
一聲蘋果siri的反饋，打破了原本嚴肅的媒體交流會。
中科創達物聯網事業群副總裁楊新輝笑著說，你看，蘋果的Siri還是不行，但推薦大家去試試OpenAI最新發布的GPT語音版，效果非常好。
這段插曲來自11月9日的“亞馬遜云科技賦能制造行業加速創新媒體溝通會”，其Slogan為“乘云馭智 開啟新篇”。
在活動中，亞馬遜云科技與合作伙伴施耐德、中科創達，圍繞制造業數字化轉型、生成式AI+制造業、制造業出海、綠色制造方面進行了相關介紹。智次方?物聯網智庫現場參與，將主要內容整理如下。
工業制造數字化進入深水區，云廠商能做什么？
亞馬遜云科技顧總首先分享了行業洞察，目前中國工業企業發展上，面臨全球供應鏈重構，出口承壓等問題，出海建廠也已經成為趨勢。此外，制造業客戶在加速轉型，關注AIGC技術，關注綠色、可持續發展。數字化正進入“深水區”。
亞馬遜云科技能做的是什么？
其一是加速數字化手段研發上市。亞馬遜云科技表示，如果產品延遲半年，利潤就會減少33%，效率越來越重要，亞馬遜云科技聚焦在CAE、EDA、eVDI三個部分。
以EDA為例，整個中國都在構建自己的芯片設計能力，但是否上云、如何上云，這是個問題。亞馬遜云科技提供了端到端全流程的芯片設計及驗證一整套方案，對于大客戶，亞馬遜云科技面向SoC需求，提供了混合模式的設計環境，在本地機房資源不夠時，云上能把峰值資源接起來；對于連IT團隊都沒有的初創團隊，也提供SaaS。
比如NXP的合作，這家芯片大廠選擇了All in 云，數據量突破2.5PB，云上核心應用超過1億小時，CPU峰值超過5000+個核。
其二，提高OEE優化生產；
亞馬遜云科技透露，提高工廠整體設備效率OEE很難，當數字達到85%，可謂世界級制造企業，60%是大多數工廠設備的效率數值。
亞馬遜云科技可以構建應用包括：工業數據平臺，讓IT與OT能夠融合，進而構建OEE關鍵場景。
以化工企業INVISTA為例，其600臺本地服務器遷移上云，利用了數據湖、數倉、Sagemaker等產品與技術，構建了整個數據基座，釋放IT/OT價值；
在工業視覺檢測方面，亞馬遜云科技還可構建云邊一體的方案，滿足工廠內端到端的視覺檢測需求。西門子成都工廠被認證為全球九大燈塔工廠，亞馬遜云科技解決了工業廢料自動分揀的需求，云端模型訓練+本地部署推理方式，替代了人工。
該項目準確率95%，危險廢料準確率100%，本地需要十多個小時的訓練時間，在云上只需要2小時。此外，還提供模型迭代服務。
其三是優化供應鏈；
面向供應鏈效率和彈性增加上，亞馬遜云科技認為，首先要把供應鏈數據打通，做到可見，再做可控、優化。
跟合作伙伴做的案例中，他們要將兩部分數據，注入數據湖中。這包括業務數據及流程執行數據等方面，也包括物理供應鏈網絡中實物的數據。依靠上述數據，再結合AI/ML進行評估和預估。面向某高科技制造客戶，亞馬遜云科技表示，對方庫存周轉率能平均縮短1天。
最后是創新的收入來源。亞馬遜云科技可以讓客戶聚焦在設備和機器數據連接上云，存儲之外再去分析，根據數據打造應用。比如邊緣設備遠程控制管理、邊緣檢測，以提供軟硬件打包售賣。舉例來說，英格索蘭使用了亞馬遜云科技服務，做到了空壓機設備的集中監控，還能提供客戶智聯云產品。
生成式AI新場景
關于生成式AI，麥肯錫提出該技術新增的應用場景，能產生經濟效益為6.1-7.9萬億美元。那么哪些場景率先產生價值？
亞馬遜云科技認為，未來18個月內，生成式AI在制造3個領域起到作用：生成制造、產品開發、產品供應鏈和銷售。
當然，不是所有人都希望把AI用到方方面面，比起大模型，還是應用為王。無論To誰，AI對場景的滿足和重構才是最重要的。
對此，亞馬遜云科技表示，他們能提供正確路徑，包括：
（1）定義場景和用例；幫助客戶了解并理解場景，這背后亞馬遜云科技深入大量制造業場景，理解案例，并幫助客戶找到適合的場景；
（2）選擇基礎模型/預訓練；
（3）提示詞工程、知識增強、微調+效果評估；
（4）部署模型及運行推理并構建基礎模型驅動的APP
縱觀整個過程，對話式AI貫穿始終，也比較成熟，一般用在知識管理部分。此外，生成產品創意設計、生成式產品營銷也是亞馬遜云科技看好的價值場景。
具體來舉例看，原本工業的手工外觀設計，提交渲染，再評審，但結合生成式AI后，變成了AI批量生成設計，挑選最優方案自動批量渲染，再放到數字資產管理平臺里面去。
工業設計與消費設計不同，需要與傳統工業的工作流及數字管理等方面聯動起來。合作方比如神州泰岳、海爾。亞馬遜云科技與計算美學、神州泰岳、Share Creators合作，服務于海爾，其效率提升了83%。
知識庫場景方面，比如工廠設備維修知識庫，原本用關鍵詞匹配，提問相關的文檔并不能提供直接回答，且文檔中也需要讀者自行查找相關內容。但生成式可以快速理解問題，并進行連續問答，對企業知識庫場景提供質變，亞馬遜云科技與國內LLM伙伴合作，基于檢索增強技術，提供生成式知識庫的方案。
比如在給西門子服務案例中，企業內部檢索一直是個痛點，該項目由數據中臺團隊與業務部門合作，大家一起提供了知識庫應用，生成式對話機器人，小禹。
該產品會先檢索知識信息，再通過LLM拼成“人話”。
此外，亞馬遜云科技還構建了生成式AI會話解決方案指南，幫助客戶，基于80%的原有工作，結合20%定制化工作，滿足需求。這背后是西門子自己完備的大數據平臺“大禹”，進而在短時間構建AIGC應用。
生成式AI落地為什么難？亞馬遜云科技的顧凡認為，原本云廠商及IT服務公司服務于電商、游戲，但現在，“最后一公里”變成了“最后三公里”。這當中的“最后三公里”，包括大量技術落地需要解決的問題，需要懂云、數據、AI。換而言之，制造業出海正進入“數字遠航”時代。
關于亞馬遜云科技
自2006年以來，亞馬遜云科技 （Amazon Web Services）一直以技術創新、服務豐富、應用廣泛而享譽業界。亞馬遜云科技一直不斷擴展其服務組合以支持幾乎云上任意工作負載，目前提供超過240項全功能的服務，涵蓋計算、存儲、數據庫、網絡、數據分析、機器學習與人工智能、物聯網、移動、安全、混合云、虛擬現實與增強現實、媒體，以及應用開發、部署與管理等方面；基礎設施遍及32個地理區域的102個可用區，并已公布計劃在加拿大、德國、馬來西亞、新西蘭和泰國新建5個區域、15個可用區。全球數百萬客戶，包括發展迅速的初創公司、大型企業和領先的政府機構，都信賴亞馬遜云科技，通過亞馬遜云科技的服務支撐其基礎設施，提高敏捷性，降低成本。要了解更多關于亞馬遜云科技的信息，請訪問：www.amazonaws.cn。
