亚马逊云科技：生成式AI赋能制造业智能化

生成式AI的发展速度令人惊叹，而其与行业的融合应用更令人期待。

“作为全球第一制造大国，生成式AI将进一步赋能中国制造业的智能化水平提升。”日前举行的“2023亚马逊云科技中国峰会”上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊说。

首先，在产品开发阶段，生成式AI可以通过已有的设计训练模型，自动化生成新的设计，设计师们在这些设计的基础上，再进行提升和改善，从而降低设计的人力成本，提升产出效率。在产线上，每一个机械臂、每一台设备、每一条产线，未来都有机会通过生成式AI去控制，提高自动化水平。

(相关资料图)

根据Gartner发布的《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，到2027年，30%的制造商将使用生成式AI 提高产品研发的效率。麦肯锡2023年发布的《生成式人工智能的经济潜力》报告指出，生成式AI可以被应用到企业16个业务部门的63个场景，解决具体的业务挑战，为企业带来2.6万亿到4.4万亿美元的价值。

中国信息通信研究院发布的《2022人工智能生成内容（AIGC）白皮书》认为，AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透，从而孕育新业态新模式，打造经济发展新增长点，为千行百业发展提供新动能。

张文翊指出，生成式AI从四个方面为企业带来价值：

第一，创造全新的客户体验，生成式AI将提升聊天机器人、虚拟助理、智能客户联络中心及个性化推荐等领域的客户体验；

第二，提高企业内部员工的生产力，如基于生成式AI的知识库搜索、会议纪要、文本摘要、内容或代码创建等；

第三，帮助企业提升业务运营效率，制造企业利用基于生成式AI的预测性维护、质量控制提升产能等；

第四，提高企业在内容创造方面的效率，如自动提升图片和视频的质量、创作音乐等，让创意更容易变为现实。

面对这一机遇，企业需要根据自身场景灵活选择正确的基础模型；在保证私有数据安全的前提下，利用自身数据结合基础模型构建自己的定制化模型；此外，在一些场景下，企业希望直接获得在基础模型上构建好的开箱即用的生成式 AI应用；企业还必须有超大规模和高性价比的云平台来支持持续的训练和大规模的推理；最后，用好生成式 AI需要专业人才，以解决定制化模型最后三公里的工程化挑战。

据介绍，亚马逊云科技提供了一系列的技术、服务和工具，帮助企业充分释放生成式AI的潜力：Amazon Bedrock使企业可以灵活选择适合自己的模型，更容易地构建应用，并保证数据安全和隐私；Amazon CodeWhisperer是一款 AI 编程助手，通过内嵌的基础模型，可以根据开发者的自然语言指令实时生成代码建议，大大减少开发人员繁重的工作；基于亚马逊云科技超大规模、高性价比的基础设施，可支持持续的模型训练和应用端大规模的推理；此外，亚马逊云科技还拥有丰富的专业技术支持资源，包括SA、产品专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队，帮客户打通应用生成式AI的最后三公里的工程化挑战。

不仅如此，亚马逊云科技还带动强大的合作伙伴网络和初创企业体系来一起为生成式AI添砖加瓦，提供更多的工具、解决方案和服务，构建生成式AI大生态。

峰会上，亚马逊云科技联合28家投资、产业机构，共同推出“亚马逊云科技创业加速器”，助力初创企业加速成长。首期“亚马逊云科技创业加速器”将聚焦AI领域的初创企业，助其在生成式AI、企业服务软件、电商解决方案、智能汽车解决方案多个赛道找准业务场景，快速上线产品，并加速全球业务部署。该项目将从全球创投网络资源对接、前沿技术深度赋能、全球业务拓展，以及通过亚马逊云科技数字创新项目助力初创企业构建创新文化和创新机制四个方面，为初创企业提供全方位的支持。

今年以来，AI大模型加速落地，混合大模型、行业大模型、细分领域专业大模型相继亮相。一时间，大模型成为人工智能赋能千行百业的焦点。然而，大模型的产业应用不仅需要与场景深度融合的大模型体系，也需要支持全流程应用落地的专业工具和平台，还需要开放的生态。

对此，张文翊强调：“大模型并不是生成式AI的全部，而是生成式AI生态系统的一个底层基础平台。平台的使命是让人们可以更容易地在上面构建机器学习的应用，用好生成式AI去解决自己的特定领域或行业场景问题，这才是真正在To B领域改变行业的关键因素。”（马永和）

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