「我没有听懂你的意思，请再说一遍…」。
一声苹果siri的反馈，打破了原本严肃的媒体交流会。
中科创达物联网事业群副总裁杨新辉笑着说，你看，苹果的Siri还是不行，但推荐大家去试试OpenAI最新发布的GPT语音版，效果非常好。
这段插曲来自11月9日的“亚马逊云科技赋能制造行业加速创新媒体沟通会”，其Slogan为“乘云驭智 开启新篇”。
在活动中，亚马逊云科技与合作伙伴施耐德、中科创达，围绕制造业数字化转型、生成式AI+制造业、制造业出海、绿色制造方面进行了相关介绍。智次方・物联网智库现场参与，将主要内容整理如下。
亚马逊云科技顾总首先分享了行业洞察，目前中国工业企业发展上，面临全球供应链重构，出口承压等问题，出海建厂也已经成为趋势。此外，制造业客户在加速转型，关注AIGC技术，关注绿色、可持续发展。数字化正进入“深水区”。
亚马逊云科技能做的是什么？
其一是加速数字化手段研发上市。亚马逊云科技表示，如果产品延迟半年，利润就会减少33%，效率越来越重要，亚马逊云科技聚焦在CAE、EDA、eVDI三个部分。
以EDA为例，整个中国都在构建自己的芯片设计能力，但是否上云、如何上云，这是个问题。亚马逊云科技提供了端到端全流程的芯片设计及验证一整套方案，对于大客户，亚马逊云科技面向SoC需求，提供了混合模式的设计环境，在本地机房资源不够时，云上能把峰值资源接起来；对于连IT团队都没有的初创团队，也提供SaaS。
比如NXP的合作，这家芯片大厂选择了All in 云，数据量突破2.5PB，云上核心应用超过1亿小时，CPU峰值超过5000+个核。
其二，提高OEE优化生产；
亚马逊云科技透露，提高工厂整体设备效率OEE很难，当数字达到85%，可谓世界级制造企业，60%是大多数工厂设备的效率数值。
亚马逊云科技可以构建应用包括：工业数据平台，让IT与OT能够融合，进而构建OEE关键场景。
以化工企业INVISTA为例，其600台本地服务器迁移上云，利用了数据湖、数仓、Sagemaker等产品与技术，构建了整个数据基座，释放IT/OT价值；
在工业视觉检测方面，亚马逊云科技还可构建云边一体的方案，满足工厂内端到端的视觉检测需求。西门子成都工厂被认证为全球九大灯塔工厂，亚马逊云科技解决了工业废料自动分拣的需求，云端模型训练+本地部署推理方式，替代了人工。
该项目准确率95%，危险废料准确率100%，本地需要十多个小时的训练时间，在云上只需要2小时。此外，还提供模型迭代服务。
其三是优化供应链；
面向供应链效率和弹性增加上，亚马逊云科技认为，首先要把供应链数据打通，做到可见，再做可控、优化。
跟合作伙伴做的案例中，他们要将两部分数据，注入数据湖中。这包括业务数据及流程执行数据等方面，也包括物理供应链网络中实物的数据。依靠上述数据，再结合AI/ML进行评估和预估。面向某高科技制造客户，亚马逊云科技表示，对方库存周转率能平均缩短1天。
最后是创新的收入来源。亚马逊云科技可以让客户聚焦在设备和机器数据连接上云，存储之外再去分析，根据数据打造应用。比如边缘设备远程控制管理、边缘检测，以提供软硬件打包售卖。举例来说，英格索兰使用了亚马逊云科技服务，做到了空压机设备的集中监控，还能提供客户智联云产品。
关于生成式AI，麦肯锡提出该技术新增的应用场景，能产生经济效益为6.1-7.9万亿美元。那么哪些场景率先产生价值？
亚马逊云科技认为，未来18个月内，生成式AI在制造3个领域起到作用：生成制造、产品开发、产品供应链和销售。
当然，不是所有人都希望把AI用到方方面面，比起大模型，还是应用为王。无论To谁，AI对场景的满足和重构才是最重要的。
对此，亚马逊云科技表示，他们能提供正确路径，包括：
（1）定义场景和用例；帮助客户了解并理解场景，这背后亚马逊云科技深入大量制造业场景，理解案例，并帮助客户找到适合的场景；
（2）选择基础模型/预训练；
（3）提示词工程、知识增强、微调+效果评估；
（4）部署模型及运行推理并构建基础模型驱动的APP
纵观整个过程，对话式AI贯穿始终，也比较成熟，一般用在知识管理部分。此外，生成产品创意设计、生成式产品营销也是亚马逊云科技看好的价值场景。
具体来举例看，原本工业的手工外观设计，提交渲染，再评审，但结合生成式AI后，变成了AI批量生成设计，挑选最优方案自动批量渲染，再放到数字资产管理平台里面去。
工业设计与消费设计不同，需要与传统工业的工作流及数字管理等方面联动起来。合作方比如神州泰岳、海尔。亚马逊云科技与计算美学、神州泰岳、Share Creators合作，服务于海尔，其效率提升了83%。
知识库场景方面，比如工厂设备维修知识库，原本用关键词匹配，提问相关的文档并不能提供直接回答，且文档中也需要读者自行查找相关内容。但生成式可以快速理解问题，并进行连续问答，对企业知识库场景提供质变，亚马逊云科技与国内LLM伙伴合作，基于检索增强技术，提供生成式知识库的方案。
比如在给西门子服务案例中，企业内部检索一直是个痛点，该项目由数据中台团队与业务部门合作，大家一起提供了知识库应用，生成式对话机器人，小禹。
该产品会先检索知识信息，再通过LLM拼成“人话”。
此外，亚马逊云科技还构建了生成式AI会话解决方案指南，帮助客户，基于80%的原有工作，结合20%定制化工作，满足需求。这背后是西门子自己完备的大数据平台“大禹”，进而在短时间构建AIGC应用。
生成式AI落地为什么难？亚马逊云科技的顾凡认为，原本云厂商及IT服务公司服务于电商、游戏，但现在，“最后一公里”变成了“最后三公里”。这当中的“最后三公里”，包括大量技术落地需要解决的问题，需要懂云、数据、AI。换而言之，制造业出海正进入“数字远航”时代。
关于亚马逊云科技
自2006年以来，亚马逊云科技 （Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过240项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及32个地理区域的102个可用区，并已公布计划在加拿大、德国、马来西亚、新西兰和泰国新建5个区域、15个可用区。全球数百万客户，包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构，都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施，提高敏捷性，降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息，请访问：www.amazonaws.cn。