北京——2024年3月25日? 在今年1月份落幕的達沃斯世界經(jīng)濟論壇2024年年會上，一場名為“生成式人工智能：第四次工業(yè)革命的蒸汽機”的科技論壇引起了業(yè)界廣泛關(guān)注。與會者紛紛表示，人工智能技術(shù)賦能了產(chǎn)業(yè)的革新，而生成式AI的發(fā)展則使AI技術(shù)成為第四次工業(yè)革命中最具影響力的創(chuàng)新之一。
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作為“第四次工業(yè)革命的蒸汽機”——生成式AI的應(yīng)用探索在當今已覆蓋制造行業(yè)的全生命周期，在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、制造運營、供應(yīng)鏈、營銷和銷售、智能客服及知識庫等方面帶來巨大業(yè)務(wù)價值。與此同時，隨著生成式人工智能浪潮興起，“人工智能+”也首次出現(xiàn)在今年兩會的政府工作報告中，并強調(diào)促進人工智能及大模型與實體經(jīng)濟重點領(lǐng)域的深層次融合，打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，進一步推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。
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根據(jù)波士頓咨詢公司最新報告顯示[1]，制造業(yè)高管普遍將人工智能（包括生成式AI）列為可能對其運營產(chǎn)生積極影響的技術(shù)之首，并相信可以實現(xiàn)潛在的投資回報率。同時，根據(jù)MarketResearch預(yù)測，到?2032年，全球生成式AI技術(shù)在制造業(yè)的市場規(guī)模將從2022年的2.23億美元增長到2032年的63.99億美元左右，復(fù)合年增長率為41.06%。[2]
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用好生成式AI 以高質(zhì)量數(shù)據(jù)為基石
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制造業(yè)的生產(chǎn)、質(zhì)檢、管理等各個環(huán)節(jié)都在持續(xù)、大量、快速地產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。據(jù)估算，制造業(yè)每年大概可產(chǎn)生1,812PB的數(shù)據(jù)量，超過通訊、金融、零售等行業(yè)[3]。然而，雖然制造行業(yè)擁有豐富的行業(yè)應(yīng)用場景，卻經(jīng)常面臨互不關(guān)聯(lián)、彼此孤立的數(shù)據(jù)源，導(dǎo)致基礎(chǔ)模型難以獲取經(jīng)濟、安全、結(jié)構(gòu)化且易于訪問的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，從而面臨著海量數(shù)據(jù)陷入“孤島”的困境。

生成式AI需要大量數(shù)據(jù)來創(chuàng)建基礎(chǔ)模型，因此建立高質(zhì)量、端到端的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是快速實現(xiàn)生成式AI技術(shù)在制造業(yè)應(yīng)用落地的強大助推力。亞馬遜云科技通過提供端到端的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和服務(wù)，覆蓋從數(shù)據(jù)的攝入、存儲和查詢、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖、到數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能（BI）及數(shù)據(jù)治理，再到人工智能與機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新的各個環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)充分挖掘數(shù)據(jù)價值與潛力，賦能企業(yè)下一階段人工智能技術(shù)的場景化應(yīng)用。此外，將數(shù)據(jù)作為業(yè)務(wù)決策的核心還有一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，就是企業(yè)需要能夠連接所有數(shù)據(jù)，無論它們存儲在何處。亞馬遜云科技正在推動一個“Zero-ETL”的未來，讓客戶可以輕松集成來自整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，而無需在不同服務(wù)之間提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）數(shù)據(jù)，從而做出更高效、更明智的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

西門子在亞馬遜云科技的助力下借助云原生的服務(wù)，聚焦以微服務(wù)化、事件驅(qū)動架構(gòu)為核心的設(shè)計框架，通過整合多種分散的數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成化管理，打造了“大禹”數(shù)據(jù)平臺。而隨著生成式AI技術(shù)大熱，西門子基于大禹團隊前期已經(jīng)建立的完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，僅用三個月就完成了基于自有模型的智能知識庫暨智能會話機器人——“小禹” 的靈活構(gòu)建。“小禹” 具備自然語言處理、知識庫檢索等核心關(guān)鍵能力，極大地提升了內(nèi)部員工信息的獲取效率。用西門子集團 IT 數(shù)據(jù)分析與人工智能負責(zé)人的話來說“沒有‘大禹’，就沒有‘小禹’”，可見好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)可以為構(gòu)建生成式AI的場景落地起到事半功倍的作用。
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應(yīng)用為王 找準核心應(yīng)用場景
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有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，企業(yè)下一步就需要從實際應(yīng)用與解決方案出發(fā)，將數(shù)字技術(shù)與核心業(yè)務(wù)有機融合，盡快部署生成式AI并從中發(fā)掘價值。對于To B端的制造業(yè)客戶來說，構(gòu)建應(yīng)用解決方案需要推理，其中不可避免的一個重要問題就是高企的推理成本。因此，制造企業(yè)亟需注重投入產(chǎn)出比，以 “應(yīng)用為王” 為標準，找到模型精準度和推理成本之間的平衡點，在解決業(yè)務(wù)難題的同時實現(xiàn)理想的投入產(chǎn)出比。
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亞馬遜云科技致力于推動生成式AI重塑制造業(yè)的增長路徑，通過降低構(gòu)建生成式AI應(yīng)用關(guān)鍵路徑的門檻，充分滲透制造業(yè)價值鏈場景。在與客戶緊密合作，深刻了解客戶痛點和需求的前提下，亞馬遜云科技與合作伙伴一道，針對制造業(yè)嚴重依賴人工參與的工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計和營銷材料生成、企業(yè)內(nèi)外部資料繁雜等具體業(yè)務(wù)場景，開發(fā)定制化解決方案，讓制造企業(yè)充分發(fā)揮生成式AI的潛力。
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在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，傳統(tǒng)工業(yè)的概念設(shè)計一般由人工手繪，需要應(yīng)對設(shè)計周期較長，設(shè)計師的業(yè)務(wù)承載能力與快速增長的業(yè)務(wù)需求之間的挑戰(zhàn)，以及設(shè)計質(zhì)量波動，產(chǎn)出質(zhì)量因人員水準有差異、設(shè)計品質(zhì)受人員流動影響等。上述因素綜合導(dǎo)致了概念設(shè)計階段人力成本耗費高、概念產(chǎn)出效率低、概念通過率低等問題。 亞馬遜云科技與合作伙伴共同開發(fā)生成式AI解決方案，通過文生圖，圖生圖等方案進行快速概念原型設(shè)計，可以一次性生成多張改良方案圖，方便客戶從中挑選最優(yōu)方案。此外，客戶還可后續(xù)對所選素材進行針對性調(diào)整與優(yōu)化，并一鍵提交集成渲染圖，有效簡化流程、降低概念設(shè)計成本，并加速整體的工業(yè)設(shè)計效率。
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亞馬遜云科技合作伙伴計算美學(xué)Nolibox，基于亞馬遜云科技的服務(wù)，通過文生圖，圖生圖，幫助海爾創(chuàng)新設(shè)計中心打造了全國首個生成式AI工業(yè)設(shè)計解決方案。借助此方案，海爾創(chuàng)新設(shè)計中心的整體概念設(shè)計提速了83%。
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在企業(yè)知識庫領(lǐng)域，據(jù)凱捷提供的數(shù)據(jù)顯示，當前有80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文檔、幫助網(wǎng)站支持文檔等）。由于數(shù)據(jù)不斷激增，且通常較為分散，企業(yè)員工在查詢關(guān)鍵信息時，常面臨內(nèi)容不準確，關(guān)鍵信息難以查詢等難點。亞馬遜云科技與合作伙伴一道利用生成式AI技術(shù)為客戶構(gòu)建企業(yè)級智能知識庫，集合搜索引擎和大語言模型，從智能知識庫的架構(gòu)設(shè)計、大語言模型預(yù)訓(xùn)練、人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)等方面幫助客戶快速搭建知識庫對話應(yīng)用，助力企業(yè)員工在知識庫中快速找到精準和高實效性的內(nèi)容，將原始企業(yè)資料轉(zhuǎn)化為可利用的數(shù)字資產(chǎn)，可大幅提升生產(chǎn)與辦公效率，并提升客戶體驗。
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某全球頭部家電客戶售后服務(wù)團隊壓力大、全球多語種知識庫欠缺、智能問答生成能力有限。亞馬遜云科技合作伙伴鴻翼科技借助亞馬遜云科技提供的知識庫、搜索引擎和大語言模型結(jié)合的方案指南，助力客戶快速構(gòu)建起了可進行精準檢索和問答的企業(yè)知識庫，使得客戶在提升全球化售后客戶服務(wù)體驗的同時，將原始企業(yè)資料轉(zhuǎn)換成了可利用的數(shù)字資產(chǎn)。
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大小模型協(xié)同發(fā)展　助力客戶應(yīng)用落地“最后三公里”
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制造業(yè)領(lǐng)域場景高度碎片化，同時擁有較高的行業(yè)知識壁壘。因此，對于制造業(yè)細分領(lǐng)域來說，很難有足夠多的核心工藝公開數(shù)據(jù)用來預(yù)訓(xùn)練大模型，而通用大模型又無法滿足垂直場景的定制化需求。由此可見，制造企業(yè)無需一味追求模型越大越好，在特定任務(wù)與垂直場景下，小模型可以幫助企業(yè)在有限資源內(nèi)實現(xiàn)高效的計算與推理。目前來看，在一定時間內(nèi)，大模型與小模型共存仍是一個大趨勢。
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此外，生成式AI應(yīng)用落地的“最后三公里”十分關(guān)鍵，需要大量的工程化資源與投入，包括云計算基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)工程、模型調(diào)優(yōu)、用戶界面開發(fā)等。在生成式AI的應(yīng)用的早期階段，亞馬遜云科技團隊秉承“扶上馬、送一程”的理念和實踐，基于豐富的專業(yè)技術(shù)支持資源，包括原型開發(fā)團隊、數(shù)據(jù)科學(xué)家、行業(yè)架構(gòu)師、專業(yè)服務(wù)團隊等一系列工程化資源，與眾多合作伙伴一道幫助客戶真正解決應(yīng)用落地的“最后三公里”。
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推陳出新 持續(xù)賦能制造業(yè)深化創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型
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在生成式AI加速創(chuàng)新的時代，亞馬遜云科技也在不斷推出新的解決方案與技術(shù)工具，持續(xù)致力于賦能客戶輕松地構(gòu)建和規(guī)模化應(yīng)用生成式AI技術(shù)。在去年12月份落幕的re:Invent 2023上，亞馬遜云科技重磅發(fā)布了Amazon Q——這是一種新型生成式AI支持的助手，專門用于滿足辦公場景需要，可以根據(jù)客戶業(yè)務(wù)進行定制。無論對于在亞馬遜云科技上進行構(gòu)建、使用內(nèi)部數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，還是使用亞馬遜云科技應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)商業(yè)智能（BI）、聯(lián)絡(luò)中心和供應(yīng)鏈管理的客戶，Amazon Q都是良好的基于生成式AI的助手，能夠幫助各個行業(yè)、各種規(guī)模的企業(yè)安全地使用生成式AI。

在制造行業(yè)中，打造智能客服等全方位的服務(wù)體系，提升消費者體驗，是保障業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵，而當今70%的裝備制造企業(yè)沒有售后系統(tǒng)[4]。目前，Amazon Connect中的Amazon Q已正式發(fā)布，Amazon Connect是云聯(lián)絡(luò)中心，使各種規(guī)模的企業(yè)能夠以更低的成本提供卓越的客戶體驗。Amazon Connect中的Amazon Q根據(jù)客戶與客服之間的實時對話檢測客戶問題，并能夠自動回復(fù)、給出建議以及提供相關(guān)資料，提高了客戶滿意度，同時減少了客服人員培訓(xùn)、解決問題的時間并降低了成本。

此外，亞馬遜云科技不斷拓展與豐富Amazon Bedrock上可提供的模型，增強各種規(guī)模的制造企業(yè)在其組織中快速測試、構(gòu)建和部署生成式AI應(yīng)用的能力。例如，Anthropic的領(lǐng)先模型Claude 3 Sonnet與Claude 3 Haiku，以及Mistral AI的兩款高性能模型Mistral 7B和Mixtral 8x7B近期已在Amazon Bedrock上正式可用，提高了用戶在Amazon Bedrock上選擇高性能基礎(chǔ)模型的自由度。同時，亞馬遜云科技還宣布與英偉達加強合作，英偉達全新一代NVIDIA Blackwell GPU平臺即將登陸亞馬遜云科技，旨為客戶提供安全、先進的基礎(chǔ)設(shè)施、軟件及服務(wù)，助力客戶開啟新一代生成式AI的能力。

從蒸汽機、電力到信息技術(shù)，每一次工業(yè)革命都帶來巨大的科技進步與產(chǎn)業(yè)變革，并對人類社會產(chǎn)生深遠影響。如今，隨著生成式AI的迅猛發(fā)展與廣泛應(yīng)用，以人工智能為代表的新一輪科技浪潮已成為第四次工業(yè)革命的重要推動力。亞馬遜云科技將聯(lián)合全球數(shù)十萬家合作伙伴，共同開發(fā)針對關(guān)鍵制造場景的生成式AI解決方案，助力企業(yè)應(yīng)用生成式AI打造增長新引擎，全力推動“人工智能+”與制造業(yè)的深度融合，促進制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。
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