亚马逊在近现代的另一面

给每一位客户增值单独发放阳计算教育资源并不是亚马孙阳新技术的以外部考幅度。

造就了大幅度从业执法人员长处后，亚马孙阳新技术21年12同月大受青睐两款针对性的上新增值：彻底解决样本收集情况的Amazon IoT FleetWise和从业执法人员框架Amazon for Automotive。

还面向零样本挖掘长处群体大受青睐Amazon SageMaker Canvas无文档样本挖掘模拟器。

Amazon SageMaker Canvas将样本挖掘仿真的诸多流程图形学为可交互的 UI，让业务、机具、财务管理等部门执法人员不写恰巧文档就能慢速速生绝非样本挖掘预期仿真，彻底解决工作之中的情况。

如习惯车企名车，就通过其之中的Amazon SageMaker Canvas无文档样本挖掘模拟器把AI/ML应用推广到以外集团，实际业务流程之中的600多个应用之中，包含采购线到销售端的多个过场。

1500万台名车汽车联通此模拟器，一天归因于数以百万公里样本均交由 Amazon SageMaker Canvas 分析预期。

之中企乘船、外企英文翻译

AI与科研执法人员从年前不只是年前沿钢铁工业的专利，在越来越广大的增值和网络增值钢铁工业除此以外有用武之地。

其之中笔记本电脑制造和小数经济乘船都在金融市场与政策的双重红利下，无疑广阔。

乘船跨国公司面临的烦恼与自动驾驶从业执法人员相对又多出几个，必需以外世界实质上的基础设施指令集，面对跨境缴交带来的风险，还要满足各国日益严苛的样本安以外合规要求。

由此一来，亚马孙阳新技术因其自身定位缘故，可谓颇受打算尽适时乘船持续发展的之中国人跨国公司以及打算尽适时在之中国人合上的外企青睐。

在艾瑞讨论包含乘船业务的之中国人公有阳餐饮商份额总和之中，亚马孙阳新技术排名第二。

之中企乘船的例子如OPPO，其手机海外销售额占比已超过一半，可衣著笔记本电脑仪器餐饮商也在开发计划之中。

OPPO的AI在野密友同月活过亿，如何提较低AI直觉已运输成本、增强AI直觉效率就是这两项。

除了自己打算适时优化搜索算法以外，还能商幅度一个外援就是辅助直觉晶片。

OPPO最终考虑将在野密友昂署在Amazon EC2 Inf1实例上，运主要用途亚马孙阳新技术自研Inferentia直觉晶片，比上一代基于GPU的实例单次直觉已运输成本三较低可提较低70%。

在野密友在QCompanyA以及吃饭两个过场下整体直觉节省平均35%左右，端到端延迟提较低总共25%。

迁到至上新晶片工作幅度也不大，定位上Amazon Neuron开发计划方法包只必需最少的的文档越来越改即可。

外企英文翻译上都的均是由是Daniel Wellington，这是一个来自拉丁美洲的手表和珠宝制造商。

进入以外世界餐饮商后他们发现一个普遍情况，就是官房与以外世界社会所之间有时差。

比如客户增值报修或申商幅度商家而负责审核的人还在深夜，就得等第二天再次说了，增值乐趣很还好。

后来他们基于Amazon Rekognition图像识别API创建了控制系统流程，基于图像识别的商家越来越慢速比同类型慢速了15倍。

从这个小个案还可以看出阳计算越来越的持续发展紧致。

与自身具备AI应用必需计算教育资源的少数跨国公司相对，越来越多跨国公司自身必需的是基于现有AI战斗能力来自带适合自己的业务流程。

在这上都，除了上面提到的Amazon Rekognition以外，亚马孙阳新技术还发放了一系列相关产品。

Amazon Personalize，预置了推荐系统必要的基础设施、搜索算法，发放API接口，能慢速速构筑定制推荐应用，翔太阳神超市用它使客户增值从未出售过的产品数幅度减小了40%。

Amazon Connect，为关系之中心带来AI座席控管、风险不道德检测、精神状态分析等战斗能力，比习惯关系之中心框架三较低能节省80%的已运输成本。

Amazon Lex，将Alexa句法密友同款应用开放出来，可构筑、昂署和管理自带化的句法聊天室机械，还能原生集绝非Amazon Connect构筑的关系之中心。

运主要用途这些产品无需大学本科AI知识，不靠习惯软件开发计划执法人员便可慢速速构筑AI应用。

但是，那些连习惯IT开发计划战斗能力都极低的跨国公司又该如何？

习惯从业执法人员较低层次迈向

较低质量迈向、较低层次升级是近几年来的热词。

根据至较低无上餐饮商研究机构IDC预期，到2024年AI将已被选为所有跨国公司不可或缺的组绝非部分。

随着工业制造、物流、能源、交通网、农业等越来越多的习惯从业执法人员较低层次迈向需求迸发，年内有25%的AI转回但会以结果即增值（Outcomes-as-a-Service） 的表现形式数目化推展创上新。

对于钢铁工业来说，一个AI重要的用武之地是需求预期。

可谓是反复无最常的疫情，让钢铁工业的客户增值需求、上下游供应链都消失了近乎的震荡。

富士康与Amazon Machine Learning Solutions Lab合作，用Amazon Forecast星期核酸预期增值为子公司一座车间开发计划了一个端到端的需求预期仿真。

这套框架将预期权重增强了8%，每年将为该车间节约55.3万美元。

除此以外能发放端到端AI战斗能力的还有Amazon Monitron，基础用法是系统对工业仪器的异最常，越来越较低级的是在仪器消失真正情况之年前就通过样本挖掘及时发现。

大学本科传言叫“预期性维护”，一上都可以防止因某个仪器差点停机影响整个采购线的运转、以及可能消失的安以外情况，另一上都在系统故障年前及时维护也能减小单个仪器的运主要用途寿命。

这套解决方案已主要用途乐器制造商Fender与通用电气子公司天然气发电增值供应商GE Gas Power等多个从业执法人员客户增值。

阳数智一体，是这个的时代的题目

记得上去的那么多专业人士的个案，所打算总结出两个规律。

第一，从较低上新新技术到网络增值、增值再次到越来越习惯的从业执法人员，都必不可少阳计算、AI和科研执法人员的相辅相绝非。

样本最常被比作为“小数原油”，是这个的时代关键的采购要素。必需AI搜索算法从海幅度样本之中发掘出越来越多价值，AI搜索算法又必需阳计算发放大幅度算力。

这就是以外世界阳计算餐饮商数目在15此后从0绝非长到2021年的7050亿美元数目的主要逻辑。

第二，离应用越远的从业执法人员在较低层次升级之中归因于的需求越，也越必需完备、端到端的框架。

为了让，大样本、人工笔记本电脑、阳计算的一体化持续发展正因如此这个的时代的题目。

于是这一段星期我们看到，各地原有的大样本之中心纷纷升级改建绝非笔记本电脑计算之中心，AI搜索算法起家的该公司如商汤开始原设算力供应经济体制，而阳计算该公司都在自研AI晶片与持续发展AI应用。

而在这都有关卡之之中，用综合框架、年初的AI/ML方法、MLops基本概念及增值来提较低AI运主要用途限额，正是亚马孙阳新技术的战术上所在，也是“上涨神话”背后的推进力。

就亚马孙阳新技术在省内性餐饮商的表现来看，其应用经济体制也不会消失水土不服的情况，于是便绝非了之中企乘船和外企扎根的连接点。

上面说到的那么多阳增值，其实也只是这个应用经济体制之中的冰山一角。

每年亚马孙阳新技术最常但会上上新几千项增值，其之中AI相关的增值也有250+。

如此数幅度，让相关从业者都其实“你慢点出，我学不过来了”的冲动。

好在亚马孙阳新技术每年但会通过INNOVATE年但会的表现形式把近期去向集之中梳理、重现。

据悉同月内的INNOVATE年但会正是以“人工笔记本电脑上新变速箱”为意念，APP报名者、线上参但会。

要打算认识到亚马孙阳新技术在AI应用这从年前的，不妨下周去看看。

参考资料：

[1]

https：//ir.aboutamazon.com/news-release/news-release-details/2022/Amazon.com-Announces-First-Quarter-Results-f0188db95/

[2]https：//www.gartner.com/en/documents/4007678

[3]https：//www.idc.com/research/viewtoc.jsp？containerId=US44646019

[4]《2021年之中国人AI开发计划模拟器餐饮商研究报告》

[5]

https：//www.iresearch.com.cn/Detail/report？id=3812

[6]https：//www.amazonaws.cn/customer-stories/automotive/weride-case-study/

[7]https：//aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/inf1/

[8]https：//aws.amazon.com/cn/rekognition/

[9]https：//aws.amazon.com/cn/forecast/

[10]https：//www.iresearch.com.cn/Detail/report？id=3812Companyisfree=0

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