随着全球经济的不断发展和变革，制造业正在从过去以规模扩张为主的粗放式发展模式，到现在追求高质量发展的新阶段。在这个过程中，制造业面临一系列待解决的问题，包括如何提高生产效率、降低成本、优化资源配置、提高产品质量等等。而生成式AI的应用，为制造业解决这些问题提供了新的工具和方法。

近日，亚马逊云科技与客户及合作伙伴施耐德电气、中科创达就当前中国制造行业发展趋势洞察、制造业企业在数字化转型与创新阶段面临的挑战与机遇等话题进行了分享和深入探讨，并围绕生成式AI技术重塑制造业、助力制造企业打造出海新格局以及推动制造业绿色、可持续发展等方面进行了相关介绍。

亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示：“生成式AI正在加速制造业的创新与变革。生成式AI将为中国制造企业进一步赋能，提供颠覆性创新与变革。亚马逊云科技致力于推动生成式AI重塑制造业的增长路径，通过降低构建生成式AI应用关键路径中的门槛，充分渗透进制造业价值链场景。”

聚焦场景突破，赋能未来制造

随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，生成式AI在制造业中的未来发展前景十分广阔。生成式AI的应用需要与制造业的实际情况相结合。不同的制造行业、不同的生产流程和不同的产品都有不同的特点和要求。

大模型与小模型是生成式AI领域中两种不同的模型类型，它们在应用场景、数据需求、计算资源等方面存在明显的差异。顾凡认为，对于制造业来说，大模型本身只是一个工具，把不同的工具应用到合适的场景里进行组合，找到优解才是佳的解决方案。

在小模型解决方案方面，亚马逊云科技主要聚焦在工业视觉检测以及基于人工智能模型进行到货时间预测等。顾凡强调，对于制造行业来说，大模型领域重要的是找准核心业务应用场景，不能一味追求模型的大小。在应用大模型的时候，重点是要找到模型准确度和推理成本之间的平衡点，解决业务难题，提升效率，降本增效。

IDC发布的《制造业现状及制造业企业对生成式AI的应用》研究报告中显示，来自制造业的受访者认为，未来18个月内生成式AI可产生大影响的前三大领域分别是制造（生产）、产品开发与设计、销售和供应链。亚马逊云科技致力于与合作伙伴一道提供行业的端到端技术解决方案，在工业设计、知识库等场景开发定制化解决方案，让制造企业充分发挥生成式AI的潜力。

会议中，顾凡向我们分享了关于生成式AI在制造行业的场景应用，主要包括工业设计、市场营销以及职能支持。目前，一些先进的制造型企业已经开始利用生成式AI技术来优化生产流程、提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。例如，西门子成都工厂在亚马逊云科技的协助下，构建了一套云端训练本地推理的工业废料分拣系统，使得废料分类的准确率> 95%，危险废料达到了，模型训练时间从 10多个小时缩短至2小时，节省人工成本，3名专职人员可以做其他工作。

降低构建门槛，加速生成式AI技术落地

虽然生成式AI在制造行业的应用正在不断扩展和深化，但在构建生成式AI开展业务的过程中，也存在一些难点和挑战。比如制造业领域场景高度碎片化，核心工艺公开数据相对较少，因此难以预训练大模型和定义应用范围，企业应该如何选择合适的模型，包括基础模型和优化训练，对基础模型的调优和评估。

“不容否认的是，构建生成式AI具有许多的挑战和门槛，亚马逊原来经常说‘后一公里’，在生成式AI场景下应该说‘后三公里’更为合适，因为生成式AI落地需要大量的工程化资源与投入。，生成式AI的发展还在早期阶段，亚马逊云科技始终坚持‘扶上马、送一程’，基于我们自己的原型开发团队、数据科学家、行业架构师等工程化资源，与众多合作伙伴一道帮助客户真正解决应用落地的‘后三公里’。”

亚马逊云科技在生成式AI领域拥有丰富的实践经验和深厚的创新底蕴，致力于帮助企业快速构建自己的生成式AI应用，使其能够更专注于自身的核心业务，提高生产效率，释放数据价值。亚马逊云科技推出的Amazon Bedrock，旨在降低企业应用大模型和生成式AI技术的门槛。企业可以仅通过API更方便、轻松地访问多种的基础模型，使用自己的专有数据定制模型。此外，借助于Amazon Bedrock客户不必管理基础设施，就可以使用已经熟悉的亚马逊云科技服务将生成式AI能力安全地集成和部署到应用程序中。

携手合作伙伴，共同推进生成式AI发展

亚马逊公司不仅是全球大的在线零售商，更是制造“大家”，拥有完备和强大的智能制造生态系统，旗下诸多产品涉及了庞大而复杂的生产制造过程。依托多年来的制造经验，亚马逊云科技不仅可以助力客户将数字技术与核心业务有机融合，帮助客户运用数据分析和洞察提升企业运营，深化数字化转型，还致力于与合作伙伴一起，为客户打造智能制造细分赛道“后一公里”的解决方案，赋能制造业的创新发展和数字化转型。

在已落地实践项目合作当中，亚马逊云科技与西门子、施耐德电气、中科创达、英格索兰等众多国内外企业展开了广泛且深入的合作。例如，施耐德电气与亚马逊云科技还在数字化转型领域进行了深度合作。利用一系列合作伙伴服务，包括亚马逊云科技的数据库、计算服务，以及Amazon SageMaker机器学习服务，施耐德电气打造了开放的EcoStruxure AI引擎，可帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型，在云端实现数据存储和标注及模型训练、推理、部署、监控，以及迭代更新等全流程，并把云端模型下发到产线边缘侧，执行边缘推理，有效帮助施耐德电气降低模型管理训练的复杂度。

施耐德电气全球供应链中国数字化转型总监冒飞飞表示：“我们希望与亚马逊云科技进一步加强合作，通过借力亚马逊云科技的自有生态圈，与更多的合作伙伴一起，推动施耐德电气在人工智能与大模型方面的发展。同时，我们也将继续在数据平台，以及企业信息化系统等方面与亚马逊云科技合作，依托亚马逊云科技全球覆盖的基础设施，实现施耐德电气全球供应链的集中化部署、管理及监控。”

在生成式AI技术的推动下，制造业正在创造全新的产业生态和价值链。站在这一重要关口，gongkong也期待有更多的企业携手，共同把握生成式AI技术力推工业转型升级的历史性机遇，为工业各领域“智变”提供充沛的AI动力。