制造业是国家经济的基石，同时也是技术创新和国际竞争力的重要体现。作为全球最大的公有云服务商，亚马逊云科技一直以数字技术支撑着制造业的转型升级，随着生成式AI技术潮流来袭，亚马逊云科技看到了生成式AI的价值，正在帮助制造业抓住新的机遇。

云服务如何支撑制造业的智能化发展？

中国是全球第一大工业国，拥有世界上最为完整的工业体系，中国制造业规模已连续13年居世界首位。成绩瞩目，新的发展趋势也尤为重要。在数字技术快速发展的背景下，数字经济和实体经济的融合发展成为新的趋势。

值得注意的是，我国已建成2100多个高水平的数字化车间和智能工厂。主流观点认为，随着我国智能制造应用规模和发展水平大幅跃升，制造业智能化发展对于工业经济高质量发展的作用也越发明显。

那么，作为数字技术的提供者，云服务商是如何支撑制造业的智能化发展的呢？

在亚马逊云科技赋能制造行业媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理 顾凡提到，云服务商可以从“加快新产品研发上市”、“优化生产”、“优化供应链”以及“创造新的收入来源”四个方面下手，帮助传统制造业更好地发展。

在“加快新产品研发上市”方面，亚马逊云科技与合作伙伴构建了包括CAE*（计算辅助工程）、EDA（电子设计自动化）和eVDI（设计和工程环境）三大关键场景，帮助企业提高产品设计和研发效率。

在“优化生产”方面，云边一体的工业视觉检测方案比较典型。它在仓库和物流、生产和装配、包装等多个环节提供帮助。比如，可以用来做评估库存、库存位置、缺陷检测、瑕疵定位、资产监控等，能节省人力成本并提高生产效率。

在“优化供应链”方面，亚马逊云科技的方案涉及需求预测、供应链可视追踪、库存优化以及动态调度四个方面。某高科技制造企业构建实现仓储物流可视追踪系统后，不仅提升了库存周转率，还降低了物料运输成本，提高了仓储物流履约单位的事件处理相应时效。

“创造新的收入来源”方面，顾凡提到了亚马逊云科技助力英格索兰构建工业设备 IOT平台的案例，基于该平台构建的Helix智联云产品上线后，英格索兰打造了新的“设备即服务”业务模式，为用户提供增值服务，也带来了可观的服务收入。

生成式AI对制造业有什么价值？

在2023年以前，“加快新产品研发上市”、“优化生产”、“优化供应链”以及“创造新的收入来源”四个方面几乎囊括了制造业智能化发展的全部主要内容，而现在，制造业不得不关注生成式AI的影响。

来自麦肯锡的一份报告中提到，生成式AI在组织内部的应用中可为全球带来2.6到4.4万亿美元经济效益，生成式AI在提高全球2100项工作生产力时所带来的经济效益，预计将达到6.1到7.9万亿美元。

那么，生成式AI在制造行业中有哪些用武之地呢？

从制造业的业务流程来看，生成式AI首先在研发阶段产品创意生成，在营销阶段的营销内容创意生成上，有显而易见的价值。具体实现上，可能需要用到Stable Diffusion这样的文生图或者图生图来生成创意图，给设计者带来启发和灵感，加速创意落地。

从顾凡的介绍中了解到，海尔创新设计中心利用亚马逊云科技与Nolibox打造的生成式AI工业设计方案，方案里提供的文生图、线稿到概念图和图生图的技术，大幅缩短了设计周期和概念设计成本，帮助设计中心业务提效11.9%。

生成式AI的另外一大场景是做知识管理，企业可以拿内部文档来对第三方大模型做微调，做独有的模型，也可以用RAG技术把文档资料外挂到模型上，两者都可以搭建专有的知识库，让用户用自然语言来查询或者学习企业的知识内容，这对于大型企业非常有价值。

亚马逊云科技帮助西门子构建了一个智能知识库，用一个叫小禹的对话机器人解答员工的各种问题。据了解，上线第一周就有4000多名员工进行了12000多次的对话。事实证明，有超过90%的问题都提供了对应的答案。

西门子IT经理李朝明表示，“在亚马逊云科技的帮助下，我们仅仅用了三个月时间就上线了生成式 AI对话器人’小禹’。通过定制增强亚马逊云科技所提供的以向量数据库服务和大语言模型为基础的知识库原型，在短期内实现了快速、精准的查询和回复。”

以上是亚马逊云科技目前看到的，生成式AI在制造业领域的应用场景和价值，我们可以相信，随着生成式AI的持续发展，一定还会在更多场景中找到用武之地。

让小企业与大企业站在同一个起跑线

生成式AI从专业名词到大众话题，前后也只有不到一年时间，明显还处于发展的早期阶段。只不过，生成式AI的能力确实比较惊人，更惊人的是日新月异的迭代成长的速度。

对于制造业的企业来说，如何抓住生成式AI带来的机遇并迎来新一轮的发展呢？

对于想落地生成式AI的企业来说，通常需要集齐多个条件。比如，要企业选定业务应用场景，需要企业有一定的数据积累，要有大量的计算资源，要能搭建开发环境，要懂如何训练和调优模型，过程中还要注意安全合规的问题等等。

对应的是，需要懂IT的专家，懂机器学习的专家，懂业务的专业人员，总之需要很多懂很多的专业人才。对于很多大型企业而言，这些都不是问题。对于很多中小企业而言，以上的条件很难一应俱全。

此时，公有云服务的优势就会非常明显，公有云能降低生成式AI的落地门槛，让更多中小企业也享受到与大企业一样的生成式AI云服务。

顾凡在采访中表示，亚马逊云科技就是要把生成式AI的技术门槛拉低，借助Amazon Bedrock的完善功能，企业可以仅通过API更方便、轻松地访问多种领先的基础模型，使用自己的专有数据定制模型。此外，Amazon Bedrock基于一种无服务器（serverless）技术，它让企业可以不必管理任何基础设施，就可以将生成式AI能力安全地集成和部署到应用程序中。

顾凡也坦言，对于中小企业来说，抓住生成式AI机遇的难点不在技术，而是在于找准业务场景并准备好高质量的私有数据。

某中小企业是做工业领域摄像头硬件产品的，该公司原本是只做摄像头硬件产品。在发展陷入瓶颈之后开始研发新的增值服务，想要研发一些新功能，比如，智能地检测工人有没有戴安全帽，有没有人摔倒等功能。

由于这家企业没有太多专业的开发人员，也没有专业的数据科学家，于是选择了与亚马逊云科技合作，在原有云边协同方案基础上，使用Amazon SageMaker来构建了模型，并搭建的新的增值服务。

事实上，在过去几年，亚马逊云科技针对“专精特新”用户群做了很多支持和赋能。

比如，亚马逊云科技的EDA服务就服务于很多中小IC芯片设计公司或者创业企业，这些企业的自有IT资源很少，有的直接用上了SaaS化的EDA服务。

又比如，一些中小企业客户原本是单纯使用亚马逊云科技的服务，通过与亚马逊云科技合作，双方打造了能服务于其他中小企业的服务，从用户变成了合作伙伴，为中小企业带来了新的机遇。

小结

亚马逊云科技是大型公有云服务商，同时也是深耕各个行业的“行家”。

在工业制造领域，无论是一直在谈的智能制造这种行业趋势，还是面对生成式AI这种新的突破性技术，亚马逊云科技一直扮演着赋能者的角色，以成熟的云服务和行业实践经验，帮助制造业企业抓住发展的机遇。

近几年来，亚马逊云科技在帮助中国制造业企业出海方面了累积了非常多的经验，利用自身覆盖全球的基础设施，成功帮助很多制造业将业务扩展到全球范围内，快速在全球范围内开展业务。

绿色制造也是很多企业关注的重点，亚马逊云科技通过Graviton底层芯片上的创新，在数据中心建设和绿色能源采用方面的进展，以及专业的云服务，都能帮助用上亚马逊云科技的企业在绿色制造方面取得更多进展。