新火種
2023-11-15 
亞馬遜云科技顧凡：中小企業如何用好生成式AI趕超大企業？
在新一輪全球科技革命和產業鏈重構的競爭之下，中國制造業企業正在面臨一場大考，數字化技術的融合應用將成為重中之重。
近日，亞馬遜云科技與制造行業領先的客戶與合作伙伴一起，在北京就當前中國制造行業發展趨勢洞察、制造業企業在數字化轉型與創新階段面臨的挑戰與機遇等話題進行了分享。
“制造業是經濟發展的重要基石，而隨著新一輪產業變革的深入發展，云計算、AI等數字技術無疑將對制造業產生深遠影響。”亞馬遜云科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡說，“當前，傳統制造行業的數字化轉型升級正在不斷加速與深化，高端化、智能化、綠色化已成為制造行業發展的主要趨勢。”
在數字化浪潮蓬勃發展和新技術引領的產業變革環境下，數字化與智能化正在為企業轉型升級提供新的機遇。工業4.0促使信息技術、數字技術、人工智能等技術與制造業加速融合；數字化技術的融合應用已然成為制造企業實現規模增長的重要抓手。
當前，來自制造業的企業正在將目光聚焦生成式AI技術，以期搶先一步取得數字化轉型的成果。在顧凡看來，生成式AI正在加速制造業的創新與變革，將為中國制造企業進一步賦能，提供“顛覆性”創新與變革。但與此同時，對很多企業來說，應用生成式AI技術仍然面臨挑戰。
“不容否認的是，構建生成式AI有許多的挑戰和門檻，亞馬遜原來經常說‘最后一公里’，在生成式AI場景下應該說‘最后三公里’更為合適，因為生成式AI落地需要大量的工程化資源與投入。”顧凡說道。
面對技術門檻，中小企業如何趕超
在制造業數字化轉型過程中，中小企業普遍面臨缺人、缺錢、缺技術的困境，如何在與大企業的競爭中找到自己的發展之路？
對此，顧凡對21世紀經濟報道記者表示，不論是云計算，還是當下火熱的生成式AI，技術永遠有門檻，可是真正決定成敗的是業務端。
“亞馬遜現任CEO安迪·賈西（Andy Jassy）曾經分享創立亞馬遜云科技的愿景——我們希望所有剛剛開始自己創新之旅的人，無論何時何地，哪怕只是在宿舍或者車庫，都能夠獲得和大型企業一樣先進的基礎設施，并以極低的成本來實現自己的創新。”他說。
顧凡表示，亞馬遜云科技致力于降低構建生成式AI應用關鍵路徑中的門檻。借助Amazon Bedrock的完善功能，企業可以僅通過API更方便、輕松地訪問多種領先的基礎模型，使用自己的專有數據定制模型。此外，借助于Amazon Bedrock客戶不必管理基礎設施，就可以使用已經熟悉的亞馬遜云科技服務將生成式AI能力安全地集成和部署到應用程序中。因此，對于中小企業來說，難點并不在于技術，還是回到核心問題，找準業務場景以及高質量的私有數據。
“所以，對于中小企業來說，難點不在技術，還是在于需要找準業務場景以及高質量的私有數據。技術的門檻會不斷拉低，當技術進入一個主流的時候，就已經把起跑線拉得越來越近。所謂的趕超就是企業用這項技術所做的這件事，可能比別人領先，或者降本增效的點比別人早，這樣才有機會趕超大企業。”他說。
中國制造業面臨四大挑戰與機遇
在他看來，當前，中國制造業的數字化轉型面臨四大機遇與挑戰：
第一，傳統制造行業已進入了數字化轉型的“深化”階段，越來越多的企業不再滿足于簡單的“互聯網+基礎信息化”，而是希望將數字技術與核心業務有機融合，運用數據分析和人工智能提升企業運營，實現持續商業變革，深化數字化轉型。
第二，生成式AI正在“重塑”制造行業，來自制造業的企業正在將目光從人工智能和機器學習轉向生成式AI技術，以期獲得更加令人興奮的成果。IDC發布的《制造業現狀及制造業企業對生成式AI的應用》研究報告顯示，來自制造業的受訪者認為，未來18個月內生成式AI可產生最大影響的前三大領域分別是制造（生產）、產品開發與設計、銷售和供應鏈。
第三，制造出海進入“數字遠航”時代，與數字經濟相關的出海，正從“數字化出海”向“出海數字化”擴展，即從早期的數字產業出海，轉向傳統行業積極借助數字化技術，進行出海業務創新。因此，出海的制造企業必須擁有全球化的視野和本地化運營的能力，方能夠在安全合規的要求下高效配置資源，為當地客戶的需求創新產品、服務，以及體驗。
第四，綠色制造如何讓企業實現可持續發展成為挑戰。在實現“雙碳”目標的大背景下，推進工業的高質量發展，實現企業的可持續發展，將離不開綠色制造的落地推動。
生成式AI將重塑制造業增長路徑
生成式AI正在加速嵌入制造行業的業務場景，在產品開發和設計、制造運營、供應鏈、營銷和銷售、智能客服及知識庫等方面帶來巨大業務價值。Gartner《2022年人工智能技術成熟度曲線》報告顯示，到2027年，30%的制造商將使用生成式AI提高產品研發的效率。根據德勤的調查，93%的公司認為，AI將改變制造行業驅動增長和創新的規則，也無疑對制造業產生巨大的顛覆。
但是，顧凡說，要想順利在業務場景中使用生成式AI，企業必須打通一系列關鍵路徑，包括：定義應用范圍，選擇合適的模型，完成基礎模型和優化訓練，以及對基礎模型調優和評估——這個步驟通常會在整個生成式AI應用生命周期中持續進行。
針對這些痛點，亞馬遜云科技致力于推動生成式AI重塑制造業的增長路徑，通過降低構建生成式AI應用關鍵路徑中的門檻，充分滲透進制造業價值鏈場景，與合作伙伴一起提供行業領先的端到端技術解決方案，在工業設計、知識庫搜索等場景開發定制化解決方案，讓制造企業充分發揮生成式AI的潛力。
“在工業產品設計方面，傳統流程一般是先進行概念設計，再將設計圖進行渲染，最后是設計評審環節，此過程需要大量人工參與，同時還涉及多次返工等難題，工作效率相對低下。亞馬遜云科技可以與眾多合作伙伴合作，共同為客戶打造面向終端用戶場景的端到端生成式AI應用賦能，簡化流程、降低概念設計成本，并加速整體的工業設計效率。”顧凡說道。
（文章來源：21世紀經濟報道）
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