发布于: Sep 7, 2023
当前,生成式 AI 无疑是科技领域最热门的话题之一。在 2023 年中国国际服务贸易交易会上,亚马逊云科技携多项生成式 AI 产品亮相成果发布会,亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡受邀出席并发表了主题演讲。
在大会现场,顾凡还接受了 21 世纪经济报道记者专访。在采访中,顾凡表示,生成式 AI 将从四个方面为企业带来机遇:第一是创造全新的客户体验;第二是提高企业内部员工的生产力;第三是帮助企业提升业务运营效率;第四是提高企业在内容创造方面的效率。他认为生成式 AI 将重塑每一个行业,改变各行各业的游戏规则。
他还提到,企业要想把生成式 AI 用起来,必须要解决几大痛点:首先是找到合适的业务场景;其次是更容易地选择和使用基础模型;第三是如何在保护企业私有数据安全的前提下去 “更容易” 地对模型做调优;第四是如何降低门槛让更多人有能力开发生成式 AI 的应用;第五是超大规模和高性价比的算力资源,尤其是考虑未来的应用推理成本;最后是破解人才短缺的挑战。
一直以来,亚马逊云科技致力于推进生成式 AI “普惠”,以降低构建生成式 AI 应用关键路径上的门槛。截至目前,亚马逊云科技在国内已拥有数千个合作伙伴,支持了超万家本地初创企业,并为超过 100 万人提供了云计算相关技能培训,在生成式 AI 普惠化的道路上稳步前行。
一直以来,亚马逊云科技一直为跨国企业进入中国市场以及国内企业迈向国际提供云计算服务。能否从引进来和走出去的角度,谈谈中国市场的前景以及中国企业出海的趋势?
顾凡:我们身处一个机遇与挑战并存的时代,对于各行各业、各种类型的企业来说,全球化是一个大趋势,他们都希望瞄准全球的用户和市场,寻找新蓝海、新赛道、新机会。
首先,越来越多的跨国企业将中国作为最重要的业务发展地区之一。我们相信,跨国企业如果能够利用好中国本地的资源,市场前景将非常广阔。在这里我也想分享一些我们的思考:第一,中国拥有巨大的 To C 消费市场,与众不同的互联网和移动互联网行业。跨国企业可以结合本地互联网生态打磨客户体验,进行本地化创新。第二,中国制造业正处在一个产业升级、从大到强的关键时期,这给跨国企业带来非常多的机会去利用人工智能、5G 等技术打造 “行业首创” 的场景,推动行业的数字化、智能化升级。第三,跨国企业可以利用中国庞大的软件开发人才资源和繁荣的初创生态,弥补自身技术和研发能力不足、人才储备有限等方面的挑战,支持全球的业务发展。
比如,西门子中国的首座数字化工厂 —— 成都灯塔工厂,基于亚马逊云科技的机器学习技术,部署了全球领先的工业废料自动分拣系统,把整体分拣的准确率从 70% 左右提升至 97% 以上,逐步实现分拣流程的无人工干预,为全球的电子制造行业树立了标杆。
从中国企业出海来看,无论是互联网行业,还是制造、零售、汽车、软件行业,抑或是初创企业,很多优秀的中国企业都已经开始出海求变。这里我主要分享三个趋势:首先,无论是传统的家电、服装鞋帽等制造企业,以及智能家居、穿戴设备等企业,都在积极通过跨境电商这个有效工具,让中国的品牌和产品能够 “直通” 全球。第二,越来越多的中国出海制造业企业想要在海外建立竞争优势,正在推动自身从 “制造业” 向 “高科技” 企业转型,提升产品本身的智能化、网联化,改善用户体验,甚至提供增值服务,增加用户订阅。第三,企业服务领域也正成为服务贸易出海的新热点,包括企业功能型软件、软件基础平台、工业类以及企业协作类软件等等。
分享一个特别有意思的案例。智能摄像头品牌天和荣在出海之初主要销售摄像头,但是传统的安防摄像头赛道竞争激烈,如果没有独有的竞争优势,就只能靠价格。他们利用亚马逊云科技的技术推出可以识别访客身份的智能门铃,以及提供老人小孩监护甚至宠物监护等功能的智能化产品,并提供增值订阅服务,开辟全新的盈利模式。他们还在探索一些全新的赛道,比如,它借助我们的服务推出了一款智能喂鸟器,能精准识别 6000 多种鸟类和偷食动物(如松鼠),准确识别是哪种鸟,是否要喂食,要喂哪种鸟食,还可以及时提醒用户鸟儿的到访,自动拍摄并且存储鸟儿的视频,并且为用户提供 7 天的免费云存储,让用户可以回查、观看。
云计算公司在赋能行业提高能源效率、减少碳足迹的关键是什么?
顾凡:上云是企业实现节能减排的一个重要技术手段,数据则是驱动企业节能减排的核心。无论是在碳排放管理、清洁能源替换、还是企业 ESG 报告生成等场景,云计算所提供的大规模数据处理能力,如数据的采集、整合、分析等,能够为企业节能减排提供依据,帮助制定节能减排计划。
企业减碳的前提是摸清自己的 “碳家底”。只有明确排放范围,开展碳核算,计算排放总量,才能制定科学的碳减排目标。这是一个比较复杂的过程,涉及到企业经营的各个环节,从实践中看,大多数企业都缺乏有效的知识和工具来帮助了解自身碳排放情况。因此,我们提供了碳数据湖解决方案,企业只要完成能耗数据的填报,这个解决方案就能根据企业所在的国家和行业等智能选择对应的温室气体排放标准,进行碳排放的计算,并通过可视化形式进行检索和展示。同时,还可以基于历史数据预测未来一段时间的能耗,帮助企业制定更合理的减排计划。
企业还需要将具体的减排行动融入到生产运营中。企业不能依赖购买碳减排量的碳抵消方式来实现碳中和目标,而是要从能源结构方面做出调整。一方面,我们能够与合作伙伴一起帮助企业来看如何摆脱对化石能源的依赖,转而采用清洁能源。金风科技就是我们的清洁能源合作伙伴,能够帮助企业实现清洁能源替换。另一方面,我们能够帮助企业做 “精细化管理”,具体来说就是通过我们的技术对企业能耗数据进行采集和管理,再利用我们人工智能和机器学习技术训练相应的人工智能模型,为企业提供智慧使用能源的指导。淄博热力就利用我们的技术,开发了智慧供热调控系统,根据气象、建筑结构、用热率等信息预测供热的需求,实现精准供热。在这个系统的支持下,淄博热力能源消耗降低了 30%,相当于节省了 15 万吨标准煤的消耗。
此外,ESG 报告披露正逐渐成为投资者和金融机构评估企业的重要指标,是上市公司的一项必答题。例如,企业向银行申请绿色贷款时,就会被要求出具 ESG 报告。亚马逊云科技可以帮助企业导出用于第三方审计和认证的碳排放报告,还可以帮助企业收集 ESG 数据,并实现数据云端自动传输和数据整合。同时,亚马逊云科技也与第三方 ESG 评级机构合作,帮助企业分析供应商的 ESG 评分,识别和管理供应商存在的潜在风险,第一时间响应供应商的可持续发展问题。
从云计算的角度,生成式 AI 将给企业带来哪些机遇,目前存在哪些挑战?亚马逊云科技将如何保持自己的竞争优势?
顾凡:我们看到这项技术主要从四个方面为企业带来机遇。第一是创造全新的客户体验,像是聊天机器人、虚拟助理、个性化推荐等;第二是提高企业内部员工的生产力,比如基于生成式 AI 的会议纪要、代码创建等;第三是帮助企业提升业务运营效率,像制造企业利用基于生成式 AI 的预测性维护、质量控制去提升产能等;第四是提高企业在内容创造方面的效率,比如自动提升图片和视频的质量、创作音乐等,让创意更容易变为现实。可以说,生成式 AI 将重塑每一个行业,改变各行各业的游戏规则。
企业要把生成式 AI 用起来,有几个问题是必须要解决的:
首先是找到合适的业务场景;其次是更容易地选择和使用基础模型;未来不会是一个基础模型通吃天下,企业需要为自己的场景选择正确基础模型的 “灵活性”;第三,用自己的私有数据结合基础模型 “更容易” 地构建定制化模型,同时保证自己 “私有数据的安全”。我们发布的 Amazon Bedrock 就是解决这些挑战的。它可以让客户轻松使用多种基础模型,把基础大模型和私有数据都用起来,进行定制化模型的开发,同时,确保没有任何企业的私有数据被用于训练底层模型,确保企业的数据安全和隐私。
第四,如何降低门槛让更多人有能力开发生成式 AI 的应用。生成式 AI 基础模型固然强大,但其本身也存在局限性,比如无法完成需要与外部系统交互的复杂任务,这就需要开发人员将复杂任务拆分成多个步骤。为此,Amazon Bedrock 推出了 Agents 功能,可以自动分解任务并创建执行计划,无需任何手动编码。在应用中,保险机构就可以通过这一功能自动处理保险索赔请求,提高运营效率。企业还可以利用基于生成式 AI 的编程助手去提升开发人员的开发效率,像我们推出的 Amazon CodeWhisperer 可以通过编写大部分通用的代码,大大减少开发人员繁重的工作。据测试,使用 CodeWhisperer 的参与者完成任务的速度平均快 57%,成功率高了 27%。
第五,随着企业生成式 AI 应用的普适化和基础模型的不断迭代,必须有超大规模和高性价比的云平台来支持持续的模型训练和应用端大规模的推理。我们提供齐全的计算、高速联网和高性能存储选项。除了业内通用的 CPU、GPU 选项,我们还有超过 5 年的自研芯片的经验。其中,我们自研的 Amazon Trainium 和 Amazon Inferentia 芯片可以提供在云上训练模型和运行推理的超高性价比。
最后,企业用好生成式 AI 会碰到人才短缺的挑战,所以我们还会帮客户构建定制化的 “杀手锏” 应用,解决最后三公里的工程化挑战。我们的解决方案架构师、产品技术专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队等和客户一起寻找场景、打磨算法、构建产品原型、寻找技术解决方案。此外,我们还推出了联合创新实验室的机制,与客户联合投入资源,共同进行创新项目的调研、设计、研发、交流和实施支持。目前,我们已经分别与安克创新、携程、中集集团以及中科创达成立了联合创新实验室。“独行快,众行远”,我们也希望能够与更多合作伙伴、初创企业在生成式 AI 这个领域合作共赢。