发布于: Nov 2, 2023
在人工智能技术不断发展、持续迭代的当下，生成式 AI 现已席卷全球，开始在千行百业开展广泛探索与实践。据麦肯锡提供的数据显示，到 2030 年，生成式 AI 预计为全球经济效益贡献达 7 万亿美元，其中约有四分之三来自营销与销售、产品与研发、软件工程和客户运营四类业务职能。1 未来，生成式 AI 将驱动千行百业在增强客户体验、提升员工生产力和创造力、优化业务流程四大方面创新迭变。与所有的 AI 一样，生成式 AI 由机器学习模型提供支持，而机器学习的进展在不断推动人工智能向前发展。亚马逊云科技在人工智能和机器学习领域深耕 20 余年，在全球积累了超 10 万家客户。在实践中，亚马逊云科技致力于凭借自身产品和技术优势不断探索突破，以 AI 之力智启行业发展新动力。接下来，来跟我们一起，从制造、汽车、生命科学、零售电商、游戏五大行业入手，一起深入了解生成式 AI 如何助推行业开拓创新。
从产品研发、采购、供应链、生产制造，到销售与营销、售后服务、职能支持，生成式 AI 能够以不同程度影响制造行业价值链上各环节的方方面面。
- 加速工业设计师设计和作图效率；
- 简化内部员工知识查询；
- 优化人工客服效率并进行智能问题应答。
下面，我们通过几个实际用例，来了解生成式 AI 如何在制造业的应用场景中助企业一臂之力。
对于设计行业来说，承载着千余个产品设计的数字化转型无疑是一个庞大且复杂的过程。海尔创新设计中心（以下简称海尔设计）支持海尔旗下多达八千余个产品的设计，以往，海尔设计使用的是自建的私有云系统，部署在自有的 IDC 内，存在资源抢占、文件存储系统因容量受限无法长期保存历史文档，以及基础系统维护复杂、无法弹性扩展、业务系统创新困难等诸多问题。
为此，海尔设计希望通过数字化转型来提高设计效率，同时借助全新的方案和思路，来帮助设计打开市场局面，以更好地应对全球化挑战。亚马逊云科技为海尔设计提供了四个完整的云上解决方案，全面替代自有机房，让设计中心的工作流程实现了全面云化、自动化。上线后，自动化设计系统应用让原有项目周期缩短了 30%，获得巨大成功。
同时，面对快速增长的业务需求和加速迭代的产品周期，海尔设计还在工业设计中面临两大挑战：一方面，设计周期较长，设计师的业务承载能力无法跟上快速增长的业务需求；另一方面，设计质量波动，产出质量因人员水准有差异、设计品质受人员流动影响。概念设计阶段人力成本耗费高、概念产出效率低、概念通过率低等问题成为挑战。
在洞悉到生成式 AI 技术广阔的应用空间和无限的可能性后，亚马逊云科技携手海尔设计与 Nolibox，研究如何将 AIGC 创新研发模式应用到工业设计领域。基于亚马逊云科技和 Nolibox 携手打造的 AIGC 解决方案，海尔设计将生成式 AI 引入到产品设计、UI 设计、CMF 设计、品牌设计等环节，涵盖了新品设计、改款升级、渠道定制化等工业设计的业务场景，打造了全国首个结合实际业务场景落地的 AIGC 工业设计企业级解决方案。
长期以来，西门子中国内部资源的检索和调用都存在结构散乱、检索速度慢、交互不便等问题。为此，西门子中国大禹团队决定将大数据库和生成式 AI 应用于一个全新的“智能知识库”，从根本上提升知识库的可用性，解决内部员工查询低效、IT 支持耗时长等问题。
亚马逊云科技为大禹团队提供了一个智能知识库暨智能会话机器人解决方案指南，整个解决方案指南实现目标知识库约80%功能，西门子中国根据企业内部需求再做20%定制化开发，最终形成完整的解决方案，生成式对话机器人小禹敏捷落地。它具备自然语言处理、知识库检索、通过数据训练大语言模型等核心关键能力。其中，Amazon SageMaker 为架构的伸缩性以及大语言模型持续迭代提供了很大帮助。此外，亚马逊云科技还提供了包括向量数据库、生成式 AI 在内的一系列核心技术，而 Amazon OpenSearch Service 的无服务器特性，让开发人员不需要管理集群或担心生产规模，可以快速推动部署。
最终大禹团队完成后续开发和整套系统的部署时间大大缩短，仅用三个月就就上线了生成式 AI 对话机器人“小禹”，西门子中国在短期内实现了快速、精准的查询和回复。
面对售后服务团队压力大，原始资料文档众多，无知识库构建经验等业务难题，某家电企业选择与亚马逊云科技合作伙伴鸿翼科技携手建立企业内容管理平台。
在亚马逊云科技提供的搜索引擎和大语言模型结合的方案指南的加持下，该平台为某家电企业的售后团队提供了高效处理资料的工具。特别地，这一解决方案还将某家电企业原始的企业资料转化为了可利用的数字资产，借助生成式 AI 实现的精准检索和问答助其显著提升了全球化售后客户服务体验。
从产品设计与研发、生产制造，到销售、车联网车内体验、客户服务，生成式 AI 正在深入影响汽车行业价值链中的各个方面。汽车产业正以全新的面貌迈向全新的智能化时代。
在产品设计与研发层面，亚马逊云科技联合德勤、木卫四帮助 OEM 提升车辆安全运营（VSOC）效率的合作案例，为生成式 AI 在汽车行业的应用提供了一个很好的范本。
以往的车辆安全运营流程主要靠人力完成，手动定义系统洞察类目过程不仅繁琐，且更新缓慢，实时性成为运营运维的突出问题。借助亚马逊云科技的大数据分析能力、德勤的专业咨询团队和木卫四的网络安全人工智能技术，德勤与木卫四联合运营的汽车网络安全运营中心可快速准确地检测和识别安全威胁，采取及时和适当的响应和防御措施，同时数据的安全性和保密性也得以保障，车辆的安全性能得到进一步提升。
从销售和产品开发、供应链和物流、营销与销售，到电子商务和客户体验、配送物流、组织和支持职能，生成式 AI 的发展很大程度上推动了零售电商行业的数字化营销、客户互动以及经营分析等场景的创新应用。
作为国内跨境独立站 SaaS 行业的佼佼者，店匠科技一直努力探索新的技术来帮助商家解决素材图片制作成本高，需快速上架、变款等痛点难题。最终，店匠科技推出了人工智能生成的图片应用——BetaCreator，希望能为商家设计素材图片提供高效、个性化的服务。但是，开发这样一款新的应用，店匠科技也遇到了不少技术挑战：
- 电商行业发展迅速，火爆商品日新月异，企业自身构建和部署开源模型耗时耗力且不易灵活扩展；
- 人工智能生成的图片需要一定的算法和工程门槛，想要达到准确逼真的生成效果，企业缺乏专业的算法人员以及成熟的实践经验；
- 新应用的用户体验至关重要，店匠科技迫切需要创新、易用的人工智能技术来提升和优化这些需求。
自 2019 年开始，店匠科技就与亚马逊云科技合作，此次店匠科技也依然选择使用亚马逊云科技。Amazon SageMaker 为店匠科技提供了一站式端到端的机器学习服务，包括数据准备、模型训练、调优和监控等关键环节。基于 Amazon SageMaker 搭建的 BetaCreator ，现已支持模特生成、模特换脸、商品变款、背景更换、创意爆款等多个应用场景，不但帮助商家快速实现了电商素材图片的自动生成和自动化处理，还保障了生成的电商素材图片在细节、质量和连贯性方面都有生动逼真的表现力。
基于 Amazon SageMaker 一整套的工具和框架，店匠科技还通过使用 Amazon SageMaker 全托管式服务以及高效的分布式计算、自动化调参等技术，大大提高了机器学习模型的训练速度和效率，使产品的开发周期从过去的6个月缩短到了2个月, 显著降低了模型训练和调优的时间成本。通过其预置的常用算法等优势，亚马逊云科技还助力店匠科技显著降低了机器学习的成本及使用门槛，为商家提供了更加便捷、高效的图片生成工具。
从游戏构思创意、游戏开发制作，到游戏玩家获新、游戏在线运营，生成式 AI 赋能游戏轻松构建、可靠运行、智慧增长，驱动游戏产业飞速发展，在革新中不断升级。
作为游戏行业的领跑者，创梦天地迅速将生成式 AI 技术融入到其社区内容体系中。然而，生成式 AI 带来的新增算力需求对于创梦天地而言是一项艰巨的挑战。
创梦天地采用了亚马逊云科技“游戏 AIGC 专业版”解决方案。游戏开发者可通过可视化、零代码的方式控制参数，并选择各类插件和风格模型，从而实现 AI 绘图的可控生成。借助该解决方案，创梦天地实现并发性能提升30%，极大地降低了创作者的生产门槛，有效减少了在创作过程中的工序性人工消耗，同时缩小了工具和技术层面的差异，为创作者带来了更加开放、灵活和创意的创作环境。
作为在游戏领域深耕 10 年以上的技术公司，海艺互娱希望快速拥抱生成式 AI 所引领的新趋势，为业务带来新的增长点。将人工智能引入到艺术创作的全过程，打造全民艺术创作平台 ——seaart.ai，成为海艺互娱的新目标。
在选择云服务提供商时，海艺互娱从基础设施的全球覆盖范围、计算资源的可靠性以及技术支持等多方面考量，最终选择了亚马逊云科技。通过 Amazon SageMaker 和 Stable Diffusion 的组合方案，海艺互娱在一个月内实现业务上线和快速迭代，实现了生成式 AI 业务的高效构建。
此外，为了控制成本，在 Amazon SageMaker 服务中，海艺互娱还使用了托管式的 EC2 Spot 实例执行训练任务。与按需实例相比，Spot 实例帮助海艺互娱实现了超过 60% 的成本节约。
从研究和药物发现、临床试验，到医疗、商业化，如今生成式 AI 在生命科学行业的应用越发普遍。宏观来看，生成式 AI 不仅可以帮助生命科学行业处理大量数据，提高效率，还能在知识检索、医生及患者服务、药物发现、精准医疗等应用场景提供更准确和创新性的解决方案。
3M Health Information Systems (HIS) 与亚马逊云科技的合作，加速了临床文档中的人工智能创新。在这一过程中，亚马逊助力 3M HIS 将对话式和生成式 AI 直接引入到了临床文档的工作流程中。未来，Amazon HealthScribe 将成为 3M HIS 临床医生应用程序的核心组件，以帮助加快、完善和扩大 3M 环境临床文档和虚拟助理解决方案的交付。
简化医生工作流程，也是生成式 AI 在生命科学领域落地的强项之一。亚马逊云科技助力 Philips 实现了生成式 AI 的访问民主化，并应用基础模型 (FM) 来帮助支持临床决策、提高了诊断准确性和自动化管理任务。亚马逊云科技将继续帮助 Philips 简化放射科医生工作流程、减少认知负担和临床医生倦怠。
展望未来，亚马逊云科技将继续致力于推进生成式 AI 普惠化，通过技术创新，降低构建生成式 AI 应用关键路径上的门槛，助力更多行业把生成式 AI 技术从理论研究和实验入到应用场景中，让更多企业持续受益。