导语：北京——2024年3月25日，达沃斯世界经济论坛2024年年会上，“生成式人工智能：第四次工业的蒸汽机”论坛激发了行业巨大兴趣。与会者一致认为，AI技术革新产业，而生成式AI成为了第四次工业中最具影响力的创新之一。作为“第四次工业的蒸汽机”，生成式AI应用已遍及制造业全生命周期，在产品研发、生产运营、供应链管理、营销销售、智能客服及知识库等领域产生巨大价值，同时，它们也首次出现在政府工作报告中，以促进实体经济重点领域的人工智能融合和数字产业集群建设。
据波士顿咨询公司最新报告显示，制造业高管普遍将人工智能（包括生成式AI）列为可能对其运营产生积极影响的技术，并相信能够实现潜在投资回报率。而市场研究预测到2032年全球生成式AI技术在制造业市场规模将从2022年的2.23亿美元增长至63.99亿美元左右，复合年增长率达到41.06%。
用好数据基础是关键
制造业每天产生大量数据，但这些数据孤立无援，这导致难以获取高质量的结构化数据。亚马逊云科技提供端到端的数据战略和服务帮助企业挖掘数据价值，并推动“Zero-ETL”的未来，让客户集成来自系统的所有数据，无需ETL，从而做出更高效决策。
西门子利用亚马逊云科技服务构建了微服务化设计框架并整合多种分散数据源，其团队仅用三个月就完成了基于自有模型的小禹智能知识库暨智能会话机器人的构建，小禹具有自然语言处理能力和知识检索功能，大幅提升内部员工信息获取效率。
应用为王 找准核心场景
企业需要通过实际应用解决方案，将数字技术与业务融合并部署生成式AI。在To B端制造客户中，构建应用解决方案需要推理成本控制，因此企业必须注重投入产出比，以“应用为王”标准找到模型精度与推理成本平衡点，同时实现业务问题解决和理想产出比。
亚马逊云科技致力于通过降低关键路径门槛让制造业充分渗透场景，为客户开发定制化解决方案，使得企业充分发挥生成式AI潜力。在工业产品设计领域，一键提交集成渲染图简化流程降低概念设计成本，加速整体效率；海尔创新中心利用此方案提速83%概念设计速度。此外，在企业知识库中，亚马逊云科技帮助客户搭建可进行精准检索和问答的大型知识库提升生产效率提高用户体验。
大小模型协同发展
由于垂直场景需求特殊，大模型无法满足，而小模型则可以在有限资源内实现计算与推理。在一定时间内，大、小模型共存仍然趋势。最后三公里关键需要工程化资源投入，如原型开发团队、专业支持等助力落地。
持续赋能转型深化创新的时代里，不断推出的新工具让更多客户轻松应对挑战。
