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亚马逊aws高级经理高洋：人工智能时代，aws如何助力企业创新发展？

原标题：亚马逊aws高级经理高洋：人工智能时代，aws如何助力企业创新发展？ 导读：人工智能爆发式发

原标题：亚马逊aws高级经理高洋：人工智能时代，aws如何助力企业创新发展？

导读：人工智能爆发式发展的时代，企业应该如何保持持续创新？在未来智能化商业峰会苏州站上，亚马逊aws生态合作伙伴业务高级经理高洋发表《aws助力企业创新发展》主题演讲，他认为，企业创新的关键在于自我驱动。

亚马逊aw驱动马达s生态合作伙伴业务高级经理高洋

以下为演讲全文：

大家好，首先我想先和大家介绍一下亚马逊aws，亚马逊aws成立于2006年3月，目前在全球多个国家都设有办公室。经过12年的发展，亚马逊已经成为全球企业中从0到100亿美金增长最快的企业。

过去一年，亚马逊在研发上的投入比bat的研发总投入还要高，创新服务更是达到了1430项。目前，在全球范围内，大多数企业都选择亚马逊aws为云计算平台，其中公有云市场份额始终保持第一名。无论是执行力，还是技术创新，亚马逊aws一直在行业中保持领先水平。

创新驱动亚马逊aws高速发展

在我看来，推动亚马逊aws快速发展的原动力在于创新，而创新主要来自企业的自我驱动。在亚马逊，不管是物流、零售、还是供应链方面，都在不断推陈出新，从而为用户提供更独特的服务体验。

在零售方面，2017年，亚马逊推出无人便利店amazon go，将线下的物理世界和线上的数字世界完美融合，全程通过传感器、人工视觉来捕捉用户行为，然后再通过对商品陈列、供应链体系的优化，来增强客户的消费体验。

其实早在2012年，亚马逊就想推出产品，但没有成功，投入了10亿美金。2014年，亚马逊发明了echo，这不仅仅是智能音箱，还是一款改变人机交互的产品，我们希望通过它能与产生更多的关联，因为未来由于中间环节的存在的家居场景一定是语音驱动。

另GPS外，在物流方面，亚马逊推出了prime air（无人机配送系统），提供30分钟送货服务，目的是为了提升用户的物流体验。

携手涂鸦智能，为全球用户提供智能服务

早在2014年，我们就和涂鸦智能开展技术合作。在合作的过程中，我们发现涂鸦智能有很多创新的技术和服务，客户增长也非常快。目前，我们主要支持涂鸦智能在全球190多个国家和地区的智能服务。

在数据处理方面，通过aws底层的数据中心，可以满足涂鸦智能每天500亿次交互量，整个交互响应时间仅需18.024毫秒，这一点涂鸦智能有过统计；

在信息安全方面，亚马逊aws获得了很多安全认证，并通过系列技术手段，为用户的信息安全保驾护航；

在语音方面，亚马逊与涂鸦智能也有合作。比如，涂鸦智能的很多demo和echo有很好的结合，很多设备通过涂鸦智能，就可以直接连接吊车echo，给厂商带来一站式的服务体验。

亚马逊aws最底层的核心服务主要是通过计算存储能力，帮助企业构建数据应用。另外，我们还推出了很多基于大数据、人工智能、边缘计算物联相关的服务，帮助企业加速创新。

在中国，涂鸦智能通过亚马逊aws构建了全球ai+iot智能化物联平台。除了科技企业之外，我们也为传统企业赋能，比如，蒙牛利用亚马逊aws服务不仅构建了一流的消费者体验，还搭建了完整的智能化营销体系。

多维度赋能商业，推动企业精细化运营

目前，在我们的生态体系中，主要将合作伙伴分为咨询合作伙伴和技术合作伙伴。

其中，在咨询生态中，我经过量年努力们帮助埃森哲、凯捷这类企业做转型业务；在中国也和汉德合作，帮助他们做云迁移和管理服务。

在技术生态中，并且自动存储我们在企业应用、大数据、物联等领域都有很多合作伙伴。包括金蝶、talkingdata这些成长非常快的企业，都选择aws作为云计算平台。

一般来说，企业在转型过程中通常会提到物联、人工智能、云计算、大数据这些新兴技术，我们也预测未来十年，企业的发展和创新都将依赖这四项技术。

现阶段，很多企业选择将大量数据和业务构建在云平台上，用大数据分析出更多的价值，然后通过物联将原来没有捕捉到的装配线线下数据进行采集。最后，通过人工智能的建模不断优化模型，从而加速企业的商业化落地。

在大数据方面，我们也看到很多企业不仅构建了数据仓库，还将应用系统中的数据、线上营销数据、物联数据以及客户的数据进行整体分析。在这里，可以通过亚马逊aws构建的数据平台，让企业有80%的精力做数据分析，20%的精力去做底层的技术工作。

亚马逊aws加速企业智能化布局

在这里，我可以和大家分享几个客户案例。比如yanmar，在温室精细化管理农作物生长的过程中，yanmar遇到的挑战是如何基于环境变化，来调节水、新风、空调等农作物的生长条件。

为了监控农作物的生长阶段，yanmar在每个温室中安装了12 个摄像头，对农作物进行拍照。他们使用greengrass在摄像头中部署机器学习算法来识别生长的不同阶段，并分析环境配置因素。比如，浇水的频率、模式，空气中的湿度、温度等等。

yanmar使用greengrass在温室中对农作物图片进行处理，并采用更为简单的格式进行本地存储，然后传输到aws iot core中，不仅能减少流量费用，还能帮助yanmar构建一个基于本地图像识别的低成本智能温室解决方案用于高精度。

此外，还有我们的中国合作伙伴——远景能源，其业务包括智能风机的研发与销售、智慧风场软件服务、智慧能源解决方案以及能源互联技术服务，目前已是全球最大的能源物联平台。

现在，远景能源管理着100gw的能源资产，每天通过终端的能源设备采集大量实时数据，并进行分析对比，一方面可以降低设备维护的成本，另一方面可以通过亚马逊aws进行不同类型的数据管理，满足智慧能源云平台对高可靠性、高业务弹性的要求。

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