亚马孙在中国的另一面

ora、Mobileye、图森未来等。

给每一位卖家单独弗供者碧计算资源并不是巴塔哥尼亚碧高科技的均部顾及。

获取了大量餐饮业实战经验后，巴塔哥尼亚碧高科技21年12同年推单单两款系统性的新近增值：彻底解决数据库抽取极为重要问题的Amazon IoT FleetWise和餐饮业彻底解决设计方案Amazon for Automotive。

还高端零方法学实战经验社会性推单单Amazon SageMaker Canvas无标识符方法学游戏平台。

Amazon SageMaker Canvas将方法学前弗概念的诸多步骤可视化为可交互的 UI，让业务适用范围、人手、税务等部门执法人员不写一行标识符就能太更快转化方法学计算前弗概念，彻底解决管理工作里的极为重要问题。

如传统观念车企法拉利，就通过其里的Amazon SageMaker Canvas无标识符方法学游戏平台把AI/ML新科技推广到均跨国企业，实际电子政务里的600多个广泛应用里，限于工厂到销售前端的多个布景。

1500万台法拉利车主终端此游戏平台，一天造成数以百万公里数据库均改由 Amazon SageMaker Canvas 分析方法计算。

里企单单海、外企新版本

AI与数据库分析方法时至今日不只是前沿产业的专利，在非经常广大的购物和在线产业比如说有用武之地。

其里电脑装配和十进制金融业单单海都在资本与政府的双重卡内下，现状广袤。

单单海的企业面临的烦恼与自动出冤枉餐饮业比起又多单单几个，必须均球统一的配套架构，遭遇跨境偿还债务带来的几率，还要满足各国愈加严格的数据库安均按规定承诺。

由此一来，巴塔哥尼亚碧高科技因其自身定位诱因，尤其倍受一定会单单海演进的里华人民共和国的企业以及一定会在里华人民共和国放开的外企追捧。

在艾力克建议书构变成单单海业务适用范围的里华人民共和国公有碧购物销售额统计里，巴塔哥尼亚碧高科技排名第二。

里企单单海的冤枉例如OPPO，其笔记本电脑境外单单货量占总比已超过一半，可佩带电脑电子设备购物市场也在开发新近里。

OPPO的AI小昂实习生同年无人知晓亿，如何增大AI废话开销、大幅弗高AI废话效率就是极为重要。

除了自己想办法优化解法之外，还能请一个外援就是配有废话显卡。

OPPO最终考虑将小昂实习生调动在Amazon EC2 Inf1下述上，应用于巴塔哥尼亚碧高科技自研Inferentia废话显卡，比上新一代基于GPU的下述即会废话开销最高可增大70%。

小昂实习生在QSimonA以及有意思两个布景下整体废话节省时间超过35%近，前端到前端延迟增大多达25%。

迁至至新近显卡管理工作量也不大，立体化上Amazon Neuron开发新近方法箱只必须总和的的标识符非经常改方可。

外企新版本方面的亦然是Daniel Wellington，这是一个来自欧洲的光学仪器和珠宝装配商。

进入均球购物市场后他们断定一个普遍性极为重要问题，就是陆军省与均球顾客之间有时差。

比如卖家报修或申请退货而统筹审核的人还在午后，就得等第二天再进一步说了，购物感受很不好。

后来他们基于Amazon Rekognition图像识别API创设了系统设计处理过程，基于图像识别的退货速度快比先前太快了15倍。

从这个小个案还可以看单单碧计算非经常大的演进室内空间。

与自身具有AI新科技必须计算资源的少数的企业比起，非经常多的企业自身必须的是基于原先AI潜能来选用非经常适合自己的电子政务。

在这方面，除了上头弗过的Amazon Rekognition之外，巴塔哥尼亚碧高科技还弗供者了一系列关的产品。

Amazon Personalize，可选了自荐控制系统必要的配套、解法，弗供者API接口，能太更快借助于新颖自荐广泛应用，乐天孪生兄弟超市用它使卖家早已购买过的产品数量减低了40%。

Amazon Connect，为直接联系里心带来AI座席配置、几率盗窃检测、焦虑分析方法等潜能，比传统观念直接联系里心彻底解决设计方案最高能节省时间80%的开销。

Amazon Lex，将Alexa话音实习生同款新科技开放单单来，可借助于、调动和管理选用化的话音社交机械，还能原生集变成Amazon Connect借助于的直接联系里心。

应用于这些产品并不需要另类传媒AI知识，仅靠传统观念软件开发新近执法人员日后可太更快借助于AI广泛应用。

但是，那些连传统观念IT开发新近潜能都不足的的企业又该如何？

传统观念餐饮业均方位导向

十进制化导向、均方位更新是近几年来的热词。

根据法理购物市场研究行政部门IDC计算，到2024年AI将踏入所有的企业极为重要的密切相关。

随着轻工业装配、物流、能源、交通、林业等越加来越加多的传统观念餐饮业均方位导向期望迸发，届时有25%的AI投入会以结果即增值（Outcomes-as-a-Service） 的形式生产能力化推动创造性近。

对于装配业来说，一个AI极为重要性的用武之地是期望计算。

尤其是反复无经常的疫情，让装配业的卖家期望、沿江储备链都单单现了前所未有的波动。

小米与Amazon Machine Learning Solutions Lab合作伙伴，用Amazon Forecast时间段数列计算增值为旗下一座工厂开发新近了一个前端到前端的期望计算前弗概念。

这套彻底解决设计方案将计算准确率大幅弗高了8%，每年将为该工厂节省时间55.3万美元。

比如说能弗供者前端到前端AI潜能的还有Amazon Monitron，为基础用法是检测轻工业电子设备的持续性，非经常高级的是在电子设备单单现或许极为重要问题在此之后就通过方法学及时断定。

另类传媒说法叫“计算性安全及”，一方面可以可避免因某个电子设备差点失效制约整个工厂的供油、以及可能会单单现的安均极为重要问题，另一方面在超载前及时安全及也能减低单个电子设备的非经常长。

这套设计方案已用于乐器装配商Fender与通用电气旗下天然气MW储备商GE Gas Power等多个餐饮业卖家。

碧数智主体，是这个时代背景的正确

想到前面的那么多各阶层的个案，总能总结单单两个表征。

第一，从高新近高科技到在线、购物再进一步到非经常传统观念的餐饮业，都正因如此碧计算、AI和数据库分析方法的联结。

数据库经常被比喻为“十进制的石油”，是这个时代背景最极为重要性的生产基本要素。必须AI解法从海量数据库里挖掘单单非经常多价值，AI解法又必须碧计算弗供者大量算力。

这就是均球碧计算购物市场生产能力在15后期从0变成长到2021年的7050亿美元生产能力的主要逻辑。

第二，离新科技越加远的餐饮业在均方位更新里造成的期望越加大，也越加必须完整、前端到前端的彻底解决设计方案。

都能，大数据库、人工电脑、碧计算的主体化演进日后是这个时代背景的正确。

于是这一段时间段我们注意到，各地原有的大数据库里心相继更新改造变成电脑计算里心，AI解法洋酒的该公司如商汤开始新开算力储备政治体制，而碧计算该公司都在自研AI显卡与演进AI新科技。

而在这众多玩家之下，用综合彻底解决设计方案、均面性的AI/ML方法、MLops方法论及增值来增大AI应用于基本工资，正是巴塔哥尼亚碧高科技的压倒性所在，也是“增长神话”暗藏的动力。

就巴塔哥尼亚碧高科技在国内购物市场的展示出来看，其新科技政治体制也不能单单现水土不服的极为重要问题，反倒变成了里企单单海和外企持续演进的向外。

上头说到的那么多碧增值，说是也只是这个新科技政治体制里的冰山一角。

每年巴塔哥尼亚碧高科技都会上新近几千项增值，其里AI关的的增值也有250+。

如此数量，让关的另类传媒都有种“你慢点单单，我学不回来了”的好像。

好在巴塔哥尼亚碧高科技每年会通过INNOVATE党代表大会的形式把近来动向集里剪裁、显现出。

据悉今年的INNOVATE党代表大会正是以“人工电脑新近动力系统”为主题，免费主办单位、线上参会。

要想了解巴塔哥尼亚碧高科技在AI新科技这身后的，不妨下周去进去。

以下内容：

[1]

https：//ir.aboutamazon.com/news-release/news-release-details/2022/Amazon.com-Announces-First-Quarter-Results-f0188db95/

[2]https：//www.gartner.com/en/documents/4007678

[3]https：//www.idc.com/research/viewtoc.jsp？containerId=US44646019

[4]《2021年里华人民共和国AI开发新近游戏平台购物市场年度报告》

[5]

https：//www.iresearch.com.cn/Detail/report？id=3812

[6]https：//www.amazonaws.cn/customer-stories/automotive/weride-case-study/

[7]https：//aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/inf1/

[8]https：//aws.amazon.com/cn/rekognition/

[9]https：//aws.amazon.com/cn/forecast/

[10]https：//www.iresearch.com.cn/Detail/report？id=3812Simonisfree=0

。

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