11月15日消息，自今年初ChatGPT在全球火爆后，引發(fā)“生成式AI”的概念和影響力席卷全球科技領域。生成式AI的影響也波及到制造業(yè)數(shù)字化領域。

IDC發(fā)布的《制造業(yè)現(xiàn)狀及制造業(yè)企業(yè)對生成式AI的應用》研究報告顯示，來自制造業(yè)的受訪者認為，未來18個月內生成式AI可產(chǎn)生最大影響的前三大領域分別是制造（生產(chǎn)）、產(chǎn)品開發(fā)與設計、銷售和供應鏈。

亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務發(fā)展部總經(jīng)理顧凡

“生成式AI正在重塑制造行業(yè)”，亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務發(fā)展部總經(jīng)理顧凡表示，來自制造業(yè)的企業(yè)正在將目光從人工智能和機器學習轉向生成式AI技術，以期獲得更加令人興奮的成果。

今年4月中旬，亞馬遜云科技推出多款生成式AI產(chǎn)品和服務，包括Amazon Bedrock（一項全新全托管服務，它允許用戶通過API訪問亞馬遜云科技和第三方基礎模型提供商的預訓練基礎模型）、Amazon Titan基礎模型，并向個人開發(fā)者免費開放AI編程工具Amazon CodeWhisperer。

生成式AI賦能制造業(yè)的三大優(yōu)先落地場景

對于生成式AI正如何重塑制造行業(yè)，亞馬遜云科技中國團隊的實踐給出了目前生成式AI賦能制造行業(yè)價值鏈中的優(yōu)先場景序列圖，將當前生成式AI能力對制造業(yè)某一環(huán)節(jié)或場景的重塑影響強弱進行了劃分。

在這張圖中，可以清晰看到“生產(chǎn)產(chǎn)品圖創(chuàng)意、生成營銷圖創(chuàng)意、知識管理”三大場景已經(jīng)成為生成式AI對制造行業(yè)影響很強的領域。

顧凡強調，“在這三大場景，生成式AI已經(jīng)有很多成功落地的應用，并給企業(yè)帶來可衡量的效益?！?/p>

首先，“生產(chǎn)產(chǎn)品圖創(chuàng)意”可以歸入工業(yè)設計領域。傳統(tǒng)工業(yè)的概念設計一般由人工手繪，需要應對設計周期較長、設計師的業(yè)務承載能力與快速增長的業(yè)務需求之間的挑戰(zhàn)；設計質量波動，產(chǎn)出質量因人員水準有差異、設計品質受人員流動影響等。上述因素綜合導致了概念設計階段人力成本耗費高、概念產(chǎn)出效率低、概念通過率低等問題。

現(xiàn)在，亞馬遜云科技與合作伙伴共同開發(fā)生成式AI解決方案，例如，與合作伙伴計算美學（Nolibox）聯(lián)合打造文生圖，圖生圖等方案，進行快速概念原型和營銷素材設計，可以一次性生成多張改良方案圖，方便客戶從中挑選最優(yōu)方案。而海爾創(chuàng)新設計中心與計算美學Nolibox合作，基于亞馬遜云科技的服務，打造了全國首個 AIGC 工業(yè)設計解決方案，大幅縮短設計周期，并降低概念設計成本。整體概念設計提速了83%，集成渲染效率提升了約90%。

第二，“生成營銷圖創(chuàng)意”正是制造企業(yè)市場營銷的重要環(huán)節(jié)之一?，F(xiàn)在，利用文生圖、圖生圖等方案做市場營銷材料，通過描述產(chǎn)品賣點，根據(jù)圖庫自動生成針對此產(chǎn)品，并適用于不同傳播渠道、線上線下的一整套市場營銷材料。

第三個領域，制造企業(yè)的“知識管理”，是典型的工業(yè)企業(yè)職能支持業(yè)務之一。當前有80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結構化數(shù)據(jù)（文檔、幫助網(wǎng)站支持文檔等）。由于數(shù)據(jù)不斷激增，且通常較為分散，企業(yè)員工利用關鍵詞進行內部文檔的搜尋時，常面臨內容不準確，關鍵信息難以查詢等難點。亞馬遜云科技利用生成式AI技術構建企業(yè)級智能知識庫，集合搜索引擎和大語言模型，能夠助力企業(yè)員工在知識庫中快速找到最為精準和實效性的內容，有效提升生產(chǎn)與辦公效率。

顧凡舉例稱，在亞馬遜云科技的幫助下，西門子中國3個月即完成了基于自有模型的智能知識庫暨智能會話機器人小禹的靈活構建。它具備自然語言處理、知識庫檢索、通過數(shù)據(jù)訓練大語言模型等核心關鍵能力，極大地提升了內部員工信息的獲取效率，上線首周有超過4,000名員工使用，超過12,000個問題被解答。且此方案有效減少了人工成本，超過90%的問題可以由聊天機器人直接提供答案。

制造業(yè)領域 大模型與小模型共存仍是一大趨勢

不容否認的是，構建生成式AI具有許多的挑戰(zhàn)和門檻。不過，顧凡強調，對于To B制造業(yè)來說，大模型領域最重要的是需要找準核心業(yè)務應用場景，解決業(yè)務難題，提升效率，降本增效。

“大模型本身其實只是一個工具，把不同工具應用到最合適的場景里進行組合，找到最優(yōu)解才是最佳的解決方案。對于制造業(yè)客戶來說，大模型應用核心需要注意的是，找到模型準確度和推理成本之間的平衡點?！?/p>

在制造行業(yè)，需要從實際應用與解決方案出發(fā)，目前來看，在一定時間內，大模型與小模型共存仍是一個大趨勢。

在小模型解決方案方面，亞馬遜云科技做的例如工業(yè)視覺檢測的場景，以及供應鏈基于人工智能的模型做到貨時間預測等，這些場景都是基于小模型構造的。在大模型解決方案方面，西門子智能知識庫案例，以及海爾創(chuàng)新設計中心的案例，是基于大模型構建的。所以可以預見，在一段時間內大模型、小模型一定會共存。

“生成式AI正在加速制造業(yè)的創(chuàng)新與變革。生成式AI將為中國制造企業(yè)進一步賦能，提供’顛覆性’創(chuàng)新與變革。亞馬遜云科技致力于推動生成式AI重塑制造業(yè)的增長路徑，通過降低構建生成式AI應用關鍵路徑中的門檻，充分滲透進制造業(yè)價值鏈場景，與合作伙伴一道提供行業(yè)領先的端到端技術解決方案，在工業(yè)設計、營銷創(chuàng)意、知識庫等場景開發(fā)定制化解決方案，讓制造企業(yè)充分發(fā)揮生成式AI的潛力?！鳖櫡矎娬{。

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