发布于: Dec 4, 2023
2023亚马逊云科技 re:Invent 全球大会于上周圆满收官。大会期间重磅发布了 Amazon Q、Graviton4、数据库和应用领域的三项 Serverless 创新、4 项 Zero-ETL 新集成功能等诸多服务和功能，精彩不断，相信大家收获满满！今天我们再从行业视角来盘点回顾哪些重磅发布适用于垂直行业客户，以及面向汽车、制造、生命科学、零售和电商、游戏、金融服务等行业的精彩发布和客户实践。
Amazon Q 可广泛应用于各个垂直行业，将全面改变行业客户在亚马逊云科技上构建、部署和应用生成式 AI 的方式。它还可利用企业私有知识完成任务，根据行业客户独有的业务、数据、代码和操作进行定制，也可以和亚马逊云科技的诸多产品配合使用，帮助企业提升生产力和优化运营。
Amazon Connect 宣布了新的生成式 AI 功能，使各种规模的组织能够提高员工生产力、节省成本和改善客户服务体验。
- Amazon Q in Connect 是 Amazon Connect 的一种生成式 AI 增强进化，它根据客户问题帮助客服人员提供实时响应和建议行动，以帮助提高客户满意度并更快地满足客户需求；
- Amazon Connect Contact Lens 通过为客户互动添加了 AI 生成的客户对话摘要来检测情绪、趋势和政策合规性，帮助经理评估和优化客服绩效；
- Amazon Lex in Amazon Connect 帮助使联络中心管理人员能够通过使用自然语言提示在数小时内创建新的聊天机器人和交互式语音应答（IVR）系统，并通过生成对常见问题的应答来改进现有系统；
- Amazon Connect Customer Profiles 使用生成式 AI 从 SaaS 应用程序中聚合客户数据、创建统一的客户档案，使客服人员能够提供更快、更个性化的客户服务；
- Choice Hotels、NatWest Group、NeuraFlash、Traeger Grills 和 USAN 等客户和合作伙伴使用 Amazon Connect 的生成式 AI 功能来改善客户体验。
- Amazon Supply Chain Supply Planning 提供了专门的模型来对原材料、部件和成品的采购进行准确预测和计划，以提高客户供应链的库存率；
- Amazon Supply Chain N-Tier Visibility 帮助客户发布预测并与多级供应商确认订单，提高供应链流程规划和执行的准确性；
- Amazon Supply Chain Sustainability 提供了一种单一的、可审计的方式，可以向供应商请求和收集碳排放和其他合规数据；
- Amazon Q in Amazon Supply Chain，生成式 AI 助手 Amazon Q 在供应链领域可以总结和强调关键风险，并可视化“假设”场景，以优化供应链决策。它在 Amazon Supply Chain 应用中将提供一个自然语言界面，以便客户可以在 Amazon Supply Chain 数据湖中查询数据，并获得“什么？”、“为什么？”和“如果？”问题的智能答案；
- 波士顿咨询集团、Equipment Depot 和 Woodside Energy 等客户已经采用新的 Amazon Supply Chain 功能。
Amazon Q in QuickSight（预览版）为商业用户提供的三种新的自然语言功能。通过生成式 BI 功能简化数据探索，可以总结仪表板，生成迷你仪表板以回答数据问题，并构建解释数据的故事。
首先，执行摘要为业务用户提供了关键见解的概览，并揭示重要趋势。其次，数据问答体验有助于业务用户回答仪表板和报告之外的问题。第三，业务用户现在可以生成数据故事，使用简单的自然语言提示来帮助更好地解释数据。
Amazon One Enterprise 是一款基于掌纹识别、用于企业访问控制的的身份服务。该服务使组织能够为员工和授权用户提供快速、方便和无接触的体验，以访问物理位置以及数字资产。
Amazon One Enterprise 消除了与工卡和 PIN 等传统企业身份验证方法管理相关的操作开销。IT 和安全管理员可以在 Amazon Management console 中轻松安装 Amazon One 设备并管理用户、设备和软件更新。Amazon One Enterprise 提供高度准确和安全的企业访问控制，准确率高达 99.9999%。
Amazon One Enterprise 还为员工提供了新的便利，员工可以使用手掌访问物理空间和数字资产。当连接到计算机或其它企业系统时，Amazon One Enterprise 会验证用户是否可以访问 web 应用程序和软件。
Amazon Clean Rooms ML（预览版）是 Amazon Clean Rooms 的一项新功能，可帮助您和您的合作伙伴在集合数据上应用机器学习（ML）模型，而无需相互复制或共享原始数据。有了这一新功能，您可以使用 ML 模型生成预测性见解，同时继续保护您的敏感数据。
在这次预览中，Amazon Clean Rooms ML 推出了其第一个专门帮助公司为营销用例创建相似细分市场的模型。在接下来的几个月里，Amazon Clean Rooms ML 将发布面向医疗保健领域的用例。
通过自然语言提示制作工作室质量级别的逼真图像，帮助零售和电商、游戏开发者、媒体和娱乐、广告营销等行业客户以低成本快速设计和迭代大量图像。该模型可以理解复杂提示，并生成具有准确对象组成和有限失真的相关图像。Amazon Titan Image Generator 还在其生成的所有图像上应用了一个隐形水印，通过提供一个离散的机制来识别人工智能生成的图像，并促进人工智能技术的安全、可靠和透明发展，从而帮助减少错误信息的传播。
Amazon Transcribe Call Analytics 推出生成式 AI 驱动的呼叫摘要功能预览版，以提高联络中心客服和经理的生产力，并改善客户体验。
在 Amazon Bedrock 的支持下，可以自动将整个呼叫记录压缩为简洁的摘要，包含关键组成部分，如客户为什么打电话、如何解决问题以及确定了哪些后续行动。联络中心客服无需在每次通话后都会花费宝贵的时间手动总结笔记。经理们在调查来电问题时，也无需花大量时间听电话录音或阅读整个记录。
Amazon Lex 是一种用于在任何应用中使用语音和文本构建会话接口的服务。使用 Amazon Lex，您可以快速轻松地构建对话机器人（“聊天机器人”）、虚拟客服和交互式语音响应（IVR）系统。Amazon Lex 话语生成（utterance generation）通过利用生成式 AI 自动生成新的训练话语来加快机器人的开发。
宣布 Amazon B2B Data Interchange 正式可用，这是一项完全托管的服务，用于大规模自动将电子数据交换（EDI）文档转换为 JSON 和 XML 等通用数据表示，并提供现收现付（ pay-as-you-go）的收费模式。制造业、零售业、医疗保健等垂直行业的客户现在可以减少准备 EDI 数据并将其集成到其业务应用程序和专门构建的数据湖中的时间、复杂性和成本。
Amazon IoT SiteWise Edge（预览版）现已在 Siemens Industrial Edge Marketplace 推出
Amazon IoT SiteWise Edge 预览版已在 Siemens Industrial Edge Marketplace 上推出，这是一款易于收集、组织、处理和监控设备数据的本地软件，以帮助简化、加速和降低将工业设备数据发送到亚马逊云科技上的成本。
这一新产品使客户能够使用已经连接到机器的西门子工业边缘设备，更快地将各种工业协议中的工业设备数据吸收到云中，从而消除配置层，加快价值实现时间。采用 Amazon IoT SiteWise Edge 从工业设备数据中获得业务价值，并将其用于本地和云应用程序、推理引擎，以及将其存储在数据湖中。它解锁了许多典型工业用例，如资产监控、预测性维护、质量检查和能耗监控等。
推出 vision system data from Amazon IoT FleetWise （预览版）
推出 vision system data from Amazon IoT FleetWise 预览版，可让车企高效收集车辆数据并在进行高效管理。有了这一新功能，您可以轻松地从包括摄像头、雷达和激光雷达在内的车辆视觉系统中收集和组织数据。它使结构化和非结构化视觉系统数据、元数据（事件 ID、活动、车辆）和标准传感器（遥测数据）在云中自动同步，从而更容易收集事件的全貌并获得见解。此新功能用于任何需要车辆视觉系统数据的用例，例如为自动驾驶或驾驶员个性化功能提供动力的训练机器学习（ML）模型。
推出基于高通 AI 100 Amazon EC2 DL2q 实例，帮助 OEM 加速自动驾驶功能开发
推出新的 Amazon EC2 DL2q 实例，由高通 AI 100提供支持。Amazon EC2 DL2q 实例是第一批将高通的人工智能解决方案引入云计算的实例类型。OEM 工程师使用 Amazon EC2 DL2q 实例为 AD/ADAS（自动驾驶/高级驾驶员辅助系统）等开发并验证深度学习（DL）工作负载的性能和准确性。BMW Group 将成为第一家使用 Amazon EC2 DL2q 实例帮助其下一代汽车 “Neue Klasse” 开发高度自动化驾驶功能的汽车制造商，该汽车将于2025年推出。
汽车和制造的云上创新
亚马逊云科技汽车与制造副总裁 Wendy Bauer 带来汽车和制造行业的云上创新分享。Wendy分享如何利用数据的力量在汽车和制造行业客户中得到应用，围绕客户旅程、和产品旅程两大链条，技术将如何帮助客户创新。
客户旅程（customer journey）包括用户发现&售前、商务&支付、售后服务、用户留存&忠诚度等环节。
产品旅程（product journey）覆盖研发、设计优化、制造运营、产品体验等环节，亚马逊云科技围绕该链条中这些环节提供了诸多服务。
亚马逊云科技与 Salesforce 合作推出 Amazon IoT FleetWise & Saleforce Automotive Cloud，为客户提供了丰富的准实时车队洞察，使得准实时车队数据的访问变得更加便捷，提高了客户参与度，从而增强了客户体验。
Siemens Digital Industries Software 总裁和 CEO 分享了 Teamcenter X 将在亚马逊云科技上以 SaaS 服务推出，可帮助工业客户成本降低60%，100%时刻保持最新，10X 扩展，上市时间缩短 50%，并实现安全可靠和全球覆盖。运行在亚马逊云科技上的 Teamcenter X 处理整个 PLM 环境中的操作、管理和安全，使组织能够更加创新、敏捷和富有创造力。
汽车行业精选客户实践
- BMW 分享了基于亚马逊云科技构建下一代自动驾驶平台。
- Honda 分享了基于亚马逊云科技实现软件定义移动出行。
- Toyota 分享借助亚马逊云科技实现零停机、客户无感知云迁移，Drivelink 为数百万客户提供安全应急服务。
- Cox Automotive 分享借助利用亚马逊云快捷人工智能技术推动营销个性化、网站优化和车辆推荐等。
- Volvo 分享云优先的智能代码流水线构建软件定义汽车。
- 比亚迪采用亚马逊云科技部署其智能网联平台和 Amazon Music 等，提升汽车研发效率、改善车内体验。
- 上汽海外出行宣布已选择亚马逊云科技为其出海的自主品牌汽车构建智能网联解决方案等等。
制造行业精选客户实践
- Georgia Pacific 利用 Amazon Bedrock 帮助员工快速检索关键的工厂数据，并回答他们有关机器的问题。
- Carrier 已筛选50+生成式 AI 用例，将在整个业务中应用和扩大生成式 AI 的价值。
- Unox，一家食品服务设备制造商，分享采用 Amazon Connect 提升客户满意度、降低成本并提高生产力。
- NXP 分享采用亚马逊云科技高性能计算加速芯片创新。
- Northvolt 分享借助亚马逊云科技实现软件定义工厂，促进可持续发展。
- Panasonic Energy 分享利用亚马逊云科技计算机视觉服务提升质量检测和可预测性维护。
- Heidelberg 利用亚马逊云科技 IoT 能力等实现 EaaS（Equipment as a Service）收入占集团营收 13%。
推出 AI recommendations for descriptions in Amazon DataZone
可以丰富业务数据目录来帮助生命科学客户改进数据发现、数据理解和数据使用。在生命科学领域，客户在研究、临床、制造和商业领域拥有庞大、复杂且不断增长的数据。随着业务趋势的变化，合并、收购和撤资的元数据和数据理解也随之丧失。手动创建此元数据可能是一项繁琐而昂贵的任务。
DataZone 中描述的人工智能推荐使用生成式 AI 来识别分析所需的数据表和列，这增强了数据的可发现性。这使数据消费者（如数据分析师、数据工程师和数据科学家）能够掌握更多的上下文数据，为他们的分析提供信息。自动生成的描述提供了更丰富的搜索体验，因为搜索结果现在也基于详细描述、可能的用例和关键列。
NVIDIA BioNeMo 和 NVIDIA MONAI 引入亚马逊云科技
NVIDIA 将 DGX Cloud 和 BioNeMo 引入亚马逊云科技。NVIDIA BioNeMo 是一个用于药物发现的生成式 AI平台，现已在 Amazon SageMaker和Amazon ParallelCluster 上提供，很快将在 NVIDIA DGX Cloud 上引入。这使制药公司能够通过使用自己的数据简化和加速模型的训练来加快药物发现。
NVIDIA 现在还提供 MONAI 作为托管云服务，借助 NVIDIA MONAI，解决方案提供商可以更容易地将人工智能集成到他们的医学成像平台中，使他们能够为放射科医生、研究人员和临床试验团队提供强大的工具，以建立领域专用的人工智能工厂。这些 API 可通过 NVIDIA DGX Cloud AI 超级计算服务访问。
Amazon HealthScribe 正式可用
这是一项符合 HIPAA 标准的生成式 AI 服务，旨在帮助医疗应用程序构建者从患者与临床医生的对话中自动创建初步临床文档。
使用 Amazon HealthScribe，您可以将经过专门训练的语音识别和生成式 AI 集成到您的应用程序中，以帮助加快临床文档编制并增强咨询体验。Amazon HealthScribe 使医疗保健软件提供商更容易、更快地包含生成式 AI 功能，而无需管理底层机器学习（ML）基础设施或训练自己的医疗保健专用大型语言模型（LLM）。
生命科学行业精选客户实践
辉瑞：通过应用程序、数据库和服务器迁移上云，亚马逊云科技帮助辉瑞每年节省超过 4700 万美元，数据生成速度提升 75%
辉瑞首席数字和技术官 Lidia Fonseca 在亚马逊云科技的首席执行官 Adam Selipsky 主题演讲上分享借助亚马逊云科技生成式 AI 能力，进行最具创新性的合作带来的成就。辉瑞公司与亚马逊云科技合作，已经在 17 个用例中利用其力量推动创新和生产力。
2021 年，辉瑞公司开始了向亚马逊云科技的迁移举措：在 42 周内迁移 12000 个应用程序和数据库以及 8000 台服务器，将核心 IT 上云的比例从 10% 提高到 80%。此举每年为辉瑞节省了 4700 多万美元，并帮助该公司退出了 3 个数据中心，减少了 4700 吨二氧化碳排放，相当于 1000 户家庭每年的能源使用量。而且，这使得创新得以快速而大规模地进行，将数据生成速度提高了 75%。
- Amgen 利用 Amazon HealthOmics 将基因组学数据转化为见解，为全球患者提供药物加速治疗。Gilead 利用生成式 AI 加速评估潜在靶点，加速药物发现。
Amazon Personalize 推出 Content Generator 功能
Amazon Personalize 推出 Content Generator 功能，这是一项由生成式 AI 驱动的新功能，可以识别推荐项目之间的在主题方面的联系，让推荐更具吸引力。Content Generator 可以帮助客户制作宣传语，以创造更具吸引力的浏览体验。
Amazon Personalize 可以为您的用户大规模生成推荐。在产品页面或营销活动中展示这些推荐时，企业通常会采用通用的宣传语，例如“购买此商品的人也购买了”或“因为你看过”。Amazon Personalize Content Generator 可以使用大型语言模型 (LLM) 生成一段文字，用来描述推荐项目之间在主题方面的相似性。这些文字可以用在推荐轮播的标题或电子邮件主题行中。
零售电商行业精选客户实践
- ALDO 集团分享利用亚马逊云科技优化订单管理，打造弹性订单管理系统。
- Very Group 分享采用亚马逊云科技将数据洞察战略转化为行动，以个性化体验取悦客户。
- Adidas 分享如何借助亚马逊云科技全面革新数字化系统，推动业务蓬勃发展。
- MARS 分享如何借助亚马逊云科技打破数据孤岛并利用人工智能。
- Traeger Grills 分享如何借助亚马逊云科技通过 IoT 降低成本并增加需求。
游戏行业 - 游戏行业精选客户实践
- Riot Games 计划关闭其最后数据中心，完成向亚马逊云科技的全面迁移。
- Fatshark 分享采用亚马逊云科技实现《战锤40K 暗潮》1小时内玩家人数从 0 增至 10 万。
- 任天堂分享借助亚马逊云科技对 eShop 系统进行现代化改造，提升灵活性和游戏上市速度。
- Warner Bros. Games 分享借助 Amazon GameLift 等支持数百万名并发在线玩家。
- Unreal Engine 分享使用 Graviton 构建具有成本效益的视频游戏。
金融行业 - 金融行业精选客户实践
- NatWest 分享使用 Amazon Bedrock 向其1600万客户生成超个性化的信息。
- Sun Life 分享利用 Amazon Bedrock 来实验生成人工智能应用程序，以提高员工生产力。
- Verafin，纳斯达克子公司，分享利用生成式 AI 提高反洗钱和欺诈预防流程的效率。
- Capital One 分享在亚马逊云科技上运行金融核心服务，保障高可靠、高弹性和数据一致性。
- Coinbase 分享在亚马逊云科技上构建超低延迟加密货币交易所。
- 高盛集团分享全天候零宕机保障每天处理价值数十亿美元交易。
- Santander 银行分享如何借助亚马逊云科技构建规模化云原生交易平台。