.............................................................................................. 6 亚马逊云科技云端生成式人工智能 ...................................................................................... FM，打造与众不同的应用程序 • 保护数据并控制数据共享方式 • 培训人员掌握这一新技术 大众认为在采用生成式人工智能时某些方面会遇到挑战，其中包括 ： 请继续阅读，探索制造业应用场景，这些应用场景为您诠释了亚马逊云科技如何助力贵组织，让您快速认识到 采用生成式人工智能技术的优势，进而让您能够轻松追赶甚至超越竞争对手。 4 生成式人工智能之旅 如何开启您的生成式人工智能之旅 要想成功采用和解锁生成式 4 与专家携手 与像亚马逊云科技或亚马逊云科技生 成式人工智能能力合作伙伴这样的专 家携手，您可以集中精力实现目标， 而不必将精力浪费在管理技术方面。 亚马逊云科技有着 20 年的人工智能投 资和创新经历，我们一如既往，聘请 了成千上万的机器学习工程师，来协 助企业开发并实施生成式人工智能策 略，包括妥善处理基础设施注意事项 和道德影响等。 亚马逊云科技实现了生成式人工智能的普及化，

投资，扩大 AI 基础设施规模。 根据市场报告，微软、谷歌、亚马逊和 Meta 四大科技巨头 2024 年资本支出总额为 2460 亿美元，较 2023 年（1510 亿美元）大幅 增长 63% [16]。Synergy Research Group 数据显示，截至 2024 年底， 全球超大规模数据中心数量达 1136 个，其中，亚马逊、微软和谷 歌三家合计占据全球总容量的 59%，其次是 Meta、阿里巴巴、腾 Meta、阿里巴巴、腾 讯、苹果、字节跳动等。2025 年，微软、谷歌、亚马逊和 Meta 继续扩大 AI 相关资本支出，一季度资本开支合计 765.92 亿美元， 同比增长 64.3%。国内方面，我国智算基础设施规模稳步增长， 已成数字经济发展的核心引擎。工信部数据显示，截至今年 6 月， 我国智算规模达到 788EFlops，同比增长 43%,成为算力增长的核 心 驱 动 力 。 根 芯片广泛应用。IDC 预测，2024-2026 年推理场景中，ASIC 占比将从 15%提升至 40%，即 最高 1600 亿美元。国外科技巨头加快自研自用基于 ASIC 的 AI 芯片， 如亚马逊（Trainium/Inferentia）、微软（Azure Maia 100）、谷 歌（TPU）、Meta（MTIA）、特斯拉（Dojo D1/FSD）等。 智算产业发展研究报告（2025）

2023Q4 问界M9 盘古大模型 华为 2023Q4 理想L7、L8、L9 Mind GPT 理想 2024Q1 蔚来ES8、ES6 Nomi GPT 蔚来 2024Q1 宝马概念车 亚马逊Alexa BMW&亚马逊 2024Q1 奔驰CLA概念车 ChatGPT 奔驰&OpenAI 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 41 PAGE 4.2 AIGC在智能座舱的应用 4.2.2.1 智能语音助手

，设备互联互通， 数字化、物联化、信息化成为必然趋势 一、 i s 析 aly s 分 a n 势 rend 趋 re t 来 Fut u 未 制造趋势 国家政策 未来场景 产品趋势 亚马逊的无人物流与无人机配送 信息化数字化工厂 西门子无人工厂 美国 发布《先进制造业战略规划》 法国 发布《未来工业计划》 2015 年 5 月 一、 i s 析 aly s 分 a n

主要包括芯片制造（英伟达、 7https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models 4 应用大模型的四种方式 27 博通、台积电）和云计算服务（亚马逊 AWS、阿里云）等。这些技术基础设施为语言模型的训练和部署提供 了必要支持。 人工智能的发展前景以及训练中所需要的大量资源，吸引了大量资本涌入。当前的人工智能产业资本和 智力高度密集。如表 (3) 主要业务 市值（万亿美元） 苹果（Apple） 消费电子和软件 3.81 微软（Microsoft） 软件、云计算、人工智能 3.33 英伟达（Nvidia） 人工智能芯片设计 3.27 亚马逊（Amazon） 电子商务 2.42 谷歌（Alphabet/Google） 搜索引擎、云计算 2.39 沙特阿美（Saudi Armco） 沙特阿拉伯主权基金 1.83 脸书（Meta/Facebook） 以上一系列研究表明，大语言模型可以在一定范围内有效地模拟和预测人类决策行为。这一特性为社会 科学研究提供了两个新的思路。一是可以利用大模型作为预实验样本。Qin et al. (2024) 模仿亚马逊 MTurk 平台，构建了基于大模型的“AI Turk”，用户可以设定实验情境以及被试的人口统计学特征，然后由 AI 模拟 7 作为智能体的 AI 51 被试并产生实验结果。基于 AI 的模拟

形成新优势 形成新的优势，对抗互联网公司、兄弟企业、竞争对手、跨界伙伴冲击。 6 打造新动能 驱动质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展。 这些技术催生了什么样的商业模式呢？ 我们所能见到的亚马逊的互联网高效物流 美的智能工厂 我们所能见到的美的公司数字化柔性制造车间 我们所能见到的怡丰公司的智能车库 我们所能见到的特斯拉汽车的无人车间 我们所能见到的特斯拉汽车的无人车间 苹果 iTunes

平台用于挖掘客户信息以提供个性化内容服务， 同时在构建下一代高级驾驶辅助系统时采用谷歌云平台作为算力中心；采用 NVIDIA DRIVE Sim 仿真软件对智能驾驶功能进行测试验证。 宝马集团与亚马逊云科技开展战略合作，开发定制云软件用于宝马车辆的数 据管理和分发，支持包括分析、机器学习、数据库、存储和计算等功能。 英伟达已开发端到端自动驾驶汽车开发平台 NVIDIA Drive、针对深度学习

同管理、研发协同平台、制造执行系统、智能仓储管理系统等应用对网络和服务 器的需求。 天地伟业互联互通网络的构建，为天地伟业未来信息化系统的扩展和运维， 提供了供应链客户协同及远程智能服务平台；未来可借助亚马逊、阿里、百度、 241 太极云的技术和市场优势进行部署和推广，为客户提供更加高效、便捷、低成本 的服务。 3. 具体应用场景和应用模式 （1）供应链可视化（供应链管理） 供应链管理场景涉