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亚马逊云科技如何让AI在生产环节“正式上岗”?| 最前线
5776点击    2024-10-15 10:46


如今AI在产业中的落地,已经迎来了更深入的新阶段。


AI正在以润物细无声之势,渗透到千行百业之中。


在9月末2024亚马逊云科技消费科技峰会上,就出现了众多“AI走进消费行业”的例子。在峰会现场,亚马逊云科技设置了20多个大沉浸式展位与多类型互动Demo演示——从用AI管理库存从而提升商品周转效率,到在跨境业务上应用最新的AI技术,让智能搜索推荐更智能,客服场景的效率提升……


一方面,这源于生成式AI新技术的迅猛发展;另一方面,需求也来自消费零售场景的变革。


随着消费者需求日趋多元化、个性化,传统的搜索和推荐方式,已经难以满足企业营销场景的诉求。而生成式AI技术的出现,以及随着数字化转型进程的加深,以往无法解决的技术难点,如今能够用AI加倍提升业务效率,充分释放技术的潜力。


从2006年成立至今,亚马逊云科技已经在消费行业中深耕多年——从最初的服务亚马逊电商业务本身,到如今服务全球头部的消费类品牌,亚马逊云科技已经构建了成套的针对行业的解决方案,涵盖从售前到售后的全环节。


比如,亚马逊云科技当前已经为电商独立站客户,提供端到端的迁移和建站服务。在全球业务拓展的过程中,提供全球业务安全合规、应用和运维等等环节的服务。


生成式AI技术也有效地提升了云服务的功能和效益。比如,旅游产品网络营销系统设计及分销技术公司"德比软件"在海外就基于Amazon Bedrock等生成式AI服务,开发出了 “智能BI报表——ChatBI”。应用了生成式AI技术后,ChatBI将业务查询开发效率提升了50%以上,并实现了通用数据分析任务的高达90%准确率。


新希望集团是国内的农业龙头,其鲜生活冷链服务全国超过4600家客户, 超29万辆冷链可调度车辆,管理超过1100万平米的仓库。因为主要运输食材、食品等与消费者食用息息相关的物品,随着规模越来越大,越需要确保存储、运输的全程安全。


新希望鲜生活冷链旗下专业从事供应链科技产业的服务商参盘科技,借助亚马逊云科技提供的AI能力,在“仓”、“配”、“人”三个核心领域大大提升了企业供应链的运转效率。


“‘仓’强调库存周转、提高产品的流通效率,‘配’强调运输的排线智能、极速送达,‘人’则是提升员工的工作效率。”新希望鲜生活冷链参盘科技总经理张祥阳表示。


基于亚马逊云科技的云计算与机器学习等服务,参盘科技打造了数字化平台。在具备底层大模型能力后,又强化了大数据分析功能,使得参盘科技可以通过快速调优,来打造行业垂直大模型。


当前,参盘科技基于这一套数字化平台,已经打造出了多个细分场景的解决方案。比如,冷链信息系统和大数据平台,就是为食品与饮料、餐饮、泛零售等行业客户提供端到端供应链解决方案的平台。


具体而言,该平台提供了如动态库存、智慧订存、产销协同、智能慧采等创新服务。比如,在订购存货环节,企业客户能对仓库流量、周转天数、供应频次进行多元分析,制定最佳订购计划,平衡库存成本与订单满足率最优。


“新零售的创新,离不开高效创新的物流和供应链体系,参盘通过提升供应链的数智化水平,来助力新零售实现商业模式和产品内容的创新。”张祥阳表示。


大模型有时出现的胡说八道、归因错误等幻觉问题,还是制约AI落地产业的核心。如今,要落地到生产环节,其容错率更低。对此,参盘科技的解决方案是,在整个供应链和物流当中涉及到的排线调度、仓库盘点、司机状态、线路调整、温度监控等底层能力,都调用行业的垂直模型来解决。并且,调用的数字化能力中,也会将垂直模型和上一代的传统的AI小模型相结合,以提升执行的准确度。


生成式AI也会借助云服务,让更多企业和个人都能享受到效率的提升。目前,亚马逊云科技基础设施已经覆盖全球34个地理区域的108个可用区,服务了包括禾观、敦煌网、店匠、海底捞等出海的中国企业。针对零售电商行业,业务量经常在大促和节假日期间激增的情况,亚马逊云科技也能为客户提供低延迟的全球一致化体验。


文章来自于“咏仪”,作者“咏仪”。


关键词: AI , AI电商 , AI亚马逊 , 人工智能
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AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda