亞馬遜云科技：“云+數(shù)+AI”助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
電商鼻祖、零售巨頭亞馬遜，標簽該增加一個了。
從2022 Q1最新財報來看，云計算業(yè)務(wù)已成了亞馬遜主要增長和盈利來源：
一季度營業(yè)收入同比增長37%到達184.4億美元；營業(yè)利潤同比增長57%為65.2億美元；利潤率35.3%，比上季度的29.8和去年同期30.8%都高出一截。
要知道，全球云計算市場上亞馬遜本就是龐然大物，公有云市場占有率38.9%，超過后三名之和。
大體量還高增速，讓坊間甚至出現(xiàn)了“增長神話”這樣的提法。
Gartner 2020-2021年IaaS公有云市場占有率數(shù)據(jù)
換一個角度看，亞馬遜云科技在Gartner?發(fā)布的Magic Quadrant? for Cloud AI Developer Services報告中也位列領(lǐng)導(dǎo)者象限。
要論“增長神話”背后靠的什么，創(chuàng)新是不得不提的。
特別是近年來，云計算作為向AI提供大算力和大數(shù)據(jù)存儲傳輸能力的基礎(chǔ)設(shè)施，也開始向與AI深度融合。
跳出云計算范圍，在國內(nèi)全部AI開發(fā)平臺應(yīng)用市場上亞馬遜云科技也被評為創(chuàng)新力第一。
弗若斯特沙利文&頭豹研究院
《2021年中國AI開發(fā)平臺市場報告》
亞馬遜云科技的這一面，在國內(nèi)一直以來易于被忽視，只是由于云計算并不直接與消費者大眾接觸，而是在日常生活方方面面的背后提供著支持。
這次財務(wù)數(shù)據(jù)的變化將作為一個醒目的標志，將成為市場對亞馬遜認知翻轉(zhuǎn)的起點。
一直以來，亞馬遜云科技在中國推動新技術(shù)落地、幫助中企出海和外企本地化、促進傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的這一面，也將被更多人看到。
新技術(shù)落地
要說當下談落地談得最火熱的行業(yè)，智能汽車肯定是其中之一，但光自動駕駛一個環(huán)節(jié)想要落地就困難重重。
根據(jù)美國蘭德公司的研究，自動駕駛算法想要達到人類司機水平至少需要累計177億公里的駕駛數(shù)據(jù)來完善算法。
先不提達到人類水平這么沒邊的事，按照現(xiàn)在最受認可的SAE自動駕駛分級標準，達到L3級別也要2000萬公里路測里程。
上千萬公里路測產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模要達到EB級，也就是常見的TB乘上1024再乘一個1024。
更頭疼的是，不同環(huán)節(jié)需要的數(shù)據(jù)格式還不統(tǒng)一，比如數(shù)據(jù)導(dǎo)入時需要的是S3/NFS格式，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要HDFS格式，AI訓(xùn)練又需要NFS格式，后面還有仿真、模型驗證….
來自中國計算機學(xué)會高性能計算專業(yè)委員會
《數(shù)據(jù)密集型超算技術(shù)白皮書》
智能汽車行業(yè)里面眾多的創(chuàng)業(yè)公司，人力物力都有限，要想自建IT系統(tǒng)就基本干不了別的事了，一方面是自建的規(guī)模難以跟上快速發(fā)展的業(yè)務(wù)腳步，一方面是運營維護又要牽扯一大堆精力。
為了專注于核心技術(shù)研發(fā)，遷移至第三方云計算服務(wù)就成了自然的選擇。
采用亞馬遜云科技機器學(xué)習(xí)平臺的國內(nèi)自動駕駛公司還有Momenta、智加科技等，全球范圍更是有Aurora、Mobileye、圖森未來等。
給每一位客戶單獨提供云計算資源并不是亞馬遜云科技的全部考量。
積累了大量行業(yè)經(jīng)驗后，亞馬遜云科技21年12月推出兩款針對性的新服務(wù)：解決數(shù)據(jù)收集問題的Amazon IoT FleetWise和行業(yè)解決方案Amazon for Automotive。
還面向零機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗群體推出Amazon SageMaker Canvas無代碼機器學(xué)習(xí)平臺。
Amazon SageMaker Canvas將機器學(xué)習(xí)模型的諸多步驟可視化為可交互的 UI，讓業(yè)務(wù)、人力、財務(wù)等部門人員不寫一行代碼就能快速生成機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型，解決工作中的問題。
中企出海、外企本地化
AI與數(shù)據(jù)分析如今不只是前沿產(chǎn)業(yè)的專利，在更廣大的消費和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)同樣有用武之地。
其中智能制造和數(shù)字經(jīng)濟出海都在資本與政策的雙重紅利下，前景廣闊。
出海企業(yè)面臨的煩惱與自動駕駛行業(yè)相比又多出幾個，需要全球統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)，面對跨境支付帶來的風(fēng)險，還要滿足各國日益嚴格的數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求。
由此一來，亞馬遜云科技因其自身定位原因，尤其受想要出海發(fā)展的中國企業(yè)以及想要在中國落地的外企青睞。
在艾瑞咨詢包含出海業(yè)務(wù)的中國公有云市場份額統(tǒng)計中，亞馬遜云科技排名第二。
中企出海的例子如OPPO，其智能手機海外出貨量占比已超過一半，可穿戴智能設(shè)備市場也在開發(fā)中。
OPPO的AI小布助手月活過億，如何降低AI推理成本、提升AI推理效率就是關(guān)鍵。
除了自己想辦法優(yōu)化算法以外，還能請一個外援就是專用推理芯片。
OPPO最終選擇將小布助手部署在Amazon EC2 Inf1實例上，采用亞馬遜云科技自研Inferentia推理芯片，比上一代基于GPU的實例單次推理成本最高可降低70%。
小布助手在Q&A以及閑聊兩個場景下整體推理節(jié)省高達35%左右，端到端延遲降低多達25%。
遷移至新芯片工作量也不大，配合上Amazon Neuron開發(fā)工具包只需要最少的的代碼更改即可。
外企本地化方面的代表是Daniel Wellington，這是一個來自歐洲的鐘表和珠寶制造商。
進入全球市場后他們發(fā)現(xiàn)一個普遍問題，就是本部與全球消費者之間有時差。
比如客戶報修或申請退貨而負責(zé)審核的人還在深夜，就得等第二天再說了，消費體驗很不好。
后來他們基于Amazon Rekognition圖像識別API創(chuàng)建了自動化流程，基于圖像識別的退貨速度比以往快了15倍。
從這個小案例還可以看出云計算更大的發(fā)展空間。
與自身具備AI技術(shù)需要計算資源的少數(shù)企業(yè)相比，更多企業(yè)自身需要的是基于現(xiàn)有AI能力來定制適合自己的業(yè)務(wù)流程。
在這方面，除了上面提到的Amazon Rekognition以外，亞馬遜云科技還提供了一系列相關(guān)產(chǎn)品。
Amazon Personalize，預(yù)置了推薦系統(tǒng)必要的基礎(chǔ)設(shè)施、算法，提供API接口，能快速構(gòu)建個性化推薦應(yīng)用，樂天瑪特超市用它使客戶從未購買過的產(chǎn)品數(shù)量增加了40%。
Amazon Connect，為聯(lián)系中心帶來AI座席調(diào)度、風(fēng)險欺詐檢測、情緒分析等能力，比傳統(tǒng)聯(lián)系中心解決方案最高能節(jié)省80%的成本。
Amazon Lex，將Alexa語音助手同款技術(shù)開放出來，可構(gòu)建、部署和管理定制化的語音聊天機器人，還能原生集成Amazon Connect構(gòu)建的聯(lián)系中心。
使用這些產(chǎn)品無需專業(yè)AI知識，僅靠傳統(tǒng)軟件開發(fā)人員便可快速構(gòu)建AI應(yīng)用。
但是，那些連傳統(tǒng)IT開發(fā)能力都不足的企業(yè)又該如何？
傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型
數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級是近年來的熱詞。
根據(jù)權(quán)威市場研究機構(gòu)IDC預(yù)測，到2024年AI將成為所有企業(yè)不可或缺的組成部分。
隨著工業(yè)制造、物流、能源、交通、農(nóng)業(yè)等越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需求迸發(fā)，屆時有25%的AI投入會以結(jié)果即服務(wù) (Outcomes-as-a-Service) 的形式規(guī)模化推動創(chuàng)新。
對于制造業(yè)來說，一個AI重要的用武之地是需求預(yù)測。
尤其是反復(fù)無常的疫情，讓制造業(yè)的客戶需求、上下游供應(yīng)鏈都出現(xiàn)了前所未有的波動。
富士康與Amazon Machine Learning Solutions Lab合作，用Amazon Forecast時間序列預(yù)測服務(wù)為旗下一座工廠開發(fā)了一個端到端的需求預(yù)測模型。
這套解決方案將預(yù)測準確率提升了8%，每年將為該工廠節(jié)約55.3萬美元。
同樣能提供端到端AI能力的還有Amazon Monitron，基礎(chǔ)用法是監(jiān)測工業(yè)設(shè)備的異常，更高級的是在設(shè)備出現(xiàn)真正問題之前就通過機器學(xué)習(xí)及時發(fā)現(xiàn)。
專業(yè)說法叫“預(yù)測性維護”，一方面可以防止因某個設(shè)備意外停機影響整個生產(chǎn)線的運轉(zhuǎn)、以及可能出現(xiàn)的安全問題，另一方面在故障前及時維護也能增加單個設(shè)備的使用壽命。
這套方案已用于樂器制造商Fender與通用電氣旗下天然氣發(fā)電供應(yīng)商GE Gas Power等多個行業(yè)客戶。
云數(shù)智一體，是這個時代的答案
看過前面的那么多各行各業(yè)的案例，不難總結(jié)出兩個規(guī)律。
第一，從高新科技到互聯(lián)網(wǎng)、消費再到更傳統(tǒng)的行業(yè)，都離不開云計算、AI和數(shù)據(jù)分析的緊密結(jié)合。
數(shù)據(jù)常被比喻為“數(shù)字石油”，是這個時代最重要的生產(chǎn)要素。需要AI算法從海量數(shù)據(jù)中挖掘出更多價值，AI算法又需要云計算提供大量算力。
這就是全球云計算市場規(guī)模在15年間從0成長到2021年的7050億美元規(guī)模的主要邏輯。
第二，離技術(shù)越遠的行業(yè)在智能化升級中產(chǎn)生的需求越大，也越需要完整、端到端的解決方案。
如此一來，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算的一體化發(fā)展便是這個時代的答案。
于是這一段時間我們看到，各地原有的大數(shù)據(jù)中心紛紛升級改建成智能計算中心，AI算法起家的公司如商湯開始自建算力供應(yīng)體系，而云計算公司都在自研AI芯片與發(fā)展AI技術(shù)。
而在這眾多玩家之中，用綜合性解決方案、全面的AI/ML工具、MLops方法論及服務(wù)來降低AI使用門檻，正是亞馬遜云科技的優(yōu)勢所在，也是“增長神話”背后的動力。
就亞馬遜云科技在國內(nèi)市場的表現(xiàn)來看，其技術(shù)體系也沒有出現(xiàn)水土不服的問題，反倒成了中企出海和外企扎根的連接點。
上面說到的那么多云服務(wù)，其實也只是這個技術(shù)體系中的冰山一角。
每年亞馬遜云科技都會上新幾千項服務(wù)，其中AI相關(guān)的服務(wù)也有250+。
如此數(shù)量，讓相關(guān)從業(yè)者都有種“你慢點出，我學(xué)不過來了”的感覺。
好在亞馬遜云科技每年會通過INNOVATE大會的形式把近期動向集中梳理、呈現(xiàn)。
據(jù)悉今年的INNOVATE大會正是以“人工智能新引擎”為主題，免費報名、線上參會。
要想了解亞馬遜云科技在AI技術(shù)這一面的，不妨下周去看看。
參考資料：
[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年中國AI開發(fā)平臺市場報告》
[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=3812&isfree=0