原标题：亚马逊云科技顾凡：中小企业如何用好生成式AI赶超大企业？

21世纪经济报道记者 郑青亭 北京报道

在新一轮全球科技革命和产业链重构的竞争之下，中国制造业企业正在面临一场大考，数字化技术的融合应用将成为重中之重。

近日，亚马逊云科技与制造行业领先的客户与合作伙伴一起，在北京就当前中国制造行业发展趋势洞察、制造业企业在数字化转型与创新阶段面临的挑战与机遇等话题进行了分享。

“制造业是经济发展的重要基石，而随着新一轮产业变革的深入发展，云计算、AI等数字技术无疑将对制造业产生深远影响。”亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡说，“当前，传统制造行业的数字化转型升级正在不断加速与深化，高端化、智能化、绿色化已成为制造行业发展的主要趋势。”

在数字化浪潮蓬勃发展和新技术引领的产业变革环境下，数字化与智能化正在为企业转型升级提供新的机遇。工业4.0促使信息技术、数字技术、人工智能等技术与制造业加速融合；数字化技术的融合应用已然成为制造企业实现规模增长的重要抓手。

当前，来自制造业的企业正在将目光聚焦生成式AI技术，以期抢先一步取得数字化转型的成果。在顾凡看来，生成式AI正在加速制造业的创新与变革，将为中国制造企业进一步赋能，提供“颠覆性”创新与变革。但与此同时，对很多企业来说，应用生成式AI技术仍然面临挑战。

“不容否认的是，构建生成式AI有许多的挑战和门槛，亚马逊原来经常说‘最后一公里’，在生成式AI场景下应该说‘最后三公里’更为合适，因为生成式AI落地需要大量的工程化资源与投入。”顾凡说道。

（资料图：亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡）

面对技术门槛，中小企业如何赶超

在制造业数字化转型过程中，中小企业普遍面临缺人、缺钱、缺技术的困境，如何在与大企业的竞争中找到自己的发展之路？

对此，顾凡对21世纪经济报道记者表示，不论是云计算，还是当下火热的生成式AI，技术永远有门槛，可是真正决定成败的是业务端。

“亚马逊现任CEO安迪·贾西（Andy Jassy）曾经分享创立亚马逊云科技的愿景——我们希望所有刚刚开始自己创新之旅的人，无论何时何地，哪怕只是在宿舍或者车库，都能够获得和大型企业一样先进的基础设施，并以极低的成本来实现自己的创新。”他说。

顾凡表示，亚马逊云科技致力于降低构建生成式AI应用关键路径中的门槛。借助Amazon Bedrock的完善功能，企业可以仅通过API更方便、轻松地访问多种领先的基础模型，使用自己的专有数据定制模型。此外，借助于Amazon Bedrock客户不必管理基础设施，就可以使用已经熟悉的亚马逊云科技服务将生成式AI能力安全地集成和部署到应用程序中。因此，对于中小企业来说，难点并不在于技术，还是回到核心问题，找准业务场景以及高质量的私有数据。

“所以，对于中小企业来说，难点不在技术，还是在于需要找准业务场景以及高质量的私有数据。技术的门槛会不断拉低，当技术进入一个主流的时候，就已经把起跑线拉得越来越近。所谓的赶超就是企业用这项技术所做的这件事，可能比别人领先，或者降本增效的点比别人早，这样才有机会赶超大企业。”他说。

中国制造业面临四大挑战与机遇

在他看来，当前，中国制造业的数字化转型面临四大机遇与挑战：

第一，传统制造行业已进入了数字化转型的“深化”阶段，越来越多的企业不再满足于简单的“互联网+基础信息化”，而是希望将数字技术与核心业务有机融合，运用数据分析和人工智能提升企业运营，实现持续商业变革，深化数字化转型。

第二，生成式AI正在“重塑”制造行业，来自制造业的企业正在将目光从人工智能和机器学习转向生成式AI技术，以期获得更加令人兴奋的成果。IDC发布的《制造业现状及制造业企业对生成式AI的应用》研究报告显示，来自制造业的受访者认为，未来18个月内生成式AI可产生最大影响的前三大领域分别是制造（生产）、产品开发与设计、销售和供应链。

第三，制造出海进入“数字远航”时代，与数字经济相关的出海，正从“数字化出海”向“出海数字化”扩展，即从早期的数字产业出海，转向传统行业积极借助数字化技术，进行出海业务创新。因此，出海的制造企业必须拥有全球化的视野和本地化运营的能力，方能够在安全合规的要求下高效配置资源，为当地客户的需求创新产品、服务，以及体验。

第四，绿色制造如何让企业实现可持续发展成为挑战。在实现“双碳”目标的大背景下，推进工业的高质量发展，实现企业的可持续发展，将离不开绿色制造的落地推动。

生成式AI将重塑制造业增长路径

生成式AI正在加速嵌入制造行业的业务场景，在产品开发和设计、制造运营、供应链、营销和销售、智能客服及知识库等方面带来巨大业务价值。Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告显示，到2027年，30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发的效率。根据德勤的调查，93%的公司认为，AI将改变制造行业驱动增长和创新的规则，也无疑对制造业产生巨大的颠覆。

但是，顾凡说，要想顺利在业务场景中使用生成式AI，企业必须打通一系列关键路径，包括：定义应用范围，选择合适的模型，完成基础模型和优化训练，以及对基础模型调优和评估——这个步骤通常会在整个生成式AI应用生命周期中持续进行。

针对这些痛点，亚马逊云科技致力于推动生成式AI重塑制造业的增长路径，通过降低构建生成式AI应用关键路径中的门槛，充分渗透进制造业价值链场景，与合作伙伴一起提供行业领先的端到端技术解决方案，在工业设计、知识库搜索等场景开发定制化解决方案，让制造企业充分发挥生成式AI的潜力。

“在工业产品设计方面，传统流程一般是先进行概念设计，再将设计图进行渲染，最后是设计评审环节，此过程需要大量人工参与，同时还涉及多次返工等难题，工作效率相对低下。亚马逊云科技可以与众多合作伙伴合作，共同为客户打造面向终端用户场景的端到端生成式AI应用赋能，简化流程、降低概念设计成本，并加速整体的工业设计效率。”顾凡说道。

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