北京2023年2月6日 /美通社/ -- 日前,全球知名市場調研機構弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan, 簡稱沙利文)聯合頭豹研究院發(fā)布《2022年中國AI開發(fā)平臺市場報告》,亞馬遜云科技連續(xù)兩年蟬聯榜首,在中國AI開發(fā)平臺市場的綜合表現中,處于"弗若斯特雷達"創(chuàng)新指數和增長指數的最高位置。亞馬遜云科技在AI開發(fā)平臺領域提供完備的AI開發(fā)軟硬件全棧服務,并通過"智能湖倉架構"加速數智融合,同時投身AI普惠化以構建完善的AI開放體系,讓機器學習變得觸手可及。
該報告以人工智能領域開發(fā)平臺產品為核心研究對象,研究周期為2022年(數據截至2022年11月25日)。報告數據顯示:中國AI開發(fā)平臺2021年市場規(guī)模為234.8億元,預計到2025年將達到365億元。
沙利文咨詢總監(jiān)李慶表示:"亞馬遜云科技在數據處理能力、平臺易用性和開放性等AI開發(fā)平臺的核心領域提供眾多創(chuàng)新服務,不僅‘授人以魚',更堅持‘授人以漁',通過提供高兼容性、高功能模塊化的AI開發(fā)平臺服務,讓機器學習能力掌握在每一位開發(fā)者手中。"
亞馬遜云科技提供完備的AI開發(fā)軟硬件全棧服務,在技術堆棧的三個層面提供廣泛的服務組合,從專用基礎設施服務到AI平臺,再到各類場景化開箱即用的AI服務,全面滿足各類型客戶的不同需求。
數智融合的趨勢下,如何為AI/ML提供高效簡潔的統(tǒng)一數據治理成為考驗AI開發(fā)平臺軟實力的重要一環(huán),亞馬遜云科技推出的"智能湖倉架構"融合了機器學習與數據管理平臺,為開發(fā)者提供數智融合、統(tǒng)一治理的便捷體驗。Amazon Redshift ML和Amazon Athena ML功能均支持以SQL語句的方式,直接利用數據倉庫或數據庫中的數據發(fā)起模型訓練請求,通過Amazon SageMaker 內置的AutoML能力提供模型訓練,并以SQL語句返回。最新發(fā)布的Amazon SageMaker ML Governance新增3項模型治理功能,可以幫助客戶更輕松控制訪問權限,以及在整個機器學習生命周期中記錄和審查模型信息,并通過Model Dashboard集中界面來跟蹤和監(jiān)控模型上線后的性能。
憑借合作伙伴關系和開發(fā)人才教育體系,亞馬遜云科技打造出完善的AI/ML服務網絡,目前,全球數以十萬計的客戶持續(xù)選擇在亞馬遜云科技上運行機器學習工作負載。在中國,亞馬遜云科技機器學習服務得到醫(yī)療、零售、金融服務、社交文娛、制造、能源等各個行業(yè)客戶的青睞。
OPPO在月活過億的對話式AI產品小布助手業(yè)務上,利用Amazon EC2 Inf1實例創(chuàng)新地研發(fā)可支持預訓練大模型高效推理服務模塊,達到行業(yè)領先的對話語義理解效果。在FAQ和"閑聊"等典型應用場景下,整體推理成本節(jié)省高達35%。借助Amazon EC2 Inf1,OPPO的機器學習團隊不斷利用更復雜的算法模型進行創(chuàng)新,并加速改善客戶的整體體驗。
施耐德電氣在中國構建智能工業(yè)視覺質量檢測解決方案——"云-邊協(xié)同AI工業(yè)視覺檢測平臺",并率先在施耐德電氣武漢工廠上線該方案。利用亞馬遜云科技的Amazon SageMaker機器學習服務,以及數據庫和計算服務,施耐德電氣在云端實現數據存儲和標注及模型訓練,并把云端模型下發(fā)到產線邊緣側,執(zhí)行邊緣推理。該解決方案顯著提高了生產線的檢測效率,將誤檢率降低到0.5%以內,并實現了零漏檢率。