在科技飛速發展的今天，人工智能和機器學習服務正以驚人的速度融入各行各業，工業界自然也不例外。在眾多服務中，AWS推出的機器學習服務在工業領域尤為引人注目，它有很多創新之處。

AWS服務于工業領域的獨特之處

以前，工業里頭用機器學習的，大多不用現成的解決方案。但AWS不一樣，它有五個機器學習服務直接對工業用，比如那些沒名的、for等項目，這挺特別的。通常，工業里頭拿到數據后，如果處理分析能力不強，轉化起來挺難的。AWS針對這種缺人少錢的情況，提供了機會，讓更多中小制造商能用到新技術。而且，根據實際數據，這是AWS頭一回這么做，給工業帶來了新活力。在成本上，它讓企業花的錢少了，這在商業上挺吸引人的。

中科創達在實際操作中已經進行了嘗試。他們把相關技術整合進了智慧工業ADC系統。這對制造業的客戶來說非常方便，他們不用再費勁去研究如何在生產中引入AI質檢，直接用這套集成系統就能輕松實現。

工業決策的改變趨勢

過去二十年里，制造企業在做決策時遇到了不少難題。信息量像爆炸一樣增多，決策變得越發復雜。企業急切需要智能技術，從這些龐大的信息中篩選出有用的部分。比如，找出數據的模式和可用性，解決以前想都想不到的問題。這可不是件簡單事，企業一直在努力摸索。

工業界普遍認為，工業人工智能平臺對于人工智能在工業領域的實施和進步至關重要。借助這個平臺，企業能夠以更低的成本運用人工智能技術。這既是時代發展的必然趨勢，也是企業在激烈競爭中生存并成長的一個好機會。

典型場景中的AWS

在工業界，一些常見的場景和應用程序中，AWS和別的互聯網巨頭干的是同一件事，那就是加強機器視覺的特長。他們把這個特長用到質量檢查、預測性維護和工廠安全這三個經常遇到的工業問題上。比如質量檢查，用機器視覺就能更精確、更快速地檢查產品質量。至于預測性維護，它能提前發現設備可能出的問題，防止設備突然壞掉造成損失。在工廠安全這方面，機器視覺等技術也能更好地進行監控。

解決設備維護成本問題

設備維護在生產成本中占很大比重。美國的數據顯示，不少企業花在系統維護上的錢就像扔進水里一樣白費。AWS的出現給這個問題帶來了轉機。它提供了一套完整的解決方案，包括了物與云之間的連接。這樣一來，移動設備就可以安全方便地與云服務互動。這種互動方式很大程度上滿足了工業的實際需求，不像以前那樣需要工程師在開發、環境和運維上費很多勁。

云計算部署考量

AWS在云計算部署方面，充分考慮了制造業的具體需求。眾多制造業用戶期望在本地也能使用云計算工具，享受相同的便捷。畢竟，制造支持系統中某些工作負載確實需要在本地進行，尤其是對網絡延遲要求極高的應用，需要靠近本地資源。比如，今年AWS推出的某個項目就將機器學習技術擴展到了邊緣，使得客戶即便在沒有網絡的情況下，也能在本地進行預測。此外，AWS的開發套件還能讓企業將機器視覺技術應用于本地攝像機，這樣就可以避免使用昂貴的設備來構建復雜的模型，同時保持高精度和低延遲。

成本降低的商業變革

AWS在成本上有個大亮點，就是改變了收費方式。以前那種不用預付，按實際使用付錢的方法，讓IT業的收費模式來了個大變。這對制造企業來說太重要了，因為它們用互聯網服務的門檻變低了。以前得花上百萬美元買服務器建服務，現在成本能少10倍。工業里用機器學習變得既簡單又便宜，這會讓AWS的服務規模變大。規模大了，價格還能再降，形成個好循環。大家都盼著看未來會怎樣。你覺得這種模式能持續推動工業機器學習服務發展嗎？快來點贊、分享、評論！