金信诺拟参与深圳投资控股发起设立创新科技产业投资基金
06-17
这些公司是如何利用亚马逊云技术的生成式AI席卷海外的？ 2019年，对于中国企业来说，“出海”是最重要的增长机会。
TCL创始人和李东生两会期间“不出国门就出局”的言论登上热搜榜。
从财报中可以看出，对于包括拼多多、阿里巴巴、腾讯、字节跳动、比亚迪、吉利、宁德时代、恒瑞医药等在内的中国科技、制造和互联网企业来说，海外业务已成为他们今年的主要增长动力。
中国加入WTO以来，近20年来中国企业经历了几波海外扩张，从早期的“世界工厂”，到移动互联网兴起后的“复制中国”，再到如今的“中国创造”。
”的自主品牌。
与过去依靠低成本劳动力或时间机器理论不同，如今中国企业出海的核心竞争力在于产品创新。
无论是TikTok、Temu、原神，还是大疆、比亚迪、安克，这些成功的海外案例并不是简单地模仿现有的产品或模式。
在创新领域，目前最大的机会无疑是生成式人工智能。
在近日举办的亚马逊云技术海外全球化论坛上，来自中国各行各业的数十家企业展示了他们基于生成式AI技术开发的产品以及如何利用这些技术解决业务问题的案例。
亚马逊云技术大中华区高管还分享了他们对过去一年生成式人工智能如何帮助中国企业拓展海外业务的观察。
极客公园整理了本次论坛的重点内容。
对于那些想要在生成式AI领域寻找机会的人来说，这些“实干家”的分享是不容错过的信息。
01 大处着眼，从小处着手。
在大会开幕的主题演讲中，亚马逊云技术大中华区产品总经理陈晓健分享了生成式AI如何赋能中国企业走出去。
事实上，目前全球各行业都在积极探索利用生成式人工智能来解决场景和业务挑战。
麦肯锡在 10 月份的报告中指出，生成式 AI 预计将为全球经济带来 2.6 至 4.4 万亿美元的效益，约 80% 的大型企业管理者认为生成式 AI 将在未来 18 个月内颠覆该行业。
现有的商业模式中，全球约30%的企业已经制定了生成式人工智能的战略和投资。
亚马逊云技术大中华区产品总经理陈小剑丨来自：亚马逊云技术陈小剑指出，生成式AI可应用于多语言交互、产品创新、洞察与决策、运营效率、客户服务与营销等领域，以及企业内部专业知识支持等六方面提升海外企业竞争力。
对于如何将生成式AI技术应用到海外企业的具体业务场景中，他提出了四个关键点：选择场景，“大处着眼，小处着手”，仔细评估选择切入点，优先选择最适合业务需求的场景而不是最前沿或最复杂的；选择正确的工具和模型，因为生成式人工智能有很多选择，合适的模型和工具对于创新至关重要；数据战略，用精准的数据构建企业的核心竞争力，确保数据与选定的场景紧密结合；保持长远眼光，注重生成式人工智能的快速实施与合规性之间的平衡，以确保可持续的商业价值。
02 企业如何利用好生成式人工智能？本次大会上，众多来自人工智能等技术领域的企业展示了各自的人工智能产品或应用。
通过参观和聆听演讲，我总结了一些个人观察。
首先，人工智能电商领域尤为引人注目。
去年以来，电子商务成为人工智能应用实践最活跃的领域之一。
极客公园年初进行了内部行业分析，预测今年中国将至少出现3家人工智能电商公司，不过大多数公司可能会在年底退出市场。
AI电商工具链丨来自：亚马逊云科技 电商行业从产品设计、运营、营销到售后服务的每一个环节，都有可能被AI赋能。
我观察到，展示的AI应用企业中有近一半与AI电商相关。
这些公司可以分为两类：一类是提供赋能工具的软件服务公司，另一类是尝试特定业务场景的公司。
海外品牌。
AI模型是最典型、也是最迫切需要的应用场景之一。
例如，全球营销服务公司一点天下在海外业务中面临着高昂的摄影成本。
同一件衣服可能需要在不同的地区展示不同的模特照片。
他们通过提供人工智能模型和数字人类服务来整合电子商务。
该品牌的海外扩张成本降低了50%。
被誉为东南亚“小ZARA”的快时尚品牌Urbanic，2018年实现了30%以上的业务增长，他们的AI摄影项目预计每年可节省1万美元。
除了AI模型之外，禾观还利用AI进行用户偏好分析和产品设计，推动产品创新。
总的来说，AI电商是一个需求明确的领域。
产品分析、模型、直播、客服等关键环节通过引入AI技术可以显着降低成本、提高效率。
但目前该领域进入门槛较低，同质化问题严重，为海外品牌或成熟的营销服务公司提供了良好的机会。
但对于只拥有技术而缺乏市场资源的创业团队来说，想要脱颖而出就比较困难。
游戏行业也是人工智能应用的活跃领域。
本次大会上，多家国内海外领先游戏公司展示了生成式AI在游戏行业的具体应用案例。
游戏开发是受人工智能影响最严重的领域之一，尽管其直接影响目前有限。
主要是因为在游戏开发的核心环节，如3D资产生成、原画设计、场景搭建、游戏编程等方面，生成式AI的能力还没有完全满足商业游戏开发的需求。
然而，游戏工作室已经在探索实际用例。
例如，主打轻休闲游戏的Dobit公司，在原画设计中使用Stable Diffusion模型辅助绘图生成，将设计周期从一周缩短到半天。
海外休闲游戏公司四月科技利用生成式AI自动创建着色材料，节省60%的外包成本。
海外游戏团队也利用生成式AI来解决本地化运营问题。
牧通科技开发了风靡东南亚的手机游戏MLBB。
通过大规模模型应用进行多语言舆情分析，每天处理最多0条评论。
基于对东南亚国家用户反馈的深入分析，推出更多热门新角色，延长游戏生命周期。
木通还将大模型技术应用到游戏中的不文明行为处理系统中，大大降低了处理东南亚地区语言复杂的不文明行为的人力成本。
亚马逊云科技分享生成式AI在游戏行业的用例丨来自：亚马逊云科技 AI与智能硬件的结合也是一个值得关注的方向。
在近日与极客公园的交流中，安克、创始人、杨猛提出，大车型与智能硬件的结合是未来五年最重要的行业机会之一。
在今年的亚马逊云技术全球论坛上，一些企业分享了他们的“AI+智能硬件”的应用尝试。
石通科技就是一个例子。
他们利用大型模型的自然语言交互能力来开发家庭伴侣机器人。
不过，大模型+机器人的潜力绝对不仅仅局限于情感陪伴。
所有机器人都可能被大模型重写，相互交互，开辟新的消费场景。
另一个例子是涂鸦智能。
严格来说，它们的应用并不是大型模型和智能硬件的结合。
疫情期间，他们根据用户需求，开发了一款具有图像识别功能的自动喂鸟器，其中融入了自动识别鸟类的算法。
后来逐渐开发出鸟类计数和统计分析功能，并风靡海外。
图像识别过去在国内主要应用于安防领域。
然而，将这项技术扩展到动物识别后，涂鸦智能发现它在海外不同市场开辟了不同的使用场景。
例如，在北美和非洲，消费者会购买它作为辅助工具。
打猎;在东南亚，动物保护组织的志愿者购买它们来保护野生动物。
这些案例充分展现了技术迭代升级满足硬件产品新市场需求的能力。
大型模型拥有远比计算机视觉技术强大和多样化的技术能力，面向全球多元化市场的产品创新具有巨大的变现价值。
03 亚马逊云技术如何支持生成式人工智能？ 这些公司正在亚马逊云技术的支持下，将生成式AI转化为先进生产力，所以我们也来讨论一下亚马逊云技术在生成式AI方面的布局。
生成式AI三层架构示意图|摘自：亚马逊云技术 如上图所示，亚马逊云技术在基础设施层、中间层、应用层三层架构上提供了一系列不同的生成式AI服务、应用程序和工具。
亚马逊云的AI客户最常使用Amazon Bedrock平台，这是一个完全托管的AI应用开发平台，精选了7家全球大型模型公司的23款基础大模型产品，其中包括Claude 3系列。
来自：亚马逊云技术通过这些大型模型和技术，例如微调和检索增强生成（RAG），开发人员可以构建在 Amazon Bedrock 上执行复杂任务的 AI 应用程序。
展示的一个例子是 AI Stylist，它演示了 Amazon Bedrock 的工作原理。
在该应用中，用户首先输入提示词。
目录代理将使用时尚趋势和产品目录知识库为大型模特创建提示，以生成完整的服装。
产品目录代理从流行趋势知识库中提取信息，然后将这些信息发送给款式生成代理，生成相关服装的图片。
AI造型师不会推荐单品或服装；它使用目录中的五个或更多项目在几秒钟内生成个性化的外观。
当用户进一步询问有关推荐样式的更多信息时，不同的Agent将调用不同的大模型、公共和私有数据库以及外部接口来完成任务。
亚马逊云技术大中华区合作伙伴及业务发展总经理李晓芒在会上表示，目前已有超过0+的客户在使用Amazon Bedrock。
与其他AI开发服务平台相比，亚马逊云技术强调“负责任的AI”。
这涉及人工智能的创建和治理，需要遵守法律监管要求，解决幻觉、偏见和隐私保护问题，以及规范可能的滥用。
这些复杂的技术和社会问题其实应该由亚马逊云技术为客户关注和管理，从源头上避免这些问题给公司业务带来困扰。
此外，亚马逊云技术特别注重保护企业和个人的隐私数据，避免使用客户数据来训练底层模型。
虽然这限制了利用数据效应迭代模型的速度，但在数据资产重要性日益增加的背景下，确保数据隐私可能更符合企业和开发者的利益。
可以看出，从亚马逊云技术的角度来看，今天中国海外企业在使用生成式人工智能时，并不是试图达到大模型能力的上限，而是找出可以解决问题的领域，提高生产力，并确保技术底线的稳定性——真正解决问题的技术才是好技术。
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