開啟智能物聯時代新篇章
今天,在家庭、工廠、油井、醫院、汽車和數千個地方,有數以十億計的互聯設備正在推動數字轉型,產生大量數據并呈指數級增長。根據 Gartner 統計,2021年全球智能物聯網處于爆發式增長通道,設備數量超過250億臺。 基于物聯網、大數據、云計算、人工智能融合而成的AIoT,將物聯網與人工智能相結合,通過物聯網產生、收集海量數據,再通過機器學習對數據進行分析,最終實現萬物數據化、萬物智聯化。各大行業數字化轉型過程中邁向智能的最佳通道,也將成為物聯網未來發展的必然趨勢。 與此同時,萬物智連已成為企業戰略的新浪潮和必選項,如何借助 AIoT 技術, 升級全球智造‘新’理念,釋放技術賦能‘新’力量,讓設備能交流,可協作,會思考,讓萬物智能起來。 亞馬遜云科技 AIoT,以云為基礎,從物的泛在聯接、物的場景化孿生、物與智能世界的全面協同,讓萬物生于端、長于云,從萬物感知到萬物生長,加速各行各業的數字化轉型。
亞馬遜云科技 AIoT,助力家居智能化,構建智聯生活新未來。
當今,隨著消費端認知提升,以智能門鎖、家庭健康、安防監控、掃地機器人、智能音箱為代表的智能家居走進全球千家萬戶,迎來全面爆發之勢。預計到2025年,全球智能家居市場規模將超過1,900億美元。 另一方面,由于疫情加持,智能家居出海市場引人注目,新時代下,智能家居呈現出由單品突破向全球化,互聯化和智能化轉變的趨勢。 智能家居如何借助亞馬遜云科技 AI+IoT 服務實現設備全球互通互聯,數據采集和分析,視覺識別,智能語音等云端創新和最佳實踐,實現設備的全球化,互聯化和智能化,為人們帶來更美好的科技生活。下面,我們一起看看這些智能家居的案例: 案例1:樂心健康 云上構建智能家庭醫療,借助 Amazon IoT Core 實現全球部署隨時在線的 IoT 醫療設備接入和管理,構建媲美傳統醫療的虛擬就診體驗;Amazon Rekognition 依托大數據實現提供個性化健康建議,提升服務效率。 案例2:華來科技 利用 Amazon IoT Core 與 Amazon SageMaker 等服務高度集成,實現從邊緣到云端的物聯網設備管理,能夠以模塊化的方式構建一個完整的智能家居解決方案,提升開發效率和終端用戶體驗。 案例3:天和榮 無論何時何地,Amazon IoT Core 都能帶來穩定和可靠的底層支持,高效地對智能家庭安防設備進行調度、部署和管理,并為企業提供簡潔一致的計費模式,即視通不斷加速產品創新,已經通過 Amazon Rekognition 和 Amazon SageMaker 快速搭建了人工智能服務平臺,以實現人形偵測和人臉識別功能,打造差異化服務。
智能制造
在大規模工業生產過程中,工業物聯網作為工業領域推動自動化與信息化建設的重要突破口,可以通過物聯網感知終端實時采集大量、復雜的機器數據,并基于數據提升對設備的監控管理、以及后續服務,提高設備的自適應和主動智能能力。目前 AIoT 在工業場景的應用明顯提升了生產效率、生產質量、產線良率,為定制化、柔性生產、產線數字化轉型奠定了基礎。 通過借助數字孿生實現數字化生產,依托亞馬遜云科技AIoT 改善 OEE 并優化生產效果,實現預測性服務優化供應鏈并減少庫存,助力工業數字化轉型。下面,我們一起看看這些智能制造案例: 案例1:西門子 依托 Amazon IoT Core 構建的 MindSphere 物聯網平臺,實現生產線的實時 OEE 并立即進行改進,初檢良品率(生產線生產的合格產品數量)提高3%。 案例2:英威達(INVISTA) 使用 Amazon IoT TwinMaker,英威達將制造業務的數字孿生構建到 Connected Worker 應用程序中,將不同的信息整合到統一視圖中,提高了現場操作的生產力和效率,支持環境健康和安全績效。 案例3:開利(Carrier Global) 通過 Amazon IoT TwinMaker,可以顯著加快 Abound 平臺技術戰略的關鍵推動力。Amazon IoT TwinMaker將幫助開發團隊專注于快速創建差異化的客戶成果,既不用將大量精力投入到繁重的數字孿生數據抽象工作中。
智能視覺
借助亞馬遜云科技 AIoT 服務,構建全球 “視頻監控即服務”,利用 AI 能力實現視覺服務創新。 智能貓眼、可視智能音箱、智慧電視、智能視覺掃地機器人、自動駕駛、智能安防等智能視覺應用場景隨處可見。對我們生活、工作的影響越來越大,同時也創造巨的商業價值。 智能視頻應用的大爆發,這背后有三重原因:第一是 AI 技術逐漸成熟,第二是以云計算為代表的基礎設施完善,第三是疫情加速整個世界向數字化過度,無論是用戶的日常生活還是各行各業,都有迫切升級的需求。下面,我們來看這些智能視覺的案例: 案例1:Bosma Amazon Rekognition能夠幫 Bosma 打造復合模型,開箱即用,按調用次數付費,而且識別準確率高,人臉庫龐大,支持多膚色人種識別,捕捉距離6米,自定義標簽和2000萬比對庫,實現全球短平快上線。 案例2:九安智能 借助 Amazon KVS 實現全球攝像頭的云端管理,視頻實時查看,并無縫接入智能家居系統;通過 Amazon SageMaker 是視頻流進行智能 AI 檢測,提升交互體驗和運行效率。 案例3:安士佳 亞馬遜云科技為安士佳提供了 Smart Vision 架構與設備接入設計,并對整體云成本進行了分析優化。當安防產品遇到 AIoT 和云計算,滿足智能安防與物聯場景