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　　近期，施耐德電氣全球供應鏈中國數(shù)字化轉型總監(jiān)冒飛飛受亞馬遜云科技邀請?zhí)接懥酥圃鞓I(yè)企業(yè)在深化數(shù)字化轉型與創(chuàng)新階段面臨的挑戰(zhàn)與機遇，AI技術，尤其是生成式AI在制造行業(yè)應用的趨勢洞察，并就施耐德電氣在相關領域取得的進展進行了深入分享。

　　冒飛飛指出，業(yè)界知名的"二八定律"同樣存在于制造行業(yè)AI應用中。"二"指的是可被規(guī)模化推廣、可被復制的工業(yè)產(chǎn)品模型量數(shù)。針對此種標準化AI應用場景，可以通過模型的單次構建，實現(xiàn)未來的"開箱即用"或少量再訓練微調(diào)。而對于約占"八"(80%)的特定碎片化與長尾場景，則需開發(fā)定制化的模型。施耐德電氣正在與包括亞馬遜云科技這樣的云技術服務商進行合作，致力于開發(fā)端到端的訓練平臺，來做從模型的訓練、部署、迭代以及全生命周期的管理。此外，就當下熱議的生成式AI大語言模型應用方面，冒飛飛認為，在短期內(nèi)大模型不會內(nèi)吞并小模型，二者是相輔相成的關系。短期內(nèi)，小模型會隨著大模型推陳出新，并長期存在。另一方面，大模型還可以對小模型進行輔助訓練與精度提升。

　　作為全球能源管理和自動化領域數(shù)字化轉型專家，施耐德電氣致力于持續(xù)深耕AI領域，開發(fā)定制化AI解決方案，賦能制造業(yè)應用場景。2023年6月，施耐德電氣發(fā)布企業(yè)級一站式、場景化、開放性的AI模型生產(chǎn)與運維平臺EcoStruxure AI引擎，將能源管理和自動化領域的專業(yè)知識融入AI模型中，為業(yè)務專家、數(shù)據(jù)分析師等用戶提供低代碼乃至零代碼的AI應用，幫助他們更好地解決工業(yè)場景中面臨的業(yè)務問題、提升效率和創(chuàng)新能力。EcoStruxure AI引擎在施耐德電氣中國供應鏈內(nèi)部的成功應用，采用了亞馬遜云科技等服務商所提供的廣泛技術與服務。亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)庫、計算服務，以及Amazon SageMaker 機器學習服務，都能夠為EcoStruxure AI引擎提供完備的技術支撐，提高解決方案落地效率，并有效節(jié)約成本。

　　首先，在數(shù)據(jù)存儲方面，亞馬遜云科技能夠為施耐德電氣EcoStruxure AI引擎提供托管式關系數(shù)據(jù)庫服務Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)，可幫助客戶在云中設置、操作和擴展關系型數(shù)據(jù)庫，輕松完成耗時的數(shù)據(jù)庫管理任務。此外，彈性擴展、安全、高可用的云服務器Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)在云中提供了各種計算實例類型，可以根據(jù)不同的需求提供靈活的計算資源，從而滿足施耐德電氣不同AI應用場景的需求。亞馬遜云科技還可以為EcoStruxure AI引擎提供Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)全托管的Docker容器編排服務，通過這種高度安全、可靠且可擴展的容器運行方式，實現(xiàn)機器學習模型在生產(chǎn)線邊緣設備容器中的輕松部署和管理�；�于存儲、管理和部署Docker容器鏡像服務Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)，施耐德電氣可以使用安全、高效的容器鏡像存儲和管理服務，輕松地管理和部署容器化的AI應用。

　　此外，Amazon SageMaker機器學習服務也能夠為EcoStruxure AI引擎提供良好的技術支撐�；�于Amazon SageMaker，施耐德電氣得以在特定環(huán)境中成功且準確地構建適應實際制造場景的機器學習模型，并根據(jù)需要靈活調(diào)整資源，大幅提高內(nèi)部測試效率和EcoStruxure AI引擎的模型迭代速度。施耐德電氣在全球擁有187家工廠，在中國擁有超過20家工廠，Amazon SageMaker中央化云平臺可為施耐德電氣提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)級管理和訓練管理平臺，有效確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性，從而大幅降低全球模型管理和訓練的復雜度。

　　亞馬遜云科技和施耐德電氣雙方的合作由來已久。除了最近在EcoStruxure AI引擎方面的合作，作為施耐德電氣首選的云和機器學習服務提供商，亞馬遜云科技還助力施耐德電氣成功構建了智能工業(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" 。該解決方案率先在施耐德電氣武漢工廠上線，能夠針對產(chǎn)品表面的缺陷進行智能檢測，顯著提高了生產(chǎn)線的檢測效率，將誤檢率降低0.5%以內(nèi)，并實現(xiàn)了零漏檢率。同樣上線了該視覺檢測平臺的施耐德電氣無錫工廠，被世界經(jīng)濟論壇評為端到端的 "燈塔工廠" 。目前，AI視覺檢測項目已經(jīng)成功覆蓋了施耐德電氣中國區(qū)15家工廠、超過50個終端檢測點，為產(chǎn)品質量提供保障，有效減少因產(chǎn)品瑕疵而浪費的資源和時間。

　　施耐德電氣全球供應鏈中國數(shù)字化解決方案負責人、數(shù)字化轉型總監(jiān)冒飛飛表示："亞馬遜云科技在制造行業(yè)擁有多年積累的豐富經(jīng)驗與核心業(yè)務優(yōu)勢，是施耐德電氣在全球范圍內(nèi)的主要云服務提供商之一。未來，我們將繼續(xù)深耕與亞馬遜云科技的合作，基于亞馬遜云科技廣泛而深入的云服務，加速生成式AI技術應用的落地，將AI模型與自身在工業(yè)自動化和能源管理領域的專長相融合，探索AI在設計、生產(chǎn)、運營和維護等全生命周期不同階段與場景中的應用，全方位賦能制造業(yè)的創(chuàng)新與變革。"