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智能物联 变革未来|亚马逊云科技

智能物联 亚马逊云科技

开启智能物联时代新篇章


今天,在家庭、工厂、油井、医院、汽车和数千个地方,有数以十亿计的互联设备正在推动数字转型,产生大量数据并呈指数级增长。根据 Gartner 统计,2021年全球智能物联网处于爆发式增长通道,设备数量超过250亿台。


基于物联网、大数据、云计算、人工智能融合而成的AIoT,将物联网与人工智能相结合,通过物联网产生、收集海量数据,再通过机器学习对数据进行分析,最终实现万物数据化、万物智联化。各大行业数字化转型过程中迈向智能的最佳通道,也将成为物联网未来发展的必然趋势。


与此同时,万物智连已成为企业战略的新浪潮和必选项,如何借助 AIoT 技术, 升级全球智造‘新’理念,释放技术赋能‘新’力量,让设备能交流,可协作,会思考,让万物智能起来。


亚马逊云科技 AIoT,以云为基础,从物的泛在联接、物的场景化孪生、物与智能世界的全面协同,让万物生于端、长于云,从万物感知到万物生长,加速各行各业的数字化转型。

智能家居

亚马逊云科技 AIoT,助力家居智能化,构建智联生活新未来。


当今,随着消费端认知提升,以智能门锁、家庭健康、安防监控、扫地机器人、智能音箱为代表的智能家居走进全球千家万户,迎来全面爆发之势。预计到2025年,全球智能家居市场规模将超过1,900亿美元。


另一方面,由于疫情加持,智能家居出海市场引人注目,新时代下,智能家居呈现出由单品突破向全球化,互联化和智能化转变的趋势。


智能家居如何借助亚马逊云科技 AI+IoT 服务实现设备全球互通互联,数据采集和分析,视觉识别,智能语音等云端创新和最佳实践,实现设备的全球化,互联化和智能化,为人们带来更美好的科技生活。下面,我们一起看看这些智能家居的案例:


案例1:乐心健康 

云上构建智能家庭医疗,借助 Amazon IoT Core 实现全球部署随时在线的 IoT 医疗设备接入和管理,构建媲美传统医疗的虚拟就诊体验;Amazon Rekognition 依托大数据实现提供个性化健康建议,提升服务效率。


案例2:华来科技

利用 Amazon IoT Core 与 Amazon SageMaker 等服务高度集成,实现从边缘到云端的物联网设备管理,能够以模块化的方式构建一个完整的智能家居解决方案,提升开发效率和终端用户体验。


案例3:天和荣

无论何时何地,Amazon IoT Core 都能带来稳定和可靠的底层支持,高效地对智能家庭安防设备进行调度、部署和管理,并为企业提供简洁一致的计费模式,即视通不断加速产品创新,已经通过 Amazon Rekognition  和 Amazon SageMaker 快速搭建了人工智能服务平台,以实现人形侦测和人脸识别功能,打造差异化服务。

智能制造


在大规模工业生产过程中,工业物联网作为工业领域推动自动化与信息化建设的重要突破口,可以通过物联网感知终端实时采集大量、复杂的机器数据,并基于数据提升对设备的监控管理、以及后续服务,提高设备的自适应和主动智能能力。目前 AIoT 在工业场景的应用明显提升了生产效率、生产质量、产线良率,为定制化、柔性生产、产线数字化转型奠定了基础。


通过借助数字孪生实现数字化生产,依托亚马逊云科技AIoT 改善 OEE 并优化生产效果实现预测性服务优化供应链并减少库存,助力工业数字化转型。下面,我们一起看看这些智能制造案例:


案例1:西门子

依托 Amazon IoT Core 构建的 MindSphere 物联网平台,实现生产线的实时 OEE 并立即进行改进,初检良品率(生产线生产的合格产品数量)提高3%


案例2:英威达(INVISTA)

使用 Amazon IoT TwinMaker,英威达将制造业务的数字孪生构建到 Connected Worker 应用程序中,将不同的信息整合到统一视图中,提高了现场操作的生产力和效率,支持环境健康和安全绩效。


案例3:开利(Carrier Global)

通过 Amazon IoT TwinMaker,可以显著加快 Abound 平台技术战略的关键推动力。Amazon IoT TwinMaker将帮助开发团队专注于快速创建差异化的客户成果,既不用将大量精力投入到繁重的数字孪生数据抽象工作中。

智能视觉


借助亚马逊云科技 AIoT 服务,构建全球 “视频监控即服务”,利用 AI 能力实现视觉服务创新。


智能猫眼、可视智能音箱、智慧电视、智能视觉扫地机器人、自动驾驶、智能安防等智能视觉应用场景随处可见。对我们生活、工作的影响越来越大,同时也创造巨的商业价值。


智能视频应用的大爆发,这背后有三重原因:第一是 AI 技术逐渐成熟,第二是以云计算为代表的基础设施完善,第三是疫情加速整个世界向数字化过度,无论是用户的日常生活还是各行各业,都有迫切升级的需求。下面,我们来看这些智能视觉的案例:


案例1:Bosma

Amazon Rekognition能够帮 Bosma 打造复合模型,开箱即用,按调用次数付费,而且识别准确率高,人脸库庞大,支持多肤色人种识别,捕捉距离6米,自定义标签和2000万比对库,实现全球短平快上线。


案例2:九安智能

借助 Amazon  KVS 实现全球摄像头的云端管理,视频实时查看,并无缝接入智能家居系统;通过 Amazon SageMaker 是视频流进行智能 AI 检测,提升交互体验和运行效率。


案例3:安士佳

亚马逊云科技为安士佳提供了 Smart Vision 架构与设备接入设计,并对整体云成本进行了分析优化。当安防产品遇到 AIoT 和云计算,满足智能安防与物联场景

智能视觉

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