亚马逊云科技连续两年蝉联中国AI开发平台"榜首"
最近，全球著名市场研究机构沙利文与头豹研究院共同发布了《2022年中国人工智能开发平台市场报告》，亚马逊云科技连续两年名列榜首，在中国人工智能开发平台市场上表现最优秀，位居"Frost雷达"创新指数和增长指数的最高位置。亚马逊云科技在人工智能开发平台领域提供完整的人工智能开发软件和硬件全方位服务，并通过"智能湖仓架构"加速数据智能融合，同时致力于实现人工智能全面普及，以构建完善的人工智能开放体系，让机器学习变得更加亲手可得。
该报告的核心研究对象是人工智能领域的开发平台产品，研究数据涵盖2022年（截至2022年11月25日）。报告数据显示，2021年中国人工智能开发平台市场规模为2348亿元，预计到2025年将达到365亿元。
沙利文咨询总监李庆表示："亚马逊云科技在数据处理能力、平台易用性和开放性等人工智能开发平台的核心领域提供众多创新服务，不仅‘授人以鱼'，更坚持‘授人以渔'，通过提供高兼容性、高功能模块化的人工智能开发平台服务，让机器学习能力掌握在每一位开发者手中。"
亚马逊云科技提供完整的人工智能开发软件和硬件全方位服务，在技术栈的三个层面上提供广泛的服务组合，从专用基础设施服务到人工智能平台，再到各种场景化开箱即用的人工智能服务，全面满足各类客户的不同需求。
在底层人工智能基础设施层面，亚马逊云科技提供各种芯片供应商的最新技术选项和各种配置，支持多种受欢迎的机器学习框架和算法。在2022年re:Invent上，亚马逊云科技推出了采用AmazonTrainium芯片的AmazonElasticComputeCloud(AmazonEC2)Trn1n网络优化型训练实例，可以提供1600Gpbs的网络带宽，有助于实现超大型模型的并行训练。此外，亚马逊云科技还推出了采用AmazonInferentia2芯片的AmazonEC2Inf2推理实例，专为运行大型深度学习模型而设计，单个实例支持多达1750亿参数模型的推理，并支持分布式推理，与当前一代实例相比，吞吐量提高了4倍，延迟降低了10倍。
在中层人工智能平台方面，亚马逊云科技不断完善机器学习相关服务和功能，在机器学习数据准备、数据源、数据可视化等方面提供大量创新服务，其中核心产品AmazonSageMaker在推出的六年时间里提供超过290个新功能和新特性。在2022年re:Invent上，AmazonSageMakerStudioNotebook推出全新的用户界面，新增了可视化的数据准备功能和实时协作功能，同时还支持将Notebook代码自动转换为生产就绪的作业，实现从实验到生产的自动化运行，从而加快了机器学习的全过程。
在上层人工智能服务层面，亚马逊云科技为没有机器学习专业知识和技能的客户提供开箱即用的人工智能服务。其中，完全托管的机器学习服务AmazonPersonalize用于构建个性化推荐系统，自动语音识别（ASR）服务AmazonTranscribe等多项新服务和功能在中国地区（Ningxia区域运营的西云数据和北京区域运营的光环新网）已经推出。
在数据智能融合的趋势下，为人工智能/机器学习提供高效、简洁、统一的数据治理成为考验人工智能开发平台软实力的重要组成部分。亚马逊云科技推出的"智能湖仓架构"将机器学习与数据管理平台融合在一起，为开发者提供了数智融合和统一治理的便利体验。AmazonRedshiftML和AmazonAthenaML功能均支持使用SQL语句直接利用数据仓库或数据库中的数据发起模型训练请求，并通过AmazonSageMaker内置的AutoML能力提供模型训练并以SQL语句返回结果。
亚马逊SageMaker机器学习治理最新发布了3项模型治理功能，可协助顾客更轻松地控制访问权限，记录和审查模型信息，并透过ModelDashboard集中介面跟踪和监控模型上线后的性能。
凭藉合作伙伴关系和开发人才教育体系，亚马逊云科技构建了全面的AI/ML服务网络。目前，全球数十万的客户持续选择亚马逊云科技执行机器学习负载。在中国，亚马逊云科技机器学习服务广受医疗、零售、金融服务、社交文娱、制造、能源等行业客户的欣赏。
OPPO信奉使用Amazon EC2 Inf1实例以支援预训练大型模型的高效推理服务模块，达到行业领先的对话语义理解效果。使用Amazon EC2 Inf1的FAQ和“闲聊”等场景可以节省高达35%的整体推理成本。利用Amazon EC2 Inf1，OPPO的机器学习团队持续利用更复杂的算法模型进行创新，加速改善客户整体体验。
施耐德电气在中国创建了智能工业视觉质量检测解决方案 - "云-边协同AI工业视觉检测平台"，并率先在施耐德电气武汉工厂实施该方案。运用亚马逊云科技的Amazon SageMaker机器学习服务、数据库和计算服务，在云端实现了数据存储和标注及模型训练，并将云端模型下发到产线边缘侧执行边缘推理。该解决方案显著提高了生产线的检测效率，将误检率降低到0.5%以下，并实现了零漏检率。