人工智能自虚向实，从re：Invent 2022看如何全面实现数智融合

赋予智慧：云端之巅的新纪元

随着2020年4月国家发展改革委与中央网信办的联合行动，一场名为“上云用数赋智”的数字化浪潮席卷全国。这一行动鼓励各行业、企业积极拥抱大数据、人工智能、云计算等新一代数字技术，为企业数字化转型提供坚实的技术支撑。

在云端舞动，企业经历着从“上云”到“用数”再到“赋智”的三个阶段，每一阶段都代表着企业数字化的新高度。而要达到“赋智”的境界，则需要深入挖掘数据的价值，实现智慧化的决策与管理。

在最近的re:Invent全球大会上，亚马逊云科技发布了一系列与数据和机器学习紧密相关的创新服务。其中，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建特别强调了数智融合的未来趋势。令人瞩目的QuickSight Q功能，将人工智能与业务洞察完美结合，使得客户无需深入掌握数据分析技术，只需通过日常的自然语言交流，即可轻松洞察业务数据。

AmazonQuickSight Q的新功能不仅仅满足于告诉客户“是什么”，更进一步探索背后的原因，解答客户心中的“为什么”。销售经理可以追问关于预测结果的依据，了解背后的历史数据是如何影响特定结果的。例如，针对办公椅在加州的销售预测，该功能会考虑季节性和异常数据，为决策者提供更为丰富的信息。

亚马逊云科技的机器学习技术也在不断创新。例如，AmazonQuickSight Q的自动数据准备功能利用预先训练的机器学习模型，从现有的数据资产中学习，为每个新数据集预配置业务术语。这一功能减少了查询数据的时间，使营销经理能够快速获取关于付费用户的信息，并做出基于数据的决策。

纳斯达克作为全球的科技公司，对此表示高度认同。纳斯达克北美市场产品经理Michael Weiss认为，AmazonQuickSight Q改变了游戏规则，使团队能够从数据中即时获得答案并了解事情发生的根本原因。其追问预测依据的新功能以及预测功能有助于用户深入了解关键指标变化的背后原因，并探索未来的市场趋势。

亚马逊云科技在机器学习领域的独特之处在于其注重方法的传授而非仅仅提供结果。他们致力于帮助用户掌握数据分析的技巧，实现真正的自助式数据分析服务。在这样的赋能下，企业得以跃升云端之巅，迈向数智融合的新纪元。亚马逊云科技推出的机器学习平台AmazonSageMaker，一直在机器学习领域大放异彩，不断推出新功能，致力于将机器学习技术普及化，为客户赋能。五年间，AmazonSageMaker已增加了令人瞩目的260项新功能，这些功能不仅降低了机器学习的技术门槛，更大大简化了前期工作的复杂性，加速了智能化的步伐。

在数据服务领域，亚马逊云科技同样不遗余力地为客户提供最佳体验。其中，AmazonSageMakerStudioNotebook的全新数据准备功能成为一大亮点。该功能帮助客户以直观的方式，仅仅通过几次点击，就能发现和解决数据质量问题。对于专业人员来说，这意味着他们可以直接在Notebook环境中探索数据集，无需花费数月编写样板代码进行可视化检查。AmazonSageMakerStudioNotebook会自动生成图表，帮助用户快速识别问题，并提供解决方案。

AmazonSageMakerStudio作为一个集成开发环境，提供了一个基于Web的可视化界面，让开发人员能够轻松执行所有机器学习开发步骤。从数据准备到模型构建、训练和部署，Studio都能提供一站式服务。它极大地提高了数据科学团队的生产力，使开发人员能够快速上传数据、创建新记事本、训练和调优模型，并在各个步骤之间灵活切换。

亚马逊云科技还推出了AmazonGlue的新功能——AmazonGlueDataQuality。这一功能致力于自动管理数据质量，能够跨数据湖和数据管道进行实时监控。成千上万使用AmazonGlue的客户现在可以利用这一功能，更快速、轻松地进行数据质量管理。该功能的强大之处在于，它可以将数据分析和规则识别的时间从几天缩短到几小时，为客户节省大量时间。

对于包含地理空间信息的大量数据，亚马逊云科技也提供了支持。地理空间数据如位置坐标、天气图和交通数据等，虽然丰富，但处理难度极大。AmazonSageMaker的出现，让客户处理地理空间数据变得简单高效。客户不再需要花费数月的时间从数据改进到可视化，而是可以在数小时内完成整个流程。这使得客户能更轻松地利用地理空间数据产生及时的机器学习预测，为气候科学、城市规划、灾难响应等行业带来革命性的改变。

亚马逊云科技通过其不断创新的机器学习平台AmazonSageMaker及其相关功能，正为客户带来更高效、更便捷的机器学习体验。无论是数据准备、模型训练还是数据质量管理，都能感受到亚马逊云科技对客户的深度关怀和持续创新。轻松访问多元地理空间数据源，AmazonSageMaker引领机器学习新纪元

只需几次点击或使用API，客户就能通过AmazonSageMaker畅游于各种地理空间数据源之间。亚马逊云科技的位置服务AmazonLocationService、开放数据集AmazonOpenData、客户自有数据以及来自PlanetLabs和众多其他第三方供应商的数据，都可通过此平台轻松访问。一旦专业人员选择了心仪的数据集，他们就能利用内置的运算器将这些数据集与专有数据完美融合。

为了助推模型开发的速度与效率，AmazonSageMaker提供了预训练的深度学习模型。其支持的用例广泛，涵盖了多个领域，包括通过精准农业提高作物产量、监测自然灾害后的区域恢复状况，以及改善城市规划等。完成训练后，内置的可视化工具能够在地图上展示数据，揭示出令人瞩目的新预测。

EarthOptics是一家专注于土壤数据测量和制图的领先公司，他们利用专有传感器技术和数据分析，精确测量土壤健康状况和土壤结构。EarthOptics首席执行官LarsDyrud对此表示：“我们的目标是利用机器学习，帮助客户利用经济实惠的土壤地图提高农业产量。AmazonSageMaker的地理空间机器学习功能，使我们能够轻松融合多个数据源，快速构建算法原型，并将研究和生产API的部署时间缩短至仅一个月。得益于AmazonSageMaker的强大功能，我们已能为美国各地的农场和牧场提供用于土壤固碳的地理空间解决方案。”

对于全球企业而言，在当前的宏观环境下，构建一个既具韧性、又富自适应性和创造性的技术战略显得尤为重要。Forrester副总裁兼研究总监戴鲲评论道：“亚马逊云科技在今年的re:Invent大会上展示的产品与服务，不仅凸显了以客户为中心的长期主义理念，更展现了其在全球公有云基础设施与开发平台市场的领导地位，以及前瞻性的技术视野和快速的产品创新能力。”