虽然亚马逊网络服务（AWS）与谷歌和 微软 其中最大 云计算-服务，该公司至今在传统行业几乎没有代表。在人工智能(AI)的支持下，一系列专门为制造业开发的新服务，应该很快就会改变这种状况。因此，AWS应该在软件领域的客户旁边开辟另一个收入来源。
对于工厂来说，最相关的产品可能就是新型的 亚马逊Monitron 设备。它是一台小巧的计算机，可用于基于机器学习服务的。 新的Trainium-芯片 可以基于，传感器和网关的连接。其中，该技术应能独立检测机器过程中的偏差，如振动或过热的威胁，并向维护人员发出警告。据亚马逊介绍，因此可以优化系统的维护。
瞭望设备将数据传输到云端
亚马逊也有这项服务 寻找设备 它使现有传感器的客户能够简单地将收集到的数据传输到云端，并在那里使用机器学习模型进行分析。与亚马逊Monitron一样，要及早发现机器与正常运行的偏差。
通过Panorama设备实现自动图像识别
该 全景电器 还专门为工业客户的需求而开发。它是一种自动图像识别技术，利用现有的摄像头和监控系统，并在亚马逊云中评估其图像数据。
根据亚马逊的说法，"每个AWS Panorama设备可以在多个摄像头流上并行运行计算机视觉模型，从而实现质量控制、部件捕获和工作场所安全等用例。"
在德国，由于可能对员工进行监控，以及由此产生的数据保护和员工权利问题，Panorama设备的使用将受到限制。
为了促进全景电器的销售，亚马逊开发了? AWS Panorama设备SDK 发布与硬件制造商可以生产直接与系统的机器学习模型沟通的摄像头。结合 "望闻问切 "服务 观察视野 因此，可以在云端实际实时评估摄像机图像。
人工智能改善亚马逊网络服务
以服务为例 QuickSight Q 也很明显，亚马逊正越来越多地通过使用人工智能来改善自己的服务。有了QuickSight Q，这种方法可以让我们对经典的产品有新的认识。 业务范围 情报。例如，亚马逊客户可以使用该服务，使用自然语言搜索和分析他们的数据。在很多情况下，只需要一个简单的问题，就可以使用QuickSight Q而不是手动的表格和统计。
很快，服务 发展大师 通过AI支持亚马逊客户。系统会自动向开发和运营团队通报问题。此外，人工智能 独立 提出解决方法；根据亚马逊的说法，其中使用的机器学习模型是基于该公司在运营云主机平台中获得的经验。
