中国发展网讯  “我们认为在未来的15年乃至30年，用大语言模型驱动通用人工智能的发展将成为最大的需求之一，所有的产品都可以用一个通用AI再做一遍，所有的流程都可以重新再定义。这样说不是为了短期抓住一波热点的风投机会，而是以一个相对长远的眼光看待这个产业。中科创达致力于将‘OS+AI’的双轮驱动作为新的增长引擎，在这个过程中，我们有幸与像亚马逊云科技这样的合作伙伴一起做这件事情。”中科创达物联网事业群副总裁杨新辉表示。

“现在影响大语言模型落地的很大一个障碍点就是推理成本，它是影响产品落地的关键因素。训练千亿参数通用的大语言模型需要接近于人类百分之八九十的知识，但在某一个垂直场景里面其实是冗余的，也会引发很大的推理成本，所以找到模型准确度和推理成本之间的平衡点是重要的。针对具体的垂直场景做出最高效的产品选择，这是我们开发的方向，也是与亚马逊云科技合作的方向之一。”

作为全球知名的智能操作系统产品和技术提供商，中科创达深入了解传统制造业发展需求和趋势。基于亚马逊云科技广泛而深入的云服务，中科创达打造技术底座，贯穿端、边、云，在生产连续性、业务全球化拓展、技术创新和安全合规等方面，持续赋能制造企业。

作为亚马逊云科技合作伙伴，双方自2017年就开展合作，共同开发人工智能方面的行业解决方案。2020年，中科创达成为首批在亚马逊云科技中国区域使用机器学习服务 Amazon SageMaker 的合作伙伴，并将Amazon SageMaker集成到中科创达智慧工业ADC (Automatic Defect Classification) 系统中，让制造业客户可以在工业生产中轻松获得AI质检能力。在2022 re:Invent 全球大会上，中科创达成为全球首批获得 Amazon SageMaker 服务就绪计划的合作伙伴，使其 TurboX Inspection 工业视觉平台更好地为众多亚马逊云科技全球客户提供智能化升级服务。

随着智能化的迅速发展，各式各样的物联网设备层出不穷，彼此互联成为迫切所需。这时，必须有一套端到端的方案，在云端把这些设备重新管理起来。在客户的需求推动下, 中科创达就开始了与亚马逊云科技的合作。

今年5月，中科创达与亚马逊云科技共同成立了人工智能联合创新实验室，基于亚马逊云科技的Amazon SageMaker等技术与服务，共同发掘创新体验场景，探索云和大语言模型在产业的落地，打造全新的行业解决方案，助力制造行业客户加速应用人工智能和基础模型，实现云上的数字化转型和业务创新。

基于亚马逊云科技的技术与服务，中科创达构建了面向制造业的整体服务架构。亚马逊云科技的计算资源不仅是模型训练的基础，并且成为中科创达模型推理服务的平台；中科创达使用了亚马逊云科技的众多技术与服务，包括Amazon SageMaker、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 等在内的技术和服务正在不断集成中，大大加速了中科创达构建服务的能力。

为何选择亚马逊云科技？杨新辉表示，首先，亚马逊云科技是全球云计算的领导者，拥有广泛而深入的云服务。此外，亚马逊科技对行业的布局和洞察非常清晰，懂得行业痛点与难点，也知道整个行业的“钥匙”在哪里。

第二，能力共创：与亚马逊云科技一起做人工智能联合创新实验室，对中科创达来说也是一个能力成长的过程。亚马逊云科技有一个科学家团队，里面都是很资深的算法专家，也做了很多大语言模型方面的优质模型，例如数据库的检索、精细化图像的识别和分割等等。这些技术与能力可以很好地赋能人工智能联合创新实验室，我们可以共同打造应用于客户落地的一些产品化服务。

第三，亚马逊云科技全球覆盖的基础设施与亚马逊全球业务体系：中科创达的业务是全球化的，公司的研发中心遍布全球 15 个国家或地区，营收30%以上来自于海外。中科创达的大部分客户也是全球化企业，几乎都在使用亚马逊全球业务体系内的产品。

在全球化市场，中科创达也有独特的优势，杨新辉总结到，首先，中科创达坚持做“高门槛的”事，也就是把一件事情做完可能需要十几个或者几十个领域知识的覆盖，需要很多不同领域的专家共同完成。中科创达的优势就在于，拥有全球化的人才团队，以产业中台的服务形态，满足国内和海外全球化的服务需求。

第二，中科创达的生态部分。中科创达在生态链上与很多像亚马逊云科技这样的头部企业保持了非常好的生态合作关系，与上下游保持了非常紧密的联系，通过融入大型生态的内部为客户提供落地化的服务。

第三，中科创达不断保持前沿的洞察和认知。基于全球化的业务布局，中科创达可以将先进的技术进行产业链整合，将海外优势的技术带到国内企业，以国内领先的技术服务海外企业，根植中国, 赋能世界。

“未来，中科创达将与亚马逊云科技在AI赋能数字化转型、AI赋能智能制造、AI赋能智能汽车等领域继续深耕与合作，共同为行业客户提供全方位、全链路的技术解决方案和最佳实践。”杨新辉表示。