北京2022年12月16日 /美通社/ -- 近年來，隨著我們經(jīng)歷的數(shù)次全球危機(jī)，如何借助技術(shù)解決人類棘手問題至關(guān)重要。如今，我們獲取數(shù)據(jù)的來源比以往任何時(shí)候都多，包括可穿戴設(shè)備、醫(yī)療設(shè)備、環(huán)境傳感器、視頻捕獲和其他聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。當(dāng)這些數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬仿真等云技術(shù)相結(jié)合時(shí)，我們得以窺見信息和應(yīng)用交融帶給我們的力量。
新一代創(chuàng)新者和發(fā)明家（我有幸在拍攝《Now Go Build》時(shí)遇到過其中一些人）正在構(gòu)建各種各樣的解決方案，包括重新造林，讓年輕人保持活力，以及重構(gòu)從倉庫到交付的供應(yīng)鏈。而這只是一個(gè)開始。隨著先進(jìn)技術(shù)變得更加普及，我們生活的方方面面都變成了可以分析的數(shù)據(jù)，我們將看到更多的創(chuàng)新，2023 年將尤為顯著。
預(yù)測 1：云技術(shù)將重新定義大眾體育運(yùn)動(dòng)
像音樂和視頻一樣，體育將成為我們可以分析的數(shù)據(jù)流。未來幾年由這些數(shù)據(jù)解鎖的認(rèn)知將改變整個(gè)體育產(chǎn)業(yè)，并重新定義每場比賽的參與和體驗(yàn)。
體育運(yùn)動(dòng)是人類生活的一部分，超越了時(shí)間、文化和物理邊界。此刻，世界上最大的體育賽事之一——世界杯正在舉辦，預(yù)計(jì)將有50億人收看。迄今為止，廣播電視對(duì)職業(yè)體育的發(fā)展影響最大，為當(dāng)今價(jià)值 5000 億美元的產(chǎn)業(yè)鋪平了道路。下一個(gè)改變游戲規(guī)則的技術(shù)即將出現(xiàn)。未來幾年，不論何種級(jí)別，也不論是青少年籃球還是職業(yè)板球比賽，每一項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的都將全面經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
像Veo這樣的公司正在引領(lǐng)這一潮流，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和信息流處理等云技術(shù)來縮小業(yè)余運(yùn)動(dòng)員和專業(yè)運(yùn)動(dòng)員之間的數(shù)字鴻溝。Veo不僅為業(yè)余體育觀眾創(chuàng)造了類似直播的體驗(yàn)，而且還構(gòu)建了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠自動(dòng)從視頻流中創(chuàng)建精彩片段。這使球員、教練和招聘人員能夠輕松找到關(guān)鍵比賽并改進(jìn)戰(zhàn)術(shù)，以前所未有的方式進(jìn)行分享。隨著像Veo這樣的技術(shù)在所有級(jí)別的所有運(yùn)動(dòng)中得到越來越廣泛的應(yīng)用，你可以想象接下來會(huì)發(fā)生什么。
德甲和NFL等頂級(jí)聯(lián)賽已開始使用視頻流、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和洞察，但展望未來，這些功能還將繼續(xù)發(fā)展，在幾乎每項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的每個(gè)級(jí)別上，技術(shù)將無所不在地發(fā)揮作用。
想象這樣一個(gè)場景，教練可以使用在云中實(shí)時(shí)分析的計(jì)算機(jī)視覺和生物識(shí)別數(shù)據(jù)，在球員抽筋或失球之前換下他們，用充分休息的隊(duì)友替換他們，這些現(xiàn)在可以量化的。這同時(shí)提高了運(yùn)動(dòng)員的安全性，并增加了比賽的競爭力。在這一點(diǎn)上，體育本身將真正開始成為我們可以實(shí)時(shí)分析和做出決策的數(shù)據(jù)流，包括球員補(bǔ)水、球的運(yùn)動(dòng)軌跡、觀眾飽和度等等數(shù)據(jù)，所有這些匯總到一起，比我們今天看到的任何東西都豐富。更多的數(shù)據(jù)帶來了進(jìn)一步的創(chuàng)新。在不遠(yuǎn)的將來，我們將做到，團(tuán)隊(duì)在每場比賽中都在后臺(tái)不斷運(yùn)行假設(shè)模擬，使他們能夠更好地預(yù)測其決定在當(dāng)下的影響。技術(shù)本身將成為職業(yè)體育的競爭基礎(chǔ)。
無論是在現(xiàn)場還是在屏幕上，觀者體驗(yàn)也將發(fā)生變化。體育場館將迅速采用我們?cè)谙?/span>Amazon Go商店等零售行業(yè)中見過的一些創(chuàng)新方法，比如使用計(jì)算機(jī)視覺、傳感器融合和深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)無票入場和即買即走的消費(fèi)模式。我們還將開始見識(shí)到下一代數(shù)據(jù)疊加和實(shí)時(shí)洞察深入到運(yùn)動(dòng)員層面，以增強(qiáng)賽事體驗(yàn)感，就像視覺效果最好的視頻游戲一樣。共同觀看和個(gè)性化觀看體驗(yàn)將繼續(xù)發(fā)展，將會(huì)把50億觀眾以前所未有的方式更加緊密地聯(lián)系在一起。
體育界目前正進(jìn)入有史以來的最大的變革，而云技術(shù)正是這場變革的核心。
預(yù)測 2：模擬世界將重塑我們的體驗(yàn)
空間計(jì)算、模擬仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)雖然對(duì)日常生活的影響有限，但多年的發(fā)展讓它們?nèi)遮叧墒臁?/span>2023 年或是歷經(jīng)轉(zhuǎn)變的一年，云將使這些技術(shù)變得更容易獲得，這將打破現(xiàn)實(shí)的約束，重塑新的體驗(yàn)。
模擬仿真用于制造更好的賽車、預(yù)測天氣和模擬股票市場。雖然模擬仿真可以解決很重要的問題，但大規(guī)模使用卻受限于構(gòu)建和運(yùn)行模擬的難度。企業(yè)也缺少高性能硬件和專業(yè)人員。以噴氣機(jī)翼或賽車的流體動(dòng)力學(xué)模擬為例，僅模擬一秒鐘的真實(shí)場景可能需要多達(dá)150TB的數(shù)據(jù)。然而，隨著Amazon SimSpace Weaver等技術(shù)的推出，它們?yōu)槲磥礓伷搅说缆?，正在迅速改變目前的情況，未來我們世界上的幾乎任何事物都可以被模擬，并最終將被模擬。模擬仿真將有助于我們?cè)诘缆方ㄔO(shè)、倉庫管理和災(zāi)難應(yīng)對(duì)等方面做出更好的決策。我們可以通過模擬，運(yùn)行大量假設(shè)的場景，無需等待多年就可以查看我們的行為對(duì)未來的影響。憑借Amazon SimSpace Weaver這樣的技術(shù)，Terraformation這樣的公司可以在實(shí)現(xiàn)種植1萬億棵樹目標(biāo)的過程中，模擬整個(gè)森林的生長情況，因此，它可以確保森林的健康和生物多樣性，并實(shí)現(xiàn)盡可能多的碳抵消。
另一個(gè)我看到創(chuàng)新快速增長的領(lǐng)域是空間計(jì)算。很多企業(yè)已經(jīng)在構(gòu)建專用硬件，并使用云技術(shù)來捕捉和創(chuàng)建幾乎任何環(huán)境的3D模型。僅使用一臺(tái)移動(dòng)設(shè)備即可實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這將很快成為現(xiàn)實(shí)。這種技術(shù)的普及將激發(fā)建筑、施工、商業(yè)地產(chǎn)和零售行業(yè)的新一輪創(chuàng)新浪潮。就像視頻對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的影響一樣，空間計(jì)算將在未來幾年迅速發(fā)展，3D對(duì)象和環(huán)境將像你今天最喜歡的社交媒體短視頻一樣容易創(chuàng)建和使用?；ヂ?lián)網(wǎng)上的靜態(tài)2D產(chǎn)品圖片將成為過去，取而代之的是3D模型，你可以拿起、旋轉(zhuǎn)這些模型并將其放置在客廳，就像你今天在網(wǎng)頁瀏覽器中看到的那樣自然。但對(duì)這些模型的期待也會(huì)更多，它們的內(nèi)在特征就可以在你的虛擬家庭中被模擬出來。一盞虛擬燈不僅會(huì)放置在您客廳的地板上，你還將可以打開和關(guān)閉它，實(shí)時(shí)觀察環(huán)境光如何與您的虛擬家具互動(dòng)，并了解它對(duì)你能源消耗的影響。所有這一切，都將發(fā)生在按下“立即購買”按鈕之前。
2023年，此類技術(shù)將開始融合。隨著數(shù)字技術(shù)越來越多地融入我們的現(xiàn)實(shí)世界，模擬仿真對(duì)于確?？臻g計(jì)算技術(shù)產(chǎn)生正確的影響變得越來越重要。這將讓曾經(jīng)完全不同的技術(shù)良性循環(huán)，并同時(shí)被企業(yè)和消費(fèi)者使用。云技術(shù)通過其巨大的規(guī)模和可訪問性，將推動(dòng)這一新時(shí)代的到來。
預(yù)測三：智慧能源創(chuàng)新浪潮
儲(chǔ)能表面材料、分散式網(wǎng)格、智能消費(fèi)技術(shù)。在2023年，我們將看到這些技術(shù)在全球范圍內(nèi)的快速發(fā)展，這將改善我們生產(chǎn)、儲(chǔ)存和消耗能源的方式。
我們正處于另一場能源危機(jī)之中。成本上升和能源獲取的可靠性是全球性問題，這將影響到每個(gè)人。雖然這不是我們第一次面臨能源危機(jī)，但幾種成熟技術(shù)開始融合，這將使我們能夠以前所未有的方式解決這一問題。
我們周圍的環(huán)境產(chǎn)生豐富的可再生能源。實(shí)際的挑戰(zhàn)在于存儲(chǔ)和按需交付給能夠消耗這些能源的系統(tǒng)之間。亞馬遜正在這一領(lǐng)域展開行動(dòng)，以美國亞利桑那州的150兆瓦電池存儲(chǔ)系統(tǒng)為例，它為我們?cè)谠摰貐^(qū)的設(shè)施提供清潔、可靠的能源。我們不是唯一的行動(dòng)者，全球各地的企業(yè)也在可再生能源這一領(lǐng)域迅速創(chuàng)新。云技術(shù)為材料研究科學(xué)開拓了新的應(yīng)用領(lǐng)域，例如將能源存儲(chǔ)集成到他們提供動(dòng)力的物體結(jié)構(gòu)中。想象一下一艘船，船的兩側(cè)實(shí)際上是為它在旅途中提供動(dòng)力的電池。這真的只是冰山一角。我們也開始看到長期儲(chǔ)存方面的突破，例如熔鹽、堆疊塊和燃料電池。
另一個(gè)領(lǐng)域是能源的分散化。由于能源供應(yīng)的不確定性，一些社區(qū)正在轉(zhuǎn)向微電網(wǎng)。我喜歡將微電網(wǎng)視為能源的社區(qū)花園，社區(qū)成員使用這些能源來維持自身需求，減少他們對(duì)傳統(tǒng)能源公司及其老化基礎(chǔ)設(shè)施的依賴。在我家附近，我們有一個(gè)小型微電網(wǎng)，收集太陽能并在租戶之間共享。隨著我們持續(xù)看到地緣政治事件和氣候波動(dòng)加劇的能源挑戰(zhàn)，微電網(wǎng)將成為全球許多社區(qū)的可行解決方案，要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)云技術(shù)將發(fā)揮重要作用。來自太陽能電池板、風(fēng)電場、地?zé)岷退Πl(fā)電的數(shù)據(jù)將在云端進(jìn)行流式傳輸、存儲(chǔ)、監(jiān)控、進(jìn)一步豐富和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)將用于分析所有能源數(shù)據(jù)，預(yù)測使用高峰并通過在家庭級(jí)別的粒度重新分配能源來防止停電。
在未來一年，我們還將看到基于物聯(lián)網(wǎng)的智能消費(fèi)設(shè)備真正開始在全球范圍內(nèi)突飛猛進(jìn)。這將引起下一波創(chuàng)新浪潮，這些創(chuàng)新源于這些設(shè)備為家庭和企業(yè)提供的新的觀察能力。想象一下，如果我們通過節(jié)能技術(shù)改造歷史設(shè)施，將會(huì)節(jié)省多少能源。
在接下來的幾年里，隨著借助更多技術(shù)解決方案應(yīng)對(duì)危機(jī)，我們將看到所有類型的智慧能源技術(shù)的快速融合。雖然這可能不會(huì)像我們所有人希望的那樣產(chǎn)生立竿見影的效果，但這些技術(shù)將從根本上、永遠(yuǎn)地改變我們未來創(chuàng)造、儲(chǔ)存和消耗能源的方式。
預(yù)測四：供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型即將到來
2023 年，計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的采用將推動(dòng)供應(yīng)鏈向前發(fā)展。無人駕駛車隊(duì)、自主倉庫管理和模擬只是引領(lǐng)智能物流和全球供應(yīng)鏈新時(shí)代的一小步。
過去幾年我常常就全球供應(yīng)鏈的脆弱性進(jìn)行思考。交貨延遲、產(chǎn)品缺貨、空空的貨架，這時(shí)時(shí)刻刻都在提醒我們。盡管亞馬遜通過數(shù)字貨運(yùn)匹配和配送站等創(chuàng)新對(duì)其供應(yīng)鏈進(jìn)行了改進(jìn)，但許多公司仍在面臨很多物流挑戰(zhàn)。這種情況即將發(fā)生改變。
改變將從商品本身的制造開始。工廠中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)量將激增，機(jī)器學(xué)習(xí)將不僅用于預(yù)測機(jī)器故障，還將用于預(yù)防機(jī)器故障。更少的停機(jī)時(shí)間意味著持續(xù)的生產(chǎn)。在全球范圍內(nèi)運(yùn)送這些產(chǎn)品是另一個(gè)完全不同的挑戰(zhàn)，由云技術(shù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)將穿越國家甚至海洋，并實(shí)時(shí)提供數(shù)據(jù)，使承運(yùn)人能夠優(yōu)化最有效的航線并改變航向以應(yīng)對(duì)不可避免的事件，例如設(shè)備故障和天氣干擾。對(duì)貨物當(dāng)前狀態(tài)和到達(dá)時(shí)間的實(shí)時(shí)預(yù)測將發(fā)生在供應(yīng)鏈的每一個(gè)環(huán)節(jié)。
這些貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)將為首次跨國的自動(dòng)駕駛卡車運(yùn)輸?shù)於ɑA(chǔ)。這些影響將即刻顯現(xiàn)，像美國目前正在面臨8萬多名司機(jī)的短缺，通過使用空間計(jì)算、邊緣計(jì)算和模擬，自動(dòng)駕駛卡車運(yùn)輸將對(duì)我們的全球供應(yīng)鏈產(chǎn)生巨大影響。為什么？雖然我們優(yōu)先考慮每個(gè)國家/地區(qū)的特定健康和安全法規(guī)，但司機(jī)駕駛時(shí)間過長，仍然可能分心、變得疲勞，并導(dǎo)致潛在危險(xiǎn)。司機(jī)短缺意味著從南加州運(yùn)來的新鮮水果只能寄希望于在它們開始變質(zhì)之前就可以運(yùn)到達(dá)拉斯。但是，自動(dòng)駕駛卡車可以24小時(shí)在路上行駛，沒有強(qiáng)制性的休息，科技永遠(yuǎn)不會(huì)疲倦、不耐煩或分心。產(chǎn)品將更快、更安全、更高效地到達(dá)需要它們的地方。
抵達(dá)當(dāng)?shù)貍}庫后，機(jī)器人揀選、訂單分揀和自動(dòng)包裝將變得更加普遍。我們將持續(xù)看到機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新的不斷迭代，借助人工智能、計(jì)算機(jī)視覺和對(duì)公司庫存中單個(gè)產(chǎn)品的精確處理。自主機(jī)器人技術(shù)也將開始在倉儲(chǔ)中發(fā)揮更大的作用?？梢韵胂笠幌?，當(dāng)你考慮新增一個(gè)叉車操作員，僅僅是因?yàn)樗麄冊(cè)诋a(chǎn)品檢索環(huán)節(jié)花費(fèi)了大量的時(shí)間，如果擁有一個(gè)可自主飛行的庫存無人機(jī)來實(shí)時(shí)更新庫存數(shù)字副本，這一情況將大大改變。
轉(zhuǎn)變供應(yīng)鏈的關(guān)鍵是使用技術(shù)來優(yōu)化產(chǎn)品旅程中的每一步。從明年開始，我們將看到智能工廠、智能設(shè)備和智能航運(yùn)的加速發(fā)展，每一項(xiàng)都將在提高工人安全、優(yōu)化庫存管理、降低維護(hù)成本和簡化生產(chǎn)流程方面發(fā)揮作用。未來的供應(yīng)鏈?zhǔn)菙?shù)字化的供應(yīng)鏈。
預(yù)測 5：定制芯片成為主流
2023年，專用芯片的使用將迅速增加，創(chuàng)新的步伐將進(jìn)一步加快，工作負(fù)載利用硬件優(yōu)化帶來最大化性能，同時(shí)降低能耗和成本。
定制芯片和專用硬件在消費(fèi)技術(shù)行業(yè)迅速獲得關(guān)注。隨著定制芯片的制造和采用，從我們的筆記本電腦到我們的手機(jī)，再到我們的可穿戴設(shè)備，一切都在性能上取得了重大飛躍。雖然消費(fèi)者領(lǐng)域的發(fā)展很快，但商業(yè)應(yīng)用程序和系統(tǒng)的情況卻并非如此，傳統(tǒng)上，軟件和硬件的更新周期更長。然而，隨著定制芯片的普及，這種情況在未來幾年將迅速改變。
亞馬遜云科技平均每天啟動(dòng)1億個(gè)EC2實(shí)例（截至2022年12月）。這在很大程度上是由于多年來我們與客戶的密切合作，了解他們正在運(yùn)行的工作負(fù)載類型，然后確定我們下一步應(yīng)該構(gòu)建什么。與消費(fèi)類設(shè)備一樣，亞馬遜云科技近年來在芯片設(shè)計(jì)方面投入巨資。我們知道，借助專為特定用例專門構(gòu)建的定制芯片，企業(yè)在云中運(yùn)行的工作負(fù)載能獲得更高性能、更好的成本效益。
以機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載為例。傳統(tǒng)上，軟件工程師一直依賴昂貴、耗電的GPU來完成從模型構(gòu)建到推理的全部工作。然而，這種一刀切的方法效率并不高，因?yàn)榇蠖鄶?shù)GPU并未針對(duì)這些任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。在未來幾年，更多工程師將看到工作負(fù)載會(huì)轉(zhuǎn)移到專門為模型訓(xùn)練的Amazon Trainium芯片和專為推理而設(shè)計(jì)的Amazon Inferentia芯片當(dāng)中，這將推動(dòng)新一輪創(chuàng)新浪潮的開啟。通過使用基于Amazon Trainium的實(shí)例節(jié)省50%的訓(xùn)練成本，或在基于Amazon Inferentia2 的實(shí)例上實(shí)現(xiàn)50%的每瓦性能提升，工程師和企業(yè)都會(huì)注意到，我們將開始見證工作負(fù)載的大規(guī)模遷移。即使對(duì)于通用應(yīng)用程序也是如此，在這些應(yīng)用程序中，遷移至定制芯片仍有好處，例如基于Graviton3的實(shí)例，在相同的性能下，它比同類 EC2 實(shí)例的能耗低60%。
成本節(jié)約和性能優(yōu)勢將帶來更多實(shí)驗(yàn)、創(chuàng)新以及應(yīng)用，并最終為其他特定工作負(fù)載提供更多定制芯片。這是一個(gè)良性循環(huán)。Alan Kay（美國計(jì)算機(jī)科學(xué)家，于2003年獲得圖靈獎(jiǎng)）曾經(jīng)說過，“真正認(rèn)真對(duì)待軟件的人應(yīng)該制造自己的硬件?！痹诮酉聛淼囊荒昀?，真正認(rèn)真對(duì)待軟件的人將真正開始利用定制芯片所提供的一切優(yōu)勢。
