亚马逊网络服务，是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界各个国家和地区的客户提供一整套基础设施和云解决方案。AWS面向用户提供包括d性计算、存储、数据库、物联网在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入和维护成本，轻松上云。
亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。
亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。
亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。
大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。
陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。
可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。
陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。
因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。
亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。
亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。
让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。
上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。
云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。
亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。
为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。
亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。
数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。
亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。
乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。
乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。
上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。
根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。
上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。
亚马逊云科技依据自己的 *** 作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。
不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。
先对来说还是挺好的。亚马逊云科技连续11年被Gartner评为“全球云计算领导者”，在2021年全新Gartner魔力象限中被评为“云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者”（查看完整分析师报告）。
从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技提供丰富完整的服务及功能，我们的每一行代码都为满足苛刻的需求而编写。
亚马逊云科技提供广泛、深入的机器学习服务及配套的云基础设施，从而使每位开发人员、数据科学家和专家从业者都能利用机器学习技术。
亚马逊云科技正在帮助十万多位客户加速其机器学习之旅。
探索适合您的业务需求的机器学习服务，并学习入门方法。有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>我看去年亚马逊云科技的全球大会，好像是从三个方面助推汽车行业的发展，但是我只记得携手共进这方面的内容了。说的是亚马逊云科技提供最广泛的、拥有深厚行业知识的亚马逊和亚马逊云科技全球合作伙伴网络，来推进行业转型。在大会上BlackBerry宣布进一步借助亚马逊云科技，首次通过云服务将BlackBerry QNX技术提供给任务关键型嵌入式 *** 作系统开发者，从而显著缩短其产品上市时间。
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