re:Invent 2023 | 创新分享：前沿技术

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, 亚马逊云科技, Software Defined, Digital Twin, Quantum Computing, Machine Learning, Emerging Technology]

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视频

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导读

当今的企业正在利用亚马逊云科技创造一些最激动人心的前沿创新。本讲座重点介绍了企业利用亚马逊云科技的一些独特方式，包括混合环境、边缘计算、高性能计算、量子计算、物联网等。了解一些最具活力的使用案例，如基因组学和药物发现；5G 网络；智能工厂；在建筑工地和石油平台等网络质量不好的环境中应用；以及在船舶、飞机和空间站等移动环境中的运用。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1400字，阅读时间大约是7分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

在2023年re:Invent上，亚马逊云科技的工程副总裁Bill Vass发表了一场关于新兴技术和公司技术路线图的演讲。他首先回顾了自1978年以来在神经网络和自主水下航行器领域的早期工作经历，当时这些技术因数据不足和计算能力有限而面临挑战。Vass幽默地说，当时的老板将其称为“人工愚蠢”。然而，Vass解释道，随着云计算的发展，现在有了足够的计算和存储能力，使得机器学习和人工智能等领域能够取得实质性进展。特别是在生成性AI的推动下，这个领域取得了更多的进步。

Vass接着谈论了丰富的计算能力如何支持创建完全的软件定义环境，这些环境在云中可以与现实世界完全相同地运作。这种影响是巨大的，因为它允许在高性能计算和机器学习用例中以比互联网早期快5倍的速度进行加速。通过利用云的灵活性、可扩展性和并行处理能力，可以运行在物理世界中过于复杂、庞大、快速或危险的模拟和模型。

Vass转而讨论了亚马逊云科技致力于提前多年提供其客户未来所需的功能。他提供了一些例子，如用于加速网络和存储的Nitro芯片、用于优化规模工作负载的成本的Graviton ARM处理器，以及适用于百亿字节规模数据湖的高性能S3存储，所有这些都在发布前的5到15年内进行了规划。Vass还介绍了亚马逊云科技的“飞轮”概念，它代表了连续的数据连接收集、存储和管理、使一切软件化、构建数字映射、使用HPC和ML优化并在生产中推送改进的循环。亚马逊云科技致力于使每个飞轮旋转都更容易为客户实现。

为了阐述所需连接和收集数据的庞大规模，Vass分享了一些令人震撼的数据。亚马逊云计算服务每天处理数以千亿计的交易和连接。他们管理着超过33亿的物联网设备连接，其中每天都有近3亿台设备在连接。他强调了诸如用于集成后端企业资源规划系统的电子数据交换交易处理和可实现单位数毫秒延迟的本地区域等新功能，这进一步增强了从更多来源和位置接收数据的能力。

除了实际数据外，Vass还解释了合成数据生成为何越来越重要，以便正确地训练机器学习模型, 例如，自动驾驶汽车客户Aurora每天会在数字环境中模拟1500万公里驾驶。亚马逊云计算服务正在为此目的研究合成图像和缺陷生成。 他还展示了亚马逊云计算服务的高级模拟如何支持创建高度逼真的合成数据。例如，一级方程式和丰田汽车使用亚马逊云计算服务的高性能计算能力Batch和ParallelCluster来优化赛车设计。

Vass接着展示了如何使用亚马逊云计算服务的TwinMaker服务来构建工厂、城市、家庭等的数字映射。他展示了如何将实时数据从传感器和摄像头输入到数字环境中。例如，Kone公司已经创建了赫尔辛基地铁系统的数字映射，将实时物联网数据与模拟列车故障、乘客流量激增和预测性维护需求等场景相结合。

转向利用这些功能的特定行业，Vass首先讨论了亚马逊云计算服务是如何改变汽车行业等领域的设计的。像丰田这样的公司现在可以运行复杂的模拟来优化车辆设计，这是以前不可能做到的。他分享了一个令人振奋的例子，表明机器学习已经开始允许计算流体动力学模拟的准确性达到传统高性能计算方法98-99%的水平，但只需几分钟而不是几小时或几天。这使得汽车公司能够在大幅加速的设计周期中优化空气动力学等其他属性。

在制造业领域，Vass邀请西门子数字工业软件公司的首席执行官Rainer上台，共同探讨双方在工厂自动化领域的合作。Rainer提供了一些实例，展示了原本工厂的操作技术数据如今如何被解锁并传输至亚马逊云科技。这使得我们能够对数据进行深入分析和洞察，从而发现潜在的瓶颈和其他优化机会。这些改进可以进一步应用于生产环境的持续优化过程中。

Rainer详细解释了如何通过在云端生成模拟数据来拓展机器人的功能，如训练机器人处理各种物品的能力，以应对劳动力短缺问题并提高产量。他还分享了一个具体的大众汽车公司的案例，该公司通过分析工厂设备的运行数据来发现和消除瓶颈，从而提高生产效率并在同一条生产线上增加车辆产量。

在谈到Vass的议题时，他们计划与Telus公司合作开发一款集成的智能家庭中心，利用亚马逊云科技的物联网服务实现家庭设备的自动连接和控制。这一技术的应用还包括根据居住者的需求和环境条件调整照明、温度、安全系统等。Vass再次强调，软件定义的汽车也取得了显著进展，展示了亚马逊云科技与宝马公司在数字工程领域的合作成果。

最终，Vass深入研究了分子模拟和量子计算的未来领域。他回顾了对计算机技术的发展历程，从最初简单的手动算盘到现今基于晶体管和集成电路的经典计算机。未来的发展方向将是利用量子物理原理，通过量子计算机实现。他解释了量子位（qubits）如何通过诸如叠加和纠缠等量子现象同时表示多个状态，从而允许以更快的速度解决复杂问题。

然而，Vass指出，在将量子计算机扩展到数千个量子比特以解决有价值问题时，错误纠正仍是一个主要挑战。他分享了一项重要突破，即如何将多个物理量子比特组合成一个具有内置错误检查功能的逻辑量子比特，这类似于传统计算机中ECC内存的工作方式。尽管仍有许多工作要做，但他表示，这一创新使他们朝着容错、可扩展的量子计算机迈进了一步，这种计算机可以模拟复杂的分子相互作用等问题。

例如，Vass解释道，氨气模拟可能对农业、能源和其他行业的重大创新有所帮助，但在所有经典计算机上运行需要超过宇宙的年龄的时间。一个拥有大约1000个逻辑量子比特的量子计算机理论上可以在几分钟内完成这个模拟。此外，他还讨论了关于在光纤光学网络上传输量子信息的量子中继器的进展。虽然这项技术仍需将错误率提高10倍，但它有望连接分布式量子系统。

Vass最后重申，软件定义系统、收集数据以及持续改进的飞轮将彻底改变各个行业。亚马逊云科技致力于使这一循环对所有客户无缝可用。关键在于利用云规模数据和计算能力来实现否则无法实现的物理上不可能的事情。他鼓励观众思考如何利用这些新兴技术来推进他们自己的创新。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

Vass回顾了他于1978年开始参与早期神经网络工作时的经历，那时数据和处理能力都相对有限。

他探讨了人工智能如何在生成豪华汽车3D图像方面发挥作用，以及神经辐射场等新技术的迅速发展。

为了提高可持续发展性，我们需要调整工厂自动化的方式，更多地关注二次使用的数据收集，并适应靠近消费点的小型生产批次。

亚马逊云科技与西门子的合作开启了工业数据源的重要篇章。

领导者还讨论了如何通过机器学习和预测功能，利用智能家居设备的软件定义化来提高能源效率和可持续性。

一种新型的猫立方体已经问世，它能显著降低位翻转错误率，减少相位翻转，从而使量子计算机的可扩展性成为现实。

通过低成本存储保存更多数据可以让机器学习模型变得更加精确。

总结

Bill Vass担任亚马逊云科技的工程副总裁，他在re:Invent上发表了一篇关于新兴技术的演讲。他探讨了机器学习、计算能力以及数据增长如何实现了那些几年前看起来像是科幻功能的技术。

Vass详细解释了亚马逊云科技如何致力于构建支持这一创新飞轮的工具。他们的目标是让连接和收集大量真实和合成数据变得简单，使用高性能计算进行模拟和优化设计，创建整个系统的数字映射，然后将改进的设计返回到现实世界。这个持续改进的循环因云计算而加速。

Vass提供了许多行业的例子，如智能城市、数字工厂和软件定义的车辆。他描述了宝马甚至使用软件定义的油漆让车主随时改变汽车颜色的情况。在较小的规模上，他讨论了量子计算将在未来有一天允许进行非常复杂的分子模拟，这可能导致新的材料和药物。虽然这项技术仍在崛起，但亚马逊云科技正在构建使这些创新在未来成为可能的工具。

Vass强调，为了保持竞争力，公司必须接受软件定义的系统和数据驱动的优化。通过利用云计算来连接、收集、模拟和改进，组织可以建立一个持续的创新飞轮。亚马逊云科技旨在提供基础设施以保持飞轮不断加速旋转。

演讲原文

Innovation talk: Emerging tech-CSDN博客

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