生成式AI技术可通过精准匹配制造行业核心业务场景、优化模型应用策略及控制成本，助力企业实现降本增效，同时为中小企业数字化转型提供低门槛工具与生态支持。具体分析如下：制造行业应用生成式AI的现状与挑战场景碎片化与数据稀缺：制造业场景高度分散，核心工艺公开数据较少，导致大模型训练困难，生成式AI难以落地。例如，工业视觉检测、到货时间预测等场景需依赖小模型解决方案。工具与场景匹配需求：大模型仅为工具，需结合具体业务场景组合应用。例如，亚马逊云科技针对工业视觉检测提供小模型方案，同时构建西门子智能知识库、海尔创新设计中心等大模型案例。模型选择与成本控制：大模型与小模型共存是趋势，企业需平衡模型准确度与推理成本。盲目追求大模型可能导致成本失控，需根据场景选择最优解。生成式AI助力制造企业降本增效的路径工业设计场景：痛点：传统手绘设计成本高、周期长、质量波动大，且依赖人工承载能力。解决方案：亚马逊云科技与计算美学（Nolibox）合作，通过生成式AI实现文生图、图生图，快速生成多版本概念原型。例如，海尔创新设计中心应用后，设计周期缩短83%，集成渲染效率提升90%，成本显著降低。市场营销场景：痛点：制作多渠道营销材料需重复设计，效率低下。解决方案：利用生成式AI根据产品卖点自动生成适配不同渠道的营销素材，减少人工干预，提升内容产出效率。职能支持场景：痛点：企业80%数据为非结构化数据，关键词检索效率低，关键信息难定位。解决方案：构建企业级智能知识库，集成搜索引擎与大语言模型，实现精准内容检索。例如，西门子中国通过亚马逊云科技3个月建成智能会话机器人“小禹”，上线首周超4000名员工使用，解答超12000个问题，显著提升信息获取效率并降低人力成本。中小企业数字化转型的难点与生成式AI的赋能难点：基础设施门槛高：传统数字化转型需巨资购买服务器等硬件，中小企业难以承担。业务端薄弱：中小企业缺乏专业团队与数据积累，难以直接应用复杂技术。生成式AI的解决方案：降低技术门槛：亚马逊云科技通过Amazon Bedrock提供API接口，使中小企业无需管理基础设施即可访问领先基础模型，并使用专有数据定制模型。例如，中小企业可基于自身业务场景构建低成本、高适配的生成式AI应用。普惠化生态支持：亚马逊云科技延续云计算普惠理念，推动生成式AI走向中小企业。企业只需提供高质量私有数据，即可通过定制模型实现降本增效，甚至与中大型企业竞争。亚马逊云科技赋能制造行业的核心优势制造业经验积累：亚马逊自身涉及智能硬件（如Kindle、Fire TV）与IC芯片制造，深度参与生产流程，积累自动化与工厂运营经验。数字化赋能实践：助力客户将数字技术融入产品研发、工厂运营、供应链管理等核心业务，通过数据分析提升运营效率。例如，为制造业客户提供从设计到服务的全链条数字化支持。生态系统支持：构建全球合作伙伴网络（APN），联合Advantech、联想、中科云谷等国际国内厂商，打造智能制造细分赛道解决方案。例如，与合作伙伴共同开发工业视觉检测、智能知识库等场景化应用。