厮杀中的崛起!抖音猛踩电商油门,流量变现再上台阶!
近日,有消息显示,抖音正在内测新版本,在新的抖音APP中,实现中心化的电商功能的抖音“商城”出现在抖音首页上。不仅如此,抖音个人主页上也有了“商城”的位置......,该“商城”入口取代了以往的“朋友”栏目,被置于其APP底部的导航栏内;而...
近日,有消息显示,抖音正在内测新版本,在新的抖音APP中,实现中心化的电商功能的抖音“商城”出现在抖音首页上。不仅如此,抖音个人主页上也有了“商城”的位置......,该“商城”入口取代了以往的“朋友”栏目,被置于其APP底部的导航栏内;而...
然而,全球制造业仍然是物联网的第二大支出领域,工业物联网不可避免地将继续推动工业4.0项目,其中包括政府支持计划推动的项目。美国和中国在智能工厂项目上投资最多,而在欧洲,德国在全球数字制造转型竞赛中仍居第一。
随着平台采用率的提高,大型企业之间的推广力度加大,跨行业合作伙伴关系能够通过更集成的解决方案和生态系统扩大规模,扩大规模仍然是智能工厂背景下的主要优先事项之一。
在 Covid-19 之前,德国的智能工厂市场是中国市场的1.5倍;然而,到 2025年,两国的规模将相匹配,突破 120 亿欧元大关,与美国共同打造除日本和韩国之外引领智能工厂市场的三足鼎立之势。
可以肯定的是,自疫情以来,一些应用场景变得更加重要,其中的重点则是“远程非接触”模式、可持续生产(通常与政府举措相关)以及面向未来工作的倡议。除此之外,对于许多制造商而言,在这些充满挑战的时代,节省成本(自动化)仍将是重中之重。一些基本的倡议也将如此,例如在可能的情况下摆脱纸张并提高数据管理能力,因为数据最终仍然是粘合剂。
到2025年,“五大”集群智能工厂支出将超过 1000 亿美元
研究为未来几年(到 2025 年)的智能工厂投资描绘了一幅相当乐观的图景。根据一份新报告,到 2025 年,美国、中国、印度、巴西和英国(被称为“五大”集群)的智能工厂市场将超过 860 亿欧元(约合 1010 亿美元)。
五大集群的智能工厂市场 2025
在该集群的重要投资领域中,主要包括平台、预测解决方案和远程监控。
如果这五个国家的智能工厂市场到2025 年有效超过 860 亿欧元,那么与 2020 年相比将增长 205%。美国和中国是“五大”集群中最大的市场。
总体而言,以美国为首的"五大"集群的智能工厂市场预计到2025年将超过860亿欧元,在平台、预测解决方案和远程监控方面投资强劲。
会上,亚马逊云科技正式推出了Amazon IoT TwinMaker,旨在让开发人员更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生,如楼宇、工厂、工业设备和生产线。
数字孪生是物理系统的虚拟映射,可根据其所代表的现实世界对象的结构、状态和行为定期更新。而Amazon IoT TwinMaker可以让开发人员更加轻松的汇集来自多个来源的数据,并将这些数据结合起来创建一个知识图谱,对现实世界环境进行建模。客户可以通过Amazon IoT TwinMaker,使用数字孪生来构建反映现实世界的应用程序,提高运营效率并减少停机时间。
借助Amazon IoT TwinMaker,可以让创建现实世界的数字孪生变得更加轻松、快捷。开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器、视频源和业务应用程序等数据源,快速开始构建设备、装置和流程的数字孪生。
亚马逊云科技还推出了一个旨在为汽车行业带来变革的平台——AWS IoT FleetWise,它允许制造商从数百万辆车中收集数据,并易于在云中进行分析。
此外,亚马逊云科技还在会上推出了三款由自研芯片支持的新Amazon EC2实例,包括由新的Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例;由Amazon Trainium芯片支持的Trn1实例;以及采用全新Amazon Nitro SSDs的Im4gn/Is4gen/ I4i实例。
由Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例,相比由 Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例,计算密集型工作负载性能提高了25%。与Graviton2相比,Amazon Graviton3处理器为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能,为加密工作负载速度提升高达2倍,为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。
由Amazon Trainium芯片支持的Trn1实例,为在Amazon EC2中进行深度学习模型训练提供最佳性价比以及最快的训练速度,与P4d实例相比,通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%。
而Im4gn/Is4gen/I4i实例旨在通过架构最大限度提高I/O密集型工作负载的存储性能。通过自研的 Amazon Nitro SSDs ,Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储,与上一代I3实例相比,I/O 延迟降低了 60%,延迟可变性降低了 75%,从而最大限度地提高了应用程序性能。
同时,为降低机器学习使用门槛,亚马逊云科技还推出了一项新的可视化、无代码机器学习服务Amazon SageMaker Canvas。Amazon SageMaker Canvas的目标受众不是以往的数据科学家和工程师,而是企业内部的任何工程师或业务用户。利用Amazon SageMaker Canvas,即使没有任何经验的用户,无需编写任何代码,只需用鼠标点击拖拽,也可以轻松创建机器学习预测模型。