关键字: [亚马逊云科技， 生成式AI， Amazon CodeWhisperer， 深度学习Ai， 企业出海， 全球化运营能力， 数字化转型， 生成式Ai]

导读

朱易从亚马逊云科技的角度分享了如何利用深度学习AI等数字化技术帮助企业构建全球化运营能力，出海走向国际市场。他解释了深度学习AI如何提高企业新产品上市速度、内部管理效率、员工创新能力等，并通过实例展示了深度学习AI在医疗、汽车等行业的应用场景。他强调企业需要利用云计算等先进技术平台，结合自身数据治理和创新需求，以迭代式方式推动业务发展和突破性创新，助力企业出海获得成功。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

上午好，我是朱易，来自亚马逊云科技。我同事戴文刚才讲了很多技术的硬货，眼看午饭马上就要开始了，那我就讲点相对来说比较阳春白雪一点，也方便大家能够更好地消化早上大量的信息。

如果讲内容的话，更多的我是想从业务行业业务角度来看，怎么样用数字化技术帮助我们的企业走好出海之路。讲到出海的话，出海的趋势已经是汗牛充栋，大量的信息都有了。我这里可能从另外角度来看，所谓百人百味，那么我就从行业角度来看，跟各位分享一下我们观察到的一些现象:

1.           像汽车或者制造这些重资产的企业，他们出海的时候通常是以抱团的方式，以小伙伴抱团，生态圈共同出海这方式走好出海这一路，这是这个行业的一个特点。

2.           另外一些行业，尤其以零售电商，特别是消费类电子的话，他们是通过自己的产品力抓住当地目标市场的客户体验，走好出海之路。

3.           有不少的数字化的一些企业，一些行业，比方说像游戏，包括数字化媒体等等，他们会用我们中国市场上独到的一些技术来比拼我们的海外的一些竞争对手，获得海外出海的这么一个竞争优势。

根据Gartner的分析，有56%的企业的一把手都认为在未来3年之内，这个深度学习AI会带来革命性的变革影响。CEO可能是高瞻远瞩，那实操通常会由CIO来做。以今年来看，87%的CIO早就开始，无论是主动的或者明面上偷偷的，就把这个关于深度学习AI的预算已经计划好了。所以大家已经充分的在想到如何用深度学习AI帮助企业走好发展之路，包括我们今天回到我们这个主题，就是出海这一路。

我们亚马逊科技帮助大量的企业在出海，在出海过程当中也充分运用到了深度学习AI的技术，帮助各个企业做好数字化转型的工作。我们也有一些统计，深度学习AI究竟能够帮助企业做到哪几步:1. 大量企业的新产品新业务的上市推动力，这速度的成效差不多可以增长45%。2. 内部管理的效率的提升，66%的提升。3. 还有员工的创新能力提升。4. 前几位同事都有讲到的，像安全合规、基础设施的总成本的降低等等，这些都是一些非常扎实的数据，可以证明深度学习AI可以帮助我们企业走好非常棒的这个数字化转型之路。

那么把数据放在一边，我们还是回过头来再看，出海的本质是什么?我自己个人的看法是，出海这个事情虽然对我们很多企业来看可能是新的一个事情，但是如果我们回头来看整个人类历史，浩浩荡荡的整个人类历史，我们把这个时光回溯到1500年的时候，就大航海的时候，实际上那时候就是在出海了，对吧?那最早的开始走向全球大航海时代的这些草创企业，他们也是一种某种形式上的出海。甚至我举个例子，今天大家看到是我们亚马逊云科技的这个主会场，亚马逊云科技作为一个总部在美国的企业，走到中国市场来，它也是种出海，只不过这出海的方向跟我们今天中国企业出海是相向而行。

我讲这个意思在哪里呢?就是有很多的成功经验是值得大家去总结的。那么出海的本质是什么?我个人的认知是认为出海的本质是如何构建一家企业全球化的运营能力。这运营能力基本上涵盖这几个层面:

1.           毋庸置疑就是企业的整体战略。无论你是出海也好，还是在国内发展也好或怎么样，本质来看的话，企业是要以盈利、创造企业价值为总体目标，这么一个组织，这种整体的一个出海战略，必须放在整个企业的战略框架下进行去考虑。

2.           如果从出海的角度来看，顶层设计怎么来?顶层设计包括我究竟是对于出海的目的地的市场我怎么进入，我是通过收购、合并、加盟店，还是通过出口贸易，这林林总总有很多种方式。但有很意思的一点是说，我们今天出海的企业，无论是大中小企业都会考量，是说我出海之后的一个组织的结构，一个管理的治理的模式是怎么来弄的?我究竟是简单的拷贝中国的一套企业的模式放到国外去可行吗?还是我是把我国外的收购的这个企业，我不做任何的改变，继续让他跑下去可行吗?这些问题都是在困扰我们，或者说引发我们企业管理者的很多思考。

3.           落到具体层面来看，对于海外的市场的管理，我是放手型的，我只管战略，我还是只管财务，或者是我一个手直到叉到底，要看到所有的细节，这些想法当然是你可以在纸上去谈，但最后的落地，单从财务角度来看，你怎么样可以看到你海外的市场，精准的知道他的销售，他的财务的状况，可以直达到总部，这些都可能是需要一定的前提的，一个高层的设计和技术的实现。

4.           企业要跑起来，如果用制造业角度来看，我们通常讲制造业盐、产、供、销、浮这整个价值链，我在全球如何布局?过去在全球化高歌猛进的时候，我或许可以根据全球的资源最佳化的配置，可能采购放在中国，生产我可能放别的地方，销售放放另外一个目标市场，但今天的这格局下，我是不是要重新再做一个改造?

5.           除了主体的价值链的构建之外，底层的支持的链条，所有的企业都要搞IT、财务、HR，那么即便现在外部的大环境如此纷繁复杂的情况下，我是否还有可能通过一定的技术手段，还是总部的强管控?这些都是我们在说全球化运营能力过程当中，我们要去考量的一些方向。

那么讲了这些故事之后呢，我觉得可能需要有些实例来印证一下，我先给大家举个例子呢是，这是来自于医学的啊，医学医疗界的，那医疗界呢，大家知道，无论是研发单位也好，包括市场开拓部也好，他们都需要写撰写大量专业的文献，那通过啊可以跟外部进行交流，那么专业文献的话，并不是说简单的像网上随便的一个ChatGPT啊就可以用起来了对吧?不是这么简单用起来，因为它有大量的一些专业的一些术语需要同时作为一个企业内部，我专业数据怎么样反哺到我这个专业文章这个撰写。

那么我们就做了这么一个医学智能啊洞察中心这么一个啊解决方案，跟医药公司共同合作，帮助他们把内部的内容进行上云，实现这个整个过程啊，给大家可以看一下这么一个过程。这个例子呢，是这样，我提了个问题说，哎，能否帮我把那个斯美格鲁肽帮我写一篇专业论文，斯美格鲁肽啊，我相信在座有些朋友可能知道啊，就体型有些焦虑的朋友可能知道，它是减肥的一个很好的药，那么这个药究竟是我想写哪方面的专业论文，是从糖尿病角度去入手呢，还是从那个减肥角度去入手?我通过几轮的对话，那这个系统就是从我们拍卖的，包括这家企业内部的知识库把数据给抽取出来，写成一个专业的一篇论文出来，在当中的引用到了内部的数据整理，外部的数据的勾连，以及对话的这些功能存在，那充分的证明是说，如果我们把内功练好的话，完全可以实现生成式AI，以迭代的方式帮助我们的企业的业务的发展啊，这是一个前置条件的一个例子。

另外一个例子呢，我是想用汽车的这个行业给大家看一下啊，大家知道有有那个自动驾驶要需要训练啊，有大量的数据训练过去的话呢，我们把视频数据拿出来之后，这可能是正常的数据，但是对于异常的，在训练过程当中发现，比方说这里有个障碍物啊，那有突发人出来，这是要做标签的，这个工作是非常非常复杂的。那么我们通过生成CI的这个方式呢，进行了自动标签的一个标注啊，自动标签标注。然后呢，再通过对话的方式呢，呃，自动查找特殊场景来，呃，构成这个自动驾驶训练的这么一个语料库和场景的一个片段，帮助我们这个流程，这个自动驾驶流程的效率极大的一个提高。

最后一个要素呢，我想大家最想看到的是说，哎，我有办法实现突破性创新。这里给大家举个例子啊，这是一个呃，关于那个摄像头的一个例子啊，这是来自华莱啊，世界上第一个用GPT影内部的这个相机。

(视频播放)这哥们早上起来发现两双袜子颜色不对，摄像头帮他去到处去找，着急了，路上去看，通过摄像头再看家里监控，究竟袜子掉哪了，看小孩那里有没有。实在不行，写了一个提示器，帮我找袜子吧，告诉摄像头。然后呢，摄像头告诉他，家里儿子貌似在玩袜子，摄像头找出来儿子顶了一双袜子，但很显然不是这老爸的。然后摄像头呢，在帮助他在各个场景下去找方向，老婆在干嘛啊，女儿在干嘛，儿子在干嘛，甚至一些家里的一些一些所关心的一些设备。回到家了，摄像头又给他一个提示说，哎，狗在客厅里面弄袜子，哎，狗把袜子给叼过来了啊，挺有意思。

一个一个一个视频啊，一个例子。这个例子当中最有意思一点，大家我相信每个人多少都用到摄像头，我们用到很多摄像头，其实是事件的一个提示。但是这个摄像头是他做到了，是把场景里面的要素提取出来，不光是提示一个事件，更多是做了一个羽翼的一个分析啊，这个场景的一个分析，告诉发生了什么事情。那么这个华莱呢，通过这项技术跟亚马逊合作，重构了他的整个摄像头的一个技术，在日本市场不光卖出摄像头，更重要一点，他完全开辟了一个叫摄像头服务的这么一个新的赛道，这是全新的一个我们叫营收的新赛道的一个构成。

那么呃，生成AI这个这个运用法我相信大家刚才说了，就是用了很多POC，雷声大雨点小，或打了降龙十八掌，但是没有很好的收益。其中呢很关键点就是场景或期望值的一个定位可能发生了一个落差。那这里我给大家分享一些简单的我自己的个人一些看法。第一呢，我认为人工智能它本身是人脑的一个延展，那过去呢，我们所用的机器或电气化，其实是人手和体力的一个延展。那么我们在制定深沉深I的场景的选择，期望着我们叫KPI的时候呢，要千万记住，我们还是用人的这个视角去看深沉深I所能达到的一个效果，而不是从机器角度，否的话就产生一个偏差。

用右边的这个思维图角度来看，底线，我用效率，或者说我们从回报率角度来看的话，从高到低，然后纵向呢，我用智慧能度来看。最左下角就是效率可能是一般，智慧程度也是一般，这更多的是可能是打内功的。但是大家一定要避免的一个情况是说效率或回报率相对来说比较低，但是智慧貌似很先进的这些可能是泡沫，这些其实往往会沦为什么样，我们在做深圳CI很多尝试的一些部门的内部的一些小玩具，这个反而会呃影响或降低整个企业对深沉深I效应的一个一个信心。我们更多要去看深沉深I，无论在智能还是呃呃呃，关键是在从效率角度来看是否可以，要么财务的回报率，要么效呃企业员工的满意度。回报率或者整个企业的整个运作过程当中的一个精准性的回报率，这个角度我们去看深圳、西安是不是可以帮助我们的企业得到发展，这也正是我们亚马逊云科技秉承这个角度，我们去定义我们行业的各种解决方案的。

我们并没无意跟在座可能会有来自咨询公司的朋友跟你们做竞争对手，去重构现在业界的这个咨询的一些方法，包括行业的一个一个咨询的一个理论。我们更多是在看数字化的一个技术，无论是云底座还是深沉CI，作为突破性技术，在找到行业的具有突破性的场景，帮助我们企业走好出海这一步。

呃，刚才我的同事看审已经给大家可能已经看过了，我们叫solution map，这其实是我们亚马逊云科技结合各个行业的自身的特点，从数字化技术角度来看，怎么样找到几个突破点或者场景的选择。以汽车来为例子来看，汽车我们是包含了全方位的，从产品研发、智能制造等等方面都会有做到，但是并不意味着我们会去把所有的内容全都给铺到底，并不见得所有场景都是云计算和深圳CI可以发挥作用的。比方说供应链，我们更多的是会去看供应链的它的可视度对吧?像智能制造，我们可能看他智能制造的一个效率等等，这些内容是我们的啊主要的核心点。那么相应在其他的几大行业当中，我们欢迎在座的所有的朋友根据你自己行业的特点跟我们深深啊，跟我们亚马逊科技共同探讨如何运用最好数字化技术，帮助各位走好出海之路。

OK，那讲到这里也差不多了，那个我想再用呃两句话给大家稍微呃呃这个这个总结下今天的一个观点。一个呢，刚才我同事戴维有说到了，合规是非常重要的，所以我们认为在出海过程当中，合规是保障企业出海成功的一条底线，要咱们要守住底线，没这条底线的话，基本上出海肯定这条小船要翻了，对吧?但是我们生存并不是我们的唯一的目的，我们重要的目的是要成长。也就是说生成AI为代表数字化技术用的好，是我们出海成功的摸高的上限。这个我希望我们与所有的朋友们共勉。

那最后呢，再啰嗦一句话啊，这是有感而言的，因为我刚才出去的时候，看到外面是人头攒动，这里是济济一堂。那么大环境如此挑战情况之下，今天我们这么多朋友坐在一起共商出海大业，我还是心中非常感动，所以用一首一首诗啊，然后鼓励大家也给自己鼓个劲，这是一首诗，叫敌军围困万千重，我自岿然不动。不管外面变化如何，我们走好出海之路，谢谢大家！

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

After his colleague discussed the technical details， the speaker aims to provide a more lighthearted and digestible perspective before the lunch break.

吴恩达建议非IT企业将更多资金投入到自身主业的创新上，利用现有的AI平台，而不是投入大量资金构建自己的AI模型。

通过生成式AI技术如Amazon CodeWhisperer，企业可以实现全员创新，将每个员工都变成创新者。

通过对话和内部外部数据整合，生成式AI可以迭代地帮助企业业务发展，如生成关于减肥药斯美格鲁肽的专业论文。

亚马逊云科技秉承效率和智慧能力并重的理念，为企业提供高回报率和精准性的解决方案。

亚马逊云科技 combines industry-specific characteristics with digital technologies to identify breakthrough points or scenario choices， focusing on core areas like supply chain visibility and intelligent manufacturing efficiency.

在这段演讲中，演讲者强调了合规是企业出海成功的底线，而利用数字化技术如生成AI则是企业出海成功的上限。

总结

在这场演讲中，朱易从亚马逊云科技的角度分享了企业如何利用深度学习AI技术助力出海构建全球化运营能力。他首先概述了不同行业企业出海的三种趋势，并强调深度学习AI对企业数字化转型和出海的革命性影响。接着，他阐述了构建全球化运营能力所需考虑的五个层面，包括企业战略、出海方式、海外市场管理、价值链布局和底层支持链条。

朱易认为，生成式AI可以帮助企业提高效率、降低成本、促进创新，但前提是企业需要做好内部数据治理、利用云计算算力，并与外部数据源整合。他举例说明了生成式AI在医疗、汽车等行业的应用场景，并强调要从效率和回报率角度评估AI应用，避免智能度高但效率低的泡沫项目。

最后，朱易呼吁企业在出海过程中坚守合规底线，同时利用数字化技术突破发展上限。他鼓励企业勇敢面对挑战，共同推进出海事业，实现企业成长。

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务，服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者，亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴，缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型，亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务，守护3/4中国企业出海。