关键字: [亚马逊云科技， 生成式AI， Amazon Web Services (亚马逊云科技)， 设计研发创新， 高性能计算平台， 云上仿真， 团队协作， 深度学习Ai赋能]

导读

在这个演讲中，演讲者介绍了亚马逊云科技如何为制造业的设计研发环节提供创新的高性能计算(HPC)平台和人工智能(AI)解决方案。他阐述了制造业设计研发面临的挑战，如需求高效率、数字化工具多样、团队协作等，以及安全性和资源管理的挑战。他展示了亚马逊云科技构建理想设计研发平台的能力，包括高性能计算、远程协作、数据安全管理等。他分享了三星电子、家电研发和海尔工业设计中心等客户案例，展示了云端设计平台和AI技术如何提高设计效率。最后，他介绍了亚马逊云科技在设计研发领域的AI应用前景，如自动生成投标书、轮毂设计创新、仿真加速和工程文档协作等。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在制造业的价值链中，设计研发是一个至关重要的环节。制造产品离不开整体的产品设计和工程。制造业的设计和工程环境广泛而复杂，涵盖产品设计、厂房产线设计、机械工程、电子工程仿真等多个领域。

当前，设计和工程领域正面临着一些新的趋势。首先，越来越多的产品采用以用户为中心的设计原则，只有用户接受的产品才是好产品，而不仅仅依赖设计师或企业自身的想法。其次，越来越多的产品实现了物联化和互联化，因此在设计阶段就需要将这些能力植入产品中。第三，人工智能(AI)、机器学习和深度学习等技术正在加入设计和工程流程中，进一步赋能并提高效率。第四，3D打印技术在设计和工程领域不容忽视，越来越多的企业利用3D打印制造复杂结构或难以制造的产品。最后，随着环保意识的提高和可持续制造的推进，设计环境需要考虑尽可能使用可持续发展材料。

面对这些新趋势，传统的设计和工程环境面临三方面的挑战。首先是效率挑战。随着产品迭代速度加快和团队协作的增多，多团队合作和在设计阶段纳入用户体验变得更加困难。其次是数字化挑战。设计阶段需要使用多种数字化软件，如2D/3D设计软件、结构仿真软件、机械仿真软件和流体仿真软件等，管理这些数字化工具是一大挑战。第三是团队协作挑战。如何更有效地访问各种数据，变得越来越重要。

安全性也是设计和工程环境面临的一大挑战。设计和仿真数据是企业的核心资产，如何在企业范围内对这些数据进行良好的管控至关重要。一些人可能会认为上云不安全，但事实上，将数据放在本地工作站上也可能无法做到足够的安全。另外，控制和保护不同用户和团队的数据权限也是一个需要考虑的问题。最后，在设计和工程过程中，有些任务是突发的、占用大量时间或计算资源的，如何根据工作现状和资源现状合理管控资源，以及如何更好地管理本地和云上的混合环境，都是管理上的挑战。

构建一个理想的设计和工程平台需要满足以下要求:平台的使用者来自工厂、工地、总部设计团队和不同区域的分支机构，且希望获得相同的体验;能够构建实时互动的协作;提供高性能高效率的底层资源;具有良好的安全验证和集中数据管理能力;兼容各种设计和仿真工具;具有可扩展性。

为应对这些挑战和满足理想平台的要求，越来越多的客户正在转向基于云的设计和工程策略。数据显示，当需要额外计算能力时，云端可以迅速提供弹性资源支持突发的设计或工程需求;云端还提供基于云的数据管理服务，并支持来自 Dassault、Siemens、PTC 等厂商的 CAD 软件;云端有助于支持集中或分布式团队的协作。

在亚马逊云科技(亚马逊云科技)，我们可以提供从网络到存储、计算、可视化、编排以及各种协作工具的全面基础产品和服务，帮助用户构建理想的设计和工程平台。我们有适合构建计算密集型高性能仿真平台的产品和服务。通过私密安全的通信协议，可以加强效率和安全;通过高性能安全协议，可以让工程师在云上和本地获得相同的体验。我们可以为不同性能需求的设计观和工程观软件提供各种工作负载支持。我们还可以确保云上平台与外界的安全合理连接，保障数据安全。

在设计和工程的典型用例中，亚马逊云科技 可以支持数字内容创建和渲染、高性能 2D/3D 设计应用、面向工程研发和虚拟仿真的 CAD 应用，以及将深度学习 AI 应用于工程设计和研发创新等场景。

第一个案例是三星电子的半导体部门。随着技术突破，半导体设计变得越来越复杂。三星半导体选择了 亚马逊云科技 来运行其统一的云端设计平台，该平台于 2024 年已投入运营，旨在持续推动三星在晶圆厂产线建设上的设计创新。该平台与三星本地的身份管理系统完全集成，通过自动化图形远程桌面和 SaaS 化的 CAD 软件，为设计师和现场工程师提供联合使用环境。所有用户都通过 亚马逊云科技 的用户界面和 DCV 远程桌面协议访问该平台，利用平台上的 SaaS CAD 软件进行二维和三维图纸设计及数据处理。

第二个案例是一家家电公司的厨房电器研发部门。在云上进行仿真测试时，使用来自 ANSYS 的 CFX 求解器，基于 亚马逊云科技 的 ParallelCluster 高性能计算服务构建集群，在云上使用后处理软件完成后处理过程。测试场景是电饭煲设计中的空气流动，属于流体动力学仿真。结果显示，在云上利用 GPU 资源，性能比本地环境提高 2-4 倍，不仅加快了速度，而且降低了能耗。

第三个案例是海尔工业设计中心，分两个阶段。第一阶段，将近 300 位设计师的工作从本地迁移到 亚马逊云科技 云端，构建新的设计平台。第二阶段引入深度学习 AI 能力，在文本到图像和图像到图像的转换上，将设计师完成一套设计图的效率提高 83%，从 7 天缩短到 1 天;在营销图像制作上，效率提高 80%，从原来 3 人 14 天缩短到 1 人 1-2 天。

亚马逊云科技 在设计研发领域还有其他 AI 应用。在社交工程阶段，针对某些工程到订单的 B2B 客户，亚马逊云科技 利用深度学习自动解析招标书中的文本和图纸，将其转换为产品规格参数，再自动生成投标书。在新能源汽车领域，亚马逊云科技 将生成式 AI 应用于起亚汽车的轮毂自动创新设计。在仿真领域，亚马逊云科技 利用深度学习 AI 从少量训练数据生成更多仿真结果，极大缩短了完成复杂仿真任务的时间。亚马逊云科技 还将深度学习 AI 应用于工程文档协作，通过理解大量文档数据，为设计团队提供 AI 助手支持，如动态服务流程、供应商选择和合规性风险识别等。

总之，亚马逊云科技 可以为制造业设计和工程环节提供所需的一切，从底层基础设施到高级服务，目的是帮助企业的设计和工程团队在研发阶段提高效率，通过高性能高效率的平台实现创新。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

在制造业中，产品设计和工程是一个广泛而复杂的环境，涵盖从产品设计到工厂布局和机械/电子工程仿真等多个方面。

云计算的弹性优势能够支持突发的设计和工程需求，并促进团队协作，无论是集中式还是分布式团队。

亚马逊科技提供全面的基础产品和服务，帮助用户构建理想的高性能仿真平台，应对挑战如安全性、效率和性能需求。

通过在云端利用英伟达GPU芯片进行仿真计算，获得了比本地计算机高出4倍的性能提升，同时降低了能耗。

通过文本输入和预构建模型，秒级生成产品概念图，并快速渲染业务模板，提高设计师效率。

通过深度学习AI模型生成仿真结果，极大缩短了完成复杂仿真任务所需的时间。

总结

亚马逊云科技为制造业设计研发创新提供了强大的HPC平台和AI赋能。这个平台旨在应对设计研发领域面临的效率、数字化和团队协作等挑战，并满足用户对高性能、安全性、可扩展性和工具兼容性的需求。

该平台集成了亚马逊云科技的网络、存储、计算、可视化、编排和协作等全面服务，为设计师和工程师提供了高性能、高效率的云端环境。它能够支持各种CAD/CAE软件，实现本地和云端的无缝体验，促进实时协作。同时，平台具有出色的安全性和数据管理能力，确保企业核心数据的安全。

此外，亚马逊云科技还将深度学习AI融入到设计研发的各个环节，如文生图、图生图、自动创新、仿真加速和文档协作等，大幅提升了设计研发的效率和创新能力。案例展示了三星电子、家电研发部门和海尔工业设计中心等客户在该平台上取得的卓越成果。

总之，亚马逊云科技为制造业设计研发提供了一站式的创新HPC平台和AI赋能，助力企业加速创新，提高竞争力。

我们正处在Agentic AI爆发前夜。2025亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从“成本优化”转向“创新驱动”，通过完善的数据战略和AI云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在AI时代突破。