在物联设备激增的今天，亚马逊云科技如何借助智能物联加速企业的业务变革，以及在智能家居，智能制造和智能视觉领域的最佳实践分享。

云计算对于企业的价值不光在于帮助制造业企业节省IT成本降低IT运维难度外，还在于提升制造业的生产水平，产品质量等各个方面，本次分享会给大家介绍亚马逊云科技的客户如何利用AI和IoT技术在制造业的各个环节来构建智能化应用提升企业生产力水平。

演讲人:刘亚霄-亚马逊云科技大中华区首席架构师

赵榕-亚马逊云科技制造业业务拓展经理

亚马逊云科技提供全球覆盖广泛、服务深入的云平台，从全球数据中心提供超过 200 项功能齐全的服务 ，连续 11 年被 Gartner 评为“全球云计算领导者”， 在 2021 年全新 Gartner 魔力象限中被评为“云基础设施与平台服务（Iaas & PaaS）领导者”。从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技提供丰富完整的服务及功能，我们的每一行代码都为满足苛刻的需求而编写。

头戴AI计算机，是目前全球先进的智能运维辅助设备之一。全语音控制，解放双手，专为熟练的技术人员和工程师设计，用于远程指导现场服务、设备检查、维护和复杂的制造组装等工作辅助。RealWear HMT-1能够适应恶劣的工作环境，不仅保证了航空维修操作的安全，结构化数据采集、多媒体记录、使得航空检修数据可视化，便于作业人员的操作和使用。

瑞欧威尔可穿戴式计算机硬件和交互系统、工业AR软件、云平台服务 和构建工业AR与AI整体解决方案，赋能一线人员实时与数据，设备和人员互联，提高安全和效率，帮助企业构建数字资产，加速数字化转型。

凭借深厚的技术和行业积淀，ABB为传统流程工业行业倾力打造数字化解决方案以实现企业生产模式的变革，通过将数字孪生、机器视觉、远程控制、人工智能、数据分析等先进技术引入传统生产流程，我们帮助用户优化生产工艺、固化专家经验，从而实现可持续的高效运营并提升其市场竞争力。

通过数字化转型，我们创造了敏捷的协同环境，激发传统生产的变革和创新。

会议议程

>>流程工业的数字化转型  

>>多维度数字化解决方案

>>案例分享

>>典型应用

全语音操控，解放双手，轻巧便携，可与标准安全帽配套使用, 专为熟练的技术人员和工程师设计，用于远程专家指导现场服务、设备检查、维护和复杂的制造组装等I作辅助。可用于电力、汽车、石化、燃气、航空、轨交、运输、公安、消防、医疗、基建、半导体等行业场景。

运用RealWear HMT-1可口可乐希腊公司完成了快速消费品货物仓储物流环节的数据化，合理地解决了混合订单管理问题，订单执行准确率达到了99.9％，生产率提高了6％-8％。截至2019年底，可口可乐将把这项新技术推广至匈牙利、罗马尼亚、塞尔维亚、爱尔兰、保加利亚等仓库。

疫情期间，跨境出差存在诸多困难和交叉感染风险，工程验收的时效性又让双方企业面临两难困境， RealWear（瑞欧威尔）的远程验收方案为此提供了新办法和新思路。福特汽车与济南二机床集团合作多年，在以往的合作过程中需要福特汽车总部委派专家团队前往济南进行验收；出于全球疫情防控的需要，福特汽车集团提出借助头戴计算机进行远程验收，从而避免人员接触带来的防疫风险。

对于重资产行业来说，如何确保资产的可靠性、提高资产投资回报率是业内面临的普遍挑战。ABB将分享对于设备全生命周期管理的思考与总结，介绍ABB资产绩效管理的方法和解决方案，与行业同仁一同探讨提升资产效率和运营效率的经验和方法。

演讲人:翟文敏-ABB能源工业业务单元数字化产品经理

多年从事旋转设备的售后服务、运维支持和状态监测，目前专注于资产可靠性管理、资产绩效管理及工厂维护策略咨询。通过多年在售后和现场服务的工作经验，为用户提供切实解决问题的解决方案。

扎根中国投资建厂30年以来，ABB坚持践行“在中国、为中国和世界”理念，推动自身与中国同频共振发展，取得了累累硕果。

如今，身处能源变革与数字浪潮融合交汇之际，一股新的变革力量正在形塑人类社会未来。作为行业赋能者，ABB紧扣时代发展，以持续创新的电气化技术助力低碳社会构筑，与此同时，加快电力智慧化转型，携手行业谱写更多人类美好生活新篇章！

系统工程师们一直在寻找新的方法来让产品变得更小，在更短的时间做更多的事，并且价格合理。在过去的几年里，有两个新趋势让这变得更容易：深度学习和 SOC。在深度学习领域，现在有专为非专业用户设计的在线工具，可以非常快速地训练神经网络 — 有时只需几分钟！与此同时，机器视觉相机变得越来越小，有些甚至允许经过训练的神经网络直接在相机上运行。这些相机上的系统成为使用深度学习的小型检测系统。在 SOC 领域，像英伟达这样的公司继续通过强大的载板功能实现进步，其中包括嵌入式的深度学习加速器。在本次网络研讨会中，Teledyne FLIR 的系统工程师Hardy Wang分享了如何利用这些技术开发检测系统的示例，用于颜色分类、缺陷检测、物体分类等任务，甚至为机器人视觉创建自定义深度感知系统。 Hardy还将展示一个检测泡罩包装内药丸的系统的示例，以及一个对汽车颜色、汽车类型和读取车牌进行分类的4相机交通系统。

演讲人：王重普-亚太区售前工程师经理-Hardy作为系统工程师在机器视觉行业有7年工作经验。行业涉及工业自动化、GIS地图、自动驾驶、机器人机械臂、3D视觉，对机器视觉深度学习发展趋势有独到见解。