更多

  • 亚马逊云科技助力vivo构建安全可信的“数字世界”

    北京——2023年9月25日 亚马逊云科技宣布，维沃移动通信有限公司(以下简称“vivo”)选择亚马逊云科技为主要云服务供应商，在实现全球业务快速拓展的同时，保障云上数据安全和合规。借助亚马逊云科技覆盖全球的基础设施，以及深厚的合规认证和安全服务，vivo在全球多区域实现高效布局，大幅缩短合规认证周期、降低审计成本，保证其终端用户数据安全与隐私防护，成功构建安全与可信的“数字世界”。 vivo是中国领先的移动互联网智能终端公司。自2014年起，vivo就开启全球化业务拓展，目前已进驻60多个国家和地区，覆盖超过5亿的活跃用户，并在全球线下布局超过32万个销售及售后网点。随着全球化和数字化进程的不断深入，以及高速增长的用户体量，如何满足不同国家和地区的安全合规政策及要求，保障消费者在数据安全和隐私保护方面的权益，是vivo海外业务发展过程中的重中之重。 亚马逊云科技全球云基础设施目前已经遍及 32 个地理区域的 102 个可用区，连接全球 245 个国家和区域的客户，为vivo提供了强大的技术支撑，助力vivo快速拓展全球业务。尤其在安全合规方面，亚马逊云科技提供了300多项安全、合规和治理方面的服务与工具，拥有超过 17 年针对各地政策的合规经验和实践。亚马逊云科技保证自身云基础设施和云服务的安全和合规，vivo不仅可以直接继承相关认证；同时，亚马逊云科技的丰富经验和实践还助力vivo有效控制了合规风险，大幅缩短了合规认证周期，确保不同市场消费者的信息安全。 vivo致力于搭建以“端管云”为核心的安全服务系统。在端侧，vivo构建了“千镜”安全范式，通过安全技术、安全工程、安全攻防来形成整体能力建设的技术主架。在云端，vivo借助亚马逊云科技的多种安全服务，构建相应的云上数据安全，保障自身“PROTECT”安全策略（包括数据隐私保护、数据风险管理、产品对象安全、关键安全技术、安全工程和合规管理与安全攻防）得以贯彻实施。例如，借助托管型威胁侦测服务Amazon GuardDuty，vivo可持续监控恶意活动和未经授权的行为，保护账户安全以及工作负载和存储数据的安全。亚马逊云科技还提供Web应用程序防火墙Amazon WAF，可实现Web资源七层防护，保护办公软件Web应用或应用程序接口（API）免遭常见Web漏洞和僵尸程序的攻击。同时，vivo还利用访问控制服务Amazon IAM来设置、验证和管理访问控制策略；使用Amazon CloudTrail进行对亚马逊云科技账户的监管、合规性检查、操作审核和风险审核；借助Amazon Trusted Advisor，提高系统性能和可靠性，以及帮助弥补安全漏洞的机会。 除此之外，亚马逊云科技在创新文化方面持续赋能vivo，从建立文化基石、打造团队能力与开展云上安全排查三个方面为vivo提供经验分享与共创交流。vivo携手亚马逊云科技合作举办了“No Bad Days”安全合规专项交流的活动，在过去一年中，共完成18场活动，累计现场参与研讨的人数超过600人，并完成了68项云上安全的相关检查。值得一提的是，作为全球最大的电商之一，亚马逊有丰富的零售电商经验，针对当下日益猖獗的网络“黑灰产”，亚马逊云科技还在“No Bad Days”活动中设置了专项讨论环节，分享云上风控经验与应对策略，助力vivo构建可信安全的系统与应用。 vivo首席安全官鲁京辉表示：“亚马逊云科技在云安全与合规方面拥有深厚的经验与实践。除了合规与安全的相关产品和服务外，我们还非常受益于亚马逊云科技的文化和创新赋能——尤其像‘No Bad Days’这种形式的深入交流和学习，不仅帮助我们梳理了与安全和合规方面的隐患，有效保障消费者的数据安全和个人隐私，还助力vivo培养了更多相关的技术人才。未来，我们将继续与亚马逊云科技合作，为全球用户构建更安全可靠、健康可信的数字世界。” 当下，生成式AI在更大的商业潜能和机会之上，也给手机等智慧终端带来巨大的挑战与机遇。vivo高度重视生成式AI带来的新的安全和合规挑战。以保护数据安全与个人隐私为核心，vivo正在从生成式AI的内生安全、内容安全、运行安全和合规四个方面进行探索与实践。 “在助力企业应对生成式AI时代的安全与合规方面，亚马逊云科技确保安全合规是开展一切业务的基础，包括生成式 AI 的各种工具，涵盖数据、模型以及应用各个环节。同时，亚马逊云科技还将AI以及生成式 AI 技术应用于其安全及合规服务中，以更智能的安全、合规服务应对复杂的安全威胁、提高合规效率。”亚马逊云科技中国区商用与公共市场事业部总经理李晓芒表示：“亚马逊云科技将继续支持vivo实现数据安全，满足各国家和地区的数据合规要求。”

    产业新闻 亚马逊 VIVO 数据安全 生成式AI

  • 亚马逊云科技推出媒体与娱乐媒资变现解决方案，助力企业提高营收能力

    北京——2023年9月21日，近期，亚马逊云科技作为参展商参与了久负盛名的IBC 2023 (欧洲广播电视展)并宣布推出一系列聚焦营收增长的媒体与娱乐(Amazon Web Services for M&E)行业解决方案。这些解决方案通过组合专门构建的亚马逊云科技服务与合作伙伴的产品，让媒体与娱乐行业客户的广告、许可、订阅和营销技术策略更加简化和现代化，在增加各媒体观看平台收入的同时，与用户建立更加深入和个性化的关系。 “Insider Intelligence”在2023年发布的一份报告显示，2022年美国成年人观看在线数字视频的时长首次超过了线性电视。然而，数字渠道观众人数增长所带来的营收潜力尚未得到充分挖掘，线性广告销售仍然是大多数媒体机构的主要收入来源。为了使收入与观看时长的变化相匹配，媒体公司正在寻求让广告销售系统变得简化和现代化的方式，以便为线性电视和数字渠道提供统一的广告购买、交付和评估。这些公司正在重构商业模式，利用数据最大程度地提高直销和程序化营销的收益，并确保广告投放能在各个平台上获得最佳效果。 数据已经成为媒体公司及其品牌客户推动广告和营销决策、提高营收能力的关键资产。因此，许多公司正在重新构建客户数据系统，充分利用第一方和第三方数据，以改进他们的身份识别系统和数据净室(clean rooms)，创建全方位消费者旅程的洞察。 亚马逊云科技媒体与娱乐媒资变现解决方案解决了在视频融合时代媒体公司面临的最紧迫的挑战。亚马逊云科技正在通过推动融合线性电视广告工具和解决方案，实现线性广告和数字广告的统一，并促进包括广告购买、交付和评估在内的简化和跨平台操作。这些解决方案包括多平台广告规划及销售自动化、数据驱动的优化、系统互操作性、购买内容、数字植入广告以及新的营收产品的敏捷集成。为了满足在各种孤立的数据源中将用户测量数据整合到一起的需求，亚马逊云科技正在帮助内容发布者调整这些数据集，并将它们集成到自己的广告生态系统中。 亚马逊云科技媒体与娱乐媒资变现解决方案提供了全方位的用户洞察和数据互操作性等工具，帮助媒体公司实现符合隐私法规的第一方数据协作，提升客户全生命周期的价值，并提供预测分析技术最大限度减少用户流失。此外，亚马逊云科技客户还可以在超个性化、受众细分和广告创意生成等使用场景中采用最新的生成式AI工具。通过一系列解决方案，媒体公司可以在适当的时间、利用正确的信息触达最佳受众。无论是地方广播公司、国家电视网络、区域及全国体育网络、流媒体平台，还是测量公司和数据提供商，都可从这些工具和解决方案中获益。例如： Amazon Clean Rooms可以帮助客户及合作伙伴以轻松、安全的方式对数据集进行分析和协作处理，而无需共享或复制原始的底层数据。 Amazon Elemental MediaTailor是一种可以快速提供线性频道与个性化的广告插入的服务，用于使用现有视频内容创建线性播出的互联网媒体频道，并通过个性化广告从这些频道或者其他直播流内容中获得更好的营收能力。 Amazon Entity Resolution可以帮助客户匹配和关联相关记录，无需构建自定义解决方案。该服务利用灵活、可配置的机器学习和基于规则的技术，根据客户业务需求优化记录的匹配。 “媒体与娱乐公司正面临着高度复杂和竞争激烈的市场环境，而数据管理和营收工具的碎片化让竞争局面变得更加复杂。”亚马逊云科技媒体与娱乐行业总经理Marc Aldrich表示，“亚马逊云科技媒体与娱乐解决方案专注提升营收能力，将为客户全面优化数据、广告和订阅收入策略，以创造全新机遇。” 亚马逊云科技媒体与娱乐媒资变现解决方案拥有众多卓越的合作伙伴，可提供获得行业广泛认可的技术解决方案，帮助客户推动创新和转型。这些合作伙伴包括ActioniQ、Castlabs、Comscore、Databricks、Datazoom、HighTouch、Innovid、iSpot、SpringServe、ThinkAnalytics、Triplelift和Veritone。

    产业新闻 数据 亚马逊

  • 罗克韦尔自动化将亮相第23届中国国际工业博览会

    数智低碳解决方案助推新型工业化进程，引领未来无限可能 (2023年9月11日，中国上海)9月19日-23日，作为工业自动化、信息化和数字化转型领域的全球领先企业之一，罗克韦尔自动化将以“引领未来无限可能”为主题，重磅亮相第23届中国国际工业博览会(工博会)6.1馆E010展台，围绕智慧城市、产业数字化、碳中和与跨界创新等方面，从不同维度集中展示在各领域的先进技术、产品与解决方案。此外，罗克韦尔自动化也将积极响应工博会“碳循新工业 数聚新经济”的主题号召，汇聚低碳服务与数字化优势，携手产业生态圈，积极推动中国制造业高端化、智能化、绿色化的融合发展。 罗克韦尔自动化（中国）有限公司总裁石安表示："工博会是中国展览规模最大、展出层次最高的工业博览会之一。在这一引领全球产业技术发展的重要平台，我们希望能够向大家展示罗克韦尔自动化的最新成果，以及我们致力于赋能中国智能制造、推动人类社会可持续发展的愿景与决心。" 在本届工博会的舞台上，罗克韦尔自动化将以诸多互动方式诠释自身百年积淀与跨界创新力量的深度融合，集中展示赋能各行各业的创新解决方案和实践用例，例如利用实体模型和数字化技术设计搭建的智能"小世界"、广泛应用于汽车轮胎、食品饮料、生命科学等多个行业的独立小车技术等，诠释自动化、数字化、智能化技术如何融入生产、生活的方方面面。与此同时，继2022年成立智能运维Rockii联盟后，罗克韦尔自动化还将以此次工博会为契机，在展会期间举办多家智能运维Rockii联盟的新增会员单位授牌仪式，持续拓展产业生态圈价值，共创共享跨界合作共赢的新机遇。 如今，在"双碳"目标和可持续发展的浪潮下，绿色转型对于制造业高质量发展，推进中国式现代化建设的重要性日益凸显。作为值得信赖的生产性服务业链主，罗克韦尔自动化将安全、节能、环保、高效（SEEE）的可持续发展价值全面贯彻于智能制造，充分发挥自身引以为豪的核心技术、卓越运营和跨界生态，推动"净零供应链"的共创，联动产业链上下游中小型企业，重塑供应链格局，助推中国制造业的可持续发展，引领未来无限可能

    产业新闻 自动化 数字化 可持续发展

  • 高通联合亚马逊云科技展开长期合作创新，共同推动软件定义出行的未来

    领先的芯片提供商和云服务提供商达成合作，携手开发简化汽车软件开发流程的技术 合作双方的一流实践经验将有助于打破技术孤岛，加快未来软件定义汽车的普惠发展 北京——2023年9月7日，在近日举行的德国国际汽车及智慧出行博览会(IAA Mobility)上，高通技术公司与亚马逊云科技共同宣布，双方将携手致力于汽车行业的长期创新。随着软件定义功能的快速普及、数据呈指数级增长，以及终端客户希望更快地将新功能推向市场，亚马逊云科技和高通技术公司将结合各自领域的专业知识，提供全面的开发基础设施和工具，加速自动驾驶和软件定义汽车的转型。 “作为汽车技术创新的领导者，高通技术公司深知，结合领先的云计算和硬件技术提供最高级别性能和安全标准的高度可扩展解决方案，对于全球汽车制造商来说至关重要。”高通技术公司汽车与云计算高级副总裁兼总经理Nakul Duggal表示，“高通Cloud® AI100解决方案和Snapdragon Ride平台正在为领先的汽车制造商提供创新动力。亚马逊云科技丰富的云服务和功能为汽车行业转型提供新的可能性。通过与亚马逊云科技的技术合作，我们将分享最佳实践，并实现在汽车行业协同创新的愿景。” 为了提升汽车行业车用软件开发的整体水平，亚马逊云科技和高通技术公司正在努力帮助汽车制造商探索及尝试云技术，并将其集成到开发流程中。例如，高通技术公司的Arriver软件堆栈为汽车的计算机视觉系统提供了支持，用于实现自动制动和车道辅助等高级安全功能。通过这一软件堆栈，开发人员可以利用云计算来模拟、测试、验证新的功能和特性，然后再进行更传统的硬件测试。这有助于加速开发流程，帮助软件工程师更快地交付可行的产品。 宝马集团等高端豪华汽车制造商已与高通技术公司合作，共同开发基于开放性和模块化的Snapdragon Ride™平台的下一代自动驾驶系统。该系统采用集成的Ride Vision软件堆栈，为车辆提供360度的感知能力。基于与亚马逊云科技和高通技术公司的合作，宝马集团的工程师可以在集成的端到端自动驾驶开发平台中获得领先的硬件、视觉软件和云计算能力。 凭借超过20年的汽车行业经验，高通技术公司不断提供先进的解决方案，支持汽车行业的持续转型，推动车联网、自动驾驶和电气化的发展。亚马逊云科技在人工智能、机器学习、数据处理和分析以及高性能计算方面具备丰富的经验。双方将共同探索，并将洞见融入未来的汽车行业解决方案中，进而改变汽车的设计、营销和驾驶方式。 “在汽车行业，软件定义开发日益普及，这要求汽车制造商、一级供应商和汽车开发商做出更多努力，寻找加速汽车设计过程的新方法。”亚马逊云科技汽车与制造行业总经理Wendy Bauer表示，“我们互相学习，共同助力宝马等更多客户实现愿景，相信能够让汽车行业在未来收益良多。我们将持续与客户、合作伙伴共同发现机遇，并将其转化为重塑出行未来的实际行动。”

    产业新闻 汽车行业 软件定义 高通 亚马逊

  • 宝马集团选择亚马逊云科技赋能下一代自动驾驶平台

    北京——2023年9月6日，亚马逊云科技宣布，宝马集团已正式选择亚马逊云科技作为自动驾驶平台的首选云服务提供商。宝马集团将借助亚马逊云科技开发下一代高级驾驶辅助系统(ADAS)，为计划于2025年推出的下一代车型“Neue Klasse”带来更多创新功能。该系统将充分利用此前宝马集团基于亚马逊云科技构建的云数据中心(Cloud Data Hub)，同时利用亚马逊云科技的计算、生成式人工智能(生成式AI)、物联网(IoT)、机器学习和存储能力，以期加速高度自动化的宝马汽车的交付。 “未来十年，消费者的习惯和期望将在汽车行业引发比过去30年来更多的变革。”宝马集团驾驶体验高级副总裁Nicolai Martin博士表示，“现在只是一个由技术和工程创新推动的高度自动化驾驶新时代的开端。通过与亚马逊云科技合作，宝马集团将与合作伙伴高通一起，共同基于亚马逊云科技的可扩展、安全和可靠的基础设施，构建我们新一代的自动驾驶平台。我们正在利用亚马逊云科技的创新能力，提升下一代自动驾驶和泊车功能。” ADAS能为驾驶员提供预警系统，并让驾驶体验更加安全和舒适。这些系统采用先进的软件和车载传感器，通过驾驶警报、自动刹车和转向功能，提高车辆在道路上行驶的性能。在亚马逊云科技上开发下一代ADAS平台，让宝马集团的工程师可以更快响应客户需求，同时推出新功能以改善驾驶体验。这种由云计算带来的效率提升，将帮助宝马集团持续为Neue Klasse系列车型加入创新功能，使驾驶员专注于驾驶体验。 宝马集团还与高通合作，共同开发基于开放性和模块化的Snapdragon Ride平台的下一代自动驾驶系统。该系统采用集成的Ride Vision堆栈，为车辆提供360度的感知能力。基于与亚马逊云科技和高通公司的合作，宝马集团的工程师可以在端到端自动驾驶开发平台中获得领先的硬件、视觉软件和云计算能力。此外，自动驾驶平台上云，有助于宝马集团打通内部诸多汽车软件团队之间的开发壁垒，并促进与全球供应商之间的合作，加速自动驾驶领域的创新。 “汽车行业正向新型高性能、低功耗、高度可扩展的软件定义汽车架构演进。对于能够与宝马集团开展长期战略合作，共同开发人工智能支持下更加安全、可靠的驾驶辅助技术，我们感到无比自豪。”高通公司汽车与云计算高级副总裁兼总经理Nakul Duggal表示，“高通Cloud AI 100解决方案与Snapdragon Ride平台有助于将汽车技术创新带给宝马集团以及更多的全球领先品牌。与亚马逊云科技和宝马的战略合作汇集了我们在各自行业积累的先进技术，为提供现代化云原生软件开发环境奠定了坚实的基础。” 随着汽车制造商发布更高级别的自动驾驶功能，诸如自适应巡航控制、泊车辅助和驾驶辅助等，车辆产生的数据也越来越多，工程团队在未来功能开发中得以对这些数据进行分析和利用。因此，宝马集团还将依托亚马逊云科技提高数据处理能力，从而满足自动驾驶功能开发中不断增加的数据创建和使用的需求。这种基于云的基础设施将帮助宝马集团更高效地开发和交付车辆的新功能，如车道偏离辅助、自动换道或免提驾驶等功能。 亚马逊云科技的服务将基于通用参考架构，助力该新型可扩展的自动驾驶平台，加快开发生命周期，并在宝马车型中广泛应用。例如，该平台提供了在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中处理、分类和存储数百万英里实时驾驶数据所需的框架。此外，工程师和数据科学家可以使用亚马逊云科技用于支持在云端及边缘构建、训练和部署机器学习模型的服务Amazon SageMaker，通过搜索、识别和可视化相关的驾驶场景来构建和训练模型。工程师还可以在亚马逊云科技的计算实例上开发大规模的仿真验证。通过这种方法，宝马集团可以更高效地测试和验证新的软件版本，同时确保系统的安全性，并缩短上市时间。 “自动驾驶不仅仅是为了提供便利，它更是一项能够帮助预防伤害、挽救生命的技术。”亚马逊云科技汽车与制造行业总经理Wendy Bauer表示，“要在像宝马集团如此庞大的全球范围内部署这些系统，汽车制造商需要一种能够处理和分析海量数据，以及学习与创新的方法，从而开发更安全、更可靠的自动化和ADAS系统。通过与亚马逊云科技和高通公司的合作，宝马集团得以获得更多的工具，助力其实现为客户提供安全、高品质、高性能和高度自动化驾驶功能的愿景。”

    产业新闻 宝马 自动驾驶 亚马逊

  • 2023亚马逊云科技re:Inforce中国站开启 解读生成式AI的安全挑战及对策

    北京——2023年8月31日，“2023亚马逊云科技re:Inforce中国站”今日在北京召开。此次大会以“AI时代 全面智能的安全”为主题，聚焦生成式AI在安全层面给企业带来的挑战及机遇。亚马逊云科技认为，安全是构建生成式AI不可回避的重要议题，企业只有在AI旅程中做好数据、模型和应用的安全防护，才能更好地借助AI加速业务创新。在大会上，亚马逊云科技还宣布与涂鸦智能成立“联合安全实验室”，双方将在机密计算及数据隐私、Matter技术合作及体系建设、生成式AI在IoT领域的安全实践等方面展开联合共创;与德勤企业咨询合作发布《中国企业出海发展建议白皮书2023版》，为中国出海企业解读相应的法律法规，分析面临的问题和挑战，并提出应对策略提升出海企业数据安全。同时，亚马逊云科技还正式推出“敏感数据保护解决方案”，帮助客户在数据治理层面，实现自动化敏感数据发现并在统一平台上管理数据资产;以及多项安全新服务及功能，如Amazon Verified Permissions、Amazon CodeGuru Security、Findings Groups for Amazon Detective等，帮助客户构建应用程序的零信任管理，提升漏洞发现及响应的智能化。 如今，各行各业的企业都希望能抓住生成式AI带来的机遇开展业务创新。企业根据自身场景，在云平台的支持下，可选择适合的基础模型，或利用自身数据基于基础模型构建定制化的模型，或直接使用开箱即用的生成式AI应用。企业借助生成式AI、大语言模型等前沿技术开始业务创新的过程中，会面临诸多围绕数据、模型、应用等新的安全挑战。生成式AI需要依赖大量的数据和模型，任何一个环节的安全疏漏，如使用不安全的模型训练及微调、模型的泄露、不安全的应用、不安全的应用访问等等，都可能会导致企业自身数据及隐私的泄露，或者产生不准确甚至错误的结果。企业只有确保应用AI各个环节的安全合规，才能更好地助力业务开展创新。 亚马逊云科技不仅提供了一系列的技术、服务和工具帮助更多企业充分释放生成式AI的潜力，同时确保安全合规是开展一切业务的基础，包括其生成式AI的各种工具，涵盖数据、模型以及应用各个环节。同时，亚马逊云科技还将AI以及生成式AI技术应用于其安全及合规服务中，以更智能的安全、合规服务应对复杂的安全威胁、提高合规效率。在IDC近期发布的《2023中国公有云托管安全服务能力报告》中，亚马逊云科技在专家能力、漏洞及威胁检测、威胁情报等7项目评估维度上是获得满分最多的厂商之一，其中“生态建设”评估维度是唯一获得满分的厂商。 确保数据、模型以及应用的安全，企业才能更好地释放生成式AI应用的价值 数据是企业使用AI进行业务创新的基础，例如企业需要使用高价值的业务数据进行模型训练及微调，数据在产生价值之前会经过数据存储、传输、使用、治理等各个环节。企业为构建生成式AI应用，首先应在数据流动的过程中确保端到端的数据安全，为生成式AI应用提供安全和有价值的数据输入。在亚马逊云科技，我们一直严格遵从客户拥有和控制数据的理念，提供了行业领先的技术和物理措施来防止未经授权的访问，为数据提供涵盖存储、传输、使用、治理等各个环节的加密及保护服务。例如，亚马逊云科技的客户可使用Amazon Key Management Service (Amazon KMS)，并将其与亚马逊云科技众多服务深度集成轻松保护多种数据；Amazon Nitro提供硬件级别的安全机制，实现了网络、存储隔离的独立安全通道，使用Nitro Enclaves的加密功能，客户可以进行机密计算，其中多个参与方可以加入和处理高度敏感的数据，而无需分别向每个参与方披露或共享实际数据。 亚马逊云科技还提供贯穿如Amazon Data Zone整个数据周期的治理服务，并在本次大会上推出了敏感数据保护解决方案，可实现对企业敏感数据的自动化发现并在统一平台管理数据资产。该解决方案允许客户创建数据目录、使用内置或定制数据识别规则定义敏感数据类型，该方案利用机器学习、模式匹配的方式自动识别敏感数据，并提供可视化面板，帮助客户更轻松地对敏感数据进行管理和保护。 企业需要借助模型以及基础模型构建AI应用，要确保训练结果的准确性和有效性，模型训练的安全性同样至关重要，企业应全方位的监控模型的安全运行，包括模型的访问安全、模型的管理、模型运行的安全监控等。针对自建模型的企业，Amazon SageMaker提供了多种功能帮助开发人员更轻松地构建、训练和部署模型，如Amazon SageMaker Model Cards可实现对模型信息的统一管理、Amazon SageMaker Model Monitor可自动监测模型的准确性。为了降低客户生成式AI的使用门槛，亚马逊云科技推出了完全托管的基础模型服务Amazon Bedrock，客户可根据自身需求通过API访问及使用其中的基础模型。Amazon Bedrock与亚马逊云科技其他托管服务一样，客户可安全地在其虚拟私有云(VPC)中使用该服务并对基础模型进行微调，始终保持其自有数据以及模型的安全。 最后，生成式AI应用本身以及访问的安全性也同样重要。将安全功能嵌入AI应用之中是提升应用本身安全性的方法之一。以Amazon CodeWhisperer为例，该服务是亚马逊云科技推出的AI编程助手，可根据开发者指令利用内嵌的基础模型实时生成代码建议，该服务内置了代码安全扫描功能，可帮助开发者查找难以检测的漏洞并提出补救建议。针对应用的安全访问，企业可构建零信任的应用安全访问策略。亚马逊云科技日前推出了Amazon Verified Permissions，为用户构建的应用程序提供细粒度授权和权限管理，用户可以使用该服务管理其应用程序的角色和属性的访问控制。 加强AI赋能安全及合规服务，应对复杂的安全威胁、提升合规效率 亚马逊云科技将AI技术应用到其安全及合规服务中，通过更智能的安全及合规服务应对复杂的安全威胁、提升合规效率，如威胁检测服务Amazon GuardDuty可通过人工智能和机器学习将安全事件的误报率降低50%。亚马逊云科技通过在其500多项自身合规审计控制项中使用AI技术，大幅提升了自身的合规效率，将审计时间节约了53%。在此次大会上，亚马逊云科技推出了多项具有AI能力的安全服务新功能，包括推出Amazon CodeGuru Security预览版，利用机器学习技术帮助用户识别代码漏洞，并提供修复漏洞的指导意见；扩大Amazon Detective发现组的范围至Amazon Inspector，该服务利用机器学习技术，可以帮助专业安全人员加快调查过程、确定根本原因。 与涂鸦智能成立“联合安全实验室”，为物联网行业安全发展注入新动能 亚马逊云科技宣布与全球领先的IoT开发者平台涂鸦智能成立“联合安全实验室”，双方将在智能家居、数据安全、安全文化建设、海外合规等领域，重点就机密计算及数据隐私、Matter技术合作及体系建设、生成式AI在IoT领域等安全实践展开联合共创。涂鸦智能与亚马逊云科技已有近九年的合作历史，此次“联合安全实验室”的成立将进一步加强双方的合作，为物联网行业安全发展注入新动能，致力于为客户和终端用户的物联网设备提供更多安全保障。 与德勤合作发布《中国企业出海发展建议白皮书2023版》 亚马逊云科技与德勤企业咨询合作发布了《中国企业出海发展建议白皮书2023版》，从组织建设和技术实践两方面提出安全合规建议。在组织建设方面出海企业应当建立健全管理体系，包括制定隐私处理原则、数据保护原则，实行数据生命周期管理制度、数据泄露管理规范，健全相关事件的响应、评估等操作规程；在技术实施方面，亚马逊云科技提供的300多项安全、合规服务及功能，涵盖威胁检测和事件响应、身份认证和访问控制、网络和基础设施安全、数据保护与隐私以及风险管控及合规五大领域，为企业提供全方位的云上安全保障。除此之外，亚马逊云科技还提供责任共担模型、云上隐私保护和几乎满足全球所有监管机构合规性要求的合规计划，全面助力中国企业应对出海合规挑战。

    产业新闻 模型 FORCE 亚马逊 生成式AI

  • 全国职业技能大赛选择亚马逊云科技提供世赛选拔项目云计算赛项竞赛平台

    北京——2023年8月30日 在中华人民共和国第二届职业技能大赛(以下简称“国赛”)组织的技术供应商遴选上，亚马逊云科技职业教育云计算竞赛实训平台被选作世赛选拔项目云计算赛项竞赛平台。同时，亚马逊云科技合作伙伴天津华大科技有限公司将基于该平台提供竞赛现场设备与支持服务。国赛是由人力资源社会保障部举办的全国性职业技能大赛，其中的世赛选拔赛事将为即将到来的第47届世界技能大赛选拔参赛者。亚马逊云科技提供的这一竞赛平台提供游戏化、高度互动、模拟真实场景的比赛环境，可以测试参赛选手使用亚马逊云科技服务的技能，以及解决现实应用问题的能力。该平台还可以支持参赛选手日常的训练、备赛。自2019年第45届世赛首次新增云计算项目以来，亚马逊云科技已经成功支持了两届世赛的云计算项目，为其提供竞赛平台及技术支持和保障。亚马逊云科技此次提供的竞赛平台正是基于过往支持世赛云计算项目的相关经验而开发。 该平台可以在真实的、游戏化的、无风险的环境中测试参赛选手使用亚马逊云科技云服务的技能，并通过提供模拟真实场景的各项挑战，测试参赛选手解决现实应用问题的能力。同时，该平台还具有自动评分功能，能够实时记录参赛选手所维护的系统在整个比赛过程中的各种表现，并实时打分，为裁判组的最终评分环节提供助力。 在日常训练和备赛中，参赛选手可以利用这一平台进行架构完善实训，掌握和运用亚马逊云科技良好架构框架 (Well-Architected) 的6大支柱及其最佳实践，并进行故障排除实训，模拟企业应用云计算技术的不同场景中可能发生的不同类型的故障，从而深入掌握亚马逊云科技的云服务，提高排除现实问题并解决问题的能力。此外，这一平台的技能提升实训竞赛流程还对标被誉为“世界技能奥林匹克”的世界技能大赛的标准，可以帮助参赛选手用最短的时间适应世赛的竞赛节奏，助力学校建立人才培养标准化体系。 亚马逊云科技大中华区专业服务事业部总经理王承华表示：“亚马逊云科技与世界技能大赛以及全国职业技能大赛合作已久，并支持了全国多所职业院校的课程搭建、师资培训及人才培养，在职业教育领域的云计算人才培养积累了丰富的经验。我们希望利用这些经验，支持这些全球及本地的赛事，培养更多具备竞争力的云计算人才。” 自2019年起，亚马逊云科技与世赛中国一起支持了世界技能大赛中国区选拔赛以及世界技能大赛北京、上海、广东、天津等大部分地区的自治区省市级选拔赛。截至目前，共计10多万名学生参与了亚马逊云科技教育项目或世界技能大赛等活动。

    产业新闻 云计算 亚马逊

  • 生成式AI将如何重塑制造业

    数十年来，亚马逊一直将人工智能（AI）和机器学习（ML）作为关注的焦点，不断降低机器学习的使用门槛，并且让包括各行各业超过十万客户在内的所有人能够轻松上手。在这些客户中，来自制造业的企业正在将目光从人工智能和机器学习转向生成式AI技术，以期获得更加令人兴奋的成果。 IDC发布的《制造业现状及制造业企业对生成式AI的应用》研究报告显示，来自制造业的受访者认为，未来18个月内生成式AI可产生最大影响的前三大领域分别是制造（生产）、产品开发与设计、销售和供应链。本文将聚焦生成式AI在革新产品设计、大幅提高制造业生产力水平和优化供应链应用方面的潜力。 借助生成式AI在产品工程领域开展创新 在产品工程领域，人工智能和机器学习已经与高性能计算结合使用，以增强离散产品组件的设计，从而提供人类通常无法构想的创新设计。这些技术为制造业企业提供了一种更快、更有效地探索各种设计选项的方法，以便在找出最佳解决方案的同时，还能最大限度地降低成本、减少材料消耗、缩减工程设计时间甚至生产时间。 作为三维设计、工程和娱乐软件领域的领先企业，Autodesk自1982年以来就一直为建筑设计、施工、工程、制造、媒体和娱乐行业开发软件。为了加快和简化开发流程，Autodesk一直在稳步扩大对亚马逊云科技服务的使用，并减少自有数据中心的使用。Autodesk通过其Fusion 360软件提供了生成式设计功能（一种类似于生成式AI的服务），帮助产品设计师在用户指定的参数范围（包括材料、制造工艺约束、安全因素和其他变量）内提供创新设计。在2023年4月德国汉诺威工业博览会（Hannover Messe）上，Autodesk介绍了一家移动出行初创企业，该企业改进了其创建新的移动解决方案的流程，最终缩短了交货时间，并在快速探索新的移动设计概念的同时，控制工程和制造成本。这家初创企业采用了Autodesk Fusion 360，借助Amazon SageMaker实现增强的人工智能生成式设计和增材制造，从而让新设计的上市周期从3.5年缩短到6个月，达到86%的速度提升。 除了在设计环节的巨大潜力，工程师还可以借助生成式AI分析大型数据集来提高产品的安全性、创建模拟数据集、探索如何更快地制造或加工零部件，进而更快地将产品推向市场。这些数据集可以成为制造业企业构建生成式AI策略的信息源或基础模型，让企业可以在此基础上构建其生成式AI策略。这使企业从此项技术中充分获益的同时，还可保护企业对数据的所有权和数据安全性。 亚马逊云科技Amazon Bedrock托管服务让用户可以通过API访问AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI以及亚马逊提供的基础模型。Amazon Bedrock是客户利用基础模型构建和扩展基于生成式AI应用程序的最简便的方法，降低了构建者的使用门槛。Amazon Bedrock最重要的功能之一便是让客户可以轻松定制模型。客户只需向 Bedrock 展示Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中的几个标注好的数据示例，Bedrock 就可以针对特定任务微调模型，最少仅需 20 个示例即可，而无需标注大量数据。 利用生成式AI优化生产流程 由于制造业企业面临着成本较高和生产损失的风险，它们往往对在生产环境中采纳和实施新技术犹豫不决。在工厂生产中，生成式AI的应用案例尚处于早期阶段，但诸多工厂负责人已明确表示生成式AI可以帮助其优化整体设备效率（OEE）。由于生成式AI需要大量数据来创建基础模型，这意味着制造业企业将面临独特的行业挑战，即获取工厂的数据并将其迁移上云，开启生成式AI之旅。数据是任何数字化转型的基础。对于许多制造业企业而言，首先需要制定和采用行业数据战略，这能够帮助业务团队轻松有效地利用数据来应对企业中的各种应用场景。原因在于，制造业企业经常面临互不关联、彼此孤立的数据源，它们让协同工作变得困难，导致基础模型难以获取经济、安全、结构化且易于访问的高质量数据集。现在，亚马逊云科技提供的Industrial Data Fabric解决方案可以帮助企业解决这些问题。 Georgia Pacific多年来一直使用人工智能和机器学习优化纸张生产质量。该公司通过使用亚马逊云科技数据分析技术来预测生产线的运行速度，以避免生产过程中纸张撕裂的问题，从而提高了利润并最大限度地利用了工厂资源。而生成式AI又将如何帮助企业改进生产呢？在跟业务和生产制造负责人的交谈中，一个反复出现的问题是员工离职导致的生产知识和经验流失的问题。经验丰富的工人可以听出哪些机器轴承需要润滑，还可以感知出哪些机器运行振动不正常。但随着他们的退休，这些几十年所积累的知识和经验也被一并带走。因此，企业时常面对的挑战在于如何让经验不足的操作人员快速具备专业知识，使复杂的生产流程保持高效运转，并最大限度地提高产量、保证质量。 如果制造业企业锐意进行数字化转型，并记录历史机器维护数据、维修数据、设备手册、生产数据，乃至其他制造业企业的数据，从而让基础模型更加有效，真正的变革就会来临。例如，一台持续发生故障的机器导致了计划外的停机，如果工程师可以使用生成式AI查询可能的故障原因，并获得关于设备调整、维护操作，以及备件采购等方面的建议，就可以减少停机时间。因此，在缺乏经验丰富的工程师和操作人员的情况下，生成式AI可以推进生产环境中OEE最大化。 利用生成式AI优化供应链 亚马逊云科技提供了多种服务来应对各种供应链场景。Amazon Supply Chain能够帮助企业提高供应链的可视性，在更快做出明智决策的同时降低风险、节省成本并改善客户体验。Amazon Supply Chain可自动合并和分析多个供应链系统的数据，让企业能够实时观察自身的运营状况、更快把握变化趋势，从而生成更准确的需求预测，以确保有足够的库存满足客户需求。基于Amazon.com近30年的物流网络经验，Amazon Supply Chain通过提供统一的数据湖、基于机器学习的洞察、行动建议以及应用内协作功能，增强了供应链的灵活性。 疫情、地缘冲突、原材料短缺、自然灾害等为供应链带来了种种的不确定性，制造业企业的供应链仍然是令人担忧的领域，甚至可以说是焦虑的源头。但正因如此，供应商开发了生成式AI的增值领域。例如某制造业企业的定制机械零件已经用完，并且正在寻找替代供应商来完成一部分定制加工工作，这时可以利用生成式AI为替代供应商提供所需的能力，帮助企业提供急需的专业服务。在条件允许的情况下，生成式AI还可用于替代日常的人际交流，例如可以回答以前需要数小时或数天时间才能获得正确数据并理解其含义的问题。生成式AI还能作为供应链控制塔，主动评估如运输困难、自然灾害、罢工或其他地缘政治事件等相关风险，帮助企业为供应链合理分配稀缺资源，减轻供应中断所造成的冲击。 相对于生成式AI为制造业带来的无限可能，目前在产品设计、生产、供应链等环节的应用还只是冰山一角，但无论如何，这是前所未有的一大步。亚马逊云科技致力于让任何水平的开发人员和各种规模的企业都能够借助生成式AI开展创新。相信生成式AI技术将为制造业带来无限新可能。

    产业新闻 供应链 人工智能 生成式AI

  • 通过有效的云治理提高云业务价值

    我们经常对正在进行数字化转型的亚马逊云科技客户建议，将云迁移视为其数字化转型的一部分，数字化转型本身必须由业务成果驱动。其中治理计划的有效性决定了云迁移和数字化转型的成功与否。数字化转型中的云迁移总有结束的时候，但是如果企业做法正确，数字化转型是永远没有终点的。在有效的治理下，企业应该始终努力让一切变得更有韧性、快捷、经济高效且安全。 那些引领云采用计划成功的亚马逊云科技客户表示，有效的云治理对最大限度提高云投资效益、同时降低潜在风险至关重要。有效的云治理有助于增加营收、扩大规模和降低风险，并提高运营效率。有些公司在云采用初始阶段没有花时间制定云治理战略，这些公司的领导者随后就意识到，他们并没有看到采用云带来的好处：使用更少的资源和优化的成本，获得速度、效率、灵活性和创新等方面的提升。 下面将围绕云治理实施的挑战，针对执行和维护有效的云治理计划的建议，以及客户成功案例展开介绍。 云治理是一套包括规则、实践和监督在内的机制，确保云的使用是为了实现业务目标。云治理跨安全、财务、人事、流程和运营等多个部门，不同部门相互协作来实现云治理战略。除了安全和运营主题外，我们建议客户还可以查阅“亚马逊云科技云财务管理指南”和“以人为中心的亚马逊云科技云采用框架（CAF）”，来实现全面的云治理战略。 云治理面临的最大挑战 亚马逊云科技企业策略师Mark Schwartz表示 “治理必须在保证可控和实现赋能这两个目标之间取得平衡”。 良好的治理对其云计划的价值通常会受到经验丰富的企业高管的认可。我们访谈过的大多数亚马逊云科技客户都或多或少尝试建立云的治理机制。然而，企业通常会遇到三个主要挑战： 取得适当的平衡：促进创新的同时还需要保护企业安全，两者之间取得平衡是一件很困难的事。采用云优先策略的创新团队为加速创新，通常需要在最低限制下使用分布式的云资源。但是，申请、提供和部署基础设施需要创新团队进行多次批复，繁重的工作流程减缓了创新团队的速度。 与瞬息万变的监管环境保持同步：需要满足监管要求的企业面临着快速变化的环境，包括地域差异和严格的报告要求。在这样的环境中快速、果断地调整合规机制中的规则极具挑战。 满足敏捷性需求以支持业务转型：有些企业经常通过并购的方式来扩展新客户；有些企业则通过收缩和重组来提高现有业务表现。这些业务转型经常会促进数字战略的转变，而且需要能够适应这些变化的敏捷云治理实践。将组织变革的成果吸收并集成到云治理实践中是一项艰巨的任务。 为应对这些挑战，亚马逊云科技通过定期与客户会面，并有目的地采取措施帮助客户实现治理计划的现代化。下面是我们推荐给企业的三个最具影响力的措施。 有效的云治理措施 反复迭代至理想状态：找到恰当的平衡点需要经验和学习。亚马逊首席执行官Andy Jassy的“经验没有压缩算法”恰如其分的阐述了这个观点。在采用云技术的早期阶段，拥有行业领先治理实践的公司往往用“小步快跑”的方式学习。他们不会在开始这趟旅程之前就尝试建立一套完美的治理控制措施和繁琐的工作流。企业不妨考虑从最重要的治理优先级开始，在多个阶段反复测试并完善公司的治理控制。例如，一开始可以将云使用限制在特定地理位置和情景内。 云治理对企业环境有着广泛的影响。深受企业信任的治理工作人员在实施治理之前会对更改进行测试，这样可以帮助内部团队建立信心。他们还会建议分阶段对云治理控制进行更改。这可以让企业对环境控制进行微调，并最大限度地减少对运营效率的影响。这样的迭代方法，可以为现代化IT治理计划构建所需的组织记忆和专业技能。 在寻求以迭代的方式改进云治理计划的过程中，云资源及其消耗状况的可视化是决策的基础。因为云中的资源可能是暂时的（例如按需提供或停止提供）和可扩展的（例如根据实际需求扩缩容），要做到全面可视化将是一项挑战。当亚马逊云科技客户使用云原生治理服务和产品时，他们对自己所处的云环境将会获得更好的可视化。云原生服务由其他云服务构建，用于处理暂时的和弹性的云资源。可视化的提升让亚马逊云科技客户能够更有信心的选择控制方法，让内部创新人员的工作流化繁为简。 亚马逊云科技客户发现Amazon Audit Manager（一项可自动收集证据、监控合规状况，并优化团队之间的审计协作的托管服务）有助于追踪计划进展以及维持目标状态。 策略即代码，加速治理计划落实：将员工从手动控制中解放出来，让他们专注于业务目标，从而释放企业的潜力。我们经常说 “治理云的唯一方法是从云开始。”有效的云治理计划使用基于代码的云管理方法，在需要为各自的环境定制治理控制时，将企业策略作为代码强制执行。拥有强大的云治理计划的公司依赖于由集中的原生服务提供的托管控制措施，并使用自定义控制措施作为代码来加强托管控制。使用此方法，可以快速部署预防性、主动性、可检测和可响应的控制措施，这有助于企业以最低成本在快速变化的监管环境中扩展治理控制。策略即代码可以灵活地创建更多不同的控制措施，同时又能维持全局标准。这种灵活性让企业可以管理跨业务部门和地区的分布式团队，并最大限度地减少偏离运营标准和安全基线的潜在风险。 大多数亚马逊云科技的客户主要使用Amazon Organizations 和Amazon Control Tower来管理和治理其亚马逊云科技环境，并在适当时利用其他亚马逊云科技服务的治理功能。Amazon Organizations 提供如集中访问亚马逊云科技服务、预防控制、政策执行、资源共享和账单合并等底层治理功能。对于那些希望利用亚马逊云科技推荐的实践来协调和确保其亚马逊云科技环境安全的企业，基于Amazon Organizations 构建的Amazon Control Tower能够帮助他们协调其他亚马逊云科技服务，并提供托管控制。 金融科技服务提供商Behavox通过监控公司通信数据，帮助企业为组织和员工提供安全保护。随着业务的发展，公司需要对云运营进行集中化管理，因而Behavox部署了一项治理解决方案，在强化了自身安全的同时，加快了市场交付速度，并为未来业务持续增长添加新的治理策略和控制奠定了基础。 利用现有资源进行调整和构建：云服务以及利用云服务的业务应用程序比传统的本地应用程序演进更快。因此，云治理需要根据业务环境变化，例如正在进行的并购。许多客户可能会被通用的、跨云的治理解决方案所吸引。但在实践中，在云原生服务上构建了定制化控制措施的亚马逊云科技客户，往往其云治理也更为有效。尤其是当统一的云治理工具必须支持数百个快速发展的云服务时，这一点似乎变得尤为突出。 那些已经建立有效云治理的公司要确定一项核心服务，几乎能够解决其所有云治理需求。然后，他们利用云原生服务及合作伙伴产品的组合来构建对企业非常重要的额外的功能。 华纳兄弟探索公司（WBD）在进行并购时最大限度地减少了运营标准和安全基线的潜在偏差。该案例研究描述了通过基于云原生服务的集中部署，将创建新环境（亚马逊云科技账户）的时间从两个月缩短到两天。WBD面向全球用户提供电视、流媒体和游戏媒体服务。随着始于2018年的几次并购，他们需要一个自动化和集中的流程来创建新账户并应用安全策略。WBD设计了一个集中化的账户创建流程以管理数千个新账户。由于增强了云治理能力，该公司缩短了部署时间和新品上市时间，并降低了成本。 无论身处何处或哪个行业，有效的云治理对于确保企业借助云实现业务成果至关重要。亚马逊云科技通过与客户的沟通表明，云采用计划的成功需要通过安全、高效而灵活的云配置模型，减少对创新的影响。许多客户选择了云原生解决方案组合，它们能够提供托管控制，并支持基于代码的自定义。这种方法使他们能够以迭代的方式提高云治理计划的安全性、灵活性和效率，从而在不断变化的业务和监管环境中游刃有余。

    产业新闻 数字化 云服务 代码

  • 亚马逊云科技宣布推出"百校行" 计划 持续赋能高校云人才培养

    北京——2023年8月16日 亚马逊云科技宣布推出“百校行”计划，携手培训合作伙伴免费为中国百所高校的学生提供云计算学习和实践的资源和平台，从课程资源、以赛促学和提升就业力三个方面助力高校培养高素质的云计算人才。目前，亚马逊云科技已先后在深圳职业技术大学、大连东软信息学院、昆明冶金高等专科学校、郑州信息工程职业学院、广东职业技术学院、黑龙江职业学院、哈尔滨理工大学等学校开展了线下和线上活动，累计触达数千名学生学习云计算课程并参与 Amazon DeepRacer无人驾驶赛车比赛。亚马逊云科技承诺到2025年通过提供免费云计算技术培训帮助包括中国在内的全球2900万人提高云计算技能，“百校行”计划也是践行该承诺的重要一环。 "亚马逊云科技中国数字化技能研究：科技人才带来的经济效益"报告中提到，"85%的受访企业表示未来五年数字化技能人才对业务发展非常或极其重要。同时，有高达 86% 的受访企业面临招聘困难。" 亚马逊云科技大中华区培训与认证部总监纪慧森表示："随着中国各产业数字化转型不断加速，数字经济规模持续扩大，各产业对拥有专业数字化技能的人才的需求也与日俱增。高校是人才培养的关键阶段，能够为企业输送高水平、高素质的未来数字化人才。亚马逊云科技希望与本地培训合作伙伴一起，为更多高校提供全球前沿的教育及培训资源，助力中国云计算人才培养。" 通过"百校行"计划，亚马逊云科技将充分利用全球领先并广泛使用的云技术、丰富的全球教育及培训资源，为高校师生提供支持，培养未来云计算人才。 在课程资源方面，亚马逊云科技为参加计划的师生提供超过600门由专家打造的、可自主安排学习进度的免费数字化培训课程。该系列课程融合了亚马逊云科技的全球最佳实践，覆盖云计算、生成式AI、大数据、机器学习等热门领域，能够帮助学生了解并掌握前沿科技知识。其中，亚马逊云科技近期发布的生成式AI培训课程也包括其中，帮助高校学生构建生成式AI的知识和技能，开启使用生成式AI之旅。 在以赛促学方面，围绕由强化学习、3D 赛车模拟器驱动的1/18比例的全自动驾驶赛车Amazon DeepRacer，亚马逊云科技为参与"百校行"计划的学生提供线上、线下相结合的培训课程，包括Amazon DeepRacer入门介绍、基础原理知识以及比赛与实践进阶课程。同时，亚马逊云科技还专为"百校行"计划的学生打造了Amazon DeepRacer比赛，助力学生通过比赛交流学习心得、提高动手实践能力。 在提升就业力方面，亚马逊云科技为学生免费提供认证考试相关的线上备考课程，助其获得行业认可的亚马逊云科技认证；同时通过提供职业发展和规划、简历优化和面试技巧提升等系列公开课，帮助学生了解就业趋势和企业需求，进一步提升自身的职场竞争力。 深圳职业技术大学电子与通信工程学院副院长王隆杰表示："数字经济在中国经济发展中扮演重要角色，这也带动越来越多职业院校的学生选择了人工智能、机器学习和云计算等前沿技术作为专业方向。亚马逊云科技‘百校行'计划中的Amazon DeepRacer课程和比赛能够降低学生学习人工智能的门槛，提升学习兴趣。通过丰富的实践与比赛活动，学生能够进一步夯实所掌握的知识。此外，我们也希望通过加入该计划，为学生提供更多全球领先的、前沿的课程和实践资源，助力他们提升知识水平。" 大连东软信息学院网络与物联网工程系主任兼计算机与软件学院副院长王红表示："行业专业认证是高校学生就业的一大敲门砖。亚马逊云科技的各类认证在云计算领域备受认可，能够为学生的专业能力提供强有力的背书，帮助他们树立职业信心。通过加入‘百校行'计划，我们的学生有机会学习丰富的课程资源、参加亚马逊云科技认证考试培训，从而提升就业竞争力，解锁更多职业机会。"

    产业新闻 云计算 数字化

  • 亚马逊云科技宣布在以色列推出新区域

    北京——2023年8月14日 亚马逊云科技日前宣布在以色列(特拉维夫)推出亚马逊云科技基础设施区域。新的亚马逊云科技区域将为开发者、初创公司、创业人士和企业，以及政府机构、教育和非营利组织提供更多运行其应用程序的选择，他们可选择亚马逊云科技位于以色列的数据中心向最终用户提供服务，借助亚马逊云科技领先的技术推动创新。很多中国出海企业选择到以色列拓展业务，亚马逊云科技以色列新区域将帮助中国出海企业以更低延迟构建、运行更接近最终用户的应用程序。 "在以色列推出亚马逊云科技区域，让客户能够使用先进的云技术构建应用程序，并实现最高级别的安全性、可用性和韧性。"亚马逊云科技基础设施服务副总裁Prasad Kalyanaraman表示，"以色列的科技创新战略，再加上当地丰富的人才资源，已为创业人士、电子政务和跨国企业创造了一个蓬勃发展的全球中心。云技术是任何数字化转型项目的核心，亚马逊云科技很高兴为能够为色列持续提升公民服务贡献一份力量。" 随着亚马逊云科技以色列（特拉维夫）区域的推出，亚马逊云科技基础设施在全球遍及32个地理区域和102个可用区，并已公布计划在加拿大、马来西亚、新西兰和泰国新建4个区域、12个可用区。亚马逊云科技的区域由一个地理区域内的多个相互独立、且在物理上分隔的可用区组成。亚马逊云科技以色列（特拉维夫）区域由3个可用区组成，每个可用区之间的物理距离，既可以支持客户的业务连续性，也可以为使用多个可用区的应用程序提供低延迟和高可用性。每个可用区都有独立的电力、制冷和物理安全设施，可用区之间通过冗余的超低延迟网络连接。客户可以将他们的应用程序设计为在多个可用区中运行，在获得高可用性的同时可以实现更大的容错能力。 亚马逊云科技以色列（特拉维夫）区域的推出，让客户能够安全地将数据存储在以色列本地，为客户提供更低的延迟，提高生产力和业务运营效率，同时增强实时应用程序的性能。客户还可以借助亚马逊云科技全球领先的云技术推动创新，使用亚马逊云科技涵盖计算、存储、网络、业务应用程序、开发者工具、数据分析、安全、机器学习和人工智能技术等云服务。

    产业新闻 应用程序 云技术 亚马逊

  • Amazon Entity Resolution正式可用，赋能企业提升数据质量、获取客户洞察

    Amazon Entity Resolution利用机器学习帮助企业匹配和连接存储在多个应用程序、渠道和数据存储系统中的记录 ActionIQ、Amazon Ads、Best Western、LiveRamp、Merkle、TransUnion和Unified ID 2.0等客户和合作伙伴已率先使用 北京——2023年8月10日 近日，亚马逊云科技宣布Amazon Entity Resolution正式可用。这是一项由机器学习提供支持的分析服务，可以帮助企业轻松分析、匹配和关联存储在应用程序、不同的数据获取渠道和数据存储中的相关记录。 Amazon Entity Resolution利用基于规则和机器学习的技术自定义工作流，并以此汇总消费者、业务和产品信息。业务分析师和开发人员可以通过内置的预配置工作流程快速提高数据准确性，或者通过自定义工作流程来满足企业需求。借助Amazon Entity Resolution，企业可以更好地了解数据的关联、匹配和链接情况，同时深入挖掘客户洞察、清晰捕捉供应链数据，从而改善运营能力、开展更多有效营销、做好复杂金融投资决策。 亚马逊云科技还宣布计划增加两个 Amazon Entity Resolution 的合作伙伴 LiveRamp 和 TransUnion，同时增强与 Unified ID 2.0 开源框架的互操作性。通过这些集成功能，客户将能更轻松地翻译或丰富自己的记录，同时更好地保护信息并减少数据移动。 很多类似产品库存单位（SKU）、通用产品代码（UPC）和同一产品的制造商代码等的有关客户、企业和产品的信息记录，被越来越分散地存储在很多企业的数百个不同应用程序、渠道和数据存储中。例如，企业可能希望将近期的消费者互动行为（例如广告点击、删除购物车商品和购买行为）与其特有的身份相关联，进而通过跨应用程序（例如广告平台、忠诚度计划和电子商务系统）更好地了解消费者的购物习惯。 为了关联这些记录，企业通常会使用自主开发的复杂数据获取渠道和与外部合作伙伴相集成的组合，但是联合分析不同格式的或不完整信息的记录并非易事。为了构建这些工作流，企业不得不投入高昂的开发资源，耗费数月的同时不断更新数据获取渠道。若要添加机器学习技术以实现更准确、更具前瞻性的匹配，就需要更专业的技能和额外的开发时间，用于收集和规范大量的精选数据，同时进行训练和匹配测试，并部署机器学习模型。 很多企业依靠外部的解决方案进行记录匹配，而非构建自己的分析解决方案，但这种方式也面临着一些挑战。利用现成的供应商需要企业与每个合作伙伴建立并维护定制的数据获取渠道，并且在每次集成时都要将敏感数据复制到外部的平台，这样一来便增加了数据泄露的风险。此外，企业每次还需不断验证和更新这些渠道，不仅耗时耗力，还需要合作伙伴和客户的大量投入。正是因为这些挑战，许多企业无法轻松地匹配、关联，以及消除重复记录，而且常常无法充分利用数据中的洞察。 借助Amazon Entity Resolution，企业可轻松通过灵活的预配置工作流，在几分钟匹配和关联存储在多个应用程序、渠道和数据存储系统中的相关记录，即使记录所含的信息是缺失或不完整的。在Amazon Management Console中，用户可以在没有实体解析或机器学习模型方面的任何专业知识的情况下，利用预置的机器学习技术，为任何形式的信息条目匹配以及为任何级别的准确度需求轻松定制基于规则的工作流。 利用Amazon Entity Resolution，客户可以设置更高的阈值实现精准匹配，也可以设置更低的阈值，以便在更广泛的结果中集中匹配数据。例如，金融服务公司可以使用Amazon Entity Resolution，通过跨账户、信用卡和借记卡精确匹配交易，从而防止金融欺诈的发生；航空公司也可以使用Amazon Entity Resolution分析和关联数百万条消费者的互动数据，这些数据涵盖票务、机场贵宾室、客户支持和忠诚度计划等各个方面，即使某些客户记录只包括客户档案的部分信息。使用Amazon Entity Resolution，企业可以更深入地了解数据的关联方式，从而获取新的洞察、增强决策能力，并基于对记录的统一视图改善客户体验。 "来自各行各业的亚马逊云科技的客户在日常决策时都依赖准确的数据，从而获得更好的业务结果。如今，关于客户、产品和企业的信息通常是碎片化的，存储在多个不同的地方。如果企业不开发定制的数据集成和规范化解决方案，便很难获得宝贵的洞察、改善客户体验、优化供应链和增强决策能力。但是，构建这些解决方案不仅昂贵，而且还需要持续的维护。"亚马逊云科技应用程序副总裁Dilip Kumar表示，"Amazon Entity Resolution让企业能轻松地匹配记录，并链接到灵活的、可扩展的现有应用程序工作流上，从而更快速地获取全面的数据洞察，在充分释放数据价值的同时改善业务结果。搭配亚马逊云科技庞大的分析解决方案组合，Amazon Entity Resolution可以更轻松地匹配和关联来自多个数据湖和数据存储系统的数据，帮助客户将数据保存在原始位置，实现zero-ETL的未来。" 亚马逊云科技即将把Amazon Entity Resolution与合作伙伴LiveRamp和TransUnion的方案以及Unified ID 2.0开源框架相集成，让客户能够轻松地利用通用的行业标准转换或丰富记录。Amazon Entity Resolution将使客户更容易地把通用的行业标准与自有数据相关联，同时最大限度减少数据在亚马逊云科技之外的移动。 对于希望在类似Amazon Clean Rooms的清洁数据环境中与合作伙伴进行协作的客户来说，他们可以利用Amazon Entity Resolution的自动化工作流程来识别数据集之间的共同数据身份标识，并更轻松地关联记录。通过这些集成，企业可以更轻松地与业务合作伙伴一起，针对供应链优化或广告测评等场景分析数据，同时保护敏感信息。 Amazon Entity Resolution目前在美国东部（俄亥俄州）、美国东部（北弗吉尼亚州）、美国西部（俄勒冈州）、亚太地区（首尔）、亚太地区（新加坡）、亚太地区（悉尼）、亚太地区（东京）、欧洲（法兰克福）、欧洲（爱尔兰）和欧洲（伦敦）正式可用，很快也将登录亚马逊云科技其他区域。 ActionIQ是一家企业客户数据平台服务提供商，致力于解决复杂的数据问题，如受众分层、客户全方位服务、实时定制推荐以及旅程编排，帮助企业在客户体验的每一个环节激活数据价值。"我们很高兴能成为最早使用Amazon Entity Resolution的客户，它与我们希望实现客户数据现代化的愿景一致。ActionIQ平台由亚马逊云科技提供支持，致力于帮助营销人员无缝访问客户数据，提升企业的整体客户体验。"ActionIQ首席产品官Justin DeBrabant表示，"在最初试用时，Amazon Entity Resolution自定义工作流程的灵活性，以及匹配数据的准确率很快达到了行业标准，这给我们留下了深刻的印象。Amazon Entity Resolution将帮助营销人员提高数据价值，从而加速身份解析和营销技术领域的持续转型。" LiveRamp是领先的数据协作平台，通过一致的身份框架帮助企业访问、管理、激活和分析数据。"身份解析是企业充分释放数据价值的一个基本要求，也是专注于客户洞察的营销团队、分析师和模型构建者的关键需求。"LiveRamp商务云副总裁Noel McMichael表示，"LiveRamp与亚马逊云科技的合作旨在实现以隐私为中心的身份工作流程。作为Amazon Entity Resolution合作伙伴，我们期待通过推进客户智能、加强合作伙伴协作以及在企业范围内实现更好的业务成果，来为企业在云上提供更多价值。"

    产业新闻 机器学习 应用程序 RESOLUTION 亚马逊

  • 亚马逊云科技中国北京与宁夏两个区域实现100%采用可再生能源

    北京——2023年8月9日 近日，在《亚马逊2022年度可持续发展报告》(以下简称《报告》)中，亚马逊宣布2022年亚马逊云科技全球19个区域已经实现100%采用可再生能源，由西云数据运营的亚马逊云科技中国(宁夏)区域和光环新网运营的亚马逊云科技中国(北京)区域也位列其中。今年是亚马逊第五次发布可持续性发展报告，介绍亚马逊在实现净零碳排放目标与践行企业社会责任等方面取得的进展与成效。作为亚马逊可持续发展之旅的重要部分，亚马逊云科技致力于从采用可再生能源、提升能源效率、降低隐含碳排放、负责任地用水、推动循环经济等方面，提高云自身的可持续性，助力客户减少能源消耗和碳排放。《报告》显示，亚马逊云科技在2022年完成了多个可持续举措，包括：在全球完成16个低碳混凝土和10个低碳钢筋建造的数据中心;将服务器使用寿命从四年延长至五年、网络设备使用寿命从五年延长至六年。此外，按照每千瓦时0.19升水计算，亚马逊云科技数据中心的水利用率(WUE)指标提高了24%。截至2022年，亚马逊云科技在全球已有20个数据中心使用循环水进行冷却。 采用可再生能源，践行可持续发展承诺 亚马逊的目标是到2025年前实现100% 使用可再生能源支持企业运营，比原计划提前五年。截至目前，亚马逊在全球已打造超过400个可再生能源项目，可提供超20吉瓦（GW）的可再生能源，总量较2021年提升了67%。得益于遍布全球的可再生能源项目，2022年亚马逊企业运营所使用的90%的电能都来自于可再生能源。亚马逊在中国支持的首批两个可再生能源项目——山东太阳能发电厂和乾安风能发电厂已正式投入运营，预计每年可产生49.6万兆瓦时（MWh）的清洁能源，相当于25万中国普通家庭的用电量。 提升能源效率，打造可持续发展的云基础设施 从数据中心和硬件设备的设计，再到运营情况建模，亚马逊云科技聚焦于全方位提升基础设施效率，降低数据中心能耗。研究显示，与本地计算负载相比，亚马逊云科技可以将客户的工作负载碳足迹降低近80%。当亚马逊云科技实现100%采用可再生能源，客户工作负载的碳足迹可降低高达 96%。 通过加大自研芯片的投入与创新，亚马逊云科技驱动了成本和性能的同步优化并有效降低能耗。例如，亚马逊云科技推出的Amazon Graviton3自研芯片所支持的计算实例性能较前一代提升了25%，能耗降低60%；基于Amazon Inferentia机器学习推理芯片的计算实例效率提升了54%，而成本却降低90%；亚马逊云科技在2022年推出的Amazon Trainium机器学习芯片，能够减少生成式AI模型训练的时间和成本，与计算实例相比，可减少62%的成本和29%的能耗。 冷却是亚马逊云科技数据中心能源消耗的主要来源之一，亚马逊云科技也不断在提升冷却效率方面进行创新。基于实时传感器数据，亚马逊云科技能够在全年不同时段匹配相应的冷却技术，适应天气变化。此外，亚马逊云科技还对数据中心冷却系统设备的使用寿命和气流效率进行优化。 降低隐含碳排放，减少业务开展各环节碳排放 亚马逊云科技致力于削减自身在数据中心构建和硬件制造相关环节的隐含碳排放。在数据中心建设环节，通过跟踪整个原材料生产制造过程的碳足迹工具测算得知，混凝土以及钢筋是产生二氧化碳的重要来源，为此亚马逊云科技正在积极降低如混凝土及钢筋等建材在生产过程中的碳排放。 同时，亚马逊云科技也致力于持续减少与自身硬件制造相关的隐含碳排放，比如处理器和固态硬盘等硅基设备。这些排放主要来自于材料开采和产品制造，因此芯片制造的脱碳之路涉及到生命周期的各部分。为此，亚马逊云科技正在与供应商展开合作，帮助他们提高能源效率并在运营中使用更多可再生能源。 稳步推进"水资源正效益"，实现水资源的合理利用 亚马逊云科技宣布到 2030 年实现"水资源正效益（Water+）"，即回馈社区的水资源将超过自身直接消耗的用水量。为实现这一承诺，亚马逊云科技采取四项关键策略，包括提高用水效率、使用可持续的水资源、回馈水资源供社区再利用以及支持水回馈项目。亚马逊云科技利用先进的云服务实现行业领先的用水效率，比如运用物联网技术分析实时用水量、识别并修复泄漏点，还通过在全年大部分时间借助室外冷空气而不是冷却水为众多设施降温，进一步提升运营效率。此外，亚马逊云科技尽可能地使用可持续的水资源，如再生水和雨水。再生水可用于灌溉和工业应用等，从而将珍贵的饮用水留给社区。同时，亚马逊云科技还在业务所在社区投入更多水回馈项目，为用水紧张的社区提供清洁水、环境卫生和个人卫生服务，提供更多用水来源来增加水资源供应并改善水质。 延长设备使用寿命，构建循环经济 延长设备使用寿命是亚马逊云科技可持续发展的重要一环。一方面，亚马逊云科技通过延长服务器和网络设备的产品生命周期减少碳排放；另一方面，亚马逊云科技逆向物流计划让组件再利用成为可能，通过将功能齐全、经过数据擦除的退役服务器进行安全拆解，对其组件进行修复和测试，实现部件的重复利用。

    产业新闻 数据中心 可再生能源 可持续发展

  • EVERSANA携手亚马逊云科技将人工智能驱动制药应用于整个生命科学行业

    北京——2023年8月8日 全球领先的生命科学行业商业服务提供商EVERSANA正式宣布与亚马逊云科技合作，加快生成式AI在整个生命科学行业的应用。双方将携手利用生成式AI的力量，帮助制药和生命科学制造商提高效率和商业价值，同时改善患者的治疗效果。 为了满足行业的特殊需求，EVERSANA和亚马逊云科技将在整个制药商业化价值链中识别、开发和部署具有高影响力的解决方案。EVERSANA将利用数字和AI创新能力，同时借助Amazon Bedrock帮助客户在应对挑战时选择最佳的基础模型。Amazon Bedrock是亚马逊云科技的一项完全托管服务，用于构建和扩展生成式AI应用，通过简单的API即可访问一系列行业领先的基础模型。 EVERSANA和亚马逊云科技将共同推广AI在整个生命科学行业的应用——即AI驱动制药，提供世界级的安全和隐私控制，并遵守负责任的AI开发框架，最终将AI惠及患者、医疗服务提供商以及支付方。初步规划的应用包括： 医疗和监管审查流程解决方案，帮助优化耗时的手动合规操作。 现场和患者协助解决方案，例如聊天机器人，能够自动处理日常任务、提供更准确的响应并改善用户体验。 疾病和产品内容生成和个性化服务，帮助生命科学品牌改善与医疗服务提供商和患者的互动和教育。 “我们相信，AI影响力不断增强，让我们处在一个生命科学行业的拐点。它将改变企业的业务能力，并重新思考从客户体验、全渠道互动到软件开发和运营模式的各个方面。”EVERSANA首席执行官Jim Lang表示，“在人力和基于AI的服务之间找到最佳平衡的企业将在行业中取得飞跃，制药行业也不例外。EVERSANA的目标是与亚马逊云科技携手，将AI引入到整个生命科学行业，即AI驱动制药，从而塑造数字化转型的未来，同时为我们的客户创造价值，并为患者的生活带来显著改变。” 十多年来，EVERSANA一直在将AI用在不同的商业化服务中，包括咨询、监管、合规、代理、现场部署、患者服务和渠道管理。近年来，EVERSANA凭借预测分析平台ACTICS，以及为医疗服务提供商提供AI生成内容，屡获AI创新奖项。EVERSANA与亚马逊云科技的合作有望通过亚马逊云科技强大而灵活的生成式AI服务，以及经过验证的安全、合规、可扩展解决方案的能力，提高未来AI创新的速度和覆盖范围。 “医疗与生命科学行业的客户正在使用亚马逊云科技的服务，最大限度地了解和利用生成式AI的机会。”亚马逊云科技医疗保健与生命科学行业总经理Dan Sheeran表示，“与EVERSANA一起，我们可以重新定义客户体验和商业交付模式，最终加快创新并提高整个医疗护理全过程的效率。通过合作，我们能够安全地定制可大规模部署和无缝集成的基础模型，进而充分利用生成式AI在生命科学领域的能力。”

    产业新闻 人工智能 医疗护理 亚马逊

  • Amazon QuickSight推出生成式BI功能，升级自然语言人机交互

    北京——2023年8月7日 亚马逊云科技近日宣布，正在将Amazon Bedrock提供的大语言模型能力与支持自然语言问答的Amazon QuickSight Q相结合，在Amazon QuickSight中提供生成式BI功能。该功能很快将在Amazon QuickSight上线，帮助企业轻松探索数据、发现并分享洞察。借助Amazon QuickSight中新增的生成式BI功能，业务分析师能够使用自然语言轻松执行日常任务，包括： 基于Amazon QuickSight Q全新的视觉创作体验功能，在几秒钟内创建数据可视化图表； 使用自然语言微调和格式化图表效果； 无需学习特定语法，通过自然语言即可创建计算任务。 针对使用仪表盘并需要与之进行交互的业务用户，亚马逊云科技还发布了Stories功能，助力业务用户使用生成式BI的强大能力，通过自然语言提示来生成、定制和共享极具信息量的可视化图表。 为所有用户加速数据驱动的决策 这些新功能能够帮助业务分析师快速创建仪表盘，并帮助业务用户使用数据轻松创建强大和可共享的图表。 使用自然语言构建可视化内容 业务分析师使用自然语言简单描述想要的可视化内容，就可以快速生成可视化图表，这种由Amazon QuickSight Q提供的全新流畅创作体验，加速了仪表盘的创建流程。业务分析师可以一键将可视化内容添加到分析报告中。 业务分析师还可以在创作体验窗口顶部选择新的“Ask Q”选项来使用这一新功能，然后用自然语言描述他们希望看到的数据。“Q for authoring”可以回答诸如“鞋子”或“顶级客户”等模糊问题，也可以回答“圣安东尼奥2020年各月的鞋子销售量”等精确问题。它还能提供相关备选问题的建议，帮助业务分析师查看并解决一问多答的模糊情况。在将可视化内容添加到仪表盘之前，用户可以通过调整问题术语（例如，应用筛选器或更改度量），轻松地对其进行迭代。例如，可以使用点击方式来更改视觉内容类型或配置预测时间窗口。 在分析报告中使用自然语言优化可视化内容 用户使用生成式BI在仪表盘和报告中编辑可视化内容，就像使用自然语言描述变化一样简单。用户使用可视化内容中新的Build for me菜单选项，可以减少更新所需的操作步骤。 使用这项功能很简单。用户只需打开已有的分析报告，选择要更改的可视化内容，选择“Build for me”菜单选项，然后用通俗易懂的语言描述更改。例如：“更改为条形图”或“将日期轴更改为月份”来快速更改视觉图表的格式。 使用自然语言创建计算字段 创建一个新的计算任务和问Amazon QuickSight Q几个问题一样简单！用户只要简单描述一下计算任务，Amazon QuickSight就会生成相应的表达式语法。使用自然语言生成表达式可以节省时间，这对于那些刚接触Amazon QuickSight或不熟悉特定表达式语法的人尤为可贵。 用户还可以使用“Build for me”按钮生成计算任务。该功能通过生成表达式预览，让用户在添加任何计算任务前都有机会再检查，并且可以使用Amazon QuickSight表达式语法直接编辑所生成的计算任务。 创建和共享丰富的数据故事 为了向其他利益相关者进行展示，业务用户通常要花费大量时间从仪表盘中提取数据和洞察。为此，他们通常会将视觉内容复制并粘贴到BI系统之外的各种共享文档中，但这可能无法满足数据治理的要求，也会影响获取洞察的时效性。 Amazon QuickSight中新增的Stories功能可帮助业务用户通过信息丰富的图表来解读数据并分享洞察。Stories功能将数据驱动的洞察、真实世界的专业知识和人工智能结合在一起，所有这些都融入了交互式的设计。有说服力的数据故事可以帮助团队更快地得出结论并推动业务决策。 业务用户可以简单地用自然语言输入他们想要的故事描述，并让Amazon QuickSight在几秒钟内生成一个故事。Amazon QuickSight中的Stories功能将相关仪表盘中的视觉内容与基于文本的数据描述和分析结合在一起，包括其与常见业务问题之间的关系（如争取新客户或减少客户流失等）。用户可以灵活地从零开始创建故事，或通过简单的点击对故事进行修改。 准备就绪的企业级Amazon QuickSight：可治理、安全且可扩展 作为一个完全托管的安全解决方案，Amazon QuickSight的生成式BI功能可以开箱即用，加速客户的数字化转型进程。在Amazon QuickSight中使用生成式BI的优势包括： 图表中的计算任务由Amazon QuickSight执行，并且使用在Amazon QuickSight Q中久经验证的技术构建，降低了大语言模型中可能出现的数据幻觉风险。 Amazon QuickSight Q可以让业务分析师通过添加所在企业特有的缩略语及其他术语，来提升他们在特定上下文中的语言理解。 AI生成的数据洞察是可以后续被手动调整的，这样既能加速业务用户构建并优化最终结果，又不会限制他们的领域专长和独到见解。 Amazon QuickSight Q实现了数据准备的自动化，使用户能够更快地准备数据，以支持自然语言查询。自动化数据准备利用机器学习（ML）来推理数据的语义信息，并将其作为关于特定列（字段）的元数据添加到数据集中。 与Amazon QuickSight Q一样，生成式BI将用户的所有数据都存储于亚马逊云科技账户中，用户可以享受到亚马逊云科技的安全和合规优势。Amazon QuickSight不会使用客户数据来训练生成式BI的底层大语言模型。 Amazon QuickSight的持续创新 从诞生的第一天起，Amazon QuickSight作为云原生的serverless BI服务一直在持续快速创新，其中包括推出机器学习洞察、Amazon QuickSight Q、全面而易用的嵌入选项，以及分页报告——所有这些都已集成在统一的用户体验中。目前，Amazon QuickSight正在为全球数千家客户的商业智能和嵌入式分析提供支持，这些客户包括纳斯达克、美国橄榄球联盟、沃尔沃、Capital One和西门子。随着生成式BI的推出，Amazon QuickSight在重新构想企业如何更快地将数据转化为影响力方面迈出了飞跃性的一步。

    产业新闻 人机交互 生成式BI

首页  上一页  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 尾页
发布文章

活动预告

更多

论坛

更多

相关标签

课程视频

更多