无论是千行百业的数智转型，还是云平台的业务探索，都已进入阶段性的“深水区”：就行业企业而言，发掘数智富矿，通过数据与信息指导增长，几乎成为了一种共识，上云成为必然选择，这样，他们后续面临的问题，就从要不要转型，转向了如何发展；在这样的背景下，云平台所提供的服务与工具，也就不能够停滞在倡导和助力数智转型的初期，而是面临更多在企业日常运行中出现的个性和共性的实际问题。

在这个阶段，激发千行百业数智动能，需要什么样的云应用？在前不久亚马逊云科技的re:Invent 2022全球大会上，可以看到，这个元老级的云服务提供商，倡导的不止创新，更将永续性、针对性作为了创新的关键词。同时，协作与融合，也被亚马逊云科技作为了云服务与工具创新应用的重要内涵。

从re:Invent 2022的相关内容来看，亚马逊云科技的应用服务创新，已经进入第三阶段。就笔者的了解，第一阶段，重点是为企业转型提供数智基建；第二阶段，在数智基建的基础上，衍生了针对重点行业、领域不同需求的大量个性工具；目前的第三阶段，一个显著的新要点是，“寻求行业共性需求”。

在笔者看来，这一方面能够提升云平台本身的创新效率，另一方面也能够推动企业在现阶段更好地挖掘数智转型带来的新生潜能，用更高的能效深入数智化进程。

在行业应用服务创新部分，亚马逊云科技此次带来的新意，重点涉及四个部分。

供应链解决方案 Amazon Supply Chain，可帮助供应链领导者减轻风险并降低成本，提高供应链弹性，广泛应用于制造、汽车、零售与快消、化工、医疗等行业中。

亚马逊云科技Amazon Supply Chain副总裁Diego Pantoja-Navajas表示：“客户告诉我们，无差异化的繁重工作，如在不同供应链解决方案之间进行数据连接，限制了他们快速预见、应对潜在供应链中断的能力。”

Amazon Supply Chain聚合了相关数据，并提供可视化、交互式的仪表板，为客户采取行动提供洞察和建议。同时，基于机器学习实现的供应链，可根据之前的采购订单预测交货时间、突出潜在风险。这些，让客户能够拥有更韧性的供应链。

用数智技术，解决行业发展中的基础性问题，这将极大提升其发展效率。

智能客服服务Amazon Connect，可在云端设置可扩展、低成本的呼叫中心。直接解决呼叫中心此前常见的管理成本高昂且缺乏灵活性、必须投资复杂的专有硬件和系统、无法轻易扩展等问题。

集成地理空间数据的机器学习平台Geospatial ML with Amazon SageMaker，开创性地将地理空间数据集成到机器学习平台，让获取高质量地理空间数据集变得简单，让灾害应对、城市规划、门店选址、气候预测更智能，可广泛应用于监测气候变化、优化门店选址、优化农业收成、协助规划可持续城市发展、评估风险和保险索赔等工作，既提升日常工作效率，也有助于减少自然灾害发生时带来的损失。

数字孪生工具Amazon IoT TwinMaker，让开发人员能够轻松地创建建筑物、工厂、生产线和设备等真实系统的数字孪生模型；让客户轻松便捷地在智能建筑物、制造、施工、能源、电力和公用事业等行业制定更完善的运营和战略决策，以协助监控和改进工业运营。

总结来看，亚马逊云科技正在通过建立在自身技术能力以及与客户良好沟通基础上的行业应用服务创新，从行业的共性需求入手，全面提升企业数智化运行的效率。

如亚马逊云科技CEO Adam Selipsky在主题演讲中所说：“我们的客户每天都在探索他们的想象力，我们深知这一点，因为客户正在邀请我们和他们一起造梦，我们通过打破限制、理解多元信息以及通力协作来实现更多创新，这是我们的目标，也是我们的工作。”（丁科技网原创，转载务必注明“来源：丁科技网”）