近期，亚马逊云科技将与西门子展开云边合作，利用亚马逊云科技的人工智能和机器学习、数据分析、物联网和存储等云服务，以及西门子的工业边缘解决方案，共同合作赋能制造业客户。基于云边协同解决方案物联网科技，西门子自动化成都工厂成功搭建工业垃圾自动分拣系统。依托西门子边缘解决方案和亚马逊云技术的人工智能和机器学习服务，系统将分拣准确率从70%大幅提升至97%以上，危废分拣准确率从90%提升至近100%。

亚马逊云技术和西门子开启云边缘合作，实现制造业的数字化转型

云边协同是云计算和边缘计算的有机结合。随着边缘设备在工业场景中的应用，云计算与边缘计算的融合提升工厂的数字化、智能化成为制造业数字化的必由之路。

双方联合推出的云边协同技术框架，集成了西门子工业边缘解决方案和亚马逊云技术的人工智能和机器学习、数据分析、物联网和存储等云服务。西门子工业边缘解决方案包括边缘设备、边缘应用和边缘管理平台，为数据上云提供一整套解决方案。 Siemens IndustrialEdge可以在本地实时处理海量数据，满足低数据延迟和本地合规的要求；同时提供丰富的本地应用，包括数据处理、数据可视化、数据传输到云端或IT基础设施。西门子工业边缘数字平台将相关数据传输至云端，充分利用云端灵活高效的计算和存储资源，实现快速信息共享，以及复杂计算推理和机器学习训练。并且通过 Siemens CloudConnector，客户可以轻松便捷地连接到 Amazon Cloud Technology 的云服务。此外物联网科技，西门子工业边缘设备还支持亚马逊云技术提供的开发工具包（SDK），实现云、边、端协同。

基于西门子的工业边缘解决方案，客户可以使用亚马逊的人工智能和机器学习、数据分析、物联网和存储等云服务，对工业现场产生的海量数据进行传输、存储和实时传输。处理和分析。客户可以基于 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，一种对象存储服务）构建数据湖；通过 Amazon IoT Core 和 Amazon IoT SiteWise 等服务，客户在本地对数据进行预处理或脱敏1号站平台，然后将数据从传感器传输到云湖，以解决边缘设备存储容量有限等问题。通过 Amazon Glue（完全托管的 ETL 服务）处理云数据湖中的数据，并通过 AmazonElastic MapReduce（Amazon EMR，托管 Hadoop 框架）实时分析流数据源，以支持大数据分析；通过 Amazon SageMaker Services 进行机器学习，客户将机器学习与传统工业控制设备相结合，在云端执行机器学习模型训练和推理。

将西门子的工业边缘解决方案与亚马逊领先的云服务相结合，制造客户不仅可以利用边缘计算的低延迟和数据本地化优势，还可以利用丰富的云原生服务来获得更好的部署质量检测解决方案，数据分析、预测性维护等，助力制造业数字化转型。亚马逊云科技还将拥有解决方案中心等专业团队，支持客户实现云端协同。

基于云边协同，西门子自动化成都工厂构建了以机器学习为核心的工业垃圾自动分拣系统。在工厂的废品回收线，西门子工业边缘解决方案以安全可靠的方式收集并上传废品数据到云端1号站登录网址，通过亚马逊云技术在云端训练机器学习模型，并将训练好的算法模型发送到边缘最终边缘端设备分析垃圾图像信息进行区分分类，分拣准确率从70%左右提升到97%以上，危废分类准确率从90%提升到接近100%，分拣逐步实现。在这个过程中没有人为干预。

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true中关村在线报道2952近日，亚马逊云科技将与西门子启动云边缘合作，利用亚马逊云科技的人工智能和机器学习、数据分析、物联网和存储等云服务一号站娱乐平台注册，以及西门子的工业边缘解决方案，共同打造赋能制造业客户。基于云边协同解决方案，西门子自动化成都工厂成功搭建工业垃圾自动分拣系统。系统依赖西门...