10 月 22 日，在亚马逊云科技的一场行业分享中，行业集群总经理 Ozgur Tohumcu 提到，亚马逊运营网络中已部署超过 100 万台机器人。他把当前的变化归纳为三个趋势，自动驾驶经过多年训练与部署开始进入大规模落地阶段，物理 AI 在工业场景中的应用不断扩大，全球大型企业正在向智能体架构和智能体组织演进，应用范围覆盖销售、营销、采购、供应链管理和制造。
单点收益有限，链条打通才有效
Tohumcu 认为真正的效率突破很少来自单个环节。汽车软件的设计、开发、验证、部署四个阶段都能吃到 AI 的红利，设计阶段迭代更快，开发阶段有编程助手提升工程师效率，验证阶段可以快速生成仿真工况做高并发测试。供应链排在第二位，重构难度大但降本空间最大，智能体跨系统取数能把价值和流程简化搭起来，一家典型传统车企若重塑供应链运营能省下数十亿美元。
他举的例子是工厂推广。德国某家工厂试点效果极好，但要推广到 140 家工厂，每位厂长都在管理自己的运营体系，需要证明这套体系对每家工厂都有作用。另一道关卡是财务，一辆车上跑得通的方案，推广到大型车企数千万辆的体量后成本可能显著增加，企业甚至要重新选择基础模型以压低长期运行费用。
数据架构与区域化
制造环境里运营数据与 IT 数据常常割裂，把 MES、PLM 等不同来源的数据连接起来是许多客户仍需补上的一环。在区域层面，数据主权要求叠加关税影响，企业的应对方式是在保持全球化运营的同时把更多事情区域化，亚马逊云科技在德国建的欧洲主权云就指向这类需求。
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