利用Amazon Panorama Appliance，客戶可以使用現有的本地攝像頭分析邊緣環境中的視訊源，提升質量控制、優化供應鏈並增強消費者體驗
日前，亞馬遜雲科技宣佈Amazon Panorama Appliance正式可用，客戶可將這一新裝置安裝在設施環境中，執行應用程式對於來自本地攝像頭的多路視訊流進行分析。Amazon Panorama Appliance讓客戶可以使用計算機視覺技術，快速輕鬆地對生產線進行視覺檢查（如發現製造零件中的缺陷），增強快餐服務的客戶體驗（如監控排隊情況）或優化實體零售店佈局（如改進貨品擺放、庫存檢查等）。至此，Amazon Panorama Appliance與Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment 和 Amazon Lookout for Vision四大亞馬遜雲科技服務一起，成為業界最全面的雲邊協同工業機器學習服務套件。
來自工業、酒店、物流、零售和其他行業的客戶希望使用計算機視覺來更快地做出決策，並優化運營。這些企業通常已經安裝攝像頭，但往往仍在採用人工方式運作，例如通過觀看實時視訊流從攝像頭網路中提取有價值資訊，這個過程既乏味又昂貴，且難以擴充套件。雖然一些智慧攝像頭支援實時視覺檢查，但用新智慧攝像頭替換現有攝像頭的成本可能會過高。並且，智慧攝像頭通常因為支援的用例不夠廣泛、且需要額外調整以適配而不夠高效。例如，客戶由於環境的簡單變化（如照明、攝像頭位置、或生產線速度）需要升級智慧相機，通常需要聯絡其供應商尋求支援，既昂貴又耗時。或者，一些客戶將視訊從現有的本地攝像頭髮送到第三方伺服器，但所需的網際網路頻寬成本高昂，設施也有可能位於網際網路連線速度較慢的偏遠地區，所有這些因素都會降低分析的實用性。因此，大多數客戶受困於使用緩慢、成本昂貴、容易出錯或需要手動流程開展視覺監控和檢查任務，這些任務無法擴充套件，並可能導致缺陷遺漏或運營效率低下。
Amazon Panorama Appliance是一種新裝置，通過使用現有的本地攝像頭，藉助計算機視覺就地分析視訊流，幫助客戶改善運營並降低成本，從而應對這些挑戰。客戶可以通過將Amazon Panorama Appliance連線至其網路，在幾分鐘內啟用，識別用於分析的視訊流。由於計算機視覺處理在Amazon Panorama Appliance所在的邊緣環境位置就地發生，客戶可以節省頻寬成本，並可在網際網路頻寬有限的地方使用。此外，Amazon Panorama Appliance與Amazon SageMaker（亞馬遜雲科技機器學習平臺服務，可讓資料科學家和開發人員輕鬆構建、訓練和部署機器學習模型）整合，客戶可在Amazon SageMaker中更新其計算機視覺應用，並將模型部署到Amazon Panorama Appliance上。對於不想自己構建計算機視覺應用的客戶，德勤、TaskWatch、Vistry、索尼和埃森哲等Amazon Panorama合作伙伴網路可提供廣泛的解決方案，滿足製造、建築、酒店、零售和其他行業的獨特需求。例如，零售行業客戶已藉助Amazon Panorama合作伙伴開發計算機視覺應用，這些應用可以分析客戶流量，以幫助優化商店佈局和貨品擺放，分析那些需要額外配備人員以協助顧客的高峰時間段，並量化庫存管理。
亞馬遜雲科技全球機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示：“建築、酒店、工業、物流、零售、運輸等各行各業的企業渴望改善運營並降低成本。計算機視覺為實現這些目標提供了寶貴的機會。然而，企業往往會面臨一系列如技術的複雜性、有限的網際網路連線、延遲和現有硬體不足等諸多挑戰。我們構建了Amazon Panorama Appliance來幫助應對這些挑戰，客戶可以利用現有的本地攝像頭，通過計算機視覺加速檢查任務，降低運營複雜性並改善消費者體驗。”
在美國、加拿大、英國和歐盟，Amazon Panorama Appliance現可通過Amazon Elemental銷售。Amazon Panorama服務現已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國西部（俄勒岡）、加拿大（中央）和歐洲（愛爾蘭）區域正式可用，其他區域也將很快推出。
辛辛那提/北肯塔基國際機場是位於肯塔基州希伯倫的公共國際機場，為辛辛那提三州地區的旅客提供世界一流的服務。“CVG 機場致力於通過持續創新和戰略合作提供世界一流的旅客體驗。”辛辛那提/北肯塔基國際機場首席創新官Brian Cobb表示，“通過在 Amazon Panorama上使用 TaskWatch 的應用程式，我們將機器學習引入現有的 IP 攝像頭，並自動監控超 70,000 平方英尺機場交通通道的擁堵情況。 一旦檢測到問題，例如車輛失靈，TaskWatch 應用就會向機場工作人員傳送實時警報，以便他們及時提供幫助，保持道路暢通並減少旅客延誤。”
溫哥華弗雷澤港務局是北美第三大港口，每年處理 350 萬臺集裝箱。“我們需要一個解決方案來優化地面運營，並加速每天進入港口的數千個集裝箱的檢查工作。”溫哥華弗雷澤港務局運營總監 Greg Rogge 表示，“我們認為機器學習可以為我們解決這個問題。 在德勤的幫助下，我們正使用Amazon Panorama 和其他先進技術來識別和跟蹤集裝箱。我們的客戶受益於將資料饋送到區塊鏈系統的實時可見性，港口也能夠識別現有流程中的改進機會，進一步提升效率。”
Tyson Foods, Inc.是美國最大的食品公司，專注於應對當今世介面臨的一些最大的可持續發展挑戰。Tyson Foods, Inc.新興技術高階經理Barret Miller表示：“Tyson Foods團隊與 Amazon ML Solutions Lab 合作構建計算機視覺模型，用於對生產線上的包裝產品計數，以確保質量。這些工作讓我們可以使用Amazon Panorama，為包裝線開發自動化解決方案。”