2021年11月11日，亞馬遜雲科技賦能技術合作夥伴智信遠景，幫助其不斷優化攬月雲智慧供熱與智慧用熱解決方案，打造出行業領先的SaaS服務平臺，以更優化的解決方案促進供熱行業節能減排，助力行業實現 “雙碳” 目標。智信遠景利用亞馬遜雲科技機器學習服務Amazon SageMaker，快速實現熱負荷預測與智慧排程。自2019年與亞馬遜雲科技開展技術合作以來，智信遠景攬月雲平臺面向城市集中供熱企業的應用中新接入了500多個換熱站，覆蓋供熱面積達3000萬平方米左右，累計節能量摺合標準煤10萬噸，相當於減少二氧化碳排放量30萬噸。此外，智信遠景還採用亞馬遜雲科技智慧湖倉架構、通過資料分析服務挖掘使用者需求，為使用者提供更舒適的智慧供熱體驗；並依託亞馬遜雲科技眾多開箱即用的雲服務，不斷降低成本，簡化運維並加速應用創新，產品功能釋出週期由原來的3個月縮短至1個月，將更多精力投入到核心業務開發中，實現業務升級。
目前，供熱行業大部分基於人工經驗和傳統演算法調控，無法支撐供熱管網上海量的智慧裝置及其帶來的指數級增長的資料，不能提供精準供熱。利用人工智慧與機器學習技術可以解決這一行業痛點，但一般企業並不具備這樣的技術和人才儲備。亞馬遜雲科技託管機器學習服務Amazon SageMaker幫助智信遠景利用現成的機器學習模型快速構建智慧預測應用，避免了花費大量精力搭建機器學習環境，兩週上線了3個主要的供熱模型，其中對毛刺資料（異常資料）的識別和剔除，解決了供熱行業經常遇到很多工業裝置出現異常資料的問題，保證了對換熱站負荷的準確預測與智慧調控，為使用者提供溫暖舒適的智慧供熱，顯著提升了其攬月雲平臺的市場競爭力。
智信遠景還按照亞馬遜雲科技智慧湖倉架構打造了資料湖，利用Amazon Simple Storage（Amazon S3）儲存供熱資料，通過Amazon Glue、Amazon Athena構建資料倉儲，藉助Amazon Lambda無伺服器計算服務進行資料轉換和計算。基於亞馬遜雲科技智慧湖倉架構，智信遠景只用4周時間就搭建起了資料分析應用。目前Amazon S3中已經接入1.1TB供熱資料，700+資料標籤，覆蓋了供熱系統從熱源、熱網直至房間所有環節的資料，能夠快速提供資料分析服務，挖掘資料洞察，更好地輔助業務決策。
此前，由於業務增長，智信遠景長期面臨著研發與運維的雙重壓力。現在，依託亞馬遜雲科技眾多開箱即用的功能與服務，智信遠景攬月雲平臺的穩定性和業務連續性得到大幅提升，保障了使用者的舒適體驗，同時降低了部署中介軟體的複雜度和運維成本。利用Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 容器服務，對原有應用進行雲原生改造，縮短版本迭代和上線時間，版本釋出上線無需系統維護人員參與，程式碼提交後3分鐘內即可自動完成構建和釋出。運維的簡化讓智信遠景能夠專注於程式碼邏輯，打造出智慧、便捷、易管理的智慧供熱平臺，進一步促進產業升級。
在智信遠景服務的供熱企業中，臨汾熱力具有代表意義，它採用智信遠景攬月雲平臺，藉助亞馬遜雲科技機器學習等服務實現了降本增效的目標。根據臨汾熱力現有資料推算，在大規模應用後，今後每年將可產生高達1000多萬元的節能效益。此外，通過使用亞馬遜雲科技的技術與服務，智信遠景還幫助石家莊一個18萬平方米的小區，進行雲端管理調控供熱，在保證溫度舒適的情況下節熱率達到44%，一年節約供熱費用57萬元，電費5萬元，如果換算為燃煤，相當於減少1,550噸的二氧化碳排放量。
智信遠景CEO 張小迎表示：“節能減排是供熱行業的一個重要目標。通過使用亞馬遜雲科技的機器學習、資料分析等服務，我們的攬月雲平臺得以不斷的迭代優化，實現了業務的不斷創新和升級，併為使用者帶來舒適的體驗。未來，我們將繼續攜手亞馬遜雲科技，在進一步發揮Amazon SageMaker優勢，加深對亞馬遜雲科技智慧湖倉架構應用的同時，我們還期待與亞馬遜雲科技一起將智慧供熱解決方案應用到公共建築、中央空調系統，以及分散式能源等更多用能領域，促進供熱行業的數字化、智慧化發展，為中國在2030年前實現碳達峰目標做出貢獻。”