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利用AWS上的生成式AI增强机器人智能
KABAM Robotics面临提升机器人系统智能与功能同时有效管理成本的挑战。为此，他们开发了基于云的机器人管理平台Smart+，以及通过Amazon Bedrock API集成大语言模型能力的REMI。通过利用AWS服务如Amazon SageMaker、Amazon EKS和Amazon Polly，KABAM Robotics能够在多个领域创新并提升机器人性能。结果，他们在将模型产品化的同时，实现了硬件维护成本降低10%，最终提供了更高效、更强大的机器人解决方案。
硬件与模型产品化成本
原来的 1/10
来源披露
01
业务背景
KABAM Robotics面临提升机器人系统智能与功能同时有效管理成本的挑战。为此，他们开发了基于云的机器人管理平台Smart+，以及通过Amazon Bedrock API集成大语言模型能力的REMI。通过利用AWS服务如Amazon SageMaker、Amazon EKS和Amazon Polly，KABAM Robotics能够在多个领域创新并提升机器人性能。结果，他们在将模型产品化的同时，实现了硬件维护成本降低10%，最终提供了更高效、更强大的机器人解决方案。
02
遇到的问题
在增强机器人智能时，面临硬件维护成本高和模型产品化成本高的问题。
03
AI 解决方案
KABAM Robotics 开发了基于云的机器人管理平台 Smart+，并通过 Amazon Bedrock API 集成大语言模型打造 REMI 系统，利用 Amazon SageMaker 部署开源模型 Llava，同时使用 Amazon EKS 和 Amazon Polly 进一步增强机器人整体功能。
04
实施结果
硬件与模型产品化成本：原来的 1/10（降低 90%）
05
风险与边界
未披露
“Amazon Bedrock enabled us to experiment quickly with different large language models to find the right fit.”
Jakub Tomasek · Engineering Director, KABAM Robotics
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。