物聯網是 AWS 多年來主力發展的項目之一，配合近期興起的可持續發展潮流，該公司在今年 re:Invent 大會展示物聯網監察可再生能源運作。 AWS 物聯網副總裁 Yasser Alsaied 表示，運用生成式 AI 檢視物聯網所收集的數據，為企業提供分析工具，直接查問數據過程，甚至協助建立 IoT 方案。
AWS 用模型展示城市的可再生能源監察方案，包括太陽能電池板、風力發電等。由於這兩種可再生能源只能有限度供應，用物聯網技術監察有助減少外在因素影響，盡量將能源轉化為電力。
把兩類發電機的感應器連接至 Raspberry Pi 再經閘道接上 Amazon IoT Core，以及 AWS IoT Twinmaker、Sitewise 等服務。運用無伺服器服務 Lambda 以事件主導監察，當數據反映異常，如電壓過低，即代表發電機出現問題。風力發電甚至可連接鏡頭，運用 Amazon Kinesis Video Streams 的影像分析監察扇葉運轉情況。兩者的數據經 Lambda 處理，儲存至數據庫 DynamoDB、Aurora，以及 S3，可配合 SageMaker 建立機械學習模型作分析。
可再生能源監察方案設有儀表板，除了網頁程式之外，還有 AR 版本，利用二維條碼識別，在智能電話上顯示儀表板。
AWS re:Invent 以生成式 AI 作主題發表多項服務，其中 Amazon Q 為 AI 助理。 Yasser Alsaied 稱，IoT 核心為數據，平台上有完整的數據管理方案，給生成式 AI 作訓練或分析，例如工廠可以收集所有生產線的營運數據交由 Amazon Q 分析，以更深入的問題得出生產產品的分析，為業務情況作好準備。
生成式 AI 同時可幫助建立 IoT 方案，由於感應器和鏡頭涉及不同品牌，需要按型號、規格作設定連接。 Alsaied 表示，透過生成式 AI 能夠快速設定，並且生成相關的程式碼，直接建立方案。
Alsaied 又指，AWS 近年跟多個行業合作建立 IoT 服務，如西門子，以 IP 網絡連接其控制系統，既擷取儀器的營運數據，也能傳送控制訊號。另一是汽車業，其中有車廠採用 AWS IoT Fleetwise 方案收集所有車輛的行駛數據，建立個人化服務。同時通過物聯網為車輛更新軟件，大幅節省召回升級系統軟件的成本。 AWS 今年在 IoT Fleetwise 新增支援視覺數據，將車輛行駛鏡頭的影像傳送至雲端記錄，甚至可配合煞車和油門數據作分析。
