亚马逊Web Services使Alexa声音在低功率的设备上可用，该设备以前没有足够的处理能力来集成语音控制，因为该服务具有“至少100兆字节的启用式RAM的需求，并且ARM Cortex'a a a a'类Micropropocessor，”写信硅烷烷。
为了减少成本，亚马逊正在转移任务，例如处理要求，在设备上检索，缓冲，解码和混合到云中，从而使语音控制和潜在的生物识别技术，甚至可能用于光开关。
这AWS IOT Greengrass服务已扩展到与物联网设备一起使用。通过提供对Docker容器的支持，可以在AWS IoT Greengrass中使用内置分析来在边缘执行数据收集和分析。另一个重要的更新是Greengrass Stream Manager，它使公司更容易在边缘收集和管理数据。开发人员不再尝试使用AWS lambda功能来构建流管理系统。
AWS IoT Dirk Didascalou副总裁告诉Siliconangle：“当您知道物理资产的状态时，您可以解决很多事情。” “您还可以创建许多新服务。我们的许多客户都有这种需求。”
To speed up workloads for IoT developers, AWS is integrating new features and capabilities related to connectivity and control services such as Fleet Provisioning for AWS IoT Core for easier onboarding to the AWS cloud, Configurable Endpoints for AWS IoT Core through which companies scale up faster by easily migrating devices from a self-managed infrastructure to fully managed AWS IoT services, and Secure Tunneling for AWS IoT Device Management that enables remote对物联网设备之间的通信进行故障排除。
亚历克萨（Amazon Alexa）具有可用于美国市场的两种新的情感能力：以新闻或音乐风格讲话，以摆脱中性语调。用户现在可以与一个可以以快乐/兴奋和失望/同情心的个人助手交谈，亚马逊宣布。根据内容的不同，Alexa可以将其口语语调和语调调整为电视新闻主播，或者如果涉及胜利的话，可以提供更好的客户体验。在澳大利亚，该服务可以适应澳大利亚口音。
根据亚马逊客户的反馈，有30％的人表示，当Alexa表达情感并以更自然的声音做出回应时，他们有了更好的经验。为了使此功能成为可能，Alexa使用文本到语音技术（神经TTS（NTTS））将书面文本变成综合语音。它使用一种称为的服务亚马逊波莉，它已转向基于神经网络的文本到语音系统，以使其更自然。
亚马逊网络服务客户现在也可以创建自己的机器学习图像分析，这要归功于添加的新功能亚马逊重新认知称为Amazon Rekognition自定义标签（截至2019年12月3日）。该功能可以识别独特的对象，例如，当汽车维修店想要检测库存中的机器零件时，现在可以对算法进行培训，而无需机器学习专业知识，以区分“ Turbochargers”和“ Turbochargers”和“扭矩转换器”，“”，”解释在博客文章Anushri Mainthia，Amazon Rekognition团队的高级产品经理和Amazon Rekognition自定义标签的产品负责人。
对于每个机器部件，用户需要10个示例图像，他们将在控制台中上传和标记。完成数据集完成后，Amazon Rekognition自定义标签将接管。完成图像处理阶段后，亚马逊重新认知对象和场景检测将列出库存中的所有机器零件，而Amazon Rekognition自定义标签将对零件进行分类并列出其名称。亚马逊声称其工具“可以在一个小时内处理成千上万的图像。”
