关注云报
洞察深一度
数字化时代，汽车行业的变革是围绕着“汽车新四化”，即电气化、网络化、智能化、共享化而展开的。其中，“电气化”是基础，“网络化”是实现数据收集与分析的通道，而“智能化与共享化”则是目标，最终将实现自动驾驶与智慧出行。
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理 顾凡
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡认为，传统整车厂将从原来的以汽车制造和销售为核心，向着在车辆全生命周期中为用户提供各种服务的模式去转型。作为云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技从汽车的研发、创新、生产制造、供应链到市场营销，再到智能网联，直到终端用户的服务和应用，能够提供全面的助力和支撑。亚马逊云科技希望真正帮助车厂及整个产业链中的相关合作伙伴扬长避短。
护航自动驾驶
现在，造车、卖车、用车都已经离不开云。从亚马逊云科技的角度，助力汽车行业产业链的创新加速和转型，将主要聚焦在以下三个领域：自动驾驶、车联网、软件定义汽车。这也是汽车产品数字化的三个最重要的场景。
在自动驾驶方面，亚马逊云科技能够提供强大的算力与机器学习服务，从而赋能自动驾驶加速落地。自动驾驶的技术挑战遍布于自动驾驶的整个开发流程中。比如，自动驾驶需要数亿公里的安全测试里程，而积累的数据就需要巨量的数据存储；再比如，数据的标注与模型的开发训练，都需要通过机器学习服务来实现快速迭代。
亚马逊云科技针对自动驾驶的整个开发流程，从数据采集、数据存储、数据预处理和分析、数据标注、模型训练、仿真验证，直到部署发布，提供全面高效的解决方案。
具体来说，在数据采集与传输方面，Amazon IoT FleetWise使得用户无需开发自定义数据收集系统，即可访问车队范围内的标准化车辆数据；通过智能筛选功能可将所需的准确数据发送到云端，从而降低成本并实现更高效的数据传输。在数据存储层面，Amazon S3自诞生以来，不仅降低了存储定价，而且还可以根据工作负载的要求进行优化。在中国，很多自动驾驶的客户通过使用Amazon S3智能分层节省了30%的成本。在数据管理与分析方面，借助具有近乎无限扩展能力的Amazon S3构建的自动驾驶数据湖，可以实现数据采集、数据管理和分析、数据标注、模型和算法开发、仿真验证、地图开发以及DevOps和MLOps，使得车企可以更容易地实现自动驾驶全流程的开发、测试和应用。在复杂模型开发与训练方面，借助Amazon SageMaker Ground Truth可以轻松完成各种车辆、场景和用户数据的自动化标注，创建符合要求的训练机器学习模型的高质量数据集，Amazon SageMaker就可以帮助自动驾驶算法工程师和开发人员快速、轻松地构建和训练自动驾驶机器学习模型。
路特斯科技是专业跑车品牌路特斯集团（LOTUS）旗下的全球化智能科技公司，主要提供高端汽车所需的智能驾驶技术和软件应用。路特斯科技以Amazon S3为核心构建了自动驾驶数据湖，并将数据进行脱敏处理后上传，用于人工智能的模型和算法的开发以及仿真。借助亚马逊云科技的云服务，路特斯科技在智能驾驶方面可以实现更好的数据闭环开发和应用。
“亚马逊云科技与合作伙伴一起为整车厂商在软件开发能力、迭代速度、DevOps、算法、应用生态方面提供全方位支撑，能够有效弥补整车厂商软件研发能力的短板。”顾凡介绍说，“包括丰田、Mobileye、Uber、Lyft、Zoox等在内的许多企业都在亚马逊云科技的平台之上整合其自动驾驶工具链，训练模型。另外，很多合作伙伴也会在亚马逊云科技的平台之上为车企提供仿真验证、数据验证、数据管理和标注等一系列解决方案。”
赋能车联网
车是物联网中的关键节点，能够把出行和交通场景的客户行为数据补足，帮助企业建立更立体的人的数据镜像。从这个角度说，车联网有机会让车成为互联服务生态里的一块重要的拼图。亚马逊云科技通过全球资源和无服务器服务，赋能车企全球布局弹性车联网。
当前，车企在全球布局车联网时主要面临五大挑战：如何选择跨越全球的设施，为数百万辆汽车统一部署车联网服务；如何保证业务在全球范围内的合法合规运营；如何建立全面的服务体系，打造有竞争力的客户体验；如何挖掘数据，为客户提供增值服务；如何构建面向未来的弹性敏捷架构，从容应对车联网的快速发展。
“亚马逊云科技的一个独特优势，就是可以联合海外的合作伙伴，帮助国内的车企打造一站式的车联网解决方案。”顾凡表示，“这些合作伙伴已经为全球的车企成功实施了很多车联网项目，其成功经验值得国内车企借鉴。”
亚马逊云科技主要从以下五个方面赋能车联网。
从全球资源的角度，亚马逊云科技的基础设施遍及全球26个地理区域的84个可用区，让车企在各个地理区域都能轻松构建车联网平台，并确保稳定性和更低延迟。
从安全合规运营和保证数据安全的角度，亚马逊云科技支持98项安全标准与合规认证，几乎可以满足客户在全球各个地区的安全合规需求。
从全面提升客户体验的角度，首先亚马逊云科技联合全球的伙伴，能够为客户提供各类车联网整体解决方案和平台服务，涉及物联网、数据分析、互联移动、边缘计算、充电管理和服务、地图导航等；其次，亚马逊云科技可以很好地助力“出海”车企，更快地适应当地发展需求；最后，依托亚马逊全球业务体系和丰富的生态，能够全面满足客户的个性化需求。
从数据增值服务的角度，基于Amazon SageMaker服务，能够为机器学习的开发人员和数学科学家提供包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练、调优和部署在内的一站式平台。比如，亚马逊云科技就为新能源车的电池提供了一套故障预测的工具链，包括数据存储工具、数据分析工具、模型处理工具和数据展示工具，能够加速BMS（Battery Monitoring System）故障预测的机器学习开发流程，安全地在云端管理TB级别的电动车电池数据和车联网数据。
从构建弹性敏捷的车联网架构的角度，顾凡介绍说：“如今，单车每日传感器收集的数据已达到GB级别。车联网几百万辆的规模必须要由超级弹性的软件架构来支撑。亚马逊云科技的无服务器计算可以根据现实世界中的交通峰值低谷情况，快速弹性扩缩容云端资源，同时有效简化运维。”
WirelessCar（维瑞联行）（中国）首席架构师 郑岩
WirelessCar在谈到为什么会选择亚马逊云科技作为其车联网解决方案的提供商时，强调了以下几方面因素：亚马逊云科技能够提供业界领先的云服务，并可根据实际业务量动态、快速地弹性伸缩；亚马逊云科技可以满足其在全球市场持续、稳定交付的需求；亚马逊云科技拥有高可靠、高可用、高容错的云基础设施，能够让用户专注于自己业务的开发，而不必在底层基础设施上花费太多精力；亚马逊云科技拥有全面且强大的云生态合作伙伴体系；亚马逊云科技能够根据客户的业务增长需求，持续、有效地进行成本优化；亚马逊云科技能够保证服务的安全和数据的安全，有效应对安全威胁。
在采用亚马逊云科技无服务器架构以及Amazon Lambda、Amazon SQS、Amazon SNS等服务后，WirelessCar车联网实现了架构的自动弹性扩展，在车联网业务高峰自动扩展，满足了系统性能要求，在空闲时段又可以自动缩减规模，降低成本。
协同创新“软件定义汽车”
“软件定义汽车是由行业驱动的，旨在降低开发门槛，让行业内更多的人都可以参与进来。它需要车企、芯片、硬件、软件供应商，以及系统集成商、云厂商通力合作。只有这样才能推动软件定义汽车的创新。”顾凡如是说。
与车载芯片供应商合作，亚马逊云科技参加了ARM发起的SOAFEE（嵌入设备可扩展开放架构）组织，基于SOAFEE框架、利用ARM公司开源的混合关键编排器组件，在车端及云端分别基于容器构建车云对等的软件开发环境。亚马逊云科技在云端还采用了自研的Graviton2/3 CPU。亚马逊云科技与BlackBerry共同开发了智能汽车数据平台BlackBerry IVY，通过它，汽车行业内/外的广大开发者将有机会构建新型车载功能和服务。亚马逊云科技还与德国汽车零部件供应商大陆集团在软件定义汽车领域达成了长期合作意向，亚马逊云科技帮助大陆集团开发模块化硬件和软件平台Continental Automotive Edge（CAEdge），将车辆连接至云端，同时建立一个虚拟工作台，提供多种开发、维护软件密集型系统功能，实现车云协同。另外，亚马逊云科技还组建了专业服务团队，提供软件定义汽车平台方案，构建多租户、高度自动化、车云一体、数据驱动、安全合规的软件协同开发与测试环境，帮助车企快速构建“软件定义汽车”的开发环境和能力。
所谓条条大路通罗马，今天行业内的各方都在努力推动软件定义汽车平台的持续创新。亚马逊云科技也在深入布局，并与软件定义汽车的创新领导者合作，实现赋能，更好地推动软件定义汽车平台的研发和应用。
“赋能与开放”坚守定位不动摇
“我们看到，很多整车厂都在积极探索新的业务发展方向。虽然未来还将面临很多不确定性，但至少有一项是业界共识，那就是把消费者与车厂之间的价值交换从卖车这一个点，延伸到汽车的整个生命周期中，提供丰富的服务。”顾凡补充说，“要做服务，就需要数据洞察。而要获得数据，就需要从车云一体化的角度打造算力。另外，做服务，还需要建立一个服务的应用生态，以便更好地降低车云一体化场景下软件定义汽车的开发门槛，吸引更多人参与应用的开发。”
从亚马逊云科技来看，它助力汽车行业“新四化”的定位就是“赋能与开放”。“我们不做车，而是要帮助车企扬长避短，加速数字化转型。”顾凡坚定地表示，“作为创新的引领者、技术的赋能者以及行业的实践者，亚马逊云科技将加速布局，赋能汽车行业客户进一步提升竞争力，在汽车‘新四化’的征程中建立自己的‘护城河’。”
往期回顾
◆我终于尝到了冬奥同款“智咖大师”亲手调制的咖啡
◆一个伟大游戏的诞生，怎么少得了“云”？
◆非洲最大B2C出口平台Kilimall：亚马逊云科技帮我在非洲做电商
继续阅读
阅读原文
关键词
机器学习
亚马逊云科技
模型
平台
客户