当今，在新四化--电动化、智能化、网联化、共享化的驱使下，整车厂商希望更好地利用车辆数据和行车数据等，把车厂和客户之间价值交换的点，从卖车的一瞬间延长到用户使用车的整个生命周期中，给客户不断提供增值的服务。整车厂要实现这种服务能力，就需要从以下三个方面来打造自己的技术路线：向新的集中化的汽车电子电气架构转变，真正让车端的算力达到高级别；在新的电子电气架构基础上有一个软件定义汽车的平台，真正跨车和云做大量的软件开发工作，只有服务型的软件才会让车厂的价值产生差异化；更好的利用数据，无论是车联网还是自动驾驶，本质上都是基于数据驱动的软件开发流程。
可见，在“新四化”面前，整车厂在拥有市场保有量、品牌知名度、产品线丰富度、产品影响力、销售服务渠道等优势的基础之上，还需要诸如软件开发能力、软件迭代速度、DevOps、算法、软件应用的生态构建过程等方面的帮助。亚马逊云科技及其合作伙伴，就在全力以赴地帮助整车厂和产业链中的合作伙伴，做到扬长避短。
作为云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技一直重视与合作伙伴联手，加大在汽车行业的布局。在“2021亚马逊云科技中国峰会”上，亚马逊云科技宣布发起“汽车行业创新加速计划”，联合多家汽车行业产业链代表性企业，重塑汽车产业价值链。今年下半年，亚马逊云科技将在苏州设立“亚马逊云科技智能网联数字化赋能中心”，通过卓越展示中心、智能网联云平台、行业俱乐部、全球合作计划四个板块，全面助力相城区构建“阳澄云”公共服务平台。截至目前，全球前十大整车厂商、一级供应商，科技厂商都选择了亚马逊云科技作为数字化转型伙伴。
在近日举办的“亚马逊云科技赋能汽车行业加速创新媒体沟通会”上，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡从自动驾驶、车联网、软件定义汽车三个场景，深入阐述了亚马逊云科技是如何赋能汽车行业的。
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡
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。首先是需要数亿公里的安全测试里程，积累的数据需要巨量的数据存储。自动驾驶的研发各阶段还需要对存储数据进行管理、分析和处理，让数据变得可用。数据标注和模型开发训练则需要通过机器学习服务来快速迭代算法。最后，模型开发训练和大规模仿真验证还需要巨量算力支撑。
亚马逊云科技从数据采集和传输、数据存储、数据管理与分析、复杂模型开发与训练、仿真验证五个方面，来应对自动驾驶开发流程的挑战。
在数据采集和传输方面，Amazon IoT FleetWise可以帮助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。在数据存储方面，Amazon S3 智能分层是云中唯一一个根据工作负载不断变化的访问模式自动节省存储成本的存储类。借助具有近乎无限扩展能力的Amazon S3构建自动驾驶数据湖，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，车企就能更加容易地实现自动驾驶全流程的开发、测试和应用。在数据标注环节，通过Amazon SageMaker Ground Truth能够轻松完成各种车辆、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。借助Amazon SageMaker，自动驾驶算法工程师和开发人员可以快速、轻松地构建和训练自动驾驶机器学习模型，然后直接将模型部署到生产就绪的托管环境中，它还支持汽车行业的云端训练和边缘推理。在超大规模仿真方面，Amazon EC2弹性计算服务的Spot实例可以提供百万vCPU级别的低成本算力，最多可节省90%的成本；Amazon S3 作为仿真系统使用的持久性存储，可以近乎线性的匹配计算实例的规模并支持水平缩放；Amazon Fsx for Lustre可作为EC2 实例组成的HPC集群和S3持久存储中间的缓存，为大规模仿真系统提供最极致的吞吐量和IOPS。
据悉，Mobileye选择亚马逊云科技作为首选的云服务商，它在Amazon S3上构建的数据湖已经达到了200PB。其自动驾驶的仿真任务几乎都跑在Spot的竞价实例上，在控制成本的前提下保持了极度的灵活性，同时仿真任务成功率可以达到99.6%。
赋能车企布局弹性车联网
在全球布局车联网的过程中，车企往往面临着五大挑战：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，如何建立全面的服务体系来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来应对车联网的快速发展。
面对以上挑战，亚马逊云科技的基础设施目前遍及全球26个地理区域的84个可用区，可以让车企在各个地理区域轻松构建车联网平台，带来更高的稳定性和更低的延迟。亚马逊云科技支持98项安全标准与合规认证，几乎满足客户在全球各个地区的安全合规需求。同时，亚马逊云科技与全球合作伙伴一起，能够为客户提供物联网、数据分析、互联移动、边缘计算、充电管理和服务、地图导航等各类车联网整体解决方案和平台服务。亚马逊云科技Amazon Lambda无服务器计算以及微服务，帮助车企构建现代化、无服务器的弹性敏捷的车联网架构，不仅满足车联网业务的弹性需求，而且帮助其节省成本，降低运维难度。
为了满足不同国家、不同整车厂车联网用户每天千万次的服务请求，WirelessCar充分利用亚马逊云科技全球部署的能力，以及Amazon IoT Core、Amazon Lambda、Amazon DynamoDB等全球范围内的标准云服务，构建了自己的全球车联网解决方案。
WirelessCar（维瑞联行）（中国）首席架构师郑岩
赋能车企实现软件定义汽车
亚马逊云科技积极布局，与行业内的软件定义汽车的领导企业联合开发软件定义汽车平台。
亚马逊云科技与车载芯片供应商的合作，参与了ARM 发起的SOAFEE组织，强化ARM架构处理器Amazon Graviton与车端和车联网边缘的处理器厂商之间车云环境对等，让车端软件开发与云端软件开发实现统一。亚马逊云科技与黑莓（BlackBerry）合作构建了BlackBerry IVY，助其打造智能汽车软件开发及数据平台，用一致且安全的方式读取车辆传感器数据，保证在车辆内部和云端均可处理数据并获得洞察。亚马逊云科技还与Tier1供应商大陆集团合作开发下一代的软件定义汽车的开发平台CAEdge(Continental
Automotive Edge)，帮助整车厂在车云一体化的框架下，进行云端开发测试和维护，让更多供应商参与开发软件定义汽车平台。亚马逊云科技还为车企提供了一项托管服务Amazon IoT FleetWise，可以更轻松、更经济地收集数百万辆汽车的数据并实时上传到云端，最重要的是可以定制化地选择要采集的数据。
结语
艾瑞咨询研究总监、云服务产业研究部门负责人王成峰表示：“汽车行业在近些年发生了深刻的变革，正在从以往的交通工具逐渐升级为更多智能终端属性的产品，从而推动了汽车产业从研发设计到营销运营等全场景的革新。亚马逊云科技的汽车行业沟通会中，处处体现了对这种行业新诉求的积极回应，包括强大的机器学习能力和平台、畅通无阻的全球统一部署能力、全面完整的安全合规体系等等。尤其在软件定义汽车方面，亚马逊云科技致力于更紧密地连接车与云，通过更加开发者友好的产品降低行业技术门槛，帮助在车中更好地落地机器学习、数据分析、DevOps等云服务和能力。在产业数字化的大趋势下，这些都体现出了亚马逊云科技在汽车行业的优势，但也无疑拉高了汽车行业对云计算厂商赋能力度的期待。”
“亚马逊云科技的定位就是赋能和开放，我们不做车，我们是帮助车厂去扬长避短，加速转型。”顾凡表示。未来，亚马逊云科技将携手合作伙伴，持续深入的为汽车行业用户提供不断升级的服务，加速汽车行业创新。
