伴隨5G、AI等技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，汽車行業(yè)開啟了全方位的突破與升級，在中央控制的電子電氣架構(gòu)、車端算力、軟件定義汽車、車云一體化、車云環(huán)境對等、車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等方面進(jìn)行創(chuàng)新與優(yōu)化。面對消費(fèi)者，車企的目標(biāo)也從單純的賣車延長為服務(wù)消費(fèi)者用車的整個生命周期，以期充分利用數(shù)據(jù)來為消費(fèi)者提供增值服務(wù)。

這一背景下，車企需要在市場保有量、品牌知名度、產(chǎn)品線豐富度、產(chǎn)品的影響力、銷售服務(wù)渠道等原有優(yōu)勢基礎(chǔ)上，通過合作方式提升數(shù)字化發(fā)展能力。亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡表示，"新四化"（電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化）發(fā)展趨勢下，在包括軟件開發(fā)能力、軟件迭代速度、DevOps、算法、軟件應(yīng)用的生態(tài)構(gòu)建等方面，車企均需要進(jìn)行提升，而亞馬遜云科技及其合作伙伴恰恰可以在此方面進(jìn)行彌補(bǔ)、賦能，幫助車企揚(yáng)長避短。

目前，在自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)和軟件定義汽車三個重要領(lǐng)域，亞馬遜云科技已提供了多項(xiàng)解決方案，有效助力了車企的數(shù)字化創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。

亞馬遜云科技幫助車企應(yīng)對自動駕駛開發(fā)流程中的五項(xiàng)挑戰(zhàn)

自動駕駛是基于深度學(xué)習(xí)來進(jìn)行，需要持續(xù)不斷地去收集數(shù)據(jù)，并以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)反復(fù)迭代。其開發(fā)流程是一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端流程，包括從數(shù)據(jù)的采集到存儲，到數(shù)據(jù)的預(yù)處理分析，再到數(shù)據(jù)的標(biāo)注、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證，以及最后的部署發(fā)布。

顧凡指出，在開發(fā)過程中，自動駕駛正面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)：

第一個挑戰(zhàn)是海量的數(shù)據(jù)和傳輸。一方面，自動駕駛的測試車運(yùn)行過程中各類傳感器、攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，每天每輛車的數(shù)據(jù)量可達(dá)到TB級別；另一方面，自動駕駛還需要進(jìn)行針對性的定制化數(shù)據(jù)采集。如自動駕駛里面需要有長尾的Corner case，針對此類數(shù)據(jù)便有可能進(jìn)行定制化選擇一些場景來做數(shù)據(jù)采集。

第二大挑戰(zhàn)是如何實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的低成本存儲。自動駕駛的數(shù)據(jù)類型多樣，而頻繁訪問的熱數(shù)據(jù)到訪深度存檔的冷數(shù)據(jù)，存儲成本存在巨大差別，這就需要在存儲時根據(jù)自動駕駛工作負(fù)載里面動態(tài)變化的數(shù)據(jù)訪問模式進(jìn)行分層，以此來達(dá)到最優(yōu)性價(jià)比。

第三大挑戰(zhàn)是如何實(shí)現(xiàn)預(yù)處理和分析。傳感器的數(shù)據(jù)需要去噪，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)一格式，這就需要圍繞自動駕駛數(shù)據(jù)湖整合工具鏈，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在各個工具鏈上下游流動，避免因工具鏈割裂帶來的數(shù)據(jù)孤島問題。

第四大挑戰(zhàn)是復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練。數(shù)據(jù)處理完成后，下一步是數(shù)據(jù)標(biāo)注，無論是做2D、3D的標(biāo)注還是聯(lián)合標(biāo)注，還是車道線的標(biāo)注，在以深度學(xué)習(xí)為主的感知模型中，需要向模型"喂養(yǎng)"海量的標(biāo)注為有"真值（Ground Truth）"的數(shù)據(jù)。而無論是從特征工程、模型訓(xùn)練，還是超參的調(diào)優(yōu)與模型的調(diào)試，均需非常復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端的集成開發(fā)環(huán)境，花大量的人力和經(jīng)驗(yàn)。同時，還要注重質(zhì)量價(jià)格比。

第五大挑戰(zhàn)是仿真驗(yàn)證。仿真系統(tǒng)的效率會直接影響整個自動駕駛開發(fā)鏈的效率。仿真的系統(tǒng)主要有場景庫、仿真平臺、評價(jià)體系三部分組成。而云上的高并發(fā)仿真，能解決仿真領(lǐng)域里中規(guī)模與成本兩大挑戰(zhàn)。

亞馬遜云科技在這五方面均提供了相應(yīng)的解決方案，在存儲計(jì)算、數(shù)據(jù)湖、AI/ML、CI/CD等方面，都可以為車企和自動駕駛公司在整合工具鏈的時候提供強(qiáng)大的支持。如在進(jìn)行預(yù)處理和分析上，亞馬遜云科技的Amazon S3能夠進(jìn)行智能分層，在8個存儲層級里根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將動態(tài)的數(shù)據(jù)自動選擇最合適的存儲層級，以達(dá)到最優(yōu)性價(jià)比，據(jù)統(tǒng)計(jì)，Amazon S3智能分層功能可幫助車企節(jié)省約30%的成本。同時，亞馬遜云科技的眾多合作伙伴也會為車企提供像仿真驗(yàn)證、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)管理和標(biāo)注等方面提供一系列解決方案。

亞馬遜云科技針對車聯(lián)網(wǎng)全球部署方面的五項(xiàng)挑戰(zhàn)提供應(yīng)對措施

未來，汽車的買賣并非一次性地價(jià)值交換，而是需要在整個車的生命周期里提供服務(wù)的，想要提供服務(wù)便需要客戶的數(shù)據(jù)鏡像，而車聯(lián)網(wǎng)是這一切的基礎(chǔ)。

顧凡表示，無論是娛樂服務(wù)、出行服務(wù)，還是商業(yè)服務(wù)，車聯(lián)網(wǎng)均有機(jī)會成為這三個互聯(lián)服務(wù)生態(tài)領(lǐng)域里重要的拼圖，其主要應(yīng)用場景是則是營銷運(yùn)營、產(chǎn)品改進(jìn)、為用戶提供服務(wù)，而這背后都離不開大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的分析。同時，車聯(lián)網(wǎng)的布局是全球方面的，其面臨的挑戰(zhàn)也是全球性的。

這主要表現(xiàn)在五個方面：

一，全球統(tǒng)一部署。中國出口車輛不斷增多，車企在全球部署車聯(lián)網(wǎng)的時候，如何選擇一個跨越全球的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行部署成為難題；

二，安全合規(guī)。在全球范圍內(nèi)進(jìn)行部署，如何符合不同地區(qū)的法律法規(guī)，保證數(shù)據(jù)信息的安全合規(guī)，也是車企面臨的重要挑戰(zhàn)；

三，全面的服務(wù)體系以提升客戶體驗(yàn)。車企在不同國家或者地區(qū)，無論是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，還是軟件更新等，均需要與當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)企業(yè)展開合作，如何以此為基礎(chǔ)來提供全面的服務(wù)體系也是車企必須面臨的挑戰(zhàn)；

四，數(shù)據(jù)增值服務(wù)。在收集了大量數(shù)據(jù)后，如何挖掘價(jià)值，給客戶提供增值服務(wù)也是車企面臨的問題；

五，彈性敏捷架構(gòu)。車聯(lián)網(wǎng)處于動態(tài)、快速的迭代與發(fā)展過程中，未來的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的彈性需求會對目前的軟件架構(gòu)造成巨大的挑戰(zhàn)。

亞馬遜云科技根據(jù)此為車企客戶提供了大量服務(wù)。如在車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全及防范合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)方面，顧凡表示："亞馬遜云科技幾乎滿足所有監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合規(guī)要求，目前支持98項(xiàng)安全標(biāo)準(zhǔn)和合規(guī)認(rèn)證，車企客戶是可以直接直接使用、繼承，同時很重要的是，我們還有眾多合作伙伴，為客戶提供從咨詢到實(shí)施整體和安全合規(guī)的方案，包括安全工程、數(shù)據(jù)保護(hù)、身份和訪問控制等。"

亞馬遜云科技與眾多廠商合作在軟件定義汽車方面取得多項(xiàng)成果

軟件定義是用軟件去定義系統(tǒng)的功能，用軟件給硬件賦能，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行效率和能量效率最大化，也是汽車架構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要方向。在這一過程中，顧凡指出，軟件定義汽車本質(zhì)上是行業(yè)驅(qū)動的計(jì)劃，它需要車廠、芯片、硬件、軟硬件提供商，包括系統(tǒng)集成商、云廠商一起通力合作，才能去推動軟件定義汽車的創(chuàng)新。

顧凡以亞馬遜云科技參與的軟件定義汽車的合作為例，指出軟件定義有著多項(xiàng)必須遵守的原則，如軟件要具備可移植性，能夠跨不同的硬件去執(zhí)行；軟件要在云端開發(fā)測試，讓開發(fā)和維護(hù)成本真正降到最低；在云端開發(fā)汽車軟件的時候，必須要考慮到汽車行業(yè)的特殊性等。同時，軟件平臺必須是開放的，需要不同企業(yè)一同打造一個運(yùn)營生態(tài)。

目前，通過合作，亞馬遜云科技與眾多廠商在軟件定義汽車方面也取得了多項(xiàng)成果。這些成果包括五點(diǎn)：

一是亞馬遜云科技與車載芯片供應(yīng)商合作，參與了ARM發(fā)起的SOAFEE的組織，支持車云環(huán)境對等；

二是與黑莓合作構(gòu)建了BlackBerry IVY，標(biāo)準(zhǔn)化了車端非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)采集工作以及數(shù)據(jù)上云工作；

三是與Tier1供應(yīng)商大陸集團(tuán)合作開發(fā)下一代的軟件定義汽車的開發(fā)平臺CAEdge（Continental Automotive Edge），推動整個行業(yè)的發(fā)展；

四是亞馬遜云科技發(fā)布了Amazon IoT FleetWise服務(wù)，支持在車端自定義的數(shù)據(jù)采集；

五是亞馬遜云科技通過專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，為車企提供軟件定義汽車項(xiàng)目的交互服務(wù)。

顧凡表示："我們看到車企在探索的一些方向，雖然還有非常多的不確定性，但眾多客戶都在進(jìn)行探索，把客戶和車廠之間的價(jià)值交換從賣車的一個點(diǎn)，延伸到整個生命周期里面去提供服務(wù)，所以‘服務(wù)’是一個關(guān)鍵詞。要做服務(wù)，就需要數(shù)據(jù)洞察。要數(shù)據(jù)，就需要以車云一體化去考慮算力。要做服務(wù)，一定要有一個服務(wù)的應(yīng)用生態(tài)，不是一個人開發(fā)軟件。要做應(yīng)用的生態(tài)就需要一個降低車云一體化場景下的軟件定義汽車的開發(fā)門檻，你只有把門檻降低，才有更多人出來做應(yīng)用。亞馬遜云科技的定位就是賦能和開放，我們不做車，我們是幫助車廠去揚(yáng)長避短加速轉(zhuǎn)型，包括軟件定義汽車的布局、賦能客戶建立數(shù)字驅(qū)動的開發(fā)流程等。當(dāng)然，這背后離不開亞馬遜云科技的核心優(yōu)勢，比如說覆蓋全球的基礎(chǔ)設(shè)施，以及豐富的跨云、跨邊、跨端的云計(jì)算服務(wù)。"未來，亞馬遜云科技將繼續(xù)與更多車企進(jìn)行更廣泛的合作，推動汽車行業(yè)的發(fā)展。