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亞馬遜云科技賦能自動駕駛、車聯網和軟件定義汽車

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亞馬遜云科技宣布將圍繞自動駕駛、車聯網和軟件定義汽車三大汽車行業數字化場景,全面賦能汽車行業的數字化轉型。亞馬遜云科技將通過覆蓋全球的基礎設施、車云一體化的云邊端服務、專用行業解決方案和廣泛的合作伙伴網絡,組建汽車行業專業服務團隊,賦能車企向軟件定義汽車轉型,加速汽車行業創新。



作為汽車行業數字化轉型的技術巔峰,自動駕駛需要強大算力、機器學習和推理能力,并依托海量的數據進行算法訓練和仿真驗證。云計算的海量計算和存儲資源,能夠實現超大規模的數據處理、模型訓練和仿真集群,從而加快自動駕駛產品落地。因而,在自動駕駛賽道的激烈競爭中,云服務提供商在這些方面的技術和能力成為了幫助車企制勝的關鍵。

數據貫穿自動駕駛研發的每一個場景,亞馬遜云科技以自動駕駛數據湖為中心,幫助車企構建起端到端的自動駕駛數據閉環。借助具有近乎無限擴展能力的 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3,云上對象存儲服務)構建自動駕駛數據湖,實現數據采集、數據管理和分析、數據標注、模型和算法開發、仿真驗證、地圖開發以及 DevOps 和 MLOps,車企就能更加容易地實現自動駕駛全流程的開發、測試和應用。

在自動駕駛技術中極具難度和挑戰的數據標注、模型和算法開發、仿真驗證環節,亞馬遜云科技的機器學習服務 Amazon SageMaker 以及 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)彈性計算服務具有領先優勢。在數據標注環節,通過 Amazon SageMaker Ground Truth 能夠輕松完成各種車輛、場景和用戶數據的自動化標注,創建符合要求的訓練機器學習模型的高質量數據集。在仿真驗證階段,尤其是針對超大規模仿真,Amazon EC2 彈性計算服務的 Spot 實例可以提供百萬 vCPU 級別的低成本算力,最多可節省 90% 的成本,加快自動駕駛技術的研發和落地。

車聯網是未來車輛智能化服務的基礎,已經成為汽車生態服務系統的核心,是汽車業務在云上的重要應用場景。在構建車聯網服務的過程中,車企隨著業務的拓展,需要全球統一部署,實現高可用和安全連接,并滿足全球運營的安全合規要求;為了適應車聯網業務的彈性需求并降低運維難度,車企需要利用全球統一的架構、微服務和無服務器計算等現代化服務,構建彈性敏捷的車聯網架構。同時,車企需要選擇全球車聯網合作伙伴,將更豐富的服務生態和內容接入車聯網,構建全面的服務體系,并基于海量數據提供增值服務,提升客戶體驗。

目前,亞馬遜云科技的基礎設施遍及全球 26 個地理區域的 84 個可用區,可以讓車企在各個地理區域輕松構建車聯網平臺,帶來更高的穩定性和更低的延遲。車聯網數據的安全合規始終是重中之重,亞馬遜云科技支持 98 項安全標準與合規認證,幾乎滿足客戶在全球各個地區的安全合規需求。亞馬遜云科技 Amazon Lambda 無服務器計算以及微服務,幫助車企構建現代化、無服務器的彈性敏捷的車聯網架構,不僅滿足車聯網業務的彈性需求,而且幫助其節省成本,降低運維難度。

軟件定義汽車已經成為汽車企業的核心競爭力,軟件深度參與到汽車定義、開發、驗證、銷售、服務等過程中,催生了汽車行業各層面對云原生平臺、工具和最佳實踐的需求。軟件定義汽車轉型需要方方面面的云服務能力,如數據湖、物聯網、機器學習和人工智能、邊緣計算等,同時更需要與整個行業生態系統一起合作,共同提供創新的技術和服務。

亞馬遜云科技全方位布局,賦能車企實現軟件定義汽車。 一是參與 ARM 發起的可擴展開放架構 SOAFEE,強化 ARM 架構處理器 Amazon Graviton 與車端和車聯網邊緣的處理器廠商之間車云環境對等,讓車端軟件開發與云端軟件開發實現統一;二是與黑莓(BlackBerry)合作構建 BlackBerry IVY,助其打造智能汽車軟件開發及數據平臺,用一致且安全的方式讀取車輛傳感器數據,保證在車輛內部和云端均可處理數據并獲得洞察;三是與 Continental(大陸集團)合作,助力 Continental 開發全棧的軟件定義汽車開發平臺 Continental Automotive Edge(CAEdge),提供高性能、高度自動化的開發環境,支持自動駕駛系統開發的所有流程;四是實現云、邊、端一體化的端到端數據閉環,提供全方位云服務;五是專為汽車行業構建 Amazon IoT FleetWise 服務,實時、經濟且高效地收集和轉換車輛數據并傳輸上云,利用數據分析和機器學習服務進行數據挖掘,基于數據洞察提高汽車的質量、安全性和自動駕駛能力;六是組建亞馬遜云科技專業服務團隊,提供軟件定義汽車方案,構建多租戶、高度自動化、車云一體、數據驅動、安全合規的軟件協同開發與測試環境,幫助汽車企業快速構建軟件定義汽車的開發環境和能力。

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