云服務(wù)如何加速汽車行業(yè)創(chuàng)新？亞馬遜云科技給出標(biāo)準(zhǔn)答案

近幾年來(lái)，圍繞著汽車的行業(yè)創(chuàng)新成為了全世界關(guān)注的焦點(diǎn)，尤其是以特斯拉、蔚小理等為代表的新一代智能電動(dòng)汽車，更是成為了當(dāng)前高新科技凝結(jié)的產(chǎn)物。伴隨著碳中和碳達(dá)峰的目標(biāo)迫近，汽車行業(yè)內(nèi)的電氣化和智能化趨勢(shì)加速發(fā)展。

新的汽車EE架構(gòu)、車端算力升級(jí)、車云一體、自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)...亞馬遜云科技一直在思考，如此多行業(yè)熱詞背后的趨勢(shì)對(duì)于整車廠意味著什么？未來(lái)整車廠的客戶轉(zhuǎn)型會(huì)去到哪里？亞馬遜云科技到底能夠幫助客戶做些什么？

近日，亞馬遜云科技在北京召開的“車云協(xié)同，氣力智行”汽車行業(yè)論壇，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)理顧凡針對(duì)上述問(wèn)題給出了答案，這也是亞馬遜云科技首次召開以單一行業(yè)為主題的活動(dòng)，足見其對(duì)于汽車行業(yè)創(chuàng)新的重視。

車廠業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型：從賣車即結(jié)束到整個(gè)生命周期服務(wù)

傳統(tǒng)的整車廠業(yè)務(wù)模式較為簡(jiǎn)單，主要聚集在買車上。在車輛被賣出之后，客戶與車廠的價(jià)值交換基本完成。而現(xiàn)在的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型趨勢(shì)是將這個(gè)價(jià)值轉(zhuǎn)換點(diǎn)延長(zhǎng)到整個(gè)汽車使用的生命周期中，利用自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、軟件定義汽車等方式，和客戶產(chǎn)生直接的互動(dòng)，拿到更多的數(shù)據(jù)。并通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)洞察客戶的真正需求，在整個(gè)汽車生命周期為客戶去提供更多的增值服務(wù)。

顧凡表示，亞馬遜云科技站在整車廠客戶角度去思考，為了更好地完成這種業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，整車廠的技術(shù)路線需要考慮三個(gè)方面。

第一是汽車向著新電子電氣架構(gòu)轉(zhuǎn)型，車端算力可以達(dá)到更高的水平。

第二是在這樣的一個(gè)新電子電氣架構(gòu)上，需要有一個(gè)軟件定義汽車的平臺(tái)，真正跨車和云做大量的軟件開發(fā)工作，只有通過(guò)這樣的軟件服務(wù)才能夠讓車廠提供具備差異化的價(jià)值。

第三是更好的利用數(shù)據(jù)，因?yàn)椴徽撌擒嚶?lián)網(wǎng)還是自動(dòng)駕駛，其本質(zhì)都是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件開發(fā)流程。例如車廠自己打造出行平臺(tái)，一方面積累自己做運(yùn)營(yíng)服務(wù)業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，另一方面也可以積累車廠在大數(shù)據(jù)分析方面的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也為自己實(shí)現(xiàn)了一個(gè)新的收入來(lái)源。

整車廠在進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型時(shí)，有著明顯的優(yōu)勢(shì)和短板。優(yōu)勢(shì)在于其市場(chǎng)保有量較大、品牌知名度較高、產(chǎn)品線豐富度高、產(chǎn)品影響力大、銷售服務(wù)渠道完備等等。但其面臨的挑戰(zhàn)更多的來(lái)自軟件、算法、應(yīng)用生態(tài)和DevOps等方面。而這些整車廠的短板，正是亞馬遜云科技有能力幫助到的地方。顧凡表示，作為云計(jì)算的開創(chuàng)者和引領(lǐng)者，亞馬遜云科技從汽車的研發(fā)、創(chuàng)新、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈到市場(chǎng)營(yíng)銷，再到智能網(wǎng)聯(lián)，再到終端用戶的服務(wù)和應(yīng)用，都在助力汽車行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新加速和轉(zhuǎn)型。

而在此次汽車論壇上，針對(duì)自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)和軟件定義汽車耽擱代表性的汽車數(shù)字化場(chǎng)景，亞馬遜云科技展示了其全面的解決方案。

自動(dòng)駕駛開發(fā)的五大挑戰(zhàn)

自動(dòng)駕駛是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的端到端流程，包括數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理分析、數(shù)據(jù)的標(biāo)注、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證和最后的部署發(fā)布這樣一個(gè)完整的流程。首先車端的數(shù)據(jù)會(huì)被采集，匯總到一個(gè)集中的存儲(chǔ)或者在云上的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)湖里面數(shù)據(jù)是可以被進(jìn)一步做預(yù)處理和分析，然后針對(duì)處理過(guò)和清洗過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，訓(xùn)練自動(dòng)駕駛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，模型一旦開發(fā)出來(lái)，將通過(guò)仿真和驗(yàn)證進(jìn)行測(cè)試，最終模型一旦通過(guò)驗(yàn)證就會(huì)部署到車輛上。

這樣的一個(gè)開發(fā)流程所需要的工具鏈并不是整車廠客戶所擅長(zhǎng)的，為了更快地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，整車廠更希望快速整合現(xiàn)有的工具鏈，把Data Pipeline跑通。但不論是自研還是整合現(xiàn)有工具鏈，都會(huì)面臨著工具鏈割裂、數(shù)據(jù)孤島等等一系列的挑戰(zhàn)。這時(shí)候，圍繞著云上進(jìn)行工具鏈整合就會(huì)更加便捷。

首先第一個(gè)挑戰(zhàn)來(lái)自海量數(shù)據(jù)的傳輸。當(dāng)前一輛自動(dòng)駕駛汽車上包含了各種各樣的傳感器，包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等等，每天每輛車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可以和i達(dá)到TB級(jí)。如何進(jìn)行有針對(duì)性的定制化數(shù)據(jù)采集，解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的長(zhǎng)尾Corner case非常關(guān)鍵。而亞馬遜云科技可以通過(guò)Amazon Direct Connect網(wǎng)絡(luò)專線，以及Amazon Snowball移動(dòng)存儲(chǔ)，快速把數(shù)據(jù)上傳到亞馬遜云科技，放在Amazon S3里面。Amazon IoT FleetWise則可以解決長(zhǎng)尾Corner case的定制化數(shù)據(jù)采集的工作。

第二個(gè)挑戰(zhàn)來(lái)自海量數(shù)據(jù)的低成本存儲(chǔ)。Amazon S3提供了云里面最豐富的8層存儲(chǔ)分級(jí)，當(dāng)用戶將車端采集的數(shù)據(jù)放在Amazon S3上面的時(shí)候，就可以根據(jù)數(shù)據(jù)所處的不同溫度，從頻繁訪問(wèn)的熱數(shù)據(jù)到應(yīng)該深度歸檔的冷數(shù)據(jù)，存放在不同的層級(jí)，從而達(dá)到最優(yōu)的成本。值得一提的是其Amazon S3 Intelligent-Tiering智能分層功能，根據(jù)自動(dòng)駕駛工作負(fù)載里面動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分層，幫助用戶自動(dòng)選擇最合適的存儲(chǔ)層級(jí)。據(jù)實(shí)際客戶反饋，使用這個(gè)功能平均可以節(jié)省約30%的成本。

第三大挑戰(zhàn)在于如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)管理和分析。數(shù)據(jù)湖是在云上整合自動(dòng)駕駛工具鏈的核心，而Amazon S3這一工具鏈正是圍繞著自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖去做整合的。所有的工具鏈都可以在授權(quán)情況下訪問(wèn)Amazon S3數(shù)據(jù)湖里面的數(shù)據(jù)，同時(shí)數(shù)據(jù)也可以在各個(gè)工具鏈上下游流動(dòng)，這樣就可以避免工具鏈割裂帶來(lái)的數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題。亞馬遜云科技也推出了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖的參考架構(gòu)，可以幫到客戶更容易地在云上構(gòu)建自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖。

第四大挑戰(zhàn)來(lái)自復(fù)雜的模型開發(fā)與訓(xùn)練。數(shù)據(jù)清洗處理之后就要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，提升數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量?jī)r(jià)格比非常關(guān)鍵。而在模型開發(fā)階段，無(wú)論是從特征工程、模型訓(xùn)練，再到超參的調(diào)優(yōu)和模型的調(diào)試，其實(shí)需要非常復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端的集成開發(fā)環(huán)境。同時(shí)，用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)需要花大量的人力和經(jīng)驗(yàn)，來(lái)針對(duì)多個(gè)訓(xùn)練任務(wù)、針對(duì)一堆的GPU的計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)度、管理，聽起來(lái)都非常麻煩。Amazon SageMaker是一個(gè)全托管端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)集成開發(fā)環(huán)境，它可以幫助自動(dòng)駕駛公司或者是車企，把復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練的超級(jí)復(fù)雜的工作流串起來(lái)，真正的目的是讓算法工程師把精力投入在高質(zhì)量的模型的構(gòu)建和迭代上，不浪費(fèi)時(shí)間去管底層的資源。

第五大挑戰(zhàn)來(lái)自于仿真驗(yàn)證，自動(dòng)駕駛的仿真驗(yàn)證需要統(tǒng)一架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)超大規(guī)模仿真，仿真系統(tǒng)的效率會(huì)直接影響整個(gè)自動(dòng)駕駛開發(fā)鏈的效率。云上的高并發(fā)仿真，能解決仿真領(lǐng)域里的兩大挑戰(zhàn)，一個(gè)是規(guī)模、一個(gè)是成本。規(guī)模自然要通過(guò)云上的高并發(fā)來(lái)實(shí)現(xiàn)，而如何在高并發(fā)仿真的同時(shí)實(shí)現(xiàn)低成本，這就需要借助到亞馬遜云科技提供的一系列服務(wù)。

首先，通過(guò)Amazon EC2的Spot競(jìng)價(jià)實(shí)例，大規(guī)模應(yīng)用在仿真上面，可以達(dá)到最佳的性價(jià)比。因?yàn)镾pot是把亞馬遜云科技空閑的EC2實(shí)例以按需定價(jià)費(fèi)用超過(guò)3折的價(jià)格提供給客戶，這是云獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。

其次Amazon S3作為仿真系統(tǒng)使用持久性存儲(chǔ)，它可以近乎線性地匹配計(jì)算實(shí)例的規(guī)模，并且支持水平縮放。隨著仿真任務(wù)喚起越來(lái)越多的EC2實(shí)例，Amazon S3的吞吐量也是幾乎以線性增長(zhǎng)，這樣才能保證Amazon S3到每一個(gè)EC2的實(shí)例的吞吐量始終是匹配的。

第三就是Amazon FSx for Lustre，云上托管的Lustre并行文件系統(tǒng)，背后是依托于Amazon S3，它可以作為EC2實(shí)例組成的高性能計(jì)算集群和Amazon S3持久存儲(chǔ)中間的緩存，目的就是為了大規(guī)模仿真系統(tǒng)提供最極致的吞吐量和IOPS。

Mobileye是全球自動(dòng)駕駛解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者，它在Amazon S3上構(gòu)建的數(shù)據(jù)湖已經(jīng)達(dá)到了200PB，同時(shí)它也是非常擅長(zhǎng)使用Spot競(jìng)價(jià)實(shí)例的客戶。Mobileye的自動(dòng)駕駛的仿真任務(wù)幾乎都跑在Spot的競(jìng)價(jià)實(shí)例上，這樣可以在控制成本的前提下保持一個(gè)極度的靈活性，同時(shí)它的仿真任務(wù)成功率可以達(dá)到99.6%。它的仿真任務(wù)可以調(diào)度的Spot資源彈性范圍非常大，高峰的時(shí)候可以達(dá)到500KvCPU，低峰的時(shí)候甚至可以降到0，這個(gè)幫到Mobileye的自動(dòng)駕駛仿真周期從過(guò)去的一個(gè)月壓縮到幾個(gè)小時(shí)，同時(shí)可以極大地降低研發(fā)成本，提高開發(fā)人員的敏捷性。

車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)搭建的五大挑戰(zhàn)

要將汽車與用戶之間的價(jià)值轉(zhuǎn)換延長(zhǎng)到整個(gè)使用生命周期內(nèi)，車聯(lián)網(wǎng)的作用非常關(guān)鍵。一切增值服務(wù)的用戶互動(dòng)和觸及都需要有用戶數(shù)據(jù)的分析和挖掘，才能夠提供更精準(zhǔn)的個(gè)性化服務(wù)。不論是娛樂(lè)服務(wù)、出行服務(wù)還是商業(yè)服務(wù)，車聯(lián)網(wǎng)有望成為這三個(gè)互聯(lián)服務(wù)生態(tài)領(lǐng)域中的重要拼圖。而車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用包含營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品改進(jìn)和用戶服務(wù)場(chǎng)景三個(gè)層面，不論是哪個(gè)層面，整車廠在搭建車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的過(guò)程中都面臨著諸多挑戰(zhàn)。

第一大挑戰(zhàn)即“全球統(tǒng)一部署”。車企進(jìn)行的都是全球化的銷售策略，中國(guó)新興新能源的出口量也持續(xù)增長(zhǎng)。在進(jìn)行全球車聯(lián)網(wǎng)布局時(shí)，需要選擇一個(gè)跨越全球的基礎(chǔ)設(shè)施去部署車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。而亞馬遜云科技在全球有最大的云基礎(chǔ)設(shè)施，目前有26個(gè)地理區(qū)域，84個(gè)可用區(qū)，橫跨六大洲，服務(wù)245個(gè)國(guó)家，還有8個(gè)區(qū)域在建設(shè)過(guò)程中。因此對(duì)于想要搭建全球統(tǒng)一部署車聯(lián)網(wǎng)的車企而言，是一個(gè)非常合適的選擇。

第二大挑戰(zhàn)是“安全合規(guī)”，保證車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)符合全球范圍內(nèi)的當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)，保證本地?cái)?shù)據(jù)信息安全合規(guī)。而亞馬遜云科技幾乎滿足所有的監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合規(guī)要求支持98項(xiàng)安全標(biāo)準(zhǔn)和合規(guī)認(rèn)證。車企客戶可以直接繼承亞馬遜云科技的安全合規(guī)認(rèn)證。同時(shí)亞馬遜云科技還與眾多合作伙伴一起，為整車廠客戶提供從咨詢到實(shí)施整體和安全合規(guī)的方案，無(wú)論是安全工程、數(shù)據(jù)保護(hù)還是身份和訪問(wèn)控制等等。

第三大挑戰(zhàn)是通過(guò)全面的服務(wù)體系，提升客戶體驗(yàn)。不同國(guó)家地區(qū)的音視頻內(nèi)容、導(dǎo)航地圖內(nèi) 容、數(shù)據(jù)分析和軟件更新等內(nèi)容各不相同，整車廠進(jìn)行本地業(yè)務(wù)拓展時(shí)需要和各地不同的內(nèi)容服務(wù)商打交道。亞馬遜云科技與全球范圍內(nèi)的車聯(lián)網(wǎng)合作伙伴合作，為客戶提供無(wú)論是跨車端還是云端還是App端各種車聯(lián)網(wǎng)會(huì)用到的解決方案。包括互聯(lián)移動(dòng)、數(shù)據(jù)分析、充電管理和服務(wù)、地圖導(dǎo)航、車隊(duì)管理、網(wǎng)絡(luò)安全等等。因此當(dāng)整車廠去其他國(guó)家地區(qū)拓展業(yè)務(wù)時(shí)，可以亞馬遜云科技實(shí)現(xiàn)更快的適合本地的內(nèi)容和服務(wù)搭建。

第四大挑戰(zhàn)是如何拿到數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值，為客戶提供更具吸引力的增值服務(wù)。亞馬遜云科技已經(jīng)與一些客戶已經(jīng)合作了非常有價(jià)值的增值服務(wù)。例如在一個(gè)針對(duì)新能源車電池故障預(yù)測(cè)的案例中，亞馬遜云科技與車廠合作在三到四個(gè)月內(nèi)，采集了四千多輛車大概有1T左右的電池的數(shù)據(jù)，包括電池靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，電流、電壓以及實(shí)時(shí)車輛報(bào)警數(shù)據(jù)等。通過(guò)這些數(shù)據(jù)亞馬遜云科技與車廠構(gòu)建了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，能夠去預(yù)測(cè)未來(lái)兩周有可能發(fā)生電池單體一致性故障差的概率。

第五大挑戰(zhàn)是運(yùn)維的復(fù)雜度提升，需要更彈性敏捷的軟件架構(gòu)。顧凡表示，今天的車聯(lián)網(wǎng)是在動(dòng)態(tài)、快速的迭代和發(fā)展過(guò)程中，你根本不知道今天、明天、明年，你連接的車聯(lián)網(wǎng)的車的數(shù)量到底增長(zhǎng)有多快，所以今天未雨綢繆去想象車聯(lián)網(wǎng)的軟件架構(gòu)，就必須要為未來(lái)做好準(zhǔn)備。所以一定要明白未來(lái)的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的彈性需求會(huì)對(duì)你的軟件架構(gòu)造成巨大的挑戰(zhàn)，今天應(yīng)該做一個(gè)什么樣的選擇。很多車企會(huì)選擇無(wú)服務(wù)器的計(jì)算，例如Amazon Lambda這樣的架構(gòu)。Amazon Lambda可以根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)量，快速地彈性擴(kuò)縮后臺(tái)的計(jì)算資源，這樣既可以保證充足的算力資源，又可以節(jié)省大量成本。

軟件定義汽車：廣泛參與和基本原則

在軟件定義汽車這個(gè)技術(shù)趨勢(shì)中，整車廠需要考慮的是，如何從底層開始就真正走向軟件定義汽車的架構(gòu)轉(zhuǎn)型，真正做到軟硬件解藕。要實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車，需要的是車廠、芯片商、硬件提供商、軟件提供商、系統(tǒng)集成商和云服務(wù)廠商，所有參與方一起推動(dòng)其行業(yè)邁進(jìn)。

顧凡表示，降低門檻才能讓行業(yè)內(nèi)更多人參與進(jìn)來(lái)開發(fā)，無(wú)論是汽車行業(yè)里面的軟件供應(yīng)商，還是更廣泛的云端的大量應(yīng)用開發(fā)者，這些開發(fā)者原來(lái)都不一定開發(fā)過(guò)在車上的應(yīng)用，但是他們對(duì)云上的開發(fā)非常熟悉。所以只有降低門檻，讓所有人參與進(jìn)來(lái)，才能讓車廠的服務(wù)產(chǎn)生長(zhǎng)尾效應(yīng)。場(chǎng)景、服務(wù)需求是非常多的，需要更多人參與進(jìn)來(lái)去開發(fā)。但同時(shí)還是有一些基本的原則和需求是業(yè)內(nèi)的一些共識(shí)。

第一，軟件一定要具備可移植性，能夠跨不同的硬件去執(zhí)行。第二，軟件一定是要在云端開發(fā)測(cè)試，讓開發(fā)和維護(hù)成本真正降到最低。第三，在云端開發(fā)汽車軟件的時(shí)候，必須要考慮到汽車行業(yè)的特殊性。在云端開發(fā)有一些實(shí)時(shí)性和功能安全的功能時(shí)候需要提供保證。第四，軟件平臺(tái)必須要是開放的架構(gòu)。

在芯片層面，亞馬遜云科技和車載芯片供應(yīng)商合作，參與了Arm發(fā)起的SOAFEE的組織，支持車云環(huán)境對(duì)等。亞馬遜云科技在云端是有基于ARM 核心的Graviton2和Graviton3的CPU，很多車企最終的選型也是采用ARM芯片，這樣，云端和車端硬件都是基于ARM 打造的處理器，會(huì)為客戶在構(gòu)建一個(gè)車云對(duì)等的軟件開發(fā)環(huán)境時(shí)帶來(lái)極大的幫助，云端開發(fā)測(cè)試的很多應(yīng)用在車端可以無(wú)縫部署。

在軟件平臺(tái)層面，亞馬遜云科技與黑莓合作構(gòu)建了BlackBerry IVY，標(biāo)準(zhǔn)化車端的非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)采集工作以及數(shù)據(jù)上云工作。各種不同類型的開發(fā)者，不需要具備專業(yè)汽車的技能，就可以利用BlackBerry IVY去一致和安全的訪問(wèn)、讀取車輛傳感器的數(shù)據(jù)，然后加以規(guī)范化，并且在云端利用數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具，去做應(yīng)用的創(chuàng)新。

在系統(tǒng)集成商層面，亞馬遜云科技與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(tái)CAEdge（Continental Automotive Edge），這是一個(gè)跨車和云，用多租戶隔離的方式，可以讓更多供應(yīng)商參與進(jìn)來(lái)一起開發(fā)軟件定義汽車的平臺(tái)。大陸集團(tuán)作為Tier1，可以邀請(qǐng)更多供應(yīng)商和開發(fā)合作伙伴一起，在CAEdge平臺(tái)上為車廠開發(fā)更多的應(yīng)用。在這樣一個(gè)場(chǎng)景下面，CAEdge的多租戶環(huán)境可以保證參與的各種各樣的開發(fā)人員和公司，去使用相同工具測(cè)試程序和保護(hù)措施，它的開發(fā)環(huán)境是標(biāo)準(zhǔn)化的，同時(shí)不同開發(fā)人員和公司之間相互不受影響，數(shù)據(jù)安全和合規(guī)更是符合要求的。

在數(shù)據(jù)上云的層面，亞馬遜云科技還發(fā)布了Amazon IoT FleetWise服務(wù)，支持在車端自定義的數(shù)據(jù)采集，可以極大地降低車端數(shù)據(jù)采集上云的門檻。比如自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景有時(shí)候需要人工來(lái)定向采集一些不同的數(shù)據(jù)，分析和判斷一些Corner case。Amazon IoT FleetWise就可以讓測(cè)試人員帶著一些定制化的數(shù)據(jù)采集任務(wù)去路測(cè)，極大地提高這一部分工作的效率。

另外，除了上述所提到的合作和服務(wù)外，亞馬遜云科技還在軟件定義汽車領(lǐng)域上有一個(gè)專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，在全球?yàn)榇罅寇嚻笤谧鲰?xiàng)目，幫助客戶賦能軟件定義汽車的行業(yè)創(chuàng)新。

總結(jié)

當(dāng)前汽車行業(yè)正處于快速變革中，很多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和生態(tài)還在爭(zhēng)搶和制定中，整車廠在探索的一些新的方向，雖然還有非常多的不確定性，但明確的一點(diǎn)是，車企將不會(huì)以售出汽車作為終點(diǎn)，而是作為其汽車使用生命周期中服務(wù)的起始點(diǎn)。顧凡表示，亞馬遜云科技的定位就是賦能和開放，亞馬遜云科技不做車，但可以幫助車廠去揚(yáng)長(zhǎng)避短加速轉(zhuǎn)型。無(wú)論是在軟件定義汽車的布局，還是去賦能客戶建立數(shù)字驅(qū)動(dòng)的開發(fā)流程，像自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)等等，這些都是亞馬遜云科技的優(yōu)勢(shì)。

這是亞馬遜云科技第一次做單獨(dú)一個(gè)行業(yè)、而且還是汽車行業(yè)的活動(dòng)，不過(guò)相信未來(lái)隨著亞馬遜云科技在賦能汽車行業(yè)變革路上的不斷創(chuàng)新，明年我們可以看到更多有意思的、精彩的分享。