亚马逊云科技的技术，正在帮助国内外车企实现数字化转型的突破。
7 月 14 日，亚马逊云科技在一场活动中分享了为自动驾驶、车联网和软件定义汽车三大数字化场景，赋能汽车行业数字化转型的新技术。
亚马逊云科技表示，其将通过覆盖全球的基础设施、车云一体化的云边端服务、专用行业解决方案和广泛的合作伙伴网络，组建汽车行业专业服务团队，赋能车企向软件定义汽车转型，加速汽车行业创新。
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡。
「电动化、网联化、智能化、共享化正在重塑汽车产业价值链，车云一体化成为了汽车企业新的核心竞争力。亚马逊云科技以领先的技术、服务、全球实践，与广泛的汽车行业合作伙伴网络成员合作，赋能客户自动驾驶开发、车联网构建，并向软件定义汽车转型。」亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示，「作为创新引领者，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。」
强大算力和机器学习服务
作为汽车行业最大的技术挑战，自动驾驶需要强大算力、机器学习和推理能力，并依托海量数据进行算法训练和仿真验证。云计算的海量计算和存储资源，能够实现超大规模的数据处理、模型训练和仿真集群，从而加快自动驾驶产品落地。在自动驾驶赛道的激烈竞争中，云服务提供商在这些方面的技术和能力成为了帮助车企成功的关键。
数据贯穿自动驾驶研发的每一个场景，亚马逊云科技以自动驾驶数据湖为中心，帮助车企构建起端到端的自动驾驶数据闭环。借助高扩展能力的 Amazon S3（Amazon Simple Storage Service）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。
在自动驾驶技术中极具难度和挑战的数据标注、模型和算法开发、仿真验证环节，亚马逊云科技的机器学习服务 Amazon SageMaker 及 EC2 弹性计算服务具有领先优势。
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。在仿真验证阶段，尤其是针对超大规模仿真，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，加快自动驾驶技术的研发和落地。
「仿真测试最重要的是尽快把 EC2 竞价实例扩展到尽可能多的 vCPU 上。在我们的测试中，只需 25 分钟即可以覆盖 100 万 vCPU，40 分钟时已可以并行调用 166 万个 vCPU 的算力，这只有在云上才能够做到，而竞价实例的价格只有按需实例的 30%。」顾凡说道。
全球资源与无服务器服务
车联网是未来车辆智能化服务的基础，已经成为汽车生态服务系统的核心，是汽车业务在云上的重要应用场景。在构建车联网服务的过程中，车企随着业务的拓展，需要全球统一部署，实现高可用和安全连接，并满足全球运营的安全合规要求。
为了适应车联网业务的弹性需求并降低运维难度，车企需要利用全球统一的架构、微服务和无服务器计算等现代化服务，构建弹性敏捷的车联网架构。同时，车企需要选择全球车联网合作伙伴，将更丰富的服务生态和内容接入车联网，构建全面的服务体系，并基于海量数据提供增值服务，提升客户体验。
亚马逊云科技表示，目前其服务器基础设施遍及全球 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。在数据的安全合规问题上，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。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。
基于车联网数据湖，车企还能够借助数据分析和机器学习技术深入挖掘数据价值，提供越来越多的数据增值服务。例如利用亚马逊云科技机器学习服务 SageMaker 等，结合充电和电池管理数据，能够实现电动汽车的电池故障预测，提升用户的满意度。亚马逊云科技在全球的合作伙伴网络，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。
此外，车企可依托亚马逊全球业务体系，集成亚马逊智能个人助理 Amazon Alexa，为用户提供车内语音交互，轻松获取丰富的亚马逊内容，包括 Amazon Instant Video、Amazon Audible、Amazon Music、Amazon FireTV 等，满足客户的个性化需求。
「Mobileye 是将计算机视觉、机器学习、数据分析，充分地应用在支持自动驾驶解决方案里的全球的领导者。其选择亚马逊云科技作为首选的云服务商，在 Amazon S3 上构建的数据湖今天已经达到了 200PB，」顾凡说道。
帮助车企实现软件定义汽车
软件定义汽车已经成为汽车企业的核心竞争力，软件深度参与到汽车定义、开发、验证、销售、服务等过程中，催生了汽车行业各层面对云原生平台、工具和最佳实践的需求。软件定义汽车转型需要方方面面的云服务能力，如数据湖、物联网、机器学习和人工智能、边缘计算等，同时更需要与整个行业生态系统一起合作，共同提供创新的技术和服务。
亚马逊云科技正在全方位布局，帮助车企实现软件定义汽车。其参与了 ARM 发起的可扩展开放架构 SOAFEE，强化 ARM 架构处理器 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。
在技术落地上，亚马逊云科技与黑莓合作构建 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。在与大陆集团合作时，亚马逊云科技助力开发了全栈的软件定义汽车开发平台 Continental Automotive Edge（CAEdge），提供高性能、高度自动化的开发环境，支持自动驾驶系统开发的所有流程。
亚马逊云科技专门为汽车行业构建了 Amazon IoT FleetWise 服务，可以实时、高效地收集和转换车辆数据并传输上云，利用数据分析和机器学习服务进行数据挖掘，基于数据洞察提高汽车的质量、安全性和自动驾驶能力。在业务中，亚马逊云科技组建了专业服务团队，提供软件定义汽车方案，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，帮助汽车企业快速构建软件定义汽车的开发环境和能力。
「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有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里的交通峰值低谷情况快速弹性扩缩容云端资源，同时帮助车企简化运维，」顾凡说道。
目前已有很多车企采用了 Amazon Lambda 架构。当车端数据上云后，其根据实际业务量可以快速地弹性扩缩后台的计算资源，在保证算力的同时节省大量成本。
众多合作案例
亚马逊云科技在全球与汽车行业的客户、APN 合作伙伴网络成员进行了广泛的合作，众多汽车行业企业选择亚马逊云科技为首选云服务提供商，加速转型与创新。
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，提供高端汽车智能驾驶技术和软件应用。亚马逊云科技为路特斯海外业务提供了云服务，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。此外，路特斯科技可以使用 Amazon EC2、Amazon RDS 和 Amazon EKS 等服务进行大数据分析。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及应用。
互联汽车服务提供商维瑞联行在选定亚马逊云科技为首选云服务提供商后，打造了全场景互联汽车解决方案。借助亚马逊云科技覆盖全球的基础设施满足全球部署的需求，WirelessCar 已经构建起多款互联汽车解决方案，并部署在亚马逊云科技欧洲区、美洲区和中国区，为全球 100 个国家和地区的 900 万辆互联汽车提供创新型数字化服务。
利用亚马逊云科技无服务器计算服务 Amazon Lambda 搭建大规模弹性互联汽车平台，WirelessCar 为客户带来高度敏捷、弹性可伸缩的基础架构，大大节约了运营成本。Amazon WAF（Web 应用程序防火墙）服务以及加密服务则可以保障数据的安全和合规。
借助亚马逊云科技，BlackBerry 开发了 BlackBerry IVY 软件平台，解决了汽车行业关键数据的访问、收集和管理问题。BlackBerry IVY 能够在汽车的嵌入式系统中运行，但可以从云端远程管理和配置，允许汽车厂商提供一致、安全的方式读取车辆传感器数据，获得更高的车辆数据可视性、数据访问控制以及数据处理速度和效率更高的边缘计算能力。汽车厂商将能够使用该平台的应用编程接口，与软件开发团队共享数据和输出进行车载服务和体验的创新。
「我们看到整车厂在探索的一些方向，虽然未来还有非常多的不确定性，但这个过程已经启动，我们要把客户和车厂之间的价值交换从卖车的一个点，延伸到汽车的整个生命周期，」顾凡表示。
