软件定义汽车时代，云计算成幕后重要推手

科技云报道原创。

作为中国经济发展的“中流砥柱”，汽车产业正在发生着显著变化，以电动化、智能化、网联化和共享化为代表的汽车产业“新四化”，已经被公认为汽车行业的未来趋势。随着5G、大数据、云计算、人工智能等新技术与汽车产业加速融合，车辆已不再是单纯的交通工具，而是演变成为“超级智能移动终端”。

汽车“新四化”的发展以数据为底层基础，配备智能化和网联化的车载产品来实现与人、路、车的智能交互，是人车关系从工具向伙伴演进的重要纽带和关键节点。人和车辆之间因交互产生的大量数据将呈指数级增长，这些数据包括语音交互、视觉交互、车路协同等多元数据，从而为用户获得更安全、更舒适的驾乘体验。因此，数据的存储、上传及高效利用成为汽车企业构建核心竞争力的关键。

人车交互归根结底是数据问题

在人车交互和车辆行驶过程中会产生各种各样的数据问题。所有数据从底座上来看，有些具备共性特点，不管是图像、音频、文字，都涉及基础数据切割的动作，这是一个跨行业、跨场景的共通需求。差异化的部分是，由于底层算法跟场景强相关，在处理不同场景下的数据时，要把底层那些共性的东西进行排列组合应用到外延场景。包括一些不同场景下的特定数据分类和标签，底层模型一定要与场景形成紧耦合，从而得到适用于场景的预训练模型，大大提高数据处理的效率。

比如在基本功能层面，根据不同车厂的设计以及用户不同的使用习惯，会产生大量的差异化需求，数据的采标处理相应变得多样复杂。在舱内交互中，用户的一句“我好热”，不同车厂的响应是不同的，有些可能是把车窗打开，有些是把空调打开。除此之外，每位车主开车习惯也有所不同，对于舱内的虚拟驾驶伙伴，也有声音和性格要求，这会涉及个人定制问题。这种差异化需求需要从底层数据设计和规划做起，以满足舱内交互的基本功能点。

数据安全合规问题始终都是企业的重中之重，在座舱和驾驶场景下，舱内和舱外对于数据的隐私安全有所不同。舱内无论是语音、图像还是动作，都需要经过单独的个人授权。舱外会更复杂一些，包括道路、房屋、车辆等所有物体的跟踪。在这个过程中，除了取得用户的个人隐私授权外，还要对数据进行加密处理，这就需要一套完整的数据处理系统，能够对数据的整个闭环进行全方位监控。

另外，数据处理效率也是一大问题。目前发现，数据的处理速度远远跟不上机器学习的速度。如何解决这种需求不对等的问题？今年，美国提出一个词叫做Human Machine Teaming，即人机团队协作。根据麻省理工学院研究团队进行的一项实验结果显示，相较于纯AI应用的机器人或单一人类组成的团队，人机协作团队的工作效率更高，这一作业模式甚至能减少85%的人员闲置时间，大幅降低企业成本。在数据处理过程中，也应该采用人机协作的方式进行图像抠图、语音转写等。因此，拥有一个一站式的AI数据处理系统至关重要。

可以看到，自动驾驶、人车交互背后的算法、硬件架构研发，需要海量的算力进行反复模拟、验证，智能交通和共享汽车在运转的过程中必然会产生海量的数据。而这些数据如何实现安全、低延迟的传输，如何确保存储的合规性，如何即时地从中提取关键信息，实现系统的进一步自我学习、自我进化，同样也是不小的问题。

软件定义汽车背后的云力量

随着“新四化”的深入推进，汽车企业到了必须要转型的时刻。但在转型过程中，传统的一些方法、比如车企自建的数据服务器、封闭的车机系统、企业内部性能孱弱的模拟设备，实际上已经越来越无法满足相关业务的需求，甚至还成为了“拖后腿”的关键因素。

在这样的背景下，亚马逊云科技成为了诸多车企共同选择的重要合作伙伴。近日，亚马逊云科技正式宣布将围绕自动驾驶、车联网和软件定义汽车三大汽车行业数字化场景，全面赋能汽车行业的数字化转型。

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。借助具有近乎无限扩展能力的Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，云上对象存储服务）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以及Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon 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。

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。

“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，“作为创新的引领者、技术的赋能者以及行业的实践者，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。”

亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡

目前，亚马逊云科技的基础设施遍及全球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。车联网数据的安全合规始终是重中之重，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。

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。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。