本文來自科技云報(bào)道。
作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“中流砥柱”，汽車產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生著顯著變化，以電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化為代表的汽車產(chǎn)業(yè)“新四化”，已經(jīng)被公認(rèn)為汽車行業(yè)的未來趨勢。
隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)與汽車產(chǎn)業(yè)加速融合，車輛已不再是單純的交通工具，而是演變成為“超級智能移動終端”。
汽車“新四化”的發(fā)展以數(shù)據(jù)為底層基礎(chǔ)，配備智能化和網(wǎng)聯(lián)化的車載產(chǎn)品來實(shí)現(xiàn)與人、路、車的智能交互，是人車關(guān)系從工具向伙伴演進(jìn)的重要紐帶和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
人和車輛之間因交互產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)將呈指數(shù)級增長，這些數(shù)據(jù)包括語音交互、視覺交互、車路協(xié)同等多元數(shù)據(jù)，從而為用戶獲得更安全、更舒適的駕乘體驗(yàn)。
因此，數(shù)據(jù)的存儲、上傳及高效利用成為汽車企業(yè)構(gòu)建核心競爭力的關(guān)鍵。
人車交互歸根結(jié)底是數(shù)據(jù)問題
在人車交互和車輛行駛過程中會產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)問題。
所有數(shù)據(jù)從底座上來看，有些具備共性特點(diǎn)，不管是圖像、音頻、文字，都涉及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)切割的動作，這是一個跨行業(yè)、跨場景的共通需求。
差異化的部分是，由于底層算法跟場景強(qiáng)相關(guān)，在處理不同場景下的數(shù)據(jù)時，要把底層那些共性的東西進(jìn)行排列組合應(yīng)用到外延場景。
包括一些不同場景下的特定數(shù)據(jù)分類和標(biāo)簽，底層模型一定要與場景形成緊耦合，從而得到適用于場景的預(yù)訓(xùn)練模型，大大提高數(shù)據(jù)處理的效率。
比如在基本功能層面，根據(jù)不同車廠的設(shè)計(jì)以及用戶不同的使用習(xí)慣，會產(chǎn)生大量的差異化需求，數(shù)據(jù)的采標(biāo)處理相應(yīng)變得多樣復(fù)雜。
在艙內(nèi)交互中，用戶的一句“我好熱”，不同車廠的響應(yīng)是不同的，有些可能是把車窗打開，有些是把空調(diào)打開。
除此之外，每位車主開車習(xí)慣也有所不同，對于艙內(nèi)的虛擬駕駛伙伴，也有聲音和性格要求，這會涉及個人定制問題。
這種差異化需求需要從底層數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和規(guī)劃做起，以滿足艙內(nèi)交互的基本功能點(diǎn)。
數(shù)據(jù)安全合規(guī)問題始終都是企業(yè)的重中之重，在座艙和駕駛場景下，艙內(nèi)和艙外對于數(shù)據(jù)的隱私安全有所不同。
艙內(nèi)無論是語音、圖像還是動作，都需要經(jīng)過單獨(dú)的個人授權(quán)。艙外會更復(fù)雜一些，包括道路、房屋、車輛等所有物體的跟蹤。
在這個過程中，除了取得用戶的個人隱私授權(quán)外，還要對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，這就需要一套完整的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，能夠?qū)?shù)據(jù)的整個閉環(huán)進(jìn)行全方位監(jiān)控。
另外，數(shù)據(jù)處理效率也是一大問題。目前發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的處理速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上機(jī)器學(xué)習(xí)的速度。
如何解決這種需求不對等的問題？今年，美國提出一個詞叫做Human Machine Teaming，即人機(jī)團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
根據(jù)麻省理工學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相較于純AI應(yīng)用的機(jī)器人或單一人類組成的團(tuán)隊(duì)，人機(jī)協(xié)作團(tuán)隊(duì)的工作效率更高，這一作業(yè)模式甚至能減少85%的人員閑置時間，大幅降低企業(yè)成本。
在數(shù)據(jù)處理過程中，也應(yīng)該采用人機(jī)協(xié)作的方式進(jìn)行圖像摳圖、語音轉(zhuǎn)寫等。因此，擁有一個一站式的AI數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)至關(guān)重要。
可以看到，自動駕駛、人車交互背后的算法、硬件架構(gòu)研發(fā)，需要海量的算力進(jìn)行反復(fù)模擬、驗(yàn)證，智能交通和共享汽車在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中必然會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。
而這些數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)安全、低延遲的傳輸，如何確保存儲的合規(guī)性，如何即時地從中提取關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的進(jìn)一步自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化，同樣也是不小的問題。
軟件定義汽車背后的云力量
隨著“新四化”的深入推進(jìn)，汽車企業(yè)到了必須要轉(zhuǎn)型的時刻。
但在轉(zhuǎn)型過程中，傳統(tǒng)的一些方法、比如車企自建的數(shù)據(jù)服務(wù)器、封閉的車機(jī)系統(tǒng)、企業(yè)內(nèi)部性能孱弱的模擬設(shè)備，實(shí)際上已經(jīng)越來越無法滿足相關(guān)業(yè)務(wù)的需求，甚至還成為了“拖后腿”的關(guān)鍵因素。
在這樣的背景下，亞馬遜云科技成為了諸多車企共同選擇的重要合作伙伴。
近日，亞馬遜云科技正式宣布將圍繞自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)和軟件定義汽車三大汽車行業(yè)數(shù)字化場景，全面賦能汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
數(shù)據(jù)貫穿自動駕駛研發(fā)的每一個場景，亞馬遜云科技以自動駕駛數(shù)據(jù)湖為中心，幫助車企構(gòu)建起端到端的自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)。
借助具有近乎無限擴(kuò)展能力的Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，云上對象存儲服務(wù)）構(gòu)建自動駕駛數(shù)據(jù)湖，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理和分析、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型和算法開發(fā)、仿真驗(yàn)證、地圖開發(fā)以及DevOps和MLOps，車企就能更加容易地實(shí)現(xiàn)自動駕駛?cè)鞒痰拈_發(fā)、測試和應(yīng)用。
在自動駕駛技術(shù)中極具難度和挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型和算法開發(fā)、仿真驗(yàn)證環(huán)節(jié)，亞馬遜云科技的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker以及Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）彈性計(jì)算服務(wù)具有領(lǐng)先優(yōu)勢。
在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)，通過Amazon SageMaker Ground Truth能夠輕松完成各種車輛、場景和用戶數(shù)據(jù)的自動化標(biāo)注，創(chuàng)建符合要求的訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
在仿真驗(yàn)證階段，尤其是針對超大規(guī)模仿真，Amazon EC2彈性計(jì)算服務(wù)的Spot實(shí)例可以提供百萬vCPU級別的低成本算力，最多可節(jié)省90%的成本，加快自動駕駛技術(shù)的研發(fā)和落地。
在構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的過程中，車企隨著業(yè)務(wù)的拓展，需要全球統(tǒng)一部署，實(shí)現(xiàn)高可用和安全連接，并滿足全球運(yùn)營的安全合規(guī)要求；為了適應(yīng)車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的彈性需求并降低運(yùn)維難度，車企需要利用全球統(tǒng)一的架構(gòu)、微服務(wù)和無服務(wù)器計(jì)算等現(xiàn)代化服務(wù)，構(gòu)建彈性敏捷的車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。
同時，車企需要選擇全球車聯(lián)網(wǎng)合作伙伴，將更豐富的服務(wù)生態(tài)和內(nèi)容接入車聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)建全面的服務(wù)體系，并基于海量數(shù)據(jù)提供增值服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)。
“電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化正在重塑汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈，車云一體化成為了汽車企業(yè)新的核心競爭力。
亞馬遜云科技與廣泛的汽車行業(yè)合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員合作，賦能客戶自動駕駛開發(fā)、車聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建，并向軟件定義汽車轉(zhuǎn)型。
”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，“作為創(chuàng)新的引領(lǐng)者、技術(shù)的賦能者以及行業(yè)的實(shí)踐者，亞馬遜云科技將加速布局，賦能汽車行業(yè)客戶進(jìn)一步提升競爭力，在汽車‘新四化’的征程中建立自己的護(hù)城河。”
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
目前，亞馬遜云科技的基礎(chǔ)設(shè)施遍及全球26個地理區(qū)域的84個可用區(qū)，可以讓車企在各個地理區(qū)域輕松構(gòu)建車聯(lián)網(wǎng)平臺，帶來更高的穩(wěn)定性和更低的延遲。
車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全合規(guī)始終是重中之重，亞馬遜云科技支持98項(xiàng)安全標(biāo)準(zhǔn)與合規(guī)認(rèn)證，幾乎滿足客戶在全球各個地區(qū)的安全合規(guī)需求。
亞馬遜云科技Amazon Lambda無服務(wù)器計(jì)算以及微服務(wù)，幫助車企構(gòu)建現(xiàn)代化、無服務(wù)器的彈性敏捷的車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，不僅滿足車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的彈性需求，而且?guī)椭涔?jié)省成本，降低運(yùn)維難度。
軟件定義汽車已經(jīng)成為汽車企業(yè)的核心競爭力，軟件深度參與到汽車定義、開發(fā)、驗(yàn)證、銷售、服務(wù)等過程中，催生了汽車行業(yè)各層面對云原生平臺、工具和最佳實(shí)踐的需求。
軟件定義汽車轉(zhuǎn)型需要方方面面的云服務(wù)能力，如數(shù)據(jù)湖、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能、邊緣計(jì)算等，同時更需要與整個行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)一起合作，共同提供創(chuàng)新的技術(shù)和服務(wù)。
