軟件定義汽車(chē)時(shí)代，云計(jì)算成幕后重要推手

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“中流砥柱”，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生著顯著變化，以電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化為代表的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)“新四化”，已經(jīng)被公認(rèn)為汽車(chē)行業(yè)的未來(lái)趨勢(shì)。隨著5G、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)加速融合，車(chē)輛已不再是單純的交通工具，而是演變成為“超級(jí)智能移動(dòng)終端”。

汽車(chē)“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(chē)載產(chǎn)品來(lái)實(shí)現(xiàn)與人、路、車(chē)的智能交互，是人車(chē)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(chē)輛之間因交互產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這些數(shù)據(jù)包括語(yǔ)音交互、視覺(jué)交互、車(chē)路協(xié)同等多元數(shù)據(jù)，從而為用戶(hù)獲得更安全、更舒適的駕乘體驗(yàn)。因此，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、上傳及高效利用成為汽車(chē)企業(yè)構(gòu)建核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

人車(chē)交互歸根結(jié)底是數(shù)據(jù)問(wèn)題

在人車(chē)交互和車(chē)輛行駛過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)問(wèn)題。所有數(shù)據(jù)從底座上來(lái)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(dòng)作，這是一個(gè)跨行業(yè)、跨場(chǎng)景的共通需求。差異化的部分是，由于底層算法跟場(chǎng)景強(qiáng)相關(guān)，在處理不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)時(shí)，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(chǎng)景。包括一些不同場(chǎng)景下的特定數(shù)據(jù)分類(lèi)和標(biāo)簽，底層模型一定要與場(chǎng)景形成緊耦合，從而得到適用于場(chǎng)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(chē)廠(chǎng)的設(shè)計(jì)以及用戶(hù)不同的使用習(xí)慣，會(huì)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(hù)的一句“我好熱”，不同車(chē)廠(chǎng)的響應(yīng)是不同的，有些可能是把車(chē)窗打開(kāi)，有些是把空調(diào)打開(kāi)。除此之外，每位車(chē)主開(kāi)車(chē)習(xí)慣也有所不同，對(duì)于艙內(nèi)的虛擬駕駛伙伴，也有聲音和性格要求，這會(huì)涉及個(gè)人定制問(wèn)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(mǎn)足艙內(nèi)交互的基本功能點(diǎn)。

數(shù)據(jù)安全合規(guī)問(wèn)題始終都是企業(yè)的重中之重，在座艙和駕駛場(chǎng)景下，艙內(nèi)和艙外對(duì)于數(shù)據(jù)的隱私安全有所不同。艙內(nèi)無(wú)論是語(yǔ)音、圖像還是動(dòng)作，都需要經(jīng)過(guò)單獨(dú)的個(gè)人授權(quán)。艙外會(huì)更復(fù)雜一些，包括道路、房屋、車(chē)輛等所有物體的跟蹤。在這個(gè)過(guò)程中，除了取得用戶(hù)的個(gè)人隱私授權(quán)外，還要對(duì)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(gè)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(wèn)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(duì)等的問(wèn)題？今年，美國(guó)提出一個(gè)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(lèi)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(shí)間，大幅降低企業(yè)成本。在數(shù)據(jù)處理過(guò)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(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)等。因此，擁有一個(gè)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(dòng)駕駛、人車(chē)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(chē)在運(yùn)轉(zhuǎn)的過(guò)程中必然會(huì)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(chǔ)的合規(guī)性，如何即時(shí)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(wèn)題。

軟件定義汽車(chē)背后的云力量

隨著“新四化”的深入推進(jìn)，汽車(chē)企業(yè)到了必須要轉(zhuǎn)型的時(shí)刻。但在轉(zhuǎn)型過(guò)程中，傳統(tǒng)的一些方法、比如車(chē)企自建的數(shù)據(jù)服務(wù)器、封閉的車(chē)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(lái)越無(wú)法滿(mǎn)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(chē)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(dòng)駕駛、車(chē)聯(lián)網(wǎng)和軟件定義汽車(chē)三大汽車(chē)行業(yè)數(shù)字化場(chǎng)景，全面賦能汽車(chē)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)據(jù)貫穿自動(dòng)駕駛研發(fā)的每一個(gè)場(chǎng)景，亞馬遜云科技以自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖為中心，幫助車(chē)企構(gòu)建起端到端的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)。借助具有近乎無(wú)限擴(kuò)展能力的Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，云上對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)）構(gòu)建自動(dòng)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(kāi)發(fā)、仿真驗(yàn)證、地圖開(kāi)發(fā)以及DevOps和MLOps，車(chē)企就能更加容易地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛?cè)鞒痰拈_(kāi)發(fā)、測(cè)試和應(yīng)用。

在自動(dòng)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(kāi)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(shì)。在數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)，通過(guò)Amazon SageMaker Ground Truth能夠輕松完成各種車(chē)輛、場(chǎng)景和用戶(hù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)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(duì)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(wàn)vCPU級(jí)別的低成本算力，最多可節(jié)省 90% 的成本，加快自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)和落地。

在構(gòu)建車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的過(guò)程中，車(chē)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(mǎn)足全球運(yùn)營(yíng)的安全合規(guī)要求；為了適應(yīng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的彈性需求并降低運(yùn)維難度，車(chē)企需要利用全球統(tǒng)一的架構(gòu)、微服務(wù)和無(wú)服務(wù)器計(jì)算等現(xiàn)代化服務(wù)，構(gòu)建彈性敏捷的車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。同時(shí)，車(chē)企需要選擇全球車(chē)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(chē)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(hù)體驗(yàn)。

“電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化正在重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈，車(chē)云一體化成為了汽車(chē)企業(yè)新的核心競(jìng)爭(zhēng)力。亞馬遜云科技與廣泛的汽車(chē)行業(yè)合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員合作，賦能客戶(hù)自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建，并向軟件定義汽車(chē)轉(zhuǎn)型?！眮嗰R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(chē)行業(yè)客戶(hù)進(jìn)一步提升競(jìng)爭(zhēng)力，在汽車(chē)‘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(gè)地理區(qū)域的84個(gè)可用區(qū)，可以讓車(chē)企在各個(gè)地理區(qū)域輕松構(gòu)建車(chē)聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，帶來(lái)更高的穩(wěn)定性和更低的延遲。車(chē)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(mǎn)足客戶(hù)在全球各個(gè)地區(qū)的安全合規(guī)需求。亞馬遜云科技Amazon Lambda無(wú)服務(wù)器計(jì)算以及微服務(wù)，幫助車(chē)企構(gòu)建現(xiàn)代化、無(wú)服務(wù)器的彈性敏捷的車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，不僅滿(mǎn)足車(chē)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(chē)已經(jīng)成為汽車(chē)企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，軟件深度參與到汽車(chē)定義、開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證、銷(xiāo)售、服務(wù)等過(guò)程中，催生了汽車(chē)行業(yè)各層面對(duì)云原生平臺(tái)、工具和最佳實(shí)踐的需求。軟件定義汽車(chē)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(shí)更需要與整個(gè)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)。

來(lái)源：科技云報(bào)道

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