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看不见的云较量 亚马逊云科技解锁车企“云”上密码

喜欢篮球的人都知道,今天一次篮球比赛的场均得分110分左右,而1930年比赛的场均得分只有30分。可想而知,比赛节奏相当缓慢,因为那个时代还没有单手投篮的先例,而汉克·路易斯蒂打破常规才逐渐把比赛变得更加精彩和激烈。这个故事是亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡在re:Invent会上提到的。

第一个敢于打破规划的人或事物总是被历史铭记,而“创新”更是21世纪之后创业者的至上信念。当年卖书的马亚逊怎么也不会想到如今是全球最大云服务商,书籍的信息整理技术在互联网领域的创新中发挥了更大作用。

在医疗、金融、通信等多个垂直行业中,亚马逊云科技已经覆盖了全面服务,如今在汽车产业变革的当口,亚马逊云科技的服务助力了众多车企进行数字化转型、智能网联化革新。

海量数据怎么用?

得数据者得天下,越来越成为行业共识。2015年,宝马就创建了一个集中式本地数据湖,用于收集和整合来自车辆传感器、运营系统和数据仓库的匿名数据。但由于数据分散在无数个孤立的环境中,不易获取,再加上自身 IT 基础设施陈旧,宝马集团不得不改变策略,重构本地数据湖并将其迁移至亚马逊云上。

使用亚马逊云科技服务,宝马集团每天接收大量数据。目前,数百万辆宝马和 MINI 汽车通过宝马集团高度安全的后端连接到云数据中心,系统每天处理数 TB 的匿名遥测数据。这样一来,宝马集团能够利用从Cloud Data Hub(CDH) 接收、收集和完善的车队数据来更好地解决问题。

每一年的数据量会成倍的增长,近来智能汽车的传感器等增加进一步加速了数据量的采集,因此亚马逊云科技在今年re:invent大会上,宣布推出Amazon IoT FleetWise。

这是一项可以将数据格式标准化,方便在云上轻松进行数据分析的产品。Amazon IoT FleetWise的智能过滤功能,帮助汽车制造商近乎实时地将数据高效上传到云端,为减少网络流量的使用,这个功能也允许开发人员选择需要上传的数据,还可以根据天气条件、位置或汽车类型等参数来制定上传数据的时间规则。

当数据进入云端后,车企就可以将数据应用于车辆的远程诊断程序,分析车队的健康状况,帮助汽车制造商预防潜在的召回或安全问题,或通过数据分析和机器学习来改进自动驾驶和高级辅助驾驶等技术。

Amazon IoT FleetWise让车企无需开发自定义数据收集系统,就可以收集和管理汽车任何格式的数据,并对数据进行结构化和标准化。使用Amazon IoT FleetWise将数据上传到云后,车企就可以应用亚马逊云科技服务的广度和深度,从汽车数据中提取数据分析结果。例如,当自动驾驶系统以低于90%的置信度识别路标中的文本时,车企就可以使用智能过滤功能,收集在新建高速公路上行驶的汽车的摄像头数据。或者当气温降至冰点以下时,车企可以使用智能过滤功能从电动汽车的电池中收集数据,通过分析并在云端进行模拟,以提高寒冷天气下的电池性能。

亚马逊云科技汽车业务全球技术负责人Dean Phillips对车云菌表示,“AWS在数据安全方面有各种各样的云服务。同时我们认为还有另外一个层面的数据问题,就是对于网联汽车而言,如何更好地收集、处理这台车本地产生的数据,然后传到云端,以及选用哪种网络形式来传输等,我们也和很多合作伙伴共同推出OEM级别的一些客户服务,来解决数据方面的问题。”

自动驾驶背后的手

“软件定义汽车”增长快速,亚马逊云科技也推出了相应服务模式,比如在车内提供订阅服务、自动驾驶服务等。    

在自动驾驶领域方面,亚马逊云科技的合作客户很多来自L4到L5级自动驾驶的创业公司,比如WeRide文远知行、Momenta、图森未来等,亚马逊云科技的Infinite Loop自动驾驶解决方案专门为客户开发自动驾驶业务。在整个开发过程中,也可为传统的整车商以及汽车零部件供应商开发L3级别的解决方案。

亚马逊云科技基于Amazon Graviton2的EC2实例,可以模拟在汽车内的计算环境,但实际是在云上实现。开发人员可以使用软件方式,以虚拟的方式进行开发、测试,最后实现等同在硬件级的测试效果,在虚拟的环境进行开发测试完之后,可以成功地把它部署到实际的车内环境中。

谷歌waymo前创始成员创立的自动驾驶公司Aurora正借助亚马逊云科技的高性能计算、机器学习等能力开展其虚拟测试工作,以扩展Aurora Driver的功能。

其中,虚拟测试套件(Virtual Testing Suite)是用于开发Aurora Driver的独特加速器。Aurora可以使用它在现实世界中观察到的单一测试情况的数据,从而启发虚拟测试套件中的数百种排列。这种虚拟测试有助于训练 Aurora Driver 更快、更安全地驾驭复杂情况,如道路施工、乱穿马路和无保护的左转弯。

例如,在Aurora Driver尝试在实际道路上进行无保护左转之前,它已经完成了近 230 万次模拟转弯——估计大约相当于2万个小时的真实驾驶练习。自 2019 年以来,Aurora 一直在AWS上大规模运行模拟,并计划到 2021 年底将把该模拟量增加两倍,达到每天1200 万次以上。

车云小结

在汽车这条赛道,随着智能网联化的程度加深,汽车越来越需要依赖于云服务。目前,国内的阿里云、腾讯云、华为云占据主要市场,此外字节跳动也将打造云业务,而亚马逊云、微软的云业务更是支撑了其总公司一半左右的市值。

智能汽车转型之下,云服务商的价值在等待被更大地挖掘。


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