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[导读]近几年来,围绕着汽车的行业创新成为了全世界关注的焦点,尤其是以特斯拉、蔚小理等为代表的新一代智能电动汽车,更是成为了当前高新科技凝结的产物。伴随着碳中和碳达峰的目标迫近,汽车行业内的电气化和智能化趋势加速发展。

近几年来,围绕着汽车的行业创新成为了全世界关注的焦点,尤其是以特斯拉、蔚小理等为代表的新一代智能电动汽车,更是成为了当前高新科技凝结的产物。伴随着碳中和碳达峰的目标迫近,汽车行业内的电气化和智能化趋势加速发展。

新的汽车EE架构、车端算力升级、车云一体、自动驾驶车联网...亚马逊云科技一直在思考,如此多行业热词背后的趋势对于整车厂意味着什么?未来整车厂的客户转型会去到哪里?亚马逊云科技到底能够帮助客户做些什么?

近日,亚马逊云科技在北京召开的“车云协同,气力智行”汽车行业论坛,亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡针对上述问题给出了答案,这也是亚马逊云科技首次召开以单一行业为主题的活动,足见其对于汽车行业创新的重视。

云服务如何加速汽车行业创新?亚马逊云科技给出标准答案


车厂业务转型:从卖车即结束到整个生命周期服务

传统的整车厂业务模式较为简单,主要聚集在买车上。在车辆被卖出之后,客户与车厂的价值交换基本完成。而现在的业务转型趋势是将这个价值转换点延长到整个汽车使用的生命周期中,利用自动驾驶、车联网、软件定义汽车等方式,和客户产生直接的互动,拿到更多的数据。并通过这些数据来洞察客户的真正需求,在整个汽车生命周期为客户去提供更多的增值服务。

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顾凡表示,亚马逊云科技站在整车厂客户角度去思考,为了更好地完成这种业务转型,整车厂的技术路线需要考虑三个方面。

第一是汽车向着新电子电气架构转型,车端算力可以达到更高的水平。

第二是在这样的一个新电子电气架构上,需要有一个软件定义汽车的平台,真正跨车和云做大量的软件开发工作,只有通过这样的软件服务才能够让车厂提供具备差异化的价值。

第三是更好的利用数据,因为不论是车联网还是自动驾驶,其本质都是基于数据驱动的软件开发流程。例如车厂自己打造出行平台,一方面积累自己做运营服务业务的经验,另一方面也可以积累车厂在大数据分析方面的经验,同时也为自己实现了一个新的收入来源。

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整车厂在进行业务转型时,有着明显的优势和短板。优势在于其市场保有量较大、品牌知名度较高、产品线丰富度高、产品影响力大、销售服务渠道完备等等。但其面临的挑战更多的来自软件、算法、应用生态和DevOps等方面。而这些整车厂的短板,正是亚马逊云科技有能力帮助到的地方。顾凡表示,作为云计算的开创者和引领者,亚马逊云科技从汽车的研发、创新、生产制造、供应链到市场营销,再到智能网联,再到终端用户的服务和应用,都在助力汽车行业产业链的创新加速和转型。

而在此次汽车论坛上,针对自动驾驶、车联网和软件定义汽车耽搁代表性的汽车数字化场景,亚马逊云科技展示了其全面的解决方案。


自动驾驶开发的五大挑战

自动驾驶是一个典型的数据驱动的端到端流程,包括数据采集和存储、数据预处理分析、数据的标注、模型训练、仿真验证和最后的部署发布这样一个完整的流程。首先车端的数据会被采集,汇总到一个集中的存储或者在云上的自动驾驶数据湖,数据湖里面数据是可以被进一步做预处理和分析,然后针对处理过和清洗过的数据进行标注,训练自动驾驶的机器学习模型,模型一旦开发出来,将通过仿真和验证进行测试,最终模型一旦通过验证就会部署到车辆上。

这样的一个开发流程所需要的工具链并不是整车厂客户所擅长的,为了更快地实现自动驾驶,整车厂更希望快速整合现有的工具链,把Data Pipeline跑通。但不论是自研还是整合现有工具链,都会面临着工具链割裂、数据孤岛等等一系列的挑战。这时候,围绕着云上进行工具链整合就会更加便捷。

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首先第一个挑战来自海量数据的传输。当前一辆自动驾驶汽车上包含了各种各样的传感器,包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等等,每天每辆车产生的数据量可以和i达到TB级。如何进行有针对性的定制化数据采集,解决自动驾驶领域中的长尾Corner case非常关键。而亚马逊云科技可以通过Amazon Direct Connect网络专线,以及Amazon Snowball移动存储,快速把数据上传到亚马逊云科技,放在Amazon S3里面。Amazon IoT FleetWise则可以解决长尾Corner case的定制化数据采集的工作。

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第二个挑战来自海量数据的低成本存储。Amazon S3提供了云里面最丰富的8层存储分级,当用户将车端采集的数据放在Amazon S3上面的时候,就可以根据数据所处的不同温度,从频繁访问的热数据到应该深度归档的冷数据,存放在不同的层级,从而达到最优的成本。值得一提的是其Amazon S3 Intelligent-Tiering智能分层功能,根据自动驾驶工作负载里面动态变化的数据访问模式实现自动分层,帮助用户自动选择最合适的存储层级。据实际客户反馈,使用这个功能平均可以节省约30%的成本。

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第三大挑战在于如何实现复杂数据管理和分析。数据湖是在云上整合自动驾驶工具链的核心,而Amazon S3这一工具链正是围绕着自动驾驶数据湖去做整合的。所有的工具链都可以在授权情况下访问Amazon S3数据湖里面的数据,同时数据也可以在各个工具链上下游流动,这样就可以避免工具链割裂带来的数据孤岛的问题。亚马逊云科技也推出了自动驾驶数据湖的参考架构,可以帮到客户更容易地在云上构建自动驾驶数据湖。

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第四大挑战来自复杂的模型开发与训练。数据清洗处理之后就要进行数据标注,提升数据标注的质量价格比非常关键。而在模型开发阶段,无论是从特征工程、模型训练,再到超参的调优和模型的调试,其实需要非常复杂的机器学习的端到端的集成开发环境。同时,用户会发现需要花大量的人力和经验,来针对多个训练任务、针对一堆的GPU的计算资源进行调度、管理,听起来都非常麻烦。Amazon SageMaker是一个全托管端到端的机器学习集成开发环境,它可以帮助自动驾驶公司或者是车企,把复杂的模型开发和训练的超级复杂的工作流串起来,真正的目的是让算法工程师把精力投入在高质量的模型的构建和迭代上,不浪费时间去管底层的资源。

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第五大挑战来自于仿真验证,自动驾驶的仿真验证需要统一架构来实现超大规模仿真,仿真系统的效率会直接影响整个自动驾驶开发链的效率。云上的高并发仿真,能解决仿真领域里的两大挑战,一个是规模、一个是成本。规模自然要通过云上的高并发来实现,而如何在高并发仿真的同时实现低成本,这就需要借助到亚马逊云科技提供的一系列服务。

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首先,通过Amazon EC2的Spot竞价实例,大规模应用在仿真上面,可以达到最佳的性价比。因为Spot是把亚马逊云科技空闲的EC2实例以按需定价费用超过3折的价格提供给客户,这是云独有的优势。

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其次Amazon S3作为仿真系统使用持久性存储,它可以近乎线性地匹配计算实例的规模,并且支持水平缩放。随着仿真任务唤起越来越多的EC2实例,Amazon S3的吞吐量也是几乎以线性增长,这样才能保证Amazon S3到每一个EC2的实例的吞吐量始终是匹配的。

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第三就是Amazon FSx for Lustre,云上托管的Lustre并行文件系统,背后是依托于Amazon S3,它可以作为EC2实例组成的高性能计算集群和Amazon S3持久存储中间的缓存,目的就是为了大规模仿真系统提供最极致的吞吐量和IOPS。

Mobileye是全球自动驾驶解决方案的领导者,它在Amazon S3上构建的数据湖已经达到了200PB,同时它也是非常擅长使用Spot竞价实例的客户。Mobileye的自动驾驶的仿真任务几乎都跑在Spot的竞价实例上,这样可以在控制成本的前提下保持一个极度的灵活性,同时它的仿真任务成功率可以达到99.6%。它的仿真任务可以调度的Spot资源弹性范围非常大,高峰的时候可以达到500KvCPU,低峰的时候甚至可以降到0,这个帮到Mobileye的自动驾驶仿真周期从过去的一个月压缩到几个小时,同时可以极大地降低研发成本,提高开发人员的敏捷性。

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车联网服务搭建的五大挑战

要将汽车与用户之间的价值转换延长到整个使用生命周期内,车联网的作用非常关键。一切增值服务的用户互动和触及都需要有用户数据的分析和挖掘,才能够提供更精准的个性化服务。不论是娱乐服务、出行服务还是商业服务,车联网有望成为这三个互联服务生态领域中的重要拼图。而车联网的数据应用包含营销运营、产品改进和用户服务场景三个层面,不论是哪个层面,整车厂在搭建车联网服务的过程中都面临着诸多挑战。

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第一大挑战即“全球统一部署”。车企进行的都是全球化的销售策略,中国新兴新能源的出口量也持续增长。在进行全球车联网布局时,需要选择一个跨越全球的基础设施去部署车联网业务。而亚马逊云科技在全球有最大的云基础设施,目前有26个地理区域,84个可用区,横跨六大洲,服务245个国家,还有8个区域在建设过程中。因此对于想要搭建全球统一部署车联网的车企而言,是一个非常合适的选择。

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第二大挑战是“安全合规”,保证车联网业务符合全球范围内的当地法规,保证本地数据信息安全合规。而亚马逊云科技几乎满足所有的监管机构的合规要求支持98项安全标准和合规认证。车企客户可以直接继承亚马逊云科技的安全合规认证。同时亚马逊云科技还与众多合作伙伴一起,为整车厂客户提供从咨询到实施整体和安全合规的方案,无论是安全工程、数据保护还是身份和访问控制等等。

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第三大挑战是通过全面的服务体系,提升客户体验。不同国家地区的音视频内容、导航地图内 容、数据分析和软件更新等内容各不相同,整车厂进行本地业务拓展时需要和各地不同的内容服务商打交道。亚马逊云科技与全球范围内的车联网合作伙伴合作,为客户提供无论是跨车端还是云端还是App端各种车联网会用到的解决方案。包括互联移动、数据分析、充电管理和服务、地图导航、车队管理、网络安全等等。因此当整车厂去其他国家地区拓展业务时,可以亚马逊云科技实现更快的适合本地的内容和服务搭建。

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第四大挑战是如何拿到数据挖掘价值,为客户提供更具吸引力的增值服务。亚马逊云科技已经与一些客户已经合作了非常有价值的增值服务。例如在一个针对新能源车电池故障预测的案例中,亚马逊云科技与车厂合作在三到四个月内,采集了四千多辆车大概有1T左右的电池的数据,包括电池静态数据、动态数据,电流、电压以及实时车辆报警数据等。通过这些数据亚马逊云科技与车厂构建了一个机器学习的模型,能够去预测未来两周有可能发生电池单体一致性故障差的概率。

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第五大挑战是运维的复杂度提升,需要更弹性敏捷的软件架构。顾凡表示,今天的车联网是在动态、快速的迭代和发展过程中,你根本不知道今天、明天、明年,你连接的车联网的车的数量到底增长有多快,所以今天未雨绸缪去想象车联网的软件架构,就必须要为未来做好准备。所以一定要明白未来的车联网业务的弹性需求会对你的软件架构造成巨大的挑战,今天应该做一个什么样的选择。很多车企会选择无服务器的计算,例如Amazon Lambda这样的架构。Amazon Lambda可以根据实际的业务量,快速地弹性扩缩后台的计算资源,这样既可以保证充足的算力资源,又可以节省大量成本。

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软件定义汽车:广泛参与和基本原则

在软件定义汽车这个技术趋势中,整车厂需要考虑的是,如何从底层开始就真正走向软件定义汽车的架构转型,真正做到软硬件解藕。要实现软件定义汽车,需要的是车厂、芯片商、硬件提供商、软件提供商、系统集成商和云服务厂商,所有参与方一起推动其行业迈进。

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顾凡表示,降低门槛才能让行业内更多人参与进来开发,无论是汽车行业里面的软件供应商,还是更广泛的云端的大量应用开发者,这些开发者原来都不一定开发过在车上的应用,但是他们对云上的开发非常熟悉。所以只有降低门槛,让所有人参与进来,才能让车厂的服务产生长尾效应。场景、服务需求是非常多的,需要更多人参与进来去开发。但同时还是有一些基本的原则和需求是业内的一些共识。

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第一,软件一定要具备可移植性,能够跨不同的硬件去执行。第二,软件一定是要在云端开发测试,让开发和维护成本真正降到最低。第三,在云端开发汽车软件的时候,必须要考虑到汽车行业的特殊性。在云端开发有一些实时性和功能安全的功能时候需要提供保证。第四,软件平台必须要是开放的架构。

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在芯片层面,亚马逊云科技和车载芯片供应商合作,参与了Arm发起的SOAFEE的组织,支持车云环境对等。亚马逊云科技在云端是有基于ARM 核心的Graviton2和Graviton3的CPU,很多车企最终的选型也是采用ARM芯片,这样,云端和车端硬件都是基于ARM 打造的处理器,会为客户在构建一个车云对等的软件开发环境时带来极大的帮助,云端开发测试的很多应用在车端可以无缝部署。

在软件平台层面,亚马逊云科技与黑莓合作构建了BlackBerry IVY,标准化车端的非常复杂的数据采集工作以及数据上云工作。各种不同类型的开发者,不需要具备专业汽车的技能,就可以利用BlackBerry IVY去一致和安全的访问、读取车辆传感器的数据,然后加以规范化,并且在云端利用数据分析和机器学习的工具,去做应用的创新。

在系统集成商层面,亚马逊云科技与Tier1供应商大陆集团合作开发下一代的软件定义汽车的开发平台CAEdge(Continental Automotive Edge),这是一个跨车和云,用多租户隔离的方式,可以让更多供应商参与进来一起开发软件定义汽车的平台。大陆集团作为Tier1,可以邀请更多供应商和开发合作伙伴一起,在CAEdge平台上为车厂开发更多的应用。在这样一个场景下面,CAEdge的多租户环境可以保证参与的各种各样的开发人员和公司,去使用相同工具测试程序和保护措施,它的开发环境是标准化的,同时不同开发人员和公司之间相互不受影响,数据安全和合规更是符合要求的。

在数据上云的层面,亚马逊云科技还发布了Amazon IoT FleetWise服务,支持在车端自定义的数据采集,可以极大地降低车端数据采集上云的门槛。比如自动驾驶的场景有时候需要人工来定向采集一些不同的数据,分析和判断一些Corner case。Amazon IoT FleetWise就可以让测试人员带着一些定制化的数据采集任务去路测,极大地提高这一部分工作的效率。

另外,除了上述所提到的合作和服务外,亚马逊云科技还在软件定义汽车领域上有一个专业服务团队,在全球为大量车企在做项目,帮助客户赋能软件定义汽车的行业创新。


总结

当前汽车行业正处于快速变革中,很多行业标准和生态还在争抢和制定中,整车厂在探索的一些新的方向,虽然还有非常多的不确定性,但明确的一点是,车企将不会以售出汽车作为终点,而是作为其汽车使用生命周期中服务的起始点。顾凡表示,亚马逊云科技的定位就是赋能和开放,亚马逊云科技不做车,但可以帮助车厂去扬长避短加速转型。无论是在软件定义汽车的布局,还是去赋能客户建立数字驱动的开发流程,像自动驾驶车联网等等,这些都是亚马逊云科技的优势。

这是亚马逊云科技第一次做单独一个行业、而且还是汽车行业的活动,不过相信未来随着亚马逊云科技在赋能汽车行业变革路上的不断创新,明年我们可以看到更多有意思的、精彩的分享。

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