如果你经常关注汽车行业的相关信息可能有注意到，最近这几年间，整个汽车行业正在面临比过去十几年、甚至可能是几十年都要更加巨大的变革。
一方面，随着新能源相关技术的推动，一大批新兴车企开始涌现，并且许多传统品牌也明显在更为积极地布局新的产品线，推出越来越多的纯电或混动车型来应对愈发激烈的市场竞争。
另一方面，5G技术的发展也让“车联网”不再是科幻小说中的情节。而基于AI的自动驾驶技术，更是直接刺激了车载计算平台、传感器，以及车用高性能娱乐终端的爆炸式发展。
除此之外，在车辆的销售与运营模式上，以特斯拉为代表的部分车企开始探索将车辆相关功能作为“后付费服务”推出。而全球经济环境的变化，更是刺激了“众包”、“共享”等新兴用车方式的快速发展。
在这样的巨变大潮下，传统车企要如何才能保障自身的市场竞争力、并迅速融入新环境和新的技术快速迭代周期中，新兴车企和相关技术企业又要如何实现快速赶超，树立自身的竞争优势呢？2021年11月30日早间，在结束了与亚马逊云科技汽车业务全球技术负责人Dean Phillips的沟通后，我们三易生活也意识到，亚马逊云科技在汽车行业这场变革中所扮演的至关重要的角色。
大家熟悉的亚马逊云科技，已是汽车行业的好伙伴
电装、丰田、大众、捷豹路虎、宝马、起亚、斯堪尼亚、本田、马自达、雅马哈、Uber、Lyft、首汽约车……如今在亚马逊云科技的相关网页和文章中，你可以看到诸多熟悉的车企、零部件商和新出行服务商等。
而Dean Phillips也告诉我们，目前亚马逊云科技在全球已经有了多达185家汽车云服务合作伙伴，以及多达17种各有侧重、已部署的解决方案类别。
同时，亚马逊云科技针对汽车行业创新步伐正在加快，就在昨晚刚刚举办的2021亚马逊云科技re:Invent全球峰会上，他们更是推出了加码智能汽车技术的突破性创新技术Amazon IoT FleetWise，使得汽车上的数据能够近实时地传输到云。
Amazon IoT FleetWise可以方便汽车厂商低成本地归集、转换数据，近实时传输到云。通过该技术，汽车制造商可以轻松地收集、组织其车辆中各种格式的数据，统一不同品牌、车型和配置，将数据格式标准化，便于在云中进行数据分析。Amazon IoT FleetWise具有智能过滤功能，开发者可以有选择地传输数据，可以基于天气条件、位置、车型等参数设定数据传输时间的规则，减少网络流量，以便近实时地将车辆数据传输到云。一旦数据进入云端，汽车厂商可以将其用于个别车辆的远程诊断，分析车队的健康状况，帮助防止潜在的召回或安全问题，通过分析和机器学习改进自动驾驶和高级驾驶辅助系统。
比如说在汽车智能制造领域，大众集团如今正在与亚马逊云科技合作，将其全球产能通过一张“工业云”连接到一起。而这张由亚马逊云科技相关技术驱动的网络，能够承载大众集团超过3万多家全球供应商、124个位于全球的工厂，每天平均2亿个零部件输送，44000辆汽车产量的跟踪、计算、统计所需的算力和存储容量。在有效提升产品品质和运营效率的同时，也有效降低了停机时间和制造成本。
自动驾驶是一项极其复杂的技术挑战，很大程度上依赖云计算来实现感知、嵌入式计算、机器学习、动线规划、决策和高级传感器技术的突破。在刚刚举办的2021亚马逊云科技re:Invent全球峰会上，无人驾驶汽车科技领导者Aurora选择亚马逊云科技作为其机器学习训练和云上模拟工作负载的首选云提供商。Aurora 使用亚马逊云科技成熟的基础设施和无与伦比的功能组合，安全地加速其可扩展的自动驾驶汽车技术Aurora Driver的开发。
在机器学习训练和云上模拟工作负载方面，Aurora全面使用亚马逊云科技，每天使用云处理数万亿个数据点。目前，Aurora正在云上扩展训练工作负载，以其在真实道路测试中收集的PB级数据为基础，每天完成多达1200万次驾驶模拟训练，并持续至今年年底，帮助他们安全快速地扩展Aurora Driver的功能，以便走向广泛的现实世界。
另外，在自动驾驶领域，丰田、电装和爱信共同成立的丰田研究所如今已成功地将亚马逊云科技相关服务用于自动驾驶所需的高精度地图众包信息收集、云端创建，以及数据远程部署。通过与亚马逊云科技解决方案架构师和专业服务顾问的协调，TRI-AD的开发人员只用了短短两个月的时间，就完成了高精度地图系统的原型开发，相比传统的方式大幅缩短了开发周期。
不仅如此，今年4月份大陆集团也与亚马逊云科技达成了一项长期合作。据悉，双方将基于亚马逊云科技的云端算力，共同开发模块化的、连接车辆和云端的软硬件平台。对于车企来说，大陆集团“CAEdge”平台将能够大幅简化车辆传感器整合和车载AI训练的难度，将以往可能需要数周才能完成的线下开发、测试工作，只用数小时就能在亚马逊云科技的服务器上搞定。而对于消费者来说，“CAEdge”平台更是能够借助亚马逊云科技遍布全球的网络和存储资源，实现车辆整个生命周期内的软件远程安全、稳定性更新，而无需再为了升级车载功能耗费时间前往4S店。
当然，在车辆信息长期跟踪、维护方面，亚马逊云科技也得到了宝马集团的青睐。后者不仅使用亚马逊云科技服务每天从数百万辆宝马和MINI品牌车辆上收集匿名遥测数据，更是通过亚马逊云科技托管服务组合对自身陈旧的数据池进行了彻底“翻新”，一举解决了数据可扩展存储、数据按需提供、数据流程透明化、数据问题快速发现等多个层面的需求。如今，宝马集团已经可以做到通过数据分析，精准且及时地发现车辆中存在的潜在问题，并在这些问题影响到用户之前就提前将其解决。很显然，这也提高了宝马旗下车型可感知的品质，同时也加速了这家老牌车企的技术创新速度。
为何亚马逊云科技“吃香”？独家技术和全球经验是关键
其实追溯历史不难发现，亚马逊云科技投身汽车相关服务的时间并不长。但他们如今却已经成为了诸多头部车企与大量新兴汽车产业公司的首选技术合作伙伴。
纵观亚马逊云科技当前汽车行业的相关业务和案例，我们发现，远超同行的自研技术，以及大量为汽车行业深入开发的服务，或正是亚马逊云科技如今最大的“底气”。
例如，在计算能力方面，亚马逊云科技是目前业内少有同时具备Intel、AMD、ARM三种不同处理器选择的云计算提供方。特别是对于如今的汽车行业来说，由于越来越多车企开始采用高性能ARM架构计算平台来作为智能座舱乃至车载计算解决方案，亚马逊云科技自研基于ARM指令集的Graviton2 64核云原生处理器，也就成为了提供智能座舱模拟、车辆计算平台模拟的最佳解决方案。相比于基于实车硬件的开发环境，亚马逊云科技提供的云端模拟功能不仅大幅降低了新车开发的成本，同时也提高了工程师的工作灵活性，有效提高了研发速度。
在智能制造领域，亚马逊云科技在2020年发布了基于机器学习技术的Amazon Monitron传感器产品线。这些小巧的设备只需安置在工业设备的表面，就能通过监控工作温度和振动指标，自动发现生产线上的设备异常，从而有效避免设备故障、停机所带来的损失。
而对于本身已有监控设备的企业，亚马逊云科技也同样有能力提供自研、且高度安全的本地IoT设备机器学习算力。例如大众集团就在他们的生产线上部署了AmazonOutposts端侧计算服务器，可以让企业在即便没有网络连接的情况下，通过本地运行的亚马逊云科技IoT管理平台，并借助本地AI算力来实现对设备的自动化智能监控。
除了先进的自研服务器芯片和自研端侧设备，亚马逊云科技在汽车行业备受欢迎的另一大重要因素，则来自于极其丰富的服务类别，以及遍布全球的基础设施规模。
一方面，目前亚马逊云科技在全球已拥有多达80个可用区，仅计算实例就有超过400种不同的可选配置。再加上与之深度整合的云存储、数据收集、IoT设备管控、AI自动训练、云端自动下发等一系列服务，都使得亚马逊云科技完全可以应对汽车行业在整个产业链上的各种“上云”需求。
举例而言，从产品设计阶段的高性能计算和存储、AI和机器学习算法开发，到产品制造阶段的全球数据平台运营、工厂边缘计算IoT解决方案、专业物流跟踪，再到产品宣传阶段的零售和广告平台，低延迟内容交付和数字说明书，以及产品运营阶段的超大规模联网和数据分析需求，全部都包含在了亚马逊云科技现有的服务能力中。
丰田互联在中国区使用的亚马逊云科技数据湖架构
另一方面，正由于亚马逊云科技如今已拥有了包括宝马、大众、法拉利、丰田、本田等在内的一系列全球汽车行业顶尖合作伙伴，也促使亚马逊云科技对于汽车行业的整个产业链结构和“上云”需求等，有了更为深入的理解和经验储备。事实上，纵观亚马逊云科技与多家全球汽车企业的合作案例就不难发现，来自亚马逊云科技方面的技术支持团队也扮演了重要的角色。正如丰田互联副总经理光武小叶子所言，“亚马逊云科技的技术支持人员几乎每周都来公司与我们一起讨论方案，不是仅仅介绍单个亚马逊云科技的服务，而是根据我们的应用场景，给出整个生态的解决方案，以及如何实现自动化部署等。”
精进的本地化布局，亚马逊云科技与车企携手共进
众所周知，与很多其他的先进制造业一样，汽车产业在很多时候都呈现出全球化的态势和需求。而亚马逊云科技遍布全球的基础设施以及在中国区积极的技术升级投入，也令他们成为了许多全球化车企确保业务连续性，以及将海外技术成果及时引入国内产线和分公司时的最佳选择。
例如自2019年开始，在亚马逊云科技的全面支持下，丰田互联仅用5个月的时间，就成功地将母公司搭建的全球统一数据湖架构落地中国，成功实现了每天数十TB级车联网数据的收集、分析和处理，第一时间实现了海外车联网服务在中国市场的落地。
又比如说在中国和美国都拥有总部的卡车自动驾驶技术公司TuSimple图森，通过采用亚马逊云科技的Apache MXNet深度学习框架收集自动驾驶数据，并使用Amazon EC2 P3计算实例将原本需要数周的代码测试缩短到仅数小时就能完成。使得TuSimple可以最大限度地维持他们一直有基于L4级别自动驾驶技术的卡车在道路上进行真正的货运业务，从而实现了比许多竞争对手更为领先的自动驾驶数据积累和技术开发进度。
除此之外，在亚马逊云科技的官方中文博客上还能找到这样一篇颇有价值的技术文章，其中详细介绍了利用亚马逊云科技的服务组件快速搭建电动汽车电池告警预测平台的技术细节。这篇博文的作者是两位来自亚马逊云科技的中国架构师，而他们所提出的这一明显适合如今电动汽车的技术解决方案，更是专门为亚马逊云科技中国区域、亚马逊云科技中国区域及美东一区所设计，充分体现了如今亚马逊云科技本地化服务团队在对于最新汽车行业需求的洞察，以及他们在服务本地车企过程中的技术积累。
这不禁让我们三易生活想起了此前在参与亚马逊云科技中国峰会时，与一位自动驾驶从业者所进行的现场交流。据他所说，自从使用了亚马逊云科技的云端AI训练服务后，过去可能需要花费数十万元的设备，耗用数周时间才能完成一版的自动驾驶AI模型，在亚马逊云科技的平台上只需要9元钱的服务费成本，用3小时就能迭代一次。尽管这只是一个很小很小的例子，但从中我们也能清楚地感受到，亚马逊云科技对于如今的汽车行业，到底带来了多少的影响。
