自动驾驶、车联网等领域的发展成为这个时代技术创新最典型的体现。至于这些技术的应用，车载计算能力的提升，车云的融合，车云环境的变化，很大程度上决定了这个细分领域的未来走向。
不可否认，云计算技术在车联网、自动驾驶等领域背后的推动作用不可小觑，同时我们也可以看到，越来越多的云计算厂商与汽车厂商展开了全面深入的合作，这无疑将迎来传统汽车厂商转型的最佳时机。
在过去，传统汽车制造商通常将他们的商业模式和关注点集中在汽车销售上。当客户有购买欲望时，整车厂商往往在极短的时间内完成与客户的价值交换，而这种基于纯产品销售的价值交换往往是短暂的，带给客户的价值是有限的，这也使得整车厂商开始思考如何延伸与客户的价值交换，从而为客户持续提供增值服务。
“新四化”实现汽车工业产业链重构
在“新四化”的影响和推动下，技术路线、产品创新、服务价值提升都在调整和重塑。从实际客户的角度来看，需要的是车辆能够提供全生命周期的服务。如果车厂从这个角度出发，势必会在提升服务能力的过程中调整技术路线。
正是在这样的趋势下，传统汽车企业开始向全新的集中式汽车电子电气架构转变，让车辆本身的计算能力有质的飞跃，达到更高的层次。
其次，在新的集中式汽车电子电气架构的基础上，通过软件定义汽车的平台，可以真正实现大量的软件开发工作，使传统汽车工厂本身通过“面向服务”的软件，具有更加明显的价值差异化。
第三，数据。从场景应用的角度来看，自动驾驶和车联网的本质都是基于数据驱动的软件开发流程。这一过程带来的场景创新，可以帮助汽车厂商获得全新的、多维度的收入来源，同时企业也可以不断积累自身的运营服务业务经验，从大量数据中挖掘创新经验和价值。
传统汽车厂商的这些业务需求无疑需要与强大的云计算技术紧密结合。只有将传统汽车厂商的市场占有、品牌知名度、产品线丰富度、产品影响力、销售和服务渠道等诸多优势，与云计算企业的软件开发能力、软件迭代速度、DevOps、算法、软件应用生态建设等诸多能力进行整合，才能真正帮助汽车厂商实现扬长避短，从而实现高质量转型。
亚马逊云技术的创新实践
令人振奋的是，作为云计算的先行者，亚马逊云科技一直非常关注汽车行业的创新和实践，从RD、创新、制造、供应链、营销、智能网联，到终端用户的服务和应用。可以说，亚马逊云技术一直在帮助加速和改造汽车行业的产业链。
尤其是在自动驾驶、车联网、软件定义汽车等应用场景中，亚马逊云技术进行了更加深入全面的落地实践。正是在这三个最能代表汽车产品数字化的重要场景中，亚马逊云技术持续为客户提供价值。
自驾
在自动驾驶领域，根据麦肯锡的数据，到2040年，与自动驾驶及相关领域相关的移动出行市场将达到2万亿美元。在如此巨大的市场中，从乘用车到干线物流，再到最后一公里的交付，可以说这些都是机会，都是市场红利。当然，不可否认的是，目前的自动驾驶技术还有很长的路要走，我们也可以看到自动驾驶领域正在从早期的实验阶段走向中长期的规模化生产。
基于深度学习技术的自动驾驶应用需要不断收集数据，将不断增加的海量数据“反馈”给算法，从而帮助算法不断迭代。正是这样一个发展过程，把数据驱动的端到端创新能力放在了至关重要的位置。从数据采集到预处理分析，再到数据标注、模型训练、仿真验证等一系列环节都应用并部署到车辆上。
对于亚马逊云技术，在存储计算、数据湖、人工智能、机器学习、CI/CD等方面拥有非常领先的云服务能力。这些技术可以为汽车企业和自动驾驶企业提供更强大的整合工具链的能力。鉴于海量数据传输带来的挑战，由于自动驾驶汽车从各种传感器、摄像头、激光雷达、毫米波雷达等收集海量数据。每天，客户可以通过亚马逊直连网络专线和亚马逊雪球移动存储快速将数据上传到云端并存储在亚马逊S3，还可以使用亚马逊物联网FleetWise进行更有针对性的定制数据收集。
此外，亚马逊S3提供的丰富存储分类，可以帮助客户根据不同的访问热度，对数据进行深度归档，分层次存储数据，从而达到最佳的存储成本。数据显示，许多汽车技术公司通过使用亚马逊S3的这一功能，平均节省了30%的成本。
面对预处理和分析的挑战，亚马逊云技术利用亚马逊S3构建了一个自动驾驶数据湖，对来自多个传感器的海量数据进行清洗和统一，让数据在授权的情况下流向各个工具链的上下游，避免了工具链碎片化带来的数据孤岛问题。
数据处理完成后，下一个重要步骤是数据标注，无论是2D还是三维标注，还是联合标注。在基于深度学习的感知模型中，需要不断提高质价比，这对于很多复杂的模型和开发工作至关重要。亚马逊SageMaker可以有效地帮助自动驾驶公司或传统汽车制造商将复杂的模型开发与训练工作流程连接起来，从而帮助算法工程师更专注于模型构建和迭代。
对于自动驾驶领域来说，仿真验证的效率将直接影响自动驾驶整个开发链条的效率。在云上使用高并发模拟可以有效解决该领域的规模和成本两大挑战。通过模拟、仿真、前提条件、道路地形、传感器策略、车辆控制策略等操作环境。，可以满足客户弹性伸缩引起的业务需求。
车联网
正是由于车联网技术和场景应用的不断发展和深入，未来将改变靠卖车来进行价值交换的方式，帮助客户在汽车的生命周期内提供服务，而车联网正是这种重塑的出发点和归宿。
亚马逊技术大中华区战略业务发展部总经理顾凡告诉笔者，未来，基于营销运营、产品改进和为用户提供升级服务的三大趋势将引领车联网技术的不断迭代和创新:
首先，是营销运营场景的持续优化。对于汽车厂商来说，往往非常注重目标客户群体所在的细分区域，以及线上线下营销方式的实时变化。只有这样，才能真正知道需要产品和设计的客户和目标客户群体在哪里，才能通过数据分析将这些场景用于更精准的决策指导。
其次，是产品改进的意义。车企通过运用广泛而深入的数据分析，了解并改善汽车产品某些部位的耐久性，从而有效指导后续产品改进策略，满足客户的实际购买和使用需求。
第三是对用户提供的服务场景的持续优化。客户最常用的服务是什么？车联网数据如何实现？客户愿意为哪些服务付费？这些是困扰汽车公司的关键问题。通过不断从数据中挖掘价值，我们现在可以看到大数据分析技术为停车建议、支付环节等带来的场景应用创新。
对于亚马逊云技术来说，通过部署全球车联网，为客户提供基于支持98安全标准和合规认证的车联网服务，已经成为推动车联网技术在全球汽车行业深入应用的基础。此外，亚马逊云技术还携手众多合作伙伴，打造更加全面可靠的客户体验，将互联移动、数据分析、充电管理、服务、地图导航、车队管理、网络安全等诸多解决方案应用于全球车企。
值得一提的是，由于数据的激增，运维的复杂度也在增加。因此，车企需要更加灵活敏捷的软件架构。Amazon Lambda这种无服务器的计算方式，通过弹性伸缩客户的实际业务量，可以有效保证客户足够的计算能力，同时可以大大降低客户的成本，这也是现在越来越多的全球车企选择无服务器作为首要发展原则的原因。快速迭代可以帮助汽车公司的客户更好地应对原因。
软件定义的汽车
顾凡告诉笔者，站在车企的角度，软件定义汽车的技术路线选择需要考虑的因素很多。一是芯片要能在车端提供足够的计算能力，二是如何搭建一个跨车和云的软件定义汽车开发平台。
亚马逊技术通过车与云融合的方式，有效降低了企业的开发门槛，让更多的业内人士参与到整个开发过程中。无论是汽车行业的软件供应商，还是大量的云开发者，不同角色的参与也能有效帮助车企的服务产生长尾效应。软件定义汽车也从行业本质上有效帮助车企实现创新计划。它有效连接了车企、芯片、硬件、软硬件提供商、系统集成商、云厂商等不同角色，从而有效推动了这一细分市场的长期创新。
联手把汽车产业链做大做强。
作为推动国民经济发展的支柱产业，整个汽车产业需要与上下游企业携手创新。在2021年亚马逊云技术中国峰会上，亚马逊云技术联合多家汽车产业链代表企业，共同启动汽车产业创新加速计划。通过持续赋能汽车产业价值链的持续变革，从培训和技术输出、构建行业解决方案、市场拓展三个维度有效帮助汽车企业实现转型创新。
同时，亚马逊云科技还在苏州成立了亚马逊云科技智能网联汽车数字化赋能中心。通过携手苏州高铁新城管委会，有效整合双方优势，将产业集聚优势与技术和解决方案优势深度融合，强强联手，共同推动汽车行业内企业的数字化转型，串联起整个生态系统内的众多企业，实现共赢。
可以看到，越来越多的全球汽车和出行公司选择了亚马逊云技术，其中包括全球十大汽车制造商、一级供应商、汽车科技公司等不同角色。对于亚马逊云技术本身来说，它还拥有100多家来自世界各地的合作伙伴，专注于为汽车客户提供服务，帮助客户提升在自动驾驶、车联网、软件定义汽车、营销等维度的业务创新和服务能力。
虽然不自己造车，但不妨碍亚马逊云技术通过赋能、开放的方式，帮助更多车企扬长避短，加速转型。通过将其丰富的跨云、跨边缘、跨终端云计算服务和创新能力有效整合到客户的业务场景中，共同推动汽车行业的繁荣发展。
