汽车行业踏上“新四化”之路，云计算将如何持续赋能？

  目前，汽车行业正在从机械化向电动化、网联化、智能化、共享化演进，从传统工业时代向数字化时代迈进。可以说“新四化”让汽车行业从过去的单一链状向生态网络进行演变，涉及制造业、通讯业、互联网业、智能产业等的融合发展。与此同时，“新四化”带来技术和商业模式的创新，也让汽车产业链的各个环节面临着深刻的变化和严峻的挑战。

  “新四化”带来哪些挑战？

  汽车“新四化”概念的提出，给汽车未来的发展指明了方向。电动化指的是新能源动力系统领域;智能化指的是无人驾驶或者驾驶辅助电子系统;网联化便指的是车联网布局;共享化，指的是汽车共享与移动出行。目前，我国汽车“新四化”整体进程较快，电动化愈发成熟，智能化、网联化的发展将手握接力棒，开启汽车行业革命的下半场。

 亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡

  “新四化”是机遇，也是挑战。电动化的提出要求车企全面实行节能减排策略，然而，由于现有电池、电机、电控等方面技术的局限性和成本的高昂性，目前汽车电动化发展趋势依旧不容乐观。智能化则主要为自动驾驶和车辆功能智能化，目前多家车企都有初级自动驾驶车型量产，但仅能作为驾驶辅助使用。亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示：“汽车行业最初承诺的自动驾驶成熟度，与目前达到的水平相比，还有很长的路要走。”

  在网联化方面，目前市场上尚未建立一个充分的技术合作和信息共享机制，造成网联系统平台众多、信息共享困难等难题。顾凡认为，车作为物联网的一个关键节点，应该将出行和交通场景的行为数据补充，这样数据镜像会变得更加立体，这是车联网最大的价值之一。他表示：“在网联化趋势下，车企做的并不是一锤子买卖，而是能够帮客户在车的生命周期提供服务，比如数据镜像、数据画像等，赋能营销运营、产品改进、为用户提供服务等场景。”

  在共享化方面，目前被我们熟知的是网约车。网约车用人力代替自动驾驶、用在线消息或电话代替车与人之间的互联。事实上，网约车、共享汽车依旧面临监管难、费用高、找车难、使用率低等因素，这与新四化中的共享化差距较大。而且真正的共享还远远不够，必须在网联化和智能化方面取得重大突破。

  汽车行业要实现真正的“新四化”，终极目标是要为客户提供车辆全生命周期服务，可以通过使用集中化的汽车电气架构、软件定义汽车平台，以及基于数据驱动的软件开发流程进行充分赋能。顾凡认为，这个过程中车企是需要帮助的，比如软件开发能力、软件迭代速度、DevOps、算法、软件应用的生态构建等。

  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。”

  三大场景，云计算充分赋能

  1)自动驾驶

  近年来，随着AI、大数据、云计算的发展，自动驾驶技术也不断精进。据麦肯锡相关报告，到2040年，自动驾驶汽车和相关的移动出行市场会达到2万亿美元。同时，自动驾驶的应用范围从乘用车扩展到干线物流，甚至最后一公里的交付。自动驾驶领域正在从早期的实验向中长期的规模化生产过渡。

  然而，基于深度学习的自动驾驶软件，是基于数据驱动的闭环，反复迭代。使用工具链开发时，也容易造成不同的工具链之间的割裂和数据孤岛，同时还将遇到海量数据传输、数据低成本存储、如何实现预处理和分析、更加复杂的模型开发和训练，以及仿真验证等挑战。顾凡表示：“亚马逊云科技在存储计算、数据湖、AI/ML、CI/CD方面都有非常领先的云服务，可以为车企和自动驾驶公司在整合工具链的时候提供强大的支持。”

  不仅如此，丰田、Mobileye、Uber、Lyft、Zoox等企业都已经在亚马逊云科技上整合自动驾驶工具链，训练自己的模型，而亚马逊云科技也为车企提供仿真验证、数据验证、数据管理和标注等一系列的解决方案。在数据传输方面，每天每车TB级的数据量可以通过Amazon Direct Connect、Amazon Snowball移动存储快速传输至Amazon S3，用户也可以借助Amazon IoT FleetWise定制化采集数据。

  在数据存储方面，Amazon S3提供8个存储分级。亚马逊云科技提供Amazon S3 Intelligent-Tiering智能分层功能，用户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，进而达到最优的存储成本。顾凡表示：“亚马逊云科技有不少企业行业客户在使用这个功能，平均可以节省约30%的成本。”在预处理和分析方面，客户可以用Amazon S3构建自动驾驶数据湖。同时，亚马逊云科技推出自动驾驶数据湖的参考架构，可以帮助客户在云上构建自动驾驶数据湖。

  在模型开发和训练方面，Amazon SageMaker作为全托管端到端的机器学习集成开发环境，可以帮助自动驾驶公司，将复杂的模型开发和训练的超级复杂的工作流串起来。“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，真正做到把好钢用在刀刃上。”顾凡如是说。在仿真验证方面，仿真系统的效率直接影响自动驾驶开发链的效率。亚马逊云科技可以通过统一的、弹性可扩缩的系统架构满足企业仿真验证需求。

  2)车联网

  近年来，随着5G、边缘计算等新技术与智能网联汽车融合应用更加深入，我国车联网产业在多方面取得了积极进展，汽车联网化渗透不断加强，全球市场搭载智能网联功能的新车渗透率超过45%，预计至2025年可达到接近60%的市场规模。车联网在促进汽车、交通等传统产业转型升级，以及促进形成数字经济发展的新产业集聚方面起到了积极作用。

  然而，车企在布局车联网的时候，却面临着诸多的挑战。诸如全球统一部署、安全合规问题、建立全面的服务体系、数据增值服务，以及弹性敏捷结构的构建等。顾凡表示：“车联网业务需要在全球范围内符合当地的法律法规，保证数据安全合规，并借助这个数据为客户提供增值服务。”

（编辑：555手机网）

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