作为中国经济发展的“中流砥柱”，汽车产业正在发生重大变化。以电动化、智能化、网联化、共享化为代表的汽车产业“新四化”已被公认为汽车产业的未来趋势。随着5G、大数据、云计算、人工智能等新技术与汽车产业的加速融合，车辆已经不再是简单的交通工具，而已经演变为“超级智能移动终端”。
汽车“新现代化”的发展是以数据为基础，配备智能化、网络化的车载产品，实现与人、路、车的智能交互，是人车关系从工具向伙伴进化的重要环节和关键节点。人车交互产生的大量数据将呈指数级增长，包括语音交互、视觉交互、车路协调等多种数据。，从而为用户提供更安全舒适的驾驶体验。因此，数据的存储、上传和高效利用成为构建汽车企业核心竞争力的关键。
人车交互归根结底是一个数据问题。
在人车交互和车辆行驶过程中，会出现各种数据问题。所有的数据从基数上来看，有些是有共同特征的，无论是图像、音频、文字，都涉及到基础数据的切割动作，这是跨行业、跨场景的共同需求。不同的是，由于底层算法与场景的关联性很强，所以在处理不同场景的数据时，要把底层的共性东西进行整理组合，应用到扩展的场景中。包括不同场景下一些特定的数据分类和标签，底层模型必须与场景紧密耦合，才能获得适合场景的预训练模型，大大提高了数据处理的效率。
比如在基础功能层面，根据不同车厂的设计和用户不同的使用习惯，会有大量的差异化需求，数据采集和处理也会相应变得多样和复杂。舱内交互，用户说“我好热”，不同车厂的反应不一样。一些可能是打开窗户，而另一些可能是打开空调。况且每个车主的驾驶习惯都不一样。对于舱内的虚拟驾驶伙伴，也有语音和个性要求，会涉及到个人定制。这种差异化需求需要从底层数据的设计和规划入手，满足舱内交互的基本功能点。
数据安全合规始终是企业的重中之重。在驾驶舱和驾驶场景中，舱内和舱外数据的私密性和安全性是不同的。无论是语音、图像还是机舱内的动作，都需要单独的个人授权。舱外活动将更加复杂，包括对道路、房屋、车辆等所有物体的跟踪。在这个过程中，除了要获得用户的个人隐私授权，还要对数据进行加密，这就需要一套完整的数据处理系统，可以全方位监控数据的整个闭环。
此外，数据处理效率也是一个大问题。目前发现数据处理的速度远远落后于机器学习。如何解决这种需求不对等的问题？今年美国提出了一个词叫人机组队，也就是人机协同。麻省理工学院研究团队的一项实验显示，与纯AI应用的机器人或由单个人组成的团队相比，人机协作团队的工作效率更高，这种运行模式甚至可以减少85%的工作人员闲置时间，大大降低了企业的成本。在数据处理的过程中，还应该使用人机合作进行图像抠图和语音转录。所以，拥有一站式的AI数据处理系统是非常重要的。
可见，自动驾驶和人车交互背后的算法和硬件架构的研发，需要大量的计算能力进行反复的模拟和验证，智能交通和共享汽车在运行过程中必然会产生大量的数据。然而，如何实现这些数据的安全低时延传输，如何保证存储合规，如何即时从中提取关键信息，从而实现系统的进一步自我学习和自我进化，也是不小的问题。
软件定义了汽车背后的云动力
随着“新四化”的深入，汽车企业已经到了必须转型的时刻。但在转型过程中，一些传统的方式，如车企自建的数据服务器、封闭的车机系统、内部性能较弱的仿真设备等，实际上已经越来越无法满足相关业务的需求，甚至成为“拖后腿”的关键因素。
在此背景下，亚马逊云技术成为了众多车企选择的重要合作伙伴。近日，亚马逊云科技正式宣布，将围绕自动驾驶、车联网、软件定义汽车三大汽车行业数字化场景，全面赋能汽车行业数字化转型。
数据贯穿自动驾驶研发的每一个场景，亚马逊云技术以自动驾驶数据湖为中心，帮助车企构建自动驾驶数据端到端闭环。借助具有近乎无限扩展能力的亚马逊简单存储服务(亚马逊S3，云上的对象存储服务)，构建自动驾驶数据湖，实现数据采集、数据管理与分析、数据标注、模型与算法开发、仿真验证、地图开发、DevOps和MLOps。因此，车企可以更容易地实现自动驾驶全流程的开发、测试和应用。
亚马逊云技术的机器学习服务Amazon SageMaker和Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)弹性计算服务在自动驾驶技术中难度和挑战性极大的数据标注、模型和算法开发、仿真验证等方面具有领先优势。在数据标注过程中，亚马逊SageMaker Ground Truth可以轻松完成各种车辆、场景和用户数据的自动标注，创建符合训练机器学习模型要求的高质量数据集。在仿真验证阶段，尤其是超大规模仿真，亚马逊EC2弹性计算服务的Spot实例可以提供百万vCPU级别的低成本计算能力，最高可以节省90%的成本，加快自动驾驶技术的研发和落地。
在构建车联网服务的过程中，随着业务的拓展，车企需要全球化部署，实现高可用和安全连接，满足全球化运营的安全合规要求；为了适应车联网业务的灵活需求，降低运维难度，车企需要利用全球统一架构、微服务、无服务器计算等现代服务，构建灵活敏捷的车联网架构。同时，车企需要选择全球车联网合作伙伴，将更丰富的服务生态和内容接入车联网，构建完善的服务体系，提供基于海量数据的增值服务，提升客户体验。
“电动化、网联化、智能化、共享化正在重塑汽车产业价值链，车云一体化成为汽车企业新的核心竞争力。亚马逊技术与广泛的汽车行业合作伙伴网络的成员合作，帮助客户开发自动驾驶，构建车联网，并向软件定义的汽车转型。”亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示，“作为创新的引领者、技术的使能者、行业的践行者，亚马逊云科技将加速布局，赋能汽车行业客户，进一步提升竞争力，在汽车‘新现代化’的征程中构筑自己的护城河。”
目前，亚马逊云技术的基础设施覆盖了全球26个地理区域的84个可用区域，这使得车企可以在各个地理区域轻松构建车联网平台，带来更高的稳定性和更低的延迟。网络数据的安全性和合规性始终是重中之重。亚马逊云技术支持98项安全标准和合规认证，几乎满足全球所有地区客户的安全和合规要求。云技术Amazon Lambda提供无服务器计算和微服务，帮助车企构建现代化、无服务器、灵活敏捷的车联网架构，既满足车联网业务的灵活需求，又帮助其节约成本，降低运维难度。
软件定义汽车已经成为汽车企业的核心竞争力。软件深度介入汽车定义、开发、验证、销售、服务等过程。，这催生了汽车行业各个层面对云原生平台、工具和最佳实践的需求。定义汽车转型需要云服务各方面的能力，比如数据湖、物联网、机器学习和人工智能、边缘计算等。同时，更需要整个行业生态圈的合作，共同提供创新的技术和服务。
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