亚马逊云科技不造车，只服务于造车的人-DOIT

北京时间7月13日，一场汽车主题的沟通会上，在被问到，未来是否会推出车载操作系统时，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示：

亚马逊云科技既不会造车，也不会开发车载操作系统，并表示，这些关系到整车厂发展的关键路径的事情，应该由他们自己来完成。

正如此前也在强调的，亚马逊云科技在面对行业用户时，都会保持中立，要做的就是给合作伙伴提供工具，给合作伙伴赋能。

事实胜于雄辩。

亚马逊云科技平台上的用户类型非常丰富，尽管亚马逊自己就有电商平台，但也有许多电商平台用户，比如Kilimall；尽管亚马逊自己也在开发游戏，但还是有数不清的游戏相关产业用户在用亚马逊云，比如游戏公司EPIC，尽管亚马逊有在线流媒体平台，但也有像Netfilx这样的用户。

这不仅证明了亚马逊云科技作为云服务商的专业性和中立性，也说明了亚马逊云科技确实能赢得用户的信任和信赖。

为什么汽车行业需要公有云？

电动化、智能化、网联化、共享化被称作是汽车行业的“新四化”。

电动化就是电机替代燃油机做驱动力，也因此汽车行业门槛得以降低，各种造车新势力崛起。于是，车厂竞争的焦点有所转移，需要关注智能化、网联化以及共享化的趋势。

智能化主要以智能驾驶为主、无人驾驶或者驾驶辅助电子系统为主；网联化主要指车联网布局，对于提升汽车使用体验很重要。

共享化指的是汽车的使用方式，它的发展建立在智能化和网联化的基础上，而智能化和网联化就非常需要云计算的能力。

首先看网联化。

顾名思义就是要让车连上网络，网络要能安全地上传和下载数据，车厂自己维护这样一套连接汽车的系统并非易事，不仅要运维管理的问题，还要考虑安全合规的问题，公有云基础设施非常适合用来提供网联化服务。

再来看智能化为什么需要云计算。

智能化里常说的自动驾驶其实用的是深度学习技术，需要基于数据驱动的闭环不断迭代，设计到数据采集、数据存储、数据的预处理和分析、数据标注、模型训练、仿真验证、部署发布大致七个流程。

智能化所需的这七个流程几乎全是信息技术的范畴，技术挑战非常多。

通常，自动驾驶需要数亿公里的安全测试里程，积累的数据需要巨量的数据存储，对大量数据的管理、分析和处理都非常具有挑战，说白了就是对数据存储的挑战。

数据标注和模型开发训练涉及的是机器学习本身的过程，在准备好数据后，还要选择合适的算法和深度学习训练的资源，需要反复训练和迭代，需要流畅的机器学习流程度过这一阶段。

模型开发训练完成后，还需要经常进行大规模的仿真验证，这一过程需要巨量算力来支撑，算力越强仿真验证完成得就更快，但代价是需要更多计算资源，或者说需要更多投入。

总之，汽车的“新四化”要用云来完成。

亚马逊云科技能给车厂帮上大忙

汽车产业链上下游复杂多样，无论是汽车研发、生产制造与供应链管理、市场营销，智能网联与出行服务、终端用户服务与应用等方面，都能看到亚马逊云科技对应的服务。

在“新四化”的网联化方面，车企需要的安全合规与数据安全可以直接继承亚马逊云科技的实践，车企需要的故障预测能力、简化运维管理的需求也能通过亚马逊云科技来满足。

对于想要将业务扩展全球的企业来说，不仅可以利用遍布全球的云基础设施，还能利用亚马逊云上的遍布全球的汽车行业生态，比如由各种车联网方案提供商提供的数据分析、互联移动、边缘计算、充电管理等服务，更快在全球范围内开展业务。

顾凡表示，“亚马逊云科技的一个独特优势，就是我们可以联合海外的合作伙伴，帮助国内的车企去打造一站式的车联网解决方案，这些合作伙伴已经为全球的车企成功实施了很多车联网项目。”

在“新四化”的智能化方面，特别是自动驾驶系统开发方面，亚马逊云科技能帮上大忙。

深度学习的第一步是采集和传输数据，这时候可以用物联网服务Amazon IoT FleetWise来完成；收集来的大量数据可以存储在Amazon S3对象存储上，通过智能分层技术降低成本并提高所需的性能。

收集来的数据可以通过亚马逊云服务来进行管理分析和处理，预处理后的数据可以交由SageMaker来训练和部署模型；最后，自动驾驶操作系统在正式发布前还需要经过严谨的仿真验证。

仿真验证阶段也充分发挥了云的优势，亚马逊云科技支持超大规模的仿真模拟，成本又低而且验证的速度还快。

据顾凡介绍，在亚马逊云科技上做仿真验证时，能利用散布在全球各地的EC2 Spot竞价实例，并且能在25分钟将仿真验证的工作负载扩展给100万个vCPU，40分钟即可达到vCPU的峰值，并发调用166万个vCPU。

竞价实例的成本远低于按需付费的EC2实例，据说，用竞价实例做仿真验证成本最多可节省90%。而茫茫多的竞价实例一起做仿真测试的效率是非常高的，将仿真测试的周期大大缩短。

如果没有公有云，这是无法想象的。

如果车厂想在本地构建这样的集群，不仅前期就要投入大量资金，投入专业运维和技术人员来管理设备，还得忍受巨大的浪费，因为这些设备并不会一直全力运转。

亚马逊云科技能做到这点，也得益于在计算、对象存储和并行文件系统方面的积累，得益于云上高效的资源调度和分配，缺少任意一项都无法快速将集群扩展到如此大的规模。

总之，汽车新四化中的“智能化”和“网联化”有很多都是需要在云上完成的，亚马逊云计算能帮上大忙。

亚马逊云科技如何服务造车的人

顾凡还提到了一个叫“软件定义汽车”的概念，这一概念意在凸显以人工智能为核心的软件技术对于汽车的价值，说直白点，就是强调汽车软件功能的价值。

云服务商能做的就是为软件开发提供便利，据了解，亚马逊云科技参与了一个叫SOAFEE的组织，便于构建一个车端和云端对等的软件开发环境，从而很方便地让那些在云上开发测试的应用可以在车端运行。巧的是，亚马逊云科技就有自研的Graviton服务ARM服务器。

BlackBerry（黑莓）与亚马逊云科科技共同开发了一个叫BlackBerry IVY的智能汽车数据平台，开发者无需具备专业汽车技能，即可读取车辆传感器数据，并利用云端的各种资源和工具，将应用部署到多个车厂的车上。

大陆集团是德国的一家汽车零部件供应商，在亚马逊云科技的帮助下开发了一个叫CAEdge的平台，它提供了多种开发、维护软件的功能，可以帮助车企快速构建自动化的汽车软件开发平台，加速自动驾驶、车联网等业务开发。

亚马逊云科技不造车，只服务于造车的人