亞馬遜云計算AWS與自動駕駛

本文來源：智車科技

／ 導(dǎo)讀 ／

2021年12月初，亞馬遜云平臺AWS推出了兩項針對汽車行業(yè)的新服務(wù)－－AWS for Automotive 和 AWS IoT Fleetwise新服務(wù)。

AWS IoT FleetWise能夠幫助汽車制造商更輕松地收集和檢索車隊的傳感器數(shù)據(jù)。AWS for Automotive是一項更廣泛的、特定于行業(yè)的計劃，旨在將一系列產(chǎn)品匯聚到一處，類似于 AWS 的其它行業(yè)解決方案（例如 AWS for Industrial）。其旨在為汽車制造商、初創(chuàng)企業(yè)、車隊管理、以及物流公司提供移動互聯(lián)和自動駕駛領(lǐng)域的專用開發(fā)工具，以增強(qiáng)數(shù)字客戶參與、產(chǎn)品工程設(shè)計、以及供應(yīng)鏈制造等全環(huán)節(jié)。

AWS云計算與汽車行業(yè)

Amazon Web Services （AWS） 云計算是全球最全面、應(yīng)用最廣泛的云平臺，從全球數(shù)據(jù)中心提供超過 200 項功能齊全的服務(wù)。包括從計算、存儲和數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)，到機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)湖和分析以及物聯(lián)網(wǎng)等的新興技術(shù)。

AWS 擁有廣泛的全球云基礎(chǔ)設(shè)施?，F(xiàn)已在全球 25 個地理區(qū)域內(nèi)運營著 80 個可用區(qū)，并宣布計劃在澳大利亞、印度、印度尼西亞、西班牙和瑞士新增 5 個 AWS 區(qū)域、15 個可用區(qū)。

主機(jī)廠和Tier1的主要選擇包括亞馬遜AWS、微軟云、阿里云、騰訊云、華為云和百度云等，AWS占有一定優(yōu)勢。

AWS 汽車云服務(wù)提供了非常廣泛且深入的功能組合，包括 AI／ML、IoT、HPC 和數(shù)據(jù)分析，同時具備超高性能和安全性、超大規(guī)?？蛻艉秃献骰锇樯鐓^(qū)以及持續(xù)的推陳出新。

國內(nèi)外眾多汽車公司采用了AWS，此外一些自動駕駛技術(shù)公司也已與AWS合作。

2021 年 4 月大陸集團(tuán)與亞馬遜科技（AWS）達(dá)成長期合作關(guān)系。將共同研發(fā)模塊化硬件和軟件平臺 Continental Automotive Edge（CAEdge），能夠?qū)④囕v連接至云端，形成一個虛擬工作臺，并提供多種開發(fā)以及維護(hù)軟件密集型系統(tǒng)功能。

特斯拉使用光環(huán)新網(wǎng)公司運營的亞馬遜云科技北京區(qū)域業(yè)務(wù)。

Momenta 主要使用了由光環(huán)新網(wǎng)運營的 AWS 中國（北京）區(qū)域，通過使用 AWS 在創(chuàng)新加速、提升開發(fā)效率、節(jié)省運維成本、提供多樣化支持、國外快速部署等方面獲得價值。

文遠(yuǎn)知行也采用了 由西云數(shù)據(jù)運營的亞馬遜云科技（寧夏）區(qū)域。利用 AWS 的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，之前通常要花費 1－2 周才能完成的模型訓(xùn)練在文遠(yuǎn)知行的新系統(tǒng)上只需 12 個小時就能實現(xiàn)。

自動駕駛卡車公司與AWS

在自動駕駛卡車領(lǐng)域，多數(shù)技術(shù)公司也與AWS合作，如下所述。

斯堪尼亞－將其物聯(lián)網(wǎng)解決方案從內(nèi)部移動到 AWS，將收集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息和見解。此外斯堪尼亞在 2021 年 6 月開始與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）合作，為期一年的項目。該項目旨在減少 IT 碳足跡，構(gòu)建可持續(xù)性 IT 解決方案。

圖森未來－已利用 AWS 完成了數(shù)十億英里的仿真并開發(fā)自己的自動駕駛平臺。

智加科技－2021 年 10 月選擇 AWS 作為云提供商。2021 年 2 月，智加科技完成了新一輪兩億美金融資，并宣布與亞馬遜 AWS 等多家企業(yè)建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。2021．8 月，亞馬遜獲得了購買智加 20％股權(quán)的期權(quán)。

Embark－在 2020 年因新冠疫情而暫?？ㄜ囘\行期間，無法利用道路測試作為收集更多數(shù)據(jù)和衡量性能的手段。Embark 的反應(yīng)是利用亞馬遜 S3 上數(shù) PB 的歷史數(shù)據(jù)開發(fā)系統(tǒng)，從多年的歷史數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，通過數(shù)千小時的駕駛數(shù)據(jù)尋找感興趣的場景，并利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建更強(qiáng)大的模擬，以測試他們的系統(tǒng)。Embark 的所有數(shù)據(jù)都使用 S3 智能分層存儲類存儲。

Torc Robotics（戴姆勒卡車旗下自動駕駛卡車公司）－于 2021 年 2 月引入亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)來處理其自動駕駛卡車所收集的數(shù)據(jù)，將利用 AWS 加速處理大量的數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲，以及提升計算能力。Torc 表示，其研發(fā)團(tuán)隊將利用 AWS 完成低需求和高需求的任務(wù)，以及在遠(yuǎn)程團(tuán)隊之間共享數(shù)據(jù)。同時，Torc 還會利用 AWS 所管理的服務(wù)，如 Amazon Elastic Kubernetes 服務(wù)（Amazon EKS）大規(guī)模運行模擬軟件、Amazon 管理的 Apache Kafka 流媒體（Amazon MSK）、Amazon 管理的 Apache Airflow 工作流（MWAA），和 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）智能分層，以高效地管理測試數(shù)據(jù)并支持法規(guī)遵從性。

Aurora 公司－2021 年 12 月與亞馬遜云服務(wù)（AWS）簽約，將充分利用 AWS 的在線和離線功能，為其機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模擬的自動駕駛汽車技術(shù)開發(fā)提供支撐。在云端開發(fā)環(huán)境下，Aurora 將利用 AWS 來處理和存儲于真實道路測試中收集的 PB 級別傳感器數(shù)據(jù)。而在離線的時候，該公司還將利用 AWS 開展 Aurora Drive 軟件堆棧的測試、高清映射和機(jī)器學(xué)習(xí)等任務(wù)。Aurora 計劃到 2021 年底通過 AWS 提供支持的自研工具 Virtual Testing Suite，每天完成多達(dá) 1200 萬次的駕駛模擬。

AWS for Automotive

2021年12月初，亞馬遜云平臺AWS推出了AWS for Automotive 和 AWS IoT Fleetwise新服務(wù)。AWS for Automotive是一項為汽車客戶提供專用工具的計劃，用于互聯(lián)出行、自動駕駛開發(fā)、數(shù)字客戶參與、產(chǎn)品設(shè)計和工程、制造和供應(yīng)鏈。

AWS for automotive解決方案領(lǐng)域

軟件定義車輛

AWS軟件定義的車輛解決方案領(lǐng)域有助于行業(yè)更快、更經(jīng)濟(jì)高效地實現(xiàn)自動駕駛車輛（AV）開發(fā)和互聯(lián)出行改進(jìn)，如高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、從車輛到云的端到端安全、軟件的無縫開發(fā)和部署，以及不斷更新車輛軟件的能力。該軟件定義的車輛解決方案領(lǐng)域提供了構(gòu)建下一代以軟件為中心的平臺所需的技術(shù)，該平臺具有集中化的高性能計算平臺、在整個車輛生命周期、安全性、數(shù)據(jù)管理和機(jī)器學(xué)習(xí)中持續(xù)軟件交付（CI／CD）的能力。

互聯(lián)出行

AWS互聯(lián)出行功能允許客戶釋放數(shù)據(jù)的力量，以構(gòu)建智能、個性化功能和創(chuàng)收出行服務(wù)。該解決方案領(lǐng)域最近推出了第二代互聯(lián)出行解決方案（CMS）。此解決方案是一個經(jīng)過審查的參考體系結(jié)構(gòu)，其中包含用于加速連接車輛和服務(wù)的開發(fā)和全球部署的構(gòu)建塊。AWS CMS包括軟件模塊，用于安全管理車內(nèi)邊緣計算、機(jī)器學(xué)習(xí)推理模型、云數(shù)據(jù)獲取、存儲、業(yè)務(wù)邏輯和API的生命周期，為云中的應(yīng)用程序提供動力。

自動駕駛車輛

亞馬遜在自動駕駛系統(tǒng)、機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的20年經(jīng)驗使自動駕駛開發(fā)客戶受益匪淺，這些客戶包括Argo、Aurora、Mobileye、寶馬、大陸、戴姆勒的Torc、Embark、現(xiàn)代、日產(chǎn)、法雷奧、Momenta、TuSimple、豐田的Woven Planet、Starship、TuSimple和WeRide。依靠AWS提供許多功能，包括高度可擴(kuò)展的計算服務(wù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)框架，這些框架允許自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的收集、提取、存儲和分析，以支持全面的AV開發(fā)。

AV開發(fā)的核心是最近部署的自動駕駛數(shù)據(jù)湖（ADDL）解決方案，目前正由全球OEM實施。AWS ADDL解決方案是存儲、編目和搜索自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的唯一真實來源。該解決方案圍繞一個靈活、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)飛輪將所有工程團(tuán)隊聯(lián)系在一起，該數(shù)據(jù)飛輪將開發(fā)的所有階段（從接收到注釋、模型開發(fā)、模擬、測試和驗證）協(xié)調(diào)起來。

AWS還為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)了專門的解決方案和第一方管理的服務(wù)，如Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Ground Truth。Amazon SageMaker允許開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速構(gòu)建、培訓(xùn)和大規(guī)模部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，簡化工作流程并允許更快的迭代。亞馬遜SageMaker Ground Truth提供2D和3D第一方標(biāo)簽服務(wù)。

AI and machine learning

AWS serviceAzure service描述SageMakerMachine Learning用于培訓(xùn)、部署、自動化和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的云服務(wù)。RekognitionCognitive Services計算機(jī)視覺：從圖像中提取信息，對視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和處理。面部：檢測、識別和分析照片中的面部和面部表情。Alexa Skills KitBot framework構(gòu)建并連接智能機(jī)器人，使用文本／短信、Skype、團(tuán)隊、Slack、Microsoft 365 mail、Twitter和其他流行服務(wù)與用戶交互。LexSpeech ServicesAPI能夠?qū)⒄Z音轉(zhuǎn)換為文本，理解意圖，并將文本轉(zhuǎn)換回語音以實現(xiàn)自然響應(yīng)。LexLanguage Understanding （LUIS）允許應(yīng)用程序在上下文中理解用戶命令。Polly，TranscribeSpeech Services啟用語音到文本和文本到語音功能。Skills KitVirtual Assistant虛擬助手模板匯集了我們通過構(gòu)建對話體驗確定的許多最佳實踐，并自動化了組件集成，發(fā)現(xiàn)這些組件對Bot框架開發(fā)人員非常有益。 其他領(lǐng)域還包括數(shù)字用戶管理、制造、生產(chǎn)與工程、供應(yīng)鏈等。

AWS IoT FleetWise

AWS IoT Fleetwise是AWS for Automotive的一部分，能夠使汽車制造商更容易、更方便地近實時收集、轉(zhuǎn)換車輛數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)皆贫瞬⑦M(jìn)行分析。

無需開發(fā)定制數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)即可訪問標(biāo)準(zhǔn)化車隊范圍內(nèi)的車輛數(shù)據(jù)。

通過智能過濾將您需要的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)發(fā)送到云，降低成本并實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸。

近實時的地面車輛健康數(shù)據(jù)，以更快地檢測和緩解問題，幫助防止?jié)撛谡倩?，并遠(yuǎn)程協(xié)助客戶。

傳感器可以提高汽車安全性，但也能產(chǎn)生指數(shù)級增長的數(shù)據(jù)量。例如，先進(jìn)的車輛傳感器每輛車每小時可以生成高達(dá)2 TB的數(shù)據(jù)，這使得將此類數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说某杀玖钊送鴧s步。汽車制造商希望更經(jīng)濟(jì)高效地收集、標(biāo)準(zhǔn)化這些數(shù)據(jù)，并將其傳輸?shù)皆贫?，以便他們能夠利用這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生有助于提高車輛質(zhì)量、安全性和自動駕駛性的見解。

AWS IoT Fleetwise允許汽車制造商以其車輛中的任何格式收集和組織數(shù)據(jù)，利用該服務(wù)的智能過濾功能將其近實時傳輸?shù)皆贫?，該功能允許開發(fā)者通過選擇要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)并根據(jù)天氣條件、位置或車輛類型等參數(shù)定義何時傳輸數(shù)據(jù)的規(guī)則來減少網(wǎng)絡(luò)流量，無論品牌、型號或選項如何。

汽車制造商從AWS管理控制臺開始，通過定義和建模車輛屬性（如雙門雙門轎跑車）以及與車輛品牌、型號和選項（如發(fā)動機(jī)溫度、前碰撞警告、駐車輔助系統(tǒng)等）相關(guān)的傳感器，以確定其整個車隊中的單個車型或多個車型。車輛建模后，汽車制造商將AWS物聯(lián)網(wǎng)FleetWise應(yīng)用程序安裝在車輛網(wǎng)關(guān)（一個監(jiān)控和收集數(shù)據(jù)的車內(nèi)通信樞紐）上，以便它能夠讀取、解碼和傳輸AWS之間的信息。借助AWS IoT FleetWise的智能過濾控制，汽車制造商可以選擇其用例所需的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，并通過創(chuàng)建條件規(guī)則過濾他們想要收集的數(shù)據(jù)，限制傳輸?shù)皆频臄?shù)據(jù)量，從而幫助降低成本。

一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入云端，將數(shù)據(jù)格式結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化，以便在云端進(jìn)行分析，客戶可以構(gòu)建應(yīng)用程序，使用分析和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高車輛質(zhì)量、安全性和自動駕駛性。汽車制造商就可以將其用于遠(yuǎn)程診斷單個車輛問題的應(yīng)用程序，分析車隊健康狀況以幫助防止?jié)撛谡倩鼗虬踩珕栴}，或通過分析和機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)自動駕駛和高級駕駛員輔助系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)。這樣汽車制造商就不必開發(fā)定制數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。

Amazon IoT FleetWise先進(jìn)的攝像頭傳感器數(shù)據(jù)收集功能預(yù)計將于2022年上半年推出。

AWS IoT FleetWise工作原理

AWS IoT FleetWise使汽車制造商能夠輕松且經(jīng)濟(jì)高效地近實時地收集、轉(zhuǎn)換車輛數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)皆贫?，并使用其?gòu)建具有分析和機(jī)器學(xué)習(xí)功能的應(yīng)用程序，從而提高車輛質(zhì)量、安全性和自動駕駛性能。

AWS IoT FleetWise用例

訓(xùn)練計算機(jī)視覺模型。使用從生產(chǎn)車輛車隊收集的攝像頭數(shù)據(jù)，培訓(xùn)自動駕駛車輛（AVs）和高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）。

幫助最大限度地減少保修索賠和召回

使用近實時數(shù)據(jù)主動檢測和緩解車隊范圍內(nèi)的質(zhì)量問題。

改進(jìn) EV 里程估計

利用來自附近車輛的眾包環(huán)境數(shù)據(jù)，如天氣和駕駛條件，改進(jìn)電動汽車（EV）電池里程估計。

通知駕駛員路況的變化

從附近車輛收集選定數(shù)據(jù)，并使用該數(shù)據(jù)通知駕駛員道路狀況的變化，如車道封閉或施工。

AWS IoT FleetWise 特征

基于規(guī)則的數(shù)據(jù)收集

AWS IoT FleetWise應(yīng)用您定義的規(guī)則，僅向云傳輸高價值數(shù)據(jù)信號。首先，選擇要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，例如安全設(shè)備數(shù)據(jù)、攝像頭數(shù)據(jù)或任何其他傳感器生成的數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)天氣、位置或車輛類型等參數(shù)定義何時傳輸數(shù)據(jù)的規(guī)則和事件。這減少了傳輸?shù)皆频牟槐匾獢?shù)據(jù)量，從而降低了成本，并提供了對更有用數(shù)據(jù)的訪問。

車輛建模

使用AWS IoT FleetWise構(gòu)建云中車輛的虛擬表示，并應(yīng)用通用數(shù)據(jù)格式來構(gòu)造和標(biāo)記車輛屬性、傳感器和信號。AWS IoT FleetWise使用車輛信號規(guī)范（VSS）對車輛建模進(jìn)行了快速標(biāo)準(zhǔn)化，因此“燃油壓力”等信號始終表示為燃油壓力，并以磅力／平方英寸（PSI）和千帕（kPa）為單位進(jìn)行測量。車輛建模后，上傳標(biāo)準(zhǔn)CAN數(shù)據(jù)庫（DBC）或AUTOSAR XML（ARXML）文件，以便AWS IoT FleetWise能夠讀取通過車輛控制器局域網(wǎng)總線（CAN總線）發(fā)送的唯一和專有數(shù)據(jù)信號。

邊緣代理／ Edge Agent

AWS IoT FleetWise Edge Agent促進(jìn)車輛與云之間的通信。當(dāng)車輛開啟時，它會持續(xù)從AWS IoT FleetWise接收數(shù)據(jù)收集方案，并相應(yīng)地收集用于云傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。將邊緣代理安裝到受支持的車輛硬件－－當(dāng)前為NXP S32G車輛網(wǎng)絡(luò)處理器，并計劃提供其他受支持的硬件。使用Edge Agent，可以控制從創(chuàng)建到安裝過程的每一步，并維護(hù)完整的數(shù)據(jù)所有權(quán)和專有信息的控制權(quán)。

遠(yuǎn)程配置部署

使用AWS IoT FleetWise，可以將基于云的數(shù)據(jù)收集方案部署到車輛上，確保車輛能夠接收到這些方案，并在未接收到這些方案時采取行動。例如，如果車輛在地下停車場結(jié)構(gòu)中暫時失去連接，AWS IoT FleetWise可以定期重新發(fā)送消息，直到車輛響應(yīng)。

全球信號目錄

從所有車型的集中存儲庫中選擇并標(biāo)準(zhǔn)化獨特的車輛傳感器和信號。

數(shù)據(jù)引擎

AWS IoT FleetWise通過元數(shù)據(jù)和車輛屬性豐富收集的車輛數(shù)據(jù)。例如，如果您在緊急制動事件期間收集安全帶數(shù)據(jù)信號，AWS IoT FleetWise可以通過添加車型和車門計數(shù)來豐富數(shù)據(jù)，從而更容易在云中分析事件數(shù)據(jù)。

筆者評論

自動駕駛對基礎(chǔ)設(shè)施的核心需求就是海量數(shù)據(jù)的采集和處理。人工智能是自動駕駛企業(yè)的核心競爭力，而模型的算法則是依賴 AWS 云端進(jìn)行持續(xù)迭代。

傳統(tǒng)卡車 OEM 廠商對云平臺的利用目前局限于 IoT、大數(shù)據(jù)，主要面向后市場，在產(chǎn)品開發(fā)階段利用有限。

圖森、智加、Aurora、Embark、Torc 等主要自動駕駛卡車技術(shù)公司均與 AWS 合作，沒有檢索到 kodiak 公司的 AWS 相關(guān)信息。

海量數(shù)據(jù)和 AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)成為區(qū)分傳統(tǒng)車輛開發(fā)與 AV 開發(fā)的重要特征。

如果自動駕駛卡車企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)貨運運營網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的規(guī)劃，數(shù)據(jù)量將再次爆炸性、持續(xù)性增長，這意味著所有自動駕駛開發(fā)和運營企業(yè)都必須采用云平臺，自有云成本太高，而 AWS 在市場份額方面仍占有絕對優(yōu)勢。

類似 AWS IoT FleetWise 這樣的新云計算服務(wù)將成為自動駕駛汽車行業(yè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)釋放數(shù)據(jù)威力和做出更明智決策的核心。

－ End －