2022年11月8日-10日，由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦的第12屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。作為黨的“二十大”召開后的汽車行業(yè)首場盛會，本屆論壇以“聚力行穩(wěn) 蓄勢新程”為主題，共設(shè)置“1場閉門峰會+1個大會論壇+16個主題論壇”，以汽車產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展為主線，與行業(yè)精英一起貫徹新精神，研判新形勢，共商新舉措。其中，在11月10日下午舉辦的“主題論壇12：跨界融合，賦能自動駕駛落地”上，亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務發(fā)展部總監(jiān)陳亦愷發(fā)表精彩演講。以下內(nèi)容為現(xiàn)場演講實錄：
在座的各位汽車行業(yè)的領(lǐng)導、專家、同仁，我是亞馬遜云科技的陳亦愷。昨天和今天各位嘉賓做了許多非常精彩的演講，我也很高興有機會跟大家分享一下亞馬遜云科技在自動駕駛領(lǐng)域一些實踐的分享。

我們今天看到有整車廠、Tire1、以及自動駕駛的科技公司群聚一堂，我們亞馬遜云科技作為云廠商有跟我們的友商不同的地方，我們沒有下場造車，我們也還沒有做Tire1，我們專注在做好云計算開創(chuàng)的引領(lǐng)者，更多地給我們的合作伙伴和客戶去賦能，讓他們?nèi)ソ?gòu)一個高效的自動駕駛開發(fā)平臺。

今天分享的主題就是跟今天分會場的主題融合“跨界融合”，怎么讓云計算在自動駕駛領(lǐng)域作為車云一體化的架構(gòu)發(fā)揮更大的價值。

我們看到新能源汽車在今年已經(jīng)得到了突破性的發(fā)展，從原來看到政策驅(qū)動已經(jīng)完成變成市場驅(qū)動的行為，而且無人駕駛、高級輔助駕駛滲透率都慢慢在不斷地提高。我相信在未來三到五年時間里，中國汽車的智能化與網(wǎng)聯(lián)化會迎來新的發(fā)展高潮。

我們預計到2030年中國可能具備L2及以上的車輛保有量將會達到三千萬輛，那個時候整個市場規(guī)模會有五千億美元的規(guī)模，折合成人民幣在三萬五千億這樣的規(guī)模。從自動駕駛整個占比來看，也發(fā)現(xiàn)一些挑戰(zhàn)。實際上在2015年的時候，整個產(chǎn)業(yè)鏈預期L4的自動駕駛將在2021年就會非常普遍，美國和歐洲會變成一個首發(fā)的市場，而且乘用車是第一個推進的細分的產(chǎn)品。
到今天來看，我們看到自動駕駛結(jié)合L2包括L2+更加普遍化，L4可能預計需要8-10年的時間真正得到真正商業(yè)化的大規(guī)模推廣。同時，我們看到在中國的政策和客戶的需求推動下，中國已經(jīng)成為而且終將成為全球最大的自動駕駛的市場，也會應用到最新的技術(shù)和能力。

實際上不是乘用車，往往是很多商用車，我們看到的robot-bus在環(huán)衛(wèi)和碼頭封閉區(qū)域已經(jīng)實現(xiàn)了無人駕駛的突破，這是跟我們原來看到的是很大的差別。但是現(xiàn)在由于L2+的功能不斷地延伸，除了駕駛的主導權(quán)由于政策法規(guī)的限制沒有發(fā)生變化，L2+和L4、L3之間的邊界不斷地模糊。

亞馬遜云科技從2016年以來，就大力投入到幫助我們的客戶和合作伙伴在自動駕駛方面的研發(fā)?？吹轿覀兊臍v程和合作伙伴一路走來，我們幫助很多客戶解決點狀的工具的問題，也解決了很多的平臺層面的問題，同時包括他們的業(yè)務運營問題。我們在幫助客戶應用我們的數(shù)據(jù)采集、機器學習、人工智能技術(shù)，在數(shù)據(jù)閉環(huán)上幫助客戶快速地進行它的業(yè)務場景和算法功能的迭代。

這上面列出的只是很小的一部分我們可以公開的案例，實際上在國際和國內(nèi)很多的車廠、科技企業(yè)以及包括tire1，都在跟亞馬遜云科技開展相關(guān)的合作。

接下來要談到的是數(shù)據(jù)。自動駕駛離不開數(shù)據(jù)，從采集的車輛來看，基本上每一輛車每天會采集到8TB-100TB的規(guī)模，如果一個車隊有200輛車，整體一天的規(guī)模就要到2PB，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)篩選、標注以及數(shù)據(jù)訓練、軟件仿真整體過程，被輸入到服務器端進行數(shù)據(jù)模型的訓練，最后再部署到車端實現(xiàn)自動駕駛化。這是海量的數(shù)據(jù)及處理工作，涉及到許多業(yè)務場景。如果我們說對于新一代智能汽車，自動駕駛是智能汽車的靈魂，那么對于自動駕駛上，數(shù)據(jù)就是自動駕駛的靈魂，一定要解決數(shù)據(jù)管理的問題。

這些都對自動駕駛提出在數(shù)據(jù)管理方面很高的要求?；谶@些要求，自動駕駛研發(fā)的企業(yè)包括在座的科技公司、主機廠、Tier1，在做自動駕駛開發(fā)的時候面臨的六個挑戰(zhàn)：

1、海量數(shù)據(jù)的收集，包括標準化管理海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸，如何維護可靠的數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ溃?br />
2、海量數(shù)據(jù)的存儲，如何保證海量數(shù)據(jù)的可用性？如何找到多樣的且價格合理的存儲方案？

3、數(shù)據(jù)管理上，開發(fā)人員包括其他團隊成員甚至跨區(qū)域、跨國家的團隊人員怎么樣協(xié)作，有效地查找、分析、增強、挖掘數(shù)據(jù)，為后續(xù)使用做好準備。

4、模型訓練，如何標準化地處理機器學習訪問以及處理這些結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如何標準化整個組織的機器學習的MLOps流程。

5、自動駕駛仿真，如何保證仿真系統(tǒng)的架構(gòu)一致性？如何有效地構(gòu)建大規(guī)模仿真環(huán)境？如何更有效的開展硬件在環(huán)測試？

6、開發(fā)工具鏈，如何設(shè)計高效的現(xiàn)代化的工具來達到自動駕駛不同階段的業(yè)務的要求？如何設(shè)計統(tǒng)一的開發(fā)工具來提高開發(fā)的效率。

這些都是在自動駕駛開發(fā)階段必須要面臨也必須解決的問題，我們來看看亞馬遜云科技怎么來應對這些挑戰(zhàn)：

挑戰(zhàn)1：海量數(shù)據(jù)的采集和傳輸。

傳感器收集過來，包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達產(chǎn)生收集處理的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的方式是每天產(chǎn)生TB的數(shù)據(jù)放在車端的硬盤里面，然后到車廠，然后拔出硬盤，然后再將數(shù)據(jù)上傳，這個工作非常繁復。

亞馬遜云科技在去年亞馬遜大會上推出了Amazon IoT FleetWise的產(chǎn)品，能夠按照預定義規(guī)則收集車內(nèi)CAN信號數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)，能夠配合車載數(shù)據(jù)采集器更靈活和標準的收集轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，自動地將車隊的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕?br />
最大的價值是可以通過前端的智能篩選功能把所需要的數(shù)據(jù)傳到云端，來降低整個傳輸和儲存的成本，以及包括可以實時管理車輛的運行狀態(tài)，加快檢測來避免召回。

挑戰(zhàn)2：海量數(shù)據(jù)的存儲。

在2006年我們已經(jīng)推出了存儲服務S3。我們不僅每年我們的存儲的價格都在降低，而且每年都在推出新的產(chǎn)品，迭代的產(chǎn)品。這些迭代產(chǎn)品都在幫助客戶降低存儲所帶來的投入和成本。在2021年我們推出了兩款產(chǎn)品：一是S3檢索存儲，二是S3智能分層，這些有效地幫助我們客戶優(yōu)化成本，初步估計可以幫助客戶用我們新的服務可以降低客戶30%的投入。

挑戰(zhàn)3：復雜的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析。

亞馬遜云科技具備最全面、安全和可擴展的服務組合，能夠幫助客戶在云端構(gòu)建數(shù)據(jù)湖，并應用最廣泛分析的方法來分析支持我們的數(shù)據(jù)湖，可以根據(jù)客戶的業(yè)務要求進行配置，同時有很強的安全管理的機制來實現(xiàn)加密，定義數(shù)據(jù)的共享。同時也可以啟動自助的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)洞察。

挑戰(zhàn)4：復雜的模型開發(fā)和訓練。

亞馬遜云科技有SageMaker，這是一款全托管的服務機器學習的產(chǎn)品，可以幫助開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家快速地構(gòu)建和訓練包括部署機器學習的模型，讓整個開發(fā)變成非常的簡易，可以給開發(fā)團隊提高10倍的工作效率。

挑戰(zhàn)5：自動駕駛的仿真驗證，這是超大規(guī)模的仿真驗證的要求。

關(guān)鍵指標就是在于規(guī)模，我們看到例如Apache Spark處理通道來關(guān)聯(lián)這些測試數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)是非常常見的。這里有一個示例，實際上我們顯示如果在某天晚上通過競價實例來完成模擬測試，我們組合幾個實例，但是我們看到最終我們只用了20-25分鐘達到1M vCPU用量，40分鐘達到1.6M vCPU，用這種方式可以幫助我們的客戶節(jié)省70%的成本，在仿真驗證上的開銷。

挑戰(zhàn)6：規(guī)模、敏捷、成本以及安全，云原生的自動駕駛開發(fā)工具鏈。

傳統(tǒng)車企從原來在車端進行瀑布式的集成開發(fā)到車云一體化敏捷的場景開發(fā)的時候，必定需要一個自動化價值的開發(fā)工具鏈。汽車企業(yè)要構(gòu)建這種原來傳統(tǒng)的分布式的E/E架構(gòu)的時候，它是不能支撐未來的汽車的域控制器以及包括中央控制器的架構(gòu)，它會需要一套平臺能夠進而支撐現(xiàn)在的業(yè)務，也能支持將來的業(yè)務快速發(fā)展。這個平臺必然要構(gòu)建在云上，而且這一套業(yè)務將來可以看到所有的車廠不會再把自動駕駛、座艙、車聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務來分別建構(gòu)，而會建構(gòu)在一套完整的平臺上，就需要這套平臺足夠的擴展性來支撐所有的業(yè)務。

我們需要建構(gòu)一個大規(guī)模計算所需要的計算資源，包括服務器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、 GPU，來支撐所有的模型訓練和運行仿真，來實現(xiàn)車云對等的運行環(huán)境，同時有強大的數(shù)據(jù)湖來支撐數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件研發(fā)。只有一個完整的自動駕駛的研發(fā)的工具鏈才能做到這一點，使開發(fā)的效率得到有效的提高。

就像大家在這張圖上所看到的“8”字模型，是自動駕駛的一個數(shù)據(jù)的閉環(huán)，原始數(shù)據(jù)從收集到匯集，到數(shù)據(jù)湖當中然后進一步細化轉(zhuǎn)化分析，通過處理到云端進行部署。同時我們看到很多的工作將來會從車端匯聚到云上進行處理，一旦這些數(shù)據(jù)在處理就緒后，再進行軟硬件在環(huán)驗證測試，最后模型驗證部署到車輛上，在現(xiàn)實環(huán)境中測試，都需要有一套完整的可以支持數(shù)據(jù)閉環(huán)的環(huán)節(jié)。

我們看到，在每個環(huán)節(jié)，都有對應的自己的服務和跟合作伙伴一起構(gòu)建的服務能力，幫助汽車科技企業(yè)、Tier 1和全棧自研的整車廠，構(gòu)建這樣的能力。這個能力從現(xiàn)在看到的測試車輛，將來會拓展到運營車隊管理。

剛才談到面臨的挑戰(zhàn)，所應對的策略和看到問題的基礎(chǔ)上，推出了一套基于云原生自動駕駛的開發(fā)平臺框架。這套平臺框架是賦能給合作伙伴和客戶自己構(gòu)建這套平臺。

這套平臺可以支持有效的ADAS和AD的開發(fā)，在前端通過剛才提到的FleetWise工具，通過4G/5G的網(wǎng)絡(luò)獲得的數(shù)據(jù)，注入到自動駕駛的數(shù)據(jù)湖，同時傳感器數(shù)據(jù)在采集數(shù)據(jù)以后，通過專線或硬盤的形式注入到云端數(shù)據(jù)湖。同時，把所有的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、抽取、標注、標識、場景識別。當這些數(shù)據(jù)做完以后，同時幫助大家進行算法的開發(fā)訓練，以及做軟件在環(huán)和硬件在環(huán)的仿真測試，這個平臺可以實現(xiàn)自動編排，同時幫助大家形成從租戶到項目工作臺層次化的結(jié)構(gòu)管理，讓生態(tài)合作伙伴都可以一起在平臺上進行協(xié)作開發(fā)，同時形成資源和數(shù)據(jù)的隔離，保證數(shù)據(jù)的安全性。

我們有Repo代碼庫，可以把算法工程師開發(fā)的代碼上傳到代碼庫，同時通過CI/CD的流水線自動歸集做模型仿真，同時自動部署到硬件閉環(huán)上完成測試。硬件的開展可以通過協(xié)同的門戶來協(xié)同任務，查看任務狀態(tài)。

大家看到，這套平臺已經(jīng)跟國際幾家合作伙伴和客戶完成了真正商業(yè)的運用，平臺可以快速開發(fā)部署，可以實現(xiàn)可交換，在里面每個模塊都可以實踐覆蓋到硬件、軟件、工具和云，進行數(shù)據(jù)接口的切換。

同時，基于云和HPC的開發(fā)工具包快速部署使用，基于云無限量的擴展，為將來服務提升延伸的可能。這也是一個可擴展的計算平臺，包括車規(guī)級的系統(tǒng)應用，并提供一套完整的工具鏈。

總結(jié)一下，這套平臺核心的價值在哪里？核心價值在于幫助合作伙伴和客戶構(gòu)建這套平臺以后，他們可以加快投產(chǎn)的速度，可以有自動化的數(shù)據(jù)流水線、仿真流水線，以及并行加速的軟件在環(huán)的環(huán)境、CI/CD的環(huán)境，云和硬件已經(jīng)打通，實現(xiàn)硬件開環(huán)的自動化部署和測試。同時支持多租戶的協(xié)同開發(fā)，還是一套開放和自主的平臺，所有核心代碼已經(jīng)貢獻給了開源社區(qū)ADDF自動駕駛開發(fā)框架項目，并充分利用開源的軟件進行搭建；開放的框架集成第三方的軟件硬件，不僅適用于自動駕駛領(lǐng)域，還包括座艙、車身、底盤領(lǐng)域所有的控制軟件。

成本優(yōu)化，利用云彈性資源減少一次性投入，云服務器技術(shù)顯著降低了云的用量，開源軟件也能降低大家在工具軟件上的投入成本。構(gòu)建核心軟件能力，可以做到擁有平臺代碼，幫助大家快速構(gòu)建平臺，以及獲得云原生的技術(shù)能力，掌握敏捷開發(fā)的能力與文化。

這兒列了一下全球客戶和合作伙伴，我們和合作伙伴深度賦能這些客戶進行自動駕駛開發(fā)，不斷優(yōu)化軟件能力。

最后，今年亞馬遜中國峰會上，升級了去年峰會上提出的“汽車行業(yè)創(chuàng)新加速計劃”，去年是1.0，今年是2.0，差別在于更著重在行業(yè)解決方案，注重在幫助客戶出海，以及加強合作伙伴計劃。

加強在建構(gòu)解決方案的領(lǐng)域，希望能夠借助在全球合作伙伴和全球客戶的最佳實踐，幫助中國客戶打造新一代自動駕駛開發(fā)平臺，并能夠建構(gòu)整體的生態(tài)能力。相信所有出海車輛，除了新能源汽車、智能網(wǎng)聯(lián)的客戶體驗外，自動駕駛、高級輔助駕駛也會成為標配功能。希望結(jié)合在國際上的安全合規(guī)以及國際生態(tài)合作伙伴，幫助國內(nèi)車企及汽車科技企業(yè)對接國際車企，實現(xiàn)海外業(yè)務的拓展。

亞馬遜云科技非常關(guān)注汽車行業(yè)初創(chuàng)企業(yè)，這些才剛剛開始獲得投資并快速發(fā)展的企業(yè)，希望跟他們深度合作，一起對接客戶，把他們培養(yǎng)成在每個領(lǐng)域的獨角獸。

在專屬上云補貼、共享商機、行業(yè)俱樂部、專業(yè)輔導、技術(shù)投入、共建方案、生態(tài)市場活動方面都會做出突破性的進展和嘗試。歡迎各位合作伙伴一起加入到加速計劃，和我們一起幫助中國企業(yè)、中國市場構(gòu)建新一代自動駕駛平臺。

謝謝！

（注：本文根據(jù)現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）