[汽車之家 行業] 伴隨智能科技浪潮的興起，自動駕駛技術開始飛速發展。尤其是在2021年，全球企業在自動駕駛領域的布局按下了加速鍵，科技企業、傳統車企和一眾初創公司成為自動駕駛行業的主要參與者。
特別是，來自中國的自動駕駛獨角獸圖森未來（TuSimple）正式登陸美國納斯達克，也標志著中國自動駕駛賽道的熱情被再度點燃，自動駕駛正在從科研踏上實際道路。
但是，中國自動駕駛企業由于起步晚，技術基礎薄弱，尤其是在機器學習的算法等關鍵領域研發和創新能力還有待加強，需要借助一些全球范圍內能夠獲得的技術和資源進行追趕，甚至嘗試彎道超車。
亞馬遜云科技作為全球自動駕駛科技的領導者之一，在自動駕駛技術方面擁有實力雄厚的行業專家團隊，長期致力于賦能客戶創新，幫助自動駕駛領域的客戶和合作伙伴，通過強大的云計算和機器學習服務滿足行業轉型和發展需求。
自動駕駛數據全面上云
在談及車企開發自動駕駛解決方案的挑戰時，亞馬遜云科技汽車業務全球技術負責人Dean Phillips指出：“目前車企面臨的第一個挑戰就是規模，第二個挑戰是大量的數據。”
在開發自動駕駛汽車技術的過程中，企業不斷面臨著在開發生命周期中捕獲和創建大量數據帶來的挑戰。不管是L5級的全自動駕駛，還是高級駕駛輔助系統（ADAS），都要依賴收集大量的各種數據來進行訓練、推理和執行。據統計，自動駕駛汽車每小時會生成數TB數據，這些數據需要實時上傳到云端進行存儲，用于對機器學習驅動的自動駕駛算法進行訓練、校正和迭代。
來自中國的另一個獨角獸企業Momenta，定位于打造自動駕駛大腦，核心技術是基于深度學習的環境感知、高精度地圖和駕駛決策算法，產品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大數據服務。
目前，行業的一個共識就是自動駕駛對基礎設施的核心需求就是海量數據的采集和處理。Momenta的測試車利用安裝在車上的各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時感應周圍的環境，進行靜態/動態物體的辨識、偵測與追蹤，并結合高精度地圖數據，實現自動駕駛的能力。一輛測試車，每天路面測試產生的數據可達TB級。所有測試車在一起，每天需要上傳云端進行處理的數據量是非常可觀的。
通過借助亞馬遜云科技的Amazon S3搭建自己的云端數據湖后，Momenta研發總監董維山就曾表示：“數據量從零增長到PB級，Momenta的IT基礎設施毫無壓力。”
就在剛剛舉辦的re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技宣布推出Amazon IoT FleetWise，助力汽車制造商更輕松、更經濟地收集、管理汽車數據，同時實時上傳到云端。當數據進入云端后，汽車制造商就可以將數據應用于車輛的遠程診斷程序，分析車隊的健康狀況，幫助汽車制造商預防潛在的召回或安全問題，或通過數據分析和機器學習來改進自動駕駛和高級輔助駕駛等技術。
強悍且易用的機器學習服務
自動駕駛技術競爭的核心就在于算法，一套先進的算法需要大量的數據支持和大量時間的仿真訓練。自動駕駛企業必須采集大量的實際路測數據并利用人工智能機器學習技術對這些數據進行存儲、處理、分析和訓練。特別是，自動駕駛是一項極其復雜的技術挑戰，很大程度上依賴云計算來實現感知、嵌入式計算、機器學習、動線規劃、決策和高級傳感器技術的突破。
作為國內知名的L4級自動駕駛出行公司，文遠知行擁有業界先進的全棧式軟硬件解決方案，包括高精度地圖及定位、感知、規劃與控制、仿真、數據以及自有的L4級自動駕駛汽車，其研發和運營每天收集大量的路測數據用于自動駕駛模型訓練和仿真。
文遠知行WeRide數據團隊總監霍達曾表示：“亞馬遜云科技豐富的功能、專業的企業支持服務，幫助我們快速構建起業界先進的自動駕駛訓練系統，將通常需要花費1-2周的模型訓練時間縮短至12小時。”
面對高度復雜的機器學習和仿真場景，為幫助自動駕駛公司最大程度地利用亞馬遜云服務，亞馬遜云科技還配備自動駕駛汽車專家團隊提供全程支持。據亞馬遜云科技汽車業務全球技術負責人Dean Phillips介紹，“目前亞馬遜云科技汽車云服務擁有185家合作伙伴，并在七大領域提供17個解決方案。我們的目標是為客戶提供最廣泛和最深入的服務，使他們能夠擁有合適的工具來完成合適的工作。”
在本次2021 re:Invent大會上，無人駕駛汽車科技領導者Aurora宣布選擇亞馬遜云科技作為其機器學習訓練和云上模擬工作負載的首選云提供商。Aurora使用亞馬遜云科技成熟的基礎設施和無與倫比的功能組合來安全地加速其可擴展的自動駕駛汽車技術Aurora Driver的開發。目前，Aurora正在云上擴展訓練工作負載，以其在真實道路測試中收集的PB級數據為基礎，每天完成多達1200萬次駕駛模擬訓練。（文/汽車之家 李爭光）
