在“新势力”和跨界企业的造车热潮中，新四化愈发成为绝对的核心。而随着产品的攻城略地，“明星”车企乃至“明星”供应商的名号逐渐为公众所熟悉。当然，这场迅猛激烈的产业变革不仅仅是依靠车企和硬件供应商，诸多跨行业跨领域的力量也在背后参与了“汽车”这一概念的重新定义，并发挥了至关重要的作用。亚马逊云科技便是其中之一。

　　7月14日 ，亚马逊云科技宣布将围绕自动驾驶、车联网和软件定义汽车三大汽车行业数字化场景，全面赋能汽车行业的数字化转型，通过覆盖全球的基础设施、车云一体化的云边端服务、专用行业解决方案和广泛的合作伙伴网络，组建汽车行业专业服务团队，赋能车企向软件定义汽车转型。

　　在亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡看来，原来整车厂的业务模式都聚焦于卖车，大家也都是消费者，当我们自己有了一个购车的欲望之后，车厂会在未来的3到4个月之内想尽一切办法去吸引有买车欲望的客户，最后会通过买车的行为完成车厂和客户之间的价值交换。而在未来，很多整车厂正在探索一个方向，即把车厂和客户之间的价值交换的点，真正从卖车的那一瞬间能够延长到用户使用车的整个生命周期里面去，而不只是在卖车的那一瞬间。

　　无论是利用自动驾驶、还是利用车联网和软件定义汽车，整车厂希望跟客户更加直接地互动，拿到更多的数据，通过这些数据来指导你在车辆生命周期里如何提供客户真正会买单的服务。而整车厂要达到这种服务能力，其技术路线有可能要考虑以下三个方面：

　　第一，是向新的集中化的汽车电子电气架构去转变，真正让车端的算力达到一个非常高的级别。

　　第二，要在一个新的电子电气架构基础上有一个软件定义汽车的平台，真正跨车和云做大量的软件开发工作，因为我们知道未来只有这样服务型的软件才会让车厂的价值产生差异化。

　　第三，更好的利用数据，无论是车联网还是自动驾驶，其实本质上都是基于数据驱动的软件开发流程。

　　根据麦肯锡的一份数据报告，到2040年，自动驾驶汽车和相关的移动出行市场会达到2万亿美元，这是非常大的市场。同时，自动驾驶行业的应用范围也在从乘用车扩展到干线物流，甚至最后一公里的交付，这些都是机会。这其中非常大的挑战是，行业最初承诺的自动驾驶的成熟度和今天看到的现实相比，实际上还是有很长的路要走。

　　众所周知，自动驾驶需要强大算力、机器学习和推理能力，并依托海量的数据进行算法训练和仿真验证。云计算的海量计算和存储资源，能够实现超大规模的数据处理、模型训练和仿真集群，从而加快自动驾驶产品落地。因而，在自动驾驶赛道的激烈竞争中，云服务提供商在这些方面的技术和能力成为了帮助车企制胜的关键。

　　数据贯穿自动驾驶研发的每一个场景，亚马逊云科技以自动驾驶数据湖为中心，帮助车企构建起端到端的自动驾驶数据闭环。借助具有近乎无限扩展能力的Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，云上对象存储服务）构建自动驾驶数据湖，实现数据采集、数据管理和分析、数据标注、模型和算法开发、仿真验证、地图开发以及DevOps和MLOps，车企就能更加容易地实现自动驾驶全流程的开发、测试和应用。

　　在自动驾驶技术中极具难度和挑战的数据标注、模型和算法开发、仿真验证环节，亚马逊云科技的机器学习服务Amazon SageMaker以及Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）弹性计算服务具有领先优势。在数据标注环节，通过Amazon SageMaker Ground Truth能够轻松完成各种车辆、场景和用户数据的自动化标注，创建符合要求的训练机器学习模型的高质量数据集。在仿真验证阶段，尤其是针对超大规模仿真，Amazon EC2弹性计算服务的Spot实例可以提供百万vCPU级别的低成本算力，最多可节省90%的成本，加快自动驾驶技术的研发和落地。

　　同时，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统一部署，实现高可用和安全连接，并满足全球运营的安全合规要求；为了适应车联网业务的弹性需求并降低运维难度，车企需要利用全球统一的架构、微服务和无服务器计算等现代化服务，构建弹性敏捷的车联网架构。此外，车企还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，构建全面的服务体系，并基于海量数据提供增值服务，提升客户体验。

　　而这也恰恰是亚马逊云科技的优势所在：遍及全球26个地理区域的84个可用区的基础设施可以让车企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。车联网数据的安全合规始终是重中之重，亚马逊云科技支持98项安全标准与合规认证，几乎满足客户在全球各个地区的安全合规需求。亚马逊云科技Amazon Lambda无服务器计算以及微服务，帮助车企构建现代化、无服务器的弹性敏捷的车联网架构，不仅满足车联网业务的弹性需求，而且帮助其节省成本，降低运维难度。

　　基于车联网数据湖，车企还能够借助数据分析和机器学习技术深入挖掘数据价值，提供越来越多的数据增值服务。例如利用亚马逊云科技机器学习服务Amazon SageMaker等，结合充电和电池管理数据，能够实现电动汽车的电池故障预测，提升用户的满意度。亚马逊云科技在全球的合作伙伴网络，能够为客户提供物联网、数据分析、互联移动、边缘计算、充电管理和服务、地图导航等各类车联网整体解决方案和平台服务。此外，车企可依托亚马逊全球业务体系，集成亚马逊智能个人助理Amazon Alexa，为用户提供车内语音交互，轻松获取丰富的亚马逊内容，包括Amazon Instant Video、Amazon Audible、Amazon Music、Amazon FireTV等，满足客户的个性化需求。

　　在赋能车企实现软件定义汽车方面，亚马逊云科技同样有相关布局： 一是参与ARM 发起的可扩展开放架构SOAFEE，强化ARM架构处理器Amazon Graviton与车端和车联网边缘的处理器厂商之间车云环境对等，让车端软件开发与云端软件开发实现统一；二是与黑莓（BlackBerry）合作构建BlackBerry IVY，助其打造智能汽车软件开发及数据平台，用一致且安全的方式读取车辆传感器数据，保证在车辆内部和云端均可处理数据并获得洞察；三是与Continental（大陆集团）合作，助力Continental开发全栈的软件定义汽车开发平台Continental Automotive Edge（CAEdge），提供高性能、高度自动化的开发环境，支持自动驾驶系统开发的所有流程；四是实现云、边、端一体化的端到端数据闭环，提供全方位云服务；五是专为汽车行业构建Amazon IoT FleetWise服务，实时、经济且高效地收集和转换车辆数据并传输上云，利用数据分析和机器学习服务进行数据挖掘，基于数据洞察提高汽车的质量、安全性和自动驾驶能力；六是组建亚马逊云科技专业服务团队，提供软件定义汽车方案，构建多租户、高度自动化、车云一体、数据驱动、安全合规的软件协同开发与测试环境，帮助汽车企业快速构建软件定义汽车的开发环境和能力。

　　据了解，亚马逊云科技在全球范围内与汽车行业的客户、APN合作伙伴网络成员进行了广泛的合作，诸如路特斯集团旗下的路特斯科技、互联汽车服务提供商维瑞联行、智能安全软件及服务商BlackBerry等。在发布会现场，顾凡提到，亚马逊云科技的定位就是赋能和开放，其任务不在于不做车，而是帮助车厂去扬长避短加速转型。无论是在软件定义汽车的布局，还是去赋能客户建立数字驱动的开发流程，像自动驾驶、车联网等等，这些都是亚马逊云科技的优势。当然，这些背后也离不开亚马逊云科技成功的一些核心优势，比如说覆盖全球的基础设施，比如说我们丰富的跨云、跨边、跨端的云计算服务。

　　亚马逊云科技在汽车行业的领先优势同样获得了行业分析机构的高度认可。全球最大的企业增长咨询公司弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）日前授予亚马逊云科技“全球汽车云服务平台行业2022年度最佳公司奖”（2022 Company of the Year Award），这也是亚马逊云科技继2020年获得该项荣誉后再度蝉联此项大奖。