汽车行业的挑战越来越严峻。一方面用户对智能网联技术的偏好和需求在增加，一方面，车厂对自身技术能力的要求在提升，车联网、自动驾驶、软件能力，倒逼车厂不断进行技术革新。
传统车厂更擅长的是汽车制造及品牌销售本身。如何在新时代的需求下技术能力快速升级迭代？亚马逊云科技是一个非常好的合作伙伴。近年来，亚马逊云科技在智能汽车领域深耕布局，提出了一系列的技术解决方案，也与众多知名汽车品牌达成战略合作。
亚马逊云科技团队一直在努力思考的方向是整车厂客户未来转型会去向哪儿，在它转型的路上，亚马逊云科技到底能够帮到客户做些什么。
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，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，从而可以在整个生命周期里给客户不断提供增值的服务。
亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡
整车厂转型变革的三大难点
要实现价值点的转换，整车厂有三个难点：
第一，新趋势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。
第二，一定是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，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。
顾凡认为，整车厂有自己明显的优势，比如市场保有量、品牌知名度、产品线丰富度、产品的影响力、销售服务渠道等。在面临"新四化"的趋势里，整车厂在一些方面是需要帮助的，比如软件开发能力、软件的迭代速度、DevOps、算法、软件应用的生态构建的过程，"亚马逊云科技和我们的合作伙伴恰恰是希望在这方面能更多地帮助到车厂和产业链里面的合作伙伴，真正帮车厂做到扬长避短。"
作为云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技从汽车的研发、创新、生产制造、供应链到市场营销，再到智能网联，再到终端用户的服务和应用，亚马逊云科技都在助力汽车行业产业链的创新加速和转型。
从自动驾驶、车联网到软件定义汽车
就自动驾驶而言，顾凡认为整车厂存在五大挑战，而亚马逊云科技有相应的解决方案来帮助整车厂应对这些挑战。
第一个挑战，海量的数据和传输。自动驾驶的测试车运行的过程中各类的传感器、摄像头、激光雷达、毫米波雷达会产生大量数据，每天每车数据量会达到TB级别。
客户可以通过Amazon Direct Connect网络专线，或Amazon Snowball移动存储，快速把数据上传到亚马逊云科技，放在Amazon S3里面。Amazon IoT FleetWise能实现定制化的数据采集。
第二大挑战，是如何实现海量数据的低成本存储。
Amazon S3提供了云里面最丰富的存储分级，共有8个层级，当我们的用户将车端采集的数据放在Amazon S3上面的时候，就可以根据数据所处的不同温度，从频繁访问的热数据到应该深度归档的冷数据，可以存放在不同的层级，目前是达到最优的成本。
第三大挑战，如何实现预处理和分析。
可以用Amazon S3去构建自动驾驶数据湖。这些传感器的数据过来之后一定要对这些数据进行去噪，就是数据清洗、统一格式。在云上整合自动驾驶工具链的核心就是自动驾驶数据湖。
第四大挑战，复杂的模型开发和训练。
Amazon SageMaker是一个全托管端到端的机器学习集成开发环境，它可以帮助自动驾驶公司或者是车企，把复杂的模型开发和训练的超级复杂的工作流串起来，真正的目的是让算法工程师把精力投入在高质量的模型的构建和迭代上，不浪费时间去管底层的资源，真正做到把好钢用在刀刃上。
第五大挑战是仿真验证。仿真系统的效率会直接影响整个自动驾驶开发链的效率。仿真的系统主要有场景库、仿真平台、评价体系三部分组成。
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统一架构：亚马逊云科技通过统一、弹性可扩缩的系统架构满足日志回放和模拟仿真两种业界流行的仿真模式。
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b) 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；Amazon S3 作为仿真系统使用的持久性存储，可以近乎线性的匹配计算实例的规模并支持水平缩放；Amazon Fsx for Lustre可作为EC2 实例组成的HPC集群和S3持久存储中间的缓存，为大规模仿真系统提供最极致的吞吐量和IOPS。
车联网数据被采集上来之后，有三大应用场景，营销运营、产品改进、为用户提供服务。这些场景中，整车厂面临五大挑战。
第一，全球统一部署。车企在全球部署车联网的时候，如何选择一个跨越全球的基础设施去部署车联网业务。
第二，安全合规。如何保证企业的车联网业务符合全球范围内的当地的法律法规，保证数据信息的安全合规，都是今天客户面临的挑战。
第三，全面的服务体系，提升客户体验。无论是提供移动互联的还是提供数据分析的软件更新的，甚至是在当地提供音视频内容、导航地图的，所以全面的服务体系也是一个挑战。
第四，数据增值服务。拿到数据如何挖掘价值，给客户提供增值服务。
第五，弹性敏捷架构。
从遍及全球26个地理区域的84个可用区、支持98项安全标准与合规认证、全面的服务体系、数据增值服务、无服务器服务简化运维，亚马逊云科技能够帮助客户轻松应对挑战。
在软件定义汽车方面，亚马逊云科技有如下法宝：
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参与ARM 发起的SOAFEE组织、采用自研Graviton2/3 CPU的基于ARM Core的算例资源。
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BlackBerry IVY智能汽车数据平台。
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亚马逊云科技帮助大陆集团开发模块化硬件和软件平台。
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为车企提供了一项托管服务Amazon IoT FleetWise。
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组建亚马逊云科技专业服务团队，提供软件定义汽车平台方案，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。
拥有前沿技术
加速汽车行业创新
去年，亚马逊云科技 发起"汽车行业创新加速计划"，联合多家汽车行业产业链代表性企业，重塑汽车产业价值链。该计划主要聚焦在三个方面：培训和技术输出、构建行业解决方案、市场拓展。
今年下半年，亚马逊云科技也将在苏州设立"亚马逊云科技智能网联数字化赋能中心"，通过卓越展示中心、智能网联云平台、行业俱乐部、全球合作计划四个板块，全面助力相城区构建"阳澄云"公共服务平台。
当前，亚马逊云科技正引领全球汽车出行行业创新的最前沿，拥有成熟和丰富的全球客户践，全球前十大整车厂商、一级供应商，科技厂商都选择了亚马逊云科技作为数字化转型伙伴。
同时，亚马逊云科技也拥有100多家专注于为汽车客户提供服务的合作伙伴，在自动驾驶、车联网、软件定义汽车、市场营销、制造与供应链领域，持续、深入地服务着汽车行业客户不断升级的业务需求。
艾瑞咨询研究总监、云服务产业研究部门负责人王成峰表示："汽车行业在近些年发生了深刻的变革，正在从以往的交通工具逐渐升级为更多智能终端属性的产品，从而推动了汽车产业从研发设计到营销运营等全场景的革新。亚马逊云科技的汽车行业沟通会中，处处体现了对这种行业新诉求的积极回应，包括强大的机器学习能力和平台、畅通无阻的全球统一部署能力、全面完整的安全合规体系等等。尤其在软件定义汽车方面，亚马逊云科技致力于更紧密地连接车与云，通过更加开发者友好的产品降低行业技术门槛，帮助在车中更好地落地机器学习、数据分析、DevOps等云服务和能力。在产业数字化的大趋势下，这些都体现出了亚马逊云科技在汽车行业的优势，但也无疑拉高了汽车行业对云计算厂商赋能力度的期待。"
对于亚马逊云科技在汽车行业的定位，顾凡表示："亚马逊云科技的定位是赋能和开放，我们不做车，我们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，这些都是我们的优势。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。"
志存高远，心系客户，放眼前沿，硬核务实，这是亚马逊云科技在全球汽车产业链里的真实写照。
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