智驾注：本文作者AWS 首席云计算企业战略顾问 张侠 博士

自动驾驶汽车使未来驾驶更安全、更智能、更高效。自动驾驶汽车与无线局域网连接，能够让汽车相互之间以及与周围环境对话。其中一个功能就是让汽车保持一定的安全距离，及时刹车，避免事故。自动驾驶汽车包括车道辅助、避免碰撞和自动呼叫紧急服务等功能，以创造更安全的驾驶体验。一些汽车品牌正在进一步推进自动化，通过创新，使车辆与附近的基础设施甚至行人进行沟通，从一个全新的维度以自动化更好地造福社会。

要大规模开发和配置自动驾驶汽车，恰当的技术基础设施至关重要。生产这些车辆需要高性能的计算能力、无缝的网络安全和管理大规模数据集的能力。为此，许多企业正在利用云，借助其诸多优势，包括云基础设施的可靠性、可伸缩性和安全性。

自动驾驶汽车的训练和测试

自动驾驶汽车力求创造出比人类驾驶更安全的交通工具。实现这一雄心需要大量的建模和测试。因此收集、存储和管理数据的能力至关重要，先进的机器学习技术也很重要。

丰田研究院(TRI)认为，要训练出高度可靠的自动驾驶汽车需要数万亿英里的测试。为了实现这一目标，TRI组建了一支配备有激光雷达传感器的测试车队来记录数据，这支车队每天收集TB级数据，且需要快速检索和分析。TRI使用AWS来管理这些数据，快速获得了训练机器学习模型所需的处理能力。通过使用云基础设施，可以按需启动计算和存储资源，并将它们与管理及编排服务结合起来。TRI正在重新训练车辆模型，提高准确性，更快地引入新功能。借鉴这样的模式，更多的车企可以加速开发更安全的汽车。

计算趋向于边缘

让自动驾驶汽车做出快速的、由数据驱动的决策，会让我们的道路更加安全。这些机器需要可靠并具有低延迟和高可用性的基础设施作为后盾。它们还需要实时分析信息，包括道路状况、天气和其它车辆行为的数据。人工智能的应用可以使汽车对路况做出快速、安全的反应。

边缘计算允许这种核心的车载技术执行车载数据处理。当一秒钟的延迟就可以导致响应是安全还是危险的差异时，自动驾驶汽车无法承受等待数据上云处理的时间代价。因此，企业需要寻找具有集成边缘解决方案的云提供商。这样可以实现在数据源头分析关键任务数据，降低向云端传输额外数据的代价。

云上安全

在开发以安全为重点的自动驾驶汽车时，网络安全是重点。每辆车都是一个新的终端，必须加强保护。防范黑客和恶意软件是首要任务，不能让他们获得访问驾驶控制系统，或运行在每辆车上的数据。

自动驾驶汽车制造商正在转向云，以支持和运行网联汽车。确保网络安全定期更新和升级，是云提供商的工作。此外，优秀的云提供商可以提供自动化的安全服务，应用机器学习主动管理安全评估、威胁检测和策略管理等任务。通过引入安全保障，汽车制造商可以确信，他们有解决方案在手，可以检测新的和即将出现的漏洞和威胁，减少对司机的伤害，降低被攻破的风险。

网联汽车、云计算和安全

自动驾驶汽车是我们的未来。但是，制造商想要被认可，必须确保它们是安全的，并且具备强有力的基础设施支持。选择合适的云提供商至关重要，它可以让企业能够集中精力打造差异化的汽车体验，而不是管理IT基础设施。

针对网联汽车的需求，AWS提供了一整套服务来支持开发、部署高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶车辆。AWS具有足够的存储和计算能力，支持Apache MXNet、TensorFlow和PyTorch等深度学习框架以加速算法训练和测试。AWS Greengrass提供了边缘计算和机器学习推理功能，可以实时处理车辆中的局部指令和事件，最大限度地降低向云端传输数据的成本。结合可伸缩的存储和计算容量、以及对深度学习框架的支持，有助于加速测试和服务开发。同时，AWS的平台很敏捷，可以帮助企业加快创新步伐，改善安全状况，降低IT成本。