AUT202 | 下一代汽车技术

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, BMW Connected AI Platform, Vehicle Technologies, Machine Learning, Artificial Intelligence, Connected Ai Platform, Cloud To Embedded Edge]

本文字数: 1800, 阅读完需: 9 分钟

视频

导读

下一代汽车将更加智能化、个性化，其特性和功能将基于数据和机器学习。这一发展要求其开发过程需要由线性转化为具备持续反馈的闭环。在本次分享中，您将了解到 Bosch 和 BMW 如何通过处理车内数据和云数据，利用车辆数据来加快创新。本次分享讨论了 Bosch 的下一代数字驾驶舱和车载应用，其中嵌入了 BlackBerry IVY，以及 BMW 如何构建一个云上和车载机器学习的平台，以改善客户的体验。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1500字，阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

会议专注于探讨下一代车辆技术，特别针对机器学习和人造智能领域。演讲嘉宾包括来自亚马逊云科技、宝马和博世的专家，他们将分享先进技术的应用如何改变汽车行业的现状。

首先，亚马逊云科技的代表详细阐述了“无限工作流程”的概念图，该图展示了客户设备（包括开发者的工作站、评估套件、测试车队和生产车队）如何与亚马逊云科技的服务进行数据交互。这些服务被用于关键任务，如使用数据库和S3进行数据管理，以及利用SageMaker、EMR和Glue等工具进行处理和分析。数据会流入在S3上构建的汽车数据湖，作为创建机器学习算法、高清地图、动力系统优化、模拟、验证和安全保障的基础。最后，优化后的软件会被部署回车辆中，并开始新的数据收集过程，以便进一步改进模型。

亚马逊云科技代表强调，讨论将重点放在机器学习上，尤其是亚马逊云科技的ML堆栈如何与车辆进行整合。宝马将分享他们如何利用亚马逊云科技的连接AI平台，并通过SageMaker和Kubernetes等服务在公司内部推广AI应用的实践。博世将阐述如何通过BlackBerry的IVY平台将AI从云端扩展至车载边缘计算。

此外，还提出了一种名为“大数据循环”的理念——在车辆的电子控制单元（ECU）中直接构建更复杂的边缘逻辑。例如，一个智能代理可以在ECU中分析传感器数据，判断哪些有用的信息需要收集并发送回云端。这种方法可以节省高达70%的数据传输成本，同时只增加约2%的ECU处理负担。云和边缘环境相互协作，共同构建完整的数据循环。亚马逊云科技已经开发出了一个名为IVY的中介框架，以推动这一车辆大数据循环的发展。

宝马公司讨论了其扩展整个组织内AI应用的连接AI平台。他们强调了连接体验如何横跨从停车辅助到预约安排的众多不同领域。要充分利用AI，需要在数据、隐私、安全、模型训练和云基础设施等方面具备专业知识。宝马公司的平台将数据科学家和基础设施工程师汇聚一堂，使每个人都能专注自己的领域，同时实现企业级的AI应用。

该平台分为三个层次。亚马逊云科技提供了针对各种使用情况的一键式隔离账户的灵活基础设施。宝马公司现有的基于Kubernetes的微服务平台被重新利用，因此核心平台已经准备就绪。连接AI平台还通过诸如Kubeflow和Jupyter Notebook等AI专用的工具和服务进行了扩展。在顶层，数据科学家可以通过简单的界面开发AI应用，而无需了解底层细节。

宝马公司展示了这个平台如何应用于智能维护。在客户同意的情况下，来自数百万辆宝马车辆的车辆数据被用于在亚马逊云科技的SageMaker上训练机器学习模型。这些模型部署在Kubernetes上，以预测每辆特定车辆的维修需求。这些信息会流向服务中心，以便它们可以在问题出现之前通过最佳的通信渠道主动发出邀请并安排预约。宝马公司强调在处理AI和数据的过程中，客户的选择、同意、隐私和伦理的重要性。

博世公司与黑莓公司合作，共同探讨如何将IVY平台上的AI从云端引入到车载嵌入式设备中。他们解释称，现代车辆中运行的QNX或Linux集中式域控制器可以集中处理传感器数据。博世公司每天生产400万个传感器，占汽车传感器需求的70%。这使得他们能够深入了解车辆数据，从而生成适当的数据抽象。

这种数据对于创建改善客户体验的服务非常有价值。然而，大多数创新目前发生在汽车制造商和供应商内部。博世公司希望整个行业更加开放地创新。为了实现这一目标，他们需要一个包含“人造传感器”的抽象层，以便任何开发者都能够处理标准化的数据，而不是原始的传感器流。

艾维公司通过在边缘端提供安全协议和合成传感器，以及基于云的操控台和开发者工具，实现了这一目标。这样既能保护数据隐私和安全，又能支持广泛的创新。例如，简单的合成传感器可以通过分析摄像头画面来判断司机是否分心，而不需要暴露原始视频。云端的工具使得开发者在将算法部署到车辆上之前，可以在样本数据集上进行实验。

总的来说，汽车行业的发展将充满人工智能和机器学习的应用。亚马逊云科技为数据湖、训练和推断提供了云服务，而艾维则实现了车载边缘集成所需的完整大数据循环。客户案例展示了AI如何在保养安排到支付等各个方面改变用户体验。尽管安全和隐私方面存在挑战，但经过深思熟虑的边缘抽象将支持更广泛的创新。演讲者强调了车辆无论是在云端还是边缘都变得更加智能所带来的机遇。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

领导者公布了演讲大纲，内容涵盖了宝马的连接AI平台以及博世通过BlackBerry IVY从云端到边缘使用AI技术的各个方面。

IVY技术能够共享车辆传感器数据，从而推动汽车行业的发展和创新。

演讲者解释道，人工传感器使得非汽车公司的开发者能够访问和使用原始传感器数据，如摄像头和雷达，以构建新的服务，而无需与原始设备制造商（OEM）进行深入合作。

控制台是OEM用于查看数据上传、目标和可用性的监控中心；它允许在现场的汽车上更改数据规则和设置。

开发者工具包允许开发者在将服务部署到车辆之前在样本数据上测试想法和算法。

亚马逊云科技使汽车制造商能够在整个车辆生命周期中注入人工智能。

亚马逊云科技还推出了一项在云中本地运行IVY和QNX的实践操作工作坊，以设计虚拟传感器。

总结

亚马逊云科技在re:Invent上举办了一场关于下一代交通工具技术为主题的研讨会，重点关注了机器学习和人工智能的应用。与会嘉宾包括宝马和博世这两家将亚马逊云科技应用于扩大人工智能在汽车行业应用的领导者。

宝马分享了他们的人工智能连接平台，该平台利用亚马逊云科技的服务，如SageMaker，来构建改善汽车连接体验的模型。这个平台将基础设施工程师和数据科学家结合在一起，使得每个人都能专注于自己的专业领域，同时也能够轻松地进行协作。该平台还提供了在车辆边缘部署模型的灵活性，以便实现实时的预测。一个实际应用就是预测性维护，根据客户的驾驶数据主动向客户发出车辆维修通知。

博世阐述了他们如何通过与黑莓的合作，将AI从云端拓展到车辆的嵌入式边缘。IVY在车辆中具有一个边缘组件，它可以创建虚拟传感器来抽象化传感器数据。这使得开发者能够更容易地构建服务，而不需要深入了解特定的传感器。此外，还有一个云控制台和开发者工具用于管理数据和构建服务。一个关键的好处是减少了通过边缘处理发送到云端的数据量。实际应用包括预测性维护和车内支付功能。

总的来说，这些演讲展示了中国如何在全球范围内推动AI在各个领域的广泛应用。亚马逊云科技通过提供一系列机器学习服务、与IVY的车辆内置边缘集成以及管理整个生命周期的工具来支持这一趋势。未来的汽车将会由车内和车外的AI共同塑造，以提高用户体验。

演讲原文

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亚马逊云科技是谁？

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者，自 2006 年以来一直以不断创新、技术领先、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技可以支持几乎云上任意工作负载。亚马逊云科技目前提供超过 200 项全功能的服务，涵盖计算、存储、网络、数据库、数据分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及 31 个地理区域的 99 个可用区，并计划新建 4 个区域和 12 个可用区。全球数百万客户，从初创公司、中小企业，到大型企业和政府机构都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务强化其基础设施，提高敏捷性，降低成本，加快创新，提升竞争力，实现业务成长和成功。