AWS 真正為汽車產業帶來的價值

概覽

來自 2024 年 CES 的現場報導。歡迎收看由 AWS 呈獻的《The Garage 》。開始吧！

歡迎收聽《The Garage 》。這是我們在拉斯維加斯舉行的 2024 年消費電子展（CES）上錄製的另一集現場節目。今天我們非常高興能邀請到來自 AWS 的老朋友 Mike Dosenbach。Mike，歡迎來到《The Garage 》。

感謝您的邀請。

認識麥克·多森巴赫

麥克，請跟我們稍微介紹一下你自己，以及你在 AWS 擔任什麼職務？

沒錯，我的職業生涯一直都在軟體開發領域。我曾參與過許多不同的專案，但大約七年前，我加入了一家原始設備製造商（OEM），並負責管理他們的軟體開發部門。在那裡待了大約五年，期間我也參與過許多新創公司，還做過很多——在加入這家OEM之前，我曾在亞馬遜工作過。

而當我加入該行業後，我父親終於認為我做了一件有意義的事，因為現在我已是汽車產業的第四代傳人。

父母的看法真是很有趣。就算要了他們一條命，我的父母也說不出我到底做什麼工作。

是啊，我覺得這就是他喜歡的地方，因為這次他終於能做到。

他終於明白了。而且我總是喜歡請來賓分享一些關於你的趣事，一些大家可能還不知道的關於你的事。

當然。其實並沒有什麼是我很少有人知道的。我這人很坦率。不過，工作之餘我喜歡做的一件事就是打冰球。我擔任守門員。

不過你的牙齒倒是都還完整呢。

是啊，這也是因為我是守門員嘛。沒錯，我們都戴著大頭盔。

但我有兩個孩子跟著走上了這條路，現在他們倆都是冰球隊的守門員。事實上，我的女兒就是為了能接受更好的訓練，才進入波士頓的一所寄宿學校就讀的。

對啊，這真棒。嗯，我總是喜歡在最後分享一個關於自己的有趣小事。每次都得想個不同的來。

我想分享一個有趣的小事：我女兒其實非常喜歡滑冰。她主要是滑花式滑冰，雖然也有很多女孩在玩冰球。這真的很棒。

嗯。

但她對花式滑冰很有興趣，而且真的非常喜歡。這是她的新——這算是她的運動項目吧。嗯，很好。

非常好。

與客戶攜手開發解決方案

那麼，讓我們深入探討這個話題，來談談「軟體定義車輛」。事實上，車輛軟體可說是The Garage 的主要關注焦點。請告訴我，您目前專注於哪些領域。 您認為當前產業有哪些關鍵趨勢？過去五年左右，我觀察到的一大趨勢是，車廠（OEM）開始更積極地與科技公司建立合作夥伴關係。這讓我們能夠攜手合作，而非將科技公司視為供應商，甚至競爭對手。 在 AWS，我們的運作方式是從客戶出發，並以此為起點進行逆向思考。因此，我們的運作模式非常適合這種夥伴關係。我所屬的部門——AWS 產業產品部門——正是以此為核心。我們為特定產業打造通用且廣泛可用的服務。我在該部門負責汽車領域，對吧？

沒錯。

因此，我們的做法是與汽車製造商合作，共同打造解決方案。我們開發的產品將由 AWS 推向市場，供所有客戶使用。接著，我們的客戶（也就是合作夥伴）會負責開發他們最擅長的模組，並將其整合進來。這樣一來，他們便能獲得一套卓越的端到端解決方案，由於是雙方共同打造的，各項組件之間能完美協作。

太好了。

對吧？因此，我們發現這種商業模式正獲得廣泛的迴響。這也正顯示出，無論是科技公司還是原始設備製造商（OEM），雙方正攜手合作，真正為客戶提供協助。

這太棒了。你知道嗎，我與亞馬遜合作多年，去年在《The Garage 》第一季中，我們邀請了史蒂法諾·馬爾扎尼（Stefano Marzani）——一位傑出的領導者——參與節目。事實上，我們很高興看到本週稍早，Sonatus 和史蒂法諾都榮獲了《MotorTrend》的「軟體定義車輛創新獎」，因此我們感到非常欣慰。

恭喜。

我們特別高興能在他獲勝的同一天，讓我們的公司也贏得這場勝利。

沒錯。

你知道嗎，這真的很棒。我也明白這種以客戶為中心的模式確實行之有效。我的意思是，你們確實秉持著「客戶至上」的理念。事實上，在Sonatus ，我們也有非常相似的理念。我並非在將我們與你們相提並論，而是指這種「客戶至上」的理念。我們真正試圖做的——我們並非試圖取代客戶，也並非試圖取代設計團隊和客戶。 我們試圖提升他們的層次。我想這就像你們提供一些標準產品，讓客戶能在其基礎上進行開發，同時加入自己的獨特之處。這與Sonatus 所採用的方法非常相似。我們提供一些基礎架構，讓客戶能在其上增添獨特價值，而這種做法似乎也獲得了不錯的反響。

嗯，我同意。

雲端環境中電子控制單元（ECU）的虛擬化

那麼，在您所從事的汽車產業中，您認為有哪些最重要的發展趨勢呢？

我的意思是，這類例子有很多，但我覺得如果可以的話，我想快速談談其中三個。首先是 ECU 的虛擬化。在我任職於 OEM 期間，我們手頭上有一些作為原型的 ECU，裡面包含作業系統等相關元件。這些低階軟體被預先安裝在上面，然後從海外運送給我們。

沒錯。

我們會在實驗室裡運行它，並在上面部署我們的軟體。沒錯。這樣運作得還算順利，只是無法擴展，對吧？它無法擴展。所有這些原型機，這套硬體都非常昂貴。因為是原型機，所以很脆弱。如果因為某種原因導致設備損壞，我們就得把它寄回海外，然後等待更換品。因此，這大大拖慢了我們的開發進度。

用那種方式也很難測試互通性。

我完全同意。沒錯，絕對是這樣。你不能建立那種互聯的 ECU 系統，因為其中每一個對我的日常運作來說，未必都至關重要。但問題在於，許多錯誤要等到整合階段才會被發現，而遺憾的是，在這種模型中，整合階段往往出現在非常後期的階段。

沒錯。

因此，在過去這幾年裡，我經常看到的就是 ECU 的虛擬化。

好的。

所以，將那個軟體套件移至雲端，並在盡可能接近原始硬體的相容硬體上執行。沒錯。

而且你知道，像 ARM 晶片這類技術讓這件事變得容易多了。

沒錯，AWS Graviton 確實充分釋放了這項技術的潛力。

是啊，嗯，你知道的，對我們來說，Graviton 才是真正的遊戲規則改變者。因此，我們已經採用了 QNX，並且擁有可在雲端運行 QNX 的 AMI，如果你願意，甚至可以擴展到一千個不同的執行個體。

你只需看到一個提示，就彷彿真的擁有實體硬體一般。

沒錯，正是如此。而且，你知道的，這並不能涵蓋所有情況。

好的。

你知道的，現實世界中確實會發生熱效應造成的錯誤，還有很多只有在現實世界才會發生的事情。

但你知道，在這種情況下，「完美」反而會成為「良好」的敵人。我認為，如果你真的能善用那種可擴展性——因為你可以獲得某些實體層面無法達到的東西，同時也有其他方面是透過其他方式無法獲得的。 沒錯。在能夠產生網路效應的地方，你會遇到爭用、資源飢餓等問題，這類情況確實……事實上，你甚至可以刻意對這些環節施加壓力，例如刻意製造爭用狀況——這在真實車輛中其實很難重現——只是為了看看我們距離極限有多近。

沒錯，我完全同意。而且這還能節省大量人力。在傳統模式下，有這樣一群人，他們的工作就是開著車四處奔波，行駛數千公里或數千英里（或任何單位）。他們光是花在駕駛和測試上的時間，就長達好幾個小時。透過虛擬化，你可以獲得其中 90% 的價值，然後讓這些專家專注於解決棘手的問題。

沒錯。這太棒了。而且非常重要。我們將此視為一項重要趨勢。目前我們在這方面的投入尚有限，但正尋求持續擴大這方面的應用。過去我們在實體硬體基礎架構上進行的部分測試——例如重啟電源，現在可以透過遠端操作來執行。如今我們改在雲端進行這些測試。 我們的開發工作很大一部分首先是在 AWS 上進行的，透過這種方式，我們能夠以更具可擴展性且更具成本效益的方式進行原型開發。

沒錯，正是如此。而且，你知道的，就在這次展會上，我們宣布了與 Stellantis 的合作關係——我們協助他們建置這套系統，結果顯示開發時間縮短了 100 倍。或者說，開發時間大幅縮短了。

所以，這是一種「左移」——也就是其他人所提到的「左移」概念。

沒錯，就是這樣。

將軟體的執行環境虛擬化

沒錯，這真的很重要。所以這是第一個趨勢。你認為目前還有哪個趨勢至關重要呢？

這在某種程度上與車載軟體生態系統的虛擬化有關。也就是在電子控制單元（ECU）內加入抽象層。隨著功能日益增多，而電子控制單元的數量卻日益減少，這便成為一種更為可行的發展方向。因此，透過這些抽象層，您只需編寫一次軟體，即可在任意數量的車輛上運行。

沒錯。

對吧？雖然 OTA 並非新事物，但這項技術讓操作更加簡便。您無需準備 150 種不同的軟體包版本，才能將更新推送給車隊中不同品牌、車型、年份等各類車輛。此外，這些抽象層也能帶來極大的價值。 我們正與合作夥伴共同開發的一項產品，能讓您在車載邊緣裝置上運行機器學習模型和複雜演算法。這也引出了我接下來要談的重點：它讓您能在車內進行資料處理並獲得推論結果，既能根據客戶行為或其他因素來控制車內的功能或運作程度，同時也能減少需要傳送出去進行處理的資料量。

沒錯。我們稍早談到了整合。我們認為整合是一個非常重要的趨勢。 對我來說，這某種程度上可說是與此相通的趨勢，因為當你將事物抽象化並將工作負載虛擬化時，過去可能有兩個不同的電子控制單元（ECU）——也就是兩個字面意義上的「黑盒子」——如今卻變成並行運作的共享軟體虛擬化實體，彼此互不知曉，這與雲端環境中那些並行運作卻互不知曉的實體情況頗為相似。

是的。

但這有助於降低成本、減輕車重。業界非常重視減輕車重，而整合正是其中一環。不過，如果我們沒有以聰明的方式來執行，那就無法達到成效。沒錯。

此外，我認為這還能夠實現另一項構想——這是我醞釀已久的想法，但至今仍未能真正實現（因為相關技術尚未成熟）——那就是真正將軟體的執行位置虛擬化。 根據實際情境、車內狀況以及連網能力，車輛可以自行決定將工作負載執行於何處，無論是車載端、5G 邊緣還是雲端。

沒錯。

因此，如果你有這個抽象層，那麼你就可以在當時決定要在哪裡執行它。

沒錯。你知道的，我在 Arm 工作了很長一段時間，在 Arm 期間，我們協助創立了 SOAFEE 計畫。我很自豪能成為該團隊中協助創建此計畫的一員。這正是其中一項構想，而亞馬遜是該計畫的早期合作夥伴，協助實現工作負載可移植性與服務導向架構，讓您能夠——這可能是在高連線性的環境中。 無論是擁有極佳的無線連線能力，或許能更積極地將資料傳送至雲端；或是身處連線品質較差的環境，必須在本地端處理更多事務；又或是介於兩者之間的狀況。我認為這是一股在業界日益強勁的趨勢，而 AWS 正處於這股趨勢的最前沿。

希望如此。

Sonatus 與 AWS 聯合展示

太好了。此外，我認為當您談到人工智慧時，也曾提及這一點。AI 的重要性正日益提升。我們在本次展會上展示了一項示範，我們非常高興能開發出這項技術。在該示範中，我們結合了Sonatus 資料擷取產品與車輛內的細粒度資料；舉例來說，您可以想像這樣一個情境：當發生先進駕駛輔助系統（ADAS）問題時，您希望能夠迅速進行診斷。

沒錯。

但是——這點真的很棒。我們對這個解決方案感到非常自豪，而且它非常獨特。不過，您還需要額外的資訊。因此，我們正與 AWS 合作，進行我們所謂的「數據豐富化」，即加入其他資訊，例如製造數據、ADAS 模型的 A/B 測試，以及雲端識別功能。如此一來，我們就能非常迅速地針對 ADAS 工程師解決問題所需的數據進行客製化。

沒錯。

而且，你會發現機器學習在其中扮演的角色也越來越重要。它能自適應地判斷該收集哪些數據，並自適應地發現那些人類可能無法察覺的模式，但AI 卻說：「這很明顯啊，就在那裡。」

沒錯，正是如此。而且，你知道的，雖然基於規則的模型非常出色，在大多數情況下都適用，但機器學習（ML）／深度學習（AI ）能讓你更深入地了解正在發生的情況，並能發現連你自己都還未曾想到的模式。

沒錯。

對吧？對了，我真的很喜歡你們推出的這款收藏品。我的團隊能參與其中的一小部分工作，我真的感到非常自豪。

這是一次非常棒的合作。

對此的反響非常熱烈。大家都真正看出了其中的價值，也認同這項合作關係非常棒。這確實能徹底釋放整個生態系統的潛力，因為我們擁有眾多各類的優質合作夥伴，包括製造夥伴、OEM 廠商、輪胎公司、一級供應商等等。將所有這些資料整合到雲端中，其威力實在驚人。 我常說「一加一等於三」，而當我們完成所有工作時，或許「一加一」甚至會等於「17」，因為這真的非常棒。

是啊，去年我來這裡逛攤位時，確實看到不少那類東西。但當時還相當原始。這次走一圈下來，一切都顯得更加精緻流暢，也更以消費者為導向。這一年來，這方面可說是有了巨大的飛躍。

各類資料的重要性

好，好。那你剛才提到的第三個技術領域是什麼呢？

這其實關鍵在於數據。我們已經開始討論這個話題了，重點在於汽車產業是如何蒐集這些資訊的，而實際上，它們蒐集的資訊並不如想像中多。

沒錯。

以及他們如何運用這些資料。此外，您提到要整合來自組織內外多個不同來源的資料集。將這些資料整合起來，並運用機器學習來獲取洞見，這樣不僅能即時協助客戶，還能就接下來要開發的產品，或是如何調整現有產品以更好地滿足客戶需求，做出更明智的決策。

沒錯。

數據的力量實在太強大了。我最近寫了一篇部落格文章，標題有點俏皮，是「數據不是『新石油』，數據是『一切』」。這就是我那篇部落格的標題。但我其實真的深信不疑，因為處於前沿的公司們，正以更豐富多元的方式從數據中獲取洞見。

嗯。

從歷史上看，情況通常是這樣的——而且我們也有產品經理曾多次提到這點——當產品經理告訴我們車輛出貨時，那簡直就像個「黑盒子」。他們根本不知道人們是如何使用車輛的，對吧？ 我們該如何賦能原廠（OEM）生態系統中的每個環節？無論是產品規劃師、診斷工程師，還是希望主動與客戶互動的經銷商——坦白說，這對他們而言不僅是為了營收，也是為了客戶的利益以及後續的保養維修等事宜。 我們該如何為他們各自提供不同的數據？因為每個人需要的數據都不一樣。過去的做法是，每 30 秒收集相同的 170 個訊號，就這樣。但實際上，這並不能解決所有這些深層或各不相同的問題。

是的，我完全同意。而且我們必須達到這樣的境界：不僅是高階車款才能正確地執行正確的措施。要達成這一點的方法之一，就是降低連網成本。這樣一來，在車內做出的決策以及實際上真正重要的數據，才會真正發揮作用。沒錯。 只要將這些功能從車上移除，就能加以運用。並能即時調整，對吧？你可以變更正在測試的內容。而且，就像先前提到的軟體虛擬化一樣，你能為路上現有的車輛及其車主帶來許多附加價值。對吧？車輛的價值並不會在駛離經銷商後就停止增長。

沒錯。沒錯。是的，我們去年在 AutoTech 大會上，或者說是今年六月時談到這點，說過，你知道的，過去的思維是認為：汽車在出售的那一刻，就是它一生中最完美的狀態。

是的。

而這種新的思維方式是：當你出售它時，那正是它最差的狀態，因為它只會越來越好。這個說法雖然不是什麼新鮮事，但我真的深有同感。我認為，正是這種心態，才讓我們能夠以不同的方式來思考 SDV。

嗯。

SDV 不僅僅是 OTA

但你提到要在車內加入智慧功能，因為我認為大家都會覺得：「噢，這只是 OTA 更新罷了。」

沒錯。

我只要進行一次 OTA 更新，情況就會好轉。

嗯，是啊，好吧。我們採用 OTA 技術，而且就在上週，我們推出了一套我們認為是全球領先的車用 OTA 解決方案。因此，OTA 絕對有其存在的價值，但這僅僅是其中一部分。

沒錯。

車內也需要具備智慧系統。你剛才提到——這是我的說法，不是你的——會對要擷取的資料以及要上傳至雲端的資料進行選擇性篩選。如今我們有一套解決方案，能讓我們在本地端緩存資料，實際上也是為了在車內共享儲存空間，以實現規模經濟效益。

沒錯。

但它還能讓你做另一件事，就是讓你將資料儲存於本地端，並能動態決定：如果情況緊急，是否要立即將資料串流上傳至雲端？

是的。

還是該將資料暫存於本地，透過 Wi-Fi 上傳，抑或採取介於兩者之間的作法——例如當我從分析角度觀察到：「啊，我發現了一種模式。讓我開始傳送一些額外資料上去。」我認為這就是你的重點。

沒錯，這正呼應了我的觀點。是的，絕對如此。令人驚嘆的是，當你將這項智慧技術融入車輛時，能消除多少客戶的困擾，因為你知道他們不必……這正是預測性維護的優勢所在。反之，如果車輛能預先察覺何時開始出現故障，你就能在駕駛人察覺之前就發現問題……

主動修復比事後處理要便宜得多。

對，就是這樣。

生成式技術的爆炸性發展AI

因此，若將去年與今年相比較，其中一項無可辯駁的差異，便是生成式AI 的爆發性成長。

同意。

而且你可以在許多不同的應用中看到這種趨勢。今天在展會上看到這些，你對此有什麼看法？

是啊，嗯，這……對於一項新技術來說——而且這項技術可能還處於不成熟的階段，隨著我們不斷優化，未來還能釋放出更多潛力——它的表現實在令人驚嘆。我的意思是，我們剛才四處參觀時所見到的某些功能，正是由生成式人工智慧（GenAI）驅動的，正因如此，這些功能才得以在短短六個月內從概念階段推進到量產階段。

這種發展速度實在令人難以置信。而且正如你所說，從某種意義上來說，這還處於早期階段，因為它發展得如此迅速，試想兩年後它會發展到什麼地步。

沒錯。我的意思是，光是過去這兩個月，就發生了這麼多變化。

沒錯。我認為這方面我們目前還只是略窺一二。我們已看到一些例子，顯示不同原始設備製造商（OEM）正開始運用這項技術，但這仍處於初期階段。我認為這股趨勢只會持續成長，也是我們密切關注的領域。對我們而言，機器學習與人工智慧對我們的工作至關重要。 在未來幾年內，我們將把機器學習應用於每一款產品中。有時這些技術已經存在，而我們正尋求進一步擴展其應用範圍，但我認為未來將會是令人振奮的時期。

同意。這也顯示了汽車產業正在轉變的另一種方式。你知道，20年前，對於新技術，他們總想把它與汽車保持盡可能遠的距離，直到該技術真正經過驗證為止。但現在，他們願意在新技術上承擔與安全無關的風險。你可以看到原廠製造商（OEM）正開始迅速且積極地擁抱這股趨勢。

是啊，我的意思是，你看，人類嘛，你知道的，人類的生理構造本來就不是為了在螢幕上操作觸控鍵盤介面而設計的。

當然

昨天我們和羅傑·蘭克托（Roger Lanctot）交談時，他說，你知道的，現在人們與汽車互動的方式，已經不需要——他們不需要學習特定的詞彙。他們只需自然地說話。我認為，隨著我們與汽車及其他裝置的互動方式變得越來越自然，這種趨勢將會持續下去。

我同意。

結論

亞馬遜——更精確地說，是 AWS——在汽車領域的投入實在令人驚嘆。

謝謝。

就在那邊的展位——往那個方向走，真的只有 50 英尺遠——裡面匯集了許多令人驚嘆的汽車科技。 能與您合作總是令人欣喜。我們也感到相當高興，這既有一點運氣，也有一點機緣巧合，讓我們在地理位置上離您如此之近。但一整天都有來賓在我們的攤位之間來回穿梭，看到這麼多貴公司的同仁參與其中並共同進行簡報，實在令人欣喜。能有您參與本次展會，我感到非常高興。

非常感謝。

感謝您的來訪。讓我們保持聯繫。我們很快會再與您聯絡。

當然。

當然。

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感謝您的收看，期待不久後能再次與您相見。