AWS 真正为汽车行业带来了什么

概述

2024年CES现场直播。欢迎收看AWS《The Garage》节目。开始吧！

欢迎收听《The Garage》。这是我们在拉斯维加斯举行的2024年国际消费电子展（CES）上录制的又一期直播节目。今天，我们非常高兴地欢迎来自AWS的好朋友迈克·多森巴赫（Mike Dosenbach）做客节目。迈克，欢迎来到《The Garage》。

感谢您的邀请。

认识迈克·多森巴赫

迈克，请简单介绍一下你自己，以及你在AWS负责什么工作？

是的，我的职业生涯一直从事软件开发。我做过很多不同的项目，但大约七年前，我加入了一家原始设备制造商（OEM），负责管理他们的软件开发部门。在那里工作了大约五年，期间我参与过很多初创公司，还做过很多……在加入这家OEM之前，我曾在亚马逊工作过。

自从我加入那家公司后，我父亲终于觉得我做了一件有意义的事，因为现在我已经是汽车行业的第四代传人了。

父母的看法真是很有意思。就算要了他们性命，我父母也说不出我到底是做什么的。

是啊，我觉得他就是喜欢这一点，就是这次他终于做到了。

他终于明白了。我总是喜欢请嘉宾分享一些关于你自己的趣事，比如一些大家可能不知道的关于你的事情。

当然。其实关于我，并没有什么鲜为人知的事情。我为人很开朗。不过，工作之余我喜欢做的一件事就是打冰球。我打守门员。

不过你的牙齿倒是都还在呢。

是啊，这都是因为我是守门员。是啊，我们戴着大头盔。

但我有两个孩子走上了这条路，现在他们俩都是冰球门将。事实上，我的女儿就是为了能接受更好的训练，才去了波士顿的一所寄宿学校。

是啊，太棒了。嗯，我总是喜欢最后分享一个关于自己的有趣小事。每次我都得讲一个不一样的。

我觉得一个有趣的事实是，我女儿其实特别喜欢滑冰。她主要滑花样滑冰，不过也有很多女孩在打冰球。这太棒了。

嗯。

但她迷上了花样滑冰，而且真的非常喜欢。这是她最近——可以说这是她的运动。是的，很好。

非常好。

与客户共同开发解决方案

那么，让我们深入探讨一下，聊聊“软件定义汽车”的话题。实际上，汽车软件正是“The Garage”的整体关注重点。请告诉我，你目前主要关注哪些方面。 你认为当前行业有哪些主要趋势？过去五年左右，我观察到的一大趋势是，汽车制造商（OEM）开始更多地与科技公司建立合作伙伴关系。这让我们能够携手合作，而不是将科技公司视为供应商甚至竞争对手。 在AWS，我们的工作方式是以客户为起点，然后从那里倒推。因此，我们的工作模式非常适合这种合作伙伴关系。我所在的部门——AWS行业产品部——正是这样运作的。我们为特定行业构建通用且广泛可用的服务。我隶属于该部门的汽车部门，对吧？

对。

因此，我们的做法是与汽车制造商建立合作伙伴关系，共同开发产品。我们开发的产品将由 AWS 推向市场，供所有客户使用。然后，我们的客户——也就是合作伙伴——会开发他们真正擅长的部分，并将其整合到产品中。这样一来，他们就将拥有一套出色的端到端解决方案，各部分能够完美协同工作，因为这是我们共同打造的。

太好了。

对吧？因此，这种商业模式正获得越来越多的认可。这也恰恰说明，无论是技术方还是原始设备制造商（OEM），双方都在通力合作，真正为客户提供帮助。

太好了。你知道吗，我与亚马逊合作多年了。去年，在《The Garage》第一季中，我们邀请到了斯特凡诺·马尔扎尼（Stefano Marzani）——一位出色的领导者——做客节目。事实上，我们很高兴看到本周早些时候，Sonatus 和斯特凡诺都获得了《MotorTrend》杂志颁发的“软件定义汽车创新奖”，对此我们感到非常高兴。

祝贺。

他获胜的当天，我们公司也获胜了，这让我们格外高兴。

对。

你知道吗，这太棒了。我也深切体会到这种面向客户的模式确实行之有效。我的意思是，你们确实秉持着“客户至上”的理念。实际上，在Sonatus ，我们也秉持着非常相似的理念。我并不是在将我们与你们相提并论，而是指在“客户至上”这一点上。我们真正努力的是——我们并不是想取代客户，也不是想取代设计团队和客户。 我们试图提升他们的水平。我认为这与你们的做法如出一辙：你们提供一些标准产品供客户在此基础上进行构建，同时让他们能够增添自己的独特之处。这与Sonatus 采用的方法非常相似。我们提供一些基础设施，然后他们可以在此基础上增添自己的独特之处，这种做法似乎也受到了很好的反响。

是啊，我同意。

云端中的ECU虚拟化

那么，在您所从事的汽车行业中，您认为有哪些最重要的发展趋势？

我的意思是，这类情况有很多，但如果可以的话，我想快速谈谈其中的三点。首先是ECU的虚拟化。在我任职于OEM期间，我们手头有一些原型ECU，里面包含操作系统等内容。这些ECU上已经预装了底层软件，是从海外运送过来的。

对。

我们会把它放在实验室里运行，并在其基础上开发我们的软件。没错。这种做法效果还不错，只是无法实现规模化，对吧？它无法实现规模化。所有这些原型机，这套硬件都非常昂贵。而且因为是原型机，所以很脆弱。如果因为某种原因导致设备无法使用，我们就得把它寄回海外，然后等待更换。因此，这在很大程度上拖慢了我们的开发进度。

用这种方法也很难测试互操作性。

我完全同意。是的，绝对如此。你不能采用那种联网的ECU集群，因为其中每一个ECU对我日常的工作来说，可能都不算关键。但问题是，很多故障要等到集成阶段才会被发现，而遗憾的是，在这个开发模型中，集成阶段往往出现在很晚的阶段。

对。

所以，最近这几年我经常看到的就是ECU的虚拟化。

好的。

所以，把那个软件包放到云端，在尽可能接近原硬件的兼容硬件上运行它。没错。

而且你知道，像ARM芯片这样的技术让这一切变得容易多了。

没错，AWS Graviton 确实充分释放了这一技术的潜力。

是啊，你知道，对我们来说，Graviton 才是改变游戏规则的关键。因此，我们已经采用了 QNX，并且拥有可在云端运行 QNX 的 AMI，如果你愿意的话，可以扩展到一千个不同的实例。

你只需看到一个提示，就仿佛真的拥有了硬件一样。

是啊，没错。所以，你知道，它不可能把所有情况都涵盖到。

好的。

你知道，现实世界中确实存在热相关故障，还有很多其他情况，这些都是现实世界中才有的。

不过你知道，在这种情况下，“完美”反而会成为“良好”的敌人。而且我认为，如果你能真正利用这种可扩展性——因为虽然某些物理层面的东西无法实现，但还有其他一些东西是其他方式无法获得的。 没错。在能够产生网络效应的地方，就会出现资源竞争、资源饥饿等问题，这些情况确实……事实上，你甚至可以刻意对这些环节施加压力，比如故意制造资源竞争——这种情况在真实的汽车中可能很难重现——以此来检验我们距离极限有多近。

是的，我完全同意。而且这样还能节省大量人力。在过去的模式下，有一类人的工作就是开车跑上数千公里或几千英里（具体单位不重要）。他们光是开车和测试就要花上好几个小时。通过虚拟化，你可以获得其中90%的价值，然后让这些专家专注于解决棘手的问题。

没错。这太棒了。而且非常重要。我们认为这是一个重要的趋势。目前我们在这一领域的实践还比较有限，但我们正计划继续拓展这一领域。过去我们有些测试是在物理硬件基础设施上进行的，比如重启设备——你知道的，可以远程重启设备。现在我们是在云端进行的。 我们的许多开发工作首先是在 AWS 上进行的，通过这种方式，我们能够以更具可扩展性且更具成本效益的方式进行原型开发。

是啊，正是如此。而且，你知道的，就在这次展会上，我们宣布了与Stellantis达成的合作——我们协助他们搭建了这套系统，结果显示开发时间缩短了100倍。或者说，开发时间大幅缩短了。

所以，这是一种“左移”——也就是其他人提到的“左移”理念。

是啊，完全正确。

将软件运行环境虚拟化

是的，这一点确实很重要。这就是第一个趋势。你认为目前还有哪个趋势至关重要？

这在某种程度上与车载软件生态系统的虚拟化有关。也就是说，在电子控制单元（ECU）内部添加抽象层。随着功能越来越多而ECU数量越来越少，这种做法就成为了一种更具可行性的发展方向。因此，有了这些抽象层，您只需编写一次软件，就能在任意数量的车辆上运行。

对。

对吧？虽然 OTA 并非新鲜事物，但这确实让操作变得更简单。你不必准备 150 个不同版本的软件包，才能向车队中的不同品牌、车型、年款等车辆推送更新。此外，这些抽象层也能带来巨大的价值。 我们正在与合作伙伴共同开发的一款产品，它允许你在车载边缘设备上运行机器学习模型和复杂算法。这其实也引出了我接下来的观点：它让你能够在车内处理数据并进行推理，既可以根据客户行为或其他因素来控制车内功能的运行量或功能本身，同时也减少了需要发送出去进行处理的数据量。

没错。刚才我们谈到了整合。我们认为整合是一个非常重要的趋势。 对我来说，这在某种程度上与上述趋势颇有渊源——因为当你对系统进行抽象化处理并实现工作负载虚拟化时，原本可能存在的两个不同的电子控制单元（ECU），也就是字面意义上的两个“黑匣子”，现在会变成并行运行的共享软件虚拟实例，彼此之间互不感知，这与云环境中并行运行的各部分互不感知的情况颇为相似。

是的。

但这有助于降低成本、减轻车身重量。整个行业都非常重视减轻车身重量，而零部件整合正是其中的一环。但如果我们不能以明智的方式来做，那就无法达到预期效果。是的。

此外，我认为它还能实现另一件事——这其实是我酝酿已久的想法，但此前一直未能真正实现——因为相关技术尚未成熟——那就是真正将软件的运行环境虚拟化。 根据实际场景、车内状况以及网络连接状况，车辆可以自主决定在何处运行工作负载，无论是车载端、5G边缘还是云端。

对。

因此，如果你拥有这个抽象层，那么你就可以在运行时决定在何处执行。

没错。你知道，我在Arm工作了很长时间，在Arm期间，我们参与了SOAFEE计划的创建。我很自豪能成为该团队中参与创建该计划的一员。这是当时提出的构想之一，而亚马逊是该计划的早期合作伙伴，致力于实现工作负载的可移植性，这种面向服务的架构让你能够——无论是在网络连接良好的环境中， 无论你是拥有超强的无线连接，可以更频繁地将数据发送到云端；还是身处网络连接较弱的环境，不得不更多地在本地处理数据；抑或是介于两者之间的情况。我认为这是业内日益明显的普遍趋势，而AWS正处于这一趋势的最前沿。

希望如此。

Sonatus 与 AWS 的联合演示

太好了。另外，我觉得您刚才在谈论人工智能时，也提到了这一点。AI 的重要性日益凸显。我们在本次展会上展示了一个演示，我们非常高兴能开发出这个演示。在该演示中，我们结合使用了Sonatus 采集器产品以及车辆中的细粒度数据。例如，在某种场景下——您可以想象，当ADAS出现问题时，您希望快速进行诊断。

对。

但是——这确实很棒。我们对这一解决方案感到非常自豪。它非常独特。但您还需要更多信息。因此，我们正在与 AWS 合作，对数据进行所谓的“丰富处理”，即添加其他信息，例如制造数据、ADAS 模型的 A/B 测试结果，以及云端识别结果。这样，我们就能非常快速地根据 ADAS 工程师解决问题的具体需求，量身定制所需的数据。

对。

而且，你也会越来越频繁地看到，机器学习已成为其中不可或缺的一部分。它能够自适应地判断应收集哪些数据，并自适应地发现人类可能无法察觉的规律，但AI 却说：“这很明显啊，就在眼前。”

没错，正是如此。而且，你知道，基于规则的模型固然很棒，在大多数情况下都能派上用场，但机器学习/AI 能让你更深入地了解实际情况，并能发现连你自己都还没想到的模式。

对。

对吧？对了，我真的很喜欢你们推出的这款收藏品。我的团队能参与其中的一小部分工作，我感到非常自豪。

这是一次非常棒的合作。

大家对此的反响非常热烈。每个人都真正看到了它的价值，也认可了这种合作关系的卓越性。这确实释放了整个生态系统的潜力，因为我们拥有众多类型各异的优质合作伙伴，包括制造合作伙伴、OEM厂商、轮胎公司、一级供应商等等。将所有这些数据整合到云端，其威力确实不可小觑。 我常说“一加一等于三”，而等我们全部完成时，也许“一加一”甚至会等于17——因为这真的太棒了。

是啊，去年我来这里逛展位的时候，就看到很多那样的东西。但当时还比较粗糙。这次逛了一圈，发现一切都变得更精致了。更注重消费者需求了。过去这一年里，它取得了巨大的飞跃。

不同类型数据的重要性

好，好。那你提到的第三个技术领域是什么？

这其实关键在于数据。我们已经开始讨论这个问题了，即汽车行业是如何收集信息的，而实际上收集的信息并没有那么多。

对。

以及他们如何利用这些数据。此外，你知道，你提到过从组织内部或外部的多个不同来源整合数据集。将这些数据整合起来，并利用机器学习从中获取洞察，这样你不仅能实时帮助客户，还能就接下来要开发的产品，或者如何改进现有产品以更好地满足客户需求，做出更明智的决策。

对。

数据的力量如此强大。我最近写了一篇博客，标题有点调皮，叫《数据不是“新石油”，数据是“一切”》。这就是我那篇博客的标题。但我确实深信不疑，因为处于前沿的企业正在以更加丰富的方式挖掘数据洞察。

嗯。

从历史上看，情况通常是这样的——我们的产品经理也曾多次提到过这一点——产品经理们告诉我们，汽车一旦交付，就如同一个“黑匣子”。他们完全不知道用户是如何使用车辆的，对吧？ 我们如何赋能整车制造商生态系统中的各个环节？无论是产品规划师、诊断工程师，还是希望主动与客户互动的经销商——坦率地说，这对经销商而言既关乎营收，也关乎客户体验、车辆维护等方面。 我们该如何为他们每个人提供不同的数据支持？因为每个人需要的数据各不相同。过去的做法通常是：每30秒收集相同的170个信号，仅此而已。但实际上，这种做法并不能解决所有这些深层次或各不相同的问题。

是的，我完全同意。而且我们需要达到这样一种境界：不仅高端车型能正确地做好该做的事。实现这一目标的一种方式是降低联网成本。这样，在车内做出的决策以及真正重要的数据才能发挥作用。没错。 把这些功能从车辆上分离出来，这样就能加以利用了。可以实时调整，对吧？你可以改变正在测试的内容。而且，就像之前提到的软件虚拟化那样，你还能为已经上路的车辆及其车主创造大量附加价值。对吧？车辆的价值并不会在驶离经销商展厅的那一刻就停止增长。

没错。没错。是的，我们在去年的AutoTech大会上，或者说是今年6月，就谈到了这一点，当时我们说，你知道，过去的观念是，汽车在出售时才达到其最佳状态。

是的。

而这种新的思维方式是：当你出售它时，它的状态就是最差的，因为它只会越来越好。这个观点虽然已被多次提及，但我深有同感。我认为，正是这种思维方式，让我们能够以一种全新的视角来审视SDV。

嗯。

SDV不仅仅只是OTA

但你提到要在汽车中加入智能功能，因为我觉得大家都以为，哦，这不过是OTA更新而已。

对。

我只要进行一次 OTA 更新，情况就会好转。

嗯，是的，好吧。我们使用OTA技术，就在上周，我们推出了一套我们认为处于世界领先水平的车载OTA解决方案。因此，OTA技术当然有其用武之地，但这只是其中的一部分。

对。

车辆内部也需要具备智能功能。你刚才提到——这是我的说法，不是你的——会对需要采集的数据以及上传到云端的数据进行选择性过滤。如今，我们有一套解决方案，可以将数据本地缓存，实际上是为了在车辆内共享存储空间，从而实现规模经济。

对。

但它还能让你做另一件事，那就是将数据存储在本地，并且你可以动态决定：如果情况紧急，是否要立即将数据流式传输到云端？

是的。

还是说我应该先在本地缓存，然后通过Wi-Fi上传，或者采取某种折中方案——比如，从分析的角度来看，我可能会说：“啊，我发现了一种规律。让我开始上传一些额外数据吧。”我想这就是你的意思。

是的，这进一步印证了我的观点。没错，绝对如此。令人惊叹的是，当你将这种智能技术融入车辆后，能消除多少客户使用过程中的障碍——因为你知道他们不必……这就是预测性维护的作用。反之，如果车辆能预知何时开始出现故障，你就能在驾驶员察觉之前就发现问题……

主动修复比事后处理要便宜得多。

是啊，没错。

生成式技术的爆发式增长AI

因此，对比去年和今年，其中一个显而易见的差异就是生成式AI 的爆发式增长。

同意。

而且你在许多不同的应用场景中都能看到这种趋势。今天在整个展会上看到这些，你对此有什么看法？

是啊，这个嘛……作为一项新技术，而且可能还处于不成熟阶段，随着我们不断优化，它还有很大的潜力可以挖掘，但它的表现已经非常惊人了。我的意思是，我们刚才在现场看到的一些功能都是由生成式人工智能（GenAI）驱动的，正因如此，它们才能在短短六个月内从构想到投入生产。

这种发展速度简直令人难以置信。而且正如你所说，从某种意义上讲，这还处于早期阶段，因为它发展得太快了，试想一下两年后它会发展到什么地步。

是啊。我的意思是，光是过去的这两个月里，就发生了这么多变化。

没错。所以我认为，这方面我们目前还只是初探皮毛。我们已经看到一些例子，显示不同的原始设备制造商（OEM）开始应用这项技术。但这仍处于起步阶段。我认为这一领域只会持续发展，这也是我们正在密切关注的领域。对我们而言，机器学习和人工智能对我们的业务至关重要。 未来几年，我们将把机器学习技术应用到每一款产品中。有些产品已经应用了这项技术，我们正计划进一步扩展其应用范围，但我认为未来将会是一个令人振奋的时期。

同意。这也体现了汽车行业正在发生变化的另一个方面。你知道，20年前，对于新技术，他们总是希望将其与汽车保持尽可能远的距离，直到这些技术真正得到验证为止。但现在，他们愿意在新技术上承担与安全无关的风险。你可以看到，整车制造商正开始迅速接受这一趋势。

是啊，我的意思是，你看，人类嘛，你知道的，人类本来就不是为了在屏幕上操作触控键盘而设计的。

当然

昨天我们和罗杰·兰克托聊的时候，他说，你知道，现在人们与汽车的互动方式已经不需要——人们不必去学习专门的术语，只需自然地说话就行。我认为，随着我们与汽车及其他设备互动的方式变得越来越自然，这种趋势将会持续下去。

我同意。

结论

亚马逊——准确地说，是AWS——在汽车领域投入了惊人的精力。

谢谢。

就在那边的展位——往那个方向走，真的只有50英尺远——里面展示了许多令人惊叹的汽车技术。 能与您合作总是令人欣喜。我们感到非常高兴，能与您在地理位置上如此接近，既有一点运气，也有一点机缘巧合。但今天一整天都有来宾在我们的展位之间往来穿梭，看到贵公司有这么多同事参与进来并分享演示内容，真的非常棒。我很高兴您能参加本次展会。

非常感谢。

感谢您的访问。让我们保持联系。我们很快再联系。

当然。

当然了。

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感谢您的观看，期待不久后与您再见。