《“智能+” 推动云计算演进升级》系列文章
前言
“互联网”加速云的普及，“智能”促进云计算的进化。云计算在企业市场迅速普及，企业云计算成为企业的IT核心资源，引领云计算的前沿消除趋势。同时，企业基于云的AI/IoT的创新能力决定了每个行业的数字转换速度和智能升级能力。智能的核心是通过云计算、大数据、人工智能、物联网，通过传统产业特别是制造业的转型升级赋予能力。以汽车产业为例，通过智能汽车联盟、机器人、数字双胞胎、全渠道数字营销，可以将汽车产业转变为智能制造和数字营销。“智能”将在所有行业广泛使用。在金融服务行业，随着中国金融改革开放的加快，基于云计算的Fintech成为中国金融业数字创新升级提高全球市长/市场竞争力的关键技术支持。
通过新技术提高全要素生产率，成为优化经济结构、促进传统产业转型升级的国家战略。为了提高全球市场的数字服务能力，正在探索各行各业解除数据红利的方法。在“一带一路(中国正在推进的新丝绸之路战略)”和“出海”热潮中，直接决定了各国和各地区云计算业务成熟度模型和技术可靠性支持、全球业务快速部署和跨地区协作平台、云威智能物联业务升级能力、海外市长/市场合作创新能力和竞争力。
中教研究咨询基于对企业CIO的调查和深入访问，分别以“企业级云计算”、“智能汽车联盟与智能交通”、“物联网与AI的智能创新”、“智能制造”、“智能金融”为出发点和主题，对云计算进行解读和探讨。中教希望通过持续调查，将中国市长/市场分析与案例及最佳实践的分析结合起来，为决策者提供有观点、有价值的行业参考。
中教国际调查咨询总经理、首席分析师王总
2019年5月
《数字时代重塑汽车制造业》系列文章
第一：云计算、大数据、物联网、人工智能改装汽车制造业、
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主题二：数字化时代汽车制造业的重组
第二：汽车联网加快企业创新。
汽车“智能互联”已经成为全球汽车产业发展的重要战略，改变了汽车产业格局。通过云计算和边缘计算进行数据收集、交互和处理成为汽车联网的基础。云计算、物联网、大数据、人工智能迅速转化为汽车产业生产要素，有助于商业创新和产业升级。
随着大数据、物联网、人工智能在汽车产业的持续快速推进，汽车产业不断升级为“互联网化”、“智能化”。在这一过程中，汽车联网逐渐成为全球技术创新和汽车产业转型的焦点，并加速形成新的产业生态系统。在美国、日本、欧盟等传统汽车工业发达的国家和地区，将汽车联网视为促进汽车产业发展的重要战略，通过全面布局加快产业化落地。我国一直对汽车联网的技术和产业发展给予高度的战略支持，作为人工智能技术真正落地和促进智能互联网汽车产业创新的关键，发展汽车联网。
汽车联网在提高汽车智能化水平的同时，也为人们提供了更便捷、舒适、智能的旅行生活。作为以车辆位置、速度、路线等信息为核心的巨大交互网络，汽车联网通过人、车、路、云之间的数据互操作性，实现了智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能控制。麦肯锡认为，从汽车联网迅速发展中衍生出来的大规模车辆数据，在提高车辆出行安全、优化成本的同时，带来收入的增加尤为重要。麦肯锡预测，汽车联网将在2030年创造7500亿美元的市长/市场价值。
一、汽车联网等级分类
随着汽车互联网技术的不断发展，用户的消费期待也相应提高。流畅、互联、智能的汽车联合体验成为用户的下一个目标。为此，麦肯锡开发了明确的汽车联网等级框架(图1)。
图1。汽车联网等级分类
在这个框架中，麦肯锡将汽车联网分为5个等级。
基础式互联(L1):基础式互联是人-车关系的根本体现。也就是说，通过汽车联网收集车辆使用和技术状态，司机可以随时跟踪和监控正在驾驶的车辆。
个性化互联(L2)和基于偏好的个性化(L3):汽车后服务过程中个性化和数字化的服务功能直接决定了汽车制造商和供应商的业务增长空间。在L2和L3级，不仅司机，动车组乘客也可以通过数字服务将汽车作为互联网终端，享受苹果CarPlay、支付宝等数字服务。
多场景实时交互(L4):在人工智能的帮助下，人-车之间被动地激活了。L4要求司机根据自己的需要，
求，随时与车辆进行“沟通”，并通过该对话接收来自车辆服务和功能相关的主动建议。
• 虚拟代驾（L5）：作为车联的最高级别，在L5级别上，车联网更具智能性，能够预测驾驶员和乘客的所有需求，无缝对接外部环境，并自动完成复杂且突发的任务。
二、车联网需要物联网、人工智能和大数据的支撑
不论是基础式互联（L1），还是个性化互联（L2）和基于偏好的个性化（L3），以及多场景实时互动（L4）、虚拟代驾（L5），首先要解决的是车辆、人、道路基础设施等方面的信息采集问题，之后要对数据进行处理、发布交换、分析、利用，这背后需要物联网、大数据、人工智能等多重技术的驱动与串联。
• 物联网：在车辆运行过程中，车辆基础信息和使用状况的实时跟踪是车联网的基本要求，也是保障安全行车的关键。即车联网系统需要通过车载传感器进行车辆实时信息和行驶信息的收集。这背后，不仅需要物联网进行海量数据的收集，同时还要跨云和边缘计算实现数据传输、快速服务，此外，物联网还要支撑相关应用的开发。
• 大数据服务：车联网的大数据不仅要对驾驶员和乘客的社交和消费偏好数据进行分析，从而为驾驶员和乘客提供个性化的数字服务，满足个性化互联（L2）和基于偏好的个性化（L3），还要应对人工智能对于数据实时分析和人-车交互的需求，通过提高数据的智能分析速度和人机交互的速度，来确保数据的实时分析和交互的稳定性。
• 人工智能：多场景实时互动（L4）意味着需要快速响应不同场景下的人机交互；虚拟代驾（L5）意味着在高度复杂的通讯和协调任务时AI要能够进行认知，并通过AI执行复杂的任务。L4和L5这些智能服务，不仅需要对车载智能系统的大数据进行实时处理和交互，还要通过机器学习提高驾驶安全分析能力，从而实现高度智能化且可靠的智能驾驶系统。这些都离不开基于人工智能的车联网系统的支撑。
三、AWS车联网解决方案助力业务创新
在全球化、数字化和网联化大趋势下，通过云平台开发和部署各种创新的车联网服务，已经成为传统汽车制造企业和供应商加速业务创新，实现业务创造价值的关键。AWS 基于行业的最佳实践经验和强大的技术实力，通过云计算平台搭建车联网解决方案（图2），让传统汽车制造企业和供应商无需部署架构前提下，将物联网、大数据、人工智能、机器深度学习等技术转换为业务创新能力，从而为其通过新技术加速业务创新和产业升级提供助力。
图2. AWS车联网解决方案
AWS 基于云计算平台搭建的车联网解决方案包括AWS物联网（AWS IoT Core）、AWS大数据服务（AWS Lambda 、Amazon Kinesis ）、AWS存储（Amazon S3 ）、AWS机器学习（Amazon API Gateway）的部署。这一车联网解决方案提供车辆到AWS云的安全连接，在为车辆内部提供计算能力的同时，还包括用于车辆、复杂的事件规则以及数据的处理和存储。利用该方案，汽车制造企业和供应商能够解决各种使用案例，例如语音交互、导航及其他基于位置的服务、远程车辆诊断和运行状况监控、预测性分析和必需的维护通知、媒体流服务、车辆安全服务、汽车音响主机应用程序以及移动应用程序等。
AWS 物联网能够轻松连接设备，并与云应用及其他设备实现安全互动。AWS物联网可以支持数十亿台设备和数万条消息，这意味着用户能够在全球范围内将联网设备生成的数据进行收集、存储、处理和分析。AWS物联网能够存储互联设备的最新状态，这意味着用户可以随时通过应用跟踪所有设备并与其进行通信，即使这些设备未处于连接状态也不例外。
在 AWS 物联网规则引擎下，AWS大数据服务能够轻松收集、处理和分析实时流数据，并且扩展灵活，能够处理来自几十万个来源的不同数量的流数据，延迟非常低。借助AWS大数据服务，用户可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据，从而轻松创造丰富、个性化的应用程序体验。
AWS 存储能够对来自于全球的海量车辆敏感数据进行存储。用户只需要对所需的CPU和内存进行相关设定，即可通过AWS容器技术对所有扩展和基础设施进行高效、安全管理，从而确保所需存储的可靠、可用、可扩展和全局性。
AWS 的API驱动型机器学习，通过物联网向AI系统提供数据的持续训练，以改进物联网的流程，提升效率。例如，通过对驾驶车辆的环境特征和行为的学习的不断更新，提高“虚拟代驾”的响应准确度。
下面通过两个实际案例来看看AWS 车联网如何助力汽车制造商和供应商进行业务和服务创新。
1、宝马集团采用 AWS 车联网方案实现动态地图实时更新
作为全球先进的豪华轿车制造商和移动服务提供商之一，宝马集团旗下拥有BMW、MINI和Rolls-Royce三大品牌；同时提供汽车金融和高档出行服务。宝马集团在14个国家拥有31家生产和组装厂，销售网络遍及140多个国家和地区。宝马集团基于AWS的车联网解决方案，打造了新的car-as-a-sensor (简称“CARASSO”)服务。采用CARASSO服务，系统能够自动收集宝马7系车型的传感器数据，并上传至AWS云服务平台，之后驾驶员便可获得实时更新的动态地图信息。通过部署AWS车联网解决方案，CARASSO能够快速适应不断变化的负载需求，在24小时内可实现服务规模两个数量级的上下变化。
2、Avis Budget采用AWS车联网方案优化服务及运营
Avis Budget集团是美国一家经营汽车租赁的大型跨国企业，在世界超过160个国家及地区拥有约2900个营业点。旗下有安飞士租车、巴杰特租车、巴杰特卡车租赁等著名汽车租赁公司。目前，Avis Budget集团在全球拥有10万辆互联汽车。为了提高公司的整体运营效率，Avis Budget集团采用AWS的车联网方案，旨在打造其数据分析平台，利用AWS的人工智能（AI）、机器学习（ML）、数据管理技术以及高度安全、可扩容的云端服务，来简化操作流程并降低成本，包括实时存货盘点（inventory counts）、续航里程数管理等。车联网数据还能实现更为成熟的闲置车辆追踪、待租赁车辆的自动流程处理。借助AWS 车联网解决方案，Budget集团实现了各类创新型车联网应用及移动出行服务。
AWS在云服务基础上，借助物联网、大数据、人工智能，构建车联网解决方案，实现传统汽车制造商和供应商的业务创新和突破。宝马集团和Avis Budget集团，借助AWS车联网解决方案，通过车辆数据的采集、交互和处理，实现车辆智能互联，打造全新的车辆出行服务。
数据来源，麦肯锡：
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