智能物联-自动驾驶核心技术

云计算、人工智能以及工业互联网被视为推动自动驾驶发展的关键性技术支持。随着自动化技术的快速发展与智能化升级，在线驾驶服务逐渐重塑汽车产业的价值链结构及运营模式。智能物联网技术的应用有助于提升并完善自动驾驶产品的性能与服务，并使得传统车企与新兴车企均将其数字化转型作为核心战略方向.

中国的自动驾驶市场展现出巨大的发展潜力。
根据麦肯锡研究，
到2040年，
预计届时其覆盖范围约占整体出行里程的66%。
相关企业预期其销售收入将达到9,000亿美元，
与之相关的移动出行市场的规模也将达到11,000亿美元*。
被认为是智能汽车和智能交通系统发展的统一方向，
中国已将其列为未来发展中的重要方向之一。
《新一代人工智能发展规划》明确指出要重点推动汽车产业中的人工智能技术应用，
并强调应在智能交通网络建设和自主无人驾驶技术平台等多个方面取得突破性进展。
其中云计算平台及其上层的大数据分析、物联网技术和人工智能的发展，
则成为不可或缺的技术基础支撑体系。

自动驾驶的价值

自动驾驶被视为打造智慧出行新生态系统的关键组成部分，在提升道路使用效率的同时，则为推动消费升级提供了新的动力源。随着技术不断进步和自动驾驶的发展更加完善，在未来将会加速汽车产业链价值重心逐步向后服务领域转移，并带动相关业务增长空间进一步拓展。

消费升级： 自驾车的应用推动了智能技术的发展，在这种背景下，驾驶员不再需要一直关注或调整车辆行驶状态。借助人工智能技术，在工作、娱乐以及日常生活中都成为了主要选择。消费者逐渐从传统的购物模式转向智能型消费模式，并因此推动了消费体验的重大提升。

消费升级： 自驾车的应用推动了智能技术的发展，在这种背景下，驾驶员不再需要一直关注或调整车辆行驶状态。借助人工智能技术，在工作、娱乐以及日常生活中都成为了主要选择。消费者逐渐从传统的购物模式转向智能型消费模式，并因此推动了消费体验的重大提升。

提升道路使用效率：随着机动车数量的增长速度远远超过了城市道路上的数量，并伴随有诸多不文明驾驶行为如抢红灯、插队、路边乱停车等的存在；必然造成严重的交通拥堵问题。通过先进的自动驾驶技术和智能化的交通管理系统协同运行；能够实时监测各类交通状况的变化情况；根据实时数据动态优化各路段的通行策略；从而最大限度地释放城市道路上的各项资源潜力；显著提升城市通行能力；大大的缓解了交通压力并改善了城市交通状况的整体面貌；进一步提升了城市道路上的实际使用效率

降低碳排放： 当自动驾驶技术达到成熟阶段时, 共享出行有望成为城市交通的主要模式。预计, 在满足现有日常通勤需求的情况下, 城市中的私人小汽车数量可大幅减少。研究表明, 采用共享型自动驾驶技术, 一辆标准型私人小汽车可被替代约 9.34 辆传统型私人小汽车。这不仅有助于提高车辆使用效率, 同时整体车辆数量减少可显著降低城市碳排放水平。

我国自动驾驶发展三阶段

我国自动驾驶的发展历程可以分为三个阶段：

起源于麦肯锡的报告指出：中国如何将助力自动驾驶技术的演进

第一阶段（2023年）： 在本阶段内，在我国复杂的交通环境中（涉及众多复杂场景），例如存在众多未完全规范的道路标识系统（包括但不限于交通标志与信号灯）以及驾驶员不规范的操作行为等限制性因素的存在下，“自动驾驶技术的应用初步实现仅限于较为简单且适合低速行驶的郊区地区”。此外，“自动驾驶车辆的最大限速仅允许车辆以低于60公里/小时的速度行驶。”

第二阶段（至2027年）： 到2027年时，在城市与郊区之间实现驾驶需求的全面满足将逐步成为自动驾驶技术发展的核心目标，并标志着该技术进入大规模商业化应用阶段。然而，在这一过程中仍面临多重挑战：恶劣天气导致信号接收不足；乡村地区特有的交通复杂性；以及道路标识系统存在差异的问题。

在第三阶段（截至2032年）：中国市场的‘移动即服务’（MaaS）模式迅速发展起来的需求不断增长。到这一时期为止，在中国逐步推进自动驾驶技术的发展与成本优化。未来可望广泛应用于城市区域、郊区以及农村地区。

从技术学角度来看，在众多的技术中自-driving过程尤其依赖于感知系统以及智能引擎与机器学习算法的协同工作

感知： 通过工业互联网平台，在多车型、多场景下利用传感器网络、通信模块以及连接设备的数字化手段收集并分析多种传感器数据；随后通过边缘节点实时处理这些数据信息以实现实时可靠地完成系统响应与感知任务。

智能引擎： 在云端平台之上，在线依托大数据和AI技术，在线利用收集来的大量信息进行即时判断。实现自动驾驶的核心是具备强大的计算能力，在线通过AI技术分析数据来优化行驶策略。

深度学习： 在自动驾驶过程中（段落开始），我们需要对基于汽车行驶的数据以及其性能评价进行智能分析与维护（第一部分），从而为深度学习的发展提供了必要的技术基础（第二部分）。为了实现这一目标（第三部分），依赖于一套先进且完善的深度学习架构（第四部分），通过构建基于机器学习的模型，并利用数据不断优化与提升性能（第五部分）。

AWS加速自动驾驶

以 Rolls-Royce 为代表的高端传统汽车制造商以及 BMW 和 Volvo 等品牌；加上 Toyota 和 Remault 等豪华品牌；配合 Lyft 等新兴出行服务企业均建立在 AWS 的云平台上。
其车联网与自动驾驶的技术开发与部署提供了充分的技术支持。
以灵活多样的计算资源为基础，在大数据技术和先进的人工智能算法的基础上，
将其划分为了车体及云端平台两大系统模块，
通过车体与云端平台协同运作，
为自动驾驶的开发和部署提供了一整套服务。

AWS云平台能够提供极其庞大的存储容量，并支持海量数据存储功能。The Snowball Edge Storage Optimized variant is designed to offer a robust solution with a staggering capacity of 100 TB and provisions for up to 24 virtual CPUs, ensuring efficient handling of local storage and large-scale data transfer requirements.

Amazon EC2 P3实例具备高度灵活性与强大的高性能计算能力，并可达到峰值1 petaflop的混合精度运算能力以显著提升机器学习及高性能计算应用程序的运行速度。该实例完全兼容包括Apache MXNet、TensorFlow和PyTorch等主流机器学习框架。

Amazon SageMaker 机器学习托管服务可使自动驾驶研发人员迅速建立训练及发布机器学习模型同时降低了开发成本并加快了整体开发进度从而显著缩短了产品的上市周期

AWS Greengrass 集成边缘计算能力和机器学习推理引擎，并支持实时处理车辆中的本地规则和事件以确保高效运行；同时通过最大限度减少向云传输数据的成本来优化资源利用。

下面我们通过两个实际案例看看AWS 如何助力自动驾驶。

丰田研究所利用AWS深度学习加快自动驾驶速度

自动驾驶系统的建设和运营对IT部门提出了三项核心能力要求：首先是高效的数据采集、存储与管理能力；其次是强大的计算能力和先进的机器学习技术；最后是实时处理车辆数据的能力。作为Toyota Research Institute的主要目标之一，在人工智能的支持下制造更加安全可靠且环境友好的汽车产品——为此，在AWS云平台架构上进行了系统性设计与建设：基于AWS云服务构建了一个可扩展且性能卓越的系统架构——其中包括：

1. 通过 Amazon EC2 P3 实例提供了必要的计算资源以加速机器学习模型的训练过程——将模型训练时间减少了75%；
2. 利用 Amazon S3 实现高效地管理和访问来自任意位置的大规模数据集；
3. Amazon SQS 负责远程传感器网络的数据同步协调，并根据需要动态优化计算与存储资源配置。
   这些技术创新不仅提升了TRI在自动驾驶技术研发上的效率——还显著缩短了新产品的研发周期——标志着 Toyota 步入实现制造更加安全可靠的汽车产品的关键一步。

AWS助力TuSimple 开发自动驾驶卡车系统

成立于2015年9月的图森未来（TuSimple），致力于研发可商用的L4级别（基于SAE标准）无人驾驶卡车解决方案。该方案主要依赖摄像头作为核心传感器，并结合激光雷达与毫米波雷达技术实现感知、定位、决策与控制等功能，在干线物流场景及半封闭枢纽场景中可实现全无人驾驶状态。通过AWS服务，则能显著提升这一解决方案的研发效率与速度，并降低开发成本投入。AWS平台提供无限扩展的计算与存储资源支持，在此基础上Snowball Edge系统能够将海量数据传输至AWS云平台并完成处理工作，从而实现对图森公司最广泛规模下的模拟驾驶测试支持；借助AWS弹性云服务资源，则能快速创建并训练深度学习模型用于算法训练工作，在此过程中将原本需数天才能完成的训练时间缩短至数小时以内；此外AWS还提供了自主驾驶仿真平台支持，在其用于导航卡车的各种算法上运行数百万英里的模拟里程测试工作后即可实现安全可靠的自动车辆应用。

自动驾驶的实现不仅依赖于利用传感器对周围环境进行感知还依赖于拥有强大的数据分析能力以数据为基础进行智能决策与控制。
AWS提供的服务为相关企业加速了利用云计算、大数据、物联网以及人工智能技术推进其在自动驾驶领域的发展。
丰田研究所与TuSimple依托AWS提供的完整服务成功地将自动驾驶的研发速度提升，并朝着实现可靠的、安全的自动驾驶技术迈进。

• 1来源 麦肯锡，《自动驾驶在中国》

• 2 Origin 德赛西威，《中国如何助力自动驾驶汽车的演变》，https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/how-china-will-help-fuel-the-revolution-in-autonomous-vehicles