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亚马逊云科技宣布将围绕自动驾驶、车联网和软件定义汽车三大汽车行业数字化场景，全面赋能汽车行业的数字化转型。亚马逊云科技将通过覆盖全球的基础设施、车云一体化的云边端服务、专用行业解决方案和广泛的合作伙伴网络，组建汽车行业专业服务团队，赋能车企向软件定义汽车转型，加速汽车行业创新。
作为汽车行业数字化转型的技术巅峰，自动驾驶需要强大算力、机器学习和推理能力，并依托海量的数据进行算法训练和仿真验证。云计算的海量计算和存储资源，能够实现超大规模的数据处理、模型训练和仿真集群，从而加快自动驾驶产品落地。因而，在自动驾驶赛道的激烈竞争中，云服务提供商在这些方面的技术和能力成为了帮助车企制胜的关键。
数据贯穿自动驾驶研发的每一个场景，亚马逊云科技以自动驾驶数据湖为中心，帮助车企构建起端到端的自动驾驶数据闭环。借助具有近乎无限扩展能力的 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，云上对象存储服务）构建自动驾驶数据湖，实现数据采集、数据管理和分析、数据标注、模型和算法开发、仿真验证、地图开发以及 DevOps 和 MLOps，车企就能更加容易地实现自动驾驶全流程的开发、测试和应用。
在自动驾驶技术中极具难度和挑战的数据标注、模型和算法开发、仿真验证环节，亚马逊云科技的机器学习服务 Amazon SageMaker 以及 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）弹性计算服务具有领先优势。在数据标注环节，通过 Amazon SageMaker Ground Truth 能够轻松完成各种车辆、场景和用户数据的自动化标注，创建符合要求的训练机器学习模型的高质量数据集。在仿真验证阶段，尤其是针对超大规模仿真，Amazon EC2 弹性计算服务的 Spot 实例可以提供百万 vCPU 级别的低成本算力，最多可节省 90% 的成本，加快自动驾驶技术的研发和落地。
车联网是未来车辆智能化服务的基础，已经成为汽车生态服务系统的核心，是汽车业务在云上的重要应用场景。在构建车联网服务的过程中，车企随着业务的拓展，需要全球统一部署，实现高可用和安全连接，并满足全球运营的安全合规要求；为了适应车联网业务的弹性需求并降低运维难度，车企需要利用全球统一的架构、微服务和无服务器计算等现代化服务，构建弹性敏捷的车联网架构。同时，车企需要选择全球车联网合作伙伴，将更丰富的服务生态和内容接入车联网，构建全面的服务体系，并基于海量数据提供增值服务，提升客户体验。
目前，亚马逊云科技的基础设施遍及全球 26 个地理区域的 84 个可用区，可以让车企在各个地理区域轻松构建车联网平台，带来更高的稳定性和更低的延迟。车联网数据的安全合规始终是重中之重，亚马逊云科技支持 98 项安全标准与合规认证，几乎满足客户在全球各个地区的安全合规需求。亚马逊云科技 Amazon Lambda 无服务器计算以及微服务，帮助车企构建现代化、无服务器的弹性敏捷的车联网架构，不仅满足车联网业务的弹性需求，而且帮助其节省成本，降低运维难度。
软件定义汽车已经成为汽车企业的核心竞争力，软件深度参与到汽车定义、开发、验证、销售、服务等过程中，催生了汽车行业各层面对云原生平台、工具和最佳实践的需求。软件定义汽车转型需要方方面面的云服务能力，如数据湖、物联网、机器学习和人工智能、边缘计算等，同时更需要与整个行业生态系统一起合作，共同提供创新的技术和服务。
亚马逊云科技全方位布局，赋能车企实现软件定义汽车。 一是参与 ARM 发起的可扩展开放架构 SOAFEE，强化 ARM 架构处理器 Amazon Graviton 与车端和车联网边缘的处理器厂商之间车云环境对等，让车端软件开发与云端软件开发实现统一；二是与黑莓（BlackBerry）合作构建 BlackBerry IVY，助其打造智能汽车软件开发及数据平台，用一致且安全的方式读取车辆传感器数据，保证在车辆内部和云端均可处理数据并获得洞察；三是与 Continental（大陆集团）合作，助力 Continental 开发全栈的软件定义汽车开发平台 Continental Automotive Edge（CAEdge），提供高性能、高度自动化的开发环境，支持自动驾驶系统开发的所有流程；四是实现云、边、端一体化的端到端数据闭环，提供全方位云服务；五是专为汽车行业构建 Amazon IoT FleetWise 服务，实时、经济且高效地收集和转换车辆数据并传输上云，利用数据分析和机器学习服务进行数据挖掘，基于数据洞察提高汽车的质量、安全性和自动驾驶能力；六是组建亚马逊云科技专业服务团队，提供软件定义汽车方案，构建多租户、高度自动化、车云一体、数据驱动、安全合规的软件协同开发与测试环境，帮助汽车企业快速构建软件定义汽车的开发环境和能力。
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