恩智浦与AWS成功合作，云端与边缘深度融合：这对汽车行业意味着什么？

近几年来，CASE (互联化、自动化、共享化、电气化) 的技术进步一直在改变着汽车业的面貌。汽车制造商正转向以数据为导向的软件定义方法来部署汽车功能，简化汽车架构、实现更新并创造新机会。

为此，Amazon Web Services (AWS) 正与恩智浦合作推出解决方案，将云功能与恩智浦的边缘处理芯片集成，为高效的嵌入式软件和车辆数据管理提供支持。

满足高效汽车数据访问和管理需求

专家预测，随着汽车传感器数量的激增，每辆CASE汽车每年将产生数百TB的数据。从这些数据中获得的洞察将催生新功能、增强汽车性能、甚至增加新服务，从而持续推动改进。然而，要实现这些优势，车到云的数据管理策略至关重要。例如，采用机器学习 (ML) 和数字孪生技术的云原生应用可以安全进行远程更新，不断提升智能汽车性能。然而在汽车行业，很少有解决方案能够实现对全车数据的访问，同时在云端无缝安全地工作。

访问和管理全车数据是一项挑战。随着汽车转向软件定义，边缘处理整合对于无缝管理、分析和经济高效地将数据传输到云端变得至关重要。例如，目标检测应用可能运行在高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 域中，但收集驾驶员状态、汽车状况和道路状况之类的背景信息对于生成碰撞事件洞察至关重要。为了提高效率，背景信息只在需要时收集。在汽车中，这意味着从使用许多独立的小型微控制器转向使用带有片上系统的多核器件，以整合汽车功能和生成的数据。

将AWS云端处理与恩智浦边缘处理相结合

有了这些变化，我们可以想象车载处理和云功能的协同效应如何加速汽车行业实现数字化转型。AWS与恩智浦的合作就是朝这一目标迈出的重要一步。

AWS IoT Core、AWS IoT Greengrass和AWS IoT FleetWise与恩智浦S32G处理器集成，用于汽车和云端数据的采集、处理和存储。此外，Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Edge可用于在恩智浦S32G处理器上构建、培训和部署优化的机器学习模型。恩智浦还提供通过Automotive SPICE认证的eIQ™ Auto toolkit，支持在汽车中进行深度学习推理。

这一IT和汽车“混合品种”创建了四项重要的汽车服务：智能汽车数据深度管理、互联汽车受DevOps CI/CD支持、车队联网出行管理以及以数据为导向的可定制服务。

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汽车数据实时访问、管理带来更多可能

将AWS IoT Core与AWS IoT Greengrass集成可以提供深度数据访问、边缘处理和机器学习，支持以数据为导向的新服务。因此，交通和保险公司可以创建新的业务模式，并根据汽车状况和驾驶行为帮助驾驶员降低维护成本。汽车制造商还可以利用汽车传感器和其他数据打造全新的用户体验和功能，如远程查看汽车内部环境和周围环境，为用户提供便利、安全和保障。

借助AWS IoT FleetWise，汽车制造商可以更轻松、更经济高效地从数百万辆汽车收集和转换大量数据，并将这些数据实时传输到云端。这是汽车OEM和车队经理的变革性能力，他们通过部署云原生应用，实现数字孪生建模、事件监测、高级汽车健康管理、算法测试/改进以及产品使用分析。

对于嵌入式软件开发与部署，AWS和恩智浦提供可满足新一代软件定义汽车所需的一体化解决方案，通过扩展DevOps，可快速交付安全合规的应用更改和相关服务。有了从云端到汽车的CI/CD渠道，它在产品迭代和产品更新上比传统软件开发流程更快。

AWS与恩智浦电气化平台和网关平台相结合，可在云端生成深入的电动汽车洞见。该解决方案通过对驾驶员的洞察、异常检测、电池电量管理的遥测和优化支持，实现车队监测和更新，提高效率和功能安全。

本文小结

智能互联汽车激增，以数据为导向的新机会已在规划中，人们越来越需要简化数据访问和安全云连接。恩智浦与AWS合作创建了解决方案和开发人员工具，加速向互联、自动和电气化汽车的过渡，这是汽车行业数字化转型的一个里程碑。

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