汽車行業(yè)云應(yīng)用解決方案

1、汽車行業(yè)云應(yīng)用解決方案技術(shù)創(chuàng)新，變革未來59車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)領(lǐng)域生態(tài)合作車聯(lián)網(wǎng)安全車聯(lián)網(wǎng)安全體系建設(shè)汽車云市場規(guī)模汽車云圖譜 汽車云案例-汽車痛點與解決方案痛點解決方案汽車自動駕駛自動駕駛?cè)芷诜?wù)數(shù)據(jù)存儲汽車痛點一：車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來源廣泛，涉及多業(yè)務(wù)場 景與多類型終端，數(shù)據(jù)形式也包括關(guān) 系型數(shù)據(jù)與圖數(shù)據(jù)等不同型式。因此， 不同類型數(shù)據(jù)、不同平臺數(shù)據(jù)的連通 與打通存在困難數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)場景不同，存儲周期 要求不一，對存儲空間與存儲時長 均需要合理匹配。數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用服務(wù)數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)外部環(huán)境數(shù)據(jù)車輛數(shù)據(jù)V2X數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)特征及痛點60數(shù) 據(jù) 類 型出行輔助數(shù)據(jù)、影視娛樂數(shù)據(jù)、生活服務(wù)數(shù)據(jù)用戶

2、身份數(shù)據(jù)、用戶畫像數(shù)據(jù)、隱私讓渡數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、定位和導(dǎo)航數(shù)據(jù)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)車輛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛工況運行數(shù)據(jù)、感知決策控制數(shù)據(jù)、網(wǎng)聯(lián)終端軟件數(shù)據(jù)合作意識信息、分散事件通知信息、信號請求信息、信號相位和時間汽車作為移動的數(shù)據(jù)庫，復(fù)雜度高，數(shù)據(jù)安全要求高從數(shù)據(jù)源看，車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包括車、路、網(wǎng)、人在內(nèi)的眾多數(shù)據(jù)，且很多數(shù)據(jù)橫跨雷達數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)等多領(lǐng)域。 駕駛艙數(shù)據(jù)則涵蓋視頻數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、APP數(shù)據(jù)等多種類型。車聯(lián)網(wǎng)是以V2X數(shù)據(jù)為核心，在信號的傳輸和通信上進行 數(shù)據(jù)的采集、整理。根據(jù)其業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)大致分為5類：應(yīng)用服務(wù)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)、車輛數(shù)據(jù)及V2X數(shù) 據(jù)；而這

3、些數(shù)據(jù)在傳輸、存儲、共享等方面均面臨潛在挑戰(zhàn)。車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型及相關(guān)痛點車輛數(shù)據(jù)采集頻率高，數(shù)據(jù)傳輸量大。 同時，數(shù)據(jù)來源與覆蓋終端類型多， 對網(wǎng)絡(luò)傳輸速率， 邊緣節(jié)點能力， CDN等基礎(chǔ)設(shè)施配置均有要求。多類型主機廠汽車策略一：數(shù)據(jù)領(lǐng)域生態(tài)合作多層級供應(yīng)商云廠商云廠對接OEM：根據(jù)車企所需提 供產(chǎn)品、服務(wù)、解決方案。云廠對接合作伙伴：對接Tier1廠 商提供某一垂直場景的數(shù)據(jù)上云、 連接、交互方案。單向服務(wù)共同開發(fā)云廠商直接提供底層基礎(chǔ)資源或產(chǎn)品根據(jù)合作伙伴需求，共同合作開發(fā)通常為基于算力或機器學(xué)習(xí)的綜合解決方案滿足數(shù)據(jù)安全性、合規(guī)性要求響應(yīng)不同范圍內(nèi)的車輛數(shù)據(jù)，快速開發(fā)和部署創(chuàng)新型聯(lián)網(wǎng) 汽車

4、應(yīng)用程序，實現(xiàn)個性化、直觀、智能且安全的交互。保護用戶信息、身份、應(yīng)用程序和設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，如提供數(shù)據(jù)本地化、保護性和機密性。解決數(shù)據(jù)處理、存儲、分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)連接、交互解決海量車輛數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析問題；通過提供實時數(shù)據(jù)流服務(wù)、無服務(wù)器計算服務(wù)、大規(guī) 模并行處理服務(wù)等，完成從實時數(shù)據(jù)注入、解碼到分 析、應(yīng)用的全流程；提供托管服務(wù)，快速升級，快速迭代更新數(shù)據(jù)，節(jié) 約部署成本。提供軟硬件開發(fā)平臺，將車輛連接至云端，提供多種開 發(fā)、提供和維護軟件密集型系統(tǒng)功能的多種選項，使得 車輛在生命周期內(nèi)，可以快速下載便捷的軟件，更新功 能。為車企和合作伙伴提供軟件密集型汽車架構(gòu)開發(fā)環(huán)境，支持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸和算法訓(xùn)練，

5、如傳感器的數(shù)據(jù)收集和處理、數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、虛擬防戰(zhàn)、車輛軟件更新。提供數(shù)據(jù)計算能力和機器學(xué)習(xí)適用場景基于車輛數(shù)據(jù)的開發(fā)平臺自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、智能座艙?；A(chǔ)云廠商提供基礎(chǔ)能力和解決方案，配合合作伙伴應(yīng)用開 發(fā)數(shù)據(jù)領(lǐng)域生態(tài)合作主體與合作模式61車聯(lián)網(wǎng)主要安全風(fēng)險汽車痛點二：車聯(lián)網(wǎng)安全安全威脅復(fù)雜多樣，車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)各方需協(xié)同合作共建安全體系智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的復(fù)雜性，導(dǎo)致車聯(lián)網(wǎng)安全防護，并非僅僅是車輛本身的安全，而是橫跨云管端，覆蓋人、路、車、云、 網(wǎng)多要素的安全防護系統(tǒng)。目前，車聯(lián)網(wǎng)安全體系建設(shè)仍處在早期階段，一方面，安全技術(shù)發(fā)展存在滯后性、安全產(chǎn)品及 服務(wù)存在局限性，很難平衡多樣的安全防護對象以

6、及眾多安全環(huán)節(jié)。另一方面，行業(yè)安全政策及安全規(guī)范仍需完善：雖然 等保升級以及數(shù)據(jù)安全法等政策的落地，為網(wǎng)絡(luò)安全發(fā)展起到積極推進作用，但針對車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的安全體系仍需進一步完善。通信車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺移動應(yīng)用WGT-BOXIVIECUSENSOROTAOS偽造、篡改V2X信息DoS攻擊竊取通訊數(shù)據(jù)GPS欺騙攻擊跨腳本攻擊、SQL注入邏輯漏洞、暴力破解信息泄露、拒絕服務(wù)通信協(xié)議安全移動應(yīng)用重打包攻擊鑒權(quán)機制反編譯攻擊已知漏洞攻擊車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)存儲設(shè)備受損數(shù)據(jù)被截獲/篡改數(shù)據(jù)遷移/傳輸泄露數(shù)據(jù)完整性/機密性破壞車載網(wǎng)關(guān)DoS攻擊欺騙、劫持傳感器攝像頭/超聲波/毫米 波/激光雷達干騷擾智能終端協(xié)議破解、信息

7、泄露DoS攻擊操作系統(tǒng)DoS攻擊溢出攻擊娛樂系統(tǒng)DoS攻擊、漏洞利用攻擊安全引導(dǎo)程序控制單元偽造DoS攻擊遠程升級欺騙中間人攻擊62汽車云策略二：車聯(lián)網(wǎng)安全體系建設(shè)云網(wǎng)端云服務(wù)平臺安全網(wǎng)絡(luò)通信安全智能汽車安全 移動終端安全數(shù) 據(jù) 及 隱 私 安 全安 全 防 護 要 素 及 防 護 范 疇車人綜合云廠商安全廠商技術(shù)側(cè)：提供資源及能力 業(yè)務(wù)側(cè)：提供云市場服務(wù)傳統(tǒng)主機廠互聯(lián)網(wǎng)廠商行業(yè)生態(tài)伙伴運營商主機廠造車新勢力測試廠商應(yīng)用提供商 一級供應(yīng)商軟硬件供應(yīng)商基礎(chǔ)設(shè)施廠商出行服務(wù)平臺車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、 云數(shù)據(jù)平臺及載體信息交互、車 網(wǎng)內(nèi)外通信保障63車載終端及智能系統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)移動終 端車聯(lián)網(wǎng)外部基 路礎(chǔ)設(shè)施根據(jù)

8、云安全責(zé) 任劃分原則， 為不同業(yè)務(wù)場 景下云廠商提供的解決方案提供安全保障。服務(wù)更集中在 底層資源及開 發(fā)能力，和綜 合解決方案。聚焦具體業(yè)務(wù) 場景或安全需求，結(jié)合廠商安全產(chǎn)品特點，更多為頂層應(yīng) 用，提供垂直 安全服務(wù)或通 用安全能力，配合云廠構(gòu)建完整安全系統(tǒng)。打通三層架構(gòu)，協(xié)同五大要素，建設(shè)安全合規(guī)車聯(lián)網(wǎng)體系車聯(lián)網(wǎng)安全體系建設(shè)汽車痛點三：自動駕駛決 策 層執(zhí) 行 層CAN數(shù)據(jù)總線制動系統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)換擋系統(tǒng)油門系統(tǒng)運 動 規(guī) 劃路徑規(guī)劃行為決策交通參與者行為預(yù)測自動駕駛行為決策算法模型DijkstraFloyedA+RRT算法攝像頭激光雷達毫米波 雷達超聲波 雷達衛(wèi)星 定位差分定位慣性 定位傳感

9、器定位車云 通信車路 通信車車 通信車人 通信感 知 層環(huán)境感知數(shù)據(jù)接收 處理定位通信數(shù)據(jù)融合認(rèn)知態(tài)勢車輛測試數(shù)據(jù)采集、傳輸、管理挑戰(zhàn) 自動駕駛涉及不同終端和傳感器間的數(shù) 據(jù)傳輸，業(yè)務(wù)規(guī)模及復(fù)雜度明顯提升， 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及各業(yè)務(wù)平臺負(fù)載提高，需要 云計算保障海量數(shù)據(jù)的接入，并對數(shù)據(jù) 傳輸?shù)姆€(wěn)定、安全、延時性都有較高要 求。算法開發(fā)難度大，數(shù)據(jù)價值難挖掘 算法模型開發(fā)難度大，周期長，需要對 大量數(shù)據(jù)進行分析，并減少人工參與， 實現(xiàn)更高的智能化，控制投入成本，降 低復(fù)雜度，同時提供多種維度數(shù)據(jù)可視化工具，更全面對模型進行分析和管理。信息安全需保證首先，自動駕駛本身涉及道路信息、相 關(guān)地理信息。其次，自

10、動駕駛服務(wù)于車 聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，覆蓋主體眾多，也需要在實 踐中從用戶、車輛等提取數(shù)據(jù)進行能力 升級和改善。因此對信息安全要求高。自動駕駛對計算資源、數(shù)據(jù)能力、信息安全要素高度關(guān)注自動駕駛主要可以劃分為感知、決策、控制三個層級，主要面臨算法開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、信息安全等領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。自動駕駛 感知層以環(huán)境感知、定位、車用無線通信系統(tǒng)為主要支撐。決策層主要是依據(jù)認(rèn)知態(tài)勢圖進行任務(wù)決策，使車輛能夠在避 開障礙物的前提下，通過特定規(guī)則規(guī)劃出最優(yōu)和最安全駕駛路徑，并對交通參與者和自動駕駛行為進行決策。執(zhí)行系統(tǒng)主 要以控制車輛狀態(tài)為主要目標(biāo)執(zhí)行駕駛指令。三個層級在具體的開發(fā)建設(shè)中，算法開發(fā)需要依托強大的算力資源，實現(xiàn)

11、對 海量數(shù)據(jù)的分析處理能力，盡可能縮短開發(fā)周期。其次，車輛內(nèi)外部各種元器件及設(shè)備間數(shù)據(jù)可以穩(wěn)定的傳輸，低成本的 存儲。最后，自動駕駛涉及很多地理信息等敏感數(shù)據(jù)，需要更好地保證數(shù)據(jù)安全。自動駕駛架構(gòu)及痛點自動駕駛相關(guān)痛點6644汽車云策略三：自動駕駛?cè)芷诜?wù)感知層車載攝像頭毫米波/激光雷達氣象傳感器高精定位執(zhí)行層制動換擋轉(zhuǎn)向油門計算平臺決策層應(yīng)用軟件MCU/MPU/ GPU等操作系統(tǒng)豐富的生態(tài)合作場景及伙伴彈性的底層資源通過彈性、可拓展的彈性計算、 網(wǎng)絡(luò)、存儲資源，支持自動駕駛 領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)及復(fù)雜業(yè)務(wù)場景豐富的開發(fā)工具提供多種開發(fā)平臺及完整的開發(fā)工 具/開發(fā)套件，可實時滿足不同自動 駕駛模型開

12、發(fā)、仿真測試等需求高效的數(shù)據(jù)產(chǎn)品依托多類型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，高效的 數(shù)據(jù)分析工具，挖掘數(shù)據(jù)價值， 構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)可靠的安全服務(wù)完善的安全體系，有效保證企 業(yè)核心數(shù)據(jù)、車聯(lián)網(wǎng)開發(fā)、測 試相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私性、完整性云廠商以技術(shù)資源能力及生態(tài)平臺與企業(yè)協(xié)力升級自動駕駛在自動駕駛領(lǐng)域，當(dāng)前云廠商所提供的產(chǎn)品、服務(wù)、生態(tài)能力已逐步覆蓋自動駕駛場景的各個維度，實現(xiàn)對自動駕駛?cè)?命周期和全環(huán)節(jié)的支持。一方面，云廠商針對用戶特征，可以提供公有云、混合云、專有云等多種云部署模式，另一方面， 云廠商通過豐富的底層資源滿足自動駕駛對算力的需求，更主要通過PaaS能力平臺的大數(shù)據(jù)及人工智能工具，實現(xiàn)對自動 駕駛涉及的相關(guān)數(shù)據(jù)

13、采集、挖掘、標(biāo)注、分析等領(lǐng)域的有效賦能。此外，云廠商更可以依靠自身的生態(tài)觸角，聚集和整合 自動駕駛從開發(fā)到實踐所需要的內(nèi)外部資源，縮短自動駕駛開發(fā)與實踐周期，降低自動駕駛開發(fā)復(fù)雜度，實現(xiàn)降本增效。云服務(wù)支持自動駕駛主要場景及優(yōu)勢云廠商針對自動駕駛提供主要產(chǎn)品及服務(wù)多類型的云部署模式突出的資源能力出色的技術(shù)能力廣泛的業(yè)務(wù)支持公有云混合云專有云彈性計算高性能計算裸金屬超算集群GPU6655數(shù)據(jù)工具AI訓(xùn)練開發(fā)平臺測試工具算法開發(fā)數(shù)據(jù)分析仿真測試信息安全汽車云市場規(guī)模注釋：汽車云市場規(guī)模統(tǒng)計口徑：1.從部署模式看，包含公有云、私有云和混合云在內(nèi)的總綜合解決方案收入。2.從產(chǎn)品類型看，包含底層基礎(chǔ)設(shè)施

14、資源、平臺層解決方案和應(yīng)用層 解決方案，但不包含底層基礎(chǔ)設(shè)施硬件及帶寬費用，僅研究基于提供云服務(wù)所產(chǎn)生的收入。3.從收入結(jié)構(gòu)看，統(tǒng)計口徑包含產(chǎn)品收入和與解決方案交付直接相關(guān)的服務(wù)收入。29467110314237027519959.2%55.3%44.7%37.7%40.7%38.2%34.5%2018201920202024e2025e20212022e2023e汽車云市場規(guī)模（億元）增長速度（%）2021年汽車云市場規(guī)模103億，未來四年復(fù)合增速為37.8%汽車行業(yè)近年來上云加速，與云廠商的合作日益廣泛。當(dāng)前，以電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化為代表的汽車行業(yè)新四 化整逐漸成為汽車行業(yè)發(fā)展的

15、新趨勢，逐漸重塑汽車產(chǎn)品形態(tài)。一方面，驅(qū)動更具有數(shù)字化基因的造車新勢力，著重引入 數(shù)智化能力，另一方面，推動傳統(tǒng)主機廠加速開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。由此帶來以車廠為中心，以云廠為底座的汽車產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán) 節(jié)開始與云計算結(jié)合。 2021年中國汽車云市場規(guī)模103億元，增長速度為44.7%。未來，伴隨整體IT基礎(chǔ)設(shè)施的日漸完善， 邊緣計算的推廣，5G網(wǎng)絡(luò)的普及，智慧城市的建設(shè)加速，車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等技術(shù)將進一步普及。同時，伴隨消費者出行 與用車習(xí)慣的改變，汽車領(lǐng)域精準(zhǔn)營銷、客戶管理等新業(yè)務(wù)場景，將成為數(shù)字化升級的重點。預(yù)計到2025年達到370億元， 未來四年復(fù)合增長率37.8%。2018-2025年汽車云市場

16、規(guī)模CAGR=37.8%66汽車云產(chǎn)業(yè)圖譜注釋：圖譜中廠商位置先后順序與排名無關(guān)。綜合云廠商基礎(chǔ)設(shè)備提供商基礎(chǔ)設(shè)施芯片云平臺解決方案云應(yīng)用解決方案2022年汽車云產(chǎn)業(yè)圖譜出行平臺高清地圖車載應(yīng)用汽車營銷及數(shù)字化管理軟件算法自動駕駛及車路協(xié)同智慧出行與車隊管理安全67汽車云典型案例: 亞馬遜云科技亞馬遜云科技開發(fā)了一套完整的汽 車專用服務(wù)和解決方案，涵蓋軟件 定義車輛、網(wǎng)聯(lián)車輛與出行服務(wù)、 自動與輔助駕駛、終端用戶服務(wù)與 應(yīng)用、制造、供應(yīng)鏈和產(chǎn)品工程。亞馬遜云科技在汽車行業(yè)擁有眾多 合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員，覆蓋整車廠、 一級供應(yīng)商，到芯片，應(yīng)用等各類 技術(shù)與服務(wù)，能夠依托亞馬遜云科 技更好地實現(xiàn)資源聚

17、合和能力提升亞馬遜云科技汽車行業(yè)典型解決方案專業(yè)服務(wù)、豐富經(jīng)驗、廣泛社區(qū)加速汽車產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)字化亞馬遜云科技作為全球最全面與最廣泛應(yīng)用的云平臺之一，為數(shù)百萬客戶（包括初創(chuàng)企業(yè)、大型企業(yè)和政府機構(gòu)）提供超 過200項功能齊全的服務(wù)。在汽車行業(yè)，亞馬遜云科技通過專門構(gòu)建的、全面的云服務(wù)和功能集、領(lǐng)先的行業(yè)經(jīng)驗以及廣 泛的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)成員和開發(fā)人員社區(qū)，加速汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助汽車產(chǎn)業(yè)各參與者，利用亞馬遜云科技提供的 產(chǎn)品與服務(wù)，更快速、更經(jīng)濟、更高效地實現(xiàn)數(shù)字化升級，從而實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的現(xiàn)代化。亞馬遜云科技 X 汽車行業(yè)解決方案亞馬遜云科技汽車行業(yè)典型解決方案優(yōu)勢專業(yè)產(chǎn)品和解決方案前

18、沿的行業(yè)洞察廣泛的合作伙伴社區(qū)堅實的出海能力自動與輔助駕駛提供最大的數(shù)據(jù)接收、 存儲和計算解決方案、 建構(gòu)自動駕駛數(shù)據(jù)湖， 支持ML的框架以及 最大的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、管 理和部署工具套件軟件定義汽車提供軟件定義汽車云 端服務(wù)、數(shù)據(jù)接收、 存儲和分析現(xiàn)代化。 無縫開發(fā)和部署新的 乘客體驗和ML/AI服 務(wù)生產(chǎn)與制造供應(yīng)鏈優(yōu)化制造和物流運營， 實現(xiàn)供需匹配，通過捕 獲、分析和可視化車間 數(shù)據(jù)，提高制造運營和 整體設(shè)備效率，追溯整 個生產(chǎn)過程所需的端到 端供應(yīng)鏈可見性銷售與營銷讓客戶沉浸在數(shù)據(jù)驅(qū) 動的購物和零售體驗 中并通過個性化營銷 內(nèi)容、吸引人的數(shù)字 體驗和實時數(shù)據(jù)分析 提高客戶參與度網(wǎng)聯(lián)車輛與出行服

19、務(wù)創(chuàng)建個性化、智能化 的車載用戶界面、移 動服務(wù)，依托數(shù)據(jù)能 力與人工智能事項更 好地車輛互聯(lián)，為用 戶提供豐富的出行功 能終端用戶服務(wù)與應(yīng)用開發(fā)創(chuàng)新應(yīng)用和新的 移動業(yè)務(wù)模式，并通 過大數(shù)據(jù)更好地分析 與響應(yīng)客戶需求，為 終端用戶提供更好的 用車體驗長期服務(wù)各類車企，從加速成長的創(chuàng)新公司到行業(yè)頭部的大型企業(yè)，亞馬遜云科技與各類企業(yè)長期合作，積累豐富的汽車行業(yè)服務(wù)成功實踐案例，深刻理解汽車行業(yè)發(fā)展趨勢，并將創(chuàng)新能力與汽車行業(yè)發(fā)展有機 結(jié)合全球優(yōu)勢賦能中國企業(yè)和出海企業(yè) 實現(xiàn)“全球化思考，本地化運營” 依托技術(shù)能力助力車企實現(xiàn)從“數(shù) 字化出?！钡健俺龊?shù)字化”，幫 助企業(yè)滿足合規(guī)需要，實現(xiàn)全球統(tǒng)

20、一部署，順利實現(xiàn)上云遷移，并利 用數(shù)智工具實現(xiàn)統(tǒng)一管理68汽車云典型案例: 亞馬遜云科技車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全基 于 Amazon IoT Greengrass ， Amazon IoT Core， Amazon S3 ， Amazon SageMaker 等產(chǎn)品，幫助汽車行業(yè)客戶實現(xiàn)數(shù)字化升級，更好地利用汽車運營數(shù)據(jù)，實現(xiàn)預(yù)測性維護、優(yōu)化客戶體驗，提升車隊管理效率。 提升車載服務(wù)獲利能力，以及對汽車 使用情況及充電基礎(chǔ)設(shè)施的而管理為高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）和 自動駕駛車輛的開發(fā)和部署提供完 整的支持服務(wù)。借助Amazon Deep Learning ， Amazon EC2 P3 ， Amaz

21、on SageMaker 等產(chǎn)品，為客 戶提供彈性的計算與存儲容量，以 及支持多類型深度學(xué)習(xí)框架的人工 智能工具亞馬遜云科技提供清晰的安全責(zé)任共擔(dān)模型，根據(jù)用戶選擇的云產(chǎn)品及云服務(wù)的不同，明確安全邊界，讓用戶對核心資產(chǎn)的管理清晰明確，可以專心投入于業(yè)務(wù)創(chuàng)新。同時，亞馬遜云科技豐富的安全產(chǎn)品組合，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車多業(yè)務(wù)場景提供完 整、靈活的安全解決方案借助Amazon Athena，Amazon EMR，AmazonKinesis，AmazonSageMaker 等數(shù)據(jù)及人工智能工具，為車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景，汽車制造及供應(yīng)鏈，汽車用戶管理系統(tǒng)等提供有效管理工具，幫助企業(yè)更好地挖掘數(shù)據(jù)價值，打通數(shù) 據(jù)孤島

22、，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)亞馬遜云科技軟件定義汽車典型服務(wù)場景自動駕駛數(shù)據(jù)平臺建設(shè)安全云底座，提供基礎(chǔ)資源、數(shù)據(jù)平臺和人工智能工具亞馬遜云科技在保證安全合規(guī)的基礎(chǔ)上，針對“軟件定義汽車”產(chǎn)業(yè)，結(jié)合自身技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)優(yōu)勢，為不同業(yè)務(wù)場景 提供豐富的解決方案。在構(gòu)建解決方案時，亞馬遜云科技以客戶需求為核心，將前沿的行業(yè)理解與客戶的業(yè)務(wù)實踐相結(jié)合， 并將持續(xù)創(chuàng)新能力，跨行業(yè)服務(wù)經(jīng)驗有效的整合到解決方案中，使其提供的產(chǎn)品與服務(wù)可以滿足客戶的個性化需要；緊跟 當(dāng)下行業(yè)熱點，助力企業(yè)降本增效，聚焦業(yè)務(wù)創(chuàng)新。同時，亦能洞察發(fā)展趨勢，為未來業(yè)發(fā)展提前布局，構(gòu)筑先發(fā)優(yōu)勢。亞馬遜云科技 X 軟件定義汽車解決方案亞馬遜云科技

23、軟件定義汽車解決方案能力邊緣到云硬件整合與軟硬件解耦包括用于在車輛上無縫開發(fā)和 通過虛擬化傳感器、網(wǎng)絡(luò)和硬 部署軟件的 5G/MEC 在內(nèi)的整 件接口，客戶可以實現(xiàn)云和車 體功能。輛之間的對等汽車數(shù)據(jù)微服務(wù)提供標(biāo)準(zhǔn)化、一致、安全的數(shù) 據(jù)訪問層，允許開發(fā)人員創(chuàng)建 新的微服務(wù)應(yīng)用程序封裝容器提供獨立、隔離、易于分 發(fā)的包，用于開發(fā)部署到車輛 上的虛擬ECUCloudEdgeOEM VehicleAmazon IoT FleetWise，Amazon SageMakerAmazon Graviton2，Amazon EKS，Amazon ECS，CI/CD Tools，Apache Airflow，

24、亞馬遜云科技提供覆蓋云、邊、端的服務(wù)Amazon Wavelength，Amazon Outposts，Amazon Local Zones，Amazon EKS/ECSAnywhere，Amazon IoT SDK，Amazon IoT Greengrass,持續(xù)集成車載、邊緣和云服務(wù)融合在一 起，將服務(wù)從汽車中擴展出來69阿里云自動駕駛解決方案全景圖及優(yōu)勢汽車云典型案例: 阿里云融合廣泛資源和專業(yè)服務(wù)，依托PaaS平臺助力自動駕駛進步業(yè)務(wù) 場景業(yè)務(wù) 功能數(shù)據(jù)采集與傳輸工具數(shù)據(jù)處理工具&服務(wù)模型訓(xùn)練工具仿真評測工具PaaS數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練仿真評估模型部署OPE

25、N APIIaaS全周期產(chǎn)品滿足度豐富：從零件研發(fā)超算、到算法研 發(fā)AI平臺、再到量產(chǎn)數(shù)據(jù)上云數(shù)據(jù)分析，阿里云在云 的豐富度上可以全覆蓋多種部署形態(tài)案例豐富：在自動駕駛訓(xùn)練開發(fā)場景 上，混合云、公共云、超算中心多種部署形態(tài)客戶案 例，架構(gòu)實踐經(jīng)驗豐富AI訓(xùn)練加速平臺PAI：調(diào)度容器GPU資源利用率優(yōu)化， 使得GPU集群的加速比效率更高非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理平臺：與存儲共建壓縮、脫敏、加密 算法、增量式文件系統(tǒng)，實現(xiàn)處理過程線上化自動化 自動駕駛仿真調(diào)度平臺：與ACK/CPFS共建海量自動駕 駛仿真并發(fā)調(diào)度，降低調(diào)度時間和資源上的overhead自帶數(shù)據(jù)仿真場景庫：可以提供海量真實路側(cè)危險工況 等難以

26、采集到的場景庫，國內(nèi)最佳的真實微觀交通流生 成交通流、交通參與者與自動駕駛算法聯(lián)合仿真自駕多模態(tài)語義檢索：基于達摩院大規(guī)模多模態(tài)檢索大模型算法，提供自動駕駛場景下語義化的場景檢索能力數(shù)據(jù)管理平臺AI訓(xùn)練平臺標(biāo)注平臺仿真平臺協(xié)同平臺ECS實例OSSGPU實例高性能NAS公共云資源SCC實例CPFS裸金屬實例VPCFPGA實例RDMA高性能計算服務(wù)器集群高速網(wǎng)絡(luò)專有云資源GPU服務(wù)器 服務(wù)器集群機柜設(shè)備交換機高速存儲安全接入超算集群CPFSGPUEFLOPS + RoCE覆蓋自動駕駛?cè)芷赑aa S能力提升整體性價比場景數(shù)據(jù)模型積累7700汽車云典型案例: 阿里云阿里云數(shù)智工廠解決方案數(shù)據(jù) 工

27、具基礎(chǔ) 平臺存儲 計算離線 計算平臺實時 消息管道實時 計算引擎時序 數(shù)據(jù)庫對象 存儲數(shù)據(jù)工具數(shù)字孿生平臺數(shù)據(jù)中臺人工智能平臺物聯(lián)網(wǎng)平臺決策 智能服務(wù) 媒介OpenAPISDKH5決策 服務(wù)決策可視化決策自助化決策智能化決策服務(wù)化三場 戰(zhàn)役支撐 資源阿里云數(shù)據(jù)產(chǎn)品&流量產(chǎn)品阿里集團生態(tài)資源定義品牌的目標(biāo)潛客 整合營銷，踏準(zhǔn)節(jié)奏強勢IP，流量制造 品質(zhì)生態(tài)，極致體驗線上線下協(xié)同 線索高效轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)賦能營銷的基礎(chǔ)：超級APP與數(shù)據(jù)中心品牌戰(zhàn)役轉(zhuǎn)化戰(zhàn)役銷售戰(zhàn)役業(yè)務(wù) 目標(biāo)KPI投放 效率粉絲數(shù)有效 線索量流資數(shù)訂單量訂單轉(zhuǎn)化率活躍度服務(wù)數(shù)KOC數(shù)量KOC增長率活躍度跟進數(shù)訂單增長率服務(wù)滿意度KOC價值用

28、戶 旅程目標(biāo) 潛客認(rèn)知 人群興趣 人群決策 人群忠誠 人群阿里云全域營銷解決方案用戶個性定制化需求車輛定制化生產(chǎn)制造服務(wù)消費者（人）汽車（車）互 聯(lián)定制化生產(chǎn)匹配個性化需求，數(shù)字化賦能汽車行業(yè)DTC汽車賽道已經(jīng)從人口紅利的增量時代，進入到贏得人心的存量博弈時代，如何滿足用戶個性化、多元化、高端化的消費需 求至關(guān)重要。在汽車行業(yè)新時代背景下，阿里云堅持做深基礎(chǔ)，做厚中臺，做強生態(tài)，做好服務(wù)四大價值導(dǎo)向，深刻洞察 汽車行業(yè)發(fā)展趨勢，協(xié)同生態(tài)合作伙伴構(gòu)建全域營銷與數(shù)智工廠方案，以用戶為核心，以數(shù)字化為基礎(chǔ)，打通營銷制造環(huán) 節(jié)，支撐汽車行業(yè)DTC（Direct To Customer）模式的落地。圍繞

29、智能制造、新營銷和自動駕駛?cè)髨鼍埃⒗镌品謩e提 供數(shù)智工廠、全域營銷和自動駕駛云三大解決方案，已經(jīng)分別成功落地一汽紅旗、奇瑞iCar和上汽智己等項目。阿里云營銷制造數(shù)字化解決方案71各行業(yè)選型建議-選型模型問題診斷遷移 服務(wù)實施交付項目 質(zhì)量后期 運維定制 化高 并 發(fā)開放 性計算 能力智 能 化安全 性前期 規(guī)劃合規(guī)前期性咨詢延時 性廠商 生態(tài)銷售額 增速成立 年份兼容性員工人數(shù)用戶 規(guī)模付費 企業(yè)品牌知 名度銷售 額融資 金額產(chǎn)品技術(shù)主要用于展示選型過程中各行業(yè)客戶 對于云服務(wù)解決方案的技術(shù)能力訴求及指標(biāo)， 一級指標(biāo)主要包括安全性、合規(guī)性、延時性、 計算能力、高并發(fā)、兼容性、開發(fā)性等。產(chǎn)

30、品服務(wù)展示選型過程中各行業(yè)客戶對于云服 務(wù)解決方案中所能提供的全生命周期服務(wù)能力 的訴求，一級指標(biāo)主要包括前期規(guī)劃咨詢、項 目實施交付、后期運維管理、定制化開發(fā)等服 務(wù)。品牌影響力是指廠商開拓市場并獲得利潤的能 力，該指標(biāo)亦是客戶選擇產(chǎn)品的重要影響因素。 主要用于分析產(chǎn)品發(fā)展背景、客戶信任度等信 息，輔助客戶判斷產(chǎn)品的長期發(fā)展。基于行業(yè)屬性需求從技術(shù)、服務(wù)、廠商三個維度綜合考慮隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮不斷席卷各行業(yè)企業(yè)，云服務(wù)廠商所提供的解決方案更是在基礎(chǔ)能力的包裝下日漸分化。企業(yè)客戶 在面臨經(jīng)營痛點及數(shù)字化轉(zhuǎn)型訴求的過程中，往往面臨著廠商數(shù)量多、解決方案多樣化、無法深入了解廠商技術(shù)能力和自 身需

31、求的匹配性。本報告建議從技術(shù)、服務(wù)、廠商三個維度綜合考量去選擇滿足企業(yè)發(fā)展需求的解決方案，根據(jù)自身行業(yè) 和企業(yè)屬性有針對性的對各指標(biāo)進行考察。各行業(yè)選型建議-選型模型選型建議上云路徑建議行業(yè)整體發(fā)展建議113各行業(yè)選型建議-選型建議行業(yè)整體對安全合規(guī)性訴求較高，在其他技術(shù)和服務(wù)指標(biāo)差異較大注釋：各行業(yè)打分以行業(yè)整體水平為打分對象，不單獨拆分某一細(xì)分環(huán)節(jié)；打分依據(jù)主要來自于專家訪談、分析師行業(yè)理解，作為選型參考；打分梯隊從1星至五星，星級越高說明行業(yè)對于該指標(biāo)的要求越強，在選型過程中可重點考察解決方案的該項能力；該打分僅從行業(yè)整體屬性上進行考量，各行業(yè)企業(yè)在進行產(chǎn)品和解決方案選型時應(yīng)根據(jù)自身具體

32、業(yè)務(wù)需求和成本要素進行綜合考量。運維能力互2022年云服務(wù)行業(yè)選型建議模型產(chǎn)品技術(shù)角度服務(wù)角度安全性延時性合規(guī)性高并發(fā) 計算能力 智能化前期咨 本地化服實施交廠商綜合實力行業(yè)理廠商品牌 廠商應(yīng)用數(shù)字 原生非數(shù)字 原生詢規(guī)劃務(wù)能力付效率解能力層生態(tài)聯(lián)網(wǎng)政務(wù)金融教育汽車零售醫(yī)療建筑工業(yè)選型建議上云路徑建議行業(yè)整體發(fā)展建議114各行業(yè)上云路徑建議-理想路徑從基礎(chǔ)資源到創(chuàng)新型應(yīng)用全面上云，生態(tài)構(gòu)建需關(guān)注多云管理云計算、AI、IoT等信息技術(shù)的發(fā)展使得企業(yè)對上云的意愿和積極性增加，企業(yè)從傳統(tǒng)軟件上云理想的路徑大致需要經(jīng)過 4個歷程：1.IT基礎(chǔ)資源上云 2.核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 3.非核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云 4.

33、創(chuàng)新型應(yīng)用上云5.形成以生態(tài)構(gòu)建為導(dǎo)向的海 量定制開發(fā)和應(yīng)用能力圈，實現(xiàn)豐富的云化生態(tài)。但由于企業(yè)受行業(yè)屬性和自身經(jīng)營諸多限制，往往不會嚴(yán)格的按照該上 云路徑采取行動，對上層應(yīng)用要求不高而對基礎(chǔ)資源成本敏感的行業(yè)會選擇從底層開始上云，而對底層數(shù)據(jù)遷移較為敏感 的行業(yè)則更傾向于從應(yīng)用層嘗試輕量級的上云。但是，隨著上云業(yè)務(wù)增多以及部署模式多云化，如何加強跨云平臺的管理則成為各行業(yè)企業(yè)關(guān)注重點。IT基礎(chǔ)資源上云非核心系統(tǒng)上云海量定制開發(fā)+應(yīng)用生態(tài)創(chuàng)新型應(yīng)用 上云核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云云計算通過資源池 化、彈性供給和按 需付費，大幅降低 硬件成本、軟件成 本、部署成本、運 營成本系統(tǒng)架構(gòu)遷移到 云端有利于實

34、現(xiàn)橫向 集成、縱向集成、 端到端集成促進由單點局 部智能演進至全 局優(yōu)化開發(fā)主體、部署 模式、應(yīng)用生態(tài) 多樣化加強多云管理互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用創(chuàng)新云端協(xié)同應(yīng)用APP應(yīng)用小程序?qū)崿F(xiàn)跨企業(yè)資源優(yōu) 化配置，提升企業(yè) 內(nèi)部運營效率和安 全管理能力業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)運維管理系統(tǒng)安全管理系統(tǒng)階段I成本驅(qū)動導(dǎo)向階段II應(yīng)用集成導(dǎo)向階段III管理變革導(dǎo)向階段IV創(chuàng)新引領(lǐng)導(dǎo)向階段V生態(tài)構(gòu)建導(dǎo)向企業(yè)理想全面上云路徑及思路選型建議上云路徑建議行業(yè)整體發(fā)展建議115各行業(yè)上云路徑建議-業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云業(yè)務(wù)敏感型行業(yè)建議從外圍輕量級應(yīng)用向核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)滲透企業(yè)正常經(jīng)營運轉(zhuǎn)離不開各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)，根據(jù)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)在企業(yè)中扮演的角色大致可以分為核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、外圍管理系統(tǒng) 和創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)級應(yīng)用。其中核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)作為企業(yè)創(chuàng)造盈利能力的關(guān)鍵所在，通常對穩(wěn)定性、安全性要求較高，金融、政 務(wù)等客戶在選擇上云時尤其謹(jǐn)慎。而外圍管理系統(tǒng)作為提升企業(yè)自身經(jīng)營效率和精細(xì)化運營的重要工具，雖不直接依賴于 這類系統(tǒng)產(chǎn)生盈利，但由于其應(yīng)用彈性大，替換成本低，在一些傳統(tǒng)行業(yè)如工業(yè)、汽車等行業(yè)會選擇優(yōu)先上云。而互聯(lián)網(wǎng) 級應(yīng)用如小程序、