汽车行业大数据、物联网和人工智能的持续快速推进，催生了汽车行业向“网联化”和“智能化”的不断升级。在此过程中，车联网逐渐成为全球技术创新和汽车产业变革的焦点，并加速形成新的产业生态。美国、日本、欧盟等传统汽车产业发达的国家和地区都把车联网作为推动汽车产业发展的重要战略，通过全面布局加快实现产业化.我国一直对车联网技术和产业发展给予高度战略支持，将发展车联网作为推动人工智能技术真正落地和突破创新的关键。智能网联汽车产业。车联网在提升汽车智能化水平的同时，为人们提供更加便捷、舒适、智能的出行生活。车联网作为一个由车辆位置、速度、路线等信息组成的巨大交互网络，通过人、车、路、云之间的数据交换，实现智能交通管理、智能动态信息服务、智能控制车辆。.麦肯锡认为，车联网快速发展所衍生出的海量车辆数据，对于提升车辆出行安全和优化成本，同时带来收入增长尤为关键。麦肯锡预测，2030年车联网有望创造高达7500亿美元的市场价值。*车联网分类随着车联网技术的不断进步，用户的消费预期也相应提高。无缝、互联、智能的网联汽车体验成为用户的下一个目标。为此，麦肯锡制定了清晰的车联网分层框架（图1）。图1车联网分类在这个框架中，麦肯锡将车联网分为五个层次，包括：基础互联（L1）：基础互联是人车关系的根本体现，即车的使用是通过车联网收集司机可以随时跟踪和监控他正在驾驶的车辆。个性化互联（L2）和基于偏好的个性化（L3）：在汽车售后服务过程中，个性化、数字化的服务能力直接决定了汽车厂商和供应商的业务增长空间。在L2和L3级别，不仅是司机，同车的乘客也可以通过数字服务，以汽车作为网络终端，享受AppleCarPlay、支付宝等数字服务。多场景实时交互（L4）：在人工智能的辅助下，人车关系变被动为主动。L4让驾乘者可以随时根据自己的需要与车辆“交流”，并通过这种对话接收来自车辆服务和功能的主动建议。虚拟驾驶员（L5）：作为车联网的最高级别，在L5级别，车联网更加智能，能够预测驾乘人员的一切需求，与外部环境无缝对接，自动完成复杂和意外的情况。任务。车联网需要物联网、人工智能和大数据的支持，无论是基础互联（L1）、个性化互联（L2）还是基于偏好的个性化（L3），以及多场景实时间交互（L4），虚拟代驾（L5），首先要解决的是车辆、人、道路基础设施等的信息采集，然后要对数据进行处理、发布、交换、分析和利用，这需要物联网、大数据、人工智能等多种技术的驱动和串联。物联网：在车辆运行过程中，实时跟踪车辆基本信息和使用状态，是车联网的基本要求，也是保障安全驾驶的关键。即车联网系统需要通过车载传感器采集实时的车辆信息和行车信息。这背后，物联网不仅需要采集海量数据，还需要实现跨云、跨边缘计算的数据传输和快速服务。此外，物联网还支持相关应用的开发。大数据服务：车联网大数据不仅需要分析驾乘人员的社会和消费偏好数据，从而为驾乘人员提供个性化的数字化服务，满足个性化互联（L2）和基于偏好的需求个性（L3），同时满足人工智能对实时数据分析和人车交互的需求，通过提高智能数据分析和人机交互的速度来保证实时数据分析和交互的稳定性.人工智能：多场景实时交互（L4）是指需要快速响应不同场景下的人机交互；虚拟驾驶员（L5）意味着AI必须能够识别高度复杂的通信和协调任务，并通过AI执行复杂的任务。L4、L5等智能服务不仅需要车载智能系统对大数据进行实时处理和交互，还需要通过机器学习提高驾驶安全分析能力，实现高度智能、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持。AWS车联网解决方案助力业务创新在全球化、数字化、网络化的大趋势下，通过云平台开发和部署各类创新车联网服务，已成为传统汽车制造商和供应商加速业务创新、实现业务创新的关键价值。基于行业成功的实践经验和雄厚的技术实力，AWS通过云计算平台构建车联网解决方案（图2），让传统汽车制造商和供应商融合物联网、大数据、人工智能无需部署架构。、机器深度学习等技术转化为业务创新能力，从而通过新技术为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基于云的车联网解决方案包括AWS物联网（AWSIoTCore）、AWS大数据服务（AWSLambda、AmazonKinesis）、AWSStorage（AmazonS3）、AWSMachineLearning（亚马逊API网关）部署。该车联网解决方案提供了车辆与AWS云的安全连接，在提供车辆内部计算能力的同时，还包括对车辆、复杂事件规则和数据的处理和存储。该解决方案使汽车制造商和供应商能够解决各种用例，例如语音交互、导航和其他基于位置的服务、远程车辆诊断和健康监控、预测分析和所需维护通知、媒体流服务、车辆安全服务、汽车主机应用程序、移动应用程序等。AWSIoT可以轻松连接设备并安全地与云应用程序和其他设备交互。AWSIoT可以支持数十亿台设备和数万条消息，这意味着用户可以在全球范围内收集、存储、处理和分析连接设备产生的数据。AWSIoT能够存储已连接设备的新状态，这意味着用户可以随时通过应用程序跟踪所有设备并与之通信，即使它们未连接。在AWSIoT规则引擎下，AWS大数据服务可以轻松收集、处理和分析实时流数据，并可以灵活扩展。它可以以非常低的延迟处理来自数十万个源的不同数量的流数据。借助AWS大数据服务，用户可以获得视频、音频、应用日志、网站点击流等实时数据，以及用于机器学习、分析等应用的物联网遥测数据，轻松创建丰富、个性化的应用程序体验。AWS存储可以存储来自世界各地的大量车辆敏感数据。用户只需设置所需的CPU和内存，所有的扩展和基础设施都可以通过AWS容器技术高效、安全地管理，从而确保所需存储的可靠性、可用性、可扩展性和全球化。AWSAPI驱动的机器学习通过物联网为AI系统提供持续的数据训练，以改进物联网的流程，提高效率。例如，通过不断更新对驾驶车辆的环境特征和行为的学习，可以提高“虚拟驾驶员”的反应准确度。让我们通过两个实际案例，看看AWS车联网如何帮助汽车制造商和供应商进行业务和服务创新。宝马集团采用AWS车联网解决方案实现动态地图实时更新作为全球先进的豪华汽车制造商和移动服务提供商之一，宝马集团旗下拥有宝马、MINI和劳斯莱斯三大品牌；它还提供汽车金融和高端旅游服务。宝马集团在14个国家拥有31个生产和组装工厂，销售网络覆盖140多个国家和地区。宝马集团基于AWS的车联网解决方案创建了一种新的汽车传感器（简称“CARASSO”）服务。借助CARASSO服务，系统可以自动采集宝马7系车型的传感器数据并上传至AWS云服务平台，驾驶员可以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可以快速适应不断变化的负载需求，可以在24小时内实现服务规模两个数量级的变化。AvisBudget采用AWS车联网解决方案优化服务和运营AvisBudgetGroup是美国一家大型跨国汽车租赁公司，在全球160多个国家和地区拥有约2,900个营业网点。有著名的汽车租赁公司，例如AvisCarRental、BudgetCarRental和BudgetTruckRental。目前，AvisBudgetGroup在全球拥有100,000辆互联汽车。为了提高公司的整体运营效率，AvisBudgetGroup采用了AWS的车联网解决方案，旨在构建其数据分析平台，利用AWS的人工智能(AI)、机器学习(ML)、数据管理技术和高度安全、可扩展的云服务简化运营流程，降低成本，包括实时库存盘点（inventorycounts）、里程管理等。车联网数据还可以让闲置车辆的追踪和待租车辆的自动化流程处理更加成熟.借助AWS车联网解决方案，BudgetGroup实现了各种创新的车联网应用和移动服务。AWS以云服务为基础，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AvisBudgetGroup借助AWS车联网解决方案，通过车辆数据的采集、交互和处理，实现车辆的智能互联，打造全新的车辆出行服务。*数据来源，麦肯锡，https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/setting-the-framework-for-car-connectivity-and-user-experience
