上周AWS在CES消费电子展上宣布了多项有关汽车行业合作的公告,旨在进一步推动软件定义汽车的崛起。
制造和交付汽车正在日益成为一场软件的游戏,需要汽车制造商采取生态系统的方法。软件定义汽车(SDV)的兴起让汽车企业能够处理尚未制造的零件或汽车,此外,可以使用无线连接对成品进行更新,这是他们以前从未做过的事情。
AWS正在与多家公司合作,使SDV更智能、更易于开发。AWS正在通过使用云计算、AI和可扩展的工具,帮助汽车制造商制造更好的汽车,这些汽车可以随着时间的推移进行更新和改进。
本田汽车是与AWS合作将汽车转变为SDV的公司之一。本田创建了一个“数字试验场”(Digital Proving Ground,DPG),这是一个支持AWS的云模拟平台,用于数字化设计和测试车辆。本田使用DPG平台可以收集和分析电动汽车行驶里程、能耗和性能等数据,平台减少了对物理原型的依赖,加快了开发速度并降低了成本。
从历史上看,汽车企业必须先制造汽车,然后再进行测试。虽然这似乎是合理的,但由于潜在事故可能会让成本和时间变得非常高,从而造成延误,而且小众用例的测试可能是很复杂的。例如,在黎明和黄昏时,传感器可能会因亮度而发生故障,现实环境中每天只能测试几分钟。在DPG这样的模拟环境中,太阳可以保持在地平线上,从而运行数百万小时的模拟。
此外,本田使用AWS的视频流和机器学习工具来开发视频分析应用。Amazon Kinesis Video Streams处理和存储汽车摄像头拍摄的画面,以检测汽车周围的异常运动。如果在现实世界中部署,可以提醒驾驶员注意附近的危险并有助于防止碰撞。
本田也在利用AWS的生成式AI服务,特别是Amazon Bedrock。例如,本田正在开发一种新的系统,可以根据位置、电池电量、充电速度和与购物中心的距离引导驾驶员前往最合适的充电站。该系统在车辆和云之间提供安全通信,同时收集驾驶员偏好以提供个性化推荐。半天计划在0系列电动汽车(如图)中推出该功能。
本田的合作伙伴关系也十分引人注目,因为本田是产量最高的制造商之一。专业电动汽车公司很早就对利用AWS等平台很感兴趣,与本田的合作使SDV成为汽车行业的一大发展方向。
在这个势头的推动下,AWS还与HERE Technologies展开合作,增强SDV基于位置的服务。HERE提供先进的地图技术,而AWS提供处理大量数据的云工具,这些公司正在帮助汽车制造商构建驾驶辅助系统、免提驾驶、电动汽车路线规划等。
HERE的HD Live Map可以处理实时传感器数据,以提供精细导航并改善电动汽车电池使用率。该公司刚刚推出了一款名为SceneXtract的新工具,通过创建虚拟模拟简化了测试。通过结合HERE的地图技术和Amazon Bedrock等服务,汽车开发人员就可以运行详细的模拟来测试高级驾驶辅助系统和自动驾驶。例如,他们可以定位地图数据并将其导出到测试场景中,从而减少准备模拟所需的时间、精力和成本。
此外,AWS还与汽车供应商Valeo展开合作,简化车辆软件的开发和测试。Valeo在CES 2025大会期间公布了前三种解决方案:Virtualized Hardware Lab、Cloud Hardware和Assist XR。
据Valeo称,Virtualized Hardware Lab让汽车制造商可以在虚拟化组件上测试软件,将开发速度提高40%。这套托管在AWS上基于云的解决方案将于今年在AWS Marketplace上线。
Valeo推出了Cloud Hardware Lab,这是一种融入了硬件的即服务(HIL)解决方案,适用于那些想要访问大型测试系统的人。HIL将硬件组件与软件模拟相结合,因此企业可以测试软件如何与硬件系统交互。HILaaS则让企业可以通过AWS托管平台远程访问Valeo先进的测试系统。
最后,Assist XR将提供路边援助、车辆维护和其他远程服务。Assist XR将使用AWS云基础设施和AI工具来处理来自车辆及其周围环境的实时数据,这是打造更安全、更智能、更高效的汽车所需的众多技术之一。
有人认为,汽车行业在过去几年中几乎没有创新。虽然这种说法可能是不正确的,但是有根据的。五年或更久以前,全自动驾驶汽车开始风靡一时,人们认为现在已经实现了,这设定了一个不切实际的期望,如果创新的基准是五级自动驾驶汽车,那么我们还没有达到这个水平。
然而,在实现全自动驾驶的道路上,每年都会有渐进式的创新,现在我们拥有许多功能,可以让我们成为更好、更智能、更安全的驾驶员。2025年不会是五级自动驾驶之年,但我们将看到朝着这一目标迈出更多步伐。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。