用云上数据解决方案加速戴姆勒卡车SAE L4自动驾驶卡车技术的测试与开发
Torc将在新墨西哥州和弗吉尼亚州部署其新一代自动驾驶卡车测试车队。
日前，Torc Robotics公司已经选择亚马逊云服务（AWS）作为其首选的云服务商，以满足其大规模数据传输、存储和计算的速度要求，以备在美国新墨西哥州和弗吉尼亚州部署其下一代自动驾驶卡车测试车队。随着公司测试车队规模、路线数量和传感器能力的增长，其在美国和德国的工程团队对数据摄取和分析的需求与日俱增。
Torc是戴姆勒卡车旗下的独立子公司，负责将L4级自动驾驶系统商用化、并提供给卡车客户。根据汽车工程师协会（SAE）的定义，在L4级自动驾驶系统下，车辆能够在特定的运营条件下执行全部驾驶功能。
亚马逊云服务具备广泛的能力，旨在提供快速而安全的数据传输、智能分层存储、托管式的编排和分析工具，以及高性能的多核CPU和GPU计算，可以帮助Torc快速扩展其敏捷、低成本的开发平台，加速其技术的测试与商用。
Torc在新墨西哥州的测试车队已经在公共道路测试中产生了PB级的数据（1PB等于100万GB）。Torc有端到端的软件堆栈，收集和处理来自激光雷达、雷达和摄像头等众多传感器的原始数据。不仅测试路线和车队的规模不断扩大，新一代测试卡车还集成了更多高分辨率的传感器，可以加强更远距离的物体检测，这进一步增加了用于分析、仿真和机器学习的数据量级。
Torc公司首席执行官Michael Fleming说，”我们的下一代卡车测试车队将帮助我们快速提高自动驾驶能力，加速L4级自动驾驶卡车的商用。我们处理数据的能力必须能够跟上，无论是传输、存储还是扩大仿真的能力，都必须跟上。有了AWS，我们就有了一个值得信赖的解决方案，可以在我们需要的时候提供计算规模、传输速度和安全性。”
AWS汽车行业销售总监Wendy Bauer表示，”开发自动驾驶汽车的竞赛中，会从多种类型的传感器中产生巨大数量的数据。借助AWS，Torc公司的工程师就拥有了速度、灵活性和洞察力，能够进行设计测试、大规模运行仿真、以及利用广泛、高度专业化的计算实例类型来完善其实验。Torc的行业领先技术，结合AWS的可靠性、安全性以及在自动驾驶汽车开发方面的深厚专业知识，将使Torc保持领导者地位，并将自动驾驶卡车的好处带给社会。”
戴姆勒卡车自动驾驶技术群组（Torc是其下一部分）负责人Peter Vaughan Schmidt博士说，”我们相信，Torc和AWS之间的这种关系，将两个非常强大的团队凝聚在一起，是我们通往L4级自动驾驶卡车道路上的另一个里程碑。戴姆勒卡车的目标是实现自动驾驶卡车的安全投放，塑造整个卡车运输和物流行业的未来。”
AWS是一个强大的云解决方案
AWS一直是世界上以服务丰富、应用广泛而著称的云平台。AWS的服务组合不断扩展以支持几乎云上任意工作负载，目前提供了超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面，遍及24 个地理区域的77个可用区（AZ），并已公布计划在澳大利亚、印度、印度尼西亚、日本、西班牙和瑞士新建6个AWS区域、18个可用区。全球数百万客户，包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构都信赖AWS，通过AWS的服务强化其基础设施，提高敏捷性，降低成本。
Torc的L4级自动驾驶汽车系统利用车载计算机，实时处理传感器数据，并利用车载软件处理自动运行过程中的动态驾驶任务。Torc将利用AWS来提高其路测路线的数据传输效率，让其团队不断增强自动驾驶系统。Torc公司首席技术官Ben Hastings解释道，”对我们路测车队收集的海量数据进行摄取、存储和后处理，AWS是一个理想的平台。”
Torc的开发团队将利用AWS全面完成低要求和高要求的任务，以及远程团队之间的数据共享。Torc将利用多项AWS托管服务，例如用Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)来大规模运行仿真软件，用Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) 以及Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)智能分层，高效管理测试数据，并提供合规支持。AWS的这些服务集成，将使Torc能够传输海量数据，不但进行实际测试的日志分析，同时还为仿真和深度学习提供算力。
Hastings表示，”我们的软件使用合成场景和传感器数据重放的组合进行仿真测试。这些测试往往会集中进行，对计算资源产生显著的峰值需求。通过AWS，我们获得了可以动态扩展的解决方案，以满足工程和虚拟测试团队的需求，而无需购置和维护我们自己的数据中心。”
