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標題: DAIMLER旗下Torc Robotics採用AWS雲端服務加速SAE Level 4自動駕駛貨車的測試與研發 [10P] [列印本頁]

作者: 陳仁 時間: 2021-2-24 06:39:38 標題: DAIMLER旗下Torc Robotics採用AWS雲端服務加速SAE Level 4自動駕駛貨車的測試與研發 [10P]

日前，DAIMLER集團旗下無人駕駛新創科技公司Torc Robotics宣佈選擇AWS雲端服務作為其首選的雲端供應商，以滿足其大規模資料傳輸、儲存和運算的速度需求，為在美國新墨西哥州、維吉尼亞州部署下一代自動駕駛貨車測試車隊。隨著公司測試車隊規模、路線數量和感測器能力的提升，其在美國和德國的工程團隊對資料擷取和分析的需求與日俱增。

Torc是戴姆勒貨車（Daimler Truck AG）旗下的獨立子公司，負責將L4級自動駕駛系統商用化、並提供給貨車客戶。根據美國汽車工程師學會（SAE）的定義，在L4級自動駕駛系統下，車輛能夠在特定的營運條件下執行全部駕駛功能。

Torc Robotics執行長Michael Fleming（左）與DAIMLER卡車北美分公司執行長Roger Nielsen於Torc Robotics位於維吉尼亞州Blacksburg總部前合影。

AWS具備廣泛服務範疇，旨在提供快速且安全的資料傳輸、智慧分層儲存、託管式協調和分析工具，以及高性能的多核CPU和GPU運算，幫助Torc快速擴展其敏捷、低成本的開發平台，加速其技術測試與商用化。

Torc Robotics（右5）與DAIMLER卡車北美分公司（左5）高階主管們在Torc Robotics總部前合影。

Torc在新墨西哥州的測試車隊已於公共道路測試中產生PB級的資料（1PB等於100萬GB）。Torc有端到端的軟體堆疊，用於收集和處理來自光學雷達（LiDAR）、雷達和攝影機等眾多感測器的原始資料。不僅測試路線和車隊的規模不斷擴大，新一代測試貨車還整合更多高解析度的感測器以加強更遠距離的物體偵測，進一步增加了用於分析、模擬和機器學習的資料量級。

Torc Robotics執行長Michael Fleming

Torc執行長Michael Fleming表示：「下一代貨車測試車隊將幫助我們快速提高自動駕駛能力並加速L4級自動駕駛貨車的商用化。在處理資料方面，無論是傳輸、儲存還是擴大模擬的能力，都必須跟上。和AWS如此值得信賴的雲端供應商合作，得以在我們需要的時候確保運算規模、傳送速率和安全性。」

DAIMLER卡車北美分公司與Torc Robotics合作執行自動駕駛測試的車隊。

AWS汽車行業銷售總監Wendy Bauer表示：「開發自動駕駛汽車的競賽會從多種類型的感測器中產生龐大的資料量。透過AWS，Torc的工程師即可同時掌握速度、靈活性和洞察力，以進行設計測試、大規模執行模擬，以及利用廣泛、高度專業化的運算執行個體類型來完善其實驗。Torc的行業領先技術結合AWS的可靠性、安全性以及在自動駕駛汽車開發方面的深厚專業知識，將使Torc保持領導者地位，並將自動駕駛貨車的優勢提供給社會。」

DAIMLER卡車北美分公司與Torc Robotics合作執行自動駕駛測試的車隊。

戴姆勒貨車自動駕駛技術組（Torc是其下一部分）負責人Peter Vaughan Schmidt博士表示：「我們相信透過將Torc和AWS這兩個實力堅強的品牌團隊凝聚在一起，是我們通往L4級自動駕駛貨車道路上的另一個里程碑。戴姆勒貨車的目標是實現自動駕駛貨車的安全部屬，重新定義整個貨車運輸和物流行業的未來。」

AWS是一個強大的雲端解決方案

Torc的Level4自動駕駛汽車系統使用車載電腦即時處理感測器資料，並透過車載軟體處理自動運行過程中的動態駕駛任務。Torc將藉由AWS來提高其路測路線的資料傳輸效率，協助團隊持續增強自動駕駛系統。Torc技術長Ben Hastings提到：「AWS對路測車隊收集的海量資料進行蒐集、儲存和後處理是一個理想的平台。」

Torc的開發團隊將藉由AWS全面完成低需求和高需求的任務，以及遠端團隊之間的資料共用。Torc將使用多項AWS託管服務，如Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）大規模執行模擬軟體，Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA）以及Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）智慧分層，有效管理測試資料並提供合規支援。AWS的這些服務整合，將協助Torc傳輸海量資料，不但進行實際測試的日誌分析，同時還為模擬和深度學習提供運算能力。

Hastings表示：「我們的軟體使用合成場景和感測器資料重播的組合進行模擬測試，而這些測試往往會集中進行，針對運算資源產生明顯的尖峰需量。透過AWS取得動態擴展的解決方案，以滿足工程和虛擬測試團隊的需求，且無需購置和維護自己的資料中心。」

電動基礎設施補足續航憂慮，AUDI預測未來電動車續航力將愈來愈少

最近德系品牌AUDI正在大力宣傳品牌的電動計畫，在本月初也發表了E-Tron GT車型，也有考慮推出電動版本的R8，而隨後，更計畫電動化品牌下一代A4、A6、甚至整體陣容都將成為電動車型。

在許多計畫都正在進行同時，品牌也正在投入巨資以開發未來的電動車款，並投入研發更多新款車型及更高效的動力系統與電池組，期望單次充電之下即可提供更長遠的續航力；不過，品牌執行長Markus Duesmann表示，雖然像是TESLA等車廠已在續航力上面擁有優勢，但還是預測未來的電動車將提供愈來愈少的續航力。

執行長解釋，為了讓續航力愈來愈高而搭載大型電池，這種趨勢不一定會持續下去，畢竟之後將會有更多的充電基礎設施，客戶體驗也會變得愈來愈好，因此電動車的續航力勢必會下滑。

而且，當考慮到這些充電設施未來將改善，可更快進行收費與充電等過程，就表示續航力較小的電動車將有更多需求；目前，對於車廠來說，要從內燃引擎轉變到純電車型的研發與製造並不容易，且車主也仍必須適應新的電動車陣容選擇、新的電動車用車習慣。

同時，Duesmann補充到，像是現在，人們去加油站加油是很常見的，但電動車主相對來說並不是那麼多人，對於現在的電動車主來說，必須稍加調整，像是必須考慮電池續航力、尋找充電站而非加油站等，不過，一旦消費者習慣了，他預測，電池尺寸將再次下降，畢竟電池組會使汽車變得更笨重、更昂貴，車輛的體積也必須加大來容納更大的電池組。

另外，他也指出，品牌將專門打造未來電動車款，也就表示，車廠將不會僅將原本搭載內燃引擎的車款轉而改造、加裝了電池與電動馬達以推出電動車款，因此，電動化的未來消費者也能看到更多新車以及更多相關技術的出現。

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