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      專云專用,汽車行業為什么需要專有化云服務?

      作者:編輯 ? 時間:2022-09-08 ? 瀏覽:人次

      隨著車企數字化轉型的深入,上云已成為業內普遍現象。根據研究機構Frostamp;Sullivan報告顯示,2021年云在汽車行業的應用比例已達到53.7,超過一半的企業已在云環境中開展了業務運營。

      然而,市場中的云服務紛繁復雜,企業上云之后,實際效果往往與預期目標有所偏差。如在研發端,不同云之間架構不統一、管理復雜;在運營端,需要與不同的云平臺進行連接、交互,由于數據不統一,流通受阻,難免影響運營與服務的效率。

      因此,深入各行各業,提供更貼合行業領域及企事業自身所需的專有云服務,已成為行業內的重要趨勢。比如金融、政府對安全性要求較高,長沙、陜西等政府采用華為政務云Stack,銀河證券、南京銀行采用阿里金融云,渤海銀行、國聯人壽采用平安保險云等。

      所謂專有云,是云服務商為客戶專門而建的資源獨享的云計算系統。它介于公有云與私有云之間,比公有云有更好的安全性,比私有云有更好的靈活性。

      具體來講,專有云分為兩種模式,專有模式和自建模式。

      專有模式,可以理解為是對公有云的延伸。它在公有云資源上進行物理隔離或者整合,從而實現公有云的專有化部署,如阿里云云盒、亞馬遜的Outposts、有孚網絡專有云。

      自建模式,可理解為自建機房,是在指定區域通過完全私有化的方式提供專有云平臺服務,它對企業的資金和技術實力要求非常高。

      與一般行業不同,汽車產業供應鏈更長、面臨的不確定性因素更多、產生的數據量更大、對專業度和安全度要求也更高,更需要專云專用。

      如從安全角度,汽車領域對數據的要求不同,需要針對行業特殊需求用專門的云服務進行定向處理。

      首先,智能網聯汽車在路上行駛,會產生并收集大量的個人信息、車牌、地理位置等數據,其不僅關系著個人隱私,還涉及國家安全,必須用專門的云上安全工具對數據進行分級、分類、清洗等脫敏處理。

      其次,智能汽車的數據還會直接影響駕駛安全。智能網聯汽車感知、分析、決策全依賴于數據驅動,若數據被篡改,會造成安全隱患。

      數據安全,已成為汽車行業急需解決的問題。近些年,國家也加強了對汽車數據的監管要求,如今年4月,國家市場監管總局等五部門發布了《關于試行汽車安全沙盒監管制度》,以完善智能汽車的安全監管方式。包括去年《個人信息保護法》、《數據安全法》等一系列政策法規出臺,都對數據的安全合規提出更高要求。

      此外,從專業角度來看,汽車行業對云上工具的定制化需求也更為明顯。

      比如自動駕駛車輛要實現量產落地,就需要大量的測試驗證。對此,業內普遍認為至少110億英里的測試里程,此距離相當于在太陽和地球之間往返50余次。如此大的測試體量,只能在仿真場景中才能完成。為了使測試結果盡可能貼近現實,這就要求不僅對仿真場景里建筑、道路等幾何還原,還要對路面摩擦系數、風阻系數等物理規律進行還原。要實現這些效果,都需要專業的自動駕駛仿真云平臺才能完成。

      專有云解決方案是云計算的下一個風口,國內車企對專有云的需求迫切,然而在行業內,針對汽車行業特色定制的專有云市場才剛剛起步。

      前段時間,騰訊發布了行業首個專為智能汽車打造的專有云平臺——騰訊智能汽車云。

      與普通的汽車云相比,騰訊智能汽車云的專有性更強。在專屬性方面,它是專門針對智能汽車與自動駕駛領域而建設的專有云平臺,并在上海開設了華東專區,不僅提供了全棧物理隔離,保障數據安全可信、自主可控,還針對行業通用需求和痛點,將云上組件進行定向優化。

      又如在技術先進性方面,騰訊智能汽車云提供了GooseFS存儲加速服務,能夠使加速性能提高10倍,對于自動駕駛的數據處理,能降低70的標注成本等;此外,在彈性和兼容性方面,車企還可享受和公有云一致的資源彈性和開放性,并可以個性化定制創新。

      騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在中國汽車產業發展(泰達)國際論壇上表示:“云正在成為重要生產力,騰訊將以云為核心,為汽車產業提供以數據驅動的車云一體化基礎設施,針對汽車行業特性的業務解決方案,助力車企構建自己的數字化底座和完整的業務服務能力?!?/p>

      專云專用,是車企的最佳選擇,不僅能讓車企享受公有云的既有資源、高穩定、靈活拓展、成本低等優勢,同時又可享受私有云的專屬與安全,讓車企“魚”與“熊掌”兼得。未來,針對汽車行業而定制的專有云,將會給車企帶來強勁的增量價值。

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      啊…学长我们换个地方做!

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