日前，Torc Robotics公司已經選擇亞馬遜雲服務（AWS）作為其首選的雲服務商，以滿足其大規模資料傳輸、儲存和計算的速度要求，以備在美國新墨西哥州和弗吉尼亞州部署其下一代自動駕駛卡車測試車隊。隨著公司測試車隊規模、路線數量和感測器能力的增長，其在美國和德國的工程團隊對資料攝取和分析的需求與日俱增。
Torc將在新墨西哥州和弗吉尼亞州部署其新一代自動駕駛卡車測試車隊
Torc是戴姆勒卡車旗下的獨立子公司，負責將L4級自動駕駛系統商用化、並提供給卡車客戶。根據汽車工程師協會（SAE）的定義，在L4級自動駕駛系統下，車輛能夠在特定的運營條件下執行全部駕駛功能。
亞馬遜雲服務具備廣泛的能力，旨在提供快速而安全的資料傳輸、智慧分層儲存、託管式的編排和分析工具，以及高效能的多核CPU和GPU計算，可以幫助Torc快速擴充套件其敏捷、低成本的開發平臺，加速其技術的測試與商用。
Torc在新墨西哥州的測試車隊已經在公共道路測試中產生了PB級的資料（1PB等於100萬GB）。Torc有端到端的軟體堆疊，收集和處理來自鐳射雷達、雷達和攝像頭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，新一代測試卡車還集成了更多高解析度的感測器，可以加強更遠距離的物體檢測，這進一步增加了用於分析、模擬和機器學習的資料量級。
Torc公司執行長Michael Fleming說，"我們的下一代卡車測試車隊將幫助我們快速提高自動駕駛能力，加速L4級自動駕駛卡車的商用。我們處理資料的能力必須能夠跟上，無論是傳輸、儲存還是擴大模擬的能力，都必須跟上。有了AWS，我們就有了一個值得信賴的解決方案，可以在我們需要的時候提供計算規模、傳輸速度和安全性。"
AWS汽車行業銷售總監Wendy Bauer表示，"開發自動駕駛汽車的競賽中，會從多種型別的感測器中產生巨大數量的資料。藉助AWS，Torc公司的工程師就擁有了速度、靈活性和洞察力，能夠進行設計測試、大規模執行模擬、以及利用廣泛、高度專業化的計算例項型別來完善其實驗。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，並將自動駕駛卡車的好處帶給社會。"
戴姆勒卡車自動駕駛技術群組（Torc是其下一部分）負責人Peter Vaughan Schmidt博士說，"我們相信，Torc和AWS之間的這種關係，將兩個非常強大的團隊凝聚在一起，是我們通往L4級自動駕駛卡車道路上的另一個里程碑。戴姆勒卡車的目標是實現自動駕駛卡車的安全投放，塑造整個卡車運輸和物流行業的未來。"
AWS是一個強大的雲解決方案
AWS一直是世界上以服務豐富、應用廣泛而著稱的雲平臺。AWS的服務組合不斷擴充套件以支援幾乎雲上任意工作負載，目前提供了超過200項全功能的服務，涵蓋計算、儲存、資料庫、聯網、分析、機器人、機器學習與人工智慧、物聯網、移動、安全、混合雲、虛擬現實與增強現實、媒體，以及應用開發、部署與管理等方面，遍及24 個地理區域的77個可用區（AZ），並已公佈計劃在澳大利亞、印度、印度尼西亞、日本、西班牙和瑞士新建6個AWS區域、18個可用區。全球數百萬客戶，包括髮展迅速的初創公司、大型企業和領先的政府機構都信賴AWS，透過AWS的服務強化其基礎設施，提高敏捷性，降低成本。
Torc的L4級自動駕駛汽車系統利用車載計算機，實時處理感測器資料，並利用車載軟體處理自動執行過程中的動態駕駛任務。Torc將利用AWS來提高其路測路線的資料傳輸效率，讓其團隊不斷增強自動駕駛系統。Torc公司首席技術官Ben Hastings解釋道，"對我們路測車隊收集的海量資料進行攝取、儲存和後處理，AWS是一個理想的平臺。"
Torc的開發團隊將利用AWS全面完成低要求和高要求的任務，以及遠端團隊之間的資料共享。Torc將利用多項AWS託管服務，例如用Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)來大規模執行模擬軟體，用Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) 以及Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)智慧分層，高效管理測試資料，並提供合規支援。AWS的這些服務整合，將使Torc能夠傳輸海量資料，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算力。
Hastings表示，"我們的軟體使用合成場景和感測器資料重放的組合進行模擬測試。這些測試往往會集中進行，對計算資源產生顯著的峰值需求。透過AWS，我們獲得了可以動態擴充套件的解決方案，以滿足工程和虛擬測試團隊的需求，而無需購置和維護我們自己的資料中心。"
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