打造自动驾驶汽车不再仅仅是传感器和软件的问题。它已经演变成对企业管理海量数据、运行大规模仿真以及在车辆上路前验证数百万种场景下安全性的考验。对于致力于自动驾驶系统的汽车公司而言，大规模测试和重新训练模型的能力如今与车辆本身同等重要。
这种转变有助于解释为什么云基础设施对自动驾驶系统的开发至关重要。训练和验证自动驾驶系统需要低延迟计算、高吞吐量数据处理以及在不断变化的环境下进行重复测试的能力。本地部署的系统通常难以满足这种需求，尤其是在开发周期长达数年的情况下。
Aumovio 就是一家采用这种策略的公司，它利用云计算和人工智能工具来支持其自动驾驶汽车项目。该公司选择亚马逊云服务 (AWS) 作为其首选云服务提供商，依靠其基础设施来支持仿真、测试和人工智能驱动的开发工作流程。
Aumovio计划将智能体和生成式人工智能集成到其开发流程中，旨在加快制造商构建和测试自主系统的速度。这些工具旨在支持仿真设计、软件测试和数据分析等任务，随着系统变得越来越复杂，这些领域的开发周期可能会延长。
这套云端解决方案将应用于一个与自动驾驶卡车相关的客户项目中。Aumovio 的 Aurora 自动驾驶卡车计划于 2027 年投产。该系统包含一台备用计算机，用于在主系统发生故障时接管运行，这体现了对安全关键系统冗余性的重视。作为验证流程的一部分，Aurora Driver 已满足超过 10,000 项要求，并在 AWS 基础设施上运行了 450 万次测试。
“我们与 AWS 的合作是我们引领自动驾驶转型战略的基石，”Aumovio 执行董事会成员兼自动驾驶业务领域负责人 Ismail Dagli 表示。
“我们正在打造一个结合云基础设施、人工智能技术和汽车行业专业知识的解决方案，能够高效地将复杂信息环境下的数据转化为可执行的洞察。此次合作不仅旨在加速客户的开发进程，更旨在助力提升自动驾驶领域的安全性、效率和创新能力。”
从企业角度来看，这些数字与其说是营销噱头，不如说是规模的象征。在自动驾驶领域，进行数百万次测试已不再罕见。关键在于团队如何快速地重复这些测试、更改输入并评估结果，而无需每次都重建基础设施。云平台使这种迭代变得更加容易，尽管成本和长期依赖性仍然是需要考虑的问题。
这一趋势并非仅限于一家公司或一个项目。自动驾驶系统与其它领域使用的大型人工智能模型有相似之处，即随着训练数据和计算能力的增加，性能也会提升。Waymo 的研究人员表示，到 2025 年中期，自动驾驶汽车的扩展规律与大型语言模型类似，即增加数据和计算能力会带来可衡量的性能提升。
这种逻辑促使更多汽车公司转向大型云服务提供商，这些提供商运营着全球范围内的GPU集群，并提供灵活的容量。宝马公司在2023年表示，将把其自动驾驶汽车数据迁移到AWS，理由是需要处理日益增长的传感器数据和仿真工作负载。
对于汽车行业以外的企业而言，此次事件的意义不在于自动驾驶汽车本身，而在于人工智能发展正在发生怎样的变化。安全验证、冗余和可重复测试正逐渐成为在实际环境中运行的人工智能系统的标准要求。云基础设施或许无法解决所有挑战，但它已成为一种切实可行的规模管理方式，避免团队过早地被固定的硬件选择所束缚。
“在AWS，我们相信自动驾驶的未来不仅仅在于技术，更在于赋能我们的合作伙伴，让他们能够大规模地兑现更安全、更高效的交通运输的承诺，”AWS汽车与制造业务总经理Ozgur Tohumcu表示。“我们与Aumovio和Aurora的合作正是这一愿景的体现，它将AWS的人工智能和云基础设施与Aumovio的汽车专业知识相结合，帮助Aurora在保持严格安全标准的同时，扩展自动驾驶卡车的规模。”
Aumovio本身是一家相对较新的独立公司。它于2025年9月从大陆集团分拆出来，总部位于德国法兰克福。其基于云的AI开发模式反映了更广泛的行业现实：如今，构建自动驾驶系统不仅取决于车辆硬件的进步，也同样取决于数据和计算的管理方式。
