日前，Torc Robotics宣布选择AWS云端服务作为其首选的云端供应商，以满足其大规模资料传输、储存和运算的速度需求，为在美国新墨西哥州和维吉尼亚州部署下一代自动驾驶货车测试车队。

Torc是戴姆勒货车（Daimler Truck AG）旗下的独立子公司，负责将L4级自动驾驶系统商用化、并提供给货车客户。根据美国汽车工程师学会（SAE）的定义，在L4级自动驾驶系统下，车辆能够在特定的营运条件下执行全部驾驶功能。

AWS提供快速且安全的资料传输、智慧分层储存、托管式协调和分析工具，以及高性能的多核CPU和GPU运算，帮助Torc快速扩展其敏捷、低成本的开发平台，加速其技术测试与商用化。

Torc在新墨西哥州的测试车队已於公共道路测试中产生PB级的资料（1PB等於100万GB）。Torc有端到端的软体堆叠，用於收集和处理来自光学雷达（LiDAR）、雷达和摄影机等众多感测器的原始资料。不仅测试路线和车队的规模不断扩大，新一代测试货车还整合更多高解析度的感测器以加强更远距离的物体侦测，进一步增加了用於分析、模拟和机器学习的资料量级。

Torc执行长Michael Fleming表示：「下一代货车测试车队将帮助我们快速提高自动驾驶能力并加速L4级自动驾驶货车的商用化。在处理资料方面，无论是传输、储存还是扩大模拟的能力，都必须跟上。和AWS如此值得信赖的云端供应商合作，得以在我们需要的时候确保运算规模、传送速率和安全性。」

AWS汽车行业销售总监Wendy Bauer表示：「开发自动驾驶汽车的竞赛会从多种类型的感测器中产生庞大的资料量。透过AWS，Torc的工程师即可同时掌握速度、灵活性和洞察力，以进行设计测试、大规模执行模拟，以及利用广泛、高度专业化的运算执行个体类型来完善其实验。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，并将自动驾驶货车的优势提供给社会。」

Torc的Level4自动驾驶汽车系统使用车载电脑即时处理感测器资料，并透过车载软体处理自动运行过程中的动态驾驶任务。Torc将藉由AWS来提高其路测路线的资料传输效率，协助团队持续增强自动驾驶系统。Torc技术长Ben Hastings提到：「AWS对路测车队收集的海量资料进行搜集、储存和後处理是一个理想的平台。」

Torc使用多项AWS托管服务，如Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）大规模执行模拟软体，Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA） 以及Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）智慧分层，有效管理测试资料并提供合规支援。AWS的这些服务整合，将协助Torc传输海量资料，不但进行实际测试的日志分析，同时还为模拟和深度学习提供运算能力。

Hastings表示：「我们的软体使用合成场景和感测器资料重播的组合进行模拟测试，而这些测试往往会集中进行，针对运算资源产生明显的尖峰需量。透过AWS取得动态扩展的解决方案，以满足工程和虚拟测试团队的需求，且无需购置和维护自己的资料中心。」