台湾新创Turing Drive利用AWS加速实现自驾车愿景

IDC预测 ，2020到2024年全球L1至L5等级自驾车的年复合成长率将达18.3%。随着5G技术与基础建设在台持续演进与普及，这一全球趋势也不断影响台湾自驾车市场的发展。台湾本土自驾车新创公司台湾智能驾驶(Turing Drive)就在透过AWS的云端科技及其在台设立的AWS IoT Lab物联网实验室资源，提升处理来自车辆、道路和交通号志等庞大数据的效率，让团队不断精进新时代的自动驾驶技术，打造安全的自驾车产品。

Turing Drive的技术核心为CPU、GPU平行运算，并且在结合GPS、激光雷达、雷达、影像、车体惯性导航等优势下，以数据融合定位技术为客户提供最佳应用方案。自创立以来，一路从封闭环境的桃园农业博览会、台中丽宝乐园，到台北信义路公车专用道和桃园青埔中型自驾巴士的开放式场域，一步步在多种实际道路场景中累积上路经验。

Turing Drive的应用方案服务不同用户，而不同用户都会使用不同厂牌提供的硬件，造成在实际操作时遇到诸多棘手问题，而AWS IoT Lab物联网实验室团队透过动手实作协助客户解决各类场域问题，经过多次测试和验证提供给客户定制化的范例程序码交付(code delivery)。

本次就帮助Turing Drive正确使用和搭配不同厂商的硬件方案以达到最大效益。Turing Drive使用AWS IoT Device SDK，透过MQTT over TLS1.2安全机制加密协定与AWS IoT Core连结，在安全的环境下让开发团队能够线上登入自驾车系统做软件更新或回收数据等指令，大幅缩短开发和调校程序的时间，解决工程师必须到现场插拔硬盘的流程。

其次，创新自动驾驶技术的过程中，有效管理并应用蒐集来的大量数据极其重要。每辆配备进阶传感器的汽车，每小时最多可以产生2TB的数据，以人工处理实体硬盘的数据存取已不再有效率。因此，在AWS IoT Lab物联网实验室建议下，Turing Drive选择 AWS IoT Core服务，在无需布建与管理服务器的情况下，将装置数据及传感器数据连线集中串联至云端，让团队能省去数周甚至数月的时间，在几天之内就可以完成网络服务布建，从而能更快地整理数据库中的数据，持续优化自驾车路线。

最后，在自驾车运行所录制的影像数据处理上，Turing Drive运用Amazon Kinesis Video Streams(Amazon KVS)，安全且便利地将终端装置的影像数据传到AWS云端，运用机器学习进行分析处理，让Turing Drive不用再耗费人力传输影像数据，也帮助开发团队更轻松地运用后续数据。

Turing DriveCEO沈大维认为，在未来十至二十年，新时代的智能车辆会趋向平台化发展，除了智能城市的硬件环境外，AWS云端服务也是不可或缺的一环，这是因爲云端技术可以帮助建构数码基础设施，整合道路号志及车辆运行数据。

沈大维表示：「数码基础设施透过云端服务与不同的载具、路口设备、号志等交通管理的中心结合应用，才能将手中握有的数据及取得的洞察发挥最大化效用。借助AWS IoT Lab物联网实验室服务和经验，我们大幅提升了研发自动驾驶技术的时间及效率。Turing Drive会持续透过AWS推动新时代智能车辆的数码基础设施産品。」