在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的賦能下，各行業(yè)正在全面擁抱云上創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑。同時(shí)，云計(jì)算也為企業(yè)的海外業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)幍昧讼葯C(jī)。

“云計(jì)算給游戲行業(yè)帶來了深刻的變革，游戲公司可以借助領(lǐng)先的云技術(shù)，開發(fā)高品質(zhì)的游戲，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的運(yùn)營以及乘云出海獲得先發(fā)優(yōu)勢，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展，”亞馬遜云科技中國區(qū)數(shù)字原生事業(yè)部總經(jīng)理梁巖如是說。

可以說，云原生概念的提出確實(shí)給中國游戲行業(yè)帶來了發(fā)展的春天。

但從目前來看，經(jīng)過幾年的高速發(fā)展之后，中國云游戲市場逐漸趨于飽和，在這種情況下，諸多云游戲廠商試圖借助云計(jì)算的東風(fēng)開始將觸角伸向了海外市場。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，今年4月份Data.ai發(fā)布的2022年Level Up全球52強(qiáng)排行榜里，有17家是來自于中國，入圍數(shù)量首次超過美國，目前位列世界榜首的位置。由此可見，中國游戲行業(yè)正在經(jīng)歷新一輪的全球化浪潮，在這一過程中，諸多游戲廠商在構(gòu)建、運(yùn)行和增長三個(gè)環(huán)節(jié)也提出了新需求：

第一，游戲開發(fā)者需要專門構(gòu)建的服務(wù)和解決方案。很多大型的游戲，千萬級(jí)的并發(fā)用戶在全球共同參與游戲，這里面對(duì)整個(gè)平臺(tái)的要求、對(duì)服務(wù)的要求都是專門和特殊的。

第二，開發(fā)者需要盡可能以最低的成本將全世界各個(gè)地方的千萬級(jí)的用戶聚集在一起，這中間對(duì)整個(gè)基礎(chǔ)資源有更強(qiáng)的要求，涉及大體量級(jí)的數(shù)據(jù)的處理以及毫秒級(jí)的延時(shí)要求。

第三，越來越多的游戲廠商更愿意把精力花在如何去構(gòu)建一個(gè)更有趣的、更創(chuàng)新的游戲本身，而不愿意花過多精力維護(hù)和管理IT的基礎(chǔ)設(shè)施。

中國游戲行業(yè)的轉(zhuǎn)型知易行難，同時(shí)愛出海的大環(huán)境下也衍生出了不少困難挑戰(zhàn)，以三七互娛為例，據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，三七互娛在全球化業(yè)務(wù)的拓展中就曾面臨過巨大的挑戰(zhàn)：

• 首先，運(yùn)維成本高。全球業(yè)務(wù)快速增長，導(dǎo)致服務(wù)器部署難度越來越高，運(yùn)維工作越來越復(fù)雜，成本急劇攀升。
  

• 其次，標(biāo)準(zhǔn)化改造困難。不同地區(qū)游戲的策略和邏輯不同，在不同地區(qū)發(fā)行游戲，需搭建不同的發(fā)行平臺(tái)。隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展，平臺(tái)越來越多，對(duì)于一個(gè)平臺(tái)的架構(gòu)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的改造變得很困難。
  

• 再者，可擴(kuò)展性遇到瓶頸。在業(yè)務(wù)快速增長時(shí)，平臺(tái)的可擴(kuò)展性受阻。
  

但困難遠(yuǎn)不止于此，游戲行業(yè)除了以上幾項(xiàng)挑戰(zhàn)外，最大的挑戰(zhàn)在于“安全合規(guī)”。正所謂“安全是公司每個(gè)人的責(zé)任，不只是CEO的責(zé)任，也不只是公司安全團(tuán)隊(duì)的責(zé)任，而是公司每個(gè)人的責(zé)任?！?/span>

TapTap開發(fā)者服務(wù)負(fù)責(zé)人江宏提到，“安全合規(guī)是讓游戲出海開發(fā)者非常頭疼的問題，不同地區(qū)、國家都有各自不同且嚴(yán)格的法律法規(guī)要求。對(duì)于游戲等需要使用大量云服務(wù)的行業(yè)而言，選擇在安全合規(guī)方面最有保障的云提供商，能夠讓自己需要做的事情變得最少，后面可能的風(fēng)險(xiǎn)變得最低。所以我覺得這將是一種趨勢，頭部的云提供商將會(huì)獲得更多的用戶?！?/span>

計(jì)世資訊首席分析師任偉巍對(duì)此表示，“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，安全和合規(guī)是上云和用云的基石。越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到構(gòu)建云安全戰(zhàn)略是一項(xiàng)持續(xù)性工作，需要有自上而下的頂層設(shè)計(jì)，要以安全為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建云上應(yīng)用。

云原生概念出來后，大量行業(yè)選擇將業(yè)務(wù)遷至云上，安全合規(guī)顯然就成了各行業(yè)老生常談的話題，對(duì)于游戲廠商甚至于其他行業(yè)的企業(yè)而言，找一家靠譜的云服務(wù)商就顯得尤為重要。

據(jù)了解，三七互娛從自身遇到的困難出發(fā)，在亞馬遜云科技覆蓋全球的云基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)同步解決方案和應(yīng)用加速服務(wù)非常便利地實(shí)現(xiàn)了“全球同服”的游戲后臺(tái)架構(gòu)部署。37Games把整個(gè)平臺(tái)遷移到全球平臺(tái)在使用了Amazon CloudFront之后，歐洲的法國、德國和美國的用戶訪問新加坡的節(jié)點(diǎn)，中位數(shù)的延遲能夠降低600毫秒，加速保證各地玩家都能獲得幾乎一致的順暢體驗(yàn)。

大幅降低運(yùn)維成本，采用亞馬遜云科技的托管服務(wù)，管理數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)實(shí)例，大大降低了運(yùn)維的管理成本，提高了組件的穩(wěn)定性。

對(duì)此，念力科技CEO范子瑜提到，基于亞馬遜云科技，我們僅花費(fèi)1周時(shí)間遷移至Arm架構(gòu)，將云游戲的調(diào)度成本降低了20%，云游戲的運(yùn)行成本降低了30%。

實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化改造，37Games對(duì)整個(gè)架構(gòu)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化改造，摒棄了原來基于IDC的架構(gòu)方案，最大化地應(yīng)用云原生和標(biāo)準(zhǔn)性的架構(gòu)。在完成架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化之后，37Games還利用Amazon Redshift等服務(wù)搭建了大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和對(duì)一些比較大的報(bào)告的離線分析，提升了對(duì)游戲數(shù)據(jù)分析的效率和整個(gè)平臺(tái)的競爭力。

快速擴(kuò)容，基于亞馬遜云科技的全球統(tǒng)一架構(gòu)以及公有云的彈性能力，37Games實(shí)現(xiàn)了快速擴(kuò)容。

相對(duì)于游戲行業(yè)而言，汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也是相當(dāng)火熱的一個(gè)話題。艾瑞咨詢研究總監(jiān)、云服務(wù)產(chǎn)業(yè)研究部門負(fù)責(zé)人王成峰表示：“汽車行業(yè)在近些年發(fā)生了深刻的變革，正在從以往的交通工具逐漸升級(jí)為更多智能終端屬性的產(chǎn)品，從而推動(dòng)了汽車產(chǎn)業(yè)從研發(fā)設(shè)計(jì)到營銷運(yùn)營等全場景的革新。

在亞馬遜云看來，自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、軟件定義汽車代表著汽車產(chǎn)品數(shù)字化三大最重要的場景，同時(shí)這三大場景也將對(duì)整個(gè)汽車企業(yè)提出嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

“無論你是利用自動(dòng)駕駛、還是車聯(lián)網(wǎng)，或者軟件定義汽車，最終目標(biāo)是希望跟客戶有更直接的互動(dòng)，拿到更多的數(shù)據(jù)，并通過這些數(shù)據(jù)來指導(dǎo)在車輛生命周期里如何提供客戶真正會(huì)買單的服務(wù)。” 亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡認(rèn)為，在車廠和客戶之間的整個(gè)生命周期里，給客戶不斷提供增值服務(wù)，是很多車廠正在探索的方向。

那么，整車廠如何站在客戶的角度去思考，如何以反向思維能力提供車輛的全生命周期服務(wù)，可能會(huì)涉及到三個(gè)技術(shù)路線：

1. 向新的集中化的汽車電子電氣架構(gòu)去轉(zhuǎn)變，真正讓車端的算力達(dá)到一個(gè)非常高的級(jí)別；
   

2. 在一個(gè)新的電子電氣架構(gòu)基礎(chǔ)上有一個(gè)軟件定義汽車的平臺(tái)，真正跨車和云做大量的軟件開發(fā)工作；
   

3. 更好的利用數(shù)據(jù)，無論是車聯(lián)網(wǎng)還是自動(dòng)駕駛，其實(shí)本質(zhì)上都是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件開發(fā)流程。
   

簡言之，傳統(tǒng)整車廠會(huì)從原本的汽車制造和銷售向在整個(gè)用戶車輛生命周期里面去提供各種服務(wù)的模式轉(zhuǎn)型。

其實(shí)現(xiàn)在有很多整車廠已經(jīng)有了明顯優(yōu)勢，比如市場保有量、品牌知名度、產(chǎn)品線豐富度、產(chǎn)品的影響力以及銷售服務(wù)渠道等。當(dāng)然，在面臨“新四化”的趨勢里，整車廠在一些方面需要借助外力來完成，比如說軟件開發(fā)能力、軟件的迭代速度、DevOps、算法、軟件應(yīng)用的生態(tài)構(gòu)建的過程等。

那么，在技術(shù)相好的發(fā)展趨勢下，汽車行業(yè)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供更貼近用戶體驗(yàn)的全生命周期服務(wù)？

在亞馬遜云科技看來，助力汽車行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新加速和轉(zhuǎn)型，在汽車的研發(fā)、創(chuàng)新、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈到市場營銷，到智能網(wǎng)聯(lián)，再到終端用戶的服務(wù)和應(yīng)用等方面都能提供相關(guān)服務(wù)。

以自動(dòng)駕駛為例，麥肯錫報(bào)告預(yù)測，到2040年，自動(dòng)駕駛汽車和相關(guān)的移動(dòng)出行市場會(huì)達(dá)到2萬億美元，這是非常大的市場。同時(shí)，在這一過程中自動(dòng)駕駛行業(yè)的應(yīng)用范圍也在從乘用車擴(kuò)展到干線物流，甚至最后一公里的交付。

但實(shí)際情況是，理想中的自動(dòng)駕駛的成熟度和今天看到的現(xiàn)實(shí)相比，實(shí)際上還是有很長的路要走。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也在經(jīng)歷從早期的實(shí)驗(yàn)，到中長期的規(guī)?；a(chǎn)的過渡。

因?yàn)樽詣?dòng)駕駛是基于深度學(xué)習(xí)的，既然是基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛的算法，就需要持續(xù)不斷地去收集長尾里面的一些不常見案例Corner case的數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)像燃料一樣去喂給算法、去不停迭代算法。所以基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛軟件，一定是一個(gè)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)，反復(fù)迭代。

從數(shù)據(jù)的采集到存儲(chǔ)，到數(shù)據(jù)的預(yù)處理分析，到數(shù)據(jù)的標(biāo)注、模型訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證，再到最后的部署發(fā)布，會(huì)涉及一系列的工具鏈。另外，無論是自研還是整合現(xiàn)有的工具，都會(huì)面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，那就是工具鏈之間的割裂和數(shù)據(jù)孤島問題，而基于云，或者說圍繞數(shù)據(jù)湖去整合工具鏈的時(shí)候，可以從容應(yīng)對(duì)自動(dòng)駕駛開發(fā)流程過程中遇到的挑戰(zhàn)。

開發(fā)的環(huán)節(jié)中使用到的工具就是工具鏈，亞馬遜云科技認(rèn)為，工具鏈的效率會(huì)決定自動(dòng)駕駛的開發(fā)效率。對(duì)于很多車企來說，開發(fā)工具鏈并不應(yīng)該是它的核心競爭力，有一些車企希望更快地整合現(xiàn)成的工具鏈，把Data Pipeline快速跑通。

同時(shí)，無論是自研還是整合現(xiàn)有的工具鏈，都會(huì)面臨一個(gè)挑戰(zhàn)，就是工具鏈之間的割裂和數(shù)據(jù)孤島，而當(dāng)在云上圍繞自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)湖去整合工具鏈的時(shí)候，就可以有效地解決數(shù)據(jù)孤島的問題。

此外，在自動(dòng)駕駛開發(fā)流程中也會(huì)遇到一些具體的挑戰(zhàn)，比如海量的數(shù)據(jù)和傳輸、海量數(shù)據(jù)的低成本存儲(chǔ)、預(yù)處理和分析、復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練、仿真驗(yàn)證。

以復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練為例，當(dāng)數(shù)據(jù)處理完成以后，下一步是數(shù)據(jù)標(biāo)注，無論是做2D、3D的標(biāo)注、聯(lián)合標(biāo)注還是車道線的標(biāo)注，在以深度學(xué)習(xí)為主的感知模型中，需要向模型“喂養(yǎng)”海量的標(biāo)注為有“真值（Ground Truth）”的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，標(biāo)注里最頭疼的是質(zhì)量價(jià)格比。

‘拿自動(dòng)化輔助標(biāo)注再配合專業(yè)的人力資源，去提升質(zhì)量價(jià)格比’是業(yè)界比較流行的方法。

而在模型開發(fā)階段，無論是從特征工程、模型訓(xùn)練，再到超參的調(diào)優(yōu)和模型的調(diào)試，其實(shí)需要非常復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端的集成開發(fā)環(huán)境，同時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)需要花大量的人力和經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)多個(gè)訓(xùn)練任務(wù)，針對(duì)一堆的GPU的計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)度、管理，聽起來都非常麻煩。

Amazon SageMaker就是一個(gè)全托管端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)集成開發(fā)環(huán)境，它可以幫助自動(dòng)駕駛公司或者是車企，把復(fù)雜的模型開發(fā)和訓(xùn)練的超級(jí)復(fù)雜的工作流串起來，真正的目的是讓算法工程師把精力投入在高質(zhì)量的模型的構(gòu)建和迭代上，不浪費(fèi)時(shí)間去管底層的資源，真正做到把好鋼用在刀刃上。

除此之外，亞馬遜云科技在存儲(chǔ)、計(jì)算、數(shù)據(jù)湖、AI/ML、CI/CD等方面都有了豐富的應(yīng)用，可以為車企和自動(dòng)駕駛公司在整合工具鏈的時(shí)候提供強(qiáng)大的平臺(tái)支持能力。諸如豐田、Mobileye、Uber、Lyft、Zoox等都使用了亞馬遜云服務(wù)。

無論是今天我們提到的游戲行業(yè)，還是汽車行業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型和出海都不是一蹴而就的，都需要時(shí)間的反復(fù)驗(yàn)證的實(shí)踐去論證和解決。

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