日前，Torc Robotics宣佈選擇AWS雲端服務作為其首選的雲端供應商，以滿足其大規模資料傳輸、儲存和運算的速度需求，為在美國新墨西哥州和維吉尼亞州部署下一代自動駕駛貨車測試車隊。

Torc是戴姆勒貨車（Daimler Truck AG）旗下的獨立子公司，負責將L4級自動駕駛系統商用化、並提供給貨車客戶。根據美國汽車工程師學會（SAE）的定義，在L4級自動駕駛系統下，車輛能夠在特定的營運條件下執行全部駕駛功能。

AWS提供快速且安全的資料傳輸、智慧分層儲存、託管式協調和分析工具，以及高性能的多核CPU和GPU運算，幫助Torc快速擴展其敏捷、低成本的開發平台，加速其技術測試與商用化。

Torc在新墨西哥州的測試車隊已於公共道路測試中產生PB級的資料（1PB等於100萬GB）。Torc有端到端的軟體堆疊，用於收集和處理來自光學雷達（LiDAR）、雷達和攝影機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，新一代測試貨車還整合更多高解析度的感測器以加強更遠距離的物體偵測，進一步增加了用於分析、模擬和機器學習的資料量級。

Torc執行長Michael Fleming表示：「下一代貨車測試車隊將幫助我們快速提高自動駕駛能力並加速L4級自動駕駛貨車的商用化。在處理資料方面，無論是傳輸、儲存還是擴大模擬的能力，都必須跟上。和AWS如此值得信賴的雲端供應商合作，得以在我們需要的時候確保運算規模、傳送速率和安全性。」

AWS汽車行業銷售總監Wendy Bauer表示：「開發自動駕駛汽車的競賽會從多種類型的感測器中產生龐大的資料量。透過AWS，Torc的工程師即可同時掌握速度、靈活性和洞察力，以進行設計測試、大規模執行模擬，以及利用廣泛、高度專業化的運算執行個體類型來完善其實驗。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，並將自動駕駛貨車的優勢提供給社會。」

Torc的Level4自動駕駛汽車系統使用車載電腦即時處理感測器資料，並透過車載軟體處理自動運行過程中的動態駕駛任務。Torc將藉由AWS來提高其路測路線的資料傳輸效率，協助團隊持續增強自動駕駛系統。Torc技術長Ben Hastings提到：「AWS對路測車隊收集的海量資料進行蒐集、儲存和後處理是一個理想的平台。」

Torc使用多項AWS託管服務，如Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）大規模執行模擬軟體，Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（Amazon MWAA） 以及Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）智慧分層，有效管理測試資料並提供合規支援。AWS的這些服務整合，將協助Torc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運算能力。

Hastings表示：「我們的軟體使用合成場景和感測器資料重播的組合進行模擬測試，而這些測試往往會集中進行，針對運算資源產生明顯的尖峰需量。透過AWS取得動態擴展的解決方案，以滿足工程和虛擬測試團隊的需求，且無需購置和維護自己的資料中心。」