AWS 上的宝马集团

在 AWS re:Invent 2023 上，宝马集团车外架构负责人 Jens Kohl 谈论了该公司的 450 个 DevOps 团队如何通过 AWS 和生成人工智能（AI）来提高服务的质量和可靠性，以及 Amazon Bedrock 如何通过内置安全性提供对基础模型的访问以实现创新。

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与许多全球汽车制造商一样，宝马集团必须以多种不同的语言管理业务运营。公司总部位于德国，拥有 120,000 名员工，在 15 个国家/地区的 31 家制造工厂组装汽车和摩托车。为了在整个制造生命周期中员工开展有效沟通，公司需要准确、高质量的机器翻译。宝马集团使用 Amazon Translate 将翻译时间减少 75% 以上，同时提升翻译速度和质量。

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AWS On Air 主持人 Jenna Pederson 邀请宝马集团预测分析经理 Maik Leuthold；宝马集团高级分析技术项目负责人 Nick Harmening；以及波士顿咨询集团 (BCG) 数据科学副总监 Jonas Hiltrop，共同讨论 AWS 和 BCG 如何实施机器学习应用程序，以根据历史采用率预测未来客户对宝马集团车辆特殊设备和选购件的采用率。

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云数据中心是宝马集团实现创新的基础。云数据中心产品负责人 Ruben Simon 表示，集中式数据处理帮助宝马确保数千名员工能够灵活地访问数据，让他们能够自由、安全地追求新想法。在 re: Invent 2023 上，看看 Simon 对强大的数据治理、宝马集团和 AWS 的其他看法。

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宝马集团车外架构主管 Jens Kohl 为该公司每天可靠处理 2000 万辆汽车车队的 120 亿个请求感到自豪。Kohl 在 re:Invent 2023 上向观众讲述了如何使用 AWS Config 和 AWS Security Hub 等服务来维护端到端的安全性和合规性。

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数据保护是第一要务。

为了跟上联网汽车数量的快速增长，宝马集团在 2017 年为内部用户设立了一个中央访问点，供内部用户访问车辆生成数据。为此，宝马集团采取了一系列措施，确保通过既定流程，在公司运营所在的所有市场中，根据数据隐私要求保护和安全处理客户数据。

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宝马集团语音体验部主要产品负责人 Patrick Prang 及其团队正在使用 Amazon Alexa 提供下一代车载语音。在 re:Invent 2023 上，Prang 谈论了 MINI 智能个人助手如何建立牢固的品牌联系并让 MINI 车主轻松使用新功能。

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宝马集团与高通合作，使用 AWS 人工智能工具、参考架构和框架构建了一个开发自动驾驶功能的平台。在本次会议上，云解决方案架构师 Jörg Krebs 谈论了将 BMW 的开发团队与高通和 AWS 的力量相结合所实现的创新速度。

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All Things Automotive 与宝马集团的联网汽车平台架构师 Philipp-Peter Altmann 谈论了该公司如何在 AWS 上构建其最新的操作系统。在这次开发人员的深入研究中，Altmann 与 AWS 的首席解决方案架构师 Christian Mueller 一起展示了可轻松访问的基于浏览器的系统，该系统正在改变驾驶员体验以及为其提供支持的架构。

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云优先对宝马集团意味着什么？ 向该公司负责电子和软件的高级副总裁Christoph Grote 博士寻求答案。Grote 与 All Things Automotive 讨论了云如何使软件定义车辆以及信息娱乐、高级驾驶辅助系统（ADAS）等各种理念成为可能。

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宝马集团与 AWS 专业服务团队合作，并使用完全托管的机器学习服务 Amazon SageMaker 开发其云数据中心，该平台每天处理来自数百万辆车辆的数 TB 数据。在 AWS re:Invent 2023 上，宝马团队讨论了该中心背后的架构，以及整个公司的用户如何通过从中获得的见解来改进决策。

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由于全球半导体短缺影响了整个汽车行业，宝马集团求助于 AWS 专业服务团队来帮助寻找数据驱动的解决方案。数据科学家 Dennis Winter 和 genAI/高级分析经理 Maik Leuthold 探讨了这一供应链挑战如何促使集团在短短 3 个月内开发出一个分析平台来跟踪生产、市场和供应商数据。

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宝马集团使用 Amazon QuickSight 以及公司的中央数据平台云数据中心来大规模获取商业情报。云数据中心产品负责人 Ruben Simon 表示，通过安全访问数据，宝马的团队可以根据洞察做出决策。

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All Things Automotive 团队与宝马集团平台负责人 Josef Viehauser 讨论了宝马集团如何使用 AWS 作为其云数据中心来加速推进企业范围内的数据驱动创新。集团还讨论了 AWS 服务上的自动驾驶汽车数据湖，以及客户如何应对摄取、转换、标记和编目大量数据的挑战，以使用 Amazon EMR、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）和 Amazon SageMaker Ground Truth 开发自动驾驶系统。

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数据助力宝马集团的数字化转型，同时推动其个性化客户体验、互联移动解决方案和分析见解。宝马集团的技术主管 Simon Kern 深入探讨了公司如何利用 AWS Glue、Amazon Athena、Amazon SageMaker 等服务中的 AWS 无服务器功能，以模块化、易于使用且可重复的方式提供针对大数据的 ETL（提取、转换、加载）函数。他还提供了对公司 AWS 架构和后续发展之旅的见解。

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为了重新定义汽车创新，宝马集团正在为自身配备收集、分析和管理数据所需的工具和专业知识，以满足未来发展的需要。该公司已经启动了其最大的资格认证计划，名为“Digital Boost”。除此之外，2021 年，该公司还与 AWS 合作推出了一项广泛的学习计划，提高了 2500 多名员工在数据分析、数据科学和软件开发方面的技能。一项关键的发展是建立了 BMW 平台学院，该平台重点关注 AWS 云技能，为公司的下一代工程师提供了支持。

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宝马集团使用 AWS 构建其下一代统一配置工具平台。在 2018 年于柏林举行的 AWS 峰会上，宝马集团深入探讨了从本地整体式应用程序迁移到云中基于微服务的平台这一历程。迁移其平台时，宝马集团构建了基于 Git、Jenkins 和 AWS CodePipeline 的 CI/CD 管道，并使用 Amazon API Gateway、AWS Lambda 和 AWS Elastic Beanstalk 开发平台的微服务架构。宝马集团还利用 AWS 专业服务团队和 AWS Well-Architected Framework 提供快速可靠的项目成果。

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宝马集团于 2015 年创建了集中式本地部署数据湖，用于收集和汇总来自车辆传感器、操作系统和数据仓库的匿名数据，从而获得接近实时、可预测的洞察。该公司每天处理数百万辆汽车传送的数 TB 数据，其使用 Amazon Kinesis Data Firehose、AWS Lambda 和 AWS Glue 等 AWS 服务转换和利用这些数据。由于数据不易访问（分布在无数孤立的环境中），因此宝马集团的创新技术协助扩展其数据湖，以支持利益相关者不断增长的需求。

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