讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)車(chē)輪,讓智能重塑出行全球戰(zhàn)略客戶(hù)專(zhuān)家StrategicGlobalAccountManager*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服車(chē)輪上的數(shù)據(jù)中心車(chē)輪上的數(shù)據(jù)中心L4自動(dòng)駕駛的汽車(chē)—天可產(chǎn)生L4自動(dòng)駕駛的汽車(chē)—天可產(chǎn)生10-50TB的數(shù)據(jù)—個(gè)全球OEM的供應(yīng)鏈體系中,每天產(chǎn)生上千萬(wàn)條數(shù)據(jù)汽車(chē)智能制造工廠(chǎng)汽車(chē)智能制造工廠(chǎng)●物流狀態(tài)●物流狀態(tài)●延誤預(yù)警●庫(kù)存變更●調(diào)度平臺(tái)●單條產(chǎn)線(xiàn)每天就可能產(chǎn)出數(shù)十GB數(shù)據(jù);●整個(gè)工廠(chǎng)每天的數(shù)據(jù)量可輕松過(guò)TB;●高分辨率攝像頭(●激光雷達(dá)(●毫米波雷達(dá)(●超聲波傳感器●實(shí)時(shí)地圖/高精度定位數(shù)據(jù)*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用, *前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用,*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用, *前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用,從“有數(shù)據(jù)”到“用數(shù)據(jù)”的四大障礙通往軟件定義汽車(chē)的道路充滿(mǎn)挑戰(zhàn).系統(tǒng)孤島,數(shù)據(jù)難流通.結(jié)構(gòu)多樣,整合復(fù)雜.跨組織協(xié)同難.AI難部署,難復(fù)制*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服打破數(shù)據(jù)孤島EliminateDataSilosSnowflake的數(shù)據(jù)湖與數(shù)倉(cāng)能力,支持跨系統(tǒng)、跨云整合孤立數(shù)管理海量車(chē)聯(lián)數(shù)據(jù)ManageConnectedVehicleData$Snowflake的數(shù)據(jù)工程和流處理能力,支持高速、高頻的車(chē)端數(shù)supportshighvelocitydatafromconnectedvehiclesatscale$數(shù)據(jù)分享和數(shù)據(jù)變現(xiàn)DataSharing&MonetizeData通過(guò)數(shù)據(jù)共享與市場(chǎng)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值釋放與生態(tài)集成平臺(tái)特性:.(.(平臺(tái)特性:.(.(.(規(guī)模化落地AIScaleAI借助SnowflakeCortex和ML能力,讓企業(yè)普遍受益于AI的價(jià)值SnowflakecortexandMLdemocratizeAIforthee*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用,VehicleDataOEM企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)ProductVehicleDataOEM企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)ProductEng.ManufacturingSnowpipeDocumentAIKafka/MQTTConnectorsDataIntegration&CollaborationLayerQAggregate,Transform,ConformQSnowParkBI&Applications-Q-QSnowsightStreamlitNativeAppsStreamlitContainersDynamicExternalHybridIcebergSnowParkAI/ML/TrainingChatbots/CoPilotTrafficWeatherSnowflake生態(tài)UtilitiesMobileProvidersChargingUtilitiesMobileProvidersChargingNetworkSuppliersRetail支持結(jié)構(gòu)化+半結(jié)構(gòu)化+流式數(shù)據(jù)+AI整合在由西云數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的亞馬遜云科技中國(guó)(寧夏)區(qū)域正式商用25億美元戰(zhàn)略合作協(xié)議*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用,亞馬遜云科技中國(guó)僅為幫助您發(fā)展海外業(yè)務(wù)和/汽車(chē)行業(yè)典型數(shù)據(jù)場(chǎng)景及案例slEMENS研發(fā)測(cè)試-仿真/驗(yàn)證/數(shù)字孿生slEMENS智能制造-工廠(chǎng)TOYOTA生產(chǎn)線(xiàn)/預(yù)測(cè)維護(hù)TOYOTA運(yùn)營(yíng)-優(yōu)化物流車(chē)隊(duì)管理*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服*前述特定亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)僅在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用,““助式平臺(tái),這使得人們能夠以全新的方式使用數(shù)據(jù),并在大規(guī)模上獲得洞察?！蔽鏖T(mén)子云運(yùn)營(yíng)主管兼首席技術(shù)架構(gòu)師西門(mén)子攜手Snowflake與亞馬遜云科技通過(guò)數(shù)字孿生加速研發(fā)仿真與測(cè)試效率統(tǒng)(ADAS)開(kāi)發(fā)對(duì)仿真數(shù)據(jù)車(chē),成本高、周期長(zhǎng)、場(chǎng)景新功能,延緩產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)度。解決方案解決方案Snowflake與亞馬遜云科技,數(shù)據(jù)整合到云端,支撐大規(guī)極端駕駛情境,提升測(cè)試覆成果●成果●測(cè)試效率提升百倍以上:—景,代替以往數(shù)天驗(yàn)證?！裱邪l(fā)周期縮短80%+:三個(gè)月的驗(yàn)證流程壓縮至三周,大幅●降低成本&提高安全性:減少對(duì)原型車(chē)依賴(lài),降低物理測(cè)試成本,提前驗(yàn)證算法風(fēng)險(xiǎn)。“““我們相信,通過(guò)技術(shù)增強(qiáng)人類(lèi)能力,可以創(chuàng)造出未來(lái)出行新文化,賦予每個(gè)人成長(zhǎng)與參與的機(jī)會(huì),而不僅僅是工程師的職責(zé)。”豐田攜手Snowflake通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察與預(yù)測(cè)模型提升制造效率本高、擴(kuò)展性差,難以滿(mǎn)足●存在多個(gè)遺留系統(tǒng),數(shù)據(jù)難察,如預(yù)測(cè)性維護(hù)。同效率低,AI轉(zhuǎn)型難以推進(jìn),解決方案解決方案Snowflake,利用云端可擴(kuò)展(+Marketplace),整合來(lái)自功能,實(shí)現(xiàn)安全合規(guī)的數(shù)據(jù)管理,支撐AI戰(zhàn)略與多地協(xié)作。成果●成果●效率提升+降本:實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性維護(hù),降低了25%的設(shè)備停機(jī)時(shí)間,提前識(shí)別出潛在故障點(diǎn)的比例提升了40%?；駴Q策更快、擴(kuò)展更穩(wěn):數(shù)據(jù)集中管理讓決策更快速,系統(tǒng)更容易擴(kuò)展支持全球業(yè)務(wù)增長(zhǎng)?！駞f(xié)作更強(qiáng):與供應(yīng)商的數(shù)據(jù)共享更順暢,AI驅(qū)動(dòng)的洞察提升“了大量時(shí)間,讓我們能夠?qū)Ｗ⒂陂_(kāi)發(fā)更多解決方案,并更高效地多項(xiàng)目,引入更多數(shù)據(jù)?！逼髽I(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)總監(jiān),RyderRyder攜手Snowflake通過(guò)整合車(chē)隊(duì)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)性維護(hù)提升運(yùn)營(yíng)效率●Ryder擁有約26萬(wàn)輛商用車(chē)輛,但數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)中,難●缺乏統(tǒng)—的數(shù)據(jù)平臺(tái),導(dǎo)致維護(hù)計(jì)劃難以?xún)?yōu)化,車(chē)隊(duì)計(jì)劃外賃與財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù),限制了運(yùn)營(yíng)解決方案解決方案Snowflake,實(shí)現(xiàn)車(chē)隊(duì)、維修、財(cái)務(wù)等多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合,打集群架構(gòu),支持來(lái)自數(shù)百業(yè)務(wù)站),成果●成果●計(jì)劃外停機(jī)減少33%:通過(guò)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),Ryder顯著降低●SLA合規(guī)率提升20%:系統(tǒng)響應(yīng)更及時(shí),服務(wù)可用性更高,●數(shù)據(jù)協(xié)同增強(qiáng):業(yè)務(wù)與合作伙伴間共享統(tǒng)—視圖,提升了跨“了大量時(shí)間,讓我們能夠?qū)Ｗ⒂陂_(kāi)發(fā)更多解決方案,并更高效地多項(xiàng)目,引入更多數(shù)據(jù)。”企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)總監(jiān),RyderRyder攜手Snowflake通過(guò)整合車(chē)隊(duì)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)性維護(hù)提升運(yùn)營(yíng)效率●Ryder擁有約26萬(wàn)輛商用車(chē)輛,但數(shù)據(jù)分散在多個(gè)系統(tǒng)中,難●缺乏統(tǒng)—的數(shù)據(jù)平臺(tái),導(dǎo)致維護(hù)計(jì)劃難以?xún)?yōu)化,車(chē)隊(duì)計(jì)劃外賃與財(cái)務(wù)等數(shù)據(jù),限制了運(yùn)營(yíng)解決方案解決方案Snowflake,實(shí)現(xiàn)車(chē)隊(duì)、維修、財(cái)務(wù)等多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合,打集群架構(gòu),支持來(lái)自數(shù)百業(yè)務(wù)站),成果●成果●計(jì)劃外停機(jī)減少33%:通過(guò)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),Ryder顯著降低●SLA合規(guī)率提升20%:系統(tǒng)響應(yīng)更