如今隨著技術(shù)推動(dòng)，創(chuàng)新的速度越來(lái)越快，汽車廠商還會(huì)有一百多年時(shí)間來(lái)繼續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品，給用戶提供更快、更便宜、更有吸引力的汽車嗎？答案不言而喻。一百年？怕是恨不得在一百天內(nèi)就能實(shí)現(xiàn)。新能源汽車，無(wú)人駕駛汽車，日新月異的技術(shù)還在快速引領(lǐng)著未來(lái)交通方式的變遷。車輛的聯(lián)網(wǎng)屬性將會(huì)更強(qiáng)，廠商也能更容易地通過(guò)大量數(shù)據(jù)推動(dòng)下一代汽車的設(shè)計(jì)和制造。

　　這樣快速更新?lián)Q代的趨勢(shì)不光體現(xiàn)在汽車行業(yè)，幾乎所有制造業(yè)企業(yè)都開始面臨重重壓力，需要通過(guò)更快的創(chuàng)新變革自己的產(chǎn)品。制造商不僅要加快設(shè)計(jì)迭代過(guò)程，同時(shí)還要進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量。而此時(shí)一種較為有效的方式，正是在數(shù)字化世界中模擬并重現(xiàn)物理產(chǎn)品的真實(shí)特性和性能，并從數(shù)量與日俱增的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中采集數(shù)據(jù)，將其納入反饋流程。

　　因此，越來(lái)越多的制造商開始借助高性能計(jì)算（High-performance computing，HPC）和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)生命周期。HPC和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域的最新進(jìn)展正在幫助制造商消除物理和成本方面的約束，通過(guò)不同收益讓新產(chǎn)品的研制開發(fā)變得敏捷、靈活、高效、前沿。

　　不過(guò)，這套看似理想的解決方案，也帶來(lái)了不可回避的挑戰(zhàn)：

　　針對(duì)以上四大挑戰(zhàn)，我們應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)？

　　隨著制造商業(yè)務(wù)逐漸變得復(fù)雜，設(shè)計(jì)和工程團(tuán)隊(duì)往往要跨越不同地理位置進(jìn)行協(xié)作，甚至供應(yīng)鏈也要進(jìn)一步擴(kuò)展，開始涵蓋更多OEM和第三方供應(yīng)商。工程團(tuán)隊(duì)希望擺脫本地設(shè)備束縛，隨時(shí)隨地保持生產(chǎn)力，例如：通過(guò)消費(fèi)級(jí)移動(dòng)設(shè)備讓他們?cè)L問(wèn)高性能虛擬化工作站，就算身在辦公室外，也能隨時(shí)訪問(wèn)工作需要的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。所以我們將移動(dòng)能力和靈活性進(jìn)一步提升后，企業(yè)也就不再需要?jiǎng)?chuàng)建單獨(dú)的計(jì)算實(shí)例并花費(fèi)大量時(shí)間制定隧道化的流程，而是可以將安全的協(xié)作能力實(shí)時(shí)嵌入到供應(yīng)鏈中。

　　對(duì)于制造業(yè)，物理和數(shù)字化組件的聚合塑造了一種更智能、更互聯(lián)，并且能持續(xù)優(yōu)化完善的產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路。然而若想通過(guò)創(chuàng)新和迭代產(chǎn)生的產(chǎn)品設(shè)計(jì)更完善，必須能更快速地通過(guò)訓(xùn)練、模擬和驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能、質(zhì)量以及安全目標(biāo)。但制造業(yè)目前所采用的一些標(biāo)準(zhǔn)化模擬方法，如Computational Fluid Dynamics（CFD）和FiniteElement Analysis（FEA）每次執(zhí)行往往需要好幾個(gè)小時(shí)，工程師需要等待很長(zhǎng)時(shí)間才能獲得結(jié)果。他們當(dāng)然希望能快速迭代產(chǎn)品設(shè)計(jì)，但每次等好幾個(gè)小時(shí)，嚴(yán)重拖累了他們創(chuàng)新的腳步。同時(shí)他們還需要將通過(guò)現(xiàn)有產(chǎn)品采集的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成到模擬過(guò)程中，借此獲得新見解并加快驗(yàn)證過(guò)程。當(dāng)這一切與人工智能技術(shù)結(jié)合后即可獲得能提供反饋，并幫助分析和驗(yàn)證結(jié)果的控制環(huán)路。

　　通過(guò)對(duì)物理產(chǎn)品或生產(chǎn)工具創(chuàng)造虛擬模型，制造商將能利用這種數(shù)字孿生概念集成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)并同時(shí)運(yùn)行多個(gè)模擬，但這一切都需要云的強(qiáng)大計(jì)算能力提供支持。

　　理想情況下，為了讓計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)最大化利用率，制造商必須對(duì)不同工程項(xiàng)目進(jìn)行妥善安排和計(jì)劃。然而實(shí)際上計(jì)算需求通常有峰值也有谷值，不同需求往往會(huì)有重疊，預(yù)先制定好的計(jì)劃還會(huì)突然出現(xiàn)變動(dòng)，這很容易導(dǎo)致作業(yè)積壓進(jìn)而讓HPC系統(tǒng)的利用率居高不下。

　　如果業(yè)務(wù)計(jì)算需求已經(jīng)超過(guò)當(dāng)前基礎(chǔ)架構(gòu)所能提供的極限，此時(shí)企業(yè)通常有兩種選擇：斥巨資在本地部署更多計(jì)算資源，并寄希望于能盡快滿足不斷變化的需求；或者借助云的容量實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展。投資云技術(shù)往往是一種更簡(jiǎn)單的做法，云的成本效益更優(yōu)，速度更快，企業(yè)可以在需要時(shí)快速創(chuàng)建虛擬機(jī)并擴(kuò)展至云端，或隨時(shí)擴(kuò)展本地容量。借助云的幫助，企業(yè)可以更好地針對(duì)不斷變化的工作需求進(jìn)行優(yōu)化并控制成本，同時(shí)只需要為自己實(shí)際使用的資源付費(fèi)。

　　當(dāng)今的互聯(lián)型資產(chǎn)包含了錯(cuò)綜復(fù)雜的傳感器、攝像頭以及中央計(jì)算系統(tǒng)，其中每類組件都必須通過(guò)訓(xùn)練和編程才能執(zhí)行預(yù)期任務(wù)，但這樣的訓(xùn)練過(guò)程往往需要數(shù)周甚至數(shù)年時(shí)間。Rand Corporation在2016年發(fā)布的一份報(bào)告中估算，為了生產(chǎn)一輛真正的無(wú)人駕駛汽車，須進(jìn)行100億英里的試駕。全球制造業(yè)環(huán)境中用到的資產(chǎn)數(shù)量有多少？如果每種資產(chǎn)都需要如此冗長(zhǎng)的訓(xùn)練過(guò)程，看到這里面蘊(yùn)含的大數(shù)據(jù)和大計(jì)算挑戰(zhàn)了嗎？

　　為了順利吸收如此大量并且復(fù)雜的數(shù)據(jù)源和設(shè)備，制造商需要借助足夠的存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算容量來(lái)擴(kuò)充或更新現(xiàn)有系統(tǒng)和基礎(chǔ)架構(gòu)，這樣的過(guò)程不僅會(huì)出現(xiàn)在中心研發(fā)機(jī)構(gòu)中，同樣也會(huì)出現(xiàn)在邊緣位置。

　　通過(guò)將云計(jì)算與開源軟件工具以及深度學(xué)習(xí)框架相集成，制造商已經(jīng)可以更高效地執(zhí)行更大規(guī)模的程序，對(duì)未來(lái)產(chǎn)品進(jìn)行必要的訓(xùn)練。

　　Azure大計(jì)算是微軟提供的HPC和深度學(xué)習(xí)端到端解決方案產(chǎn)品組合，其中包含微軟云工作站、HPC模擬和分析、深度學(xué)習(xí)和AI訓(xùn)練、云渲染等組件，可有效促進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)生命周期過(guò)程中的創(chuàng)新速度。借助Azure大計(jì)算賦能，制造商可順利應(yīng)對(duì)更多挑戰(zhàn)，更快速地迭代，充分利用云的規(guī)模化和靈活性等收益。該解決方案可按需擴(kuò)展，同時(shí)運(yùn)行Windows和Linux應(yīng)用程序、Solver以及框架，并能獲得微軟可信云提供的安全保障。

　　借助微軟全球規(guī)模的云平臺(tái)獲得強(qiáng)大的性能、擴(kuò)展性和靈活性，不讓可以計(jì)算能力以及存儲(chǔ)/網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)不再拖累產(chǎn)品設(shè)計(jì)和創(chuàng)新過(guò)程，全面發(fā)揮大計(jì)算的業(yè)務(wù)價(jià)值，Azure大計(jì)算也為各行各業(yè)企業(yè)提供了一種簡(jiǎn)單易行、高效快捷、安全可靠的解決方案。