云提供商通过提供可扩展的基础设施、专门的机器学习工具以及与边缘计算的集成来支持自主系统。这些服务使开发人员能够构建、训练和部署可以独立运行的系统，同时利用云资源进行繁重的计算任务、数据存储和实时决策。关键的服务包括按需计算能力、托管式 AI/ML 服务以及连接云和边缘设备的混合架构。
首先，云平台提供了处理自主系统产生的大量数据所需的可扩展计算和存储能力。例如，自动驾驶汽车或无人机每天会产生数 TB 的传感器数据，AWS S3 或 Google Cloud Storage 等云服务可以高效处理这些数据。计算实例（例如 AWS EC2、Azure Virtual Machines）可自动扩展以管理实时对象检测或路线优化等工作负载。Kubernetes 编排服务（例如 Google Kubernetes Engine）进一步简化了分布式应用程序的部署和管理。这种弹性确保了自主系统能够应对不可预测的需求，而无需过度配置硬件。
其次，云提供商提供了用于训练和部署对自主性至关重要的模型的机器学习工具。AWS SageMaker、Google Vertex AI 和 Azure Machine Learning 等平台提供预构建框架（例如 TensorFlow、PyTorch）和 GPU 加速实例，用于训练感知或决策模型。例如，自动驾驶汽车团队可以使用 Azure 的 ML 工具来模拟驾驶场景，或使用合成数据微调视觉模型。训练完成后，模型可以通过 AWS IoT Greengrass 或 Azure IoT Edge 等服务部署到边缘设备，实现低延迟推理，同时将结果同步到云端以进行持续改进。
最后，云提供商支持将集中式云资源与边缘计算相结合的混合架构。自主系统通常需要实时响应（例如机器人避开障碍物），云边缘设置通过在本地处理时间敏感型任务，同时将复杂分析卸载到云端来解决此问题。AWS Outposts 或 Azure Stack 等服务将云 API 扩展到本地硬件，从而实现无缝集成。开发人员还可以使用基于云的监控工具（例如 Google Cloud Operations）来全局跟踪系统健康状况。这种混合方法平衡了性能、成本和可靠性，确保自主系统在动态环境中有效运行。