AWS 合作伙伴 Databricks 帮助 Rivian 开启电动交通的未来

Rivian 正在通过革命性的电动汽车（EAV）保护大自然，造福子孙后代。道路上有超过 11000 辆电动汽车，每天生成数 TB 的物联网（IoT）数据。在这一背景下，该公司正在使用在 Amazon Web Services（AWS）上运行的 Databricks 生成的数据洞察和机器学习（ML）来改善车辆的运行状况和性能。但是，使用传统的云工具，Rivian 不但难以经济高效地扩展管道，而且还在维护上花费了大量资源，这拖累了他们真正实现数据驱动的能力。自从迁移到 Databricks Lakehouse Platform 后，Rivian 现在可以轻松掌握车辆的性能及其对驾驶员的影响。借助这些见解，Rivian 能够加速创新、降低成本，最终为客户提供更好的驾驶体验。

要建设一个能让子孙后代继续愉快生活的世界，就得转变当下世界的运转方式。Rivian 就站在这一变革运动的前沿。作为一家电动汽车制造商，Rivian 致力于推动全球能源和交通系统彻底摆脱对化石燃料的依赖。如今，Rivian 的车辆阵容不仅包括私人车辆，还与 Amazon 合作，计划交付 10 万辆商用厢式货车。每辆车都配备了物联网传感器和摄像头，能够采集数 PB 的数据，涵盖从车辆行驶方式到各部件运行状况等方方面面。所有这些数据都触手可及，得益于此，Rivian 正在使用机器学习，通过预测性维护来提升整体客户体验，以便在潜在问题影响驾驶员之前予以解决。

Rivian 在交付第一台电动汽车之前，就已面临数据可见性和工具方面的限制。这些问题导致产量下降、协作受阻、运营成本增加。他们在任何时候都拥有 30 到 50 个规模庞大且运营复杂的计算集群，成本高昂。不仅系统难以管理，公司还频繁遭遇集群中断，这使得团队不得不
将更多时间用于故障排查，而非数据分析。此外，系统脱节造成的数据孤岛拖慢了数据共享速度，进一步影响了工作效率。所需的数据语言以及工具集的特定专业知识形成了进入门槛，限制了开发人员，使其无法充分利用现有数据。Rivian 首席数据科学家 Jason Shiverick 表示，最大的问题在于数据访问。“我希望将我们的数据同样面向并非专业技术人员的广大用户开放，让他们也能更轻松地利用数据。”

Rivian 知道，一旦其电动汽车投放市场，摄取的数据量将爆炸式增长。为了兑现所承诺的可靠性和性能，Rivian 需要一种架构，不仅要实现数据访问的民主化，还要提供一个通用平台来构建创新解决方案，确保为用户带来可靠且愉悦的驾驶体验。基于对方在该领域的专业能力，Rivian 选择了 AWS 合作伙伴 Databricks 作为技术伙伴，AWS 作为云服务提供商。

为实现数据基础设施的现代化，Rivian 选择了 AWS 与 Databricks 合作开发的 Databricks 湖仓平台。这个强大的平台使 Rivian 能够将所有数据整合到一个通用视图中，用于下游分析和机器学习。如今，各个专业数据团队都拥有一系列易于使用的工具，通过 AWS Direct Connect、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）和 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）等工具，针对从预测性维护到更智能产品开发等不同使用案例提供切实可行的见解。

Rivian 的高级驾驶辅助系统（ADAS）团队现在可以轻松处理遥测加速度计数据，以了解所有电动汽车的运动情况。这些核心记录数据包括俯仰、横滚、速度、悬架和安全气囊活动等信息，可帮助 Rivian 了解车辆性能、驾驶模式以及互联汽车系统的可预测性。基于这些关键性能指标，Rivian 可以提高智能功能的准确性，以及驾驶员对这些功能的控制能力。  自适应巡航控制、变道辅助、自动紧急驾驶和前方碰撞预警等功能旨在减轻长途驾驶和拥堵路况下的驾驶压力，随着时间推移，这些功能将不断优化，持续提升客户的驾驶体验。

Databricks Unity Catalog 也促进了安全的数据共享与协作。Shiverick 描述了湖仓的统一治理如何提升 Rivian 的工作效率。“Unity Catalog 为我们所有不同团队提供了一个真正集中的数据目录。”他说，“现在我们有了适当的访问管理和控制。” Venkat 补充说：“借助 Unity Catalog，我们正在跨多个团队和工作区集中进行数据目录和访问管理，这简化了治理工作。” 对敏感数据来源（如自动驾驶系统使用的数据来源）进行端到端版本控制的治理和可审计性，为特征工程提供了一个简单而安全的解决方案。这使 Rivian 在自动驾驶领域的竞争中占据优势。

Databricks 与 AWS 的合作使 Rivian 能够扩展其能力，以快速、高效且具有成本效益的方式提供有价值的数据见解。Rivian 已经准备好利用更多数据来改进运营和车辆性能，从而提升客户体验。Venkat 说：“从云服务的角度来看，湖仓提供的灵活性为我们节省了大量资金，这对我们来说是巨大的成功。” 借助 AWS 上的 Databricks 湖仓平台提供的统一开源数据和分析方法，车辆可靠性团队能够更好地了解人们的车辆使用情况，这有助于为下一代车辆的设计提供参考。通过利用 Databricks 湖仓平台，他们的运行时性能提升了 30%-50%，从而可以更快获得见解并提升模型性能。

Shiverick 解释说：“从可靠性角度来看，我们可以确保部件能够承受相应的生命周期。这可能简单到确保车门把手足够坚固，能承受频繁使用，也可能复杂到通过预测性和预防性维护，消除车辆在实际使用中出现故障的可能性。总体而言，我们基于关键车辆指标来提高软件质量，以提供更好的客户体验。”
从设计优化角度来看，Rivian 畅通无阻的数据视图还带来了新的诊断见解，有助于改善车辆的运行状况、安全性、稳定性和保障性。Venkat 说：“我们可以进行远程诊断，快速对问题进行分类，或者安排移动服务人员介入，也可能发送空中下载包（OTA）来修复软件问题。所有这些都需要对数据有深入的了解，而这可以通过我们在平台上的合作与集成来实现。” 开发人员也在积极开发车辆软件，不断改进各种问题。

一路前行，Rivian 看到 Databricks 湖仓平台在不同团队中迅速得到采用，仅一年时间，平台用户数量就从 5 人增加到 250 人。这解锁了新的应用场景，包括使用 AWS 的机器学习技术在低温环境下优化电池效率、提高自动驾驶系统的准确性，以及为商业仓库提供运行状况健康仪表板以进行早期和持续维护。随着更多电动汽车交付以及商用厢式货车阵容的扩大，Rivian 将继续利用电动汽车生成的大量数据来推出新的创新成果和驾驶体验，彻底改变可持续交通方式。