從上個月開始，拉斯維加斯的游客見證了一個即使在這座城市也算不尋常的景象：看起來像烤面包機的方形雙向車輛，底部裝有超大的滑輪裝置。

　　這些車輛名為Zoox，如果亞馬遜公司的計劃順利，它們將在幾年內遍布各大城市的街道。這家零售巨頭五年前收購了初創公司Zoox Inc.，但這些車輛直到上個月才開始載客。拉斯維加斯的游客可以免費乘坐Zoox前往拉斯維加斯大道的指定目的地。Zoox還在舊金山、西雅圖、奧斯汀、邁阿密、洛杉磯、華盛頓特區和亞特蘭大開展試點項目。

　　亞馬遜云服務在為Zoox未來主義出租車提供動力方面發揮著核心作用。這家亞馬遜子公司依靠云服務提供商的基礎設施來訓練、測試和優化處理導航和安全的機器學習模型。但對于這家云計算巨頭來說，Zoox只是另一個客戶，盡管是優先客戶。我們的作用是為Zoox提供工具和基礎設施，幫助他們做到最好，亞馬遜云服務戰略客戶技術總監保羅·羅伯茨說。

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　　自動駕駛車輛本質上是復雜分布式網絡中的終端。由于在時速60英里時不允許延遲，每輛車本質上都是一個移動數據中心，使用車載基礎設施進行導航，同時收集大量關于交通模式、天氣條件和行人行為等現實世界信息。這些數據被傳輸到亞馬遜云服務，在那里進行大規模模擬，預測所有Zoox車輛應如何應對動態情況，比如有人走進人行橫道或魯莽司機在交通中穿行。

　　經過亞馬遜云服務訓練和驗證后，更新的模型會部署到Zoox的車輛上。每輛車都能獨立運行，但基于云的學習和基于邊緣的執行實現了持續改進，同時不犧牲安全性或延遲。

　　他們的目標方向與我們如何最好地支持他們之間有著緊密的聯系，羅伯茨說，但安全是第一要務。

　　與谷歌母公司Alphabet Inc.旗下的機器人出租車服務Waymo不同，Zoox車輛不是改裝的乘用車。從零開始為自動駕駛設計，它們可以前進、后退，甚至無需轉向就能橫向移動。

　　車內沒有駕駛座、踏板或其他傳統控制裝置。乘客座椅面對面放置，允許乘客在行駛過程中交談甚至玩牌。乘客通過手機應用程序叫車，就像使用Uber或Lyft一樣。

　　盡管這些車輛體積較小（目前長11.8英尺，高6.2英尺），但它們需要大量的云計算能力。后端基于亞馬遜的彈性Kubernetes服務，可以擴展到數千個計算實例進行模型訓練。他們不必擔心設置自己的集群；一切都是托管的，羅伯茨說。

　　數據中心互連采用亞馬遜云服務的彈性網絡適配器。它允許我們使用所有可用的網絡路徑，有些可達每秒3.2太比特的吞吐量，羅伯茨說。如果你試圖在傳統數據中心做這件事，將需要很長時間。

　　亞馬遜的FSx for Lustre托管分布式文件系統將訓練數據從S3存儲傳輸到計算集群，提供跨數千個實例每秒數百吉字節，羅伯茨說。

　　這種組合使Zoox機器學習模型能夠分析數PB的傳感器數據，并在幾小時而不是幾周內完成重新訓練。對于更高級的工作負載，Zoox利用亞馬遜云服務EC2容量塊，允許它在單個集群中預留多達2000個圖形處理單元，用于提前八周安排的模擬。

　　將數據從街道傳輸到云端需要一些創造性的工程設計。單個車輛每小時可產生多達4太字節的原始數據。蜂窩數據網絡無法處理如此大的數據量，因此每輛Zoox會偶爾停靠并在安全的物理位置插入亞馬遜云服務數據傳輸終端，以高達每秒400吉比特的速度直接上傳數據集。

　　亞馬遜以及全球其他六家建造機器人出租車的公司將自動駕駛出租車視為解決個人車輛擁有巨大低效率的一種方式。羅伯茨指出，在任何給定時間，只有約4%的人工駕駛車輛在使用中，而僅在美國，司機每年就要花費950億小時在方向盤后。

　　當人們開始乘坐Zoox時，他們說一開始沒有方向盤感覺很奇怪，但隨著時間的推移，他們會習慣的，羅伯茨說。就像Uber或Airbnb一樣，感覺正常只是時間問題。

　　A：Zoox車輛從零開始為自動駕駛設計，可以前進、后退甚至橫向移動無需轉向。車內沒有駕駛座、踏板或傳統控制裝置，乘客座椅面對面放置，允許乘客交談或玩牌。

　　A：單個車輛每小時可產生多達4太字節的原始數據。由于蜂窩網絡無法處理如此大的數據量，每輛Zoox會偶爾停靠在安全的物理位置，插入亞馬遜云服務數據傳輸終端，以高達每秒400吉比特的速度直接上傳數據集。

　　A：亞馬遜云服務提供彈性Kubernetes服務，可擴展到數千個計算實例進行模型訓練。通過FSx for Lustre分布式文件系統和彈性網絡適配器，實現跨數千個實例每秒數百吉字節的數據傳輸，使模型能在幾小時內分析數PB傳感器數據并完成重新訓練。