数据引擎重塑自动驾驶边界：九识智能与JuiceFS的智能基石

TL;DR：

九识智能选择JuiceFS构建多云、亿级文件存储方案，有效解决了L4自动驾驶PB级数据增长带来的性能、成本和运维挑战，尤其在小文件高并发读写和跨云数据流转方面展现出卓越效能。这一实践不仅为自动驾驶行业树立了高效数据基础设施的典范，更揭示了云原生存储在AI时代驱动技术迭代和商业拓展的关键战略价值。

自动驾驶，作为人工智能与物理世界深度融合的典范，正以前所未有的速度重塑交通和物流格局。在这场深度变革的背后，海量数据的生成、处理与管理构成了其核心驱动力。中国L4级城配自动驾驶领域的领跑者九识智能（Zelos），面临着从TB级飙升至PB级的数据洪流，以及随之而来的存储成本、性能瓶颈及多云数据流转等挑战。其战略性地选择云原生分布式文件系统JuiceFS，不仅是对现有难题的有效破解，更是在数据基础设施层面为未来智能时代筑牢了基石。

技术基石：JuiceFS如何重塑自动驾驶数据范式

自动驾驶的研发流程是一个典型的数据密集型闭环：从车辆端的数据采集、上传，到算法部门的数据提取与模型训练，再到仿真验证、实车测试，每一步都产生并消耗着天文数字般的数据。特别是L4级别自动驾驶，其复杂感知数据（图像、点云、毫米波雷达等）往往以亿级小文件的形式存在，对存储系统的高并发读取、低延迟访问和弹性扩展能力提出了极高要求。

九识智能此前依赖的Ceph方案，在数据量达到PB级时，暴露出运维复杂度高、小文件写入性能差、扩展耗时漫长等问题。而另一备选方案Alluxio则面临社区支持不足和运维难度大的困境。JuiceFS之所以脱颖而出，得益于其创新性的数据与元数据分离架构。文件数据被切分后存储于低成本、高可靠的对象存储（如S3、OSS、MinIO），而元数据则可灵活配置至Redis、TiKV等高性能数据库。这种设计巧妙地结合了对象存储的经济性和弹性，以及文件系统的高性能和POSIX兼容性，实现了：

• 极致的性能优化：通过本地NVMe SSD作为缓存层，以及支持TiKV等高性能元数据引擎，JuiceFS在九识智能的训练平台中实现了200MB/s的读取吞吐量，并稳定支撑着包含6亿小文件的700TB数据集，完美匹配了AI训练中“读多写少”且对小文件高并发访问敏感的I/O特性。¹
• 卓越的弹性与可扩展性：基于对象存储的后端，使得JuiceFS能够轻松应对PB级乃至更高级别的数据增长，避免了传统存储方案因容量瓶颈带来的频繁扩容和性能衰减。
• 简化的运维体验：对比CephFS复杂的部署和调优，JuiceFS的架构极大地降低了运维门槛，提升了系统稳定性，使得研发团队能更专注于算法和模型的迭代。

多云策略：弹性与成本效益的商业考量

九识智能的业务已覆盖全国200多个城市，需要在联通、电信、火山、移动、AWS等多个云平台进行部署。这种跨地域、多云并行的战略，并非简单的技术堆砌，而是深思熟虑后的商业选择，旨在平衡以下关键因素：

• 业务连续性与风险分散：避免单一云服务商的潜在风险，增强系统的韧性。
• 成本优化：根据不同云服务商的区域定价和资源特性，灵活选择最经济的存储和计算方案。
• 地域合规性与数据主权：满足不同地区的数据存储和处理法规要求。
• 性能就近原则：将数据存储在离计算节点最近的云端，降低延迟，提升效率。

JuiceFS在多云环境中的应用，通过其灵活的架构实现了统一的存储底座，允许九识智能在自建IDC使用MinIO+Redis，在公有云使用OSS+Redis或TiKV。这种配置灵活性，配合自研的JuiceFS Sync数据同步工具和跨云专线，有效解决了多云环境下的数据分散、迁移成本高和调度复杂等痛点，显著提升了数据流转效率。从商业角度看，这意味着更快的模型迭代周期、更低的运营成本和更强的市场竞争力，直接转化为九识智能在L4城配自动驾驶领域高达90%市占率的坚实后盾。

从数据到智能：未来自动驾驶的演进路径

九识智能的实践，深刻揭示了数据基础设施在自动驾驶未来发展中的核心地位。高效、弹性的存储系统不仅仅是支撑当前业务的技术组件，更是驱动未来创新和技术突破的战略资产。

• 数据作为智能之源：随着自动驾驶技术向更复杂场景、更高级别渗透，对数据量的需求将持续呈指数级增长。更高清的传感器数据、更精细的标注、更庞大的仿真环境，以及基于“数据飞轮”的持续学习，都离不开底层存储系统的无缝支撑。JuiceFS的实践，为未来数十年自动驾驶所需的数据引擎描绘了一个清晰的路径。
• 边缘与云的协同：未来的自动驾驶系统将更加强调边缘计算与云计算的协同。车辆端产生的数据可能在边缘进行初步处理，再传输至云端进行深度训练和模型迭代。这要求存储系统不仅支持多云环境，还要能够高效地支持边缘到云、云到边缘的数据流动，以及分布在全球各地的数据一致性。
• 可信赖的AI基础设施：自动驾驶的落地涉及生命安全，对数据的可靠性、完整性和安全性要求极高。一个灵活且经过生产验证的存储方案，有助于构建一个“数据可信”的AI系统，提升社会对自动驾驶技术的接受度。从哲学层面考量，每一次数据存储与访问的优化，都是对AI决策准确性和透明度的强化，是技术伦理在基础设施层面的具现。

挑战与机遇：数据治理的深层思考

尽管JuiceFS为九识智能带来了显著效益，但多云环境下的数据管理并非一劳永逸。例如，跨云数据同步虽然通过自研工具实现，但其高度依赖网络稳定性，仍是数据一致性和实时性面临的核心挑战。¹

展望未来，数据治理将在以下方面面临新的机遇与挑战：

• 智能化数据管理：结合AI技术对数据进行自动分类、标记、生命周期管理和智能压缩，进一步优化存储成本和效率。
• 数据安全与隐私增强：随着数据规模的扩大和跨国界流转的增多，数据加密、访问控制、隐私计算等技术将变得更加关键，以应对日益严格的监管要求。
• 数据共享与协同生态：自动驾驶行业需要建立更开放、更安全的数据共享机制，以加速整体技术进步，这要求存储基础设施能够支持复杂的多租户和权限管理。
• 全球数据合规性框架：面对不同国家和地区的数据主权法律差异，构建全球性自动驾驶数据平台将需要更高级别的跨云数据治理策略。

九识智能与JuiceFS的合作案例，不仅是技术选型层面的成功，更是对AI时代数据基础设施的一次深刻战略布局。它展示了通过云原生存储技术，如何有效应对自动驾驶带来的海量、高并发、多云数据挑战，进而加速AI模型的迭代，推动产业实现商业化突破。未来，数据基础设施的不断演进，将继续作为自动驾驶乃至更广阔AI领域发展的关键变量，驱动人类文明迈向更智能、更高效的未来。

引用

• 自动驾驶
• 云原生存储
• JuiceFS
• AI基础设施
• 多云策略
• 数据管理