某新势力汽车品牌智能驾驶训练平台AI Landing Zone实践

公司背景与智能驾驶业务

某国内新能源汽车品牌，当前智能驾驶板块重点聚焦于L2+至L4级别系统的研发和交付，已积累大量路测及影子模式数据，用于持续优化智能驾驶模型。

随着业务的飞速发展，AI模型训练面临着三大核心挑战：

• 数据规模：达到PB级别并持续高速增长。

• 模型复杂度：Transformer、Diffusion等大型模型成为主流，算力需求呈指数级增长。

• 算法迭代速度：为应对复杂交通场景和法规变化，模型需进行快速迭代。

为支撑其技术领先地位，该公司决定将核心AI训练业务迁移至阿里云，并以 AI Landing Zone 的标准进行规划和建设，其核心需求明确指向：高性能计算、高性能存储与企业级治理。

多维度的企业级挑战

智驾AI训练上云是一个典型的复杂项目，它所面临的挑战横跨业务、IT和安全等多个部门：

• 业务部门（智驾团队）：核心诉求是极致性能与效率。他们渴求稀缺算力资源以加速训练，需要高性能共享存储来消除I/O瓶颈，并要求海量路测数据和模型资产得到最高级别的数据安全保障。

• IT部门：核心挑战在于资源管理与成本控制。他们需要在统一的云环境下，实现多业务、多环境的资源隔离与配额管理，并对高昂的AI算力资源进行精细化的成本归因与分账。

• 安全部门：核心关注点是安全合规与权限管控。必须满足智能驾驶数据安全的严苛监管要求，实现所有云上操作的全链路可追溯审计，并严格遵循最小权限原则，确保核心数据与模型资产的绝对安全。

面对这些盘根错节的需求，一个简单拼凑的云环境远不能满足要求。企业亟需一个体系化的解决方案，既能提供顶级的AI工程能力，又能内置完善的治理框架——这正是 AI Landing Zone 的核心价值所在。

资源规划

• 多环境资源隔离：通过 PAI工作空间 实现业务逻辑隔离，并利用 资源组 与统一的 标签 策略，实现资源的分类管理、权限控制和成本分摊。

• PAI资源配额与伸缩：针对稀缺的算力，通过 PAI资源配额（Quota） 机制，确保核心业务的算力得到优先保障和预留，并支持弹性使用，最大化资源利用率。

网络规划

• VPC设计与网络分区：采用 VPC Peering 方案打通智驾业务VPC与现有VPC的网络，满足PAI训练任务拉取代码等需求。为PAI服务规划了独立的 /19 子网段，确保IP地址空间充足。

• 安全组与网络ACL：严格配置 安全组 与 网络ACL，遵循最小化暴露原则。PAI训练任务通过 VPC Endpoint 访问云上存储服务，确保所有数据传输均在阿里云内网进行，杜绝公网暴露风险。

身份权限

• RAM角色与权限策略：通过 RAM 实现严格的职责分离。运维团队拥有平台管理权限，智驾团队使用限定操作范围的RAM用户，安全团队则被授予只读审计权限。在PAI内部，通过工作空间的角色进一步细化权限。

• 跨账号访问控制：通过RAM跨账号授权，实现审计日志的集中管理与安全隔离。

安全防护与合规审计

• 安全与合规基线：启用 配置审计（Config） 服务，持续监控并自动修正不符合安全基线的资源配置（如OSS禁止公网访问），确保环境持续合规。

• 全链路操作审计：通过 ActionTrail（操作审计） 统一收集所有API操作日志，并投递至OSS与SLS进行长期存储和实时分析。针对PAI-DSW内部的审计盲区，通过引入云堡垒机作为统一入口，实现对内部高危命令的精细化控制与审计。

运维管理与自动化

• 统一监控告警：基于 云监控 和 SLS 构建统一监控告警体系，覆盖算力、存储、网络等关键指标，并针对高风险操作配置实时告警。

• 自动化运维（IaC）：通过 Terraform 实现核心基础设施的自动化部署与配置（基础设施即代码），提升交付效率与一致性。

项目成功关键因素

本次项目的成功，得益于三大关键因素：

1. 高层共识与跨部门协同：项目初期即获得各团队高层共识，明确了职责边界，确保了治理与安全要求的顺利落地。

2. AI业务特性优先：方案设计紧密围绕智驾训练的核心需求，优先保障了算力与CFPS存储的极致性能。

3. 遵循云治理基线：严格遵循阿里云CAF框架，以最小权限、全链路审计、配置合规为核心原则，构建了稳固的企业级云平台。

未来演进方向

该公司的AI Landing Zone将持续演进：

• 向多账号治理架构升级：随着业务扩展，将引入资源目录实现更灵活、更安全的组织级治理。

• 引入AI观测（AIOps for AI）：实现对模型训练全链路的智能化分析与优化。

• 全球化网络部署：随着业务全球化布局，将规划全球化的训练与推理网络方案，支撑海外业务发展。