每一秒都至关重要：法拉利的AI和数据技术“内幕” | 品牌
“从我们创始的第一天起，创新就已融入法拉利的 DNA。”
——法拉利 首席数字和数据官Silvia Gabrielli
法拉利创立于 1947 年，为赛车而生。在每分每秒都至关重要的赛车运动中，法拉利车队的车手和工程师们总是与时间赛跑，他们正在寻找这种优势：关键的车辆优化、策略性操作、比赛变量和关键数据点，以在赛道上击败强大的竞争对手。
赛场上，车手技能极为关键，但云计算、人工智能和数据分析这些科技力量的加成，也为法拉利持续创新提供了崭新的途径，支持着他们将车辆性能推向极限。2021 年起，法拉利选择亚马逊云科技作为首选云提供商，利用其机器学习、人工智能、数据分析等能力来迅速获得汽车设计和公路及赛道性能的洞察，以改进产品、增强与世界各地法拉利车迷的互动，并不断提供更加激动人心的驾驶体验，从而加速整体创新步伐。
如今，法拉利所有的关键工作负载都运行在亚马逊云科技上。Silvia Gabrielli表示 ：“我们将亚马逊云科技视为创新工作的战略合作伙伴，双方在追求卓越、创新和客户至上的价值观上是一致的。”
F1赛事中车手的底气
居然是数据给的？
一场比赛过程中，要对当时的赛车状况及时掌握，在两场比赛之间的间隙，需要及时地分析上一场赛事的情况来进行优化和调整。此外，开发一款新型赛车的时间也非常紧张，而在每个车队预算不断缩减的当下，如何有效控制成本保证研发也显得异常重要。生于赛道的法拉利，应该如何应对这些挑战？
法拉利车队底盘性能工程主管Enrico Cardile认为：“整个F1赛事的节奏非常快，如果能在赛程中掌握更多有关比赛的数据分析，能够帮助我们更好地理解赛车，为车队带来更多的胜算”。
Scuderia 法拉利车队正基于亚马逊云科技提供的云基础设施和云服务，快速、高效地完成风洞测试、行驶系统输入等数据的收集和分析工作，以便挖掘出海量数据后面的规律或者物理意义。如，通过 Amazon QuickSight 获取多源数据，包括汽车性能数据、赛车模拟和比赛数据3；使用Amazon S3 和Amazon Lake Formation构建数据湖，快速安全地编目和清理数百PB数据；采用 Amazon Lambda 无服务器计算服务，在比赛期间实时处理和分析数据，基于数据驱动的洞察做出瞬时决策；利用 Amazon SageMaker分析来自汽车传感器的数据，模拟比赛条件，并优化汽车设置，以在比赛中实现最佳的性能。
可靠的数据分析服务、完全托管的基础设施以及机器学习技术，可以最大限度缩短车队的工作流程和时间，提高工作效率，也能相应节省成本，让法拉利车队在这项分秒必争的赛车运动中保持领先。
黑科技满满的法拉利赛车
成本竟然还能降低三成？
在赛车行业有一个明显的趋势，就是开始越来越多地使用高清模拟仿真技术替代实物测试。 因为建立全车身物理原型需要消耗大量时间和资源，而通过在云端运行虚拟模拟，就能以非常低的成本并行运行数千甚至数百万次模拟，让工程师们在设计阶段就能知道最后生产出来的车辆能否满足期望值，并且可以采用敏捷的方法来实验新的设计和策略，加速产品创新。
在仿真模拟方面，法拉利利用包括一系列适用于高效高性能计算专门实例类型的Amazon EC2弹性计算服务，运行复杂的仿真模拟，来测试各种驾驶条件和赛车场景下的汽车性能，比如模拟不同速度和环境条件下空气流动的风洞测试。法拉利产品经理 Alessio Glorioso 说：“通过亚马逊云科技，我们已将基础设施的总拥有成本从70％降低到40％。”公司还看到了其应用程序的可靠性和可扩展性得到改善，产品生命周期管理软件中运行模拟的速度比以前快了60%。
随着法拉利从模拟转向组装其新型公路车原型，他们应用亚马逊云科技的数据分析服务和Amazon SageMaker机器学习服务为测试提供信息，并深入了解零部件和整车在真实条件下的表现，例如不同车速下的发动机温度、不同路面上的车辆振动模式，以及影响车辆抓地力的悬架负载等。为了进一步优化车辆的生产流程，法拉利 还使用 Amazon Lookout for Vision 通过计算机视觉来发现产品问题，自动进行质量检查，让车辆进入测试之前就检测出装配线中缺失或有缺陷的部件，缩短了上市时间。
2022年，Scuderia 法拉利与亚马逊云科技合作，基于AI和ML模型开发了虚拟地面速度传感器1，用来测量汽车的横向速度和轮胎滑动。此前，每个物理传感器大约花费1万美元，每个赛季需要更换几次。虚拟化这些传感器不仅节省了预算，还减轻了汽车重量，同时能收集优化驾驶员和汽车性能所需的关键数据，为每场比赛微调赛车，实现最佳的比赛日速度。
此外，法拉利在训练生成式AI的文本转图像功能，以促进基于文本的提示，从而快速改进车辆渲染和进行设计变更。
用生成式AI打造法拉利车主心中的
梦中情车
每一款法拉利的汽车都是匠心之作，是独一无二的创新。为了给世界各地的客户带来差异化的奢华体验，法拉利在亚马逊云科技上开发了车辆配置工具，使客户能够对自己的车辆进行个性化设置，包括车轮选择、油漆颜色再到内饰选项，满足每个人的偏好。法拉利数字体验经理 Simone Canditone 介绍说：“有数百万种可能的配置，我们希望帮助经销商和客户有效地定制他们的车辆。”
为此，法拉利 在 Amazon Bedrock 中使用大型语言模型（LLM），这是一项完全托管的服务，提供多种高性能的基础模型，同时还使用 Amazon Personalize 功能，基于ML支持的个性化推荐来提升客户体验。在这种体验中，客户能够使用可旋转、放大和缩小的三维图像对车辆进行可视化显示，并虚拟地尝试不同的选项，获得沉浸式的虚拟配置体验。Scuderia 法拉利 HP 车队官方赛车手Charles Leclerc赞叹到，“多亏了配置工具，一切都可以在几秒钟内成为可能，我可以尝试许多不同的颜色和内饰，然后将其变为现实，在一个虚拟的世界看到这辆车，就像你在现实中看到的一样。”
自推出汽车配置工具以来，法拉利 通过提供更加个性化的体验增加了销售线索并将配置时间缩短了20％，这样的个性化服务更使法拉利在豪华车市场中保持独特竞争优势。法拉利公布的2024年前三个季度财务报告中显示，公司业绩稳健增长主要得益于强大的产品组合和个性化服务的提升。
法拉利还通过生成式AI来增强售后体验，帮助销售和技术人员提升工作效率。法拉利在公司文档中对 Amazon Bedrock 中的Amazon Titan、Claude 3 、Llama 等大模型进行微调，并与Amazon SageMaker JumpStart 结合使用，训练聊天机器人，使其能够对客户服务单进行分类和汇总，并回答常见问题，减少人为错误，优化售后服务。法拉利业务分析和人工智能主管 Mauro Coletto 表示：“Amazon Bedrock让我们可以连接到单层 API 来快速测试、设立基准和部署不同的模型。”
开发粉丝APP
增强品牌与车迷互动
法拉利拥有一群忠实的粉丝，希望为他们提供独特的数字互动体验，使其能够更好地了解这个充满速度与激情的比赛和最具传奇色彩的车队，进一步增强赛车迷与品牌的联系。
法拉利利用Amazon Personalize开发了一款粉丝应用，通过个性化内容推荐与全球数亿赛车迷实现高效互动。粉丝创建个人档案后即可接收专属内容，包括比赛的统计数据、赛车性能、车手表现以及法拉利团队的独特见解，赛车迷们还可在比赛日虚拟访问法拉利车队的车库和接待室。
该移动应用的后端数据存储在Amazon S3中，涵盖超过100万亿个对象，采用Amazon SageMaker训练机器学习模型，并借助API网关处理每秒超过1百万次的请求，利用Amazon Lambda函数运行代码为用户提供个性化推荐，还通过数据、特征和模型的迭代优化，提升推荐的相关性。此外，在将模型与Amazon Pinpoint系统集成后，能够实时在全球范围内向粉丝发送个性化推荐内容。这种架构部署模式，为数据驱动的客户互动提供了一个范本。
END
从设计原型到生产，从赛道到公路，亚马逊云科技全力支持法拉利加速创新——收集数据，建立关联，加速设计，提效生产，为客户和全球车迷提供更加令人兴奋的驾驶和赛车体验。
法拉利凭借前沿技术，不断探索更佳性能与极致体验的边界，成功应对诸多挑战，在市场中保持着不可动摇的领导地位。面对未来，这家久经考验的赛道王者已经给出了答案，法拉利正与时代共振，致力于通过生成式AI进一步推进技术创新路线图，并将其视为改善车辆和客户旅程的机会，让公司的赛道DNA与速度激情传承永恒。
*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推荐该服务。
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