自動駕駛步入運營階段，騰訊給出“車圖云”的新解法

/導讀/

截至9月，全國已有北京、重慶、武漢、深圳、廣州、長沙等多個城市允許自動駕駛汽車在特定區域、特定時段商業化試運營。自動駕駛正在從研發走向量產，逐步步入服務運營階段，對云端算力的需求也在不斷攀升，“車云一體化”已是箭在弦上。

11月30日，在“車云一體，創造新生產力”2022騰訊數字生態大會上，騰訊重點分享了“車云一體化”趨勢下的產品規劃及落地案例，發布了首創的車云一體化地圖服務——車圖云解決方案。

騰訊車圖云解決方案：端+云一體化地圖

騰訊集團副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鐘翔平表示：“深入汽車產業以來，騰訊始終以用戶為中心，發揮技術能力、生態連接和用戶服務三大核心優勢，以開放合作的方式，集成各個場景最領先技術產品能力，助力汽車企業實現用戶全周期的最優服務。”

這次重磅發布的車圖云解決方案依托安全、高效的騰訊智能汽車云，以開放模式提供自動駕駛所必需的地圖更新服務和位置服務，為自動駕駛服務運營提供了基石。”

騰訊集團副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鐘翔平

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉表示：“隨著自動駕駛成為一種服務，自動駕駛功能的迭代效率成為了最關鍵指標。騰訊通過提供開放的“車+云一體化”的地圖能力，助力車企構建端上‘功能釋放’”和云上‘服務運營’”的大閉環，驅動自動駕駛功能的快速迭代與體驗升級，順利步入量產運營階段。”

量產前夜的呼喚

隨著自動駕駛來到大規模商業化量產前夜，逐漸走入泛化場景，單車智能向“車云一體化”持續演進。伴隨車企對云端算力的強烈訴求與日俱增，云端算力競賽白熱化成為一大熱點。車企上云熱背后，有著怎樣的用云需求，為什么需要構建“車云一體化”的技術架構和模式？

回顧2022年汽車產業，在軟件定義汽車、“車云一體化”趨勢下，數據和云計算已成為汽車行業的關鍵生產要素和競爭因素。車企上云成為一種必須，汽車云也成了行業必爭之地。頭部云服務商紛紛推出智能汽車云相關產品和戰略，車企也在自建超算中心，打造汽車云戰略規劃，車企+云服務商合作模式向縱深發展。

為什么汽車云會大火起來？公開信息顯示，蔚來ET7在開啟智能駕駛后，每秒可產生8GB的數據，相當于1秒看5-6部2K電影，這還只是一臺智能汽車產生的數據量。

IDC報告預測，中國智能網聯系統在汽車產業內的裝配率將在2025年達到83%，出貨量將增至2490萬臺，2024年全球L1-L5級自動駕駛汽車出貨量預計將達到5425萬輛。這意味著，伴隨自動駕駛及智能網聯滲透率不斷增加和汽車自動駕駛能力的提升，“數據海嘯”挑戰浮出水面；上云已成為車企實現更高效、低成本數據存儲、計算和模型訓練、加速產品研發和迭代的剛需。

上云有助于車企打通研發、生產、銷售、運營、售后服務等各業務環節的數據通路，優化業務流程，實現降本增效。因此，實現“車云一體化”的數據驅動已成為競爭成敗的關鍵。

既然汽車云已是剛需，車企又當如何定奪？

事實上，現在的汽車云市場仍處于早期階段，而車企的云服務及云計算需求也不盡相同。在智能網聯汽車發展初期階段，車企的首要訴求是先“跑起來”，而在智能網聯汽車規模化量產之際，精益求精才能形成競爭壁壘。

特斯拉2021年8月發布了自研云端超算中心Dojo，主要用來處理和訓練超100萬輛旗下自動駕駛汽車的AI軟件數據。國內車企是否也要效仿具有自研技術核心競爭優勢的領軍者，自建云服務平臺呢？答案值得商榷。

面對自動駕駛汽車大規模量產上路的需求，每家車企都都構建一個自動駕駛運營平臺，確實有點強人所難。畢竟自建云基礎設施不僅前期投入巨大，后續效果也未必盡如人意。

條條大路通羅馬，車企的選擇并不只有一個，選擇一家有實力的第三方云計算企業正成為大多數車企的終極選擇。

不言而喻，這家云服務廠商需要具備成熟業經驗證的經驗、安全合規和風險可控性，能夠幫助車企快速建立云服務平臺，快速響應其下一代車型研發需要，打造差異化產品，延展應用場景功能，同時還要能夠保障車企的數據資產安全，助力車企可持續發展。

智能駕駛離不開“車云一體化”

騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負責人鐘學丹在接受采訪時表示：“云正在成為重要生產力，‘車云一體化’的數據驅動將成為汽車產業的競爭關鍵。未來，將基于云端定義智能、定義體驗、定義全新的商業模式。”即使是數據驅動，“這個數據都是車企自己的數據，我們并不會跨到這個領域，而是提供基礎技術能力和服務，而非騰訊的運營和服務方式。”他說。

他認為：“‘車云一體化’肯定是必需的基礎設施，從全球看，沒有一個自動駕駛只是單車直接跑就行了，其運行離不開云，不管是已量產能力，還是研發中的能力都是如此。”

他將基礎分為兩個維度，一是研發需求，單車智能在已訓練好的模型和算法下運行沒有問題，但算法訓練和持續優化離不開云；二是運營層面，需要與車圖云解決方案相結合，因為今天還不是全場景自動駕駛，比如ODD（運行設計域）只是針對自動駕駛及相關功能專門設計的運行條件，在有限的道路上開放，當自動駕駛變成一種面向用戶的長期服務時，如何針對用戶的個性化需求、動態變化的道路場景實時評估自動駕駛功能、迭代更新算法，云端能力建設不可或缺。

沒有自己的車自有其道理

今年6月，騰訊率先提出“車云一體化”戰略，發布了專為智能汽車行業定制的一站式云解決方案“騰訊智能汽車云”和全方位覆蓋云管端的“騰訊一體化汽車安全方案”，并在上海開設了行業首個專門針對自動駕駛和智能汽車的云專區，幫助車企基于不同場景構建“車云一體化”數據驅動閉環，助力自動駕駛和智能汽車發展。

關于開放，鐘學丹以自動駕駛為例解釋道，一方面車端算法、感知、決策和執行能力，需要通過云端訓練平臺結合實際執行效果，不斷調優算法，使之發揮更大價值，從而不斷迭代升級駕駛體驗。“當然，‘車云一體化’閉環不是一下子可以建好，需要較長的過程。我們的切入方式是根據客戶的實際需求和場景不斷去完善。”

他介紹道，目前已有超過100家車企和主流出行科技公司選擇了騰訊智慧出行的云服務，超過40家車企使用騰訊智能座艙產品。例如騰訊助力寶馬構建中國特色的數字生態，雙方聯合將微信引入寶馬基于Linux系統的車端系統，打造了車載輕應用生態——車載小場景平臺，目前已經推出30多個優質車載小場景，為超過70萬的寶馬車主提供服務。

在數字營銷領域，騰訊幫助一汽-大眾構建了覆蓋用戶全生命周期的私域直營模式。通過騰訊的增長智能方案的加持，一汽-大眾的私域用戶池擴大46%，私域月活用戶提升151%，私域線索轉化率達55%以上，文創商城利潤已超過7000萬。

近期騰訊又和蔚來深化戰略合作，騰訊將提供智能駕駛地圖和車圖云等能力，助力蔚來打造標準導航與高精導航無縫融合的人車共駕創新體驗，并探索基于位置服務和互聯網生態的場景化智能服務網絡。面向高級自動駕駛，騰訊的云服務還在助力奔馳、寶馬、博世等頭部企業。

在生態開放方面，騰訊引入超過600家行業合作伙伴，打造聯合創新方案，共同為汽車產業提供更優質的服務。

不造車是騰訊的既定戰略，立足點是車端、云端完整布局，通過合作幫助車企造好車、賣好車，提高企業管理效率，改善用戶出行體驗。在智能汽車云上，騰訊圍繞自動駕駛研發到運營階段不斷涌現的新需求拓展新的解決方案，利用C2B能力和云計算、AI、大數據等前沿技術，為汽車行業提供低門檻定制化平臺和工具鏈，打造云端智能汽車新生產力。

問題在于，作為專注智慧出行、自動駕駛的企業，沒有自己的車怎樣將技術優勢變成商業價值呢？鐘學丹回應道，騰訊是定位是數字化助手，助力車企和科技公司基于其車平臺實現更好的智能化能力。“我們專注三個方面：一是云圖為核心的增強數字基礎能力；二是為用戶服務的能力，三是生態連接能力，目的是幫助合作伙伴配合其核心競爭力，補全、做好、做深不擅長的東西。”

他說，今天的車已從個體變成一個網絡節點，背后需要強有力的網絡平臺，這種需求使“車云一體化”、數據驅動成為了產業競爭關鍵的核心能力。正是這種能力，可以更好地基于數據優化車端感知和體驗，利用云端構建的基于數據的驅動平臺進行持續升級迭代。

“這一切都是基于我們的數字化助手能力，從造好車、用好車、賣好車的核心場景出發，幫助車企圍繞廠、店、人、車建立車云一體、數據驅動的閉環，提升各個環節的生產效率。我們不斷完善數據和計算能力建設，并不考慮做相應的硬件平臺。”他說。

既然騰訊“車云一體化”是以云為核心為汽車產業提供數據驅動基礎設施，那么，如何有針對性解決汽車行業的難點問題呢？

鐘學丹表示，騰訊基礎設施由“三端”——手機、車和云組成，并無縫對接實現場景的有機融合。

在手機端，騰訊具有微信+企業微信連接能力的C端基礎優勢，可以通過微信“騰訊出行服務”小程序等產品提供很好的服務能力，實現手機與汽車場景的無縫連接。豐富的車內娛樂生態和內容，可以讓用戶在車內空間感受有別于其他場景的完美體驗。

在車端，騰訊的智能座艙TAI、智駕地圖、高精地圖、智能場景引擎、車載小場景等產品及能力都能助力車端智能的進化。比如面向未來人車共駕智能導航，利用標準地圖、ADAS地圖、HD地圖三圖合一，實現人工駕駛、輔助駕駛、智能駕駛等不同駕駛模式的流暢切換。又如通勤場景，結合“車云一體化”，通過不斷學習和訓練，讓車輛理解日常路上的一些特殊場景需求，不斷減少駕車難點，改善自動駕駛體驗；在難度非常高的城市場景，利用更精準的數據將路上標識的變化反饋給用戶，優化路徑規劃。

鐘學丹強調：“結合手機端、車端和云端，才能根據用戶特定需求提供更好、更貼切的服務能力，幫助用戶通過有效的數字連接建立數據驅動閉環，持續不斷更新和迭代，提升各環節的效率，降本增效。”

為了破解融合難點，騰訊建立了用戶ID、車和手機之間更好的標識，打通手機聯車和服務通路，特別是保證數據的一致性；同時結合車的特性做好增強服務，如不斷提供符合自動駕駛場景、車道級場景的服務能力，滿足車內娛樂、會議等場景需求。

關于騰訊地圖優勢，劉澍泉給出了三個關鍵點，一是數據比較新鮮，采集體系、數據體系從一開始就是為智能駕駛設計的；二是三圖合一（SD標準地圖、ADAS車道級地圖和HD高精地圖）數據同源，完整性、一致性更好；三是完善和開放的閉環體系，可以在安全可控框架內為伙伴定向開放從數據服務到引擎能力，再到上層定制化服務的功能。基于這三點，騰訊地圖可以和客戶共享各種服務。

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉

“對比其他地圖，我們有最準確的POI信息，因為像微信、美團等應用都是用騰訊地圖的基礎定位數據實現的。”他補充道。

智能汽車云“專云專用”

不難想見，“上云”更高效、低成本的方式一定是“專云專用”，但上的應該是符合行業特定需求的行業云。

作為行業首個專為智能汽車打造的一站式解決方案，騰訊智能汽車云有機集成了自動駕駛研發與運營工具鏈、智能座艙研發、智駕地圖、運營服務等全方位能力，通過“一朵云、一站式”方式滿足智能汽車從研發到運營全鏈路的廣泛需求，助力客戶降低架構復雜度，獲得一站式最優方案。

騰訊在上海開設智能汽車云華東專區是行業首個專為自動駕駛與智能汽車領域而建設的安全可信的專有云平臺。據了解，目前博世、奔馳等車企已使用這個平臺訓練自動駕駛算法，提升算法能力，優化工具鏈場景。

滿足符合行業特定需求是一方面，更重要的是云的合規性，此外還有可擴展性。據劉澍泉介紹，騰訊云的云管平臺CDZ可以為客戶提供增值管理服務。基于騰訊云的同源底座，騰訊智能汽車云可以使用騰訊云上開放服務的產品，根據客戶需求無縫拓展到智能汽車云的專有云中。其可擴展性有兩個維度，一是產品維度，公有云上有的都可以部署；二是地域擴展性，CDZ軟件結合骨干網，可以將服務做成兩地三中心、多地多中心等方式，進行橫向擴展，部署方式、位置、容量都非常靈活。

基于云專區，騰訊打造了完整的自動駕駛、仿真訓練、高精地圖、座艙等云上自動化工具鏈等，為車企提供開箱即用的專有化云端服務，讓車企更專注于算法優化和體驗改善。智能汽車云全棧物理隔離，保障相關數據的安全可信和自主可控。同時，云上組件將針對行業特殊需求進行定向優化，真正做到“專云專用”。

針對自動駕駛數據處理，騰訊智能汽車云提供GooseFS存儲加速服務，支持萬億+文件規模下100W QPS的訪問效率，并保障低時延。相比傳統存儲接入和訪問模式，其加速性能提高了10倍；針對數據計算與模型訓練，一站式算法開發、訓練框架——TI-One可大量節約算法訓練成本。在數據接入環節，最高可節省80%工作量；在數據處理環節，可降低70%標注成本；在模型訓練環節，算法開發TCO至少降低50%。

車圖云解決方案——自動駕駛服務運營的基石

從2022年情況看，高級輔助駕駛的滲透率在快速提升，成為絕對的行業熱點。其背后云端的接入效率、計算效率、存儲成本和服務發布日漸增加，“車云一體化”元年已經到來。

在自動駕駛大規模量產落地之際，泛化場景——從測試區到普通道路、從高速路到城市道路比比皆是，自動駕駛也已演變成一種持續性的用戶服務，用戶對自動駕駛的安全性、舒適型、人性化提出了更多訴求。在此背景下，自動駕駛運營平臺成為了剛需，而要滿足需求，就要有專業運營人員負責自動駕駛安全和人性化服務體驗，還必須有安全、穩定和云化運營工具，基于精準、豐富的地圖服務，隨時記錄、評估、迭代和升級自動駕駛能力，實現全生命周期的自動駕駛服務運營。

騰訊的車圖云一體化解決方案結合地圖和云兩方面能力，體現了以下核心價值：

一是可定制地圖更新服務，依托騰訊智能汽車云，在量產階段自動駕駛汽車大量激活情況下，滿足高效大規模并行數據處理、數據生產和數據編譯要求，為車企提供可定制地圖更新能力，實現自動駕駛功能的評價和優化，快速迭代自動駕駛功能體驗，實現持續的用戶服務運營；同時提供端到端安全閉環，進一步發揮感知數據的價值。

可定制地圖更新服務

二是自動駕駛運營位置服務，通過廣泛、鮮活的道路、POI、交通信息等進行功能評估，幫助運營人員綜合評定自動駕駛表現；結合用戶軌跡、熱點路段、車輛數據等進行用戶價值分析、模型優化和道路測試，有序進行功能升級，加速自動駕駛功能迭代，提升用戶體驗。在自動駕駛道路運營方面，通過分析特定道路上的運行表現，與benchmark數據對比，進行功能優化；通過地圖挖掘熱點路段、特殊結構道路，定向采集數據、定向路測、定向優化迭代運營中的自動駕駛功能。

自動駕駛運營位置服務

時下，國內主機廠已不滿足于導航數據和定位能力，更需要精準的地圖服務，而云是地圖成為一種持續化服務的最佳實現手段。劉澍泉認為：“具有數據鮮活性、可靈活迭代、數據API定義更好的平臺才能給客戶帶來最大價值。我們可以提供一站式服務，客戶也以根據自己的需要選擇云服務、仿真平臺或其他工具鏈，合作伙伴也可以把自己開發的工具鏈放進來。”

與“最懂行”伙伴同行

專業的事情需要交給專業的人來做，謀求發展需要依托“最懂行”的伙伴們并肩前行。

劉澍泉表示，“要實現智能汽車產業數字化，與合作伙伴之間的信任關系尤為關鍵。實現端云一體化的閉環，并不是騰訊一家能夠完成的事情，而是需要和客戶在每一個環節上持續優化。”

鐘學丹最后表示：“多云并存是未來的趨勢，要滿足不同場景，不管是公有云還是私有云、專有云，汽車行業都會有相應需求。作為汽車產業的數字化助力者，騰訊將持續深耕云圖為核心的數字化基礎設施，推出高度匹配行業需求的解決方案；同時以更加開放的生態與汽車產業各環節‘最懂行’的伙伴實現聯合創新。”

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