腾讯展示“车云一体”应用框架，汤道生：要做好汽车产业的数字化升级助手

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界面新闻记者 |崔鹏

4月17日，在腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯展示了旗下“车云一体”领域的技术和产品体系。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，腾讯的定位是做好汽车产业数字化升级助手，借助“车云一体”实现从研发到运营的全链降本增效。

具体来说，腾讯云原生的“车云一体”应用框架提供了三个核心能力：第一是通过在云端对研发生产体系的改造，提升研发工程效能；第二是构建车云一体化数据驱动的运营平台；第三是通过手机和车、车和车等多端的互动，连接更广泛的生活场景。

目前汽车产业的竞争已经度过以电动化为核心的上半场，正在走向以智能化为核心的下半场。腾讯集团副总裁、腾讯智慧交通和出行总裁钟翔平表示，腾讯正在持续探索AI、大数据、云计算等数字技术，帮助40多家汽车品牌提升座舱服务体验。

在开放日上，腾讯重点展示了面向城市级自动驾驶迭代的云、图产品。

腾讯在公有云、私有云和专属云的基础上推出了腾讯智能汽车云平台，专为自动驾驶和智能汽车行业服务，可以兼顾行业对合规、技术先进性和高效率的综合需求。

在安全合规方面，腾讯依托云和地图方面的合规经验，为自动驾驶开发创造了一个端到端、全程合规的数据闭环服务。

在存储方面，腾讯的云上、云下一体化的自动驾驶存储方案，可以满足云、边缘、本地机房的灵活部署，基于腾讯YottaStore分布式存储架构，突破了传统分布式存储系统单点Master 的瓶颈, 能够实现单集群、单桶容量达10EB，存储对象数量达10万亿，平均节省 50%的存储成本。

在模型训练环节，通过腾讯自研的GooseFS缓存加速产品，IO性能将提升10倍。在仿真训练环节，TAD Sim虚拟仿真引擎融合腾讯领先游戏技术和云计算能力，可提供超过300万个场景，支持城市规模的实时模拟。例如在一个50KM*50KM的城市区域内，可以容纳超过100万辆交通流仿真车辆同时运行。

当智能驾驶走向城市普通道路，需要应对更加复杂的城市场景环境，也对地图能力提出了更多的要求。

腾讯针对性的推出了HD Air轻量级高精数据，它具备以下几个优势：首先是形态更轻，在保障米级精度、满足L2+级自动驾驶需求的同时，进一步降低建图成本，便于城市级智能驾驶规模化落地；其次，更新速度更快，多种采集更新模式可以保障周级更新；第三，要素更精细，对于座舱应用需要的POI（兴趣点）、环境、建筑物等有更精细的表达，支持更三维化、逼真化和实时化的地图渲染。

在地图生产工艺方面，腾讯推出了“一张图”地图生产模式（Uni-map)，融合标准地图（SD Map）、辅助驾驶地图（ADAS Map)、高精地图（HD Map)等不同精度等级的地图数据，可以做到数据同源、质量同级。

腾讯地图产品总经理陈志表示，HD Air就属于腾讯Unimap数据产品矩阵中一员，它介于高精地图数据和ADAS数据之间，预计将在2023年底覆盖50座城市。

此外，腾讯还对智能车载语音助手进行了升级，打通训练平台和云端能力，将语音交互功能的更新周期缩短至小时级。在无代码开发环境下，即使是没有算法经验的人员也能轻松上手，优化专属模型效果，实现需求的快速上线。

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