不造车的腾讯，做了一朵专用的汽车云 | 甲子光年

编辑 | 栗子

下场造车的阿里、百度都已经在提速当中，不造车的腾讯在做什么？

6月24日，腾讯在智慧出行2022新品发布会上公布了行业首个智能汽车专有云平台。

这个位于上海的云专区在今天正式开服，专为自动驾驶和智能汽车服务。在物理上实现隔离，以保障数据的安全可控，集成了自动驾驶、智能座舱、地图等多场景解决方案。

此外，腾讯还发布了“车云一体”战略规划以及覆盖云管端全方位的“腾讯一体化汽车安全方案”。

“坚持一朵云、一站式的智能汽车解决方案。”腾讯智慧出行副总裁刘澍泉在会上表示。

入局汽车产业已经五年，腾讯逐渐画出了一条覆盖“车云一体化”的路线：在车端，腾讯此前已经推出了智慧座舱TAI、智驾地图、高精地图等产品；在手机端，微信“腾讯出行服务”小程序等产品；在云端，行业云解决方案覆盖车辆研发、运营全链条。

腾讯想做的，是通过车端、手机端、云端打通的车云一体化模式，实现数据驱动闭环，提升各环节生产效率。对行业来说，汽车产业的竞争正在从单车智能向云端延伸。

1.2022，车云一体化元年

车企上云的需求年年有，这不是一个特别新的话题。

在智能座舱、智能驾驶的时代，海量的数据成为优化算法提升用户体验的基础，实现产品升级需要对数据进行储存、计算、传输，云变得不可或缺。

车企本身也要上云，从内部管理、工厂制造以及后续的销售服务等环节，上云能够有效提升运行效率，实现企业数字化转型。云厂商也纷纷赶到，不错过这个正在成长的、百亿级别的云市场。

弗若斯特沙利文联合头豹研究院发布的《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示，中国汽车云IaaS+PaaS应用场景规模由2017年的15.7亿元增长至2021年的118.8亿元，复合年增长率达到65.8%。

但车企上云的需求今年特别多，尤其是高阶辅助驾驶爆发性上车，带来自动驾驶研发上云需求井喷。从去年开始，小鹏、蔚来、理想、上汽、广汽等车企都推出了搭载激光雷达的旗舰车型，高阶辅助驾驶也在激光雷达的加持下集中上车。

2022年成为车云一体化元年的结论也是由此得来，提升自动驾驶研发效率变得愈发重要。

围绕自动驾驶云，数据储存只是第一步，自动驾驶的标注、训练都依赖平台的海量算力，以支撑车企“云+端”的研发模式，采集海量环境数据、行驶数据，在云端进行模型、算法开发、仿真验证，最后下放服务。

这也是智能汽车行业发展和内卷的结果，L2+即高阶辅助驾驶在汽车市场上越来越有“标配”的趋势。辅助驾驶集中上车，带着传感器边走边“看”，产生的数据带着车辆行驶信息、环境信息，源源不断送上云端，加上车辆的其他数据，最终每天产生的数据根据时长不同最多可以达到几十TB级别。

腾讯智慧出行给了一个平均的数据：现阶段，具备辅助驾驶功能的车，每天传回的有效数据在6T左右。

大面上看，车子也越卖越多，相关统计显示，2021年，中国市场711款新车上市，其中328款具备智能驾驶功能，占比超过45%。智能驾驶已经成为新车上市的核心卖点之一，左右着消费者的购买决策。

多重因素叠加，导致智能车领域的数据量呈指数级上升，相应地对算力的要求也呈现激增态势。

再往后延伸，所谓“先堆硬件，再升级软件”是目前的主流做法，开发者以逐步逼近的方式解决一个个驾驶场景问题，通过远程OTA的方式，提升智能驾驶能力。而发生这一切的基础，就是有更丰富的有效数据传回。

“从2022年的情况来看，高级辅助驾驶的渗透率快速提升，成为绝对的行业热点。这背后云端的接入效率、计算的效率、存储的成本、以及服务发布都具备了明显的优势，由此判断今年是车云一体化的元年。”刘澍泉告诉「甲子光年」。

在此背景下，智能汽车的整体技术架构正进化为云一体化的数据驱动框架，产业竞争已经从单车智能向云端延伸，如何云上进行高性能、低成本、安全合规地的数据存储、计算、模型训练成为刚需，进一步催生汽车行业云市场规模的扩大。

腾讯公司副总裁、腾讯智慧交通和出行总裁 钟翔平

2.车企需要什么云？

汽车云市场的不断膨胀，挑战也随之而来。

车企上云，除了要考虑性能和成本，还需要面对车企与云服务平台数据标准不统一、数据安全的问题。

说到这里，又不得不提到特斯拉——不是作为一家车企，而是作为计算公司。

或许这一切归根结底都是因为马斯克个人，特斯拉在自动驾驶这条路上一直沿着一条独特的技术路线前进。

传感器不够开放，特斯拉选择抛开Mobileye自己造；觉得自动驾驶芯片跟不上，特斯拉再自己造芯片。在计算方面，特斯拉自己做了云端超算Dojo，上百万辆特斯拉汽车收集来的数据送到Dojo，对神经网络模型进行训练。

很长时间里，“摸着特斯拉过河”是汽车行业智能化的路上的一个路线。但在云这件事上，车企抄不来特斯拉的“作业”，况且Dojo的表现也还需要观察。

市面上的车企不同于长期生长在云上的互联网公司，从产品到组织、流程都不是长在云上的。借助华为、腾讯、阿里、百度为代表云厂商的力量完成数字化转型成为主流。

大众曾在2018年宣布联合微软共同开发大众汽车云（VW Automotive Cloud），计划未来将大众旗下数千万台汽车接入到大众汽车云。宝马也在2020年联手亚马逊云计算（AWS），开发创新的云解决方案，其中也包括了开发云计算中心。

目前云行业走向垂直化发展，在提供原有服务的前提下，深入行业定制垂直行业解决方案。要性能给性能，要服务给服务，追求好用又实惠，这也是云厂商寻求新市场的表现。

然而，目前行业缺乏一站式、一体化的行业解决方案，车企面临智能座舱、自动驾驶、地图等方案架构不统一、管理复杂度高的难题；用户统一运营体系需要与不同的云平台进行连接与交互，影响用户运营与服务效率。

腾讯智能汽车云就是在这样的背景下推出，旨在以“一站式”的方式解决其中的效率问题，对于此次发布的“智能汽车云”的表现，腾讯方面给出的描述是：

1. 上海设立的智能智能汽车云专区，通过物理隔离全面保障数据安全可信、自主可控；
2. 一站式集成多场景解决方案：集成了自动驾驶、智能座舱、地图等多场景解决方案，满足各环节需求，为客户提供一站式最优方案；
3. 技术坚实领先：采用腾讯公有云同源技术架构。目前，腾讯全网运行的服务器超过100万台，峰值带宽也突破了200T，全球2800+加速节点，存储规模达到EB级别，服务和流量保持全球第一梯队；
4. 高效低成本AI加速：相比传统存储的接入和访问模式，腾讯智能汽车云的加速性能提高了10倍。针对数据计算与模型训练场景，腾讯智能汽车云提供一站式算法开发、训练框架——TI-One，可大量节约算法训练的成本。在数据接入环节，最高可节省80%工作量;在数据处理环节，降低70%的标注成本;在模型训练环节，算法开发 TCO(总体拥有成本)至少降低50%。
   
   

3.腾讯的出行边界

• 车端：智慧座舱（TAI4.0解决方案），智能驾驶（智驾地图、高精地图）；
• 手机端：以微信+企业微信为核心的社交生态；腾讯出行服务小程序（微信车卡、数字钥匙）；
• 云端：推出高度匹配汽车行业需求的智能汽车云（自动驾驶、座舱、车图）、智能营销云等，通过aPass提供动态生长的平台服务。通过全球可达的云部署能力，满足车企业务全球化运营需求。
  
  

END.