车东西（公众号：chedongxi）
作者 | 昊晗
编辑 | 晓寒

自动驾驶进入商业落地下半场，不“上云”还能行？

当下，自动驾驶行业基本都已迈过技术验证期，L2级～L3级自动驾驶逐渐上车交付，L4级自动驾驶也都陆续开启商业化预演。

相较技术验证阶段，随着自动驾驶进入商业落地下半场，自动驾驶公司们所获取的数据量呈指数级上升，对计算算力和数据储存的需求也就随之水涨船高。

所以，在本地资源无法支撑处理、存储庞大数据的情况下，“上云”就成为目前大部分自动驾驶公司们的刚需，在云上进行高性能、低成本、安全合规的数据存储、计算以及模型训练。

而国内外的云大厂们当然也看到了这庞大的“上云”需求，并逐渐围绕着这片新蓝海展开一场圈“云”运动。

今天，腾讯智慧出行举办了2022新品发布会，并发布了行业首个专为智能汽车行业定制的腾讯智能汽车云解决方案。

▲腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生

腾讯汽车云以行业云平台为基础底座，提供自动驾驶研发与运营工具链、智能驾驶地图、运营服务等能力，助力自动驾驶公司在研发、运营等多个环节降本增效。

那么，自动驾驶公司们对云的需求是什么？云又能给自动驾驶带来什么？腾讯智能汽车云又有什么核心亮点？对此，车东西跟腾讯智慧出行副总裁刘澍泉聊了聊，找到了一些答案。

一、自动驾驶进入落地阶段 一朵好云很重要

当下，纵观整个自动驾驶行业发展，国内外的自动驾驶公司们基本都已从技术开发阶段逐渐进入商业落地阶段，各个级别的自动驾驶产品也正快速走近人们的生活。

举例来说，在2022年的新车市场，L2级自动驾驶已经成为智能汽车的标配，并且像自动辅助导航驾驶（NOA）、记忆泊车等高级辅助驾驶功能也开始陆续上车。更有海外车企已经量产L3级自动驾驶汽车，并于近期交付用户开启使用。

而L4级自动驾驶目前由于政策、成本等因素限制，虽然落地和普及速度没有那么快，但像是Robotaxi、Robobus等L4车辆也已经在部分区域开启商业化运营试点，并向公众开放。

▲奔驰的L3级自动驾驶

总的来说，自动驾驶的发展已经进入商业落地的下半场，高阶辅助驾驶渗透率正在持续增长，高级别自动驾驶的落地规模也正逐步扩大，自动驾驶公司们也基本都熬过了最艰难的创业初期和从0到1的研发阶段。

但在下半场的竞争中，自动驾驶公司们又迎来了一个全新挑战——如何高效处理日益增长的数据量？

毕竟，随着技术的商业落地，用的人多了，数据量也就自然变多了。并且，随着智能汽车上的感知配置越来越多，性能越来越高，所产生的数据量也就越来越多。

▲某新车上的感知硬件布局

腾讯智慧出行副总裁刘澍泉告诉车东西，一辆拥有高阶自动驾驶能力的车辆每天大约可以回传6TB的有效数据，再叠加上日益增多的车辆数量和运营规模，自动驾驶公司们所面临的数据压力可想而知。

所以，自动驾驶研发、运营等环节“上云”就成为了自动驾驶公司们当今的一大刚需。

但增加本地计算、存储资源不也可以解决数据量庞大的问题吗？对于这个问题，刘澍泉表示：“当车辆在路上跑得越来越多，那一定是需要广泛接入，而不是去用私有网络，然后再点到点进行接入。”

▲自动驾驶正在快速普及

并且，相较新建本地机房来说，云端在接入效率、计算效率、存储成本、以及服务发布，都具备更强的优势。

根据沙利文发布的《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示，2021年大中华区汽车云市场已经达到335.2亿元的规模体量，而自动驾驶云服务领域将会成为中国汽车云的一个关键增长领域。

综上，无论是从商业化落地还是自我迭代软件算法，“上云”已逐渐成为眼前自动驾驶公司们的迫切刚需，而一片“好云”也成为拿下自动驾驶下半场胜利的关键武器。

▲2021年中国汽车云laas+PaaS应用场景占比

二、腾讯带来新方案 解决智能汽车“上云”痛点

自动驾驶公司“上云”迫切，智能汽车云市场规模日渐增长，云大厂们自然都将目光投向了这片“新蓝海”。

今天上午，腾讯智慧出行举办了2022新品发布会，正式公布了其全新“车云一体”规划战略，并发布专为智能汽车行业定制的一站式云解决方案——腾讯智能汽车云。

据介绍，腾讯智能汽车云是以行业云平台为基础底座，可提供自动驾驶研发与运营工具链、智能座舱研发、智能驾驶地图、运营服务等能力，涵盖自动驾驶、智能座舱、智驾地图相关业务。

▲腾讯智能汽车云架构图

刘澍泉告诉车东西，对于整个智能汽车领域的“上云”需求来说，当今最热的就是自动驾驶研发“上云”。并且，他还认为随着自动驾驶商业落地的加速，自动驾驶运营“上云”则将成为下一个需求旺点。

而此次腾讯智慧出行发布的腾讯汽车云，不仅在自动驾驶研发“上云”需求，还可以满足未来自动驾驶企业在运营上的“上云”需求。

在自动驾驶研发的数据存储方面，腾讯智能汽车云具备高性能、低成本的数据存储能力，并可兼容丰富的数据类型和数据格式，与传统的存储方案相比，存储成本可降低约50％。

在数据管理方面，腾讯智能汽车云提供数据检索管理功能，可以针对PB级数据实现秒级检索、数据筛选，将场景数据集构建时间缩短80%。而在数据标注方面，腾讯智能汽车云集成基于图像和点云的自动化标注能力，标注自动化率高达90%。

在测试场景构建方面，腾讯智能汽车云可自动化挖掘构建各类仿真场景，实现分钟级的场景构建，并且全面支持OpenX的兼容性。腾讯智能汽车云还提供了强大的云计算调度平台，可确保研发者快速上手，保证研发的各环节高效运行，大大节约人力成本。

除此之外，在自动驾驶运营“上云”方面，腾讯智能汽车云可为自动驾驶赋予互联网生态能力，并将座舱变成一个云服务，提升用户的搭乘体验。

腾讯云作为国内领先的云大厂，在硬件性能也是其一大优势。目前，腾讯全网运行的服务器超过100万台，峰值带宽也突破200T，全球拥有超过2800个加速节点，存储规模达到EB级别，服务和流量均保持全球第一梯队。

据介绍，依靠腾讯TI-ACC加速服务，提供高性能模型训练、推理加速服务，数据标注可降低 70%人力成本，标注成本降低70%，模型训练降低算法TCO50%以上。

今年年初，博世宣布与腾讯智慧出行达成合作，腾讯自动驾驶云作为博世中国自动驾驶研发平台的重要支撑，在存储、计算、网络等产品上为博世自动驾驶研发提供支持，帮助其快速满足中国市场需求，并促进研发环节的降本增效。

▲腾讯智慧出行副总裁钟学丹（左）和博世中国执行副总裁徐大全（右）

总言之，腾讯智能汽车云很好地抓住了当今智能汽车领域“上云”的需求热点，在自动驾驶商业落地的下半场，腾讯智能汽车云将支撑车云一体的数据管理与服务，加速自动驾驶功能研发迭代，成为降本增效的“秘密武器”。

三、深入布局智慧出行 车云一体成关键优势

除了智能汽车云外，腾讯智慧出行还通过在车端、云端深入布局，已逐步形成“车云一体化”的产品战略布局。

在车端，腾讯智慧出行拥有智慧座舱（TAI4.0解决方案）、智能驾驶（智驾地图、高精地图）等产品，在云端，腾讯智慧出行拥有智能汽车云、智能营销云等产品；而在手机端，腾讯智慧出行以微信+企业微信组成为核心的社交生态。

▲腾讯TAI 4.0

目前，腾讯智慧出行已推出超过130项行业全栈解决方案，超过300个基础产品，覆盖智能汽车、智能营销、智慧园区等产业。其中，腾讯生态车联网TAI已与超过35家车企达成合作，落地车型多达150余款，累计搭载车辆超过700万台。

在汽车云服务方面，腾讯智慧出行已助力超过100家车企和出行科技企业。在生态开放方面，腾讯智慧出行也已经引入超过600家合作企业，并推出联合创新产品和解决方案。

整体来看，腾讯智慧出行已逐渐成为汽车出行产业转型的“数字化助手”和“产业共建者”。

▲腾讯智驾地图

腾讯集团高级执行副总裁汤道生表示：“不造车是腾讯坚持的定位，帮助车企造好车、卖好车、提高企业管理效率，改善用户出行体验，是腾讯不变的方向。”

随着汽车产业数字化转型步入深水区，数字化能力贯穿汽车的研发、生产、运营等全生命周期，并且智能汽车的技术架构也正进化为车云一体化的数据驱动框架，车端数据收集上传至云端存储、计算、模型训练，再通过OTA升级将迭代算法下发至车端。

所以，当下只有车端能力或只有云端能力显然是无法支撑汽车产业完成数字化转型，而腾讯智慧出行则将车端能力与云端能力相结合，通过车云一体化的数据驱动模式，助力行业创造新生产力。