騰訊鐘學丹：車雲一體化數據驅動将成為汽車産業競争關鍵_企業新聞稿

騰訊鐘學丹：車雲一體化數據驅動将成為汽車産業競争關鍵

2022-08-04 14:57

　　/朝聞通/2022年08月04日廣州消息——“數據已成為新的生産要素，雲成為重要生産力，車雲一體化數據驅動将成為汽車産業競争關鍵。”8月1日，騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在出席第九屆國際智能網聯汽車技術年會(CICV 2022)發表的主旨演講中如此說道。

　　2022年，是汽車産業數字化轉型、自動駕駛及智能網聯等關鍵技術大規模商用的關鍵一年。

　　當前，站在汽車産業結構升級的重大時期，鐘學丹表示，騰訊将堅持做好數字化助手角色，專注自身所長三個領域：

　　第一，深耕雲、圖為核心的基礎設施;

　　第二，發揮好C2B連接價值;

　　第三，共建開放生态。

　　今年是騰訊入局汽車産業第五年，騰訊早期從車聯網起步，助力推進汽車智能化，不斷豐富車載應用生态。同時，雲是車端的有效補充，因此，騰訊逐步推出專有化的雲解決方案和數字化平台工具。目前，騰訊正通過車端、雲端的完整産品布局，助力汽車産業“車雲一體化”發展。

　　車雲一體的數據驅動成汽車産業競争關鍵

　　受疫情等因素影響，汽車産業在今年上半年經曆了短期的震蕩。但從長期發展趨勢來看，汽車産業仍在高速向前發展。此背景下，鐘學丹總結了目前行業内出現的三大核心變化：

　　其一，自動駕駛已經步入量産前夜。

　　據IDC發布的《中國自動駕駛汽車市場數據追蹤報告》顯示，今年一季度，國内L2級自動駕駛滲透率已經達到23.2%。同時，近期多款新車已經搭載了高算力計算平台、激光雷達等面向L3級以上的硬件配置，預計2023年，L3及以上高階自動駕駛将大規模投放市場。

　　而自動駕駛的大規模商用落地的背後，伴随着巨大的研發和運營投入，如何更高效、更低成本的進行算法疊代和體驗優化，成為擺在汽車行業面前的一大課題。

　　其二，用戶對于智能科技的付費意願和要求在不斷增長。

　　随着汽車智能化水平的提升，軟件定義汽車逐漸成為主流趨勢。汽車行業的營收方式，也将從原本隻依靠賣硬件，逐漸過渡至軟件付費模式。

　　相關數據顯示，有90%消費者願意為車聯網服務付費，60%消費者願意為OTA升級付費。這也意味着，當智能化、OTA成為車輛标配，如何拓展智能科技盈利模式，也成為車企新考驗。

　　在鐘學丹看來，好的體驗不再是堆砌配置，而是要求以用戶為導向，以數據為驅動，通過雲端能力不斷升級疊代，為用戶提供按需服務，塑造具有品牌差異化特色的體驗。

　　其三，汽車行業進入一個不确定性與合規化發展并存時代

　　一方面，新冠肺炎疫情反複等不确定性因素頻發，對供應鍊、銷售端都造成了一定的挑戰。另一方面，相關法律法規、行業标準、監管體系密集出台，也正引導汽車産業向更标準、更安全和更有序地發展，對企業的數據合規、自主可控提出了更高的要求。

　　三大行業核心變化背後，是整個汽車行業亟需解決的如何提高研發生産效率、如何擴展智能科技盈利模式，以及如何保障業務韌性等關鍵問題。

　　未來，雲端也将是汽車軟件持續疊代和進化的基礎，基于雲端可以定義智能、定義體驗、定義新的商業模式。由此也不難看出，數據已成為新的生産要素，雲成為重要生産力，車雲一體化的數據驅動将成為汽車産業競争關鍵。

　　車雲一體化帶來的三大核心價值

　　當前，雲已經成為汽車産業不可或缺的新生産力。鐘學丹認為，汽車産業基于雲端協同将産生三大核心價值：更加極緻的用戶體驗、不斷優化的研發效率，企業業務韌性的不斷增強。

　　第一個價值，極緻用戶體驗。基于雲端的互聯服務，可以幫助智能座艙、智能駕駛服務不斷升級疊代。

　　比如，相比于車載原生app的方式，通過部署在雲端的車載小程序框架，可以更快速、低成本、輕量化的引入豐富的生态服務。微信小程序生态有320W量級規模，未來，随着車與雲端的連接更加緊密，用戶無需下載安裝，就可以即時、按需獲取豐富的内容和服務。

　　比如，通過新一代的場景引擎，可以将車端對場景的實時感知，與雲端的AI和數據能力相結合，讓用戶更清楚地獲知身處何地、周邊有什麼、想要的服務在哪裡。并通過多模态的交互方式，可以為用戶提供更沉浸的探索體驗。

　　在自動駕駛場景和高級别輔助駕駛場景下，騰訊推出新一代智能駕駛地圖，通過雲端實時連接和一體化的數據架構，首創性地實現了高精地圖、ADAS地圖、SD地圖的數據同源。可以針對人工駕駛、輔助駕駛和自動駕駛的不同駕駛模式自動切換地圖形态，從車道級精度到路徑級精度，多種比例尺無縫切換。

　　鐘學丹表示，這種車-圖-雲一體化的形态，可以助力解決目前行業内普遍存在的各種地圖之間數據不匹配，智能駕駛系統人工接管頻率高，地圖更新頻率難以統一等制約智能駕駛功能實際應用等問題，為用戶帶來更鮮活、更真實、更精準的導航體驗。

　　車雲一體的第二大價值，優化研發效能。主要目的是提高研發運營環節效率問題，這也是車企在競争中取勝的關鍵因素之一。

　　智能汽車技術更疊速度非常快，這背後除了車端感知能力、算力平台、控制優化等因素之外，還有一個非常重要的因素，就是雲端的數據生成平台和算法訓練平台。

　　相關數據顯示，在工程實踐中，獲得一個算法模型，大約70-80%的人工時間花費在數據處理上。約70-80%的機器時間用在模型訓練上。由此可見，數據和計算，是驅動研發效能提升的兩大關鍵。

　　在此背景下，騰訊自主研發的存儲加速服務GooseFS，相比傳統存儲的接入和訪問模式，加速性能提高了10倍，讓海量的數據不再遇到價值挖掘的瓶頸。同時，騰訊還為車企提供一站式算法開發、訓練框架——TI-One，可以大量節約算法訓練的成本，在模型訓練環節，算法開發TCO至少降低50%，幫助進一步喚醒沉睡算力。而面向研發場景，騰訊的自動化DevOps、AIOps智能運維、低代碼平台等工具，可以讓研發和運維更敏捷，提升軟件疊代與研發效率。

　　鐘學丹說：“我們認為，更高效、低成本的上雲，一定符合行業特定需求的行業雲。”

　　因此，騰訊在上海設立了一個智能汽車雲專區，從雲專區的硬件選型，到雲上組件都是高度結合智能汽車行業特殊需求進行配置和優化。在智能汽車雲上，騰訊打造了完整的自動駕駛、智駕地圖、座艙等雲上自動化工具鍊等，為車企帶來開箱即用的專有化雲端服務，讓車企可以更專注于算法優化和體驗改善。

　　雲端協同帶來的第三個價值，即增強業務韌性。

　　當前，汽車産業正在經曆結構性的變化，也進入到強監管、安全合規發展的時代，對企業的安全建設、數字化的運營能力，更實時地事故處理能力，提出了更高的要求。

　　同時，在新冠肺炎疫情持續反複事件的沖擊下，全球汽車産業面臨着供應鍊、生産制造、銷售等環節的多重挑戰。

　　雲具備更加彈性靈活、開放兼容、可持續運營的特性，可以成為汽車企業在提升業務韌性的過程中的常規标配，助力車企随時應對突發的業務，提升業務敏捷性，有效降低整體TCO。

　　騰訊基于雲和數字化實踐的經驗，結合汽車行業的業務特點，可以借助雲平台的數字底座，實現研發智能化、生産智能化、管理智能化、運營智能化，持續助力汽車産業增強業務韌性。

　　騰訊以雲為核心，為助力汽車産業數字化升級

　　事實上，于騰訊而言，以雲為核心，為汽車産業提供數字化支撐，是騰訊最适合的角色，也是最互補的合作方式之一。

　　一方面，騰訊是中國首家、全球第五家運營服務器超過百萬台的公司，并将在全國新建多個百萬級服務器規模的大型數據中心集群。同時，騰訊雲峰值帶寬也突破了200T，全球部署2800+加速節點，存儲規模達到EB級别，服務和流量方面保持全球第一梯隊。

　　最近，騰訊海量自研業務已實現全面上雲，騰訊産品将全部跑在騰訊公有雲之上，這也是國内最大規模的雲原生實踐。這也說明，騰訊雲的安全穩定、可拓展性，經受得住國内最大規模互聯網應用、10億級用戶高頻服務需求的考驗。

　　另一方面，在騰訊雲底座之上，騰訊面向汽車行業各環節的特殊需求可進行定制開發，圍繞智能汽車雲、數字營銷、辦公一體化、工業制造等場景，推出了130+個雲上行業解決方案。