作者 | 小賢

編輯 | 栗子

下場造車的阿里、百度都已經在提速當中，不造車的騰訊在做什么？

6月24日，騰訊在智慧出行2022新品發布會上公布了行業首個智能汽車專有云平臺。

這個位于上海的云專區在今天正式開服，專為自動駕駛和智能汽車服務。在物理上實現隔離，以保障數據的安全可控，集成了自動駕駛、智能座艙、地圖等多場景解決方案。

此外，騰訊還發布了“車云一體”戰略規劃以及覆蓋云管端全方位的“騰訊一體化汽車安全方案”。

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“堅持一朵云、一站式的智能汽車解決方案。”騰訊智慧出行副總裁劉澍泉在會上表示。

入局汽車產業已經五年，騰訊逐漸畫出了一條覆蓋“車云一體化”的路線：在車端，騰訊此前已經推出了智慧座艙TAI、智駕地圖、高精地圖等產品；在手機端，微信“騰訊出行服務”小程序等產品；在云端，行業云解決方案覆蓋車輛研發、運營全鏈條。

騰訊想做的，是通過車端、手機端、云端打通的車云一體化模式，實現數據驅動閉環，提升各環節生產效率。對行業來說，汽車產業的競爭正在從單車智能向云端延伸。

車企上云的需求年年有，這不是一個特別新的話題。

在智能座艙、智能駕駛的時代，海量的數據成為優化算法提升用戶體驗的基礎，實現產品升級需要對數據進行儲存、計算、傳輸，云變得不可或缺。

車企本身也要上云，從內部管理、工廠制造以及后續的銷售服務等環節，上云能夠有效提升運行效率，實現企業數字化轉型。云廠商也紛紛趕到，不錯過這個正在成長的、百億級別的云市場。

弗若斯特沙利文聯合頭豹研究院發布的《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，中國汽車云IaaS+PaaS應用場景規模由2017年的15.7億元增長至2021年的118.8億元，復合年增長率達到65.8%。

但車企上云的需求今年特別多，尤其是高階輔助駕駛爆發性上車，帶來自動駕駛研發上云需求井噴。從去年開始，小鵬、蔚來、理想、上汽、廣汽等車企都推出了搭載激光雷達的旗艦車型，高階輔助駕駛也在激光雷達的加持下集中上車。

2022年成為車云一體化元年的結論也是由此得來，提升自動駕駛研發效率變得愈發重要。

圍繞自動駕駛云，數據儲存只是第一步，自動駕駛的標注、訓練都依賴平臺的海量算力，以支撐車企“云+端”的研發模式，采集海量環境數據、行駛數據，在云端進行模型、算法開發、仿真驗證，最后下放服務。

這也是智能汽車行業發展和內卷的結果，L2+即高階輔助駕駛在汽車市場上越來越有“標配”的趨勢。輔助駕駛集中上車，帶著傳感器邊走邊“看”，產生的數據帶著車輛行駛信息、環境信息，源源不斷送上云端，加上車輛的其他數據，最終每天產生的數據根據時長不同最多可以達到幾十TB級別。

騰訊智慧出行給了一個平均的數據：現階段，具備輔助駕駛功能的車，每天傳回的有效數據在6T左右。

大面上看，車子也越賣越多，相關統計顯示，2021年，中國市場711款新車上市，其中328款具備智能駕駛功能，占比超過45%。智能駕駛已經成為新車上市的核心賣點之一，左右著消費者的購買決策。

多重因素疊加，導致智能車領域的數據量呈指數級上升，相應地對算力的要求也呈現激增態勢。

再往后延伸，所謂“先堆硬件，再升級軟件”是目前的主流做法，開發者以逐步逼近的方式解決一個個駕駛場景問題，通過遠程OTA的方式，提升智能駕駛能力。而發生這一切的基礎，就是有更豐富的有效數據傳回。

“從2022年的情況來看，高級輔助駕駛的滲透率快速提升，成為絕對的行業熱點。這背后云端的接入效率、計算的效率、存儲的成本、以及服務發布都具備了明顯的優勢，由此判斷今年是車云一體化的元年。”劉澍泉告訴「甲子光年」。

在此背景下，智能汽車的整體技術架構正進化為云一體化的數據驅動框架，產業競爭已經從單車智能向云端延伸，如何云上進行高性能、低成本、安全合規地的數據存儲、計算、模型訓練成為剛需，進一步催生汽車行業云市場規模的擴大。

騰訊公司副總裁、騰訊智慧交通和出行總裁 鐘翔平

汽車云市場的不斷膨脹，挑戰也隨之而來。

車企上云，除了要考慮性能和成本，還需要面對車企與云服務平臺數據標準不統一、數據安全的問題。

說到這里，又不得不提到特斯拉——不是作為一家車企，而是作為計算公司。

或許這一切歸根結底都是因為馬斯克個人，特斯拉在自動駕駛這條路上一直沿著一條獨特的技術路線前進。

傳感器不夠開放，特斯拉選擇拋開Mobileye自己造；覺得自動駕駛芯片跟不上，特斯拉再自己造芯片。在計算方面，特斯拉自己做了云端超算Dojo，上百萬輛特斯拉汽車收集來的數據送到Dojo，對神經網絡模型進行訓練。

很長時間里，“摸著特斯拉過河”是汽車行業智能化的路上的一個路線。但在云這件事上，車企抄不來特斯拉的“作業”，況且Dojo的表現也還需要觀察。

市面上的車企不同于長期生長在云上的互聯網公司，從產品到組織、流程都不是長在云上的。借助華為、騰訊、阿里、百度為代表云廠商的力量完成數字化轉型成為主流。

大眾曾在2018年宣布聯合微軟共同開發大眾汽車云（VW Automotive Cloud），計劃未來將大眾旗下數千萬臺汽車接入到大眾汽車云。寶馬也在2020年聯手亞馬遜云計算（AWS），開發創新的云解決方案，其中也包括了開發云計算中心。

目前云行業走向垂直化發展，在提供原有服務的前提下，深入行業定制垂直行業解決方案。要性能給性能，要服務給服務，追求好用又實惠，這也是云廠商尋求新市場的表現。

然而，目前行業缺乏一站式、一體化的行業解決方案，車企面臨智能座艙、自動駕駛、地圖等方案架構不統一、管理復雜度高的難題；用戶統一運營體系需要與不同的云平臺進行連接與交互，影響用戶運營與服務效率。

騰訊智能汽車云就是在這樣的背景下推出，旨在以“一站式”的方式解決其中的效率問題，對于此次發布的“智能汽車云”的表現，騰訊方面給出的描述是：

1. 上海設立的智能智能汽車云專區，通過物理隔離全面保障數據安全可信、自主可控；
2. 一站式集成多場景解決方案：集成了自動駕駛、智能座艙、地圖等多場景解決方案，滿足各環節需求，為客戶提供一站式最優方案；
3. 技術堅實領先：采用騰訊公有云同源技術架構。目前，騰訊全網運行的服務器超過100萬臺，峰值帶寬也突破了200T，全球2800+加速節點，存儲規模達到EB級別，服務和流量保持全球第一梯隊；
4. 高效低成本AI加速：相比傳統存儲的接入和訪問模式，騰訊智能汽車云的加速性能提高了10倍。針對數據計算與模型訓練場景，騰訊智能汽車云提供一站式算法開發、訓練框架——TI-One，可大量節約算法訓練的成本。在數據接入環節，最高可節省80%工作量;在數據處理環節，降低70%的標注成本;在模型訓練環節，算法開發 TCO(總體擁有成本)至少降低50%。

• 車端：智慧座艙（TAI4.0解決方案），智能駕駛（智駕地圖、高精地圖）；
• 手機端：以微信+企業微信為核心的社交生態；騰訊出行服務小程序（微信車卡、數字鑰匙）；
• 云端：推出高度匹配汽車行業需求的智能汽車云（自動駕駛、座艙、車圖）、智能營銷云等，通過aPass提供動態生長的平臺服務。通過全球可達的云部署能力，滿足車企業務全球化運營需求。