“冰山之下”：誰在成為車企的真正智能助手？

　　“其實(shí)我們一直扮演的角色就是數(shù)字化助手，也就是別人可以去挖金，我們給大家提供鏟子，這是我們扮演的角色，而現(xiàn)在我們希望給大家提供最好的鏟子。”

　　作者| 皮爺

　　出品|產(chǎn)業(yè)家

　　如果說AI發(fā)展的最鮮明印痕是什么?有人的回答或許會(huì)是金融，有人會(huì)人認(rèn)為會(huì)是醫(yī)療，更有人給出的答案也許是教育，但在其中，一個(gè)最易被察覺的答案一定會(huì)是：汽車。

　　“原來的汽車結(jié)構(gòu)是機(jī)械層、底盤、發(fā)動(dòng)機(jī)、車身等結(jié)構(gòu)，而今天是機(jī)械層、能源層、操作系統(tǒng)、應(yīng)用、云。”在騰訊全球數(shù)字生態(tài)的現(xiàn)場(chǎng)，長(zhǎng)安汽車董事長(zhǎng)朱華榮表示。

　　這種表達(dá)的背后對(duì)應(yīng)的是如今不斷刷新人們感知的汽車模型。從越發(fā)趨向于智能生活空間的智能座艙，到越發(fā)智能和安全的高階智駕，從車端語音交互到點(diǎn)對(duì)點(diǎn)智慧停車，這些都在以足夠真實(shí)的變化構(gòu)成、定義著如今的車企發(fā)展新方向。

　　但實(shí)際上，這并不是一件容易的事。如果說在機(jī)械工業(yè)時(shí)代，汽車面臨的最大問題是機(jī)械工藝、質(zhì)量安全管理等更硬件化的問題，那么在如今的AI數(shù)字時(shí)代，汽車也恰在面臨更新的問題——數(shù)據(jù)。

　　“數(shù)據(jù)閉環(huán)能力將成為智能汽車核心的“增長(zhǎng)飛輪”，將直接決定智能汽車迭代的速度。”騰訊出行副總裁鐘學(xué)丹表示。

　　這種表述的背后對(duì)應(yīng)的是在如今的AI汽車時(shí)代騰訊的新卡位。即在新的車企數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)面前，騰訊正在基于自身在車端的優(yōu)勢(shì)和云端的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行疊加，基于“車云一體”給出一套新的基于數(shù)據(jù)的助力方案。

　　一個(gè)數(shù)據(jù)是，截至目前，騰訊已經(jīng)與超過100家車企和出行科技公司合作共建，已有九成的車企選擇騰訊云。

　　在這個(gè)新的現(xiàn)代工業(yè)明珠之上，騰訊的身影到底在哪?

　　一、AI驅(qū)動(dòng)汽車，時(shí)代已來?

　　“智能化正在成為汽車消費(fèi)新‘標(biāo)配’。今年上半年，新車智能駕駛滲透率已接近50%， OTA的更新頻率越來越快。”騰訊集團(tuán)副總裁、騰訊智慧出行總裁鐘翔平在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)表示。

　　誠(chéng)然如此。就在日前，市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)君迪(J.D. Power)發(fā)布2024中國(guó)汽車智能化體驗(yàn)研究成果，該研究衡量了燃油車和新能源車車主對(duì)31項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)配置和8項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)配置的質(zhì)量反饋及使用體驗(yàn)，綜合考量先進(jìn)配置的裝配率和使用率表現(xiàn)，從而計(jì)算品牌創(chuàng)新指數(shù)(以1000分計(jì))。

　　研究報(bào)告顯示，2024年，中國(guó)汽車行業(yè)智能化創(chuàng)新指數(shù)由2023年的528分一度上升至550分。而在其中，最為普遍提升的配置恰是智能座艙和智能駕駛。

　　實(shí)際上，如果從行業(yè)的動(dòng)作來看，也恰是如此。比如在剛剛過去的3月份，令市場(chǎng)驚艷的特斯拉FSD V12版本正式在北美推送，這套端到端智能駕駛技術(shù)連小鵬汽車創(chuàng)始人何小鵬在美國(guó)體驗(yàn)后也稱它“表現(xiàn)極好”。

　　而回到國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，包括小鵬汽車、蔚來汽車等新能源造車新勢(shì)力，以及長(zhǎng)安汽車等傳統(tǒng)車企也都在紛紛加碼汽車智能化，比如小鵬將面向全球用戶全量推送AI天璣系統(tǒng)XOS 5.2.0版本，再比如蔚來發(fā)布的全新智能駕駛技術(shù)架構(gòu)“NADArch 2.0”等等。

　　實(shí)際上，如果說在固有的工業(yè)革命時(shí)代，汽車最核心的關(guān)鍵詞是機(jī)械和工藝，那么如今被談?wù)撟疃嗟那∈嵌说蕉思夹g(shù)。

　　對(duì)端到端技術(shù)的一個(gè)簡(jiǎn)單介紹是，其相較于之前基于傳感器、雷達(dá)等精密硬件的車輛訓(xùn)練方式，端到端更多的是基于AI的模型通過對(duì)駕駛體驗(yàn)、地圖等數(shù)據(jù)的大量訓(xùn)練進(jìn)而構(gòu)建出更符合人們駕駛習(xí)慣的車端模型能力，進(jìn)而對(duì)智能座艙和智能駕駛進(jìn)行加持，減少對(duì)雷達(dá)等硬件的相關(guān)依賴。

　　或者也恰如鐘學(xué)丹所言，在如今的AI汽車時(shí)代，誰能夠?qū)��?shù)據(jù)進(jìn)行更為精準(zhǔn)、海量、智能的訓(xùn)練和閉環(huán)反饋，誰就能構(gòu)建出更好的駕駛體驗(yàn)。

　　但這并不是一件容易的事。

　　首先，從數(shù)據(jù)來看，即對(duì)不少車企而言，盡管其有足夠清晰的智能化意愿，但車企本身在數(shù)據(jù)側(cè)面臨諸多挑戰(zhàn)，比如對(duì)于部分地理數(shù)據(jù)，其由于缺乏對(duì)應(yīng)的測(cè)繪資質(zhì)很多地理信息數(shù)據(jù)無法獲取，再比如對(duì)于從0搭建數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)本身對(duì)應(yīng)的是龐大的團(tuán)隊(duì)和企業(yè)成本，以及對(duì)不同車企而言，由于做BEV傳輸要做全鏈條的數(shù)據(jù)采集、增值、標(biāo)注、訓(xùn)練等工作，對(duì)所有車企而言，這更等同于“重復(fù)造輪子”，耗費(fèi)成本。

　　其次，從算力側(cè)來看，盡管能看到的一個(gè)市場(chǎng)動(dòng)作是目前不少車企都在構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心，或者在車端構(gòu)建更強(qiáng)的芯片、算力卡等等，但由于汽車本身的數(shù)據(jù)量極大，并且基于動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新，對(duì)應(yīng)到數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理側(cè)，其成本依然較為高昂，算力卡等底層的IT資源消耗伴隨著數(shù)據(jù)的迭代更新更是一個(gè)天文數(shù)字。

　　此外，在最關(guān)鍵，也是最核心的合規(guī)側(cè)，《關(guān)于加強(qiáng)車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全工作的通知》、《整車強(qiáng)標(biāo)》等一系列和汽車數(shù)據(jù)訓(xùn)練相關(guān)的政策也恰是很多車企的“視野盲區(qū)”，對(duì)車企而言，很容易踩中政策的數(shù)據(jù)安全雷區(qū)。

　　實(shí)際上，不難感知出，和普通的AI訓(xùn)練不同的是，車企的智能化建設(shè)更多的是一個(gè)系統(tǒng)化、精密化的數(shù)據(jù)工程，在其中單個(gè)環(huán)節(jié)很難獨(dú)立存在，比如數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)收集等需要和后端的數(shù)據(jù)訓(xùn)練相連接，再比如數(shù)據(jù)側(cè)同樣也要和算力資源側(cè)相匹配等等。

　　車企，應(yīng)該如何答好這張“數(shù)據(jù)題卷”?

　　二、冰山之下：誰能夯實(shí)底層工程?

　　如果說智能座艙、智能駕駛對(duì)應(yīng)的是冰山之下的體驗(yàn)和展示，那么底層的數(shù)據(jù)工程則是冰山之下的核心底座。唯有夯實(shí)冰山之下的能力，才能交出更好的冰山之下的智能成績(jī)單。

　　而這，正是騰訊的發(fā)力點(diǎn)。

　　實(shí)際上，在過去的多年時(shí)間里，如果說在哪個(gè)領(lǐng)域騰訊的身影最為清晰，那么汽車一定是其中之一，不論是騰訊早在2022年就率先提出“車云一體戰(zhàn)略”，還是從2018年開始就陸續(xù)取得的北京、深圳等地的智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測(cè)試牌照，以及擁有的甲級(jí)導(dǎo)航電子地圖制作測(cè)繪資質(zhì)、以及豐富的云商合規(guī)資質(zhì)等等，這些都在成為騰訊在汽車行業(yè)的具像化標(biāo)簽。

　　而這些冰山之下的能力，伴隨著如今汽車智能化趨勢(shì)的演進(jìn)，更在近一步被感知。

　　以本次大會(huì)上發(fā)布的“車云一體數(shù)據(jù)閉環(huán)”方案為例，這套涵蓋車端數(shù)據(jù)解決方案、云基礎(chǔ)設(shè)施、云端數(shù)據(jù)處理平臺(tái)、云端智算訓(xùn)練平臺(tái)以及全鏈路安全合規(guī)服務(wù)的方案整合了騰訊在算力、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、安全等方面的全部技術(shù)，同時(shí)基于自身在汽車方向的積累，為車企提供了一套堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)工程底座。

　　而這些拆解來看，也恰對(duì)應(yīng)是如今車企在智能化時(shí)代的核心痛點(diǎn)。

　　比如在數(shù)據(jù)側(cè)，騰訊提供的一站式車端數(shù)據(jù)解決方案囊括了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)脫敏處理、以及數(shù)據(jù)上傳和數(shù)據(jù)下行通道，可以保證車企在車、云兩端進(jìn)行高效率的海量數(shù)據(jù)交換。同時(shí)，更值得一提的是，在加解密性能上，相比于行業(yè)競(jìng)品，非對(duì)稱加密性能提高了50%，對(duì)稱加密提高了1.87倍。

　　再比如在前文提到的成本側(cè)，一方面，在云端數(shù)據(jù)平臺(tái)，基于騰訊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理產(chǎn)品，其可以面向不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)訓(xùn)練。比如基于騰訊資料類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，在采集資料上預(yù)處理加工后形成，可以用于BEV路口訓(xùn)練的真值、端到端模型訓(xùn)練等，相比于從零開始采集并且加工數(shù)據(jù)，可以大幅提高研發(fā)效率，降低數(shù)據(jù)交付的成本。

　　而另一方面，基于“騰訊向量數(shù)據(jù)庫(kù)”，其性能比行業(yè)平均水平提高了1.5倍以上，用相同的內(nèi)存可以存儲(chǔ)5-10倍的數(shù)據(jù);同時(shí)，在智算訓(xùn)練方面，基于騰訊的算力平臺(tái)和工程平臺(tái)，大模型訓(xùn)練效率可以被加速30%，推理性能提升最高2.5倍，推理場(chǎng)景的GPU利用率提升了60%。

　　此外，利用AI開發(fā)平臺(tái)TI，也可以一鍵調(diào)用多種領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練大模型，并且實(shí)現(xiàn)2倍以上的推理加速。

　　不僅如此，在底層的IT資源側(cè)，和汽車的移動(dòng)屬性相對(duì)應(yīng)的是，騰訊可以提供遍布全球的云基礎(chǔ)設(shè)施和3200+邊緣加速節(jié)點(diǎn)，可以為智能汽車提供高質(zhì)量的就近接入服務(wù)。

　　以及在安全合規(guī)層面，騰訊基于在過去二十多年的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域積累的大量安全和合規(guī)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，可以保障車企在云、管、端全方位的安全合規(guī)。

　　“我們的想法是讓汽車行業(yè)伙伴能夠全力聚焦在核心能力的進(jìn)化上，更專注于上層的智能化應(yīng)用創(chuàng)新，專注于模型和算法的迭代，而我們騰訊則是專注于做好“冰山之下”的基礎(chǔ)設(shè)施。”鐘學(xué)丹說道。

　　其實(shí)，冰山之下的助力還不僅于此�；�于騰訊特殊的智駕云圖產(chǎn)品，車企更可以實(shí)時(shí)獲得安全合規(guī)的路測(cè)數(shù)據(jù)，同時(shí)基于云調(diào)用的更低成本的方式進(jìn)行自動(dòng)駕駛能力的訓(xùn)練。一個(gè)數(shù)據(jù)是，騰訊如今擁有覆蓋全國(guó)38 萬公里高速及城市快速路高精度地圖數(shù)據(jù)， 具備甲級(jí)測(cè)繪資質(zhì)，具備業(yè)內(nèi)最大規(guī)模高精采集車隊(duì)。

　　而在這次大會(huì)上，值得一提的是，騰訊也正式發(fā)布“智駕地圖8.0”艙駕一體解決方案，其通過對(duì)各層級(jí)地圖數(shù)據(jù)要素的進(jìn)一步分類、整合與加工，完成了“一張圖”體系的建設(shè)，可以同時(shí)滿足人駕與車駕的需求。比如在車駕方向，其更是推出了包括合規(guī)建圖、訓(xùn)練加速和多元化的云圖服務(wù)，可以幫助車企構(gòu)建自身差異化的自動(dòng)駕駛解決方案。

　　從更大的視角來看，騰訊提供的是一整個(gè)從數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)表達(dá)的端到端方案，而在這套方案里，涉及到的不單純是數(shù)據(jù)工程，而更多的是對(duì)車端和云端的能力加持，以及“云和圖“、“車和云“協(xié)同一體的低成本、高價(jià)值模型。

　　而通過這套端到端的AI數(shù)據(jù)模型加持，車企將可以直接構(gòu)建出自身的底層數(shù)據(jù)閉環(huán)，進(jìn)而通過在云端或者車端的推理進(jìn)而迅速構(gòu)建出對(duì)應(yīng)的行業(yè)模型或智能化應(yīng)用，通過深耕最核心的能力板塊放大自身的智能汽車產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。

　　三、汽車大模型：

　　騰訊的產(chǎn)業(yè)AI閉環(huán)樣本

　　“其實(shí)我們一直扮演的角色就是數(shù)字化助手，也就是別人可以去挖金，我們給大家提供鏟子，這是我們扮演的角色，而現(xiàn)在我們希望給大家提供最好的鏟子。”騰訊智慧出行副總裁劉澍泉表示，“如果用車圈更容易理解的一句話，我們是一個(gè)非常非常純粹的軟件的Tier1或者tier2。”

　　一個(gè)數(shù)據(jù)是，如今騰訊在汽車公有云市場(chǎng)的增速穩(wěn)居行業(yè)第一，2倍于市場(chǎng)平均增速，騰訊智能座艙解決方案的搭載量也已經(jīng)超過1500萬輛車。

　　這些數(shù)據(jù)背后驗(yàn)證的也更是騰訊的價(jià)值。即從一系列冰山之下的能力可以看到，騰訊自身云的能力、AI大模型的能力、汽車產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)積累以及自身在數(shù)據(jù)體系上的深刻理解和表達(dá)，這些都已經(jīng)有足夠成熟的單點(diǎn)能力，而這些來自產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的單點(diǎn)如今也更在被串聯(lián)到一起，共同構(gòu)成著面向汽車行業(yè)AI智能化的全方位加持。

　　也或者可以說，如果在之前騰訊更多的是基于汽車行業(yè)單點(diǎn)的勢(shì)能釋放，如圖、如智能座艙等，那么如今，在大模型能力、云計(jì)算能力等全方位加持下，騰訊在和一個(gè)個(gè)車企的合作中，更新的表達(dá)則是一整套云、管、端的全方位助力方案。

　　而從某種角度來看，騰訊在汽車行業(yè)的新動(dòng)作，也更在成為騰訊在AI方向進(jìn)擊的一個(gè)縮影。即不論是從算力、云端能力，還是從AI工具鏈和數(shù)據(jù)平臺(tái)，抑或是對(duì)應(yīng)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景/具體能力(云圖、座艙等)，騰訊如今已經(jīng)構(gòu)建出一個(gè)完備的行業(yè)出擊模型。

　　如果說，在半年前，人們更多的關(guān)注點(diǎn)依然是騰訊如何做產(chǎn)業(yè)大模型，那么如今這個(gè)關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)成為了騰訊基于全部TO B積累正在加速搭建閉環(huán)的產(chǎn)業(yè)大模型路徑，汽車行業(yè)正是觀察的窗口之一。

　　其實(shí)，騰訊做的還不僅如此。在自身的能力之外，完備的生態(tài)圈也更在加速成型，“光是做自駕的伙伴，我們基本上和所有行業(yè)頭部的都有合作。”劉澍泉表示。

　　以長(zhǎng)安汽車為例，其實(shí)早在2018年，雙方就聯(lián)合成了“梧桐車聯(lián)”，在車載微信生態(tài)、AI智能體之外，雙方已經(jīng)基于、大模型、云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)等多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了不同方向的共創(chuàng)建設(shè);再比如，今年6月，騰訊出行與億咖通也更宣布合作，雙方將在多個(gè)領(lǐng)域方向進(jìn)行合作探索。

　　此外，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，騰訊已經(jīng)和文遠(yuǎn)知行、元戎啟行、地平線、黑芝麻智能、知行科技等行業(yè)頭部自動(dòng)駕駛公司展開合作，探索高階智駕，以及輕圖、無圖化的方案。

　　而這些僅僅是騰訊在過去幾年時(shí)間里產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)的一個(gè)縮影。

　　“技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新+行業(yè)理解深耕+產(chǎn)業(yè)伙伴加持”，透過騰訊在汽車行業(yè)的AI路徑，一個(gè)清晰的感知是，在正在洶涌而來的大模型落地浪潮中，騰訊的AI時(shí)代產(chǎn)業(yè)故事的新篇章正在悄然開啟。