腾讯云在汽车行业用量已超25万核服务器|智能驾驶|自动驾驶|云服务

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9月2日-4日，中国汽车产业发展（泰达）国际论坛在天津举行，腾讯智慧出行副总裁钟学丹受邀发表以《车云一体，构筑云上新生产力》为主题的主旨演讲，分享了腾讯对汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

【腾讯智慧出行副总裁钟学丹】

钟学丹认为，中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。同时，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代，云作为弹性、易拓展的载体，可以帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

“云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。未来，汽车行业将基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式。”钟学丹表示。

腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的行业解决方案，助力车企构建围绕厂、店、人、车等不同场景，构建车云一体化的数据驱动闭环。

今年是腾讯布局汽车行业的第五年，数据显示，已经有100家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务，在汽车行业的用云量已达到25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB。

以下为演讲实录：

各位领导、各位嘉宾，媒体朋友们，

大家好！

今天，我想跟大家分享一下，腾讯对于汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

今年上半年，汽车产业经历了短期的震荡，但并没有影响智能网联汽车长期向好的发展态势。我们看到几大核心的变化：

第一个核心变化，智能电动化正在推动汽车产业结构化的变革。中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。

今年一季度统计，L2级自动驾驶在我国乘用车市场的新车渗透率已经达到23.2%。同时，近期多款新车已经搭载了高算力计算平台、激光雷达等面向L3级以上的硬件配置，并且价格已下探至20-30万元区间。可以说，2022年或将成为中国准L3自动驾驶量产开端之年。

这背后也伴随着巨大的研发和运营投入。如何更高效、更低成本的进行数据管理、算法迭代和体验优化，成为摆在大家面前的一大课题。在这样的背景下，车云一体化、数据驱动的IT基础设施成为必然。

第二个核心变化，用户对于智能科技的付费意愿和要求在不断增长。如何拓展新的服务模式，创造新的商业增值空间，成为车企的新考验。

德勤的一项调查显示，有90%以上的中国消费者愿意为车联网服务付费。好的体验不再是堆砌配置，而是要求以用户为导向，以数据为驱动，通过云端能力不断升级迭代，为用户提供按需服务，这背后还有非常多的商业空间值得挖掘。

第三个核心变化，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代。

一方面，新冠肺炎疫情反复，对供应链、销售端都造成了一定的挑战。

另一方面，相关行业标准、监管体系密集出台，也正引导汽车产业向更标准、更安全和更有序地发展，对企业的数据合规、自主可控提出了更高的要求。

在这样的背景下，云可以作为一个弹性、易拓展的载体，帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

综上变化，我们可以看到，云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

汽车行业将基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式

一方面，软件占比的大幅提升，也促进汽车研发体系的重新构建。整车制造研发体系和智能座舱、自动驾驶的研发运营体系是完全不同的系统架构，后者需要构建数据驱动的敏捷研发和运营架构，如何实现大规模、分布式的软件协同效率提升，结合实时感知、场景理解、算法迭代等持续优化运行效率，将是新的核心竞争力。

从用户角度，用户对智能化极致体验是不断刷新的。用户对汽车的体验要求，不再是买车的时候有什么功能特性，而是在用车的过程中，是否能够及时的获得新鲜的场景体验，最新的数字化内容，不断与时俱进的新交互和功能，以及越来越懂用户的使用体验和服务等。

具体而言，云端协同所带来的核心价值可以概括为三个点：不断优化的研发运营效率，不断革新的汽车服务体验，并随之带来企业业务韧性的不断增强。

1.优化研发效率

在智能化、电动化的发展趋势下，都对软件能力提出更高的要求。研发效率是决胜的重要关键因素之一。

自动驾驶、智能汽车技术更快速的进化，除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外，还有一个非常重要的因素，就是云端的数据管理平台和算法训练平台。

工程实践中，获得一个算法模型，大约70-80%的人工时间花费在数据处理上，约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见，数据和计算，是驱动研发效能提升的两大关键。

海量的数据存储和访问，如何降低存储成本、提升访问效率？我们基于腾讯云业界领先的存储加速服务———GooseFS，相比传统存储的接入和访问模式，加速性能提高了10倍，可以很好的满足汽车自动驾驶场景对海量数据访问所遇到的瓶颈。

在算法开发方面，我们提供的一站式算法开发、训练框架——TI-One，可以帮助大量节约算法训练的成本。在模型训练环节，算法开发TCO（总体拥有成本）至少降低50%，进一步节约计算成本，提高训练效率。

针对研发体系繁杂、架构不统一的情况，腾讯还可提供多云管理、多云调度的平台，并提供DevOps、AIOps、低代码平台等一站式的开发基础设施，加速软件开发效率和灵活性。

同时，我们认为，更高效、低成本的上云，一定是“专云专用”、符合行业特定需求的行业云。为此，我们在上海设立了一个智能汽车云专区，从云专区的硬件选型，到云上组件都是高度结合智能汽车行业特殊需求进行配置和优化。在智能汽车云上，我们打造了完整的自动驾驶、仿真训练、高精地图、座舱等云上自动化工具链等，为车企带来开箱即用的专有化云端服务，让车企可以更专注于算法优化和体验改善。

2.革新汽车服务体验

通过基于云端的互联服务，我们还在帮助拓展汽车服务新模式，探索创新的服务增值空间。

出行是一个场景驱动服务的体验模式，及时感知场景的变化和需求，为用户提供恰当的服务选择，可以极大的提升用户驾乘体验，而服务的碎片化、本地化需要有一个好的云端框架可以更便捷的将互联网服务快捷上车，方便用户无需下载安装，就可以更即时地、按需地获取这些丰富的内容和服务。

当然，好用的服务不在于多，而在于精。如何更好的结合用户具体的用车场景，解决用户当下所需呢？通过腾讯新一代的场景引擎，可以将车端对场景的实时感知，与云端的AI和数据能力相结合，让用户更清楚地获知身处何地、周边有什么、我想要的服务在哪里。我们重点围绕诸如停车、充电、etc等用户普遍关注的用车场景，去打磨的智能场景化的能力，帮助提升车载服务的活跃度。现在，腾讯也开放了场景引擎和智能推荐体系，助力车企打造自主可控的云端场景引擎一体化平台。

在自动驾驶场景和高级别辅助驾驶场景下，我们推出新一代智能驾驶地图，通过云端实时连接和一体化的数据架构，我们首创性地实现了高精地图、ADAS地图、SD地图的数据同源“一张图”，可以针对人工驾驶、辅助驾驶和自动驾驶的不同驾驶模式自动切换地图形态,从车道级精度到路径级精度，多种比例尺无缝切换。这种车-图-云一体化的形态，可以助力解决目前行业内普遍存在的各种地图之间数据不匹配，智能驾驶系统人工接管频率高，地图更新频率难以统一等制约智能驾驶功能实际应用等问题。同时，通过多模态的交互方式，为用户提供更沉浸、更鲜活的导航探索体验。

通过极致体验的打造和持续运营，腾讯愿与车企共创订阅制的商业模式，基于腾讯用户运营的经验，结合车企构建的车辆和用户数据闭环，助力车企打造和培养用户不但愿意使用，也愿意为体验付费的商业模式。

3.增强业务韧性

车云一体化带来的第三个价值，是增强业务韧性。

汽车产业目前正在经历结构性的变化，也进入到强监管、安全合规发展的时代，对企业的安全建设、数字化的运营能力，实时地事故处理能力，提出了更高的要求。

随着联网车辆的不断增长，如何构建更健壮和弹性的网络架构体系，及时解决接入、数据处理、扩容、灾备等问题，都是需要面对的新挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性，可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配，助力车企随时应对突发的业务，提升业务敏捷性，有效降低整体运营成本。

在这方面，我们基于云和数字化实践的经验，结合汽车行业的业务特点，可以借助云平台的数字底座，实现研发智能化、生产智能化、管理智能化、运营智能化，持续助力汽车产业增强业务韧性。

腾讯为汽车产业提供“车云一体化”的基础设施

在车云一体化的趋势下，腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的业务解决方案，助力车企构建自己的数字化底座和完整的业务服务能力。

首先，腾讯基于自身敏捷的云原生体系，打造沉淀出坚实的底层云基础设施，通过灵活部署的IaaS，以及云原生、Devops、开放的云上工具平台，帮助车企和合作伙伴灵活、快速、低成本的构建起车云一体化的基础，支撑汽车行业数智创新和快速变革。

在底层智能汽车云作为核心底座的基础上，向上连接起汽车产业链研发-生产-销售-服务等核心场景，实现车云一体化的数据驱动、场景闭环。帮助车企在软件定义汽车时代，构建新生产力。

基于开放强大的智能汽车云平台，通过中间的IPaaS应用集成连接器、IDaaS账号连接器、微搭低代码应用连接器等，可快速支撑厂、店、人、车等多端的不同场景，通过端云一体化实现数据驱动的新场景，创造汽车行业新生产力。