上海車展前夕，我們采訪了騰訊智慧出行副總裁劉澍泉，討論了基于云的解決方案在發展自動駕駛技術方面的重要性，分享了該解決方案的技術亮點，以及騰訊作為上云技術合作伙伴的優勢。 

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉。

發展自動駕駛技術需要哪些條件？

中國的道路系統錯綜復雜、城市規模龐大、人口密集并且交通習慣各異，這給自動駕駛技術開發帶來了挑戰。中國還提供了更豐富的場景、大量的數據以及更多的罕見和意外“極端場景”（corner case），要讓自動駕駛技術在安全性和有效性方面完成進化，這些元素至關重要。

此外，個性鮮明的Z世代傾向于購買具有L2+駕駛輔助功能的汽車，這為自動駕駛技術提供了理想的訓練條件。因此，全球車企紛紛在中國建立龐大的研發團隊，并將這些解決方案推廣到全世界。

騰訊如何滿足國際車企對自動駕駛和云技術的需求？

騰訊基于其安全合規能力以及所有必要的工具鏈，率先推出一站式智能汽車云平臺，在自動駕駛技術開發過程中滿足各個階段的技術需求。

我們先進的云數據存儲生態系統可以有效解決自動駕駛技術開發過程中數據量大、存儲成本高的痛點。我們靈活性強、開箱即用的低成本工具為用戶提供流暢的體驗。與此同時，我們車云一體化解決方案中的端到端安全與合規功能可以幫助車企應對進入新市場時復雜的合規問題。

騰訊智能汽車云平臺的主要特點和優勢是什么？

所有車企都很重視的安全與合規，從車內開始。所有的感知數據都會在車上加密，然后傳輸到該平臺。研發團隊在完全安全和合規的數據閉環中工作，只使用脫敏和匿名數據。

騰訊推出軟硬件集成架構，在確保穩定運行的同時降低能耗，助力管理仿真和建模所需的大量數據。該架構具有密度高、性能強、可靠性高等特點，與業界常規做法相比，可以降低50%的存儲成本。

此外，騰訊還利用自身在人工智能方面的強大能力，為大規模自動駕駛技術訓練提供高性能解決方案，將網絡擁塞減少40%，使總體訓練成本降低25%。

在構建人工智能模型時，僅僅完善個別功能是不夠的，因此我們的TI平臺提供全方位服務，包括：

1. 數據傳輸，當存算分離時，傳輸周期縮短80%。

2. 數據處理，依托豐富且易用的標注數據庫，可將標注成本降低70%。

3. 模型訓練，提供拖放功能、模型評估和后處理，效率提升50%。

為滿足自動駕駛技術測試的驗證需求，我們還提供了將游戲科技與云技術相結合的高級仿真系統TAD Sim。在性能方面，該系統可以使傳感器模型、車輛動力學模型以及交通流模型的準確性達到90%以上。

TAD Sim的數據集包含超過300萬個場景，并支持對城市龐大區域的實時仿真。在這種復雜的仿真環境下，TAD Sim可以隨機生成各種極端場景，這有助于檢驗自動駕駛算法的完備性，充實場景庫。憑借這種強大的能力，測試的安全性和效率大大提升。

高精地圖是自動駕駛技術研發的另一個重要組成部分。騰訊推出車圖云解決方案，提供定期的按需地圖更新和基于位置的服務，可以為不同車企量身定制低成本、高覆蓋的自動駕駛地圖。

能否舉例說明騰訊的云解決方案如何支持國際合作伙伴？

我們依托開放的生態內容、尖端技術和堅實的基礎設施，與100多家車企和自動駕駛公司展開合作。

我們攜手博世，為他們提供了無憂的研發環境和全棧服務，使他們能夠更好地專注于自動駕駛技術開發。

我們和蔚來的戰略合作伙伴關系也從自動駕駛和地圖擴展到許多方面，例如構建一體化混合云基礎設施來支持蔚來的自動駕駛研發運營，提供我們的TAI智能座艙解決方案，助力蔚來探索汽車的新可能性。

隨著自動駕駛進入商業化階段，車企應該組建專門的團隊來解決問題，不斷改善客戶體驗。對任何汽車來說，客戶滿意度都是核心競爭力，而我們的智能汽車云平臺為企業提供了改善客戶滿意度的框架。