“数据已成为新的生产要素，云成为重要生产力，车云一体化数据驱动将成为汽车产业竞争关键。”8月1日，腾讯智慧出行副总裁钟学丹在出席第九届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2022）发表的主旨演讲中如此说道。

2022年，是汽车产业数字化转型、自动驾驶及智能网联等关键技术大规模商用的关键一年。
 

当前，站在汽车产业结构升级的重大时期，钟学丹表示，腾讯将坚持做好数字化助手角色，专注自身所长三个领域：
 

l 第一，深耕云、图为核心的基础设施；
 

l 第二，发挥好C2B连接价值；
 

l 第三，共建开放生态。
 

今年是腾讯入局汽车产业第五年，腾讯早期从车联网起步，助力推进汽车智能化，不断丰富车载应用生态。同时，云是车端的有效补充，因此，腾讯逐步推出专有化的云解决方案和数字化平台工具。目前，腾讯正通过车端、云端的完整产品布局，助力汽车产业“车云一体化”发展。
 

受疫情等因素影响，汽车产业在今年上半年经历了短期的震荡。但从长期发展趋势来看，汽车产业仍在高速向前发展。此背景下，钟学丹总结了目前行业内出现的三大核心变化：
 

其一，自动驾驶已经步入量产前夜。
 

据IDC发布的《中国自动驾驶汽车市场数据追踪报告》显示，今年一季度，国内L2级自动驾驶渗透率已经达到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，预计2023年，L3及以上高阶自动驾驶将大规模投放市场。
 

而自动驾驶的大规模商用落地的背后，伴随着巨大的研发和运营投入，如何更高效、更低成本的进行算法迭代和体验优化，成为摆在汽车行业面前的一大课题。
 

其二，用户对于智能科技的付费意愿和要求在不断增长。
 

随着汽车智能化水平的提升，软件定义汽车逐渐成为主流趋势。汽车行业的营收方式，也将从原本只依靠卖硬件，逐渐过渡至软件付费模式。
 

相关数据显示，有90%消费者愿意为车联网服务付费，60%消费者愿意为OTA升级付费。这也意味着，当智能化、OTA成为车辆标配，如何拓展智能科技盈利模式，也成为车企新考验。
 

在钟学丹看来，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，塑造具有品牌差异化特色的体验。

其三，汽车行业进入一个不确定性与合规化发展并存时代
 

一方面，新冠疫情反复、国际局势动荡等不确定性因素频发，对供应链、销售端都造成了一定的挑战。另一方面，相关法律法规、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。
 

三大行业核心变化背后，是整个汽车行业亟需解决的如何提高研发生产效率、如何扩展智能科技盈利模式，以及如何保障业务韧性等关键问题。
 

未来，云端也将是汽车软件持续迭代和进化的基础，基于云端可以定义智能、定义体验、定义新的商业模式。由此也不难看出，数据已成为新的生产要素，云成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业竞争关键。
 

当前，云已经成为汽车产业不可或缺的新生产力。钟学丹认为，汽车产业基于云端协同将产生三大核心价值：更加极致的用户体验、不断优化的研发效率，企业业务韧性的不断增强。

第一个价值，极致用户体验。基于云端的互联服务，可以帮助智能座舱、智能驾驶服务不断升级迭代。
 

比如，相比于车载原生app的方式，通过部署在云端的车载小程序框架，可以更快速、低成本、轻量化的引入丰富的生态服务。微信小程序生态有320W量级规模，未来，随着车与云端的连接更加紧密，用户无需下载安装，就可以即时、按需获取丰富的内容和服务。
 

比如，通过新一代的场景引擎，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、想要的服务在哪里。并通过多模态的交互方式，可以为用户提供更沉浸的探索体验。
 

在自动驾驶场景和高级别辅助驾驶场景下，腾讯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，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。
 

钟学丹表示，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，为用户带来更鲜活、更真实、更精准的导航体验。
 

车云一体的第二大价值，优化研发效能。主要目的是提高研发运营环节效率问题，这也是车企在竞争中取胜的关键因素之一。
 

智能汽车技术更迭速度非常快，这背后除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外，还有一个非常重要的因素，就是云端的数据生成平台和算法训练平台。
 

相关数据显示，在工程实践中，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。
 

在此背景下，腾讯自主研发的存储加速服务GooseFS，相比传统存储的接入和访问模式，加速性能提高了10倍，让海量的数据不再遇到价值挖掘的瓶颈。同时，腾讯还为车企提供一站式算法开发、训练框架——TI-One，可以大量节约算法训练的成本，在模型训练环节，算法开发TCO至少降低50%，帮助进一步唤醒沉睡算力。而面向研发场景，腾讯的自动化DevOps、AIOps智能运维、低代码平台等工具，可以让研发和运维更敏捷，提升软件迭代与研发效率。
 

钟学丹说：“我们认为，更高效、低成本的上云，一定符合行业特定需求的行业云。”
 

因此，腾讯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，腾讯打造了完整的自动驾驶、智驾地图、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。
 

当前，汽车产业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，更实时地事故处理能力，提出了更高的要求。
 

同时，在新冠疫情持续反复，国际局势变幻等“黑天鹅”事件的冲击下，全球汽车产业面临着供应链、生产制造、销售等环节的多重挑战。
 

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TCO。
 

腾讯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。
 

 腾讯以云为核心，为助力汽车产业数字化升级

事实上，于腾讯而言，以云为核心，为汽车产业提供数字化支撑，是腾讯最适合的角色，也是最互补的合作方式之一。
 

一方面，腾讯是中国首家、全球第五家运营服务器超过百万台的公司，并将在全国新建多个百万级服务器规模的大型数据中心集群。同时，腾讯云峰值带宽也突破了200T，全球部署2800+加速节点，存储规模达到EB级别，服务和流量方面保持全球第一梯队。
 

最近，腾讯海量自研业务已实现全面上云，腾讯产品将全部跑在腾讯公有云之上，这也是国内最大规模的云原生实践。这也说明，腾讯云的安全稳定、可拓展性，经受得住国内最大规模互联网应用、10亿级用户高频服务需求的考验。
 

另一方面，在腾讯云底座之上，腾讯面向汽车行业各环节的特殊需求可进行定制开发，围绕智能汽车云、数字营销、办公一体化、工业制造等场景，推出了130+个云上行业解决方案。
 

相关数据显示，目前已经有100家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务。不难看出，围绕车云一体化发展，腾讯正逐渐构建起自身在汽车行业中的护城河。