腾讯“云图”，为汽车产业提供最好的挖金铲子|云图|汤道生|汽车产业|腾讯云|腾讯地图

“腾讯扮演的角色就是数字化助手，别人可以去挖金，我们给大家提供最好的铲子。”9月5日，2024腾讯全球数字生态大会期间，腾讯智慧出行副总裁刘澍泉在接受《出行范儿》等媒体采访时，对于腾讯在新一轮汽车产业变革中的定位给出了上述解析。

所谓的“铲子”，既包括腾讯云、腾讯地图，也包括微信和小程序承载的出行服务。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹也在当天的大会上表达了类似观点，他表示，腾讯始终专注于做好“冰山之下”的基础设施，让汽车行业伙伴能够全力聚焦在核心能力的进化上，比如上层的智能化应用创新、模型和算法的迭代、用户体验的持续完善等。

这也是腾讯一直以来在汽车赛道的定位。业务的专注和聚焦也让腾讯获得了更好的市场回报，不造车的腾讯并不影响腾讯从汽车产业链“掘金”：

作为汽车行业数字化助手，腾讯在汽车公有云市场的增速稳居行业第一，2倍于市场平均增速，腾讯智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车；

截止到目前，有九成车企首选腾讯作为汽车云服务伙伴，合作覆盖超过100家车企和出行科技公司，为超过30家车企和出行科技公司提供海外云服务；

腾讯出行服务小程序，目前月活量超一亿，可以支持车主会员服务、车控、数字钥匙、电子保单等丰富的场景化服务，为车企创造丰富的用户触点和运营能力，可以连接庞大的后市场服务。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生透露，对比去年，腾讯云今年亏损收窄明显，毛利不断改善，正在逐步向盈利目标靠近。

“在过去的几年里，我们深入理解业务，持续提升供应链效率，并在经营过程中有所为有所不为，这让我们的业务变得更聚焦，更加健康”。汤道生表示，“盈亏平衡就是一个时间问题，我们离那个点不远。”

“冰山之下”的数据闭环

长安汽车董事长朱华荣在2024腾讯全球数字生态大会上分享了“新汽车+新生态”的产业发展趋势，以及长安汽车在数字化、智能化领域的转型实践。他认为，新能源只是这一轮转型的序章，而真正的未来是数智新汽车。

在智能化转型和飞速发展的过程中，企业既要比拼产品体验和服务，同时也更看重研发和经营效率。特别是随着智能汽车的数据规模、算力需求的指数级增长，车企也对数据闭环等基础设施提出了更高的要求。

比如，实时海量的数据处理和交互，对于网络的接入质量、稳定性能、分布式云的能力提出了更高的要求；在云上，需要处理数据的量级从PB甚至EB级的数据持续的增长，原有的存储、计算等基建性能，难以应对快速拓展的数据规模；由于快速迭代而造成的稳定性和安全性风险等。

为了应对新的需求和挑战，腾讯整合了在算力、网络、数据、安全等方面的领先技术和产品，推出了“车云一体数据闭环”方案，可以对海量数据进行更高效的收集、存储、处理和分析，目前已经与多家车企展开了落地实践。

钟学丹介绍，数据闭环是横跨车端和云端的体系化能力，从车端的数据采集到通过网络传输上云，再到云端进行数据和算法的处理，进而迭代新的能力再下发到车端，实现功能升级，整个的链路非常长且复杂。

这也是隐藏在智能驾驶、智能座舱等技术背后，“冰山之下”的底座技术能力。为了支撑数据闭环能力的落地，腾讯提供了五大支柱能力，包括车端数据解决方案、云基础设施、云端数据处理平台、云端智算训练平台以及全链路安全合规服务。

在车端，腾讯可提供一站式数据解决方案，可以将数据快速脱敏加密并安全稳定地传输到云端。在加解密性能上，相比于行业竞品，非对称加密性能提高了50%，对称加密提高了1.87倍。

在云端，腾讯拥有遍布全球的云基础设施和3200+边缘加速节点，可以为智能汽车提供快速、稳定的网络服务，超大规模的通用、异构算力等弹性算力服务，以及丰富的数据存储产品矩阵和模型训练平台。

在云端数据平台，腾讯推出了资料类的数据产品、多模态的数据检索产品“数据万象”等丰富、领先的数据存储和处理产品。其中“腾讯向量数据库”最高可支持千亿级向量规模和500万QPS峰值能力，性能比行业平均水平提高了1.5倍以上，用相同的内存可以存储5-10倍的数据。

在智算训练方面，腾讯可以提供高性能、多样化的算力平台和完备的工程平台。大模型训练效率加速30%，推理性能提升最高2.5倍，推理场景的GPU利用率提升了60%。开箱即用的人工智能开发平台TI，可全面支持一键调用多种领域的预训练大模型，并且实现2倍以上的推理加速。

此外，腾讯在过去二十多年的移动互联网领域积累了大量的安全和合规实战经验，能够在云、管、端全方位兼顾安全合规与数据闭环运行效率。

值得一提的是，腾讯在行业率先设立了“专云专用”的智能汽车云双专区。

刘澍泉对《出行范儿》等媒体介绍，今天腾讯的智能汽车云只给Tier1客户以及汽车行业领域的客户开发，所以它的专属性是非常强的，它不会和其他的客户之间有混用的状态，而安全性也非常高，它的安全等级和金融行业是一个等级。

舱驾一体，用云化的方式做地图

在“车云一体数据闭环”解决方案中，地图是其中不可或缺的重要基础。特别是随着高阶智驾渗透率的不断提高，人车共驾模式在未来相当长的一段时间内将成为主流。

与此同时，为了实现更大规模以及低成本的城市高阶智驾方案落地，越来越多企业开始推出不依赖高精地图的“轻图”或者“无图”方案。

这样的技术趋势也给图商提出了新的挑战。在此背景下，腾讯发布了“智驾地图8.0”舱驾一体解决方案，对各层级地图数据要素的进一步分类、整合与加工，完成了“一张图”体系的建设，同时满足人驾与车驾的需求。

腾讯地图副总裁张少宇表示表示，基于一张图基础数据设施，系统化地设计人驾和车驾。在人驾领域，精细的数据还原和逼真的渲染技术，为驾驶员提供更真实、更好用、更清晰的车端导航地图。在车驾领域，智驾地图8.0则为自动驾驶提供了更轻量化、更开放的数据支持，助力自动驾驶系统的快速迭代和低成本升级。

为了配合自动驾驶技术的高速发展，腾讯地图还升级推出智驾云图服务，为车企和Tier1供应商提供全周期业务闭环支持。这项服务包括合规建图、训练加速和多元化的云图服务，助力客户打造差异化的自动驾驶解决方案。

腾讯地图副总裁张少宇介绍，腾讯智驾云图的第一个要求就是轻，每公里的数据量是K级别的。除了数据的轻量化，云图服务还包括天气信息、环境变化、车道级动态信息，参考人驾时候产生的经验数据、驾驶行为，自动驾驶的时候该不该这样开。

面向高阶智驾时代，腾讯不想把地图以一份离线数据的形式给车企，而是希望做成服务，把所有的数据做成不同的图层，当客户需要的时候，自己去定制，合规的建图、训练加速，这样通过服务的方式去下发。第一避免了定制化的高成本，第二避免了更多适配的工作。

腾讯地图产品总经理陈志表示，这也是腾讯地图向云化服务转型的根本原因。

与此同时，腾讯通过统一的地图和数据平台，实现人驾和车驾共用一张图、共享一份数据解决传统智驾模式下一份座舱导航地图、一份智驾地图的版本不一致问题，实现一致性的服务和一致性的路线。

这样不仅提升了自动驾驶系统的研发效率，还大幅降低了自动驾驶训练的成本。这种一体化的迭代能力，使得系统可以更快速地响应市场需求和技术进步，为用户提供更加精准和实时的服务。

张少宇在接受《出行范儿》等媒体采访时表示，对于智能驾驶的应用、自动驾驶的应用，地图的技术不断地演进。虽然腾讯地图在车的方案上起步相对晚一些，然而，随着技术的不断进步，还是能够抓住一定“风口”，通过对客户体验和需求更好地了解与把握，扳回一些后发的情况，腾讯对赢得客户和市场还是有信心的。

在刘澍泉看来，不管做L4还是robotaxi，还是城市NOA，无论轻图还是无图，其实都离不开导航，因为最终都是要从A到B，这就需要地图。