不造车的腾讯,做了一朵专用的汽车云 | 甲子光年

甲子光年 2022-06-24 16:16


汽车产业的竞争正从单车智能向云端延伸。


作者 | 小贤

编辑 | 栗子



下场造车的阿里、百度都已经在提速当中,不造车的腾讯在做什么?

6月24日,腾讯在智慧出行2022新品发布会上公布了行业首个智能汽车专有云平台。

这个位于上海的云专区在今天正式开服,专为自动驾驶和智能汽车服务。在物理上实现隔离,以保障数据的安全可控,集成了自动驾驶、智能座舱、地图等多场景解决方案。

此外,腾讯还发布了“车云一体”战略规划以及覆盖云管端全方位的“腾讯一体化汽车安全方案”。

“坚持一朵云、一站式的智能汽车解决方案。”腾讯智慧出行副总裁刘澍泉在会上表示。


入局汽车产业已经五年,腾讯逐渐画出了一条覆盖“车云一体化”的路线:在车端,腾讯此前已经推出了智慧座舱TAI、智驾地图、高精地图等产品;在手机端,微信“腾讯出行服务”小程序等产品;在云端,行业云解决方案覆盖车辆研发、运营全链条。

腾讯想做的,是通过车端、手机端、云端打通的车云一体化模式,实现数据驱动闭环,提升各环节生产效率。对行业来说,汽车产业的竞争正在从单车智能向云端延伸。



1.2022,车云一体化元年


车企上云的需求年年有,这不是一个特别新的话题。

在智能座舱、智能驾驶的时代,海量的数据成为优化算法提升用户体验的基础,实现产品升级需要对数据进行储存、计算、传输,云变得不可或缺。

车企本身也要上云,从内部管理、工厂制造以及后续的销售服务等环节,上云能够有效提升运行效率,实现企业数字化转型。云厂商也纷纷赶到,不错过这个正在成长的、百亿级别的云市场。

弗若斯特沙利文联合头豹研究院发布的《2021年中国汽车云市场追踪报告》显示,中国汽车云IaaS+PaaS应用场景规模由2017年的15.7亿元增长至2021年的118.8亿元,复合年增长率达到65.8%。

但车企上云的需求今年特别多,尤其是高阶辅助驾驶爆发性上车,带来自动驾驶研发上云需求井喷。从去年开始,小鹏、蔚来、理想、上汽、广汽等车企都推出了搭载激光雷达的旗舰车型,高阶辅助驾驶也在激光雷达的加持下集中上车。

2022年成为车云一体化元年的结论也是由此得来,提升自动驾驶研发效率变得愈发重要。

围绕自动驾驶云,数据储存只是第一步,自动驾驶的标注、训练都依赖平台的海量算力,以支撑车企“云+端”的研发模式,采集海量环境数据、行驶数据,在云端进行模型、算法开发、仿真验证,最后下放服务。

这也是智能汽车行业发展和内卷的结果,L2+即高阶辅助驾驶在汽车市场上越来越有“标配”的趋势。辅助驾驶集中上车,带着传感器边走边“看”,产生的数据带着车辆行驶信息、环境信息,源源不断送上云端,加上车辆的其他数据,最终每天产生的数据根据时长不同最多可以达到几十TB级别。

腾讯智慧出行给了一个平均的数据:现阶段,具备辅助驾驶功能的车,每天传回的有效数据在6T左右。

大面上看,车子也越卖越多,相关统计显示,2021年,中国市场711款新车上市,其中328款具备智能驾驶功能,占比超过45%。智能驾驶已经成为新车上市的核心卖点之一,左右着消费者的购买决策。

多重因素叠加,导致智能车领域的数据量呈指数级上升,相应地对算力的要求也呈现激增态势。

再往后延伸,所谓“先堆硬件,再升级软件”是目前的主流做法,开发者以逐步逼近的方式解决一个个驾驶场景问题,通过远程OTA的方式,提升智能驾驶能力。而发生这一切的基础,就是有更丰富的有效数据传回。

“从2022年的情况来看,高级辅助驾驶的渗透率快速提升,成为绝对的行业热点。这背后云端的接入效率、计算的效率、存储的成本、以及服务发布都具备了明显的优势,由此判断今年是车云一体化的元年。”刘澍泉告诉「甲子光年」。

在此背景下,智能汽车的整体技术架构正进化为云一体化的数据驱动框架,产业竞争已经从单车智能向云端延伸,如何云上进行高性能、低成本、安全合规地的数据存储、计算、模型训练成为刚需,进一步催生汽车行业云市场规模的扩大。

腾讯公司副总裁、腾讯智慧交通和出行总裁 钟翔平



2.车企需要什么云?


汽车云市场的不断膨胀,挑战也随之而来。

车企上云,除了要考虑性能和成本,还需要面对车企与云服务平台数据标准不统一、数据安全的问题。

说到这里,又不得不提到特斯拉——不是作为一家车企,而是作为计算公司。

或许这一切归根结底都是因为马斯克个人,特斯拉在自动驾驶这条路上一直沿着一条独特的技术路线前进。

传感器不够开放,特斯拉选择抛开Mobileye自己造;觉得自动驾驶芯片跟不上,特斯拉再自己造芯片。在计算方面,特斯拉自己做了云端超算Dojo,上百万辆特斯拉汽车收集来的数据送到Dojo,对神经网络模型进行训练。

很长时间里,“摸着特斯拉过河”是汽车行业智能化的路上的一个路线。但在云这件事上,车企抄不来特斯拉的“作业”,况且Dojo的表现也还需要观察。

市面上的车企不同于长期生长在云上的互联网公司,从产品到组织、流程都不是长在云上的。借助华为、腾讯、阿里、百度为代表云厂商的力量完成数字化转型成为主流。

大众曾在2018年宣布联合微软共同开发大众汽车云(VW Automotive Cloud),计划未来将大众旗下数千万台汽车接入到大众汽车云。宝马也在2020年联手亚马逊云计算(AWS),开发创新的云解决方案,其中也包括了开发云计算中心。

目前云行业走向垂直化发展,在提供原有服务的前提下,深入行业定制垂直行业解决方案。要性能给性能,要服务给服务,追求好用又实惠,这也是云厂商寻求新市场的表现。

然而,目前行业缺乏一站式、一体化的行业解决方案,车企面临智能座舱、自动驾驶、地图等方案架构不统一、管理复杂度高的难题;用户统一运营体系需要与不同的云平台进行连接与交互,影响用户运营与服务效率。

腾讯智能汽车云就是在这样的背景下推出,旨在以“一站式”的方式解决其中的效率问题,对于此次发布的“智能汽车云”的表现,腾讯方面给出的描述是:

  1. 上海设立的智能智能汽车云专区,通过物理隔离全面保障数据安全可信、自主可控;
  2. 一站式集成多场景解决方案:集成了自动驾驶、智能座舱、地图等多场景解决方案,满足各环节需求,为客户提供一站式最优方案;
  3. 技术坚实领先:采用腾讯公有云同源技术架构。目前,腾讯全网运行的服务器超过100万台,峰值带宽也突破了200T,全球2800+加速节点,存储规模达到EB级别,服务和流量保持全球第一梯队;
  4. 高效低成本AI加速:相比传统存储的接入和访问模式,腾讯智能汽车云的加速性能提高了10倍。针对数据计算与模型训练场景,腾讯智能汽车云提供一站式算法开发、训练框架——TI-One,可大量节约算法训练的成本。在数据接入环节,最高可节省80%工作量;在数据处理环节,降低70%的标注成本;在模型训练环节,算法开发 TCO(总体拥有成本)至少降低50%。

To B解决方案的一个核心卖点是降本增效,刘澍泉在采访中表示,腾讯云在性能上是经过互联网应用锤炼出来的,大规模应用也保证了价格上的竞争力。“从市场反应来看,性能和价格都已经能够满足客户的普遍预期。”
以行业云平台为基础,腾讯在上海设立了首个专门服务智能汽车的云专区,同时提供动驾驶研发与运营工具链、智能座舱研发、智能驾驶地图、运营服务等能力,加上为行业提供的定制化平台和工具链(aPaaS),共同构成了这个一站式解决方案“智能汽车云”,客户各取所需、丰俭由人。“一方面我们可以提供一站式服务,客户也可能根据自己的需要选择云服务、仿真平台或者其他工具链。同时我们也欢迎合作伙伴把自己开发的工具链放进来。”刘澍泉表示。

3.腾讯的出行边界


云不仅仅解决研发问题,也为汽车服务触达用户提供了路径,腾讯在汽车领域的布局得以把To B、To C完全串接起来,更好服务到主机厂。
在发布了智能汽车云之后,腾讯的智慧出行业务版图在进一步完善,覆盖智能座舱、自动驾驶、数字营销、出行服务、汽车云数字化等涵盖产业链各环节的产品及解决方案。

在出行领域,腾讯构建了以“云、图”为核心的数字基建,以此为基础提供用户连接和用户服务能力,进而生长出生态的连接能力,「车云一体化」业务布局就此形成:
  • 车端:智慧座舱(TAI4.0解决方案),智能驾驶(智驾地图、高精地图)
  • 手机端:以微信+企业微信为核心的社交生态;腾讯出行服务小程序(微信车卡、数字钥匙)
  • 云端:推出高度匹配汽车行业需求的智能汽车云(自动驾驶、座舱、车图)、智能营销云等,通过aPass提供动态生长的平台服务。通过全球可达的云部署能力,满足车企业务全球化运营需求。

这是一个沿着行业逻辑逐步递进的路线。
“从整个行业来看,大家也在逐步从重视车端的能力建设,逐步转向整个车企基础的数字化和整体建设当中。” 腾讯智慧出行副总裁钟学丹在采访中表示。
早期,汽车行业以智能座舱为重点,打造座舱内用户运营体系以及相关服务的发布,产生了上云的需求。腾讯从车端的智慧座舱、智驾地图、高精地图以及手机端即与用户接口端入手,建立了车端应用生态、C端的服务体验的基础。
更进一步,云作为数字化底座和基础设施,能够提升智能化、生态对接能力,有助于进一步深化用户的体验。
如今到了高阶自动驾驶时代,研发带来对云化服务的要求呈几何级上升;同时车企已经在构想与手机、办公和生活空间实现进一步联通,打造更完整的数字体验,这将是未来一两年的重点。在这个背景下车云一体化的数据驱动,成为了关键。
整个汽车产品、行业变化,以及用户需求对业界提出的新要求。
过去更加偏重资产和制造的汽车行业已经改变,首先是软件在汽车产品中的重要性越来越大,在关注生产和销售之外,车给到消费者的那一刻起才算开启了新一轮服务消费者的周期。
在一辆车的全生命周期里服务用户、持续提升用户体验成为了智能汽车愈发重要的课题。
比如车辆交付之后持续通过OTA提升智能驾驶能力;地图从以往只能完成基础导航服务,发展至结合智能驾驶完成贯穿人车共驾的场景。
在优化技术支撑更完善服务过程中,车云一体化和数据就显得尤为重要。理解用户使用过程中的问题和痛点、优化算法依赖过程中产生的数据持续驱动。
而车云一体化则是为解决这一问题铺设了流畅的路径,实现从数据收集、优化算法、仿真测试及下达新服务等全方面能力。
据介绍, 腾讯智慧出行目前推出的行业全栈解决方案超过130个,覆盖智能汽车、智能营销、智慧园区等产业链全链路。智慧座舱领域,腾讯生态车联网TAI累计上车超过700万台,覆盖超过35家车企、150款车型。
与腾讯达成合作的车企、出行公司超过100家,在生态开放方面引入超过600家合作企业。
刘澍泉表示,作为智能汽车产业的数字化助手,腾讯与合作伙伴之间的信任关系尤为关键,要完成端云一体化的闭环,并不是腾讯一家能够完成的事情, 而是一个需要和客户在每一个环节上持续优化的过程。
在明确了“不做硬件、不造车”的前提下,腾讯要和哪些合作伙伴进行更深度的合作?如何在一段长期稳定的信任关系中共同发挥双方的优势,这是发展关键,也是长期挑战。


END.



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