騰訊智慧出行副總裁鐘雪丹
鐘雪丹認為，從自行車智能到車雲，中國市場正在引領智能相關技術的發展和創新。與此同時，汽車行業進入了不確定性與合規性發展並存的時代。雲作為壹種彈性的、易於擴展的載體，可以幫助企業提高業務彈性，抵禦動蕩，安全合規發展。
“雲正在成為重要的生產力，車雲的集成數據驅動將成為汽車行業競爭的關鍵。未來，汽車行業將基於雲來定義智能、定義體驗和定義新的商業模式。”鐘雪丹說。
騰訊將以雲為核心，為汽車行業提供數據驅動的車雲集成基礎設施，通過靈活的部署方式、雲原生開放系統和針對汽車行業特點的行業解決方案，幫助汽車企業圍繞工廠、店鋪、人、車等不同場景構建數據驅動閉環。
今年是騰訊布局汽車產業的第五年。數據顯示，超過100家汽車企業和出行科技公司使用了騰訊雲服務，汽車行業雲使用量超過25萬臺核心服務器，汽車行業存儲規模超過100PB。
以下是演講實錄。
各位領導、各位嘉賓、各位媒體朋友:
大家好！
今天，我想和大家分享騰訊對汽車產業數字化轉型和車雲融合發展的理解和實踐。
今年上半年，汽車行業經歷了短暫的震蕩，但並不影響智能網聯汽車的長期發展趨勢。我們看到了幾個核心變化:
第壹個核心變化，智能電氣化，正在推動汽車行業的結構性變革。從自行車智能到車雲，中國市場引領著智能相關技術的發展和創新。
據今年壹季度統計，L2自動駕駛在中國乘用車市場的新車滲透率已達23.2%。同時，最近很多新車都配備了L3及以上的高運算平臺、激光雷達等硬件配置，價格也降到了20-30萬元區間。可以說，2022年將是中國準L3自動駕駛儀量產的開始之年。
這也伴隨著巨大的研發和運營投入。如何更高效、更低成本的進行數據管理、算法叠代、體驗優化，成為擺在大家面前的壹大課題。在這種背景下，車雲的集成和數據驅動的IT基礎設施成為必然。
第二個核心變化是用戶為智能技術付費的意願越來越強。如何拓展新的服務模式，創造新的業務增值空間，成為車企面臨的新考驗。
根據德勤的調查，中國超過90%的消費者願意為車聯網服務付費。好的體驗不再是堆砌配置，而是需要以用戶為導向，以數據為驅動，不斷升級叠代雲能力，為用戶提供按需服務。這背後還有很大的商業空間。
第三個核心變化是汽車行業進入了壹個不確定性和合規性發展並存的時代。
壹方面，新冠肺炎疫情反復出現、國際局勢動蕩等不確定性因素的頻繁出現，對供應鏈和銷售端帶來了壹定的挑戰。
另壹方面，相關法律法規、行業標準和監管制度的密集出臺，也在引導汽車行業向更規範、更安全、更有序的方向發展，這對企業的數據合規和自控能力提出了更高的要求。
在這種背景下，雲可以作為壹種彈性和可擴展的載體，幫助企業提高業務彈性，抵禦動蕩，安全合規地發展。
綜上所述的變化，我們可以看到雲正在成為重要的生產力，車雲的數據驅動整合將成為汽車行業競爭的關鍵。
定義智能，定義體驗，定義基於雲的新商業模式。
壹方面，軟件比重的大幅增加也促進了汽車R&D系統的重構。車輛制造的R&D系統與智能駕駛艙和自動駕駛的R&D和操作系統完全不同。後者需要構建數據驅動的敏捷R&D和運營架構。如何結合實時感知、場景理解和算法叠代，提高大規模、分布式軟件協作效率，不斷優化運行效率，將是新的核心競爭力。
從用戶的角度來看，用戶對智能的體驗是不斷刷新的。用戶對用車體驗的要求不再是買車時的功能特性，而是能否獲得新鮮的場景體驗、最新的數字內容、與時俱進的新交互和功能，以及在用車過程中對用戶體驗和服務越來越多的理解。
具體來說，雲協作帶來的核心價值可以概括為三點:R&D運營效率的持續優化、汽車服務體驗的持續創新、企業業務彈性的持續增強。
優化研發效率
隨著智能化、電動化的發展趨勢，對軟件能力提出了更高的要求。R&D的效率是取勝的關鍵因素之壹。
自動駕駛和智能汽車技術的快速演進，除了車側感知、計算平臺、控制優化等因素外，還有壹個非常重要的因素，那就是雲端的數據管理平臺和算法訓練平臺。
在工程實踐中，要獲得壹個算法模型，大約70-80%的人類時間花在數據處理上，大約70-80%的機器時間花在模型訓練上。可見，數據和計算是驅動R&D效率提升的兩大關鍵。
海量數據存儲和訪問，如何降低存儲成本，提高訪問效率？我們基於騰訊雲領先的存儲加速服務Goosefs。與傳統的存儲訪問和訪問方式相比，加速性能提升10倍，可以很好地滿足自動駕駛場景下海量數據訪問的瓶頸。
在算法開發方面，我們提供了壹站式的算法開發和訓練框架——TI-ONE，可以幫助節省算法訓練的成本。在模型訓練中，算法開發的TCO(總擁有成本)降低至少50%，進壹步節省了計算成本，提高了訓練效率。
針對R&D系統復雜、架構不壹致的情況，騰訊還可以提供多雲管理、多雲調度的平臺，提供DevOps、AIOps、低代碼平臺等壹站式開發基礎設施，加速軟件開發的效率和靈活性。
同時，我們認為，更高效、更低成本的接入雲，壹定是“專為雲”的、滿足行業特定需求的行業雲。為此，我們在上海設立了智能汽車雲區，從雲區的硬件選型到雲上的零部件，都高度結合智能汽車行業的特殊需求進行配置和優化。在智能汽車雲上，我們在雲上構建了完整的自動化工具鏈，比如自動駕駛、模擬訓練、高精地圖、駕駛艙等。，為車企帶來開箱即用的專有雲服務，讓車企可以更專註於算法優化和體驗提升。
創新汽車服務體驗
通過基於雲的互聯服務，我們也在幫助拓展汽車服務的新模式，探索創新的服務增值空間。
旅行是壹種場景驅動服務的體驗模式。通過及時感知場景的變化和需求，為用戶提供合適的服務選擇，可以大大提升用戶的駕駛體驗。而服務的碎片化、本地化，需要壹個好的雲框架，讓互聯網服務更便捷的上公交車，讓用戶無需下載安裝，就能更即時、更點播的獲取這些豐富的內容和服務。
當然，好的服務不是多，而是精。如何更好的結合用戶具體的用車場景，解決用戶當前的需求？通過騰訊新壹代場景引擎，可以將車端的場景實時感知與雲端的AI和數據能力相結合，讓用戶更清晰地知道自己在哪裏，身邊有什麽，我想要的服務在哪裏。我們聚焦用戶普遍關心的汽車場景，如停車、充電等，打磨智能場景能力，幫助提升車載服務的活躍度。現在，騰訊還開放了場景引擎和智能推薦系統，幫助車企搭建自主可控的雲場景引擎集成平臺。
在自動駕駛場景和高級輔助駕駛場景，推出了新壹代智能駕駛地圖。通過雲端的實時連接和壹體化的數據架構，首次實現了高精地圖、ADAS地圖和SD地圖的數據同源，可以針對人工駕駛、輔助駕駛和自動駕駛的不同駕駛模式自動切換地圖形狀，從車道級精度到路徑級精度，無縫切換多種比例尺。這種車-圖-雲壹體化的形式，可以幫助解決行業內普遍存在的各種地圖之間數據不匹配、智能駕駛系統人工接管頻率高、地圖更新頻率難以統壹等制約智能駕駛功能實際應用的問題。同時，通過多模態交互，為用戶提供更加身臨其境、更加生動的導航探索體驗。
通過極致體驗的打造和持續運營，騰訊願意和車企壹起打造訂閱商業模式。基於騰訊用戶運營的經驗，以及車企構建的車輛和用戶數據閉環，騰訊將幫助車企打造和培育用戶不僅願意使用，而且願意為體驗買單的商業模式。
增強業務彈性
車雲整合帶來的第三個價值是增強業務彈性。
當前，汽車行業正在經歷結構性變革，進入強監管、安全合規時代，對企業的安全建設、數字化運營能力、實時事故處理能力提出了更高的要求。
隨著網聯汽車的不斷增長，如何構建更加健壯靈活的網絡架構體系，及時解決接入、數據處理、擴展和容災等問題，都是需要面對的新挑戰。
雲具有更加靈活、開放、兼容和可持續運營的特點，可以成為汽車企業在提升業務彈性過程中的常規標準，幫助汽車企業隨時應對突發業務，提高業務敏捷性，有效降低整體運營成本。
在這方面，基於雲和數字化實踐的經驗，結合汽車行業的業務特點，可以利用雲平臺的數字化基礎，實現智能研發、智能生產、智能管理和智能運營，持續幫助汽車行業提升業務彈性。
騰訊為汽車行業提供“車雲壹體化”基礎設施。
在車雲融合的趨勢下，騰訊將以雲為核心，為汽車行業提供數據驅動的車雲集成基礎設施，通過針對汽車行業特點的靈活部署、基於雲的開放系統和業務解決方案，幫助汽車企業構建自己的數字化基礎和完整的業務服務能力。
首先，騰訊基於其敏捷雲原生系統構建堅實的底層雲基礎設施，通過在雲上靈活部署IaaS、cloud native、Devops和開放工具平臺，幫助車企和合作夥伴靈活、快速、低成本地構建車雲集成的基礎，支持汽車行業的數字化智能創新和快速變革。
在底層智能汽車雲為核心基地的基礎上，向上連接R&D、生產、銷售、服務等汽車產業鏈核心場景，實現車雲壹體化的數據驅動和場景閉環。幫助車企在軟件定義汽車時代構建新的生產力。
基於開放強大的智能汽車雲平臺，通過中間的IPaaS應用集成連接器、IDaaS賬戶連接器、微低碼應用連接器等。，可以快速支持工廠、店鋪、人、車等多終端不同場景，通過端雲融合實現新的數據驅動場景，創造汽車行業新的生產力。
為100家車企和出行科技公司提供雲服務。
今年是騰訊賽車道的第五個年頭。目前已有100家車企和出行科技公司使用了騰訊雲服務。
面向汽車行業，壹方面繼續鞏固雲基礎能力。目前，騰訊雲在汽車行業的雲使用量已達25萬核心服務器，汽車行業存儲規模超過100PB，幫助車企增長超過70%。
同時，在騰訊雲的基礎上，還針對汽車行業各方面的特殊需求開發了定制化解決方案，並圍繞智能汽車雲、數字營銷、辦公壹體化、工業制造等場景，聯合600+生態夥伴推出130+雲行業解決方案。
站在汽車產業結構升級的重要時期，騰訊堅持做好數字化助手，聚焦自身優勢的三個領域:壹是深化以雲和地圖為核心的基礎設施；第二，充分發揮C2B連接的價值；第三，構建開放生態。
從自行車智能到車雲壹體化，再到智慧交通、智慧城市，騰訊將充分發揮上述三個維度的能力，將人、車、路、雲連成壹張網，在雲端實現人、車、路的實時計算，讓交通運營管理系統之間的信息暢通，讓企業壹體化管理和運營更加高效，讓用戶服務更加及時和極致。
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