车东西(公众号:chedongxi)
作者 | Juice
编辑 | 志豪
(资料图片仅供参考)
毫无疑问,智能驾驶已经成为目前车企最关注的方向之一了,抢滩落地成为这一市场的主要方向。
今年以来,以蔚小理、华为为代表的玩家在完成了高速导航辅助驾驶的落地后,纷纷将目光瞄向了城市导航辅助驾驶。
但和此前高速固定场景相比,城市的路况更加复杂,对车企和供应商的要求也会更高,因此技术升级成了非常重要的一环。
要想满足城市道路复杂的环境,算力、数据、地图等内容的重要性正不断凸显。
比如目前行业都更加重视云架构的搭建,多个玩家都在建设自己的超算中心,提供更强的云上算力。此外,随着城市导航辅助驾驶落地的要求,行业内也正在讨论“重感知、轻地图”,对于地图也有了更多的需求。
在这一转变过程中,智能驾驶玩家也需要具备更多能力,但从头开始建立这些能力需要付出大量的时间、人才、财力,很多玩家并不具备这样的能力。
因此,要想加速智能化转型,汽车圈+科技圈的组合开始不断增加。科技企业的加持也能够加速智能驾驶进一步落地推广。
汽车行业在不断发生变化,消费者的观点也在不断发生变化。
从市场反馈来看,现在的消费者在购买一辆汽车时,不再将车辆的动力表现、耐用性甚至保值率作为主要的参考依据,而是将车辆的智能化能力作为非常主要的考量因素。
也就是说,消费者目前购买汽车的逻辑,正在不断接近购买手机的逻辑。
智能化分为智能座舱和智能驾驶,在目前的智能座舱领域变化并不算大,主要围绕着应用的丰富度和流畅度展开竞赛。
而智能驾驶则是目前汽车行业中变化最大的领域,既是车企的必争之地,也是消费者非常关心的功能点。
今年以来,高速导航辅助驾驶和城市导航辅助驾驶吸引了所有人的注意,车企的落地之战正在加速打响,小鹏、理想、华为、智己等企业和供应商都定下了落地目标。
车企上车激光雷达加速智能驾驶落地
从整个行业来看,智能驾驶的渗透率也在快速增加。工信部数据显示,2022年,具备组合辅助驾驶功能的L2级乘用车新车渗透率达到了34.9%,而到2025年,乘用车L2级及以上智能驾驶渗透率将会达到70%。
这也说明,在未来几年内,智能驾驶能力将会成为消费者非常核心的购车参考点。
但也应该看到的是,目前特斯拉和蔚小理等汽车都已经在智能驾驶领域加速布局了,但是传统车企和供应链企业在这方面的转型速度并不算快,其所面临的挑战也在增加。
既然传统车企和供应商玩家在智能化转型方面比较被动,那合作共赢的模式就变得非常重要。
因此,我们也可以看到智能驾驶领域的跨界合作正在不断增加,腾讯这样在互联网行业有很深技术积累公司也可以从自己擅长的领域给予汽车产业链伙伴帮助。
随着汽车智能化转型的逐步加深,汽车行业对于云上资源的需求也在进一步增加,因此,汽车行业公司对于云服务商的需求也在增加。
另一方面,随着大模型的爆火,汽车行业的发展也开始和大模型结合起来,而这方面也仍然离不开科技公司的加持。
整体来看,汽车行业公司和科技公司的合作是双向奔赴的结果,而这样的趋势对于行业的发展确实有很大的助力。
以腾讯为例,腾讯日前发布了混元通用大语言模型,可以作为汽车行业大模型服务的底座,企业不仅可以直接调用腾讯混元,也可以将其作为基底模型,为不同业务场景构建专属应用。
此外,腾讯还专门推出了行业专属云平台——腾讯汽车智能云。
腾讯汽车智能云面向整个行业提供自动驾驶以及合规方面的能力,可以满足监管机构对于自动驾驶领域的数据合规、数据服务的要求。
简单来说,腾讯汽车智能云和其他行业云相比,最大的差异在于其是专门为智能驾驶搭建的云产品。
腾讯智能汽车云在行业率先实现了华东、华北“双专区”布局,专为智能驾驶服务,通过全栈与公网隔离的方式,保障从研发到量产的全流程数据安全。
腾讯在上海专门开设的智能汽车云专区
算力方面,腾讯智能汽车云融合了腾讯云领先的HCC高性能计算集群和腾讯自研星脉高性能计算网络,带来业界最高3.2Tbps带宽,算力性能提升3倍,通信性能提升10倍,计算集群GPU利用率提升60%以上;数据方面,支持10亿级向量检索规模,百万级查询(QPS)能力,让智驾数据处理效率较传统数据库提升10倍,极大满足智能驾驶训练、推理及仿真场景的需求。
另外在训练加速方面,腾讯智能汽车云结合太极Angel训练加速框架,训练速度相比业界主流框架提高1倍,推理速度相比业界主流框架提升1.3倍。
腾讯智慧出行副总裁刘澍泉表示腾讯汽车智能云的出发点是为了满足行业需求兼顾科技发展的一个云平台,也可以满足监管要求和技术要求的云产品,更重要的是,腾讯汽车智能云给客户提供服务方面也是非常灵活,是一个开放的云平台。
腾讯智慧出行副总裁刘澍泉介绍腾讯智能汽车云
现阶段,腾讯智能云也已经开始为行业内的一些企业提供帮助了。
博世作为全球最大的汽车零部件供应商,也正在迎上时代的变化,加速智能化转型。
现阶段,博世正在积极布局智能驾驶研发中心,而腾讯则为博世提供了基础的云资源,其中包括一些公有云资源和部分私有云资源。
另一方面,智能驾驶行业已经从此前的技术驱动跨越到了数据驱动的新阶段,而数据则会涉及到合规的问题,腾讯汽车智能云则可以提供合规资源,可以从数据采集、数据传输、数据存储等多个方面提供合规能力。
其次,在完成数据收集之后,还需要对数据进行训练和处理,腾讯汽车智能云也提供了一系列的工具链产品完成数据的获取和训练。
然后,仿真也是非常重要的一环。腾讯汽车智能云也可以提供仿真解决方案,而这一方案也非常灵活,是一个混合架构,可以从多个方面来满足博世的需求。
最后,腾讯汽车智能云也在更多方面和博世展开合作,如轻地图方案、座舱方案等方面展开深度合作。
通过上面的案例,不难看出,腾讯汽车智能云已经开始实际帮助行业内的玩家进行智能化升级,加速智能驾驶的快速落地。
在智能驾驶不断落地的过程中,除了对云资源的需求,地图也是非常重要的一环。
今年以来,似乎整个行业内都在聊“重感知,轻地图”的方案,而“轻地图”究竟如何实现也成了行业内主要讨论的点。
整体来看,目前行业内主要有两种方案来做“轻地图”,一是在高精地图上做降级,提供一个轻量化的高精地图;另一种方面则是在传统的导航地图的基础上增加一些环境信息,实现轻地图。
而腾讯则给出了一条新的路径:云图,简单来讲,云图就是云化的自动驾驶地图,结合动态交通信息、环境信息、用户驾驶经验和车企自有数据资产,进行云端多程建图,实现要素级、最快分钟级的在线更新。
腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇表示,云图的概念不再仅仅围绕地图和导航相关的服务,也可以加入更多的路况、天气、动态事件相关的信息,甚至是驾驶行为等,这些能力无论对于人类驾驶员来说,还是机器驾驶来说都非常有用。
因此云图未来发展的大趋势是可确定的,但某一阶段的具体形态,主要跟人类驾驶和自动驾驶的技术发展来推进形态的变化。
腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇讲解腾讯智驾云图
腾讯智驾云图支持地图要素级的灵活发布更新,包括车信、限速牌、电子眼、车道线、地面交通标识牌等关键要素。
此外,腾讯智驾云图最大优势则是更新更快,车端感知到的路况信息变化,如交通事件、恶劣天气、自然灾害等,将及时回传给智驾云图,并通过动态ODD服务实现分钟级、车道级实时更新。
更重要的是,腾讯智驾云图拥有可扩展的多图层形态,包含基础地图图层、更新要素图层、ODD动态图层、驾驶经验图层、运营图层等,车企可以根据自身需求灵活配置并管理图层,并车企自身数据图层结合,搭建适合自身的数据驱动运营平台。
腾讯智驾云图包含更多数据形态
从产业角色来看,腾讯智驾云图改变了腾讯以前在地图方面的角色,从数据服务商转向了技术提供商的角色。
在这方面,腾讯也和一些车企建立了合作,正在快速推动产品落地,长安汽车正是腾讯深度合作的伙伴之一。
随着智能化转型的要求,长安汽车目前正在建设一个新一代的智能驾驶平台,包含从L2~L4的方案,面向长安汽车的所有品牌和车型。
这一平台的感知规控制领域还会用到地图相关的内容,这一方面正是和腾讯展开的合作。而这方面的成果将会在今年年底或者明年年初正式对外公布。
值得注意的是,腾讯和长安汽车的合作由来已久。
长安前瞻技术研究院副总经理吴学松表示,在这个汽车行业百年未有的大变局下,长安汽车提出了要向科技公司转型的要求,未来的汽车行业将会是新汽车和新生态为核心特征的发展态势。
而新汽车包含了通讯、消费端、IT等多种要素,这些要素在此前可能并不是关键的因素,而到新汽车时代,其重要性就凸显出来了,而腾讯在些方面有先天优势,甚至已经成为这些方面的领头羊了。
长安前瞻技术研究院副总经理吴学松介绍长安对于汽车行业的思考
因此在这样的背景下,腾讯和长安在6年前就开始在地图领域、数字化转型、智能网联汽车等领域展开了协同合作。
过去几年内,长安汽车也陆续首发一些应用如车载微信等。今年7月份,腾讯和长安汽车的合作又有了进一步提升,双方按照“一个团队、一个目标、一个计划”的“三个一”的核心战略合作方式在推进。
而腾讯智驾云图的上车就是其中非常重要的一环。
整体上来看,腾讯对于汽车行业的布局已在相当全面了,而在智能驾驶领域的投入更是非常深入,腾讯可以提供完整的云服务,也可以在地图方面给客户提供更多样的选择。
长期来看,腾讯在汽车行业的定位更加偏向于服务供应商,提供灵活多样的服务,始终为客户提供最合适的产品,加速智能驾驶,甚至是智能汽车的快速规模化落地。
在当下的汽车行业,智能化已经成为一家车企最核心的竞争力之一了,其重要性正不断凸显。
而这个过程中,也需要更多的跨界玩家来提供更新鲜的血液来促进行业的快速变革。腾讯这样的互联网产业巨头在智能化方面有着非常深厚的积累,车云一体战略可以很好的切中行业需求。
通过如此多的具体案例来看,腾讯正在为汽车行业的智能化转型添砖加瓦。