自動駕駛是汽車與新一代信息技術深度融合的產物，是汽車行業未來競爭的戰略高地。在自動駕駛大規模商業化落地前夜，提升研發測試效率、降低研發成本，快速推動技術實現商業化，成為了行業競爭的核心焦點。

　　11月4日，在“2021騰訊數字生態大會-智慧出行專場論壇”上，騰訊發布了自動駕駛云平臺，專注于為自動駕駛技術研發提供全鏈路服務，以支持行業更高效地開展自動駕駛研發和運營。騰訊自動駕駛云產品總監王志鵬在會上宣布，騰訊自動駕駛云即日起開放全功能免費試用。

　　【騰訊自動駕駛云產品總監 王志鵬】

　　騰訊自動駕駛云平臺廣泛集成了行業優秀的自動駕駛開發工具和產品，有效串聯起數據“采集、存儲、標注、算法訓練、仿真、評測以及量產數據回傳、數據運營”等自動駕駛研發全鏈路、全生命周期的各個環節。同時，騰訊還聯合西門子工業軟件、海克斯康、IPG中國、中國汽車工程研究院、上海卓宇、Cognata、云測數據、浙江天行健等多家首批合作伙伴，共同啟動了自動駕駛云生態開放平臺，旨在匯集行業智慧，共同推動自動駕駛技術發展。

　　【自動駕駛云生態開放平臺啟動】

　　騰訊自動駕駛云平臺五大關鍵能力 提升研發效率

　　海量數據，是驅動自動駕駛技術快速迭代的核心要素，但如何利用好數據是自動駕駛開發者面臨的難題。例如，日均PB級的數據存儲量，導致存儲成本居高不下，而且海量路采數據標注同樣會產生高昂的成本，標注過程中還存在精度低、自動化程度不高等問題。除了數據利用之外，現有的仿真方案難以滿足算法快速迭代需求，這也是困擾開發者的一大難題，行業迫切需要云仿真來提高效率，加快研發節奏。

　　針對行業在實踐中的諸多痛點，騰訊憑借多年在大數據、AI等領域的深度積累，借助騰訊云強大的算力支持，結合本土化的交通場景和應用需求，成功研發出領先的自動駕駛云平臺，以靈活的SaaS訂閱模式為基礎，以數據閉環為核心，通過五大關鍵能力幫助合作伙伴提升自動駕駛研發效率。

　　首先，面對高昂的數據存儲成本，騰訊自動駕駛云具備高性能、低成本的數據存儲能力，并可兼容豐富的數據類型和數據格式。與傳統的存儲方案相比，存儲成本可降低約50%，節省內存超過40%，刪除和重命名性能提升100倍，可輕松實現千萬級海量小文件高效管理。

　　在數據管理方面，平臺提供高效的數據檢索管理功能，可以針對PB級數據實現秒級檢索、數據篩選，大大縮短了場景數據集的構建周期。同時完善的數據標簽化管理體系，可以有效提高數據處理效率。

　　在數據標注方面，騰訊自動駕駛云依托騰訊旗下專注于視覺AI技術的騰訊優圖實驗室平臺支持，集成了基于圖像和點云的自動化標注能力，標注自動化率高達90%。

　　在測試場景構建方面，騰訊自動駕駛云可自動化挖掘構建各類仿真場景，實現分鐘級的場景構建，場景還原度貼近真實，并且全面支持OpenX的兼容性。

　　最后，騰訊自動駕駛云提供了強大的云計算調度平臺，可確保研發者快速上手，保證研發的各環節高效運行，大大節約人力成本。

　　【騰訊自動駕駛云平臺架構圖】

　　共建自動駕駛開發生態 加速技術落地進程

　　在持續完善自身能力建設的同時，騰訊也在積極推動自動駕駛開發生態建設，攜手優秀的生態合作伙伴，面向研發場景提供開箱即用的Pipeline、自動化DevOps體系、大規模并行仿真調度、高彈性、低成本存儲方案等自動駕駛研發全鏈路服務，讓研發人員“拎包入住”，顯著提升自動駕駛迭代與研發效率。

　　例如，基于騰訊自動駕駛云平臺的能力，騰訊聯合生態伙伴，在業內首創了高性能聚合仿真平臺，日仿真里程可達1000萬公里。該平臺一站式聚合了多種仿真引擎方案，讓用戶最大程度沿用已有的開發習慣。而且，多種仿真引擎的強強聯合，可以滿足車輛動力學仿真、傳感器仿真、虛擬城市仿真及交通流仿真等多重場景仿真需求。另外，平臺支持全流程的DevOps服務，支持用戶與合作伙伴開發體系的無縫對接，實現算法版本的自動發布、自動上傳和自動評測，有效提升研發和算法迭代效率。

　　不僅如此，在本次論壇中騰訊還聯合西門子工業軟件、海克斯康、IPG中國、中國汽車工程研究院、上海卓宇、Cognata、云測數據、浙江天行健等多家合作伙伴，發布了自動駕駛云生態開放平臺，旨在積極推動云上的開放共建和技術創新，并吸引業內領先的自動駕駛開發工具和產品接入，共同加速自動駕駛的研發，推動技術早日實現大規模落地。

　　未來，騰訊自動駕駛云將繼續與合作伙伴一起，共同打造仿真生態、數據生態、能力生態、服務生態，進行新的合作模式與商業模式的探索，推動自動駕駛技術早日實現商業價值。