伴随着智能汽车的不断演进，高阶辅助驾驶功能开始集中上车。今年一季度，L2级自动驾驶在我国乘用车市场的新车渗透率已经达到23.2%，搭载高算力计算平台、激光雷达等面向L3级以上硬件配置的新车也纷纷落地。
在做客在泰伯网《对话先行者》栏目时，腾讯智慧出行副总裁刘澍泉表示：“智能汽车产业将会越来越多的走到车云一体化，车辆的所有功能升级都将依靠云计算来实现。” 2022年是高级别自动驾驶量产的元年，随之而来的是自动驾驶研发上云需求的井喷式爆发，提升研发效率变得愈发重要。
上云，时不我待
自动驾驶技术作为智能汽车“皇冠上的明珠”，眼下正进入大规模落地前的关键时刻。在刘澍泉看来，自动驾驶目前最大的问题，是需要海量数据去进行训练从而发掘出越来越多的corner case的过程。
刘澍泉表示：“我们开车的时候，99%可能都遇不到这种情况，但是这1%的少量的极端场景，实际上就是安全隐患。”行业内普遍认为，要解决corner case，一套自动驾驶系统需要至少100亿英里的测试，其安全性才能达到量产应用的条件。
这个距离足够我们在地球和太阳之间往返50多次，所以没有任何一家企业可以真正依靠实际的道路测试来完成这个规模的测试，无论是时间成本还是资金成本都不足以支撑这样的测试。这就需要在云端构建一个以真实世界的数据和物理规律为基础的自动驾驶训练平行世界，进行仿真验证，不仅能够大幅降低成本，也能极大提升研发效率。
围绕自动驾驶云，车企可以采集海量的环境数据和行驶数据，在云端进行数据挖掘、标注、模型训练、仿真验证，最后实现自动驾驶技术的部署发布。
在此背景下，智能汽车的整体技术架构正在进化为车云一体化的数据驱动框架，行业的竞争也从单车智能延伸到了云端智能。对车企来说，如何在云上进行安全合规、低成本高效率地数据存储、计算和模型训练，成为刚需。
车企需要怎样的汽车云
对自动驾驶厂商来说，上云最先要解决的就是安全合规的问题，这是一切技术能够落地的前提。
今年8月自然资源部下发了《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，明确了自动驾驶道路测试属于地图测绘行为，必须由具备甲级测绘资质的企业执行。
同时，《智能汽车基础地图数据安全保护技术基本要求（国标征求意见稿）》对于智能汽车基础地图的数据处理、更新和服务的云做出了明确定义，要求只能使用私有云或社区云，且专有云必须由具备图商资质的单位来负责管理、运营和维护。
刘澍泉表示，“这些文件的发布是一个及时雨，规范了整个智能汽车市场的发展方向，也明确了参与其中的各个主体的职责，这样我们就可以通过技术手段去更高效地解决安全合规的问题。”
他介绍，腾讯在今年6月发布了专为智能汽车定制的一站式云解决方案——腾讯智能汽车云。刘澍泉介绍道，在合规方面，腾讯所做的实际上就是把隐私数据处理相关的技术能力整合为一套工具链，叠加在汽车业务的运营上，为汽车行业的客户去提供统一的合规服务，并且能够随着政策法规的更新而随时升级，做到实时有效的合规。
解决了安全合规的问题之后，随之而来的则是如何帮助车企降本增效，这就对智能汽车云的技术先进性提出了更高的要求。
“腾讯的智能汽车云是基于腾讯云多年的积累，能够满足车辆量产阶段的高速并行的计算上的要求，也能满足海量的数据存储和科学计算的要求。”刘澍泉介绍道，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。
在此基础上打造的腾讯智能汽车云，集成了自动驾驶研发与运营工具链、智慧座舱研发、智能驾驶地图、运营服务等能力，能满足智能汽车从研发到运营的全链路需求。
对于厂家客户来说，能够依照自身情况可取所需、丰俭由人，既可以选择一站式的服务，也能根据自己的需求选择云服务、仿真平台或其他工具链，更重要的是，腾讯智能汽车云继承了腾讯云一贯的开放性，持续引入行业内先进成熟的产品和服务，并支持客户进行个性化创新。
“我们会发现，今天这个行业所面临的问题，并不是腾讯一个厂商能够解决的，也不是任何一家主机厂可以自己解决的，所以通过这种开放式的生态协作，大家可以共同去解决这些问题。”
腾讯的出行边界
当越来越多的汽车具备了更高级的自动驾驶能力后，我们在车上的空余时间会越来越多，也就有更多驾驶之外的诉求需要被满足，对于腾讯这样的互联网生态巨头来说，很多互联网领域的服务就可以在车上落地，释放出更大的价值。
刘澍泉表示，“今天腾讯很多优秀的互联网生态的内容和产品，可以通过智慧出行上车，让车不再是一个冷冰冰的机器，而是拓展出生活空间、休闲娱乐空间甚至办公空间。”
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。
不过不论业务版图如何扩展，刘澍泉强调，腾讯智慧出行的定位很清晰，就是坚持不造车、不做硬件，只做智能汽车产业的数字化助手和赋能者，这也是腾讯与百度、阿里、华为等下场造车的玩家的区别所在。
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