腾讯智慧出行：云图协同与智算底座赋能车企研发、安全与运营效率提升

突破智驾研发与地图高成本瓶颈

自动驾驶与智能座舱企业面临的核心困境在于研发效率与成本的平衡。企业需在极短时间内实现高阶智驾量产落地，但面临高精地图采集昂贵、覆盖不足、更新慢的制约，且端到端模型对算力与数据闭环提出极高要求。此外，智能座舱多供应商方案导致交付碎片化，车联网业务在混合云架构下面临严峻的安全合规与运维压力。

核心痛点数据支持：

• 算力与存储： 自动驾驶训练需处理数十PB至数百PB的数据，并要求万卡级算力集群。
• 成本压力： 传统高精地图方案成本高昂，且基础设施需做到“又快又省”，要求“榨干每一滴算力性能”。
• 交付效率： 客户要求一周内完成合规云开通与部署，且AI中台需将资源交付周期从“天”缩短至“分钟”级。

构建云原生算力底座与轻量化地图方案

腾讯提供覆盖自动驾驶云、智驾地图、云原生基础设施及企业协同的全栈解决方案。

1. 自动驾驶云与智算底座

• 高性能算力： 提供基于H20 GPU的万卡级集群与星脉网络，实现业界最高的3.2T超高通信带宽。
• 高性能存储： 采用CFS Turbo高性能并行文件存储，提供TB级吞吐与千万级IOPS。
• 一站式平台： 通过TI-ONE平台提供从数据接入到模型服务的全流程开发支持，兼容TensorFlow、Pytorch等主流框架。

2. 轻量化地图与云图协同

• 导航地图替代： 提供覆盖范围更广、成本大幅降低的SD地图（导航地图），支持通过离线API训练模型，实现点到点全域驾驶。
• 智驾云图： 实现地图数据全面云化，支持要素级、最快分钟级的在线更新，结合车端感知数据打造“活地图”。

3. 云原生与数字化协同

• 分布式云管理： 通过TKE Serverless与TDCC，统一管理公有云、IDC及边缘站点（如1200+充电站），纳管资源达10万核。
• 研发效能： 基于CODING DevOps构建全生命周期管理平台，涵盖需求、代码、CI/CD等。
• 协同办公： 利用腾讯会议连接内部10万员工及供应链，通过API对接招聘、培训等系统。

量化业务指标与落地成效

通过技术落地，客户在研发效率、成本控制及业务安全方面获得显著提升。

1. 研发效率与性能提升

• 网络通信优化： 大模型训练中，网络通信占比低至6%，远低于10%的业界水平。
• 训练性能： 蘑菇车联采用HCC集群，训练速度提升30%+；某头部出行客户基于vRDMA网络，训练性能相比VPC网络提升25%以上。
• 检索效率： 基于CFS元数据智能检索引擎，实现1秒完成千万级文件检索，统计分析效率提升100倍。

2. 成本优化与资源利用

• 存储成本： 智能分层技术自动识别80%的温冷数据，节省80%的存储成本；某客户总存储成本降低40%，计算资源节约33%。
• 综合降本： 蘑菇车联训练成本下降50%，总存储成本降低60%+；蔚来通过Serverless算力池，计算平台总成本优化40%。
• 运维效率： 深蓝汽车集群交付效率由月级别提升为分钟级，运维效率提升约50%。

3. 业务安全与用户体验

• 安全响应： 一汽丰田数智化安全平台实现安全事件RTD（平均检测响应时间）≤2小时。
• AI客服： 一汽丰田大模型智能客服月咨询量达17000条，拦截率从37%提升至84%，正确率达73%。
• 用户活跃： 蔚来“发送到车”功能实现50%以上服务激活率，10%日活率及60%+周活跃留存。
• 营销风控： 全栈式风控引擎保障营销活动，通过SaaS服务快速防御黑灰产。

“通过双方的密切配合，实现标杆的车载微信体验。” —— BMW项目负责人

“腾讯地图可以提供覆盖全国的全量路网数据，支持到哪都能开的要求。” —— 柳汽技术负责人

“腾讯云凭借成熟的行业经验与交付能力，在一周内完成了平台部署与数据链路打通，有力支持了客户的开城计划。” —— 文远知行项目方

全链路技术融合与合规保障

腾讯智慧出行通过整合底层算力、中间层地图数据与上层的SaaS应用，构建了车云一体的行业解决方案集群。针对车企出海与合规需求，依托海外节点（如泰国曼谷、新加坡）提供全球架构一体化的安全合规TSP云平台。同时，通过云原生安全运营中心、主机安全及全栈式风控引擎，构建了从云、管、端到业务场景的四位一体安全防御体系。在研发侧，腾讯通过CODING DevOps与TCE全栈产品，统一车企开发技术栈，将资源交付周期缩短至分钟级，确保企业在智能化转型中兼具高性能、低成本与高安全性。