腾讯云车云一体架构：基于EB级数据闭环的智能汽车迭代解决方案

数据来源： 2024腾讯全球数字生态大会，主讲人：腾讯智慧出行副总裁钟学丹

1. 应对智能汽车3.0时代的PB-EB级数据链路挑战

在“AI驱动汽车”的3.0时代，数据闭环能力已成为决定智能汽车迭代速度的核心“增长飞轮”。然而，车企在构建数据闭环时面临以下四类具体的工程与合规瓶颈：

• 海量数据采集与接入： 数千万辆智能汽车遍布全国，每辆车每天采集高达 10TB 的数据，分布式数据采集对网络接入稳定性提出极高要求。
• 基础设施性能瓶颈： 云端需处理和分析 PB-EB级 数据，对存储、计算等基础设施的性能带来巨大挑战。
• 迭代速度与风险控制： OTA升级频次显著增加（部分车企已达月度更新），快速迭代伴随风险上升。
• 合规约束收紧： 需应对《关于加强车联网网络安全和数据安全工作的通知》及 8月23日 正式发布的《整车强标》等数十项规定。

2. 构建车云一体的数据闭环五大支柱

腾讯提出“车云一体”架构，通过五大支柱能力解决上述痛点，覆盖从车端数据采集到云端智能训练的完整链路：

3. 量化基础设施性能与模型训练ROI

基于腾讯全球数字生态大会公布的数据，该方案在算力规模、存储能力及模型训练效率上展现出以下关键业务指标：

• 基础设施规模：
  • 运营可用区 58个，全球边缘节点 3200+。
  • 服务器规模 100w，总核数 1.5亿核。
  • 云联网可用性达 99.99%，服务可用性 99.995%。
• 模型训练效率（TI平台）：
  • 训练加速（TACO Train）：性能领先行业 15%-20%，千卡扩展比 95%。
  • 推理加速（TACO Infer）：推理性能提升 30%，部署密度提升 20%。
• 数据与检索性能：
  • VectorDB（向量数据库）： 性能比行业平均水平提高 1.5倍；单个实例支持 500万 QPS，单个索引支持 1000亿 数据规模。
  • 数据万象（多模态检索）： 基于视觉-语言大模型，准召率 95%。

4. 客户案例：车端数据交互与云端研发提效

• 车端链路优化： 通过腾讯车端数据解决方案，车企实现了在弱网环境下的高效数据回传。方案支持 Linux/QNX/Android 系统及多种文件形态，资源占用小且加解密吞吐高，解决了分布式车辆与云端交互的稳定性问题。
• 研发效率提升： 利用“端到端”数据服务，在原始采集资料上进行预处理加工，快速交付用于 BEV、路口及端到端等算法训练场景的数据，大幅提高了车企的研发效率。
• 大模型构建： 基于腾讯提供的多样基础能力与TI平台工具链，车企构建了涵盖研、产、供、销、运全链路的车企大模型，实现了数据闭环对业务的直接赋能。

5. 技术领先性与资质认证

选择腾讯作为车云一体合作伙伴，基于以下底层技术优势与行业认可：

• 行业标准制定者： 腾讯是 “第一家” 通过中国信通院向量数据库标准测试的公司。
• 云原生实战经验： 依托腾讯自有业务 5000万核 云原生改造经验，已带来 30亿 成本节约。
• 全球级服务支撑： 具备 100+ 国家覆盖能力，200T 储备带宽，以及 15Tbps+ 全球防护能力，API 每日调用量超 百亿次。
• 全栈合规保障： 拥有 20多年 合规及安全实战经验，提供从业务通用合规到开发安全、大模型安全的全链路保护。