腾讯智能驾驶云解决方案概要

一、 产品定位与核心亮点

腾讯智能驾驶云是一个以“云图一体”为核心、以“数据闭环”为主线的智能驾驶全链路支撑平台。其核心技术属性在于构建了“基础设施-研发平台-运营平台”三级架构，旨在解决从技术研发到运营落地的全周期挑战。商业差异化卖点为：国产化算力底座支撑、全流程数据合规治理、以及集成腾讯互联网生态的运营服务能力。

二、 产品应用场景

该方案面向三类核心受众，解决其在特定业务场景下的关键痛点：

• 传统车企/造车新势力：在推进智能化转型和L2+级智能驾驶规模化落地时，面临高算力需求与国产化供应链适配、数据标注成本高、场景功能安全验证效率低下等痛点。
• L4级自动驾驶公司：在进行高阶智能驾驶研发和Robotaxi运营时，受困于复杂及长尾工况数据稀缺导致的模型泛化性不足、动态环境实时建模精度不足、以及数据全流程合规问题。
• 汽车零部件供应商（如博世）：为响应主机厂日益增加的软件需求，需快速满足中国市场对智能驾驶研发平台的支撑需求，并实现降本增效。

三、 应用框架和功能介绍

功能框架

方案采用三级架构：

1. 基础设施层：提供国产化GPU集群、高性能网络、多类型存储（对象、缓存、文件）及数据库，并配备合规机房与合规处理能力，保障地信和个信数据安全。
2. 研发平台层：整合数据治理、算法优化与仿真验证核心能力。关键模块包括：
   • 4D标注平台：解决数据标注痛点。
   • TI-One训练平台：与强化学习深度结合，提供分布式强化学习训练框架。
   • TDSim仿真平台：含数据合成能力，与训练平台联动实现“训练-验证-迭代”闭环。
   • 智能体平台：基于混元大模型，提供LLM+RAG、Workflow、Multi-agent等多种智能体开发框架。
3. 运营平台层：提供车机系统迭代、驾驶决策优化、出行服务保障等全生命周期运营服务，并引入腾讯互联网生态能力（娱乐、社交等）。

产品优势

• 技术架构：云图一体、数据闭环。
• 研发效率：通过训练与仿真联动，大幅提升算法训练效率与决策精度。
• 数据合规：提供一站式的合规处理方案。
• 算力支持：支持国产化算力资源。
• 运营生态：具备强大的互联网生态服务和丰富的运营经验。
• 智能体开发：支持结合企业专属数据高效搭建智能体。

四、 典型案例

案例一：博世智能驾驶研发云

• 背景：博世中国为响应日益增加的软件需求，启动中高阶智能驾驶项目。
• 解决方案：采用腾讯智能驾驶云作为研发平台支撑，重点使用其存储、计算、合规等产品。
• 成效：帮助博世快速满足中国市场需求，并促进研发环节的降本增效。

案例二：蔚来智能驾驶研发运营云

• 背景：蔚来在全栈自研智能驾驶业务的研发和落地过程中，需要强大的云基础支撑。
• 解决方案：腾讯云在智能驾驶存储、算力管理、大带宽网络以及大数据治理等方面为蔚来赋能。
• 成效：加速了蔚来智驾业务的落地和推广。

案例三：文远知行智能驾驶地图服务

• 背景：文远知行作为全球领先的智能驾驶科技公司，需要进行高阶智能驾驶研发。
• 解决方案：腾讯智能驾驶云在合规、地图等方面为其提供支持。
• 成效：为文远成功收获高阶智能驾驶量产经验提供帮助，加速了项目落地进展。

案例四：某Robotaxi运营公司智能驾驶运营服务

• 背景：某Robotaxi公司需实现高效合规运营。
• 解决方案：依托腾讯的位置服务、数据积累及技术优势，获得运营服务支持：
  • 调度：使用上下车位置点API服务优化点位、调配运力。
  • 安全：借助红绿灯倒计时信息服务解决逆光场景识别痛点。
  • 商业化：利用出行行业历史订单大数据，获取不同时段订单区域热度划分结果。
• 成效：助力该公司实现降本增效。