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來(lái)源：遠(yuǎn)川研究所

2015年，美國(guó)兩位頂級(jí)黑客“黑”了一輛在鄉(xiāng)間高速上行駛中的大切諾基，遠(yuǎn)程操控了車(chē)輛的加速和制動(dòng)系統(tǒng)，以及空調(diào)、電臺(tái)和雨刮等裝置，最后，還讓這輛車(chē)沖進(jìn)了路邊的一條小水溝。

一年之后，在特斯拉官方知情的背景下，騰訊科恩實(shí)驗(yàn)室的研究員們也成功“黑”入了一輛Model S，并現(xiàn)場(chǎng)演示了如何遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)“無(wú)鑰匙開(kāi)車(chē)門(mén)”、“變道時(shí)折疊后視鏡”、“行駛過(guò)程中打開(kāi)后備箱”，“行駛中突然剎車(chē)”等功能。馬斯克還為此專(zhuān)門(mén)寫(xiě)親筆信致謝了騰訊科恩實(shí)驗(yàn)室。

(資料圖片僅供參考)

這兩次黑客事件刷新了人們對(duì)于汽車(chē)安全的認(rèn)知，克萊斯勒為此專(zhuān)門(mén)召回了140萬(wàn)輛車(chē)，而特斯拉也在被黑之后推送了新版的Autopilot，堵住了漏洞。

而在2017年，電影《速度與激情8》用一段黑客利用漏洞，控制無(wú)人駕駛“僵尸汽車(chē)”的場(chǎng)景，呈現(xiàn)了人們對(duì)智能汽車(chē)未來(lái)的一種想象。

盡管這種想象略顯夸張，但也用另一種形式勾勒了智能汽車(chē)的特征——車(chē)輛不再是一座座行駛的孤島，而是與云端緊密相連的“四輪機(jī)器人”。

尤其是高階智駕逐漸走向普及之時(shí)，汽車(chē)正在快速朝這一方向進(jìn)化。一輛車(chē)上的傳感器越來(lái)越多，傳感器需要實(shí)時(shí)感知周?chē)沫h(huán)境，并將搜集到的數(shù)據(jù)回傳到車(chē)載大腦，而要保證行駛過(guò)程中的可靠、高效與安全，除了車(chē)端要有足夠強(qiáng)的算力和算法之外，云端基礎(chǔ)設(shè)施的搭建在變得前所未有地重要。

騰訊智慧出行副總裁鐘學(xué)丹提出了一個(gè)觀點(diǎn)：“汽車(chē)智能化將是"車(chē)+云"的一個(gè)軟件體系，利用車(chē)端產(chǎn)生和感知到的數(shù)據(jù)，結(jié)合云端強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算能力和模型訓(xùn)練，可以更快地發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的問(wèn)題、加快服務(wù)的迭代，持續(xù)改善用戶(hù)的體驗(yàn)。在這樣的模式下，車(chē)端也將變得更輕、更可靠，通過(guò)云端來(lái)獲得無(wú)限的擴(kuò)展空間和快速的迭代能力。”

在他說(shuō)這番話時(shí)，智能車(chē)的云上競(jìng)賽，已經(jīng)如火如荼。

汽車(chē)的智能化轉(zhuǎn)型并不是請(qǐng)客吃飯。

2022年，多家傳統(tǒng)汽車(chē)大廠的智能電動(dòng)汽車(chē)，被發(fā)現(xiàn)必須前往4S店進(jìn)行“線下OTA”，才能對(duì)車(chē)輛功能進(jìn)行更新。頗具諷刺意味的是，特斯拉在8年前就表演了通過(guò)OTA遠(yuǎn)程解鎖車(chē)輛電量的“魔法”，在那之后，特斯拉也多次通過(guò)OTA升級(jí)了智能座艙與智能駕駛能力。

早些時(shí)候有人解釋過(guò)這種差距的由來(lái)。2020年，《日本經(jīng)濟(jì)新聞》拆解了一輛Model 3后發(fā)現(xiàn)，特斯拉的電子電氣架構(gòu)已經(jīng)領(lǐng)先豐田和大眾6年。

但日本人忽略了一點(diǎn)，汽車(chē)智能化的競(jìng)賽，不僅僅發(fā)生在用戶(hù)看得見(jiàn)摸得著的車(chē)輛終端，也真實(shí)發(fā)生在用戶(hù)視野之外的云端。除了在車(chē)輛電子電氣架構(gòu)上先進(jìn)，特斯拉其實(shí)也是有史以來(lái)云計(jì)算實(shí)力最為強(qiáng)勁的車(chē)企。

至2020年，特斯拉就已累計(jì)銷(xiāo)售超過(guò)100萬(wàn)輛車(chē)，而在賣(mài)出的每一輛特斯拉上，都搭載了Autopilot輔助駕駛功能，以及在特定條件下會(huì)收集駕駛數(shù)據(jù)的“影子模式”。依托大量車(chē)隊(duì)，特斯拉在2020年就積累了30億英里的Autopilot行駛里程，這為算法訓(xùn)練提供了充足的養(yǎng)料。而要處理海量的數(shù)據(jù)，必須依托云端的超算中心。

2022年年中，特斯拉將其最大超算中心（特斯拉有三個(gè)超算中心）的規(guī)模擴(kuò)充到了7360張 A100 GPU，這些GPU總算力約2 EFLOPS，使得特斯拉在當(dāng)時(shí)擁有了全球第七大GPU超算集群——僅僅是構(gòu)建這些算力的硬件成本，就超過(guò)1億美元，而持續(xù)運(yùn)營(yíng)所產(chǎn)生的費(fèi)用將遠(yuǎn)超這一數(shù)目。

依靠保有量巨大的車(chē)隊(duì)與遠(yuǎn)超同行的云計(jì)算儲(chǔ)備，特斯拉最早建設(shè)起了車(chē)端云端互通的高效數(shù)據(jù)閉環(huán)。這讓特斯拉以前所未有的速度迭代著FSD智能駕駛算法，率先在北美向用戶(hù)進(jìn)行了推送，并且可能在不久后將其導(dǎo)入中國(guó)市場(chǎng)。而馬斯克一再放風(fēng)：一旦進(jìn)化為高等級(jí)自動(dòng)駕駛，F(xiàn)SD將顛覆汽車(chē)行業(yè)的商業(yè)模式。

在特斯拉之后，國(guó)內(nèi)智能電動(dòng)汽車(chē)企業(yè)爭(zhēng)先恐后地加碼城市高階智駕，理想、問(wèn)界都將相關(guān)功能的投放時(shí)間從今年三、四季度提前到6月之前。

盡管站在智能電動(dòng)汽車(chē)滲透率陡增的歷史機(jī)遇期，特斯拉的競(jìng)爭(zhēng)者們實(shí)際上都危機(jī)感深重：一方面，特斯拉已經(jīng)掌握當(dāng)下智能電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)品的定價(jià)權(quán)與話語(yǔ)權(quán)，完全有能力開(kāi)啟一輪乃至多輪價(jià)格戰(zhàn)；另一方面，特斯拉的云端基建也難有人望其項(xiàng)背——這很可能是智能汽車(chē)下半場(chǎng)的勝負(fù)手。

特斯拉這條鯰魚(yú)的強(qiáng)力攪動(dòng)，背后其實(shí)是行業(yè)的深刻變化：智能電動(dòng)汽車(chē)的競(jìng)賽，正在從主要比拼車(chē)端產(chǎn)品的1.0階段，步入同時(shí)比拼車(chē)端、云端實(shí)力的2.0階段。

誰(shuí)能將智能電動(dòng)汽車(chē)看成一個(gè)車(chē)與云雙輪驅(qū)動(dòng)的整體，對(duì)云投入更多資源，誰(shuí)才能在智能汽車(chē)的下半場(chǎng)中占得先機(jī)。

當(dāng)時(shí)間來(lái)到2023年，當(dāng)國(guó)內(nèi)車(chē)企紛紛在高端車(chē)型上布置好高規(guī)格硬件，排出城市高階智駕量產(chǎn)時(shí)間表時(shí)，行業(yè)赫然發(fā)現(xiàn)，一朵智能汽車(chē)云，已然成為高階智駕競(jìng)賽的新要素。

原因在于，一方面高階智駕的算法框架趨于統(tǒng)一，BEV+Transformer以其強(qiáng)大的能力征服了行業(yè)，另一方面Transformer模型本身對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量有著極高要求，如果數(shù)據(jù)規(guī)模較小，其性能表現(xiàn)可能反而不如傳統(tǒng)的CNN模型。

這在一定程度上改變了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的方向——數(shù)據(jù)體量與超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力重要性空前提升，云端能力不足將直接失去高階智駕的競(jìng)賽資格。

然而，并非所有車(chē)企或者是供應(yīng)商都有能力像特斯拉一樣建立起龐大的數(shù)據(jù)處理中心與數(shù)據(jù)處理管線，業(yè)內(nèi)甚至存在一種說(shuō)法，自建一套能支撐自動(dòng)駕駛算法迭代的私有云，難度絲毫不亞于造車(chē)。正因如此，車(chē)企對(duì)第三方云計(jì)算、云存儲(chǔ)與云服務(wù)需求勢(shì)必爆發(fā)

去年8月，小鵬汽車(chē)與阿里云合建智算中心，將其云端算力儲(chǔ)備擴(kuò)充至600 PFLOPS；緊隨小鵬，長(zhǎng)城旗下毫末智行在今年與火山引擎共建了670 PFLOPS的智算中心。蔚來(lái)也在去年底宣布和騰訊云合作，打造智能汽車(chē)混合云基礎(chǔ)設(shè)施。

不過(guò)，如果細(xì)致地看，車(chē)企對(duì)云的需求并不只是單純的算力要求。

一方面，高階智能駕駛車(chē)輛由于搭載大量高精度傳感器，在法規(guī)中其性質(zhì)趨近于“測(cè)繪”，因而必須在數(shù)據(jù)使用的流程中保證數(shù)據(jù)合規(guī)。

另一方面，智能汽車(chē)的數(shù)據(jù)閉環(huán)有著繁多的環(huán)節(jié)，比如存儲(chǔ)、訓(xùn)練 、驗(yàn)證、部署等，因而須有先進(jìn)的全套工具鏈，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)予以?xún)?yōu)化，才能避免出現(xiàn)木桶效應(yīng)，保證整個(gè)流程高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

此外，由于高階智能駕駛對(duì)云計(jì)算、云服務(wù)會(huì)有長(zhǎng)期、大量的需求，車(chē)企對(duì)此也會(huì)有明確的成本訴求，希望兼顧性能與成本。

這些多層次的具體要求，最終必然要更專(zhuān)業(yè)的云服務(wù)予以滿(mǎn)足。去年，騰訊率先對(duì)此予以響應(yīng)，在上海開(kāi)了業(yè)界第一個(gè)專(zhuān)門(mén)為自動(dòng)駕駛設(shè)立的云專(zhuān)區(qū)，在其公有云、私有云、專(zhuān)屬云基礎(chǔ)上，推出騰訊智能汽車(chē)云平臺(tái)——一朵專(zhuān)為自動(dòng)駕駛服務(wù)的專(zhuān)用云。

相比于將通用的云用于自動(dòng)駕駛，專(zhuān)云專(zhuān)用的意義在于，原本看起來(lái)難以兼顧的“既要又要”需求，自動(dòng)駕駛專(zhuān)用云都能予以滿(mǎn)足，從數(shù)據(jù)接入到模型部署，全流程為自動(dòng)駕駛減負(fù)。

博世高階智駕基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)總監(jiān)黃羅毅在最近一次公開(kāi)演講中就表示，博世之所以選擇和騰訊合作，有兩個(gè)重要原因，其一是騰訊的自動(dòng)駕駛專(zhuān)屬云，能夠?qū)崿F(xiàn)全棧物理隔離，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)安全法規(guī)；其次是騰訊能夠提供一套完整的合規(guī)服務(wù)，可以讓博世專(zhuān)注于上層功能的開(kāi)發(fā)。

針對(duì)自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練時(shí)的痛點(diǎn)，騰訊云自研了GooseFS緩存加速產(chǎn)品和TACO軟件加速器套件，能夠解決大規(guī)模模型訓(xùn)練中的最大的堵點(diǎn)——帶寬瓶頸，為模型訓(xùn)練提速。

在模型優(yōu)化、驗(yàn)證環(huán)節(jié)，騰訊結(jié)合了游戲科技和云的能力，能提供TAD Sim虛擬仿真引擎——它擁有超過(guò)300萬(wàn)個(gè)場(chǎng)景，可在50km x 50km的城市區(qū)域（相當(dāng)于北京六環(huán)內(nèi)的面積）容納超過(guò)100萬(wàn)輛仿真車(chē)輛同時(shí)運(yùn)行。要提升自動(dòng)駕駛汽車(chē)在復(fù)雜交通流下的博弈能力、驗(yàn)證算法可靠性，這種高性能仿真引擎不可或缺。

而應(yīng)對(duì)成本需求，騰訊的智能汽車(chē)云平臺(tái)則對(duì)各環(huán)節(jié)予以降本提效，通過(guò)云上-云下一體化，軟件-硬件相結(jié)合的自研存儲(chǔ)方案，可以實(shí)現(xiàn)50%降本；在騰訊智能汽車(chē)云提供的一站式算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練框架方案中，數(shù)據(jù)接入工作量會(huì)減少8成，標(biāo)注成本能降低7成，最終算法開(kāi)發(fā)TCO（總擁有成本）也降低了50%以上。

正是看到了這些特性的價(jià)值，蔚來(lái)、博世、奔馳、英偉達(dá)等大型企業(yè)相繼與騰訊智能汽車(chē)云達(dá)成合作。顯然，一朵受人青睞的智能汽車(chē)云，既要有全棧能力，也要有性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)。

在智能汽車(chē)的競(jìng)賽中，車(chē)企們近兩年紛紛患上算力饑渴癥，不遺余力地在車(chē)輛上堆砌大算力芯片，一輛汽車(chē)的算力可以達(dá)到數(shù)百乃至上千TOPS。強(qiáng)大的車(chē)上算力仿佛是智能汽車(chē)“智商”排名的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

實(shí)際情況并非如此。如今的智能汽車(chē)其實(shí)是一個(gè)“車(chē)云一體”的智能終端，車(chē)端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、服務(wù)觸達(dá)以及一部分本地實(shí)時(shí)運(yùn)算，云端則是一個(gè)更復(fù)雜的后勤部門(mén)，負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算與算法訓(xùn)練，并將完善的算法或服務(wù)下發(fā)到車(chē)輛。

無(wú)論是車(chē)企還是云計(jì)算廠商，都擁有這樣的共識(shí)——一個(gè)足夠強(qiáng)大的云端，可以讓車(chē)端“輕裝上陣”，減少對(duì)實(shí)時(shí)算力的需求。

事實(shí)上，高精地圖（HD Map）正是在這樣的需求下誕生的。它通過(guò)云端獲取的上帝視野，幫助智能汽車(chē)更好地感知環(huán)境、作出正確的駕駛決策，實(shí)現(xiàn)更可靠的智能駕駛。但由于法規(guī)、成本等問(wèn)題，此前高精地圖鮮度不夠，通常是以季度為單位，更新速度趕不上車(chē)企高階智駕進(jìn)城的需求，行業(yè)紛紛轉(zhuǎn)向“重感知輕地圖”的技術(shù)路線。

而在“輕地圖”的呼聲中，其實(shí)還分化出了完全不用高精地圖和使用輕量級(jí)高精地圖的陣營(yíng)。

前者主要包括特斯拉及其一部分追隨者，他們認(rèn)為人類(lèi)無(wú)需高精地圖就能開(kāi)車(chē)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)也應(yīng)該做到。不過(guò)完全不用高精地圖也有代價(jià)，即車(chē)輛必須擁有更強(qiáng)的感知算法、更能為不可靠感知兜底的規(guī)控算法以及算法背后足夠強(qiáng)力的硬件尤其是芯片。

后者則主要是認(rèn)為對(duì)待自動(dòng)駕駛應(yīng)該更加審慎的大廠，在他們眼中高精地圖的上帝視野與對(duì)道路元素的精細(xì)呈現(xiàn)，能夠多一層冗余，更好地保障高階智駕的安全。只不過(guò)高精地圖的支持者們也認(rèn)為，高精地圖這種重資產(chǎn)，在當(dāng)下要做適當(dāng)?shù)臏p法。

長(zhǎng)安汽車(chē)地圖開(kāi)發(fā)總工程師顏凱就表達(dá)過(guò)這樣的觀點(diǎn)：“未來(lái)城區(qū)智駕地圖面臨的最大挑戰(zhàn)在于城區(qū)地圖的覆蓋與鮮度，巨大的城市道路里程基數(shù)加上日新月異的城市道路建設(shè)與百余輛專(zhuān)業(yè)高精采集車(chē)采集能力之間存在明顯的鴻溝?！?/p>

這種鴻溝不僅讓車(chē)企自己的軟件團(tuán)隊(duì)要打足雞血、小步快跑，其實(shí)也對(duì)云商和圖商都提出了新的挑戰(zhàn)：

作為一種重資產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施，云商和圖商要如何跟上智能汽車(chē)快速變化的風(fēng)向？要如何既能提供輕量、易用的云圖服務(wù)幫車(chē)端減負(fù)，也實(shí)現(xiàn)自身的商業(yè)閉環(huán)？

這些挑戰(zhàn)往往需要進(jìn)技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)模式的創(chuàng)新。

今年以來(lái)，面對(duì)智能駕駛“重感知輕地圖”趨勢(shì)，圖商紛紛開(kāi)始推出“輕量級(jí)高精地圖”。比如百度表示將推出輕量級(jí)高精地圖，高德的同類(lèi)產(chǎn)品也在規(guī)劃中。

騰訊的思考是，云的能力，是將高精地圖做輕的有效途徑。

在地圖生產(chǎn)工藝上，騰訊率先實(shí)現(xiàn)了“一張圖”的模式。

所謂“一張圖”是指，一體化的地圖生產(chǎn)體系，天然融合了標(biāo)準(zhǔn)地圖（SD Map）、輔助駕駛地圖（ADAS Map)、高精地圖（HD Map)等不同精度等級(jí)的地圖數(shù)據(jù)，共用一套路網(wǎng)，不僅做到了數(shù)據(jù)同源、質(zhì)量同級(jí)，也能更靈活的根據(jù)車(chē)企不同駕駛模式的精度要求，按需提供地圖數(shù)據(jù)服務(wù)，進(jìn)一步降低成本。

在“一張圖”的生產(chǎn)模式之下，騰訊專(zhuān)門(mén)服務(wù)城市智駕的地圖產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生：HD Air輕量級(jí)高精數(shù)據(jù)。

一方面，形式更輕，將地圖元素聚焦在服務(wù)智能駕駛的必要元素上，在滿(mǎn)足L2+需要的米級(jí)精度的同時(shí)，表達(dá)更簡(jiǎn)潔，成本更低；另一方面，通過(guò)結(jié)合高精度點(diǎn)云自采、眾源采集、影像采集等多種采集形式，將更新頻次從季度或者月級(jí)提升到周級(jí)。?畢竟城市道路變化頻度更高，時(shí)刻保證地圖的“鮮度”至關(guān)重要。

交互界面，也是讓用戶(hù)直觀體驗(yàn)智能駕駛的關(guān)鍵窗口，所以讓地圖更“輕”的同時(shí)，還需更精致刻畫(huà)地圖要素。比如，騰訊HD Air對(duì)POI(興趣點(diǎn))、建筑、斑馬線、停止線、植被、河流、湖泊水波紋等要素進(jìn)行更精致的刻畫(huà)，可以支撐更逼真的3D地圖實(shí)時(shí)渲染效果，讓用戶(hù)身臨其境。

據(jù)了解， HD Air能夠在今年年底前擴(kuò)展到全國(guó)50座城市。在騰訊云端能力的加持下，HD Air能夠做到常用常新。

鐘學(xué)丹介紹，云和地圖能力的緊密結(jié)合可以幫助車(chē)企構(gòu)建起一張由用戶(hù)來(lái)運(yùn)營(yíng)的“活”地圖。實(shí)時(shí)的車(chē)端感知數(shù)據(jù)，進(jìn)入云端進(jìn)行多程建圖，幫助提升諸如道路邊界信息、道路標(biāo)記等元素的鮮活度，實(shí)現(xiàn)地圖的定制化更新。這種方式，可以幫助車(chē)企打造更符合用戶(hù)行駛習(xí)慣和熱點(diǎn)路線的鮮活地圖。

站在行業(yè)的角度看，輕量級(jí)高精地圖的推出降低了客戶(hù)的使用成本，提高了城市覆蓋率和更新頻率，有望推動(dòng)自動(dòng)駕駛滲透率進(jìn)一步提高。從客戶(hù)層面來(lái)看，這種輕量級(jí)地圖的出現(xiàn)和普及也是車(chē)端感知和規(guī)控算法成熟之后的一種必然。

近兩年肉眼可見(jiàn)的趨勢(shì)是，智能汽車(chē)的迭代速度正在變得越來(lái)越快。根據(jù)乘聯(lián)會(huì)數(shù)據(jù)，去年一年特斯拉進(jìn)行了10次OTA，蔚小理與問(wèn)界則進(jìn)行了8-9次OTA。

盡管如此，相比于智能手機(jī)可能每天都在進(jìn)行的軟件更新，智能汽車(chē)的更新速度仍稍顯“緩慢”。但現(xiàn)實(shí)的約束是，智能汽車(chē)要做到“常用常新”的代價(jià)要高得多——一款智能汽車(chē)迭代一次算法可能是百萬(wàn)美金的付出，如果出現(xiàn)bug則可能是生命的代價(jià)。

正是因?yàn)樯婕暗礁叩陌踩蠛透舾械某杀驹V求，選擇一家靠譜的云合作伙伴，建立起強(qiáng)大的云端能力，對(duì)車(chē)企來(lái)說(shuō)比以往任何時(shí)刻都更重要。

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