來源：遠川研究所
2015年，美國兩位頂級黑客“黑”了一輛在鄉(xiāng)間高速上行駛中的大切諾基，遠程操控了車輛的加速和制動系統(tǒng)，以及空調、電臺和雨刮等裝置，最后，還讓這輛車沖進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，騰訊科恩實驗室的研究員們也成功“黑”入了一輛Model S，并現(xiàn)場演示了如何遠程實現(xiàn)“無鑰匙開車門”、“變道時折疊后視鏡”、“行駛過程中打開后備箱”，“行駛中突然剎車”等功能。馬斯克還為此專門寫親筆信致謝了騰訊科恩實驗室。
(資料圖片僅供參考)
這兩次黑客事件刷新了人們對于汽車安全的認知，克萊斯勒為此專門召回了140萬輛車，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，控制無人駕駛“僵尸汽車”的場景，呈現(xiàn)了人們對智能汽車未來的一種想象。
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的特征——車輛不再是一座座行駛的孤島，而是與云端緊密相連的“四輪機器人”。
尤其是高階智駕逐漸走向普及之時，汽車正在快速朝這一方向進化。一輛車上的傳感器越來越多，傳感器需要實時感知周圍的環(huán)境，并將搜集到的數(shù)據(jù)回傳到車載大腦，而要保證行駛過程中的可靠、高效與安全，除了車端要有足夠強的算力和算法之外，云端基礎設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丹提出了一個觀點：“汽車智能化將是"車+云"的一個軟件體系，利用車端產生和感知到的數(shù)據(jù)，結合云端強大的數(shù)據(jù)存儲、計算能力和模型訓練，可以更快地發(fā)現(xiàn)應用的問題、加快服務的迭代，持續(xù)改善用戶的體驗。在這樣的模式下，車端也將變得更輕、更可靠，通過云端來獲得無限的擴展空間和快速的迭代能力?！?/p>
在他說這番話時，智能車的云上競賽，已經如火如荼。
01、智能化競賽，云的競賽汽車的智能化轉型并不是請客吃飯。
2022年，多家傳統(tǒng)汽車大廠的智能電動汽車，被發(fā)現(xiàn)必須前往4S店進行“線下OTA”，才能對車輛功能進行更新。頗具諷刺意味的是，特斯拉在8年前就表演了通過OTA遠程解鎖車輛電量的“魔法”，在那之后，特斯拉也多次通過OTA升級了智能座艙與智能駕駛能力。
早些時候有人解釋過這種差距的由來。2020年，《日本經濟新聞》拆解了一輛Model 3后發(fā)現(xiàn)，特斯拉的電子電氣架構已經領先豐田和大眾6年。
但日本人忽略了一點，汽車智能化的競賽，不僅僅發(fā)生在用戶看得見摸得著的車輛終端，也真實發(fā)生在用戶視野之外的云端。除了在車輛電子電氣架構上先進，特斯拉其實也是有史以來云計算實力最為強勁的車企。
至2020年，特斯拉就已累計銷售超過100萬輛車，而在賣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收集駕駛數(shù)據(jù)的“影子模式”。依托大量車隊，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（特斯拉有三個超算中心）的規(guī)模擴充到了7360張 A100 GPU，這些GPU總算力約2 EFLOPS，使得特斯拉在當時擁有了全球第七大GPU超算集群——僅僅是構建這些算力的硬件成本，就超過1億美元，而持續(xù)運營所產生的費用將遠超這一數(shù)目。
依靠保有量巨大的車隊與遠超同行的云計算儲備，特斯拉最早建設起了車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，率先在北美向用戶進行了推送，并且可能在不久后將其導入中國市場。而馬斯克一再放風：一旦進化為高等級自動駕駛，F(xiàn)SD將顛覆汽車行業(yè)的商業(yè)模式。
在特斯拉之后，國內智能電動汽車企業(yè)爭先恐后地加碼城市高階智駕，理想、問界都將相關功能的投放時間從今年三、四季度提前到6月之前。
盡管站在智能電動汽車滲透率陡增的歷史機遇期，特斯拉的競爭者們實際上都危機感深重：一方面，特斯拉已經掌握當下智能電動汽車產品的定價權與話語權，完全有能力開啟一輪乃至多輪價格戰(zhàn)；另一方面，特斯拉的云端基建也難有人望其項背——這很可能是智能汽車下半場的勝負手。
特斯拉這條鯰魚的強力攪動，背后其實是行業(yè)的深刻變化：智能電動汽車的競賽，正在從主要比拼車端產品的1.0階段，步入同時比拼車端、云端實力的2.0階段。
誰能將智能電動汽車看成一個車與云雙輪驅動的整體，對云投入更多資源，誰才能在智能汽車的下半場中占得先機。
02、高階智駕的新要素當時間來到2023年，當國內車企紛紛在高端車型上布置好高規(guī)格硬件，排出城市高階智駕量產時間表時，行業(yè)赫然發(fā)現(xiàn)，一朵智能汽車云，已然成為高階智駕競賽的新要素。
原因在于，一方面高階智駕的算法框架趨于統(tǒng)一，BEV+Transformer以其強大的能力征服了行業(yè)，另一方面Transformer模型本身對數(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)競爭的方向——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賽資格。
然而，并非所有車企或者是供應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)內甚至存在一種說法，自建一套能支撐自動駕駛算法迭代的私有云，難度絲毫不亞于造車。正因如此，車企對第三方云計算、云存儲與云服務需求勢必爆發(fā)
去年8月，小鵬汽車與阿里云合建智算中心，將其云端算力儲備擴充至600 PFLOPS；緊隨小鵬，長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。蔚來也在去年底宣布和騰訊云合作，打造智能汽車混合云基礎設施。
不過，如果細致地看，車企對云的需求并不只是單純的算力要求。
一方面，高階智能駕駛車輛由于搭載大量高精度傳感器，在法規(guī)中其性質趨近于“測繪”，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，智能汽車的數(shù)據(jù)閉環(huán)有著繁多的環(huán)節(jié)，比如存儲、訓練 、驗證、部署等，因而須有先進的全套工具鏈，對各個環(huán)節(jié)予以優(yōu)化，才能避免出現(xiàn)木桶效應，保證整個流程高效運轉。
此外，由于高階智能駕駛對云計算、云服務會有長期、大量的需求，車企對此也會有明確的成本訴求，希望兼顧性能與成本。
這些多層次的具體要求，最終必然要更專業(yè)的云服務予以滿足。去年，騰訊率先對此予以響應，在上海開了業(yè)界第一個專門為自動駕駛設立的云專區(qū)，在其公有云、私有云、專屬云基礎上，推出騰訊智能汽車云平臺——一朵專為自動駕駛服務的專用云。
相比于將通用的云用于自動駕駛，專云專用的意義在于，原本看起來難以兼顧的“既要又要”需求，自動駕駛專用云都能予以滿足，從數(shù)據(jù)接入到模型部署，全流程為自動駕駛減負。
博世高階智駕基礎設施研發(fā)總監(jiān)黃羅毅在最近一次公開演講中就表示，博世之所以選擇和騰訊合作，有兩個重要原因，其一是騰訊的自動駕駛專屬云，能夠實現(xiàn)全棧物理隔離，滿足數(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，可以讓博世專注于上層功能的開發(fā)。
針對自動駕駛算法開發(fā)、訓練時的痛點，騰訊云自研了GooseFS緩存加速產品和TACO軟件加速器套件，能夠解決大規(guī)模模型訓練中的最大的堵點——帶寬瓶頸，為模型訓練提速。
在模型優(yōu)化、驗證環(huán)節(jié)，騰訊結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300萬個場景，可在50km x 50km的城市區(qū)域（相當于北京六環(huán)內的面積）容納超過100萬輛仿真車輛同時運行。要提升自動駕駛汽車在復雜交通流下的博弈能力、驗證算法可靠性，這種高性能仿真引擎不可或缺。
而應對成本需求，騰訊的智能汽車云平臺則對各環(huán)節(jié)予以降本提效，通過云上-云下一體化，軟件-硬件相結合的自研存儲方案，可以實現(xiàn)50%降本；在騰訊智能汽車云提供的一站式算法開發(fā)、訓練框架方案中，數(shù)據(jù)接入工作量會減少8成，標注成本能降低7成，最終算法開發(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值，蔚來、博世、奔馳、英偉達等大型企業(yè)相繼與騰訊智能汽車云達成合作。顯然，一朵受人青睞的智能汽車云，既要有全棧能力，也要有性價比優(yōu)勢。
03、基礎設施的新挑戰(zhàn)在智能汽車的競賽中，車企們近兩年紛紛患上算力饑渴癥，不遺余力地在車輛上堆砌大算力芯片，一輛汽車的算力可以達到數(shù)百乃至上千TOPS。強大的車上算力仿佛是智能汽車“智商”排名的衡量標準。
實際情況并非如此。如今的智能汽車其實是一個“車云一體”的智能終端，車端負責數(shù)據(jù)收集、服務觸達以及一部分本地實時運算，云端則是一個更復雜的后勤部門，負責大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲、計算與算法訓練，并將完善的算法或服務下發(fā)到車輛。
無論是車企還是云計算廠商，都擁有這樣的共識——一個足夠強大的云端，可以讓車端“輕裝上陣”，減少對實時算力的需求。
事實上，高精地圖（HD Map）正是在這樣的需求下誕生的。它通過云端獲取的上帝視野，幫助智能汽車更好地感知環(huán)境、作出正確的駕駛決策，實現(xiàn)更可靠的智能駕駛。但由于法規(guī)、成本等問題，此前高精地圖鮮度不夠，通常是以季度為單位，更新速度趕不上車企高階智駕進城的需求，行業(yè)紛紛轉向“重感知輕地圖”的技術路線。
而在“輕地圖”的呼聲中，其實還分化出了完全不用高精地圖和使用輕量級高精地圖的陣營。
前者主要包括特斯拉及其一部分追隨者，他們認為人類無需高精地圖就能開車，自動駕駛汽車也應該做到。不過完全不用高精地圖也有代價，即車輛必須擁有更強的感知算法、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力的硬件尤其是芯片。
后者則主要是認為對待自動駕駛應該更加審慎的大廠，在他們眼中高精地圖的上帝視野與對道路元素的精細呈現(xiàn)，能夠多一層冗余，更好地保障高階智駕的安全。只不過高精地圖的支持者們也認為，高精地圖這種重資產，在當下要做適當?shù)臏p法。
長安汽車地圖開發(fā)總工程師顏凱就表達過這樣的觀點：“未來城區(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與百余輛專業(yè)高精采集車采集能力之間存在明顯的鴻溝。”
這種鴻溝不僅讓車企自己的軟件團隊要打足雞血、小步快跑，其實也對云商和圖商都提出了新的挑戰(zhàn)：
作為一種重資產的基礎設施，云商和圖商要如何跟上智能汽車快速變化的風向？要如何既能提供輕量、易用的云圖服務幫車端減負，也實現(xiàn)自身的商業(yè)閉環(huán)？
這些挑戰(zhàn)往往需要進技術、產品、商業(yè)模式的創(chuàng)新。
今年以來，面對智能駕駛“重感知輕地圖”趨勢，圖商紛紛開始推出“輕量級高精地圖”。比如百度表示將推出輕量級高精地圖，高德的同類產品也在規(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。
在地圖生產工藝上，騰訊率先實現(xiàn)了“一張圖”的模式。
所謂“一張圖”是指，一體化的地圖生產體系，天然融合了標準地圖（SD Map）、輔助駕駛地圖（ADAS Map)、高精地圖（HD Map)等不同精度等級的地圖數(shù)據(jù)，共用一套路網，不僅做到了數(shù)據(jù)同源、質量同級，也能更靈活的根據(jù)車企不同駕駛模式的精度要求，按需提供地圖數(shù)據(jù)服務，進一步降低成本。
在“一張圖”的生產模式之下，騰訊專門服務城市智駕的地圖產品應運而生：HD Air輕量級高精數(shù)據(jù)。
一方面，形式更輕，將地圖元素聚焦在服務智能駕駛的必要元素上，在滿足L2+需要的米級精度的同時，表達更簡潔，成本更低；另一方面，通過結合高精度點云自采、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提升到周級。?畢竟城市道路變化頻度更高，時刻保證地圖的“鮮度”至關重要。
交互界面，也是讓用戶直觀體驗智能駕駛的關鍵窗口，所以讓地圖更“輕”的同時，還需更精致刻畫地圖要素。比如，騰訊HD Air對POI(興趣點)、建筑、斑馬線、停止線、植被、河流、湖泊水波紋等要素進行更精致的刻畫，可以支撐更逼真的3D地圖實時渲染效果，讓用戶身臨其境。
據(jù)了解， HD Air能夠在今年年底前擴展到全國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。
鐘學丹介紹，云和地圖能力的緊密結合可以幫助車企構建起一張由用戶來運營的“活”地圖。實時的車端感知數(shù)據(jù)，進入云端進行多程建圖，幫助提升諸如道路邊界信息、道路標記等元素的鮮活度，實現(xiàn)地圖的定制化更新。這種方式，可以幫助車企打造更符合用戶行駛習慣和熱點路線的鮮活地圖。
站在行業(yè)的角度看，輕量級高精地圖的推出降低了客戶的使用成本，提高了城市覆蓋率和更新頻率，有望推動自動駕駛滲透率進一步提高。從客戶層面來看，這種輕量級地圖的出現(xiàn)和普及也是車端感知和規(guī)控算法成熟之后的一種必然。
04、尾聲近兩年肉眼可見的趨勢是，智能汽車的迭代速度正在變得越來越快。根據(jù)乘聯(lián)會數(shù)據(jù)，去年一年特斯拉進行了10次OTA，蔚小理與問界則進行了8-9次OTA。
盡管如此，相比于智能手機可能每天都在進行的軟件更新，智能汽車的更新速度仍稍顯“緩慢”。但現(xiàn)實的約束是，智能汽車要做到“常用常新”的代價要高得多——一款智能汽車迭代一次算法可能是百萬美金的付出，如果出現(xiàn)bug則可能是生命的代價。
正是因為涉及到更高的安全要求和更敏感的成本訴求，選擇一家靠譜的云合作伙伴，建立起強大的云端能力，對車企來說比以往任何時刻都更重要。
關鍵詞：
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