时隔不久，早在自动驾驶领域有（yǒu）所布局（jú）的腾讯再次出现在（zài）公众视野，区（qū）别（bié）于此前，此次腾讯首次面向社会单独（dú）为自动驾驶业务举办（bàn）了技术开放日。12月7日，腾讯自动驾驶（shǐ）总经理苏（sū）奎峰、仿真业务负（fù）责人孙驰天、数（shù）据（jù）云平台产（chǎn）品负责人王钰悉数到场，详细为现（xiàn）场人员介绍了其在自动驾（jià）驶领域的战略布局。

即便将（jiāng）时间定在周末，腾讯总部大厦二层（céng）的这间小会议室里依旧座无虚（xū）席。开放日正式举行的一周前，腾讯就（jiù）在名为“腾讯（xùn）产业互联网”的公（gōng）号（hào）上开（kāi）放（fàng）了报名（míng）通（tōng）道，当天到场的有来自整（zhěng）车（chē）厂、科（kē）技公（gōng）司等对自动驾驶（shǐ）感（gǎn）兴趣的（de）百（bǎi）名人士。大厦之外，还停放着几辆（liàng）腾讯改（gǎi）装的自动驾驶汽车（chē）。

会议现场，苏奎峰再次重申了“腾讯不造车，也（yě）不做（zuò）硬件（jiàn）”的初（chū）衷。明显，做好软件（jiàn）和服务才是腾讯的目标，他（tā）们将（jiāng）服务对象（xiàng）瞄向车企（qǐ）。

基于数据平台、模拟仿真和（hé）高精（jīng）度地图三大基础平台，腾讯（xùn）自行研发了融合定位、环境感知（zhī）、决策规划（huá）等核心算法，主要针对（duì）L2以上（shàng）场景产品研发，提供（gòng）模块化软件和（hé）服（fú）务，助力自动驾驶产品快速落地。

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但要想实现自动驾驶（shǐ）量产应用，企业必须将用户（hù）需求（qiú）作为首要考虑（lǜ）要素。苏（sū）奎峰认（rèn）为，上（shàng）下（xià）班通勤拥（yōng）堵和长途旅行驾驶疲劳两种特定情况，已经成为目前用户在出行方面的痛（tòng）点。为解决此（cǐ）问题，腾讯自动驾驶正在推进高速巡航（HWP）与拥堵巡航（TJP）相结合的（de）解决方案，力求在国内120 km/h的（de）限速（sù）前提下，实（shí）现纵向（xiàng）和侧向（xiàng）跟车（包括上（shàng）下匝道（dào）等）功能。

该功（gōng）能的实现需要（yào）大量数据做驱（qū）动。所（suǒ）以，如何高（gāo）效收集和利用数（shù）据，如何提高数据循（xún）环（huán）链路速度（dù），如何利用数据做（zuò）测试验证，成为制约自动（dòng）驾驶技术迭代的（de）关键。对此（cǐ），腾讯开发了自动驾驶数据云平台和TAD Sim自动驾驶模（mó）拟仿真平台（tái），而这两个平台的构建需要（yào）建立在高精地图的（de）基础之上。因此（cǐ），高精地图也被腾讯摆在了重要战略位置上。

自动驾驶数据云平台方面，腾（téng）讯通（tōng）过线（xiàn）上工具链，进行算法预标注，以实现样（yàng）本自动（dòng）化生产，其中包括全要素目标检测、跨相机目标跟（gēn）踪、语（yǔ）义分割等图像标注（zhù）、3D激光（guāng）点云标注、以及精（jīng）准图（tú）像与3D点云融合标注、变道标（biāo）注等多（duō）种自动（dòng）驾驶研发专用样本（běn）。“区（qū）别于（yú）线下工具，云端标注（zhù）能（néng）够平均（jun1）节省50%以上的（de）人工标注（zhù）成本。”王珏表示。

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与（yǔ）此同时，该云（yún）平台还能提（tí）供便捷（jié）图形化界面交互、KPI评测体（tǐ）系（xì）等（děng）算（suàn）法（fǎ）训练评测服务，并能够（gòu）支持大规（guī）模场景数据集检索使用的统（tǒng）一（yī）数（shù）仓管理服务。

基于以上（shàng）功（gōng）能，腾讯自动驾驶数据云平台不仅能（néng）够为（wéi）车企（qǐ）及自动驾驶（shǐ）开（kāi）发、测试及运营部门（mén），提供软硬件开环系统的测（cè）试验证、典型交通场景的闭环验（yàn）证、传感（gǎn）器模型及其它环境（jìng）模型验证。同时还能提供自动驾驶车队（duì）管理调度、运行（háng）监控、轨迹跟踪、在线（xiàn）反（fǎn）馈，以及高精（jīng）度地图、算法模型、软件（jiàn）OTA升级等整套服务。

自动驾驶模（mó）拟仿真平台方（fāng）面，依托于在（zài）游戏领域的技（jì）术积（jī）累（lèi），腾讯将游戏引擎、工业（yè）级车辆动力学模型（xíng）、虚实一体交（jiāo）通流等技术应用（yòng）在其（qí）仿真平（píng）台（tái）TAD Sim，利用场景编辑器、路采数据（jù）、和数据交通流生成虚拟场（chǎng）景，提供场景型云仿真（zhēn）和虚（xū）拟城（chéng）市型云（yún）仿真两种模（mó）式，对自动驾（jià）驶技术进（jìn）行测试验证。

孙驰天称，有别于传统模拟测试软（ruǎn）件，腾讯更加注（zhù）重数据（jù）的（de）利用率，凭借云端运行的方式，其能够利用现有数据资源（yuán）生成更多（duō）场景（jǐng）。除测试验证自动（dòng）驾驶技（jì）术外，腾讯的模（mó）拟仿（fǎng）真平台还（hái）可以（yǐ）为（wéi）政策制（zhì）定部门、交通管理部门提供（gòng）交通调度管理、道（dào）路及交通规划（huá）、自动（dòng）驾驶法规研究等方面的测（cè）试。

作为两个平台构建基础，在高精（jīng）地图的布局上，腾讯一（yī）方面（miàn）在云端存储大量数据，形成数据（jù）闭环体系，实时反映在高精地图中；另一（yī）方面，其能够在车端（duān）实时观察地（dì）图，一旦发（fā）现出现变（biàn）化，就采用众（zhòng）包方（fāng）式（shì）去验证和更新地（dì）图（tú），以保（bǎo）持其精度（dù）和鲜度。

据（jù）孙驰天介绍（shào），通过高精度地图，TAD Sim可以完成不同环境下（xià）的几何模拟，以及测试车辆的感知能力（lì）、决策（cè）能力、和车（chē）辆控（kòng）制的模拟（nǐ）仿真。

截至目（mù）前（qián），基于（yú）以上三大基（jī）础平台（tái）（数（shù）据（jù）平台、模拟仿真、高精度（dù）地图），成立近四（sì）年的腾讯（xùn）已基本构建了（le）自（zì）动驾驶核心能力。对于腾讯而言，接下来要做得是将（jiāng）业（yè）务重点放在技（jì）术迭代和（hé）做好用户服务上。

会后，苏奎（kuí）峰、孙驰天、王钰共（gòng）同接受（shòu）了包括亿欧（ōu）汽车在内的核心（xīn）媒体（tǐ）的采访（fǎng）。

以下为（wéi）采访实录（有删改）：

Q：腾讯对自己的定位是什么？只做软件服务（wù）商的话，未来将如何适配硬（yìng）件？

苏奎峰：腾（téng）讯的定位是提（tí）供（gòng）软件和服务，助力车厂自动驾驶业务快（kuài）速（sù）落地。未来，我们会把更多资源投入到能够助力车（chē）厂的软（ruǎn）件服务、供应链、核心软件（jiàn）上面。关注好客户（hù）需求，做好用户服务。

但腾（téng）讯只提供软件，不代表不（bú）碰（pèng）硬件，因为（wéi）软件（jiàn）需要基于整车硬件进（jìn）行优化。首先，在软件架构设（shè）计层面，我们（men）会（huì）尽可能（néng）搭建一个能够（gòu）兼（jiān）容（róng）各个（gè）平台的算（suàn）法；其次，我们（men）会（huì）针对不同车型和厂（chǎng）家（jiā）进行优化。由于自动驾驶对算法（fǎ）算力要求高，底层优化非常关键，一定要（yào）做到适配，这个步骤一定不能绕过去。所（suǒ）以，针（zhēn）对（duì）硬件的优化也是软（ruǎn）件的（de）一部（bù）分。

Q：现在腾讯（xùn）的仿真平台（tái）需要（yào）多少机（jī）器资源？仿真场景能不（bú）能（néng）和实际路测场（chǎng）景相匹（pǐ）配？

孙驰（chí）天：腾讯云是可扩展的（de），现在是根据我们提交（jiāo）的需求来（lái）扩展（zhǎn）资源。我们（men）提（tí）交的场景越多，腾讯云给到（dào）的资源（yuán）就会（huì）越多（duō），这（zhè）是动态的（de）。从现实（shí）来看，虚拟场景和真实（shí）场（chǎng）景是（shì）能对应上的（de）。真实（shí）场景的路测，可以在仿（fǎng）真系统里复现和测试。但仿真系统测试完之后（hòu），如何（hé）能（néng）在路上做一（yī）模一样的测试，很难，除（chú）非找个演员。

Q：腾讯（xùn）仿真（zhēn）平（píng）台的最（zuì）大（dà）卖点是什么？

孙驰天：我们比较重视数据的利用率，也（yě）就是（shì）如何能最大限度把采集的（de）数据（jù）利（lì）用起来。我们更重视（shì）如何用（yòng）现有（yǒu）数据资源生成更多（duō）场景，这需要（yào）很大算力（lì），我们主要在云上（shàng）运行，这是我（wǒ）们（men）和传统车（chē）辆仿真软件比较（jiào）大的一（yī）个区别。

苏奎峰：自动驾驶需要（yào）大量数据来做一些基于（yú）数据的验证，这（zhè）不单纯是（shì）仿真自己的问题，还是生成技术手段的（de）问题。因此我们的云端、感知（zhī）、决（jué）策，所有团（tuán）队（duì）都会助力仿真团队做（zuò）好这件事。同时，腾讯在游（yóu）戏、AI方面都有一定（dìng）的技术（shù）积累（lèi），能为仿真提供帮助（zhù）。

Q：在数（shù）据采集标注（zhù）和仿真（zhēn）方面，目（mù）前腾讯的付费模式是什么？

苏奎峰：仿真方（fāng）面，我们会根据客户需求（qiú），提供单（dān）机版和云端版。会为客户提供基（jī）础（chǔ）配（pèi）置，也（yě）会根据客户（hù）需求提（tí）供不同配置，至于服务（wù）费（fèi）和运维方式（shì），是要具体谈的（de）。标注的话就按标注的章（zhāng），都有计费方式去收费，如（rú）果客户（hù）有测试资质（zhì），我们（men）可以（yǐ）提供从采集到标（biāo）注的一条（tiáo）龙服（fú）务，如（rú）果（guǒ）客户已经有（yǒu）数（shù）据了，需要我（wǒ）们标注，我（wǒ）们只（zhī）提（tí）供标注服务也可以。现在市（shì）场上也有（yǒu）一些小标注公司的成本也很低（dī），但不知道他（tā）们是不是合法合规（guī）经营，腾讯的态度（dù）是，国家（jiā）法律规定是红线底线，绝对不会碰。

Q：在高（gāo）精地图实时更新这方（fāng）面，腾讯目前（qián）是在测试阶段？是（shì）通过众包方式实现更新的吗？

苏奎峰（fēng）：对，云端（duān）和车端的（de）验（yàn）证，我（wǒ）们技术层（céng）面都打通（tōng）了。依靠很多车（chē）在马路（lù）上跑，才能更新（xīn）自动驾驶数（shù）据，而不是通过（guò）再采集、再分析的（de）方式。当然这是低（dī）成本（běn）的数据更新（xīn），这两个不太一样。

更新分两种，一种是大规模众（zhòng）包方（fāng）式，前提条件（jiàn）是（shì）我（wǒ）已（yǐ）经（jīng）有一定的基础（chǔ）。还有一种情况是，如（rú）果新修一条路（lù），我们一定要（yào）拿激光先采一遍，做一（yī）个底图上去。不同的更（gèng）新有（yǒu）不（bú）同方法和策（cè）略，但都是（shì）为了保证高精地图的可靠性、准确性、实时性。单（dān）独派（pài）采集（jí）车的话（huà），周期比较（jiào）长（zhǎng），频率很低。但（dàn）如果（guǒ）有上百（bǎi）万（wàn）辆自动驾驶车去跑，会回（huí）传很多数据，自动驾驶车本（běn）身也有感知能（néng）力，很多（duō）已经检测到了，分辨出了差（chà）异化，再传回来，实现更（gèng）新（xīn）。

Q：除众包之外（wài），腾（téng）讯通过（guò）怎样的自由手段更（gèng）新高精地图？

苏奎峰：比（bǐ）如V2X、5G路测的一些节点。但像目前基础设施还无法覆盖足够大的范围，5G的成本也很高，这就要（yào）考虑商业化问题（tí）。如果只更新五公里、十公里、一（yī）百公（gōng）里的示范区，是没有问题的，各（gè）种手（shǒu）段都（dōu）可（kě）以（yǐ），但（dàn）是要在（zài）全国范围内一（yī）遍遍刷新的话，就存在一定的商业（yè）逻辑在里面（miàn）。

Q：关（guān）于高精地图（tú）制作成（chéng）本，腾（téng）讯（xùn）成本（běn）大概是（shì）在什么量级（jí）？现在来看，城市内道路的高（gāo）精地图采集成本是比较高（gāo）的吗（ma）？

苏奎峰：量级（jí）差别还是蛮大的（de）。城（chéng）区（qū）道路的要素很多，环境也差。采集时，城区的车辆多，拥堵情况多。这种情（qíng）况下，地面（miàn）的要素就看不到了，可能这次看了（le）20%，下次再（zài）堵（dǔ）的时候，又看了20%，就（jiù）需（xū）要一次（cì）一（yī）次采集。我（wǒ）们现在还（hái）没（méi）有大（dà）规模生产（chǎn）。小规（guī）模（mó）生产和大规模生产也有很大差异性，很（hěn）难横向比较。

现在看来城市内道路（lù）的（de）采集成本有点高，但也未必，主要取（qǔ）决（jué）于（yú）技术手段和（hé）技术实力。

Q：腾讯现阶段的业务重心是不是在HWP和TJP方面？

苏奎峰：这（zhè）是我（wǒ）们（men）落地的一个方向，比如仿真云，我们（men）布了大量人力，但在这（zhè）过程中（zhōng），我们L4也在做测试，做技术迭代。当下（xià）不会投入太多资源，比如把50%或者80%的资（zī）源放在L4，不会的（de）。我们资源会（huì）有倾斜，倾斜到当下产（chǎn）业阶段，产（chǎn）业需（xū）要什么（me），我（wǒ）们就做什么（me）。

Q：腾讯以后会不（bú）会去掉激（jī）光雷达，走（zǒu）与特斯（sī）拉相（xiàng）似的（de）路线？

苏奎峰（fēng）：激光雷达去不去掉，是（shì）取决于场景（jǐng）的。现在一些激（jī）光（guāng）雷达的（de）距（jù）离、激光点的密（mì）度（dù）远远（yuǎn）满足不了未来真正自动驾驶的需求，我们需要更好的（de）激光（guāng）雷达。现阶段很难拿（ná）到满足要求（qiú）的激光雷（léi）达，并不代表不做激（jī）光雷（léi）达。没有激光雷（léi）达，很（hěn）多场（chǎng）景是（shì）解决不（bú）了的，尤其是城区这种场景。现（xiàn）在，早期买的激光雷（léi）达基本都（dōu）需要替换，激（jī）光雷达没有想象得那（nà）么好，尤其机械（xiè）部件，容（róng）易随着（zhe）时间（jiān）的增加而磨损，但他又（yòu）对光学要求很高（gāo），时间一长，会出现很多问题。

作者：张男