本文系深潛atom第585篇原創作品

11月30日，2022騰訊數字生態大會，騰訊發布了車圖雲解決方案——行業首創的車雲一體化的地圖服務，將地圖和雲兩方面的能力結合，依托於安全的專有雲，开放地提供自動駕駛所必需的地圖更新服務和位置服務，爲自動駕駛服務運營提供基石。

過去兩年，發生在汽車行業電動化、智能化浪潮，前所未有地改變了整個行業的發展軌跡。汽車越來越像“手機+四個輪子”，汽車作爲智能終端產品，可承載的應用越來越廣、場景越來越多。在主機廠激烈角逐的背後，科技大廠們也在另一條賽道上开跑了。

2022世界新能源汽車大會（WNEVC2022）上，微軟發布了以智能雲和智能邊緣技術爲基礎、面向汽車和移動出行領域的整體解決方案。

作爲老牌雲服務提供商的亞馬遜雲科技，也在10月份的峰會上宣布，將升級推出“汽車行業創新加速計劃”2.0，專注解決方案、車企出海、夥伴計劃。

如果說微軟和亞馬遜雲科技這些在國內雲計算市場深耕已久的“洋和尚”都已經魚貫而入，那近在眼前的互聯網大廠和ICT巨頭們就更不可能放過這個機會了。

在雲棲大會上正式亮相的阿裏雲“汽車雲”，宣布圍繞自動駕駛、智造、營銷三大業務場景。作爲華爲智能駕駛平台的一部分，“八爪魚”項目（HUAWEI Octopus）——也就是自動駕駛雲服務，在2021年上海車展前夕就已經正式露面。

一邊是行業巨頭你方唱罷我登場，一邊是車企頻頻伸過來的橄欖枝，“上雲”到底能給車企帶來什么好處？在單純的硬件疊加之外，如何實現汽車的自動駕駛能力，滿足駕駛之外的需求，平移落地互聯網領域的個人？這是主機廠和雲服務商面臨的共性問題。

01

汽車與雲服務商的雙向奔赴

燃油車時代，從馬力到扭矩再到加速度，發動機性能是汽車作爲機械聚合體不變的核心。

新能源車時代的第一個十年裏，動力電池的續航、充電和安全性能變成了角逐的焦點。

當汽車遇到了AI，自動駕駛與智能座艙又成爲了行業的新賽道。

從馬力，到電力，再到算力。

據國家發改委預計，2025年中國的智能汽車滲透率將達到82%，約爲2800萬輛。這組數字將在2030年達到95%，約爲3800萬輛。

今天我們已經不再討論，車企上雲會不會成爲趨勢。“蔚小理”爲代表的新勢力團體，本就是雲時代的原住民，自誕生之初就注定了業務與雲能力的密不可分。

如果說車企與大型科技公司有哪些相似之處，那最顯性的就要說它們對同行動向的敏感程度了。在數字化轉型的趨勢下，人們耳熟能詳的傳統車企們也正在數字化的過程中加速上雲。

根據英特爾的統計，一輛智能網聯汽車每天產生的數據量高達3.9TB；而根據知名智庫Gartner預估，單個自動駕駛聯網車輛每天至少產生4TB數據，每年會產生約數百PB的數據。

說起數據，早在2019年10月四中全會上，中央文件就已經將數據作爲生產要素之一，“參與分配”的提法更是歷史首次。

海量數據的產生催生着車企對雲計算這類數據儲存載體的需求，而對於自動駕駛場景來說，車廠與供應商們更需要對海量的數據進行標注、大模型訓練、仿真測試等工作。

如何從獲取的海量數據中挖掘價值、實現算法的優化和迭代，成爲了自動駕駛技術商用落地的決定因素。

而在車內，不管是大量車載智能網聯服務的運行與運營，還是想要自己的智能語音助理保持相對“聰明”的工作狀態，都離不开雲端“基建”的有力支撐。

就像已經出圈的蔚來汽車語音助手NOMI，每天會被超過14萬用戶在車中喚醒，對話次數也已經達到180萬次以上。

再比如，OTA升級已經爲蔚來的車輛推送了八十多個軟件版本的迭代，超過400多項體驗的優化，以及200多項功能的新增。這背後都少不了雲的支撐。

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉在接受採訪時曾表示，“面向座艙裏面的內容發布、服務發布，對雲化需求蠻強烈的。”劉澍泉認爲，在後端的服務端裏面，雲端的接入的效率、計算的效率、存儲的成本、以及到服務發布，是具備了更強的優勢。“我們認爲今年是車雲一體化的元年。”

02

車企需要什么樣的雲

11月28日，騰訊與蔚來宣布战略合作。蔚來創始人、董事長、CEO李斌面對媒體表示：“蔚來致力於打造以車爲起點的社區。騰訊是蔚來重要的合作夥伴，在包括雲、圖等能力在內的廣泛數字化領域處於行業領先地位。此次战略合作的籤約，將促進雙方資源高效整合，在智能座艙應用、自動駕駛等核心技術領域深度合作，爲用戶提供超越期待的產品體驗。”

當晚，蔚來和騰訊在微博上的隔空聯動，算是爲雙方的合作官宣了一波。

微博聯通

騰訊在汽車行業的入局不算晚，甚至可以說相當早。

2014年，李斌創立蔚來汽車時，騰訊就是聯合發起者之一。在蔚來IPO之前的5輪融資中，騰訊至少有3次參投，其中更是以10億美元在蔚來的D輪融資中領投。

2017年起騰訊便已進入汽車領域，定位數字化助手，幫助汽車產業數字化升級。2019年，騰訊智慧出行事業部正式成立，作爲騰訊服務於汽車行業的統一界面，對內整合了騰訊的雲計算、地圖、AI、內容娛樂生態等資源，面向汽車行業提供包括智能座艙、汽車雲、數字營銷等各場景解決方案。

這樣的選擇比起友商的大包大攬或是親自下場造車，要克制很多，仿佛在說：騰訊“也”不造車，騰訊要做的是幫助車企造好車。

似曾相識的句式，傳達出的意境各自領會。

2022年6月，騰訊正式提出車雲一體化战略，發布騰訊智能汽車雲，同時在上海开設了行業內首個專門爲自動駕駛和智能汽車而設計的雲專區。

更進一步來說，以雲服務爲基座深度貼合車企業務，而不是單純地以生態供應商的身份參與。

騰訊智能汽車雲

在2022騰訊數字生態大會的專訪中，騰訊智慧出行副總裁、騰訊智慧出行負責人鐘學丹對深潛atom表示，騰訊給自己的定位是車企的數字化助手，基於車企與科技公司自己的平台，提供雲端的算力支持，來幫助車企更好地實現己方在自動駕駛和智能化體驗等方面的需求。

在這個業務模式中，騰訊將會專注三個方面：

提供雲和圖爲核心的數字基建基礎能力；

提供面向用戶的服務能力；

提供生態連接的能力。

總結下，騰訊既是雲服務商，又是數字化助力者，通過各雲計算服務模塊與算力的支撐，配合主機廠更好地利用自己的核心能力，來打造差異化競爭力。

爲了讓合作夥伴們放心，騰訊將自己全部的自研業務放到雲端，來證明自身在基礎能力、安全性、質量和效率等方面能夠擔此大任。

鐘學丹表示，目前騰訊已經跟超過100家的車企與出行公司建立合作，其中不乏寶馬、奔馳、蔚來、博世這樣的汽車行業頭部，都和騰訊在高階自動駕駛的研發等領域站到了同一個战壕裏。

在騰訊的車雲一體化战略中，業務被拆解爲車端、手機端和雲端三個層面。

在騰訊看來，今天的汽車不再是一個個獨立的數據孤島，而是整個IoT網絡上的一個個節點。對於個體用戶來說，不管是車還是手機，哪怕是不被明確感知到的雲端，都需要場景化來無縫連接。

豐富的C端經驗是騰訊自帶的基因，也是最顯著的優勢。無論是提供基礎服務能力，還是擴展的生態、打造生態閉環，作爲數字基座的騰訊雲都能夠很好地提供支持，幫助車企實現諸多場景化服務能力的提升，改善用戶的用車體驗。

譬如在地圖導航方面的多年積累，騰訊智駕地圖已經實現了標准地圖、ADAS地圖、HD地圖的“三圖合一”。在人車共駕的場景下，其能夠在人工駕駛、輔助駕駛與智能駕駛等不同模式間流暢切換，根據不同駕駛模式匹配響應的地圖導航。

再比如騰訊在流媒體娛樂與內容生態等方面的多年沉澱，又爲用戶更好享受座艙智能化的迭代提供堅實的基礎。

鐘學丹還表示，對於汽車行業具體業務場景的細分需求，騰訊雲都進行了專項的優化。不管是直接面向自動駕駛雲、車圖雲、數字化營銷等方面，還是作爲高效率的算力平台，或是低成本的儲存平台，乃至涉及研發的整個工具鏈、DevOps等領域，騰訊雲都扮演好提供相應產品與服務的全鏈路平台的角色。

在多端互聯方面，騰訊雲也提供了相應的支持，幫助從合作夥伴更好地在手機端、車端和雲端之間建立連接。這使得合作夥伴企業可以根據用戶常見的需求，提供更好更貼切的服務能力，以及以OTA升級等方式爲用戶持續提供長久的更新和迭代，來達到智能化體驗的常用常新。

03

騰訊智能汽車雲駛入“新地圖”

隨着自動駕駛走向規模化應用，對高精度地圖的高精度、多要素、高「鮮」度等方面也不斷提出新的要求。此外，國家也先後印發了多部關於高精度地圖測繪和數據安全的新規定。

伴隨着行業的快速進步和政策的逐漸完善，主機廠和高精地圖廠商以及雲服務商的關系正在被重塑改變，主機廠不僅需要實時、高精度的地圖數據，更爲重要的是數據使用的安全合規。數據上雲，車圖雲一體化發展，則成爲高精地圖廠商以及雲服務商爲車企提供安全合規使用數據的重要途徑之一。

騰訊在這次推出的車圖雲解決方案，除了可以提供覆蓋業務、行爲、數據的合規體系，確保企業能夠全方位滿足合規要求之外，還能夠做到基於开放的地圖服務進行自動駕駛功能的評價、優化，快速迭代自動駕駛功能體驗，實現持續的用戶服務運營。

騰訊智慧出行副總裁劉澍泉在深潛atom專訪時表示，今天的主機廠對地圖的需求已經不再只是導航數據或定位能力，而是完整的持續化的地圖服務。不管是靈活的迭代能力，還是數據API的定義，雲服務都會是最好的傳遞手段。騰訊的車圖雲能力會在合作夥伴與騰訊自身之間共享，來提供價值的最大化。

騰訊智慧出行副總裁 劉澍泉

基於安全合規的專有雲平台，進行地圖能力的开放，是騰訊車圖雲解決方案的核心價值點。“每一個車企都去自己成立一家地圖公司，這好像也不大現實。所以如果是這樣的話，與其每一個人都卡在這裏，那不如騰訊把這個能力开放出去。這是我們帶給車企的第一個意義。”

對於車圖雲地圖服務的核心功能，劉澍泉總結爲兩點：

一方面，是面向自動駕駛業務提供的地圖更新能力，包括針對高精地圖、導航、定制化服務等方面的更新。

另一方面，是开放的位置服務，爲自動駕駛功能的優化提供參考，不再單單看車與地點，而是聚焦於人本身的需求。

車圖雲2大服務

深潛atom認爲，僅就這點來講，騰訊的車圖雲想要提供的，是幫助主機廠實現更加人性化的使用體驗。舉個簡單的例子，开放的位置服務的支持下，可以幫助合作夥伴實現類似蔚來引以爲傲的充換電體驗的效果：用戶無需過多幹預或頻繁搜索，基於开放位置服務的實時雲端數據，會主動將不同充電站的距離、路況、建議路线、運營信息、運營狀態、空樁數量、等候時長等關鍵信息，結構化地呈現在用戶眼前，來供用戶方便高效地規劃自己的補能計劃，實打實地提升用戶體驗。

在劉澍泉看來，行業不必過於在意高精地圖的技術流派之爭，不管是重感知還是重地圖，如何利用自家的技術路线優化和決策是合作夥伴自己的自由。騰訊提供的並非黑盒子式的方案，而是更加靈活、更具可持續性的服務。對各方來說，如何把更好的使用體驗傳遞給用戶，讓用戶真正體驗到更連續的自動駕駛的能力，才是一款好的產品應該關注的。

實際上，幾乎所有國內新勢力車企、自主品牌和傳統合資車企在爲自家乘用車輛接入线上地圖導航時，其中都會不同程度的附帶LBS服務（Location Based Services，基於位置的服務）。從分類上看，喫喝玩樂、景點旅遊、加油充電甚至五谷輪回之所一應俱全。很多用戶反映，除了停加充——停車、加油、充電的導航之外，此類服務的使用頻次並不高，更多的還是停留在“人找服務”的目的地導航水平上。

對主機廠來說，“地圖”不應只是服務型產品，背後的價值需要通過更多的資源和更長期的運營來挖掘。

無論是人們接觸過的智能語音，還是自動駕駛產品，“研發”這個概念本身並不是專業人員鑽進實驗室悶頭鑽研，就能實現像遊戲中“打怪”到“升級”的必然聯系。通過長期運營獲取使用數據，發掘數據價值，是迭代算法和產品的必要步驟。

騰訊車圖雲提供了开放的定制地圖更新服務和位置服務，合作車企可利用平台的一系列特性，實現全生命周期的自動駕駛服務運營：

騰訊車圖雲具備可定制的地圖更新能力，能夠滿足量產階段量產階段自動駕駛汽車大量激活的情況下，產生的大規模並行數據的處理、生產和編譯，幫助車企更好利用、發揮感知數據的價值。

一方面，騰訊車圖雲提供了廣泛、鮮活的位置服務，爲啓動駕駛運營環節增效提質。通過提供實時的動態交通信息，POI（Point of Interest，興趣點）信息等等，平台能夠幫助自動駕駛運營人員綜合評定自動駕駛功能表現。結合數據，運營人員能夠更好地評估自動駕駛功能的用戶價值，制定自動駕駛相關功能升級策略。

另一方面，對於自動駕駛道路運營，騰訊車圖雲可通過开放的位置服務，幫助運營人員分析自動駕駛功能在特定道路上的運營表現，用來輔助作出一系列功能定向優化的決策。根據开放的位置服務對於熱點路段及特殊結構道路等特性的支持，實現定向採集數據、定向路測、定向優化迭代自動駕駛功能，提升相關功能的用戶價值。

以騰訊和蔚來的合作爲例，利用騰訊的智能駕駛地圖和車圖雲等能力，蔚來將能夠在此基礎上，打造標准導航和高精導航無縫融合的人車共駕融合體驗。同時，基於位置服務和互聯網生態的場景化智能服務網絡，能夠幫助一向以用戶體驗在行業內外稱道的蔚來，在該領域進行更多維度的探索。

車圖雲2大服務

在回答高精地圖關於安全合規方面的問題時，劉澍泉直言，騰訊的車圖雲服務是具備優勢的。首先，針對地理信息合規方面的要求，騰訊基於自己的汽車智能雲這樣一個合規的專有雲平台，面向整個地理信息數據做了合規認證，且只做單向的數據同步。

其次，騰訊在信息安全服務領域的多年積累，也會有所體現，包括但不限於數據脫敏、數據的安全處理手段以及配套的工具鏈，這些都已經疊加在車圖雲服務中。

總的來說，車圖雲本身就是基於騰訊的安全合規的數字化底座，以服務化的方式提供。合作夥伴只需要向騰訊提出地圖服務的定制化要求，所有的地圖服務將會以合規雲的方式進行交付。

04

尾聲

現在來看，汽車雲仍然處於市場發展的初期階段是一個行業共識。無論是騰訊，還是同賽道的大小友商競品，都處於尋找標杆客戶、力圖形成口碑雪球效應的階段。

攜手騰訊，上汽的子公司中海庭、跟騰訊保持良好關系的蔚來汽車，都已經邁出了踐行的第一步。

主機廠們尋求更高效低成本的雲服務來提供數字基建層面的支持，雲服務商們需要新的業務領域來實現持續增長。這一場雙向奔赴之中，誰跑得更快，誰跑得更持久，值得行業上下保持長期關注。

而早早入局深耕不輟的騰訊，依然有可能是那只早起有蟲喫的鳥兒。

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