腾讯自动驾驶云平台发布 构建业内领先高性能聚合仿真平台

自动驾驶是汽车与新一代信息技术深度融合的产物，是汽车行业未来竞争的战略高地。在自动驾驶大规模商业化前夕，提高研发测试效率、降低研发成本、快速推动技术商业化成为行业竞争的核心焦点。11月4日，在“2021腾讯数字生态大会-智慧旅游专题论坛”上，腾讯发布了自主驾驶云平台，重点为自主驾驶技术研发提供全链路服务，支持行业更高效的自主驾驶研发和运营。腾讯自动驾驶云产品总监王志鹏在会上宣布，腾讯自动驾驶云和即日起开放全功能免费试用。

腾讯自动驾驶云平台广泛集成了业界优秀的自动驾驶开发工具和产品，有效连接了自动驾驶研发全生命周期的各个环节，包括数据采集、存储、注释、算法训练、模拟、评估，以及大规模生产数据传输和数据操作。与此同时，腾讯还联合西门子工业软件、Hixcom、IPG中国、中国汽车工程研究院、上海卓宇、科格纳塔、云色数据、浙江天行健等首批合作伙伴推出了自动驾驶云生态开放平台，旨在汇聚行业智慧，共同推动自动驾驶技术的发展。

腾讯自动驾驶云平台的五大关键能力提高了研发效率。海量数据是驱动自动驾驶技术快速迭代的核心要素，但如何用好数据是自动驾驶开发者面临的挑战。例如，数据存储的日平均PB水平导致高存储成本，而大规模的道路数据注释也导致高成本。在注释过程中也存在准确性低和自动化程度低的问题。除了数据利用率，现有的仿真解决方案很难满足快速算法迭代的需求，这也是开发者面临的一大挑战。该行业迫切需要云模拟来提高效率并加快研发步伐。针对行业实践中的诸多痛点，腾讯基于多年在大数据、人工智能等领域的深度积累，利用腾讯云强大的算力支撑，结合本地化的流量场景和应用需求，成功开发出领先的自动驾驶云平台。腾讯以灵活的SaaS订阅模式为基础，以数据闭环为核心，通过五大关键能力帮助合作伙伴提高自动驾驶研发效率。首先，面对高昂的数据存储成本，腾讯的自动驾驶云具有高性能和低成本的数据存储能力，并兼容多种数据类型和格式。与传统存储解决方案相比，存储成本可降低约50%，内存可节省40%以上，删除和重命名性能可提高100倍，轻松实现数千万个海量小文件的高效管理。在数据管理方面，该平台提供了高效的数据检索管理功能，可以实现PB级数据的二级检索和数据过滤，大大缩短了场景数据集的构建周期。一个全面的数据标签管理系统可以有效地提高数据处理效率。在数据标注方面，腾讯自动驾驶云依托腾讯旗下专注于视觉AI技术的腾讯优图实验室平台，集成基于图像和点云的自动标注能力，标注自动化率高达90%。在测试场景建设方面，腾讯的自动驾驶云可以自动挖掘和构建各种模拟场景，实现了具有逼真场景还原和完全支持OpenX兼容性的分钟级场景建设。最后，腾讯的自动驾驶云提供了一个强大的云计算调度平台，确保开发者能够快速上手，确保……的高效运行……

l研发阶段，大大节省了人力成本。

在不断提升自身能力建设的同时，腾讯也在积极推进自动驾驶发展的生态建设。腾讯与优秀的生态合作伙伴一起，为研发场景提供开箱即用的流水线、自动化DevOps系统、大规模并行仿真调度、高弹性、低成本的存储解决方案等自动驾驶研发全链路服务，允许研发人员“迁入”，显著提高了自动驾驶的迭代和研发效率。例如，基于腾讯自动驾驶云平台的能力，腾讯与生态合作伙伴合作，开创了行业内高性能聚合模拟平台，每日模拟里程高达1000万公里。该平台以一站式方式聚合了多个模拟引擎解决方案，允许用户最大限度地提高现有的开发习惯。此外，多个仿真引擎的组合可以满足车辆动力学仿真、传感器仿真、虚拟城市仿真和交通流仿真等多场景仿真的要求。此外，该平台支持全流程DevOps服务以及用户与合作伙伴开发系统之间的无缝集成，实现算法版本的自动发布、上传和评估，有效提高了研发和算法迭代效率。此外，在本次论坛上，腾讯还联合西门子工业软件、赫克康恩、IPG中国、中国汽车工程研究院、上海卓宇、科格纳塔、云色数据、浙江天行健等多家合作伙伴推出了自动驾驶云生态开放平台，旨在积极推动云上开放共建和技术创新，并吸引业界领先的自动驾驶开发工具和产品接入，共同加快自动驾驶的研发，推动技术早日大规模落地。未来，腾讯自动驾驶云将继续与合作伙伴共同打造模拟生态系统、数据生态系统、能力生态系统和服务生态系统，探索新的合作和商业模式，推动自动驾驶技术早日实现商业价值。

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