騰訊自動駕駛總經(jīng)理蘇奎峰

       “騰訊將自動駕駛定義為以云平臺、模擬仿真和高精地圖為核心的基礎支撐平臺，用軟件和服務推動未來自動駕駛和智慧交通的發(fā)展。”

       在WGDC 2021大會未來交通峰會上，騰訊自動駕駛總經(jīng)理蘇奎峰詳解了騰訊自動駕駛業(yè)務的產(chǎn)業(yè)布局和發(fā)展理念。他認為，自動駕駛本身只是交通里的一項技術，是大樹和森林的關系，我們應當從整個智能交通規(guī)劃的宏觀視角去實現(xiàn)自動駕駛，而不要局限在汽車這個載體之上。

騰訊自動駕駛業(yè)務體系

由數(shù)據(jù)驅動自動駕駛技術

       自動駕駛是基于AI技術背景由數(shù)據(jù)驅動開發(fā)的鏈路，數(shù)據(jù)伴隨著整個發(fā)展過程，甚至整個車輛的生命周期。以特斯拉為例，它在運行的時候回傳數(shù)據(jù)，進行算法迭代和升級，即便是數(shù)據(jù)在用戶手里，依然可以迭代使用。

       數(shù)據(jù)貫穿著研發(fā)、生產(chǎn)、測試、運營等生命周期，發(fā)揮著至關重要的作用，對數(shù)據(jù)進行高效收集和利用，提高數(shù)據(jù)循環(huán)鏈路的速度，是整個自動駕駛技術迭代的關鍵點。蘇奎峰認為，在未來交通里面，也許路測的采集、輔助車的采集將成為很好的數(shù)據(jù)來源。

       2019年，騰訊與寶馬合作建設了國內首個自動駕駛私有云平臺，據(jù)了解目前這套平臺已經(jīng)交付使用。而騰訊自身，也建設了針對于自動駕駛的開發(fā)與運營云平臺。今后，當自動駕駛汽車實現(xiàn)大規(guī)模部署，車端入口就能反饋大量用戶習慣以及車輛傳感器數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以上傳到云端，以數(shù)據(jù)平臺和虛擬仿真的服務，支撐自動駕駛系統(tǒng)升級。

數(shù)據(jù)驅動自動駕駛技術

描述只是構建數(shù)字孿生的第一步

       蘇奎峰表示，騰訊自動駕駛淵源于地圖業(yè)務，尤其是三維街景業(yè)務，2016年成立自動駕駛實驗室并實現(xiàn)了開放道路的L4級自動駕駛測試發(fā)展到今天，騰訊形成了開發(fā)云、模擬仿真和高精地圖三大基礎平臺和自動駕駛核心技術套件。

       而模擬仿真測試作為自動駕駛發(fā)展的核心支撐技術，自團隊成立初期就大力投入，且得益于騰訊在游戲、云、AI以及自動駕駛方面的技術積累，取得了顯著成果。

       蘇奎峰認為，模擬仿真其實就是在構建一個數(shù)字孿生的三維虛擬世界，并生成各種環(huán)境要素。而今天我們看到的數(shù)字孿生大多只是對于物理世界的描述，這僅僅是實現(xiàn)數(shù)字孿生的第一步。下一步要實現(xiàn)的是孿生世界與物理世界的互動、推演甚至控制。騰訊將數(shù)字孿生體系的構建概括為四個階段，分別是精準的描述、實施的互動、模擬的推演、決策的控制。只有實現(xiàn)了四階段的閉環(huán)，才能更進一步的提升自動駕駛的服務能力。

高精地圖：鮮活比高精更重要

        蘇奎峰指出，從某種意義上說，高精地圖的“鮮活”比精度更重要，自動駕駛需要更高精、實時的動態(tài)信息，數(shù)據(jù)更新非常重要，需要車端獲取大量數(shù)據(jù)用于構建高精地圖。

       而無論是地圖的更新也好、模擬仿真也好，都要依賴于前端感知的技術。只有用更精細、更低成本的感知技術，才可以支撐我們實時獲取大量的數(shù)據(jù)，對物理世界做數(shù)字化。

       騰訊目前已經(jīng)做出了多種低成本的感知方案，其中包括毫米波雷達+視覺圖像融合的方案，也有僅依靠雷達的感知方案，已經(jīng)可以實現(xiàn)在主干路和高速公路上無死角、低成本的更新和覆蓋。

       為了實現(xiàn)高精地圖的鮮活，騰訊也會將車端傳感器的數(shù)據(jù)用于高精地圖的更新，從而形成一個數(shù)據(jù)閉環(huán)。在這樣的閉環(huán)體系中，算法、數(shù)據(jù)流的效率越高，成本越低，核心競爭力也會更強，這一點正在逐步成為自動駕駛行業(yè)的共識。

未來交通圖景

　　最后，蘇奎峰表示，未來交通將會是人、車、路的融合一體，騰訊希望把三者完美的組織在一起，通過自身的核心支撐力與平臺，連接政府、連接每一個企業(yè)，甚至觸達每一個參與交通和出行的人。通過廣泛的連接以及對整個交通的全面觸達，利用騰訊的社交生態(tài)、內容生態(tài)、服務生態(tài)，把服務和基礎設施和人建立更緊密和智能的關系，助力建設未來交通的新模式。