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作者张南
编辑杨亚禄
不久之后，在自动驾驶领域拥有布局的腾讯再次出现在公众的视线中，这与以前不同。腾讯首次为自动驾驶业务举办了单独的技术开放日。12月7日，腾讯自动驾驶总经理苏奎峰、模拟业务负责人孙继天、数据云平台产品负责人王宇均出席会议，介绍了他们在自动驾驶领域的战略布局。
即使时间定在周末，腾讯总部大楼二楼的小会议室仍然爆满。开放日正式举行前一周，腾讯开通了名为“腾讯工业互联网”的公开号码注册频道。同一天，来自汽车工厂、科技公司和其他对自动驾驶感兴趣的公司的100人出席了会议。大楼外面还停着几辆腾讯改装的自动驾驶汽车。
会上，苏奎峰重申了“腾讯不制造汽车或硬件”的初衷显然，腾讯的目标是做好软件和服务。他们把服务对象瞄准汽车公司。
腾讯以数据平台、仿真和高精度地图三大基础平台为基础，开发了融合定位、环境感知和决策规划等核心算法。主要专注于L2场景以上产品的研发，提供模块化软件和服务，帮助自动驾驶产品快速落地。
然而，为了实现自动驾驶的大规模生产应用，企业必须以用户需求为首要考虑。苏奎峰认为，通勤拥堵和长途驾驶疲劳这两种具体情况已经成为当前用户的痛点。为了解决这个问题，腾讯汽车正在推广一种结合高速巡航(HWP)和拥堵巡航(TJP)的解决方案，旨在实现纵向和横向的汽车跟随(包括上下坡道等)。)在中国限速120公里/小时的前提下。
该功能的实现需要驱动大量数据。因此，如何高效地收集和使用数据，如何提高数据流通环节的速度，如何利用数据进行测试和验证，成为制约自动驾驶技术迭代的关键。对此，腾讯开发了自动驾驶数据云平台(automatic driving data cloud platform)和TADSim自动驾驶模拟平台，这两个平台的构建需要基于高精度地图。因此，高精度地图也被腾讯置于重要的战略地位。
在自动驾驶数据云平台方面，腾讯通过在线工具链进行算法预标注，实现样本自动生成，包括全元素目标检测、跨摄像头目标跟踪、语义分割等图像标注、3D激光点云标注、精确图像和3D点云融合标注、车道变换标注等特殊的自动驾驶研发样本。"与离线工具不同，云标注平均可以节省50%以上的人工标注成本."王爵说。
同时，云平台还可以提供便捷的图形界面交互、KPI评估系统等算法培训和评估服务，并可以支持大规模场景数据集检索的统一仓库管理服务。
基于以上功能，腾讯自动驾驶数据云平台不仅可以为汽车和自动驾驶开发、测试和运营部门提供软硬件开环系统的测试验证、典型交通场景的闭环验证、传感器模型等环境模型验证。同时，还可以提供一整套服务，如自动驾驶车队管理和调度、运行监控、轨迹跟踪、在线反馈、高精度地图、算法模型、软件OTA升级等。
在自动驾驶仿真平台方面，腾讯依托游戏领域技术的积累，将游戏引擎、工业车辆动力学模型、虚拟-真实集成交通流等技术应用到其仿真平台TADSim上，利用场景编辑器、道路挖掘数据和数据交通流生成虚拟场景，并提供场景云仿真和虚拟城市云仿真两种模式对自动驾驶技术进行测试和验证。
孙志天表示，与传统的模拟测试软件不同，腾讯更注重数据的利用率。借助云操作，腾讯可以利用现有数据资源生成更多场景。腾讯的仿真平台除了测试和验证自驾车技术之外，还可以为决策部门和交通管理部门提供交通调度管理、道路和交通规划的测试，以及自驾车法律法规的研究。
腾讯作为两个平台建设的基础，一方面在云中存储大量数据，形成闭环数据系统，实时反映在高精度地图上。另一方面，它可以在车尾实时观察地图。一旦发现变化，它使用众包来验证和更新地图，以保持其准确性和新鲜度。
孙志天表示，通过高精度地图，TADSim可以在不同环境下完成几何模拟，并测试感知能力、决策能力和车辆控制模拟。
到目前为止，成立近四年的腾讯已经基本建立了基于上述三个基础平台(数据平台、仿真和高精度地图)的自主驾驶核心能力。对腾讯来说，下一步是专注于技术迭代和用户服务。
会后，苏奎峰、孙志天和王宇共同接受了包括1亿辆欧洲汽车在内的核心媒体的采访。
以下是采访记录(带更正):
问:腾讯对自己的立场是什么？如果您只是一个软件服务提供商，您将来会如何调整您的硬件？
苏奎峰:腾讯的定位是提供软件和服务，助力车厂的自动驾驶业务正在快速登陆。未来，我们将在软件服务、供应链和核心软件方面投入更多资源，以帮助自行车工厂。密切关注客户需求，提供良好的客户服务。
然而，腾讯只提供软件，这并不意味着它不接触硬件，因为软件需要基于车辆硬件进行优化。首先，在软件架构设计层面，我们将尽力构建一个与所有平台兼容的算法。其次，我们将针对不同型号和制造商进行优化。由于自动驾驶仪需要算法的高计算能力，底部优化非常关键，必须进行自适应。不得绕过这一步。因此，硬件的优化也是软件的一部分。
问:腾讯的仿真平台需要多少机器资源？模拟场景能与实际路试场景匹配吗？
孙志天:滕循云是可扩展的，现在它正在根据我们提交的要求扩展资源。我们提交的场景越多，滕循云提供的资源就越多，这是动态的。从现实的角度来看，虚拟场景和真实场景可以对应。真实场景的道路测试可以在仿真系统中再现和测试。然而，在测试模拟系统之后，除非找到演员，否则很难在路上进行同样的测试。
问:腾讯仿真平台最大的卖点是什么？
孙志天:我们更重视数据的利用率，即如何最大限度地利用收集到的数据。我们更加关注如何使用现有的数据资源来生成更多的场景，这需要大量的计算。我们主要在云上运行，这与传统的车辆模拟软件有很大区别。
苏奎峰:自动驾驶仪需要大量数据来进行一些基于数据的验证。这不仅是一个模拟自己的问题，也是一个产生技术手段的问题。因此，我们的云、感知和决策团队将帮助模拟团队做好这项工作。同时，腾讯在游戏和人工智能方面积累了一定的技术，可以为仿真提供帮助。
问:腾讯目前的数据收集、标记和模拟支付模式是什么？
苏奎峰:在模拟方面，我们将根据客户需求提供单机版和云版。将为客户提供基本配置，并根据客户要求提供不同的配置。至于服务费和操作维护方法，需要具体讨论。如果你做了标记，将根据标记的章节收费。如果客户具有测试资格，我们可以提供从收集到标记的一站式服务。如果客户已经有数据需要我们标记，我们只能提供标记服务。目前，市场上也有一些成本很低的小型贴标公司，但我不知道它们是否合法合规经营。腾讯的态度是，国家法律法规是底线，永远不会触及。
问:腾讯目前正处于高精度地图实时更新的测试阶段？更新是通过众包实现的吗？
苏奎峰:是的，我们已经能够在技术层面通过云和车尾的验证。它依赖于许多行驶在路上的汽车来更新自动驾驶数据，而不是再次收集和分析。当然，这是一个低成本的数据更新。两者不同。
有两种更新，一种是大众外包，只要我有一定的基础。另一种情况是，如果修建了一条新道路，我们必须首先用激光制作一张底图。不同的更新有不同的方法和策略，但它们都是为了保证高精度地图的可靠性、准确性和实时性。如果收集车辆单独发送，周期相对较长，频率非常低。然而，如果有数以百万计的自动车辆在运行，它们会发回大量数据，并且自动车辆本身也具有感知能力。它们中的许多已经被检测到，识别出差异，然后发送回来实现更新。
问:除了众包之外，腾讯如何通过自由细分更新高清地图？
苏奎峰:例如，V2X和5G道路试验的一些节点。然而，由于目前的基础设施无法覆盖足够大的范围，5G成本也非常高，因此应考虑商业化。如果只更新5公里、10公里和100公里的示范区，就不会有问题，可以使用各种方法。然而，如果它要在全国范围内一次又一次地更新，它将有一定的商业逻辑。
问:关于制作高精度地图的成本，腾讯的成本大约是多少？现在，收集城市道路的高精度地图是否更昂贵？
苏奎峰:幅度差异相当大。城市道路有许多因素和恶劣的环境。在收集的时候，城市里有很多车辆和拥挤。在这种情况下，地面上的元素看不见，这次可能是20%，下次被阻挡时是20%，所以需要一次又一次地收集。我们还没有大规模生产。小规模生产和大规模生产也有很大区别，很难横向比较。
现在看来，城市道路的征收成本有点高，但不一定，主要取决于技术手段和技术实力。
问:腾讯目前的重点是HWP和TJP吗？
苏奎峰:这是我们着陆的方向。例如，模拟云，我们部署了大量的人力，但是在这个过程中，我们L4也在做测试和技术迭代。目前，不会投入太多的资源，例如50%或80%的资源将投入L4，不，我们的资源将向目前的工业阶段倾斜。我们将做行业需要的任何事情。
问:腾讯会移除激光雷达并遵循与特斯拉类似的路线吗？
苏奎峰:激光雷达是否被移除取决于场景。一些激光雷达的距离和激光光斑的密度远远不能满足未来真正自动驾驶的需要。我们需要更好的激光雷达。在这个阶段，很难获得满足要求的激光雷达，这并不意味着它不是激光雷达。没有激光雷达，许多场景无法解决，尤其是在城市地区。目前，早期购买的激光雷达基本需要更换。激光雷达不像预期的那样好，特别是机械零件随着时间的增加容易磨损。然而，他有很高的光学要求，随着时间的推移会出现许多问题。
