2020年1月10-12日，2020中國電動汽車百人會(hui) 論壇在釣魚台國賓館隆重召開。本次論壇圍繞“把握形勢 聚焦轉型 引領創新”主題，邀請政府有關(guan) 部門和汽車、能源、交通、城市、通訊等領域的行業(ye) 機構和領先企業(ye) 代表，就行業(ye) 、企業(ye) 、政策的轉型與(yu) 創新展開深度研討。以下是騰訊自動駕駛業(ye) 務中心總經理 ， 蘇奎峰在本次論壇上的發言：

騰訊自動駕駛業(ye) 務中心總經理 蘇奎峰

　　我今天和大家分享一個(ge) 解放雙手擁抱未來，在介紹我們(men) 內(nei) 容之前我首先要強調我特別同意剛才李院士講的，輔助駕駛以後一定是自動駕駛，我們(men) 也相信自動駕駛一定是在隨著輔助駕駛逐步的演化過程中實現的。我們(men) 實際上不太強調L1、L2、L3、L4、L5，我們(men) 更願意強調場景，到底給客戶解決(jue) 什麽(me) 樣的問題，在高速擁堵的時候解決(jue) 問題，還是在擁堵的模式解決(jue) 問題，是解決(jue) 用戶雙手的問題還是雙腳的問題，針對這些問題針對場景問題我今天簡單分享一下騰訊在自動駕駛領域做的一些工作。

　　剛才各位院士和嘉賓也介紹了，我們(men) 在自動駕駛裏麵分了幾個(ge) 場景，包括乘用車還有一些特殊場景，還有出租車的出行服務。對於(yu) 我們(men) 來說，首先要理解當前客戶的需求，尤其是乘用車這樣一個(ge) 大的市場規模中，我們(men) 能看到用戶的兩(liang) 個(ge) 痛點，首先就是上下班的時候，可能就三五分鍾到高速，下了高速快速路還有三五分鍾就到公司了，80%以上的時間是在快速路這樣封閉的環境裏麵去運行的，或者是上下班高峰期的擁堵城市道路，另外一個(ge) 就是長途，我們(men) 在長途旅行的時候，在這種場景下有擁堵，也有高速巡航的狀態。在這兩(liang) 種高頻出行的場景裏麵我們(men) 用戶的痛點是顯而易見的，我們(men) 更願意針對這兩(liang) 個(ge) 場景去做一些服務，所以說長途出行和擁堵的城市交通環境，是我們(men) 在研究自動駕駛的時候很重要的業(ye) 務方向來，包括和一些車廠做一些深度的合作。

　　所以我們(men) 定義(yi) 這件事情的時候，像剛才蔣總也提到HWP和HWA，我們(men) 願意結合這兩(liang) 個(ge) 場景放在一起，從(cong) 數據驅動的角度來說，我們(men) 更願意把他放在一起去研究，因為(wei) 我們(men) 即便是在HWP的模式下實際上也有擁堵的路況，即便是在TJP的工作模式他同樣也可能遇到在四環上可以80公裏巡航的狀態，所以會(hui) 存在模式切換，但是在功能設置和場景應對上我們(men) 是需要去解決(jue) 同樣的問題。 有這些場景以後，我們(men) 騰訊願意做一個(ge) 軟件和服務的提供者，助力產(chan) 業(ye) 發展，我們(men) 願意針對這些場景做研究收集數據然後做一些算法，構建我們(men) 的雲(yun) 平台,構建我們(men) 的仿真平台,做我們(men) 的高精度地圖，所有這些不是要提供一個(ge) total solution給車廠，我們(men) 更願意以靈活模塊化甚至是場景模塊化的功能，去助力這個(ge) 產(chan) 業(ye) 發展。所以說我們(men) 在整個(ge) 布局上，我們(men) 會(hui) 在開發的雲(yun) 平台方麵、模擬仿真方麵和高精地圖這三大基礎層麵做大的投入，我們(men) 相信在這些方麵也是互聯網公司的優(you) 勢，可以助力車企發展。我們(men) 要做好雲(yun) 平台、仿真和高精地圖，我們(men) 必須自己做算法的研究，知道痛點在哪兒(er) ，核心的問題在哪裏，我們(men) 要做這些定位、感知、決(jue) 策和核心的算法，在除了功能安全以外，我們(men) 在係統安全上麵也需要投入，當然我們(men) 騰訊有科恩實驗室，我們(men) 的實驗室在整個(ge) 信息安全尤其是在車的領域，應該在國際上還是比較領先的。

　　所以歸結起來，我們(men) 在這個(ge) 布局上麵，實際上雲(yun) 平台模擬仿真和高精度地圖來支撐車端的算法解決(jue) 核心的痛點問題，在整個(ge) 數據平台方麵我們(men) 在2019年跟寶馬合作構建了寶馬在中國自動駕駛開發平台，對於(yu) 自動駕駛來說尤其是L2.5以上的自動駕駛一旦脫手以後，實際上是場景驅動數據驅動的模式,是永遠不會(hui) 改變的，高效的利用數據和高效的獲取數據，高效的獲取計算資源的情況下，我們(men) 需要有一個(ge) 高效的開發平台來滿足係統要求，所以說我們(men) 在整個(ge) 研發的時候構建了閉環係統，同時我們(men) 會(hui) 和車企合作，利用騰訊雲(yun) 的能力和在自動駕駛相關(guan) 研究的能力來支持車企和Tier1一起去做研發。

　　在仿真方麵，實際上現在很多車企在用傳(chuan) 統的仿真軟件來做仿真，但一旦到2.5以上的這種自動駕駛係統，實際上有很多的場景來進行驅動，場景的驅動係統除了我們(men) 編輯場景以外更多是道路的場景，而且大量的場景需要加速，甚至說我們(men) 要模擬產(chan) 生大量現實當中很少可以碰到的場景，需要構建虛擬城市的場景，所以我們(men) 在模擬仿真領域裏麵,除了單一版的仿真以外,還會(hui) 做場景的仿真，場景的仿真核心就是雲(yun) 加速，我們(men) 會(hui) 產(chan) 生大量的場景，在每次更新迭代的時候需要把上百萬(wan) 的場景要並行加速去跑，快速的驗證，需要雲(yun) 的並行計算來加速。另外，很多場景在現實當中很難遇到，甚至偶爾遇到，那怎麽(me) 辦?我們(men) 需要構建一個(ge) 虛擬的城市，在這個(ge) 虛擬城市跑隨機的交通流沉澱這種場景，這個(ge) 是騰訊做模擬仿真做的工作，當然我們(men) 現在和主機廠有一些商業(ye) 上的合作，而且已經實現了雲(yun) 的和單機版的落地。

　　正是這些驗證，實際上傳(chuan) 統用仿真的時候是在開發階段去驗證，實際上剛才李院士也提到，自動駕駛是一個(ge) 學習(xi) 進化的過程，在整個(ge) 自動駕駛生命周期裏，甚至在車的生命周期裏，不斷的演進和迭代，在這個(ge) 過程當中我從(cong) 車上反饋一些數據，另外我們(men) 需要這些處理不了的場景，需要通過仿真係統進行大量的驗證以後，然後在OTA升級上麵，在當下和未來，自動駕駛係統裏麵仿真是伴隨整個(ge) 自動駕駛生命周期的過程，不再是一個(ge) 傳(chuan) 統的、單純的、在開發階段才使用的工具。

　　這是我們(men) 在仿真裏麵幾個(ge) 核心的功能，一個(ge) 是交通流，我們(men) 會(hui) 收集大量的數據來看這個(ge) 交通流，我們(men) 看到中國地緣遼闊，每個(ge) 城市的交通駕駛行為(wei) 不完全一樣，而且甚至差異很大，我們(men) 會(hui) 采集各種城市的數據來訓練這個(ge) 交通流，來仿真當地的算法。虛擬城市，我們(men) 采集了全國高速快速路地圖，可以通過自動化快速的生成全國高速快速，在做自動駕駛測試驗證的時候，完全可以在整個(ge) 全國高速快速路裏運行的場景去進行仿真，包括傳(chuan) 感器模型，正是因為(wei) 我們(men) 用的是安瑞引擎，所以說我們(men) 可以從(cong) 最底層得到他們(men) 的支持，來開發更精準的傳(chuan) 感器模型，同時他從(cong) 最底層支持我們(men) 做傳(chuan) 感器模型跟物理模型一致性的驗證。同時我們(men) 在構建3D環境的時候，會(hui) 從(cong) 最底層引擎層麵來加速3D城市級的仿真，我們(men) 相信在城市級的3D重構仿真在國際上也是難題，我們(men) 從(cong) 最底層引擎層麵構建這個(ge) 城市，光照天氣以及虛擬的仿真，這是核心的功能點。

　　這個(ge) 是模擬一些交通流，通過采集的數據，編輯數據產(chan) 生各種交通流，在場景仿真裏麵我們(men) 需要加速這種場景，一旦有一些產(chan) 生問題的場景，我們(men) 會(hui) 進行沉澱。一旦出現碰撞KPI不滿足的時候，可以把他沉澱下來直接進入到你的場景庫裏麵去。另外一個(ge) 平台就是我們(men) 高精度地圖平台，高精地圖就是做數據和車端的軟件，無論是對於(yu) 車端來說，還是除了車以外的車端軟件的係統，我們(men) 會(hui) 在地圖定位方麵利用我們(men) 的優(you) 勢，這方麵我們(men) 有國際上很頂級的專(zhuan) 家來做，另外我們(men) 會(hui) 構建整個(ge) 閉環來做這種雲(yun) 的服務體(ti) 係。

　　我剛才提到的針對這兩(liang) 個(ge) 場景擁堵環境和高速巡航的場景，這樣一個(ge) 傳(chuan) 感器跟剛才蔣總提到的傳(chuan) 感器配置一樣，5REV的傳(chuan) 感器配置，我們(men) 會(hui) 把ECU集成在ADEUC裏麵去做，騰訊不會(hui) 做這種硬件，我們(men) 隻是定義(yi) 這些硬件，對騰訊來說硬件門檻太高了，我們(men) 從(cong) 來不會(hui) 去涉足任何硬件和傳(chuan) 感器，我們(men) 隻做軟件和服務，這個(ge) 是我們(men) 一直非常非常清晰的，所以說我們(men) 願意和車廠和Tier1去合作，即使是做軟件，哪怕一個(ge) 小點給您帶來價(jia) 值，我們(men) 也願意提供，不會(hui) 有一種捆綁式的模式，我們(men) 更願意以靈活的方式。之所以這樣就是因為(wei) 我們(men) 相信自動駕駛本身是一個(ge) 演進的過程，他不再是傳(chuan) 統的一個(ge) 固定銷售一個(ge) 硬件的商業(ye) 模式，將來一定是一種軟件逐漸升級的服務模式，基於(yu) 這樣的一個(ge) 服務模式，我們(men) 相信一定有共同的合作點，所以說自動駕駛解放雙手了以後，對於(yu) 騰訊來說會(hui) 有更好的內(nei) 容生態，騰訊在內(nei) 容生態裏麵更有優(you) 勢，我們(men) 有音樂(le) 、視頻、遊戲還有微信，等等這些，基於(yu) 這些內(nei) 容，我們(men) 希望能夠把更好的內(nei) 容服務給到已經脫手的司機、乘客，使得我們(men) 會(hui) 把千人千麵的服務生態推動給客戶。

　　對騰訊來說，做自動駕駛我們(men) 希望能夠從(cong) 雲(yun) 端打通服務和各位合作獲得車端的入口，我們(men) 希望通過這樣的一個(ge) 入口給用戶帶來更多的內(nei) 容和服務生態的體(ti) 係，整體(ti) 來助力這個(ge) 產(chan) 業(ye) ，使得您能夠在這種移動智能空間裏麵享受更好的服務，我的分享就到這裏，謝謝大家。