导言

以新能源轿车为代表的智能轿车现已成为新的职业风向标，无论是造车新势力仍是老牌豪强车企，都全面迈向了数智驱动的新赛道。

车联网数据指数级传输带来了数据处理压力，车端软件的智能化带来了更高的软件工程要求，新车上市周期缩短带来的功用开发、迭代的效率要求，更有数据合规、隐私维护的责任与责任，无论是对车企、软件开发商仍是云厂商都带来了更为艰巨的应战。

11 月 2 日，腾讯云 TVP 举办了主题为「数智驱动智能轿车开展」的线下职业闭门会，邀请到了抱负轿车高级副总裁、腾讯云 TVP 职业大使范皓宇；清华大学车辆与运载学院副院长、腾讯云 TVP 职业大使李升波；腾讯智慧出行副总裁刘澍泉，以及众多工业、学术界大咖线上线下齐聚一堂，共同讨论数智年代，数据与智能如何更好地驱动智能轿车职业的开展。

数据就是智能轿车的产品体会

抱负轿车高级副总裁、腾讯云 TVP 职业大使范皓宇带来了题为《数据就是智能轿车的产品体会》的主题讲演。

范皓宇教师从抱负轿车如何用数据驱动软硬件迭代、抱负轿车对未来的规划以及数据隐私维护等方面经历堆集三个方面为与会嘉宾做了深化分享。

首要是数据驱动迭代。范皓宇教师以抱负 ONE 的数据介绍了产品迭代背后的参阅逻辑，他表明抱负轿车的用车场景更多偏向于家庭出行服务，周末的屏幕播映内容也更多为家庭内容，一同每周有数小时躺下观看的数据，用户在车内的文娱时刻、观影需求继续在显著提升，一同也更愿意在车内进行语音互动。根据这些数据的参阅，为抱负轿车产品的迭代供给了支撑与辅导方向，一方面会为用户供给一个更加沉溺的车内空间，另一方面也会供给更多满意用户需求的车内功用。

范皓宇教师指出，从 2016 到 2017 年的新 AI 年代序幕，到 2018 年的语音和图形运用，再到 2019 年的深层了解，2020、2021 年走向 “AIG”，这些技能的开展相同为智能轿车的方向供给了指引。

抱负轿车的智能驾驶开展规划，将继续运营自主学习、迭代算法才能达到城市自动驾驶等级。抱负轿车的研制工程师会对轿车行驶过程中发生的海量数据进行分析，定位问题、处理问题，反复尝试各种逻辑，终究将在一定数据堆集的质变后跨过距离，完成小使命大数据的办法，将一个高速的安全行驶体会带给广阔的中国用户，带来首要的中国体会。

第三，抱负轿车对用户隐私的情绪非常重视。抱负轿车打造的舱内本地运算、双加密芯片 TEE + HSE、灵敏信息用户决议计划、蓝牙通话记录离车即焚、三方运用定制化、停车拍照打码上传等功用，都是最大限度地维护用户隐私。另外在舱内数据授权方面，抱负轿车也供给答应一年、答应本次、拒绝三个选项，将选择权真实交给用户。抱负 ONE 上线两年多的时刻，在隐私维护方面得到了非常好的口碑。

通用最优操控问题求解器开发与自动驾驶运用

清华大学车辆与运载学院副院长、腾讯云 TVP 职业大使李升波带来了题为《通用最优操控问题求解器开发与自动驾驶运用》的主题讲演。

首要，李升波教师以围棋范畴大放异彩的 AlphaGo 为起点，阐述了人工智能发生的深层原因。从原始社会、农耕文明、工业革新、电器革新到信息年代，技能开展的驱动力就是要下降人类的体力担负与脑力担负，而信息年代发生的人工智能革新完美契合这种开展初衷；另一方面，从工业革新的角度看技能进化的前史，前三次工业革新相继完成了机械自动化、模仿自动化和数字自动化，而以人工智能为中心的第四次工业革新正在重塑现有工业操控系统，有望带来一个全新的智能自动化的年代。

智能化年代对工业操控系统提出了更高要求。传统工业操控办法依靠对系统的精确建模，操控使命单一，只对线性问题有较成熟的理论，在高维非线性操控范畴的运用不尽人意。另一方面，现有工业操控目标的模型越发杂乱，系统之间高度耦合，且面对动态障碍多、外界扰动强的工作环境，难以树立有效的数学模型和用惯例的操控理论进行定量核算和分析，依靠人工调参的办法也难以满意杂乱系统的操控精度。因此，智能化年代亟需具有自适应才能和迭代学习才能的工业操控手法。

李升波教师表明，工业操控的性能需求可以总结为高准确、高安全、高实时、易运用四个要害点。数据年代的工业操控有望带来更强的智能性、更高的鲁棒性和更佳的求解实时性，将会重塑包含自动驾驶在内的诸多工业范畴。如何将数据嵌入到工业操控范畴，这是每一个企业、团队要慎重考虑的问题，到今天来看这不是一道选答题，而是一道必答题，要害是如何做得更好、更通用和更易用。

为此，李升波教师团队自 2018 年始着手开发通用最优操控问题求解器（General Optimal control Problem Solver, GOPS），以数据驱动为中心、以神经网络等首要载体、以类脑学习为求解手法，旨在为工业界供给具有高精度和强泛化才能的智能求解器。通过团队的继续努力，GOPS 现在现已在学界开始运用，并逐渐拓展到工业界，有望处理自动驾驶、火箭姿控等杂乱非线性系统的决控难题。“我们期望为工业界开发一款简单易用的软件，企业提出需求后可以直接拿着这个软件求解得到智能操控战略，从而大大简化工业操控问题的求解难度，保证实时性与安全性”。

李升波教师介绍，GOPS 简化了传统工业操控的设计流程，通过离线求解、在线运用办法大幅度进步核算实时性，一同该工具链旨在完成问题建模、网络练习、仿真验证、代码部署、硬件在环试验的全流程掩盖，为工业界最优操控问题的强化学习求解供给一站式处理方案，大大下降开发难度与操控器的担负。随后，李升波教师以值散布强化学习算法开发、多车道场景的自动驾驶轿车运动与操控、穿插路口的自动驾驶轿车类脑决议计划等典型事例详细介绍了 GOPS 的运用办法与部署运用。

车云一体发明新生产力

腾讯智慧出行副总裁刘澍泉带来了题为《车云一体发明新生产力》的主题讲演。

刘澍泉教师表明，随着轿车电动化、智能化的开展，出行职业正面对巨大的商业形式改变。车企与用户的价值交换，不再仅止步于车辆交付，而是延伸到车辆运用的全生命周期之中。如何通过数据驱动的形式，继续触达用户、保持互动、迭代服务从而打造新的事务地图将是全职业面对的课题。

他将智能轿车职业的困局与应战总结为以下三点：

榜首大应战是在事务全球化背景下，需求构建全球一体化的基础设施。现在车企都在放眼求全拟定研制和销售战略，在完成全球的研制协同的一同，还要灵敏应对各国家地区间不同的数据维护、监管方针等问题，这就离不开全球一体化的事务架构。腾讯云在全球部下丰厚的服务节点，供给专属云 CDZ，在供给一致安全的专有云环境一同，保证全球化的可拓展性。

第二大应战是如何打造中国特色的产品和服务。现在，国家对隐私维护和数据安全的法规方针正日益完善，在数据维护、监管合规方面进一步明确要求。一同，要打造中国特色，离不开中国特色的地图和生态服务。腾讯通过全链路合规处理方案、更强的数据一致性与更优烘托才能、全面敞开的地图才能等，协助车企构建数据驱动闭环，打造中国特色的产品和服务系统

第三大应战是继续完善用户产品与体会。时至当下，车现已从售完即止到全生命周期服务，用户体会的优劣严重影响智能轿车的销量。刘澍泉教师表明，腾讯在用户体会方面有比较深厚的堆集，可认为车企供给集合腾讯生态系统，以座舱为抓手，面向用户供给服务的中心才能：根据微信 ID+LBS+AI 三大中心才能，将腾讯丰厚的生态运用带入座舱；根据腾讯优势内容和服务生态，结合微信衔接才能，供给全场景智能车载服务；可定制的数智人，供给人格化交互框架；腾讯特色 IP 可经授权上车，与用户树立更灵动的情感互动。

刘澍泉教师表明，面向轿车职业，腾讯将继续夯实云底座才能，一同供给轿车职业专有化方案，满意智能轿车职业的实际需求，助力职业转型晋级。站在轿车工业结构晋级的严重时期，腾讯坚持做好数字化帮手角色，专心自身所长三个范畴：榜首，深耕云、图为中心的基础设施；第二，发挥好 C2B 衔接价值；第三，共建敞开生态。

结语

智能轿车所引发的工业革新，一个源自于能源的改变，一个来自于产品逻辑的改变，其改变的中心是由传统的工程驱动形式转型到数据驱动形式。在这个转变的过程中，离不开的是对用户需求的准确洞悉，对技能开展趋势的精准把控，对数据驱动与安全合规的把控要求，才能在数字化年代为轿车职业装上数智驱动的新引擎。

TVP 建立至今，伴随的也正是各行各业数字化转型的趋势浪潮，所举办的一次次线上线下的直播、峰会、闭门会，都是期望遵循用科技影响国际，让技能普惠我们的本心，协助包含轿车职业在内的各范畴、企业、终端用户与技能人一同生长，共同进步！