湯道生表示，去年騰訊雲業務減虧有很大的進步，透過效率提升，有所為有所不為，讓業務變得更聚焦，距離實作盈利的目標不會太遠。在專註性上，騰訊確實是那個一向內斂並最早明確自己方向的那個巨頭。這也讓它在汽車行業獲得了最多的朋友和夥伴。
下場造車的阿裏、提速當中的百度阿波羅，堅持不造車的騰訊，第N次明確了自己的業務生存之道。
曾經的BAT三巨頭在新造車運動的第十年已逐步清晰了自己的智能汽車、智慧出行的定位。
當然BAT也有共同的地方，那就是同時押註生成式AI，數據的爭奪無比激烈，有更多場景落地意味著可以獲得更多的數據，而汽車與出行都是其AI的套用領域之一。
01.
冰山之下的騰訊
9月5日，一年一度的2024騰訊全球數碼生態大會在深圳國際會展中心召開。
會上，騰訊釋出了車雲一體數據閉環方案和智駕地圖8.0等產品，並分享了騰訊在智能汽車雲、地圖、AI等方面最新的底座能力與實踐案例。
騰訊宣稱，要為智能汽車做好「冰山之下」的基礎設施支持。
何為「冰山之下」？
如果說，當前大家對智駕水平的評判關註點更多在自動泊車和智能座艙體驗上，則是浮留在「冰山之上」的標準，這是消費者能直接感知到的部份；而「冰山之下」的能力，指的是基礎設施能力和數據閉環能力，這些能力雖無法直接感知，但這些「看不見」的能力建設，直接決定智能汽車叠代的速度和消費者為一輛車買單意願。
針對「冰山之下」的能力建設，騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在當天大會上表示：
「騰訊始終專註於做好‘冰山之下’的基礎設施，讓汽車行業夥伴能夠全力聚焦在核心能力的前進演化上，更專註於上層的智能化套用創新，專註於模型和演算法的叠代，專註於使用者體驗的持續完善。」
騰訊所謂向車企提供「冰山之下」的基礎設施能力，指的是 雲基礎設施、車端數據解決方案、雲端數據處理平台、雲端智算訓練平台以及全鏈路安全合規。
雲基礎設施能為智能汽車提供強大的計算和儲存能力。透過雲端伺服器，汽車可以實作遠端升級、數據分析和處理等功能。
這也是車企透過雲端推播軟件更新，來最佳化自動駕駛演算法和智能座艙功能的核心能力。
在 雲基礎設施層面 ，騰訊目前有遍布全球的雲基礎設施和3200+邊緣加速節點，可以為智能汽車提供高質素的就近接入服務。
在資源規模上 ，騰訊全網超100萬台伺服器部署規模，算力排程總規模超過1.5億核，並提供16 EFLOPS 的智算算力，並實作雲上雲下分布式混合算力形態部署。
另外，騰訊可提供一站式車端數據解決方案，囊括了數據采集，數據脫敏處理，以及數據上傳和數據下行通道，可以在車、雲兩端進行高效率的海量數據交換。該方案具備廣泛的系統相容性，並且能夠很好的適用於車端的弱網環境，在加解密效能上，相比於行業競品，非對稱加密效能提高了50%，對稱加密提高了1.87倍。
在雲端數據平台 ，騰訊表示具備豐富的數據儲存和處理產品。
例如，多模態的數據檢索產品「數據萬象」，基於視覺語言大模型構建了影像檢索和影像標註功能，還可以透過文本來檢索影片，準召率超過95%。在智算訓練方面，騰訊可以提供高效能、多樣化的算力平台和完備的工程平台（大模型訓練效率加速30%，推理效能提升最高2.5倍，推理場景的GPU利用率提升了60%）。
在智算訓練方面 ，騰訊可以提供高效能、多樣化的算力平台和完備的工程平台。大模型訓練效率加速30%，推理效能提升最高2.5倍，推理場景的GPU利用率提升了60%。開箱即用的人工智能開發平台TI，可全面支持一鍵呼叫多種領域的預訓練大模型，並且實作2倍以上的推理加速。
這五大能力作為支柱，構建起騰訊要做的「車雲一體數據閉環方案」。
雲，已是汽車產業的新生產力，車雲一體化的數據驅動模式將成為智能汽車產業競爭的關鍵。
騰訊副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鐘翔平再次明確表示，騰訊堅持「車雲一體、雲圖為基」的戰略。
畢竟，在智駕領域，地圖和雲端算力是最核心的基建。
大會當天，騰訊正式釋出了「智駕地圖8.0」艙駕一體解決方案，對各層級地圖數據要素的進一步分類、整合與加工，完成了「一張圖」體系的建設。
為了滿足人駕與車駕的需求，騰訊打磨出更精細的數據還原和逼真的渲染技術，為駕駛員提供更真實清晰的車端導航地圖。
在車駕領域，為自動駕駛提供了更輕量化、更開放的數據支持，幫助自動駕駛系統得到快速升級叠代同時降到最低成本。
這次的智駕地圖8.0版本功能升級背後，騰訊團隊們又是怎麽做的呢？
騰訊地圖副總裁張少宇在接受智駕網等媒體采訪時表示：
「我們在技術的儲備上，首先有車位的停車地圖，基本上之前大家對停車場使用的場景，導航到停車場路口就停了，所以我們一方面要把每個車位的位置刻畫出來，同時要建設停車場內部的一些道路，這是從數據的基礎。」
「在算路引導上，剛才提到停車場內部的道路去停車場，同時我們為了把使用者的場景做得更自然，還做了停車區推薦的功能，因為使用者到停車場停車位，最終是為了去實作他的一些需要，比如你去樓上購物，選一個最方便的位置停車，如果你是電車，希望說能夠指引到對應的充電停車區域，也把這樣的停車位的停車功能做進去了。在整體的功能上給客戶指引序曲停車區域，基於這個停車區域進行路線規劃和引導。」
張少宇此番所言，也對映當下例如小鵬、華為等車企都在攻克的車位到車位技術，隨著騰訊的加入，有望成為一個通用性技術。
它意味著智駕最後五百米有個強大的供應商支持，對於這一技術與智駕方案的對接，張少宇給出的回答是：
挺有機會的。因為能夠幫助這些自動駕駛方案廠商在這些場景去用它所需要的停車數據，至少從基礎的地圖建圖方面可以給他提供一個更好的機制。
騰訊也在針對一些車企客戶在補能方面的需求，基於雲圖模式構建出了停車場數據地圖，透過車企的車端數據，打造出了非常精細化的停車場地圖，甚至包括了充電樁、停車位、電梯間等數據。
除此之外，騰訊地圖此次還推出了智駕雲圖服務，這項服務包括合規建圖、訓練加速和多元化的雲圖服務。
它最大的變化是隨著智駕能力對感知能力依賴的加強，對地線高精地圖的需求下降。騰訊將地圖做成了一個線上的雲化的圖，以雲化的形式服務客戶。
這也會降低合作夥伴購買地圖更新叠代的成本，而且呼叫量越大，用得越多，單價則越低，如果合作夥伴有數據回傳，改善圖的產品力，也會額外帶來商業成本上的降低。
據張少宇表示，目前，騰訊在導航圖、智駕圖等領域，已經成為100多家車企和出行公司的首選合作夥伴。
在toC市場，高德、百度與騰訊三強鼎立，但騰訊地圖略有靠後，而在toB特別是汽車市場，騰訊地圖的份額並不落後。
而高階智駕的大規模落地給了騰訊地圖一次趕超的歷史性契機，張少宇向智駕網表示：「智駕確實是一次難得的機遇。」
當天在大會現場，騰訊邀請到蔚來、長安、鑒智機器人等不同領域合作夥伴，分享各家面向AI汽車時代布局和實踐的探索和思考。
一眾合作夥伴的到場，實則也更能說明騰訊智駕雲圖的另一個護城河，在於長期以來的開放生態。
「開放」，是騰訊智慧出行近年來向外界輸出最頻繁的詞匯。
騰訊智慧出行副總裁劉澍泉在今年4月騰訊智慧出行技術開放日上表示：「騰訊在與車企合作開發的過程中采取了非常開放的態度，騰訊並不會包攬一切，而是和車企深度合作，達成一種既是商業合作又是技術合作的關系。」
劉澍泉在這次大會上又重申：「我們不是監控，我們是跟著行業一起走。」
做好「工具人」，是騰訊汽車業務的生存之道。
過去幾年，騰訊汽車一直不厭其煩向外界喊話，不造車、不做硬件、甚至不做智駕的「靈魂」全棧演算法。業內也開始有人向騰訊發問，比如：騰訊會不會錯過當下火熱的具身智能新浪潮？
劉澍泉向智駕網坦言： 「如果我們去做演算法，豈不是和客戶去爭靈魂了？我們內部特別明確，要有建立起這個邊界的邏輯。」
劉澍泉將騰訊比作「鏟子」，他希望能給客戶提供最好的鏟子工具，讓別人可以去挖金。
「這個鏟子就包括我們的騰訊雲，也包括我們的騰訊地圖，更包括我們的整個出行服務，也就是現在的微信和小程式去承載的出行服務，這是我們的定義。」他說。
用車圈更容易理解的定義，劉澍泉稱 騰訊扮演的是一個非常非常純粹的軟件Tier2。
這其實和很多企業是相悖的觀點，當前不少企業將全棧自研視為智能化下半場終局，認為牢牢握在自己手中，企業才不會是一幅有技術沒話語權的空殼。
但也有企業認為，攤子鋪太大，在地圖、算力等方面進行大規模投入，是一種資源浪費的低水平內卷。
而對於那些全棧自研派的車企而言，有騰訊這樣的合作夥伴，生態合作也更為「可控」許多。
今年4月時，在騰訊智慧出行技術開放日上，騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群CEO湯道生重新闡述了騰訊在汽車賽道的定位： 堅持做好汽車產業升級的「數碼化助手」和「生態共建者」。
他解釋稱，一方面，騰訊將不斷夯實雲、圖等核心技術能力，為汽車智能化發展築牢底座。
騰訊在明確了不做硬件、不造車的前提下，這意味著騰訊雲整體戰略發展節奏會更看重利潤的落地。
而騰訊汽車業務戰略經歷不斷地調整後，這些年正在逐漸收攏其服務範疇，做好產業「工具箱」的角色定位愈加明確。
湯道生表示，去年騰訊雲業務減虧有很大的進步，透過效率提升，有所為有所不為，讓業務變得更聚焦， 距離實作盈利的目標不會太遠 。
那麽騰訊的智慧出行業務會不會像華為的車BU獨立成為引望引入車企入資入股呢？
劉澍泉向智駕網強調：我們更關註軟件座艙、雲、地圖和大數據，這是我們的核心，不像華為車BU軟硬都有，騰訊與車企共建生態，未來沒有獨立、引入車企投資的可能性。因為我們跟他們的定位不同。舉一個簡單的例子，如果獨立，地圖的資質怎麽辦？算力怎麽辦？如果沒有微信的話，座艙的生態怎麽辦？小程式的服務場景從哪裏來？
他說： 「騰訊表面上看起來是相對松散的這樣一個管理，但實際上在產品內核上面是很內聚的這樣的一個企業。」
在專註性上，騰訊確實是那個一向內斂並最早明確自己方向的那個巨頭。
