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做數字化轉型的支持者，騰訊重申：不造車

更具智慧的交通，往往也意味著更具效率的交通。一些嘗試已經落地。

據國內媒體報道，目前，騰訊聯合生態伙伴助力襄陽打造了全國首個“智能網聯+智慧交管”全域融合應用城市，率先將車聯網平臺與交管信控系統對接融合，例如建設了信控自適應路口，在任何一個路口，司機最多只需要等一個紅燈就可通過，提升了通行效率。

觀察者網注意到，近年來騰訊通過云、圖、大數據、數字孿生等技術，持續推動交通、汽車行業的數字化轉型。鐘翔平日前透露，騰訊正在和國內高校共同探索交通大模型算法，通過分析環境和交通流數據，去預判和推演，提升交通的效率和安全性。

大模型在汽車、交通領域，都有哪些發力空間？企業背后的思考是什么？會有哪些布局？

9月8日，2023騰訊全球數字生態大會智慧交通專場、智慧出行專場在深圳舉行。在大會現場，騰訊分享了對于交通、汽車等產業智能化轉型的思考。

鐘翔平指出，在汽車領域，大模型將驅動自動駕駛算法研發的加速、用戶服務能力的提升，優化全鏈路上用戶交互的能力，幫助車企更懂用戶。“我們將與一些車企共建汽車行業的大模型，包括座艙大模型、智能駕駛訓練大模型、智能客服大模型等等。”鐘翔平表示。

鐘翔平表示，在交通領域，可以通過大模型尋找交通規劃、緩解擁堵、安全防護的更多優化解法，或者在智慧城市交通的項目中進行路網設計，基于輸入更多數據、經驗后的AI大模型，很有可能設計出比人工設計更合理的路網規劃。

“在這一輪科技浪潮中，騰訊也會把大模型等AI技術的價值放大到整個交通出行、汽車產業，以及城市建設的角度來考量，推動智能網聯汽車、智慧交通、智慧城市的融合發展，實現車、路、城之間共同的進化，讓每個車都能夠享受到來自路和城的智能化服務。”鐘翔平總結到。

值得一提的是，騰訊進軍汽車行業以來，堅持數字化助手和生態共建者定位，專注所長，不下場造車。在2023騰訊數字生態大會上，鐘翔平再次強調，騰訊不造車，也不直接參與自動駕駛算法的研發，而是向車企和汽車生態企業提供智能汽車所需要的云、圖等基礎設施。

在云方面，騰訊推出業內第一朵“專云專用”的智能汽車云，并在上海、河北懷來設立了兩個云專區，實現行業唯一的“雙專區”模式，專為智能駕駛服務，提供全棧物理隔離的方式，保障數據安全合規；在圖方面，騰訊與相關車企合作，專屬的自動駕駛地圖，助力自駕功能的提升、用戶的運營服務。

打造會自我進化的“交通生命體”

近年來，智慧交通的發展取得了階段性成果。它有效提高了交通管理部門的管理效能，改善了人民群眾的出行體驗，也為交通行業的高質量發展探索了新的模式。但鐘翔平認為，智慧交通當前仍處于發展的初期階段，數據孤島、系統迭代升級困難、用戶獲得感不強等現象依舊突出。

對此，騰訊提出了“交通生命體”的構想。鐘翔平表示，騰訊一直在思考如何解決發展速度與建設周期之間的匹配問題，這背后的關鍵在于推動真實交通世界和數字世界的融合，并且讓交通數字化基礎設施具備自適應能力，要能讓它像生命體一樣，實現自我思考、自我進化。

據悉，今年騰訊在“實時孿生+交通OS”雙輪驅動數字底座上，強化部署了AI能力，為交通行業構建了一個實時可計算的數字底座。在這套底座中，騰訊的實時孿生技術可以對交通運行狀態進行評估，并采用中微觀一體化仿真技術，實現歷史回溯、交通預測、調度策略生成評價以及應急誘導等全流程服務，既滿足實時性要求，又可極大降低全域資源消耗；交通OS提供物聯支撐，將復雜龐大的交通系統進行統一納管，打破數據孤島，同時還可以提供方便快捷的開發環境，讓普通的業務人員也能夠深度參與行業智慧應用的敏捷開放和快速迭代。

鐘翔平強調，AI是這套底座中的核心要素，貫穿從感知、計算、推演到服務全鏈路，在異常事件自動檢測、全域軌跡精準還原、自動生成管控策略等方面發揮重要作用。AI可以根據不同類型事故的現場特征、危險性，進行事前仿真預演，自動形成并推薦多個處置策略；當現實中發生事故時，工作人員可以根據AI推薦的方案和操作細則，在交通OS中一鍵執行操作，避免二次事故。

在對話中，鐘翔平向觀察者網等媒體舉了一個例子。

隧道是交通系統中的重要組成部分，但也是事故發生的高發場景。騰訊利用交通OS的廣泛互聯和實時數字孿生技術的預測、推演等能力，將真實隧道環境打造為實時可計算的數字時空，從而實現對隧道“事前”“事中”“事后”全流程的智慧化安全管控。

鐘翔平進一步強調，交通行業有城市交通、高速公路、港口物流、機場等多個場景，但無論什么樣的交通場景，騰訊都會將重點放在通過核心優勢能力構建數字底座，降低開發成本和難度，至于每個場景下的具體應用，可以由更專業的行業人員，在這套底座之上去完成。

值得一提的是，做出思考和行動的中國企業，不僅僅是騰訊。

在不久前召開的2023百度云智大會智能交通論壇上，百度ACE智能交通引擎3.0重磅發布。據報道，ACE3.0利用大模型強大的知識壓縮能力，將車、路、云、圖的基本能力和交通全要素進行聚合和泛化升級，打造了交通大模型，有效提升了交通感知、認知、預知能力。

（對話內容經錄音整理，未經本人審訂）