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环球网■腾讯自动驾驶落地路径：率先满足高频场景 充分发挥OTA价值

当前 ， L2级自动驾驶技术已经实现大规模的商业化运用 ， 进一步向上突破 ， 实现L3及以上自动驾驶汽车落地 ， 成为了行业共同努力的方向 。 但同时也有一些车企宣称直接跃过L3级别 ， 投入L4级自动驾驶的研发和量产 。
在自动驾驶领域 ， 以腾讯为代表的软件和云服务提供方 ， 对于量产落地的实现路径 ， 有怎么样的投入和布局？日前 ， 腾讯自动驾驶产品负责人王明明 ， 分享了腾讯对自动驾驶落地应用的破局思路 。
环球网■腾讯自动驾驶落地路径：率先满足高频场景 充分发挥OTA价值
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从需求出发 让用户早日体验到自动驾驶的便利性
从当前用户驾车过程中的痛点出发 ， 未来自动驾驶一定是伴随着辅助驾驶的逐步演进而实现的 。 相比于L1-L5 ， 腾讯更愿意以用户的需求为出发点 ， 提供场景化的自动驾驶服务 ， 解决用户痛点 ， 分场景、分需求逐步实现自动驾驶落地 。
例如 ， 上下班及长途旅行 ， 是用车的两个高频领域 ， 这其中大部分的时间都是行驶在高速或者是比较封闭的城市快速路上 ， 尤其是在一二线城市 ， 日常通勤往往也是从家里出来 ， 很短的时间就进入快速或者高速路段 。 所以解决高速场景中的自动驾驶 ， 就可以在很大程度上满足用户解放双手的需求 。 另外 ， 高速和封闭的城市快速路 ， 道路地面标识相对清晰 ， 路况相对简单 ， 可以成为自动驾驶落地应用的第一步 。
目前 ， 腾讯高精度地图团队已经完成了全国高速及快速路的高精度地图数据采集及绘制工作 ， 为实现高速场景的自动驾驶打下了扎实的基础 。
环球网■腾讯自动驾驶落地路径：率先满足高频场景 充分发挥OTA价值
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除了高速和快速路 ， 泊车也是在目前道路条件下可以比较快速实现的辅助驾驶场景 ， 能让用户直观体验到自动驾驶带来的便利 。 从2019年开始 ， 腾讯自动驾驶团队针对高速及泊车场景进行了产品化开发 ， 并预计在今年下半年推出针对这两种场景的自动驾驶量产解决方案 ， 以分场景、分需求的方式逐步推动自动驾驶功能的量产落地 。
充分发挥腾讯的算法和云服务的优势 ， 通过OTA让用户体验持续升级
目前来看 ， 针对具体的用户需求和应用场景进行自动驾驶开发 ， 并迅速让这些功能进入量产和运用 ， 能让用户早日感受到自动驾驶带来的便利 ， 也能让车企以及行业上下游企业更早的看到收益 。 此前 ， 一些车企宣称取消了L3级自动驾驶项目 ， 其实大部分也是调整了目标 ， 选择了比较务实的打法 。
腾讯认为 ， 实现数据闭环是自动驾驶系统不断优化的关键 。 在车辆硬件条件满足、算力保证的基础之上 ， 腾讯可以结合自身的软件能力和云服务的优势 ， 通过数据回传 ， 尤其是corner case的累积 ， 实现算法的不断优化 。 经过OTA升级的方式更新软件 ， 不断向用户开放更多自动驾驶能力 ， 形成良性循环 ， 为用户及车企合作伙伴带来持续的价值 。
软件定义汽车 ， 差异化创造价值
在数字化浪潮下 ， 智能化、网联化迅速发展 ， 极大提升了车辆的用户体验 。 软件定义汽车的说法一再被提及 ， 汽车电子软件爆炸式增长 ， 随之而来的就是电子电气构架的变革 。 集中式架构取代传统的分布式架构 ， 已经成为汽车电子电气架构公认的未来 。
集中式架构是方向 ， 但是真正实现用一个或几个“大脑”来操控全车 ， 面临着不少的挑战 ， 是一个长期的发展过程 。 ECU数量减少 ， 硬件架构日趋相同 ， 功能/体验的差异化更多通过软件的差异化实现 。 OEM/tier1/tier2的界限会变的模糊 ， 行业分工会重构 。 车厂会主导整个软硬件架构开发 ， 甚至直接从事部分软件开发 。
AI、大数据、云计算的发展 ， 带来千人千面的定制化体验的潜力 ， 使产品在硬件之外的增值变为可能 。 在这个过程中 ， 腾讯希望聚焦自动驾驶软件 ， 充分发挥自身的算法优势 ， 提供模块化软件解决方案 ， 做好数字化的工具箱 ， 为合作伙伴提供助力 。


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