特斯拉|中国自动驾驶仿真蓝皮书发布！腾讯千万级仿真场景库如何炼成？( 四 )
苏奎峰：对 ， 其实我们对团队规模还是有所控制的 。 这一点主要是和聚焦的方向不同有关 ， 初创企业聚焦在Robotaxi上的话 ， 它的测试人员与其他相关工程师应该是多一些 。 而我们主要方向是仿真平台 ， 这是我们的主要方向 ， 不过为了做好仿真和未来的智慧城市、智慧出行相关业务 ， 我们也会做感知决策的相关业务 。 包括L3、L4 ， 这些我们也是会做的 ， 所以技术的话 ， 我们一方面进行研发和技术迁移 ， 另一方面也是集中聚焦核心产品迭代 。
另一方面 ， 对于我们位于大型集团内部的部门而言 ， 我们研发人员的比例会很高 ， 大概在90%左右 ， 而初创企业就难免会有财务、人力之类的人员占比 。
除此之外很重要的一点是 ， 我们基础的一些技术是公司平台支撑的 ， 比如说云的技术 ， 就是公司的基础平台 ， CSIG的基础研发体系也能给到我们支撑 。 不过和华为百度比起来 ， 我们规模还是有一些小 ， 但我们相对更聚焦一些 ， 所以你也能看到我们在仿真平台的商业化与落地方面 ， 我们实际上还是跑得挺快的 。
我们也会做Robotaxi基础技术的研发和迭代 ， 但这不作为我们重要的商业化落地 ， 未来这方面可能会和合作伙伴或是投资的策略来弥补这一点 ， 但是不会作为我们现在Team的核心 。
搜狐汽车·E电园：所以我们其实要做的就是帮助车企来实现自动驾驶 ， 那除了这一块业务 ， 腾讯自动驾驶的商业模式可能往其他方向拓展吗？
苏奎峰：我们目前有几个方向吧 ， 一个是智能交通 ， 交通本身现在都是智能网联 ， 自动驾驶也需要放在大的环境中来实现 ， 所以我们把智能交通和智能网联结合来提供产品与解决方案 。
另外 ， 我们在仿真的技术积累方面 ， 还会延展到虚拟孪生 ， 这是很重要的一点 。 之前我们这边主要是做自动驾驶的仿真工作 ， 用了很多腾讯的游戏技术和云技术 ， 现在我们准备把这些技术融合起来 ， 实现一个虚拟孪生的平台 。 虚拟孪生的概念也是延伸至之前的数字孪生 ， 之前科协把虚拟孪生定义成20个技术难题之一 ， 目前我们在这方面也做了这样一个探索 ， 给予我们在自动驾驶仿真领域的基础 。
搜狐汽车·E电园：关于虚拟孪生 ， 和我们之前提到的数字孪生有本质上的区别吗？
苏奎峰：我的看法是虚拟孪生是科协提出的一个概念 ， 按照官方定义 ， 虚拟孪生是数字孪生的一项拓展 ， 数字孪生可能更多是把现实世界映射到虚拟世界中 ， 实现一个完全虚拟的复现 。 但虚拟孪生需要在数字孪生的基础上进行未来的推演 ， 这是它能实现的更多的事情 。
数字孪生还是更强调映射关系 ， 虚拟孪生要强调虚实互动 ， 它要连接 ， 另一方面是在模型本身的泛化能力 ， 还有一个就是自我学习和更新能力 ， 有了自我更新能力之后还需要有迭代、预测、决策这些能力 。 总结来看 ， 就是在数字孪生的基础上赋予更多的能力 ， 打造一个完全平行的世界 。
搜狐汽车·E电园：所以虚拟仿真平台就是我们下一步的发展方向吗？
苏奎峰：是的 ， 是我们正在深挖的方向 。 我们也有一些落地产品来解决自动驾驶的测试验证和未来城市交通问题 。
搜狐汽车·E电园：所以这项业务未来所服务的不光是自动驾驶 ， 还包括比自动驾驶更高一层的智慧城市的管理是吗？
苏奎峰：是的 ， 从自动驾驶 ， 到智能交通 ， 再到智慧城市 ， 甚至再延展到工业4.0领域 ， 这是一个比较平顺的逻辑 。
搜狐汽车·E电园：除了自动驾驶仿真平台之外 ， 我们在自动驾驶数据云平台与高精度地图平台方面有什么进展吗？
苏奎峰：先说云平台 ， 云平台去年和宝马进行了合作 ， 今年也有了更多的国内和国际的合作伙伴 ， 核心就是数据效率的问题 ， 从采集到最后的算法更新 ， 我们是帮助车厂和Tier 1提升自动驾驶研发效率的角色 。 实际上 ， 仿真是我们中间工具链很重要的一环 ， 然后从整个数据和数据驱动的方式来做的 。
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