腾讯智慧出行行业解决方案概要

一、产品定位与核心亮点

腾讯智慧出行为汽车行业提供全方位的数字化解决方案，核心定位是“车云一体”的行业解决方案集群。其技术底座融合了云计算、人工智能、大数据、LBS（基于位置的服务）和网络安全五大核心能力，服务于自动驾驶、智能座舱、企业协同及出海等关键场景。差异化优势在于将腾讯在C端的生态体验（如微信、地图、音乐）与B端的云基础设施深度整合，实现从研发、生产到用户运营的全链路数字化赋能。

二、产品应用场景

解决方案主要服务于三类受众在特定业务场景下的痛点：

• 自动驾驶科技公司/车企研发部门：面临海量数据处理、高并发模型训练、算力成本控制及数据合规的挑战。
• 整车厂（OEM）：在智能座舱体验、用户运营、全球业务拓展及供应链协同方面存在效率提升和体验创新的需求。
• 出行服务商（如网约车、出租车平台）：核心痛点在于业务系统的稳定性、地图服务的精准与定制化能力，以及营销反欺诈。

三、应用框架和功能介绍

功能框架

解决方案架构分为四层：

1. IaaS层（基础设施即服务）：提供高性能计算集群（HCC）、云原生分布式云（TDCC）、高性能存储（CFS Turbo/COS）等。
2. PaaS层（平台即服务）：包括一站式机器学习平台（TI-ONE）、大数据套件（EMR, Wedata, CDW）、容器服务（TKE）、开发运维平台（CODING DevOps）等。
3. SaaS层（软件即服务）：涵盖腾讯地图（SD/HD）、车载微信、腾讯会议、AI智能客服、数字车钥匙小程序等应用。
4. 安全与合规层：贯穿全栈的云原生安全运营中心（SOC）、NDR、合规云及业务风控体系。

硬核指标

• 算力网络：星脉网络提供3.2T超高通信带宽，千卡集群线性扩展比最高可达98%以上。vRDMA网络带宽达200Gbps。
• 存储性能：CFS Turbo并行文件存储提供TB级吞吐，千万级IOPS。支持10亿+文件规模下10W QPS的访问效率。
• 训练效率：大模型训练网络通信占比可低至6%（远低于10%的业界水平）。部分场景训练速度提升30%+。
• 数据处理：可实现1秒完成千万级文件检索，统计分析效率提升100倍。

产品优势

• 自动驾驶云：提供从数据采集、存储、标注、训练到仿真的全链路工具链，支持海量小文件极致OPS和低时延要求。
• 腾讯地图：提供覆盖全国的导航地图（SD）与高精地图（HD）数据，支持要素级、最快分钟级的在线更新，实现座舱与智驾域数据同源。
• 智能座舱生态：车载微信支持全双工语音交互、多品牌多系统（Linux/Android）适配；“发送到车”支持多用户绑定，服务激活率超50%。
• 云原生与大数据：TKE容器服务支持海量容器秒级启动；大数据平台支持PB级数据量、每秒百万级峰值写入。
• 安全合规：提供混合云安全运营中心，支持安全事件RTD（平均检测到响应时间）≤2小时；合规云满足地理信息等敏感数据的管理要求。
• AI中台与开发效能：AI中台支持一站式模型开发与管理；CODING DevOps平台实现需求全生命周期管理，提升研发效能。

荣誉背书

• 腾讯态势感知平台获评信通院《可信云认证-安全运营中心能力检验证书》。
• 博世成为全国首个应用自动驾驶专有云的中高阶智驾解决方案供应商。

四、典型案例（全量遍历）

自动驾驶领域

1. 博世
   • 背景：博世中国中高阶自动驾驶项目，需保障数据合规性并满足数百PB存储和数千张GPU卡的算力需求。
   • 解决方案：使用腾讯自动驾驶云、向量数据库。采用高性能计算、分布式存储及共创的行业方案。
   • 成效：构建行业领先的数据闭环工具链，保证数据合规，大幅降低TCO（总体拥有成本）。
2. 蔚来（自动驾驶云）
   • 背景：自动驾驶研发需处理数十PB数据，算力分布在多云多IDC，面临弹性需求和数据治理压力。
   • 解决方案：采用腾讯云自动驾驶存储、算力管理、大带宽网络及大数据治理方案。
   • 成效：支持10亿+文件高效访问，TCO有效降低。9个月内数据任务从几十个升至数百个，支撑大规模数据自动化闭环。
3. 蔚来（云原生分布式云）
   • 背景：基础设施混合庞大（公有云、IDC、边缘），资源管理复杂，弹性需求高。
   • 解决方案：通过云原生分布式云TDCC统一管理，利用TKE Serverless补充算力。
   • 成效：纳管超10万核计算资源，算力可秒级扩至百万规模，应用升级时间从小时缩至秒级，总成本优化40%。
4. 元戎启行
   • 背景：端到端智驾方案需摆脱高精地图的成本与覆盖限制。
   • 解决方案：使用腾讯导航电子地图SDK离线API训练模型。
   • 成效：实现仅凭导航地图实现点到点全域驾驶，成本大幅降低，率先实现城区NOA量产落地。
5. 文远知行
   • 背景：需快速实现高阶智驾量产，应对激烈市场竞争。
   • 解决方案：共创地图方案，腾讯云极速一周内交付合规云平台。
   • 成效：SD地图上车节省成本，有力支持客户开城计划。
6. 出行行业某客户（自动驾驶云）
   • 背景：Top自动驾驶公司，主打极致性价比，需榨干算力性能。
   • 解决方案：采用星星海服务器+H20 GPU、星脉网络、CFS Turbo存储、TI-ONE平台。
   • 成效：网络通信占比低至6%；通过智能分层技术节省80%存储成本。
7. 出行行业某客户（腾讯地图）
   • 背景：端到端模型需地图理解道路拓扑，并要求全国路网覆盖。
   • 解决方案：定制轻量化AD Map，实现数据云化、多程建图。
   • 成效：提供覆盖全国的全量路网数据，SDK支持多环境灵活调用。

智能座舱领域

1. 柳汽
   • 背景：首搭NOA车型需导航、高精地图、3D渲染融合方案，多供应商交付风险大。
   • 解决方案：腾讯提供从座舱智驾地图APK到自驾域高精定位的一站式解决方案。
   • 成效：导航与HD地图同源，实现无缝衔接的流畅体验；业内唯一全链路高精融合定位方案。
2. BMW
   • 背景：为满足中国车主需求，需在Linux/Android等多平台、多品牌车型上安全集成车载微信。
   • 解决方案：从0-1打造Linux版车载微信，抽象通用能力，适配旋钮操作，定制安全策略。
   • 成效：完成全系BMW车型预装搭载，实现标杆级车载微信体验。
3. 蔚来（发送到车）
   • 背景：旧版“发送到车”能力不稳定且场景单一，需无感升级并支持多用户绑定。
   • 解决方案：批量迁移用户，扩展支持大众点评等链接，统一消息类型。
   • 成效：实现50%+服务激活率，10%日活率，30%周活率及60%+周活跃留存。
4. 长安
   • 背景：数字车钥匙自动解闭锁成功率有待提升，App内钥匙分享体验不佳。
   • 解决方案：融合微信小程序蓝牙能力提升解闭锁成功率；利用微信社交链通过“我的车钥匙”小程序便捷分享。
   • 成效：目标将主流手机自动解闭锁成功率提升至99%以上；钥匙分享省去借车人6个步骤。
5. 盟博科技（服务于奇瑞等主机厂）
   • 背景：车载语音交互需提升自然度、覆盖全车功能，并解决交付部署成本高、周期长的问题。
   • 解决方案：提供全双工对话能力、车辆功能全覆盖、3D数智人；通过无代码平台提升交付效率。
   • 成效：实现接近真人交互自然度，完整理解所有车辆功能，提高新车型集成效率。
6. 嘀嗒
   • 背景：顺风车业务需定制化地图服务以优化路线算法和派单逻辑。
   • 解决方案：提供离线路网数据及SDK/API，支持嘀嗒自研算法。
   • 成效：计算出更合理的路线，提高派单和定价的自主性与稳定性。

企业协同领域

1. 吉利控股集团
   • 背景：全球10万员工沟通协作需打破线上线下会议割裂，并实现跨企业低成本协同。
   • 解决方案：以企业微信为基座，腾讯会议企业版覆盖全员，连接内外部。
   • 成效：连接500间线下会议室，每月产生数百G云录制文件，API融入招聘、培训等业务系统。

出海领域

1. 某车企
   • 背景：出海“新兵”要求快速上线（东南亚3个月），“老兵”面临外资云价格高、支持弱问题。
   • 解决方案：快速搭建TSP平台；提供东南亚节点及本地生态（如JOOX）；支持友商云迁移至腾讯云。
   • 成效：快速响应云需求，节约云成本，形成稳定双云架构。

安全领域

1. 万顺叫车
   • 背景：公有云资产多，面临网络攻击、Web安全漏洞及黑灰产威胁。
   • 解决方案：构建云原生安全防御体系（主机安全、WAF、安全运营中心、风控引擎）。
   • 成效：即开即用，集中研判处置威胁，高效运营，防御营销欺诈。
2. 广汽
   • 背景：需满足等保要求，提升应对勒索病毒等安全威胁的整体防护能力。
   • 解决方案：部署混合云安全运营中心（SOC）和云防火墙（NDR）。
   • 成效：无需额外Agent，节省软件采购和网络费用，实现流量采集分析闭环。
3. 一汽丰田
   • 背景：需保障基础安全与数据合规，并利用AI优化用户体验。
   • 解决方案：构建数智化安全平台；引入大模型智能客服。
   • 成效：安全事件RTD≤2小时；AI客服月咨询量17000条，拦截率达84%，正确率73%。
4. 某合资车企（合规云）
   • 背景：车联网业务涉及地理信息，需满足合规要求且不影响平台SLA。
   • 解决方案：业务平台Geo服务部署至腾讯合规云，实现服务与数据托管、审计。
   • 成效：业务平台基本不改动完成合规部署。
5. 某车企（安全，三案例合一）
   • 背景：分别面临系统安全审计、开发安全、云安全防护体系搭建需求。
   • 解决方案：使用sysAuditor进行嵌入式系统审计；引入DevSecOps；构建云原生安全防护体系（云管端）。
   • 成效：实现自动化安全管控、软件资产统一管理、安全与云平台融合。

云与大数据领域

1. 深蓝汽车（CODING）
   • 背景：研发团队快速扩张，需提升协作效率、规范流程、控制成本。
   • 解决方案：建设CODING DevOps全生命周期管理平台。
   • 成效：解决代码管理混乱问题，实现需求全生命周期管理，提升研发效能。
2. 深蓝汽车（Oceanus, EMR）
   • 背景：PB级数据量，传统Lambda架构成本高、时效差、运维难。
   • 解决方案：采用腾讯云自研Steaming Iceberg方案，整合实时离线链路，存算分离。
   • 成效：任务执行性能提升约30%，总体存储成本降低约40%，综合成本节约约30%。
3. 能链
   • 背景：业务量激增，面临快速部署、高效运维、资源利用率提升挑战。
   • 解决方案：采用腾讯云容器服务，实现智能运维、资源高效利用。
   • 成效：实现分钟级上线，支撑超大集群，业务成本下降。
4. 如祺出行
   • 背景：微服务架构运维复杂，PB级日志量，需稳定高效的日志与数据分析平台。
   • 解决方案：采用腾讯云大数据ES、EMR-HBase/Hive、CDW等构建统一平台。
   • 成效：稳定支撑每秒百万级峰值写入，端到端分析时延秒级，存储成本降低40%。
5. 广汽（EMR, Wedata, CKafka）
   • 背景：私有云大数据平台扩容慢、稳定性差，影响业务迭代。
   • 解决方案：迁移至腾讯云CKafka+Wedata+EMR+COS+TCHouse-C大数据平台。
   • 成效：3个月搭建近9PB存储、2万+核算力平台，迁移700+工作流，实现降本增效。
6. 蘑菇车联
   • 背景：自动驾驶训练对GPU算力、集群通信、海量数据存储处理要求极高。
   • 解决方案：采用腾讯云智算HCC集群、CFS Turbo存储、COS对象存储。
   • 成效：训练速度提升30%+，成本下降50%；存储成本降低60%+。
7. 某头部出行客户（HCC）
   • 背景：千卡级GPU训练集群需求紧迫，多云环境需高性价比RDMA方案。
   • 解决方案：采用腾讯云HCC集群vRDMA网络。
   • 成效：提供200Gbps vRDMA带宽，训练性能相比VPC网络提升25%以上。
8. 某车企（DMS上云）
   • 背景：核心经销商管理系统（DMS）需高SLA、混合云架构及弹性扩展能力。
   • 解决方案：采用腾讯云同城双活、云原生容器化改造。
   • 成效：实现快速部署、高可用性、弹性扩展和成本效益。
9. 某车企（AI中台）
   • 背景：集团AI能力分散，用户手册查询难，维修设备（VDS）操作不便。
   • 解决方案：搭建统一AI中台，开发智能问答机器人和VDS语音操控。
   • 成效：实现AI能力统一纳管，提升用户体验和维修效率。
10. 某车企（云）
    • 背景：智驾业务数据量巨大，网络要求高，技术栈混杂。
    • 解决方案：部署TCE全栈云产品，搭建独立高性能网关，统一PaaS技术栈。
    • 成效：资源交付周期从“天”缩至“分钟”级，保障重点业务SLA，降低运维成本。