腾讯云推出自动驾驶云与地图一体化解决方案

应对高阶智驾量产与成本控制的行业挑战

智能驾驶科技公司面临前所未有的市场竞争压力，主机厂将“是否具备智驾量产能力”作为核心选择指标。企业需在最短时间内实现自研高阶智驾的量产落地，同时追求极致性价比的技术路线，要求基础设施做到“又快又省”，充分释放算力性能。端到端模型需要地图数据更好地理解道路拓扑结构，而高精地图存在采集成本高、更新周期慢、覆盖度不足等瓶颈。

提供自动驾驶云与地图一体化解决方案

腾讯云推出“算存网数”一体化的高性能智算底座，通过自动驾驶云平台与轻量化地图方案结合，为车企提供完整技术支撑。具体方案包括：

• 万卡级算力集群：采用最新一代星星海自研服务器搭载H20 GPU，自研星脉网络提供3.2T超高通信带宽
• 分布式高性能存储：CFS Turbo高性能并行文件存储提供TB级吞吐、千万级IOPS性能
• 一站式机器学习平台：TI-ONE训练平台支持从数据接入到模型服务的全流程开发
• 轻量化地图方案：导航电子地图覆盖全国全量路网，支持要素级、分钟级在线更新

实现显著性能提升与成本优化

• 网络效率提升：大模型训练网络通信占比低至6%，远低于10%的业界水平
• 存储成本降低：通过智能分层技术节省80%存储成本
• 训练性能优化：采用HCC集群后训练性能比VPC网络提升25%以上
• 平台效率提升：云原生分布式云使应用升级时间从小时级缩短至秒级，计算平台总成本优化40%

“腾讯自动驾驶云作为文远知行高阶自动驾驶研发的基石，加速了项目落地进展。” —— 文远知行，全球领先的自动驾驶科技公司

腾讯云的技术差异化优势

腾讯云在自动驾驶领域构建了三大核心能力：具备万卡级超大规模算力集群建设经验，提供从差分服务到高精地图匹配的全链路高精融合定位方案，以及业内首个基于AI原生应用驱动的云基础设施。基于腾讯地图多年积累的数据成果和云原生技术栈，客户可实现“开城即开全国”的快速部署能力，同时通过智能数据生命周期管理显著降低TCO总体拥有成本。