出品 | 虎嗅汽車組
作者 | 王笑漁
“經常會有行業夥伴問，騰訊不造車，到底造什麼？”
這是騰訊公司副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鍾翔平，在2021騰訊數字生態大會上丟擲的問題，也是外界最關心的一個話題。2021年，百度、小米這兩家網際網路公司都宣佈以整車製造商的身份，進入到汽車行業。阿里巴巴更是從2014年開始，就也緊緊陪伴著上汽集團造車。
不造車，那騰訊在造什麼？鍾翔平的回答是這樣的：
“從行業來看並不缺一個造車新勢力，但更需要一張數字化的網。它能夠連線起出行產業鏈上下游合作伙伴，打通產業全鏈路的數字通路，連線使用者的全生命週期，形成一張流通的、可靈活生長的‘網’。”
鍾翔平所說的“網”，更具體的來說，是騰訊的智慧出行業務版圖，它包含了智慧座艙、自動駕駛、數字營銷、出行服務、汽車雲數字化解決方案等涵蓋產業鏈各環節的產品及解決方案。
總結起來看，騰訊想要造的是一種，以“雲、圖”為核心的數字基建。
與華為所說的“不造車，幫車企造好車”一致，騰訊在這一波造車浪潮中相當冷靜的認準自己的位置。正如騰訊公司高階執行副總裁、雲與智慧產業事業群總裁湯道生所言：“做任何業務需要找到自己的定位，需要有清晰的戰略，有所為有所不為。”
一、騰訊想幫車企上雲
車企的數字化轉型焦慮，並非來自於技術鴻溝。
上汽集團董事長陳虹曾提出過“靈魂論”，大致的意思是：“一家公司為我們提供整體的解決方案，如此一來，它就成了靈魂，而上汽就成了軀體。”實際上，一邊是車企需要向數字化、智慧化轉型，另一邊是網際網路公司想接入汽車這一智慧終端入口。
兩派人的阻隔，並非跨行業的文化、技術和機制的差異造成的，更多的問題是雙方是否足夠信任彼此，誰也不想被隊友踢出局。所以，車企更願意以合資合作的形式，與網際網路公司一起造車。
上汽集團、浦東新區、阿里巴巴三方合資了高階純電汽車品牌智己汽車，百度與吉利合資成立了集度汽車。除此之外，阿里投資了小鵬汽車，便有了高德高精地圖在小鵬P7上的應用。百度投資了威馬，才有了AVP無人泊車技術在威馬W6上的搭載。
搭載百度Apollo技術的威馬W6
騰訊，一向是沒有過強的掌控欲。再往前看，2014年，騰訊就與眾多投資人和機構一起，聯合發起創立了蔚來汽車，在蔚來IPO之前的5輪融資中，騰訊至少有3次參與投資，並在10億美元D輪融資中領投。2017年，騰訊當時斥資17.8億美金入股了特斯拉。
先投資佈局，後轉型造車，已是多數網際網路大廠必走的捷徑。但不過，騰訊智慧出行副總裁鍾學丹告訴虎嗅，“整個汽車行業在經歷巨大的變化，汽車業在進化為全新的出行工具，不管是網際網路公司，甚至是地產公司，跟這個行業不相關的公司也在積極佈局，騰訊一直還是堅持做自己擅長的領域，如何做好連線，做好數字化助手，這是我們一直堅定的。”
騰訊始終在強調不碰硬體，專注做好數字化助手。本質上，就是給汽車行業喂下一顆定心丸。
騰訊公司副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鍾翔平
要知道，在“軟體定義汽車”時代，企業需要雲管端、資料驅動的能力，需要基於雲重新構建業務體系架構，並實現使用者定義全流程的轉變。對於車企來說，全流程的資料是一筆無價的資產，決定放在誰的“雲”上，其要求必然是相當嚴苛。
騰訊雲，在研發數字化、生產與供應鏈數字化、營銷與服務數字化、企業數字化治理、數字化轉型安全等方面以諸多實踐經驗告訴客戶，騰訊提出的數字化解決方案是可以信賴的。
比如，據鍾翔平介紹，今年，騰訊和吉利旗下的廣域銘島合作共建了工業網際網路平臺，聯合探索C2M模式。讓一款車，從車型定義開始就與消費者產生連線，由使用者大資料來驅動產品創新。並且，還實現了安全監控、能耗最佳化、工藝提升、售後調研等各環節的雲上協同。
在當下，業界最熱的自動駕駛領域。騰訊也並非像其他廠商那樣，推出所謂的即插即用的“黑盒”解決方案，而是同樣做的工具鏈產品。
“我們會看到自動駕駛面臨更大的挑戰是在於資料驅動的能力、構建雲端能力。最近一年一直在強化自動駕駛雲能力的構建，如何透過雲端的基礎工具和產品服務能力，幫助各個車企提升他們自身的自動駕駛能力。”鍾學丹告訴虎嗅。
海量資料，是驅動自動駕駛快速迭代的核心，但如何利用好資料是自動駕駛開發者面臨的難題。
例如，日均PB級的資料儲存量，導致儲存成本居高不下，而且海量路採資料標註同樣會產生高昂的成本，標註過程中還存在精度低、自動化程度不高等問題。除了資料利用，現有的模擬方案難以滿足演算法快速迭代需求，這也是困擾開發者的一大難題，行業迫切需要雲模擬來提高效率，加快研發節奏。
騰訊自動駕駛雲平臺，則集成了自動駕駛開發工具和產品，有效串聯起資料“採集、儲存、標註、演算法訓練、模擬、評測以及量產資料回傳、資料運營”等自動駕駛研發全鏈路、全生命週期的各個環節。
騰訊自動駕駛雲平臺架構圖
值得一提是，騰訊雲還提供了靈活的SaaS訂閱模式。
對於這樣的細節，鍾學丹向虎嗅解釋道，“我們更多是讓大家感知到如何讓你有更便宜和更好用的儲存，如何讓算力更好地發揮效果，如何讓大家可以自由地選擇不同的模擬平臺，而不是去繫結或者指定一種服務的方式，把主動權、選擇權、制訂權都交給了主機廠。”
在雲解決方案方面，騰訊與40多家車企開展數字化轉型的工作，有10多家正在和騰訊一起打造營銷運營一體化的數字平臺。或許正如鍾學丹所說的那樣，“大家一用就能明白，騰訊不會去束縛或者控制車企的靈魂。”
二、騰訊正在深入座艙
“如果說雲幫助車企打通了數字化的‘任督二脈’，地圖就是連線數字世界和物理世界的橋樑。”騰訊公司副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鍾翔平如是說道。
在以前的產品中，人、汽車與道路交通體系相互連線的硬體載體，是車機。而按照常規的邏輯來說，網際網路公司想要接入車機的流量入口，最強硬的方法就是做一套車機系統，甚至還可以像華為那樣，推出車載智慧屏的硬體產品，並搭載自己的系統。
也有一種更軟的方式，從2014年開始，蘋果的Carplay亮相日內瓦車展，谷歌的Android Auto首次出現在公眾視野。兩大科技巨頭用手機投屏技術的方式，把移動網際網路時代的應用生態引入到車內。但僅憑一根資料線，並不能發揮車輛作為智慧終端的特性。
蘋果Carplay用在法拉利上
拿最簡單的地圖導航來說，用以Carplay為首的投屏進行導航，本質上還是基於手機的通訊能力。無論是定位還是資料重新整理，必然是不及一臺滿載各式各樣攝像頭、感測器、通訊模組的智慧汽車。
鍾學丹告訴虎嗅，“作為車上的服務，我們要提供有別於和手機完全一樣的服務，如何利用車身的能力，使得使用者能有更好的體驗和服務。”
騰訊智駕地圖，就是最好的例子——簡單來說，它是將高精度地圖、ADAS 地圖、標準導航地圖從資料來源上進行了統一融合，針對智慧駕駛、輔助駕駛和人工駕駛，可自動切換符合場景需求的地圖形態，希望使人工駕駛和機器駕駛的導航都更加準確流暢。
騰訊智駕地圖
要知道，標準導航地圖、高精度地圖、ADAS地圖，其實是三個時代的產物，也是三種類型的產品。
標準導航地圖，是給人看的普通導航地圖，規劃A點到B點的路徑。在此基礎上，騰訊更多的資料積累是在諸如，微信、QQ、美團、滴滴等主要的社交和生活類app上的地圖服務。
高精度地圖，是給機器看的高精地圖，絕對精度通常在亞米級，相對精度甚至可以達到釐米級。包括像道路的拓撲關係、道路坡度、曲率等在內的資訊，幫助車輛在智慧駕駛時完成超前的規劃。
ADAS地圖，它是在標準導航地圖基礎上，以高精度、高鮮度ADAS資料更為詳盡的表達現實世界複雜場景。但精度、要素豐富程度以及資訊更新的頻率上，都要低於高精度地圖。
那麼除了對智慧駕駛的能力增強之外，“三圖合一”最大的價值在哪？
官方的表述是這樣的：透過智駕地圖將騰訊豐富的生態服務和精確的地理位置匹配，並進行直觀、視覺化呈現；同時結合場景引擎的能力，對使用者需求進行感知、預判，進行場景化的服務推薦，為汽車開啟更多的使用場景、真正實現“個性化”的座艙體驗。
鍾學丹進一步解釋道：“整車的演進和發展都是在融合趨勢，一方面，自動駕駛是更好地服務車，幫助車完成駕駛和整體的體驗改善，另一方面，座艙更多是面向使用者互動、互動的維度。”
他認為，使用者在這個過程中的體驗，不應該是割裂的。騰訊更希望，在自動駕駛所感知的場景和使用者所感知的場景之間，保持有較好的一致性。
舉個簡單的例子，騰訊生態車聯網TAI4.0升級了微信免密支付能力後，在支援免密支付的停車場，可以及時提醒使用者開通，完成無感支付。同時，基於對車輛自身位置和車輛狀態的識別，可以主動提醒使用者進行加油、保養、洗車等操作，並結合微信免密支付。
據騰訊車聯總經理王萬新介紹，TAI4.0具備200個以上的開放介面，可支援從系統桌面、應用列表、定製面板、定製化運營等多個維度和智慧座艙深度融合。在“騰訊小場景”上有100多個專為智慧座艙環境打造的精品小場景，覆蓋吃住行玩等方方面面，並支援基於場景識別和使用者需求的判斷。
騰訊生態車聯網TAI已實現與35家車企合作，累計搭載超過700萬輛汽車，最快可2個月實現生態上車。按照王萬新的說法，騰訊實現了地理資訊和騰訊豐富生態服務融合，可為使用者提供“主動式場景化服務”，讓使用者經過的每一個點、每一條路線、每一片區域都能湧現“與我有關”的鮮活服務。
透過微信車載版可將車輛位置實時發給好友
當然，騰訊的這套智慧座艙生態上車，目前也面臨一些挑戰。
鍾學丹告訴虎嗅，“汽車在進化過程中，軟體架構和平臺也在不停地演進，如何有一個更標準和更穩定的平臺，這也是更有利於各個服務之間更好打通，這個過程有一個持續演進的過程。”簡單來說，騰訊在車端生態的開發大多數走前了前面，但車企從研發一款產品到產品上市、銷售，少則1年多則5年。
就拿智駕地圖來說，雖然騰訊擁有業內最大高精采集車隊，將在年內覆蓋全國35萬公里高速和城市快速路。但該功能落地到量產上車，還需要等到明年第二季度。而騰訊能做的，只可能是加速迭代週期，但依舊需要遵守制造業的客觀規律。
另一方面，就是差異化的問題。每款車的定位、每個品牌的屬性不同，註定是需要與每家車企共同制定出最合適的一套方案，這個創新的過程涉及的資源和精力存在較大的不確定性。
以鍾學丹舉的高精地圖的例子來說：“如何讓高精地圖更好地服務整車自動駕駛的需求，這裡面其實也需要跟硬體、軟體相關的合作方更好地配合合作。比較大的挑戰是在於，很多體驗是需要大家一起創新，不是一個現有的體驗。需要大家不斷地相互理解，以及更好地站在使用者的視角思考，如何幫助使用者更好地改進駕乘體驗。”
寫在最後
對於智慧汽車未來發展，騰訊公司副總裁、騰訊智慧交通與出行總裁鍾翔平的觀點是數字網路會成為新的爆發點，“當聰明的車，跑在智慧的路上，行成了一張立體的、流通的、鮮活的數字網路，湧現出空前的新機遇和新價值。”
在智慧汽車大爆發前夜，騰訊的這張“大網”已經緩緩鋪開了。
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