上海车展见证汽车智能化浪潮，腾讯全栈AI能力助力产业升级
今年的上海车展，智能化成为了参展商们口中的高频词汇。随着人工智能技术的飞速发展，汽车行业正步入智能化的深水区，智能化也成为了车企寻求差异化竞争优势的关键。无论是智能辅助驾驶技术的革新，还是智能座舱体验的提升，车企对AI能力的需求愈发迫切，AI能力服务商也迎来了前所未有的发展机遇。
就在车展前夕，腾讯宣布面向汽车行业全面升级其全栈AI能力，涵盖了AI基础设施、AI开发与应用平台及AI场景化应用三大层面。这一升级旨在帮助汽车行业实现从模型开发、模型部署到模型应用的全方位赋能。
作为汽车智能化领域的重要参与者，腾讯在过去几年里已深度布局汽车行业。其提供的云服务已覆盖超过100家车企和出行科技企业，其中30多家使用了腾讯的海外云服务。在汽车公有云领域，腾讯的增速位居行业首位，是市场平均增速的两倍。腾讯旗下的智能汽车产品已搭载在超过1500万辆车上。
腾讯智慧出行副总裁钟学丹在接受专访时表示，高性能算力、精准数据闭环、快速迭代的AI模型是汽车智能化的三大底层要素，但这些恰恰是许多车企的薄弱环节。车企在将AI技术转化为实际应用时面临诸多挑战，如数据筛选与提炼、模型能力布局以及车端落地转化方式等。
腾讯将自己定位为汽车产业的数智化助手和生态共建者。钟学丹认为，腾讯的优势在于其独到的数据闭环能力、丰富的模型训练经验以及广泛的用户连接能力。这些优势能够将AI能力转化为对用户需求的精准实现，从而提升用户体验。
他指出，汽车产业已进入深度、全面应用AI大模型的阶段。腾讯通过提供全栈、易用的AI工具箱，能够帮助车企跨越数据工程、模型优化和应用场景接入上的难题，让汽车行业像用水用电一样便捷地使用AI工具，从而打造出更好的AI应用。
智能化已不再是一句口号，而是切实体现在每一辆车上。钟学丹提到，端到端大模型为智能驾驶技术带来了突破性进展，加速了技术的落地。同时，大模型在智能座舱、车企研发、生产制造、营销服务等多个领域都已实现大量落地应用。
在智能驾驶方面，端到端模型使智能驾驶从规则驱动转向数据驱动，这一范式本身就是AI基础能力的体现。合成数据在智能驾驶中的应用也愈发广泛，它依赖于AI能力来提升数据质量，从而优化小场景下的体验。
AI在汽车中的日常应用也愈发丰富。例如，智能驾驶系统能够主动与用户沟通，帮助用户理解其决策背后的经验和策略，并根据用户偏好进行调整。同时，端侧AI能力还能帮助车辆更好地理解当前环境，对用户驾驶行为进行提醒，从而确保驾驶的安全合规。
从商业逻辑来看，智能化已成为新一轮汽车消费的动力。用户对更懂他们的车有着强烈需求，他们购买的是体验而非技术。如何让AI技术与用户体验更好地结合，才是用户真正愿意买单的关键。
AI技术的应用也给整个产业链带来了巨大变化。一方面，AI带来了算力的需求，促进了云厂商基础底层算力、芯片领域以及大网络集群方面的发展。另一方面，AI也推动了应用和服务生态的变革，考验着各个应用和服务如何与AI能力打通和接入。
在腾讯的AI战略中，助力车企提升AI能力是其核心诉求。腾讯不仅要帮助车企完成基础设施的搭建，还要帮助他们用好AI能力来加速场景化应用。从AI基础设施到应用层，腾讯都会为车企提供相应的基础设施和工具，帮助他们更好地搭建能力。
腾讯在AI上的差异化优势在于其基础大模型——混元，以及广泛的应用场景。腾讯已有超过700个应用接入了混元大模型的能力，并在持续迭代打磨中。腾讯更懂得如何用好AI能力，以及如何在这个过程中给用户带来更好的体验。
面对华为、阿里等竞争对手，腾讯的侧重点在于将AI与应用场景、产品紧密结合，并将AI能力更多地普惠到用户。腾讯认为，好的产品应与实际生活自然融入，而不是标新立异。
在自动驾驶领域，腾讯通过提供AI基础设施的能力，与自动驾驶公司形成互补。同时，腾讯的地图能力也在智能驾驶中发挥着重要作用，不仅提升了训练效率，还提供了智能驾驶所需的基础地图能力。
腾讯不造车的立场在AI时代依然坚定。腾讯作为一家科技公司，更关注数字化的技术，致力于提供基础和普适化的数字化技术能力。腾讯期待其技术和服务能够服务更广泛的人群，而不是与行业竞争和对抗。
