腾讯发布智驾云图 云化“活”地图助力提升自动驾驶体验

随着自动驾驶步入量产深水区，地图成为决定驾驶体验的关键要素。传统的地图模式面临成本高、鲜度低、灵活性差、数据来源单一等挑战，难以满足自动驾驶从高速、快速路走向城市级道路的需求，限制了智能驾驶体验的提升。因此，地图的业务模式需要向云化在线服务模式升级。

9月8日，在2023腾讯全球数字生态大会•智慧出行专场上，腾讯正式发布最新智驾云图，行业内率先实现自动驾驶地图数据的全面云化，支持要素级、最快分钟级的在线更新。腾讯智驾云图是面向自动驾驶、舱驾一体的地图服务平台，可结合车端实时感知数据、驾驶行为经验信息和车企自有数据资产等，进行云端多程建图，打造一张“更轻、更快、更灵活、更开放”的云化“活地图”，提升人车共驾的体验。

腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇

腾讯地图副总裁、腾讯数字孪生业务负责人张少宇表示：“智驾云图是可运营的‘活地图’，提供即插即用的在线服务，并支持与客户的协同运营。我们希望这套产品是开放的，可以让更多的客户基于智驾云图来共建数据服务体系。”

图云一体打造“活地图”，更轻、更快、更灵活、更开放

相比于高速和快速路，城市级道路复杂性更高，道路信息变化更快，除了要求地图数据越来越“轻”和“鲜”，也要求地图服务模式和产品形态的革新。传统的地图常常采用离线数据包的形式进行交付，而腾讯智驾云图则通过云服务的方式提供自动驾驶地图数据，有“云到端”和“云到云”两种模式。  

 在“云到端”模式下，腾讯智驾云图除了提供导航信息以外，还会将地图数据变化、动态交通、环境信息以及驾驶经验数据一同下发至车端，数据提供方式多样灵活。 在“云到云”模式下，腾讯智驾云图直接对接车企的自动驾驶云，车企可以将智驾云图提供的数据信息和自有数据融合之后进行使用，更好地发挥自身业务数据价值，并保证数据安全性。

在这样的模式之下，腾讯智驾云图具备更轻、更快、更灵活、更开放四大核心优势。

腾讯智驾云图四大核心优势

这张图“更轻”，支持地图要素级的灵活发布更新。依托于车端传感器的实时感知和地图要素差分能力，能够做到要素级的更新回传，将其中高置信度的变化点记录到数据更新图层并进行发布，而无须等到完整的数据生产发布流程完成，以此来提升更新的时效性。 这些要素既包括SD标准地图的要素如车信、限速牌、电子眼，也包括高精数据的车道线、地面交通标识牌等关键要素。 

这张图“更快”，面对不同的路况信息变化，腾讯智驾云图最快能够实现分钟级更新。车端感知到车道级交通事件、恶劣天气、自然灾害等情况时，及时将数据回传给智驾云图，并通过动态ODD服务实现分钟级、车道级实时动态信息服务。

智驾云图多图层形态

这张图“更灵活”，腾讯智驾云图拥有可扩展的多图层形态，包含基础地图图层、更新要素图层、ODD动态图层、驾驶经验图层、运营图层等，车企可以根据自身需求灵活配置并管理图层，并通过和车企自身数据图层结合，搭建适合自身的数据驱动运营平台。

同时，这张图也“更开放”，支持图商、车企、自动驾驶公司等角色协同共建。

基于AI大模型学习驾驶行为，提升自动驾驶体验

张少宇介绍，腾讯智驾云图是专门为智能汽车设计，希望通过高鲜度的地图数据，及时有效的环境信息和动态交通信息，并基于大模型挖掘的驾驶经验，使得自动驾驶系统可以给人们带来更好的驾乘体验。

通过基于AI大模型的环境经验图层和驾驶行为经验图层的合作共建，腾讯智驾云图可以提供传统地图不具备的弯道建议车速、颠簸路段建议车速、行人易穿行道路信息等更丰富的驾驶经验数据，使得自动驾驶系统的驾驶行为更加接近真人，更加老道。比如，通过学习人类驾驶员在一段颠簸路段、弯道上的通行速度，可以给到自动驾驶系统更符合舒适通行的建议车速。通过对危险路段的挖掘，来提供预警减速信息，可以提升自动驾驶的安全体验。通过提供路段上人类驾驶员经常变道的区域，使用大模型学习驾驶员的变道风格，能够提升变道成功率和变道驾驶舒适感。此外，将交通路况，道路工况，驾驶行为等多源数据，结合路线的能源消耗数据信息等，来挖掘不同道路上不同风格驾驶员的能源消耗，可以有效提升能源消耗计算的准确性。

自动驾驶进入量产深水区，地图的服务模式将发生改变。“图云一体”模式，腾讯智驾云图进一步提升地图鲜度、灵活度，为用户提供更安全、更安心、更舒适的智能驾驶体验。

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