丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
一种新型汽车供应商，正在悄然走到台前。
从需求侧来看，无论是传统车企还是造车新势力，在电动化和智能化变革浪潮之下，都开始纷纷用“上云”应对这一趋势：
宝马，给车配上了基于云端更新的车载轻应用，想听故事、新闻还是查攻略，无需下载，“即用即走”；
福特领睿，基于云上的高精地图实现了AR车道级导航，渲染场景与实际场景直接对应，不用再通过语音判断路线、或是费劲辨认地图；
一汽大众，用线上云展厅给客户带来新的看车体验，想买什么样的车型，坐着就能通过屏幕触点和云端交互技术，一睹为快；
不少智能车企把自动驾驶训练也通通搬上了云端……
从供给侧来看，云厂商们也纷纷针对车企的需求，推出专门的汽车云服务平台和自动驾驶云平台，汽车业务成为这些云厂商收入占比越来越重要的一环。
有机构预测，国内汽车云将在2026年达到超800亿元的市场规模。
△来自头豹研究院
在这种行业对云的需求不断增加的大背景下，我们不妨认为，一种新型汽车供应商——Tier C，已经出现，成为继Tier 1、Tier 2之后智能车变革中的新趋势、新事物。
汽车行业新物种：Tier C
所谓Tier C，其实是个新概念，“C”代表的就是“Cloud”。
之前，行业更喜欢将供应商分成两级，包括直接向整车制造商供货、参与造车过程最多的一级供应商Tier 1、以及提供零件的二级供应商Tier 2。
但随着智能化浪潮的出现，Tier 1、Tier 2已经无法概括汽车供应商的种类，由此催生出一类给车企提供云服务的厂商，在这里将他们归纳为“Tier C”玩家。
通过Tier C提供的云服务，车企们得以在当下的智能化趋势中以更快、更有效的方式完成变革。
如今，许多云厂商都开拓了在智能汽车方面的业务，把自己变为Tier C中的一员。
一向是互联网焦点玩家的腾讯，在今年刚刚举办的腾讯智慧出行新品发布会上，恰好也把云服务作为了此次的重点。
从这次发布的腾讯智能汽车云来看，他们可以说是新型汽车供应商Tier C的代表玩家之一。
整体来看，腾讯提供服务的方式是通过aPaaS（是PaaS平台即服务的一种子形式），简单来说，就是作为一个基础工具的提供者，以低成本、高效率的方式支持客户研发。通过这种服务，非技术人员也可以在云端快速开发、部署和运行应用程序。
细分来看，腾讯智能汽车云主要提供的是三方面业务：包括存储计算等基础云服务，智能座舱、地图和自动驾驶等具体业务，以及通过智能汽车专有云的方式，给车企们提供专门搭建云服务的能力。
在腾讯云给车企们提供的基础云服务中，分为数据处理、数据存储和高效计算三方面。
首先，是在数据处理方面，对车端采集的数据进行分类处理，具体包括数据检索、智能场景构建、数据价值挖掘和自动化标注服务。
比如在自动化数据标注方面，腾讯表示，相比车企对训练数据自行标注，其成本能降低70%左右。
其次，是在数据存储方面，为车企提供更灵活、性价比更高、更快的数据存储管理。
例如，在数据接入环节中，接入周期就能缩短到80%；存储速度上提高近10倍的性能；访问接入中也针对查询服务器处理流量的效率进行了优化，10亿级的文件能做到每秒查询率（QPS）高达100K。
以上这些存储性能，也是基于腾讯此前自研的数据加速器GooseFS实现，即一种基于云的分布式缓存方案。
最后，是在高效计算方面，通过云给车企们提供高性能模型训练、推理加速服务，例如分布式训练&加速，以及算力适配调度等，在减少算力消耗的同时提升计算性能。
比如在模型训练上能把算法的使用成本（TCO）降低50%以上；腾讯提供的AI模型推理加速能力（TI-ACC-Inference）还能将时延降低2倍以上，服务弹性推理资源利用率提升2倍以上。
从云基础服务来看，在这场智能车变革中，腾讯希望以安全可信的行业云平台为基础，为行业内有需求的车企们，提供更好上手的定制化平台和工具链。
当然，除了这些基础云服务以外，腾讯云也更关注一些具体业务的云服务，比如自动驾驶、智能座舱、智驾地图等相关的一系列场景。
就拿车企中需求最高的的自动驾驶研发业务来说，腾讯就提供了这样一个云平台，让车企在上面进行自动驾驶技术的研发。
这个平台囊括了行业内各种自动驾驶开发工具和产品，提供数据采集、数据管理DMS、标注和算法训练、仿真与联合仿真以及Pipeline编排等服务。
为了降低研发门槛，腾讯还在自动驾驶服务平台上部署并发布了一些公开的测试集和数据集，用户也不必再重复地去找这些测试数据。
其实，把自动驾驶模型训练搬上云，对于很多车企尤其是初创公司来说，或许是一个合适的选择。
腾讯智慧出行副总裁刘澍泉认为，虽然企业自己买几台服务器，也能很快地把环境搭起来，但是之后的维护和升级，不是一个汽车领域的厂商能够轻松解决的。
换言之，在人力财力都有限的情况下，自己从头搭建平台不仅难以跟上快速发展的行业脚步，运营维护上也要牵扯一大堆精力。
因此，直接选择云厂商们提供的现成服务，把“专业的事交给更专业的人去干”，可以把精力都用在最核心的技术研发之上。
如今，腾讯已经在上海开服了专为智能汽车设立的云专区，通过物理隔离的方式，在保障数据安全可信、自主可控的情况下，让车企们自由选择需要的云服务。
但问题来了，一直明确不造车的鹅厂，是什么动力让它选择从云端切入，摇身一变成为车企云服务提供商Tier C？
更进一步地，如果对这一行业有所了解，就会发现汽车云并非一个全新的概念，此前或多或少已经出现为车企提供云服务的产品。
腾讯发布智能汽车云成为Tier C，为什么选择现在？
组局Tier C，为什么是现在？
无论是从车企自身、还是整个汽车云角度来看，当前行业都处在一个发展变革的关键节点。
一方面，汽车行业正处在从电动化到智能化进阶的下半场，技术也已从最初的探索阶段，开始转向商业化落地。
在这种情况下，自动驾驶系统的安全稳定性、智能座舱的交互体验感被前所未有地放大，其研发进程也正在进入新的阶段。
对于自动驾驶研发而言，现阶段的重点正在从算法落到数据处理效率上。
如今的高级辅助驾驶、或者说智能驾驶方案演进，传感器数量越来越多，需要处理的总数据量呈直线型上升。据刘澍泉透露，在自动驾驶系统训练上，光是单辆智能车所需处理的有效回传数据，就高达5~6TB。
对于车载系统的智能化而言，生态和软件更新效率不断被放大。
随着用户对数字车载空间的要求变高，包括定制化应用服务、车机互联乃至未来的实时交互等需求，同样无法仅通过提升单车智能实现。
因此，智能车在量产落地阶段，对于云计算的需求还会不断增长。
另一方面，云计算因为车企上云需求的增加，也发展出了计算、存储和网络以外的服务，例如安全。
与其他厂商不同，车企上云涉及大量特殊数据，毕竟在自动驾驶训练数据涉及的环境、位置和轨迹数据中，包含大量特殊路段、场景下的监管数据，导致对存储和计算又会提出新的要求。
加上车企自身在数字化转型过程中，也涉及大量隐私数据的处理，对于安全性的要求还会进一步提升。
然而，智能车企上云可以说是才刚起步不久，各家提供的服务也并不相同，行业究竟需要什么样的云服务，还没有一个具体的标准。
于是腾讯选择在这个节点组局Tier C——推出智能汽车云，其实也是基于自身优势做出的一系列思考。
单从云计算本身来看，腾讯云在安全和性能上都“早有准备”。
作为云厂商，具备等保三级的认证，即非银行机构的最高等级保护。
在这一基础上，针对车企推出的“专云专用”服务，不仅确保AB两个车企之间的数据不互通，解决了车企们对隐私方面的顾虑；又通过对云组件的重点优化，解决了车企的高度定制化需求。
再者，像QQ、微信等互联网大规模应用的数据处理，也都运行在腾讯云自己的服务器上，性能上已经过稳定性验证。
再回到智能车上云本身来看，腾讯无论是生态、算法还是应用体系，又都具备自身的优势。
一个是积淀深厚的互联网生态，最直接的体现，就是智能座舱中直接搭载的微信应用。
例如，车企基于微信小程序框架，就能快速地在几天内搭建新应用；又例如，车企能直接将微信应用做成车钥匙，甚至是和家人分享和暂时分享自己的车钥匙。
又或者是在车载服务以外，包括用户ID的需求也能通过微信接入，实现个性化定制。例如用户只需要在车上登录微信，就能直接换上自己喜欢的语音助手，或是继续播放手机上的音乐。
甚至车企要想完成数字化企业管理转型，也能通过企业微信的方式来实现。
另一个则是腾讯地图自身的优势，除了拥有传统地图采集甲级资质以外，最关键的是，在To B生态下，腾讯在国内位置服务市场上坐着头把交椅。
包括美团、京东、滴滴、货拉拉等，都是腾讯位置服务的合作伙伴。
形形色色的定位服务，无论是美团外卖、小程序、微信位置分享等等，实际上是把一个大的导航功能打散在不同产品中，有基础定位、有PUI检索、有导航路线规划，甚至有导航引导。
腾讯智驾地图上云后，除了解决智能车的导航、未来自动驾驶汽车的领航需求以外，后面还能为车企提供更丰富的位置服务，又能加速一波车企的智能化落地。
最后，就是腾讯自身储备的虚拟现实、专业渲染引擎和三维重建等技术了。
没错，除了游戏，这些技术同样能被用于智能车云服务中，例如自动驾驶仿真平台、交通管理等。
通过数字孪生的方式，车企能利用腾讯已有的技术能力渲染更加逼真的测试系统，包括城市环境和天气场景等，从技术验证上满足车企的需求。
结合腾讯的高精地图数据，还能实现AR车道级精准导航，比语音或是屏幕导航要更加直接。
其实不止是渲染引擎等技术的储备，从2014年起，腾讯就已经开始开展高精度地图技术研究工作了。
如今将地图能力用于智能车导航上，也只是长期技术积累在车企上云服务中的一次技术输出。
从这些能力来看，组局Tier C并非腾讯“临阵磨枪”的结果，而更像是基于行业洞察，给自身在车企智能化浪潮中，找准的一次定位。
智能车云走到哪一步了？
智能车上云，整体可以分为三个阶段。
第一个阶段是自动驾驶研发上云。
在这个过程中，云计算更多解决的还是车企研发效率、软件远程迭代需求的问题。
第二个阶段，是行业更期待的阶段，也就是自动驾驶汽车运营上云。
在这个过程中，云服务会协助自动驾驶系统和智能座舱，真正能做到与环境进行实时交互，用户以及车辆上云也会达到一个新的覆盖率。
到这一阶段，包括RoboTaxi、智能小巴以及智能货运都会真正实现云上运行，出现大规模智能驾驶商业化落地。
第三个阶段，更多互联网生态能力的上云。
这时候智能座舱实际上已经能提供更多动态服务，例如车载实时高精动态地图的服务能力等，可能会与第二阶段的运营上云同步出现。
从第一阶段到第三阶段，是一个必然的过程。
但从目前来看，车企上云仍然处在第一阶段，离最终的运营和动态化服务还有一段距离。
这是因为，如今新能源和智能化浪潮技术仍然处于从量变到质变的发展期，临界点还没到来。
以车路协同和自动驾驶能力为例，目前这是汽车行业智能化转型的两条并行路径。
虽然这两条路各自都在发展，甚至对于车企而言，接入车路协同已经不是问题，从通信能力到云服务技术接入都已经具备，只是目前还处在一个准备的阶段。
关键在于，路端和车端数据的融合过程，而这一过程依旧离不开“云”这个字。
刘澍泉对此形容称，自动驾驶和车路协同就像两个桥墩一样，两边都在互相垒石，只是桥面放下还需要一个时间，车路协同上云和车企上云，本身也都在各自加速这一过程。
最终，核心还是要回到“车云一体化”上来，而这也正是腾讯基于行业观察，给出的答案。
在车企智能化转型的过程中， 腾讯虽然一直表示不碰硬件和车，但却想要从“看不见”的云计算角度，加速这一变革浪潮，引领Tier C标准。
— 完 —
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