11 月 1 日，是自動駕駛圈子值得銘記的日子。
南京這廂，騰訊全球合作者夥伴大會，吶喊智能出行，自動駕駛三大核心技術平臺首次亮相。
北京那廂，百度世界開發者大會，高調宣佈與一汽紅旗發佈 L4 級別自動駕駛乘用車量產計劃。
兩大巨頭在同一天 " 搞事情 "，難免拿出來比一比。
這天，國內首輛自動駕駛出租車（造價百萬）也正式發佈上路，背後是一傢自動駕駛初創公司文遠知行。
相比百度，甚至創業公司的 " 速度與激情 "，騰訊自動駕駛商業化落地步伐更顯穩健。但在騰訊眼中，這並不為困。一則，以汽車安全為上乘考量，騰訊將自動駕駛產品安全作為一大紅線；二則，騰訊選擇瞭一條更穩健的道路，將自己定位於 " 自動駕駛賦能者 "，即更註重自動駕駛技術，為車企提供技術方案助其完成測試落地，而非自動駕駛運營服務商。
對於商業化落地，騰訊有自己的態度。在自動駕駛總經理蘇奎峰看來，L3 同 L4 有著本質區別，後者支持駕駛員完全釋放雙手，對技術挑戰要求更高：一方面自動駕駛需具備足夠的冗餘、安全及自處理錯誤的能力；在車輛方面，同樣要求一定的冗餘系統。從汽車、自動駕駛技術和應用場景看，蘇奎峰判斷，未來一兩年內，自動駕駛車輛並不具備真正的商用能力。
騰訊在自動駕駛方面的邏輯為參與者。一個月前，為實現消費級互聯網到產業互聯網的轉型，騰訊調整瞭組織架構，成立雲與智慧產業事業群 CSIG，並將自動駕駛、騰訊車聯、位置服務均並行到 CSIG 事業群組。在自動駕駛方面，騰訊希望以服務商角色同產業深度融合共建自動駕駛，而非以部件組件供應商的形態加入自動駕駛賽道。
蘇奎峰表示，未來如何和產業合作，如何將騰訊優勢輸送給企業，人機交互如何更好得滲透到自動化駕駛汽車，如何結合車聯網接口實現騰訊服務上車，是騰訊加入自動駕駛的初衷。
L3、L4 自動駕駛汽車亮相
成立兩年，兩百人左右的團隊。和 Waymo、蘋果、百度相比，騰訊自動駕駛團隊稍顯 " 單薄 "。特斯拉 CTO 曾表示：" 初創公司做大事，跟人數沒關系 "。嚴格地說，除 Waymo 外，這種說法同樣適用於自動駕駛領域的大小企業。
百人自動駕駛實驗室幹出的成績是最好的詮釋。
早前外界對於這傢 2016 年 9 月成立的騰訊自動駕駛實驗室的認知，僅停留在其獲得瞭自動駕路測牌照層面。此次全球合作者夥伴大會，騰訊一股腦亮相兩輛基於其自動駕駛解決方案改裝的汽車。
一輛是基於紅旗 H7 打造的 L3 級自動駕駛汽車，在傳感器方面，搭載攝像頭、一個 4 線激光雷達和一個毫米波雷達，可在高速公路完成 L3 級自動駕駛功能，且此 L3 自動駕駛方案面向量產，即將實現產品落地。
另一輛基於吉利博瑞 GE 打造的 L4 級自動駕駛汽車目前正處於研發測試階段，搭載三個激光雷達和三個攝像頭，可實現復雜環境下的智能駕駛，及微信一鍵叫車，V2X 車路協同。
雷鋒網新智駕瞭解到，除車輛本身及傳感器硬件外，騰訊在算法、模擬仿真等方面均有佈局。其自動駕駛實驗室包括高精度地圖、仿真平臺、數據平臺、融合定位、系統架構、核心算法六大部門。
定位於軟件與服務供應商，兩年來，騰訊自動駕駛實驗室基於高精度地圖數據積累，整合其在車聯網、大數據、雲平臺、深度學習、多源信息融合感知與定位、高精度地圖生產與運用等多方面的技術優勢，以 " 一個核心，兩個產品和三個平臺 " 為著力點，構集自動駕駛產品研發、測試以及評測驗證於一身的開發平臺，做好 " 連接器和零配件 "，為車廠及供應商提供完整的自動駕駛技術解決方案和開放的平臺支持能力。
騰訊自動駕駛業務中心的 " 繁瑣 " 的簡述如上。總結來看，騰訊在自動駕駛領域扮演的是 " 助力者 " 的角色，高精度地圖、模擬仿真系統、數據雲服務平臺是騰訊自動駕駛的三寶。三大核心技術平臺也在全球合作者夥伴大會上完成瞭首次亮相。
高精度地圖
早於自動駕駛實驗室，騰訊高精度地圖早在三年前開始孕育，目前已經積累瞭超過百萬公裡的道路測試數據，超 500 萬的各類標註樣本數據。2019 年上半年，騰訊將完成全國高速和快速路的高精地圖數據生產。
如此看來，騰訊正在走一條和多數傳統圖商相似的道路，即通過自有的采集車率先繪制高速、城市快速公路高精度地圖。雷鋒網新智駕瞭解到，騰訊目前已有 15 輛自動駕駛采集車，車輛采集配置成本在幾十萬元。
相比國內其它圖商，騰訊在高精度地圖方面 " 有恃無恐 "。其旗下擁有國傢甲級測繪資質的全資子公司大地通途進行地圖測繪，可在騰訊自動駕駛汽車及仿真系統上及時檢測高精度地圖的精準性及誤差問題。相比高德僅進行地圖測繪，還需依賴阿裡的自動駕駛汽車進行驗證，騰訊更顯自由。
蘇奎峰也多次強調，騰訊高精度地圖一定是經過自動駕駛閉環仿真測試和自動駕駛汽車驗證的地圖，以此來保證其精度及誤差問題。
未來，騰訊自動駕駛的高精度地圖與定位解決方案可單獨對外提供，並收取使用費；也可同模擬仿真、數據雲服務平臺以產品打包的模式，對外開放提供給合作夥伴。
仿真系統 TAD Sim
自動駕駛領域，時間都是按秒來計算的。來自矽谷科技公司，有著汽車和軟件跨專業背景的一群人聚集騰訊，從去年開始動工，打造瞭一套自動駕駛的關鍵技術支撐——虛實結合的仿真系統 TAD Sim。
蘇奎峰提到，自動駕駛從研發到落地需要數以億計的實車路測試數據，而現實中用於路測的自動駕駛車輛和交通路段受到多方面的限制，獲得詳實的數據並不易。且自動駕駛硬件及算法更新頻繁，需要不斷的進行重新測試。仿真測試便顯得愈加重要。
以高精度地圖為基礎，憑借騰訊的遊戲引擎、虛擬現實、雲遊戲技術，集成工業級的車輛動力學模型和渲染引擎，輔以三維重建技術和虛實一體交通流，TAD Sim 可實現自動駕駛感知、決策、控制等全部模塊的閉環仿真驗證。
雷鋒網新智駕瞭解到，TAD Sim 是為自動駕駛系統研發和驗證而誕生的跨平臺分佈式系統，包含單機版和雲平臺版兩種版本，涵蓋道路場景、交通流、車載傳感和車輛動力學等仿真模型。
在仿真系統中，騰訊利用現實中采集的高精度地圖模擬場景，並通過無人機和地面激光雷達掃描成像構建完整的 3D 環境。這意味著，仿真系統內除高精度地圖外，外部激光點雲及視覺信息同樣包含在內。
今年年底，騰訊預將全國一半的以上高速路高精度地圖導入其仿真系統，明年年底將完成全國高速公路數據的導入。基於其遊戲基因，騰訊也將遊戲中的多人高並發技術場景遷移到仿真系統中，幫助自動駕駛以低成本積累多場景數量。做遊戲出身的騰訊，在模擬仿真系統的視覺效果方面更有優勢。
在車輛動力學模型方面，TAD Sim 可提供簡易模型，並支持第三方模型及車廠自有模型。在交通流方面，基於高精度地圖真實道路數據模擬交通流，騰訊模擬仿真系統可自設定編輯交通流，加入隨機化、人工設定的交通流。
數據雲服務平臺
數據雲服務平臺，才是騰訊同其他競者較量的關鍵。基於底層的數據存儲、仿真平臺、到更多自動駕駛能力，騰訊提供一套自動駕駛雲生態的開放平臺。通俗的講，騰訊為自動駕駛合作夥伴提供瞭一套基於雲端的自動駕駛組合產品。
高精度地圖數據和仿真模擬平臺是其很好的體現。
蘇奎峰提到，單機版無法做到無法幫助自動駕駛系統完成上億英裡的模擬路測，雲仿真平臺並行加速才是關鍵。而高精度地圖進入雲平臺，也免去數據上車涉及到的測繪安全問題，雲平臺實時獲取地圖數據對於車企來說更加容易。
首推智慧出行戰略：四橫兩縱一中臺
騰訊自動駕駛已經成為整個騰訊出行生態重要一環，聯同騰訊車聯、騰訊位置服務、騰訊安全、騰訊 AI 和騰訊雲，騰訊的 " 野心 " 是騰訊出行生態。
在全球合作夥伴大會上，騰訊首次推出智慧出行戰略，基於人工智能、內容生態、高精地圖、仿真平臺、社交體系、移動支付等底層支撐，構建致力於為合作夥伴提供進入 " 數字世界 " 的接口，目前已形成 " 四橫兩縱一中臺 " 的業務矩陣，並覆蓋自主出行、共享出行、公共出行的全場景服務。
四橫指智慧出行四個業務矩陣，包括騰訊車聯、騰訊自動駕駛、騰訊位置服務，騰訊乘車碼，這是騰訊助力出行產業升級的基礎平臺；
兩縱指騰訊海量內容平臺和安全保障系統；
騰訊 AI 和騰訊雲作為中臺，為業務矩陣提供底層保障，幫助車企建立自己的車聯網雲平臺和超級大腦，提供全方位智能服務。
雷鋒網新智駕瞭解到，騰訊智慧出行是騰訊面向合作商輸出的整體解決方案。
其中，騰訊車聯是騰訊在智慧出行領域落地最成熟的產品之一。同樣是在全球合作者夥伴大會，騰訊去年發佈 AI in car，目前已經與寶馬、廣汽、長安、一汽、吉利、東風等車企達成戰略合作，並落地瞭廣汽傳祺 GS4、東風柳汽 T5 等多款量產車型。
今年，騰訊車聯升級發佈 TAI 汽車智能系統，將提供小程序生態上車，這些小程序無需安裝，當車主駕車經過加油站、停車場、旅遊景點等地時，小程序將自動 " 喚醒 "，用戶可以通過語音交互輕松操作加油、停車等服務，從 " 人找服務 " 進化為 " 服務找人 "。
騰訊車聯也首次推出開放平臺，首批 11 傢企業率先入駐開放平臺，成為騰訊車聯首批合作夥伴。
相比於速度與激情，騰訊似乎更註重全而精。騰訊在十月 CSIG，將自動駕駛、騰訊車聯、位置服務並行至該事業群。這也意味著，對於騰訊來說，車聯和自動駕駛已是同等重要的業務，亦能窺探出其佈局出行生態的 " 野心 "。
