腾讯全栈智能解决方案：以混合算力与大模型驱动车企全域进化

核心发声人： 汤道生

一、 应对智驾数据扩张与大模型演进引发的算力瓶颈

当前汽车行业正经历从“人工规则”向“大模型驱动”的技术演进。在此情景下，自动驾驶与泛出行业务面临两大核心业务痛点：

1. 算力需求剧增：大模型的引入与技术演进直接推高了底层算力需求，传统的算力调度与调度模式面临利用率瓶颈。
2. 数据量级跨越式膨胀：随着高阶智驾（NOA）的普及，车企智驾数据量正经历从 PB 级向 EB 级的扩张，对数据闭环、合规处理及安全连续性提出了严苛挑战。

二、 部署全链路智算与端云协同大模型矩阵

针对算力与数据挑战，腾讯提供覆盖研发、生产、协同与出海的全栈技术架构：

1. 全链路智算解决方案：构建包含“数据闭环、算力支撑、模型训练、仿真环境”的底层基础设施，确保系统稳定、安全与高效。
2. 腾讯混元大模型矩阵：
   • Hy3 preview：提供同尺寸中行业最强的高性价比算力支持。
   • 混元3D大模型：支持汽车原型设计，缩短研发周期。
   • 端侧小模型：以小尺寸强推理能力提升智能座舱体验。
3. 全域AI提效工具链：在研发生产环节提供代码补全与单元测试；在办公协作环节提供竞品调研与财务分析；在营销服务环节实现线索获取与到店转化。

三、 突破资源利用上限并实现核心业务量化增长

通过上述技术方案的应用，腾讯在算力优化、业务连续性及智能地图领域实现了直接的ROI指标转化（数据来源：腾讯智慧出行）：

• 算力利用率突破：实现 98.4% 的混合算力集群利用率，并将推理场景下的 GPU效率提升 60%，大幅降低单卡运营成本（Ops Cost）。
• 智驾业务规模化扩张：预计 2025年智驾云专区规模将实现 300% 增长；智驾云图新增搭载量实现 3倍 增长。
• 高阶地图市场占位：目前占据 49% 的新能源车 NOA 智驾地图市场份额，形成明确的行业头部效应。

四、 验证百PB级数据处理与座舱上车规模

腾讯的底层算力与智能座舱技术已在头部车企的关键业务场景中得到验证：

• 长安汽车（智驾数据基建）：依托腾讯全链路智算方案，成功支撑长安汽车 百PB级 的智驾数据预处理，确保庞大数据量级下的业务安全连续。
• 零跑汽车（智能座舱终端应用）：联合落地智能座舱方案，推动 AI Agent 上车，并深度整合微信生态、内容娱乐及工具服务。
• 全行业规模化验证：当前已实现 100% 覆盖头部车企及泛出行公司，与 40余家 头部车企开展AI合作，腾讯智能座舱累计搭载车辆突破 1800万 辆。

五、 整合全球云节点与微信生态底座构筑出海壁垒

在满足本土智能化演进的同时，腾讯通过全球化基础设施与专属生态能力，解决车企“出海”与“端侧应用”的确定性问题：

1. 构建全球合规云基础设施：提供覆盖 22个地理区域、64个可用区、80多个国家 及 3200+ 加速节点 的云基础设施，解决车企及自驾科技公司出海过程中的跨境数据合规与治理难题，支持全球协同研发与海外本土生态接入。
2. 打通国民级应用生态系统：系统层面打通微信、企业微信、QQ等端侧应用，结合内部研发工具（如QClaw、WorkBuddy）与包含 >13,000项专业技能 的SkillHub社区，实现从底层知识库到前端Agent的闭环链路，为车企全业务链AI提效提供高确定性的技术底座。