隨著自動駕駛步入量產深水區，地圖成為決定駕駛體驗的關鍵要素。傳統的地圖模式面臨成本高、鮮度低、靈活性差、數據來源單一等挑戰，難以滿足自動駕駛從高速、快速路走向城市級道路的需求，限制了智能駕駛體驗的提升。因此，地圖的業務模式需要向云化在線服務模式升級。

9月8日，在2023騰訊全球數字生態大會?智慧出行專場上，騰訊正式發布最新智駕云圖，行業內率先實現自動駕駛地圖數據的全面云化，支持要素級、最快分鐘級的在線更新。騰訊智駕云圖是面向自動駕駛、艙駕一體的地圖服務平臺，可結合車端實時感知數據、駕駛行為經驗信息和車企自有數據資產等，進行云端多程建圖，打造一張“更輕、更快、更靈活、更開放”的云化“活地圖”，提升人車共駕的體驗。

(資料圖片)

騰訊地圖副總裁、騰訊數字孿生業務負責人 張少宇

騰訊地圖副總裁、騰訊數字孿生業務負責人張少宇表示：“智駕云圖是可運營的‘活地圖’，提供即插即用的在線服務，并支持與客戶的協同運營。我們希望這套產品是開放的，可以讓更多的客戶基于智駕云圖來共建數據服務體系。”

圖云一體打造“活地圖”，更輕、更快、更靈活、更開放

相比于高速和快速路，城市級道路復雜性更高，道路信息變化更快，除了要求地圖數據越來越“輕”和“鮮”，也要求地圖服務模式和產品形態的革新。傳統的地圖常常采用離線數據包的形式進行交付，而騰訊智駕云圖則通過云服務的方式提供自動駕駛地圖數據，有“云到端”和“云到云”兩種模式。

在“云到端”模式下，騰訊智駕云圖除了提供導航信息以外，還會將地圖數據變化、動態交通、環境信息以及駕駛經驗數據一同下發至車端，數據提供方式多樣靈活。在“云到云”模式下，騰訊智駕云圖直接對接車企的自動駕駛云，車企可以將智駕云圖提供的數據信息和自有數據融合之后進行使用，更好地發揮自身業務數據價值，并保證數據安全性。

在這樣的模式之下，騰訊智駕云圖具備更輕、更快、更靈活、更開放四大核心優勢。

（騰訊智駕云圖四大核心優勢）

這張圖“更輕”，支持地圖要素級的靈活發布更新。依托于車端傳感器的實時感知和地圖要素差分能力，能夠做到要素級的更新回傳，將其中高置信度的變化點記錄到數據更新圖層并進行發布，而無須等到完整的數據生產發布流程完成，以此來提升更新的時效性。這些要素既包括SD標準地圖的要素如車信、限速牌、電子眼，也包括高精數據的車道線、地面交通標識牌等關鍵要素。

這張圖“更快”，面對不同的路況信息變化，騰訊智駕云圖最快能夠實現分鐘級更新。車端感知到車道級交通事件、惡劣天氣、自然災害等情況時，及時將數據回傳給智駕云圖，并通過動態ODD服務實現分鐘級、車道級實時動態信息服務。

（智駕云圖多圖層形態）

這張圖“更靈活”，騰訊智駕云圖擁有可擴展的多圖層形態，包含基礎地圖圖層、更新要素圖層、ODD動態圖層、駕駛經驗圖層、運營圖層等，車企可以根據自身需求靈活配置并管理圖層，并通過和車企自身數據圖層結合，搭建適合自身的數據驅動運營平臺。

同時，這張圖也“更開放”，支持圖商、車企、自動駕駛公司等角色協同共建。

基于AI大模型學習駕駛行為，提升自動駕駛體驗

張少宇介紹，騰訊智駕云圖是專門為智能汽車設計，希望通過高鮮度的地圖數據，及時有效的環境信息和動態交通信息，并基于大模型挖掘的駕駛經驗，使得自動駕駛系統可以給人們帶來更好的駕乘體驗。

通過基于AI大模型的環境經驗圖層和駕駛行為經驗圖層的合作共建，騰訊智駕云圖可以提供傳統地圖不具備的彎道建議車速、顛簸路段建議車速、行人易穿行道路信息等更豐富的駕駛經驗數據，使得自動駕駛系統的駕駛行為更加接近真人，更加老道。比如，通過學習人類駕駛員在一段顛簸路段、彎道上的通行速度，可以給到自動駕駛系統更符合舒適通行的建議車速。通過對危險路段的挖掘，來提供預警減速信息，可以提升自動駕駛的安全體驗。通過提供路段上人類駕駛員經常變道的區域，使用大模型學習駕駛員的變道風格，能夠提升變道成功率和變道駕駛舒適感。此外，將交通路況，道路工況，駕駛行為等多源數據，結合路線的能源消耗數據信息等，來挖掘不同道路上不同風格駕駛員的能源消耗，可以有效提升能源消耗計算的準確性。

自動駕駛進入量產深水區，地圖的服務模式將發生改變。“圖云一體”模式，騰訊智駕云圖進一步提升地圖鮮度、靈活度，為用戶提供更安全、更安心、更舒適的智能駕駛體驗。

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