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2025/05/01 06:08:58 8,273次浏览

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

2025上海车展期间,汽车巨头、新锐势力纷纷祭出自己的黑科技,誓要在这场行业顶级盛宴上吸睛无数。而在车企光鲜亮丽的发布会之外,一场关于汽车智能化未来的底层技术博弈也悄然展开。

腾讯在上海车展期间举办了2025年智慧出行技术开放日,不同于往年展示一些酷炫却不明所以的技术概念,这一次腾讯将“全栈AI”实打实地摆到了台前,试图凭借覆盖基础设施、开发平台、终端应用的一整套AI能力体系,为汽车智能化这场终局之战提供坚实的技术底座。

这不仅是腾讯智慧出行的能力展示,更像是一场面向未来产业格局的“技术宣言”。当智能汽车成为产业拐点的共识,腾讯希望通过云、图、大模型三位一体的能力体系,在新一轮产业博弈中成为赋能者、基础设施提供者,甚至——新规则的制定者。

从“上车”到“住车”:腾讯的全栈AI布局逻辑

首先得承认,这一次腾讯的出手,是成体系的。

“全栈AI”并不是空洞的概念炒作,其背后是腾讯明确的战略布局与系统能力建设。此次腾讯强调的三层架构,分别对应基础设施(Infra)、开发平台(Platform)和应用场景(Application),几乎涵盖了汽车智能化转型的所有环节,我们可以分别来看。

基础设施层(Infra)是整个AI体系的“地基”。腾讯打造了国内规模最大的智能驾驶云专区,算力强大到足以在短短四天内完成万亿参数大模型的训练,而业内普遍耗时数周甚至更长。此外,腾讯云智算还能做到智能驾驶训练连续300小时不中断,这也成为了它敢提出“车云一体”战略的底气。

平台层(Platform)则更像是车企的技术赋能工具箱。钟学丹在交流中具体解释了平台层的逻辑:“我们在基础的Infra层,比如算力、存储和网络,是基础的能力。在Platform层,我们则用自己训练模型积累的经验,帮助车企优化这些能力,像数据标注、数据回溯,我们都会用大模型帮助数据提效或者提质。” 换句话说,这个平台并非简单提供工具,而是要真正帮助车企以更低门槛、更高效率实现AI能力的快速迭代与精准落地。

至于应用层(Application),腾讯的座舱端侧大模型尤其值得关注。这一模型将AI能力从云端搬到车载本地,延迟不到0.3秒,“你话未说完,回答已开始”。对此,钟学丹坦言:“端侧模型的普及节奏取决于两个关键因素:车端算力以及模型和车端应用的结合程度。我们和多家车企在合作,但车的量产和普及还需要时间,因为即便是2B的小参数模型,对算力依然有一定要求。”

此外,腾讯还将AI agent与微信生态、地图生态深度融合,希望借助生态优势为用户创造真正流畅的智能体验,甚至希望用户逐步适应“住在车里”的智能生态逻辑。这种逻辑并非遥不可及,腾讯的座舱AI早已能处理用户语音订咖啡、找路、规划行程等实际场景,让“住车”时代离我们更近一步。

从“上车”到“住车”,腾讯正试图用全栈AI布局,把汽车智能化从简单的应用层渗透到每个用户体验的细枝末节,让AI真正变得“无感可用”,就像水和电一样深入生活日常。

大模型不是概念炒作,而是车企的必选项

与前两年的概念上车不同,今年的大模型似乎真的开始“开车了”。

在行业内,越来越多车企意识到:智能化不是选项,是必备;AI能力不是加分项,而是起跑线。

钟学丹在交流中谈到:“从2023年ChatGPT引爆至今,车企从云端接入大模型,已经逐步进入到与座舱深度融合的阶段。我们今天发布的AI agent,正是为了打破车内应用边界,提升用户体验。”

他举例称,目前已经有车企不再满足于“生成一张桌面壁纸”,而是将大模型用于车载服务内容的生成、智能提醒、语音交互等多维度场景,

同时,本地RAG技术与小参数模型相结合,也让“大模型上车”从梦想照进现实。在本次发布的2B模型上,腾讯已实现了端侧秒回推理,与传统语音系统相比,用户体验有质的飞跃。

但需要看到的是,智能座舱的AI agent并非一键上线,而是一个复杂的生态协同工程:既需要底层算力与模型优化,也需要车企配合打通应用生态。

正如钟学丹坦言:“端侧模型普及的速度,受限于车端算力与车企系统生态对接的节奏。”

这意味着,AI虽然被称为车企的“第二引擎”,但启动它,需要一整套高效、低延迟、强生态的技术与协作体系,而腾讯,正在试图成为这套体系的中枢。

从智能到出海:“一朵云”撑起全球化野心

相比前几年的“只谈上车”,腾讯今年的重点还有一个转向——出海。

2024年,中国汽车出口量首次超过日本,成为全球第一出口国。中国车企全球化进程加速,如何建立合规、可控的海外IT基础设施,成为“走出去”的基础门槛。

腾讯的应对是“一朵云,全球通”。

目前,腾讯云已在全球21个区域部署了56个可用区,构建起覆盖六大洲的算力网络。比亚迪在全球多个国家的业务系统,正是依托腾讯云节点运行;一个月开上万场跨国会议,离不开腾讯会议的支持与17种语言的翻译能力。

钟学丹指出:“车企出海所需的云服务,与游戏、视频行业完全不同,它对数据合规、系统定制化、生态兼容性的要求更高。”

显然,腾讯想扮演的,不只是国内车企的“后勤部长”,更希望成为全球智能出行的数字化工具。

然而,理想丰满,现实骨感。在腾讯大张旗鼓地布局全栈AI、试图以“车云一体”引领智能汽车产业未来的同时,它同样需要直面一些极其棘手的挑战。

首先不得不面对的是产业主导权问题。过去几年,以理想、问界、小鹏等为代表的造车新势力,不断深化其AI技术的自主研发,已经展现出了极强的技术独立性。他们不再满足于依靠外部科技公司提供的标准化产品,而更倾向于通过自研的方式,将AI能力牢牢掌握在自己手里。

钟学丹也坦诚地指出:“我们与车企的关系本质上还是互补型合作。很多车企都有了自研的能力,我们作为技术助力者,当然希望车企越来越强。” 尽管腾讯目前与车企的合作呈现良性互补,但长期来看,车企自身AI技术能力的崛起,无疑会弱化腾讯在产业链中的话语权。车企与科技巨头之间微妙的竞合关系,或许才刚刚开始。

除此之外,AI技术本身的局限性也在悄然发酵。当前,AI模型普遍存在“幻觉”(hallucination)现象,即便是经过精心优化的小参数模型,也无法完全避免偶尔出现的错误回答。钟学丹坦言:“AI模型的本质就是预测下一个token的概率问题,不可能做到百分百的精准,只能通过精调行业相关的数据、引入知识库、持续训练优化,尽可能降低模型出错的概率。”

但汽车行业不同于其他消费级场景,任何AI“幻觉”带来的错误,都可能导致用户的安全问题甚至严重的事故。这种技术与安全之间的矛盾,注定会在AI进一步深入汽车智能化的过程中,不断引发行业内外的争议和担忧。

而更宏观的挑战,则源自于市场现实的冷酷与无情。当下中国汽车产业身陷规模空前的“价格战”旋涡之中,车企正在面对残酷的降本增效压力,每一分钱的成本都必须精打细算。尽管腾讯强调自己的AI能力能够为车企提升效率、降低成本,但在实际落地过程中,要真正说服预算紧缩的车企投入巨额成本部署AI生态,并非易事。

钟学丹也承认:“车企之间关于智驾‘平权’的讨论背后,其实是算力、传感器成本的博弈。真正要实现普及,成本控制依旧是巨大考验。” 从这个角度来看,腾讯的全栈AI战略并不仅仅是提供技术这么简单,而是在进行一场更加深远的价值观与产业生态的说服战。

腾讯试图向行业描绘一个美好的智能汽车未来图景,过程中必然面临着来自客户自主性增强、技术安全边界模糊以及市场残酷竞争的多重压力。这些挑战不是依靠一次技术发布、一场漂亮的大会就能彻底解决的,而是需要腾讯与汽车企业长期磨合,共同应对技术、产业与市场的复杂局面。

毕竟,智能汽车的未来,从来都不是一场独角戏,而是一场产业内外各方势力错综复杂、博弈不断升级的生态共赢之战。

成为智能汽车时代的“水电公司”

汤道生在演讲中用一句话概括腾讯的目标:“我们不造车,但要帮助车企造好车、卖好车,用好车。”

这是一句聪明且理性的定位,也是一场更深层次“车云之争”的开场白。腾讯全栈AI能力的发布,是一次从功能赋能走向底层重构的信号,昭示着未来智能汽车产业的博弈,可能不再是车机系统谁更酷炫,而是谁的“AI底座”更稳、更通用、更安全。

然而,冷静观察之下,这套全栈AI战略真正能走多远,仍然充满不确定性。

腾讯虽然技术底座强大,但汽车产业链正在经历深刻变革。越来越多车企在加速自研,力求掌握核心技术主动权。在这样一个去平台化、强调自主可控的趋势中,腾讯要如何在“不做车企老板”的前提下,持续维护自己在智能汽车领域的不可替代性?这是一个必须长期回答的问题。

另一方面,AI大模型在安全性、可靠性上的结构性难题,短期内依然无法彻底跨越;更现实的是,价格战阴影下的汽车行业,正在用最冷酷的市场逻辑,考验每一项新技术的投入产出比。

腾讯清楚这一切。正如腾讯智慧出行副总裁钟学丹所说:“我们更多是一个助力者,真正的决定权在车企手中。” 这句话透露出腾讯对汽车行业逻辑的清醒认知,也暗含了某种必要的克制。

智能汽车的未来,注定不会只属于某一家科技公司。腾讯,已经迈出了一大步。但离成为真正意义上“水电公司”的角色,它仍然要经历更多硬仗,付出更多耐心。

(本文首发于钛媒体App,作者|李玉鹏)

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