2025年上海车展前的腾讯智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生阐述了以“云图为基、车云一体”为核心的汽车智能化战略。
腾讯通过高性能算力、精准数据闭环和可迭代AI模型，构建覆盖车企研发、生产、销售、服务的全链路智能化底座。
我们从大模型“双擎驱动”和车云一体数据闭环两个维度，分析腾讯智慧出行的技术优势、应用场景及行业影响，探讨其如何助力车企在全球市场加速智能化转型。
大模型“双擎驱动”：
全域AI赋能车企提效
腾讯智慧出行以“腾讯混元+DeepSeek”双大模型为驱动，灵活适配车企在研发、生产、销售、服务等环节的多样化需求。
混元模型擅长通用知识推理，DeepSeek则以深度思考和逻辑推理见长，二者结合形成强大的AI工具箱，显著提升汽车产业全域效率。
● 在研发环节，腾讯云代码助手融合深度思考能力，辅助代码补全、诊断和测试，准确率提升30%。
腾讯云TI平台支持主流大模型及智能驾驶专用模型的训练、精调和部署，内置Angel训练框架，性能提升高达30%。例如，长安汽车利用TI平台和腾讯地图数据，加速城市NOA模型迭代，缩短研发周期。
● 在销售获客领域，腾讯企点的“线索精益产品”基于大模型优化广告投流和线索筛选，助力一汽大众降低25%线索成本、提升20%转化率。
服务领域，腾讯将企业知识库融入大模型，构建智能客服，问题独立解决率达84%，显著提升用户满意度。
腾讯全新推出的座舱端侧大模型基于混元2B小参数模型，结合汽车行业知识精调和本地RAG（检索增强生成）技术，实现秒级响应（首包延迟<0.3秒）和精准的车载场景问答。
该模型支持本地推理，无需依赖云端即可提供驾驶建议、故障处理和安全提醒。例如，用户一句“帮我点一杯少冰冰椰拿铁”，AI智能体即可通过车载微信小程序完成点单，并将结果推送至手机微信，实现零触控操作。
端侧大模型的部署降低了车企对云端算力的依赖，同时通过云端协同解决复杂问题，兼顾效率与灵活性。其与腾讯地图、车载微信小程序等生态的深度整合，进一步丰富了座舱的娱乐与生活服务功能，为用户打造“车内即生活”的沉浸式体验。
腾讯乐享的AI知识库功能打破车企内部业务壁垒，促进知识跨部门流动，提升组织协同效率。例如，研发与销售团队可通过AI知识库共享用户反馈，优化产品迭代方向。
此外，腾讯将社交、娱乐等服务生态与AI智能体结合，赋予座舱更多个性化功能，如根据用户对话推荐餐厅或导航路线，显著提升用户粘性。
截至2025年，腾讯座舱解决方案搭载量超1500万辆，覆盖100多家车企，彰显其在智能座舱领域的领先地位。双引擎战略不仅推动技术落地，还通过开放生态吸引更多开发者，加速车载互联网生态的重塑。
车云一体数据闭环：
算力与合规并重驱动智驾升级
端到端架构的普及使智能驾驶数据处理量激增10倍以上，对算力提出更高要求。腾讯云打造了国内最大规模的智能驾驶云专区，覆盖上海、河北怀来等四个区域，支持跨区传输和远程容灾。
云专区混合算力集群利用率达98.4%，推理场景GPU利用率提升60%，万亿参数大模型训练仅需4天，千卡单日故障率低至0.16次，远超行业平均水平。
存储与网络性能同样关键。腾讯云实现1分钟内万卡checkpoint写入，数据读写效率是行业10倍，单链接速度达GBps级，逼近硬件极限。
这些技术保障了PB级智驾数据的快速调用，支持城市NOA等复杂场景的模型训练。例如，长安汽车利用腾讯云算力和地图数据，显著提升NOA模型的泛化能力。
腾讯“云图一体”战略通过车云协同构建精准数据闭环，覆盖数据采集、合规、训练、测试和量产全链路。车端数据传输采用“金融级”加密，云端处理依托专云专用智能驾驶云专区，确保数据隔离和合规性。腾讯地图的高质量数据为端到端算法提供验证支持，助力车企快速迭代智驾模型。
腾讯还提供开源工具链，包括4D标注、云端预标注大模型、场景标签化检索和高并发云仿真工具，帮助车企高效管理数据。例如，一汽丰田借助腾讯云大模型知识引擎，将智能客服问题解决率从37%提升至84%，验证了数据闭环在服务领域的价值。
合规性是腾讯的核心优势。腾讯云符合欧盟GDPR和CISPE等国际标准，拥有400多项专业认证，确保数据处理满足全球市场要求。这为车企出海提供了坚实保障。
● 汽车产业的全球化趋势要求车企快速适配海外市场，腾讯云的全球基础设施成为关键支撑。
截至2025年，腾讯云覆盖21个地理区域、56个可用区，拥有3200个加速节点，支持车企就近接入服务。
◎ 新建的沙特、日本、印尼数据中心进一步提升海外服务能力，助力车企降低运维成本。
◎ 比亚迪通过腾讯云在新加坡、美国等地部署业务系统，利用腾讯会议的17种语言翻译功能，实现六大洲、30多个工业区的跨国协同，每月召开超1万场会议。
◎ 腾讯还为30多家车企提供海外云服务，连接当地生态，助力品牌本地化运营，腾讯云已成为中国车企出海的首选数字化伙伴。
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