最近半年，自動駕駛成為中國互聯網巨頭們追捧的熱詞。華為希望在2025年成為中國領先的自動駕駛平臺;阿里通過達摩院不斷加碼智慧物流運輸;百度作為先入局者，自動駕駛戰略與整個公司捆綁。相比他們，低調的騰訊在做什么?

2年前，騰訊自動駕駛實驗室變成了業務中心。從架構轉變“可以看出騰訊希望盡量貼近產業”，騰訊自動駕駛總經理蘇奎峰表示。在接受記者專訪時，他詳細介紹了騰訊的自動駕駛戰略：不局限于某一個領域和級別，而是做平臺和工具鏈，與騰訊的大戰略保持一致。

簡單來說，騰訊要做三個基礎設施：自動駕駛開發云、仿真平臺、高精度地圖。憑借這些工具，騰訊希望在車端-云端之間形成一個業務閉環，加速數據流動從而快速迭代算法，并為車主定制“千人千面”的自動駕駛風格。

蘇奎峰強調，與人們通常的認知不同，“算法和數據都不是核心優勢，閉環中的迭代速度才是。”只要迭代足夠快，即使算法和數據有差距，也只是暫時的。

關于如何擴大朋友圈，騰訊的做法更加務實：更愿意談具體項目，通過合作案例擴大朋友圈。蘇奎峰尖銳地指出：“產業生態的建立，不是拉大家一起開個會，吃個飯，發個公告就形成生態圈了。需要務實的落地，自然而然形成生態。”

相比其他公司，騰訊做自動駕駛的優勢在哪?也許正在于組織架構。去年，騰訊對組織架構進行了一次大梳理，目前騰訊自動駕駛90%的需求都能在智慧出行大部門內解決，并有騰訊云的強力支持，具備自主可控能力。

不做硬件不造車，是騰訊做自動駕駛的邊界。近期，有造車新勢力自己開發自動駕駛量產方案，令更多車企躍躍欲試。蘇奎峰說，騰訊在很多年前就看到了這樣的趨勢，因此專注于為車企提供平臺和工具鏈。未來，“有理想的車企很難把閉環體系交給Tier 1來做”，騰訊將更有用武之地。

以下是記者與蘇奎峰的對話內容(經未來汽車日報整理)：

從實驗室到業務中心

Q：騰訊自動駕駛定位于什么場景?客戶是誰?

A：我們不是專注于某一個領域。對騰訊來說，自動駕駛和公司的大戰略是一致的，就是做好連接和工具鏈，支持產業發展，這是我們核心的定位和目標。基于這個戰略，我們會在工具和平臺上有更多的投入。當然，也會做L2.5工程化落地，和車企也有合作，L4會做一些探索，但不會大規模測試和運營。

在工具鏈方面，我們在做自動駕駛開發云、模擬仿真、高精度地圖這些基礎設施的建設，投入了大量精力。

Q：騰訊做的工具定位于哪一級別?

A：工具本身沒有特殊屬性，它是技術的支撐平臺，不同場景會在細節上有所區別。比如開發云和仿真，其工具的整個流程體系是完全一樣的，就是采集、標注、算法訓練、評測、仿真，這套流程體系90%都是一樣的。與自動駕駛級別沒有特別強的關系，可以作為工具平臺提供給客戶，客戶可以是車企、測試機構，甚至是政府交通管理部門。

Q：現階段，自動駕駛部門比較注重哪方面?與車企建立大量聯系，或者量產進度?

A：分兩個方面。在工具鏈方面，我們不會閉門造車，平臺和工具一定要有客戶。我們有很多落地項目，一方面給客戶交付，另一方面也在提升我們的產品，在產品和商業方面是平行推進的。

關于L2.5車端技術，騰訊的模式比較靈活：可以采用模塊化方式，客戶選擇我們優勢的模塊，集成到它的系統里。我們有非常開放的合作模式和生態，不會拿合作數量或商業收入考核團隊，更注重技術積累，先滿足客戶需求，加速走完產業初期階段。

Q：如果把騰訊自動駕駛業務分成幾個發展階段，如何劃分?

A：自動駕駛已經不是實驗室了，現在已經變成一個業務中心。從名字的改變，能看到它更貼近產業。自動駕駛里，雖然Robotaxi離落地仍有距離，但其他應用和產業化就在眼前。

對業務中心來說，第一個階段是滿足當下產業發展的訴求。當下是產業初期，需要更多的工具、數據和云的支撐。我們提供產品來加速產業落地，同時積累技術并不斷突破。

下一個階段很快會到來，推進L2.5和L3量產應用，讓工具和車端、云端形成一個完善的閉環體系。幫助車企建立這個體系，是騰訊愿意去做的事情。

Q：在騰訊內部，自動駕駛實驗室在整體架構中處于什么位置?

A：騰訊有六大事業群，CSIG(云與智慧產業事業群)是整體To B的事業群，自動駕駛部門隸屬于CSIG，與騰訊車聯同屬于智慧出行部門。目前來看，自動駕駛還是一個To B業務。

不做硬件，只做工具

Q：閉環體系是如何循環的?

A：所謂閉環就是車端-云端閉環，分幾個維度去看。

從技術維度，算法很難一下做得非常成熟，需要不斷迭代，迭代需要大量數據。車端收集的數據傳到云端，云端可以做算法訓練，然后測試驗證，確定沒問題，再OTA(空中下載)升級到車端。整個過程就是一個閉環體系。它的效率越高，算法迭代越快。

從用戶體驗維度，過去的車和系統，賣到客戶手里就不再變化了。但在自動駕駛階段，這兩者與用戶的個性需求是貼合的，否則用戶感受會很差。基于用戶開車的習慣，可以將數據反饋到云端，用個性化的數據優化系統，再更新到車上。這樣就能做到自動駕駛的千人千面。同樣一部車，針對不同的駕駛員，可以有不同表現。

Q：建立這種閉環是騰訊的優勢?Tier 1或新興的技術公司不太可能建立這種閉環?

A：很多公司都可以做這個事情，只是時間早晚的問題。但建立閉環體系，是需要know how和打磨的，要跟云、自動駕駛、高精地圖在同一個組織下，才能產生競爭力。

騰訊在這方面的布局相對較早，我們2017年初就開始做了，已經有幾年的積累。

Q：車企如何做到自動駕駛千人千面?

A：車企需要利用工具來實現。我們也可以幫車企做，數據是車企的核心資產，我們提供工具的同時不會侵害其核心利益。

這個閉環說起來很簡單，但背后需要云和數據的強大支撐。這方面技術是傳統車企的短板。騰訊愿意發揮云、數據、AI、網絡方面的力量，跟車企合作。這種合作會產生新的商業模式，比如為車企做千人千面的定制化、推送服務。

Q：車企使用工具開發，不需要自動駕駛技術公司參與嗎?

A：工具只是幫車企提高效率。如果車企有自己的團隊，利用這些工具可以做自己的產品開發，主導權和控制權都在車企手里。否則，可以引入一些Tier 1或獨立模塊的供應商，基于這些工具去做，目前看，這種模式主導權在Tier 1手里，要看車企如何選擇自己的短期或長期路線，也是一個戰略的考量。

從這個角度來說，以后傳統Tier 1直接定制化產品的商業模式會面臨很大挑戰。

Q：騰訊與車企的合作進展如何?是一對一還是提供開放平臺?

A：我們的合作比較具體，不能概括成一對一，而是分具體項目。我們一直在強調：產業的生態或者說朋友圈的建立，是需要慢慢形成的，不是拉大家一起開個會、吃個飯、發個公告就形成生態圈了。我們希望通過具體的、可執行的、互利的合作案例，一點一點去推進，逐步形成一個生態體系，這也符合自然規律。

Q：Tier 1的體系將消失?在自動駕駛時代，他們不可能以原來的方式跟車企合作了?

A：對。這種閉環體系的自我迭代和生成，與Tier 1的商業模式不太一樣。Tier 1是產品化、模塊化的，供應商提供產品，通過規模化來降低成本，提高競爭力和穩定性。但未來的自動駕駛一定是要閉環迭代的。我相信有理想的車企很難把閉環體系交給Tier 1來做。

Q：小鵬P7推出后，很多車企都想嘗試自己做自動駕駛，未來將不再倚賴技術公司?

A：這確實是未來的一種趨勢，好多年以前我們就已預判，所以我們不造車，也不做硬件，而是在工具鏈和平臺建設上投入精力。

Q：如果只做軟件不做硬件，會不會硬件跟不上軟件的進度?

A：軟硬一體確實是產業發展面臨的問題，但不是瓶頸。關鍵在于要有能力來定義硬件，能夠找到合適的伙伴來做硬件。

算法和數據不是核心競爭力，數據利用效率才是

Q：騰訊在自動駕駛方面的優勢在哪?比如說仿真、高精地圖?

A：在仿真和平臺的工具鏈方面，我們在國內外都是很有競爭力的，也有具體的商業合作落地。

在算法層面，各企業不會差得太遠。算法不是最終的產品核心競爭力，數據的迭代和效率、閉環體系的建立才是。因為算法的領先是一時的，閉環的體系和效率的提升是長久持續的。只要有一個快速迭代的體系，發展足夠快，一定能快速跟上。

Q：從2017年至今，騰訊做自動駕駛的戰略有沒有變化?

A：我們的定位和未來走向，當時就想得比較明確了。這也是為什么我們能在某些領域做得比較好，因為怕的就是戰略不定、方向搖擺。

Q：在騰訊內部，自動駕駛部門與別的部門協作情況如何?

A：騰訊內部相對扁平，資源上很統一。跟大家協同的時候，涉及自動駕駛相關的業務，90%是在我們自己的部門里解決的，比如高精地圖、仿真和云，在出行部門有對應團隊。當然IAAS、PAAS那一層，我們有騰訊云的團隊。這些團隊能以很靈活的方式去組合。

Q：騰訊在路測方面是怎么做的?有自己的車隊嗎?

A：我們有自己的自動駕駛測試車，L3、L4都有。一方面是做算法測試驗證，另一方面對我們工具鏈的場景構建和數據分析，都是必要的。

Q：在自動駕駛領域，做工具和平臺的巨頭并不在少數，未來幾場關鍵戰役會在哪里打響呢?

A：騰訊整個工具鏈和體系都是自我構建的，完全自主可控，不存在購買集成的問題。

自主可控的關鍵在于，所有的接口和規范都是很靈活的。實現自主可控之后，所有的工作都可以根據客戶需求去快速迭代和更改，進步速度也最快。如果拿傳統硬件做集成，就很難了。

比如我們做平行加速，只要有需要，就可以有足夠節點支持，仿真節點無限擴容，兩千、一萬都可以。但如果是外購的軟件，一個節點要幾十萬，仿真要擴容基本上就不可能了。