「腾讯自动驾驶」腾讯自动驾驶仿真

今天我们来聊聊腾讯自动驾驶,以下6个关于腾讯自动驾驶的观点希望能帮助到您找到想要的汽车资讯。

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腾讯科技公开自动驾驶专利，专利具体的内容是什么？

腾讯科技公开自动驾驶专利，专利具体的内容是是关于一些驾驶新的研究成果的公开。腾讯公司做出这样一个决定，你绝对是一个非常令人敬佩的一个决定，同他们同时不惧怕别的公司去抄袭或者什么之类的，反而是捧着一个互相学习之类的心去和现在的人们去好好的去交流，所以我觉得他们的出发点是好的，再一个就是当初腾讯公司最高，刚开始说的就是AI，这个产业，现在他们确实将这个诚意做到了极致，

然后现在把这个产业也隐隐到了骑车的领域，再者一说现在电动汽车的领域也是前景是非常不错的，他们将自动驾驶和电动汽车到一块儿，相信一个不错的创业，在不久的将将来一定会给我们带来非常惊艳的一些科技成果，我们来去买单，然后或者是使用，所以我觉得都是非常不错的，再一个就是他们也不怕别人去模仿，或者是抄袭的因为，他们本来就有自己的专利，

万一说什以后有别的公司去指导处和他机会一的的样东西的话，他们也可以继续去追究来获得相应的补偿，这些都是可以通过合理的相应的手段去获得，或者是保护我们自己的自身利益，这些都是非常合法的，所以他们也是不惧怕的 。那一个像腾讯这么大的企业，反正就是一个非常值得我们每个互联网的公司，或是人都可以去学习的，因为她做的每一项工作，画室美院都是，而且他们也是我们这个行业的领头羊，所以他做的每一个举动都是门去要细心观察的，所以他们做什么都会有他一定的道理？或者是运营方略，所以去学习我们所能得到的一些经验，这些才是我们应该去做的。

腾讯苏奎峰：自动驾驶的量产应用需分场景、分需求逐步实现

2020年1月10日-12日，2020中国电动汽车百人会论坛在京举行，回顾2019年中国车市，智能网联发展加速，车路协同应用在同步推进，多个城市都在积极推进智能网联测试和应用，产业生态体系已经初步构建。

作为互联网科技企业的代表，腾讯自动驾驶业务总经理苏奎峰也出席论坛并分享了腾讯发展自动驾驶业务的思路，“未来自动驾驶一定是伴随着辅助驾驶的逐步演进而实现的，相比于强调L1-L5,腾讯更愿意强调基于场景自动驾驶能为用户解决什么痛点问题”。

从当前用户驾车出行的痛点出发，苏奎峰提出，自动驾驶的量产应用，应以用户的需求为出发点，分场景、分需求逐步实现。上下班通勤拥堵、长途旅行驾驶疲劳是当前用户中普遍存在的两大痛点问题，如何将双手从疲劳中解放出来，让双手做更多有价值的事，是腾讯自动驾驶当前正在思考、探究的问题。

苏奎峰介绍，腾讯自动驾驶正在推进HWP（Highway Pilot高速巡航）与TJP（Traffic Jam Pilot 拥堵巡航）结合的解决方案，在国内120 km/h的限速前提下，进行纵向和侧向跟车，包括上下匝道等功能，在缓解驾驶疲劳和焦躁的同时，保障驾驶安全。

在场景驱动的自动驾驶发展进程中，腾讯以“软件和服务提供商”的角色助力产业发展。苏奎峰表示，腾讯自动驾驶已经构建起了大数据云平台、模拟仿真平台、高精度地图三大基础平台，可以以灵活可插拔、模块化的方式为行业提供助力。苏奎峰认为，对数据进行高效收集和利用，提高数据循环链路的速度，是制约整个自动驾驶技术迭代的关键点。通过大量的经验积累，腾讯自动驾驶在数据云平台基础上，已经构建了高效的云开发平台，可以助力车企及自动驾驶开发、测试及运营部门，进行软硬件开环系统的测试验证，同时还可实现典型交通场景的闭环验证。

据苏奎峰介绍，腾讯与宝马中国联合搭建“宝马集团中国高性能数据驱动开发平台”，助力宝马根据中国实际需求研发出更加符合本土市场的自动驾驶技术和产品。

在仿真领域，苏奎峰表示，传统的仿真软件是在开发阶段去验证，而自动驾驶是一个学习进化的过程，腾讯以擅长的游戏领域积累的技术优势，将专业的游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术应用于自动驾驶模拟仿真平台中，助力技术的研发和验证。前不久，腾讯与湖南省合作“智能网联汽车仿真实验室”项目，助力湖南省智能网联汽车产业和智慧交通的建设和发展。

自动驾驶技术的研发和量产落地正在循序渐进，作为数字化助手的腾讯，正在不断的整合自身的技术、用户服务和生态连接能力，为智慧出行产业发展提供助力。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

腾讯无人驾驶技术怎么样？

还在试探阶段

游戏技术成优势 腾讯自动驾驶模拟仿真平台加速应用

今年受疫情影响，全国各地的朋友都开启了"肥宅"模式，每天在家刷剧、打游戏。看看这游戏逼真的视觉效果和完美的射击手感，怪不得受到了世界各地游戏玩家青睐。很多人不知道的是，这种极具真实感的大型游戏，其中的某些技术也正在被应用到自动驾驶的研发当中。 "吃鸡"手游 模拟仿真平台是加速自动驾驶研发测试的重要工具 我们平常所说的自动驾驶分为驾驶辅助和完全自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度。根据美国汽车工程师协会（SAE）的分级，将自动驾驶汽车分为了level1-level5共五个等级。 可以看到，比较低等级的自动驾驶，也就是智能辅助驾驶其实早已实现，但是我们一直期待的高等级自动驾驶，远远没有到来。要想实现高度自动化甚至完全自动化，必须过的一关就是漫长的路测。 自动驾驶测试车 行业普遍预测，为了保证自动驾驶技术安全可靠，车企需要积累170亿公里的测试数据，而如此庞大的目标里程是很难在短时间内通过真实路测达到的。目前行业中的佼佼者谷歌旗下的自动驾驶公司Waymo，实际道路测试里程已经达到了1000万英里（约1600万公里），但单纯靠实际道路测试，实现L5级自动驾驶可谓前路漫漫。 当前，全球各大车企正在研究用仿真测试里程来取代一部分实际路测里程，也就是自动驾驶测试90%通过模拟仿真平台完成，9%通过测试场完成，1%通过实际道路测试完成。线上的模拟仿真测试已经成为加速自动驾驶技术研发和测试落地的重要手段。 游戏技术可大量应用到自动驾驶模拟仿真平台 简单来说，自动驾驶仿真测试就是通过软件模拟车辆性能和操控、交通道路状况以及周围天气等环境变化，让自动驾驶系统不断积累行驶经验，学会应对各种复杂路况和极端环境。这个虚拟的世界就像我们看到的3D游戏世界一样，都是模拟真实世界的图景和运动规律。事实上，目前很多主流的仿真测试系统都是根据游戏引擎开发的，例如微软的AirSim，英特尔的Carla。 上海博园路实景与仿真效果对比 国内的"游戏大触"腾讯也基于强大的游戏引擎开发了TAD Sim自动驾驶仿真测试软件。作为一家拥有丰富游戏开发经验和丰厚技术储备的科技公司，腾讯将游戏引擎与工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术相结合，打造了无限趋近真实世界场景的线上仿真环境。 结合采集的交通流数据以及极端交通场景的模拟，TAD Sim可进行各种激进驾驶、极端情况的自动驾驶测试。这也就是说，实际路测时比较少见的意外事故，在线上测试中也可以高效、安全地完成。同时，TAD Sim内置的高精度地图可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的闭环仿真验证；可以完成阴晴雨雪各种天气、光照的模拟，大大提高自动驾驶测试效率。 TAD Sim多天气多时段仿真 模拟仿真+实地路测双轮推动，中国市场或成自动驾驶技术研发沃土 随着自动驾驶业务的不断推进，当前，仿真测试已经成为大多数企业研发自动驾驶系统的刚性需求，比如业内熟知的以色列自动驾驶仿真平台开发商Cognata就早已与奥迪进行合作，为奥迪研发自动驾驶汽车模拟测试软件。 同时在我国，不少智能网联测试基地在也在积极采用"模拟仿真+实际路测"的模式推动自动驾驶技术落地，比较有代表性的就是位于湖南的国家智能网联汽车（长沙）测试区。该测试区不仅将自动驾驶仿真实验室作为发展的重点之一，还与 "游戏大触"腾讯的自动驾驶团队强强联手。双方合作的湖南省"智能网联汽车仿真实验室"项目，基于高精度地图和模拟仿真技术，能够对测试区的地理全貌进行数字化建模，实现在仿真环境下进行安全、高效的智能汽车实验。 腾讯高精度地图 据专业人士预计，未来5年仿真软件与测试的国际市场总规模约在百亿美元左右，适用于自动驾驶系统的仿真技术将会被大规模地应用于汽车产品的研发流程当中。众多国际车企都将中国市场作为战略发展的重点，我国的丰富的地理和环境基础，加之复杂的交通状况，为自动驾驶技术的研发和测试提供了丰富的学习资源。国内外车企也纷纷开展与腾讯等本土自动驾驶技术团队、各地智能网联测试基地的深度合作，在国家政策、技术助推和企业投入的多方合力之下，我国的自动驾驶将迎来可观的发展。 本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

“新基建”助推自动驾驶进入快车道 腾讯等科技企业加大投入

2020年，“新基建”成为了全民关注的焦点。据统计，截止到3月1日，全国有13个省市发布了2020年重点项目投资计划清单，涉及新基建总投资金额约为34万亿。包括5G基建、充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等在内的七大板块，涵盖了交通出行、工业生产、民生保障、通信等方方面面。

新基建七大领域

自动驾驶进入快车道

与传统“铁公基”相比，“新基建”带有浓重的产业互联网基因，强调运用许多已经存在的尖端科技、技术去对传统的产业进行改造升级，是一个“并入式”的发展过程。从这个角度上来说，中国众多科技企业多年来的技术积累，为“新基建”的开展奠定了基础。

以 “新基建”七大板块之一的人工智能为例，自动驾驶集成了人工智能几乎所有技术类型，可以说是AI技术的皇冠。其发展应用涉及到从底层硬件到AI技术和平台等多个方面，包括芯片、传感器、计算机视觉、云平台、大数据服务等技术板块，涵盖环境感知、决策、高精地图与定位、车联网V2X、决策控制、测试与验证等复杂细分产业链。

腾讯自动驾驶汽车路试

每一次的工业革命，都是从能源、交通、信息这三大领域推动。随着国家对新能源产业发展的大力支持、大带宽、低延时的5G通信网络普及、以及智慧化的道路建设，自动驾驶将进入发展快车道。

科技企业加大自动驾驶领域技术投入

过去几年，为实现自动驾驶的商业化落地，以腾讯为代表的众多科技企业投入了大量的资源，为自动驾驶迎接“新基建”时代储备了充足的技术资本。

1、高精度地图覆盖全国高速、快速路

以高精度地图为例，它能为车辆提供精准的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，对于L4级以上的自动驾驶汽车来说，高精度地图是必要条件。

我国拥有高精度地图生产资质的企业屈指可数，腾讯就是其中之一。目前腾讯高精度地图团队已经完成了对全国重点城市快速路、高速路的高精度地图采集和数据生产，基于高精度地图的L4级自动驾驶汽车也开始了道路测试。

2、自动驾驶仿真技术落地应用

测试与验证，是自动驾驶技术落地的一大难点。绝对安全是人类对自动驾驶汽车的期望和要求，而行业普遍认为，要做到这一点，至少需要110亿英里的测试数据来对自动驾驶系统进行优化。这需要100辆汽车，以40km/h的速度，昼夜不停跑上500多年，对任何企业来说，都是一个难以企及的目标。

为了积累足够的测试数据，使用模拟仿真平台提升测试效率成为了行业的普遍选择。腾讯也利用强大的游戏引擎、工业级车辆动力学模型、三维重建等技术打造了自动驾驶模拟仿真系统TAD Sim。

上海博园路仿真效果对比

通过高精度、可扩展的模拟仿真技术，腾讯自动驾驶模拟仿真平台可以依据具体需求构建出一个无限趋近真实世界的场景，不仅可以满足不断迭代的测试需求，还可以提高自动驾驶研发效率。在场景型云仿真之外，腾讯还打造了虚拟城市型云仿真，让自动驾驶车辆在虚拟环境中持续的运行，并支持大规模并行加速，提升测试效率，满足自动驾驶技术发展的验证需求。

目前，国家智能网联汽车“长沙”测试中心等自动驾驶测试验证机构，也在采用腾讯模拟仿真平台来探索测试验证的创新应用。

3、顺应时代 布局5G-V2X

V2X，是自动驾驶走向落地的另外一项关键技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。该项技术的作用在于打通车、路、人的闭环，实现车辆与外界的实时信息交互，以最大限度弥补单车智能的不足，保证自动驾驶汽车在极其复杂的交通环境中也能安全行驶。

V2X技术需要依赖5G带来的大宽带、低延时信息交互。在“新基建”中，5G建设也作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键，被列为重中之重。

在5G-V2X的运用方面，腾讯未来网络实验室在2019年5月，正式发布了5G车路协同开源平台，聚焦于基于边缘计算的车路协同领域，着力于解决终端设备普及率低、没有主流软件触达用户、道路设备缺乏有效连接、道路信息碎片化等行业痛点，推进智能网联汽车应用的快速落地。

结语：

一方面，新基建热潮给科技企业带来更多的发展机遇，另一方面，科技企业的创新探索也为新基建发力提供了基础。可以说，以腾讯为代表的科技企业，储备了大量的尖端技术，在“新基建”的助推、普及下，可以助力自动驾驶行业玩家实现快速发展，推动智慧交通系统的建设。

今后，伴随着“新基建”的全面铺开，自动驾驶产业链上下游都会迎来更大的发展空间，这样的良性循环，对以自动驾驶技术为代表的智慧交通系统的构建乃至整个社会的整体发展来说，都具有重要的意义。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

自动驾驶竞争迎来新赛点 腾讯借游戏技术突围虚拟仿真市场

2020年第一季度，全球自动驾驶企业融资高达35亿美元（约合人民币247亿元），同比增长了34.1%，其中大部分的资金流向了中、美两国。

资本的嗅觉往往是最敏锐的，融资规模连续两年缩水的自动驾驶行业重获资本加码，或许意味着困扰行业多年的自动驾驶落地难题即将得到破解。自动驾驶虚拟仿真技术作为破解这一难题的关键，自然也成为了行业玩家争夺的"新高地"。

自动驾驶行业竞争"新高地"

自动驾驶是人类期盼已久的尖端科技，美国自动驾驶道路测试的历史至少可以追溯到2010年，中国也在2018年就开始发放自动驾驶道路测试牌照。但迄今为止，自动驾驶技术依然没有实现大规模商用，如何保证自动驾驶汽车的行驶安全，始终是横在所有玩家面前的一条鸿沟。

行业有个公认的数据是，自动驾驶算法要想达到人类驾驶员的水平，需要的测试里程约等于在地球与太阳之间往返50余次（大约170亿公里），这期间产生的时间和金钱成本是难以估量的，而且许多极端的测试场景是可遇不可求的，要完全依靠实际路试来达成测试目标并不现实。

自动驾驶汽车实路测试

为了破解测试难题，虚拟仿真技术被广泛运用到自动驾驶测试中，通过三维重建，传感器模型、动力学模型等技术仿真还原现实世界的交通环境，让自动驾驶汽车进入仿真世界进行测试不但能轻松构建极端场景，还能有效降低测试风险，提升测试效率。

在众多自动驾驶头部企业已经完成了硬件和算法搭建情况下，虚拟仿真技术的价值被进一步放大，成为了自动驾驶行业竞争的"新高地"。

虚拟仿真平台商业化运用日益广泛

虚拟仿真技术之所以被重视，除了其独特的作用之外，还在于虚拟仿真是自动驾驶领域短期内最具商业变现潜力的业务。依据去年6月发布的《中国自动驾驶仿真技术研究报告》，自动驾驶仿真软件与测试预计将在5年内达到百亿美元的市场规模。

虚拟仿真服务的目标客户主要是众多有自动驾驶开发需求的传统汽车厂商、智能网联汽车测试区以及部分专注于自动驾驶算法开发的科技公司。而且在国际市场上，自动驾驶仿真技术的商业化应用已经比较普遍。

2018年奥迪与以色列仿真软件开发商Cognata合作，虚拟重建城市交通模型用于自动驾驶训练；丰田汽车也在今年与麻省理工学院人工智能实验室合作推出了一个新的自动驾驶仿真平台"VISTA"；日本一家专注于自动驾驶AI开发的公司VERTechs，运用著名的游戏引擎UE4,渲染出了效果极为逼真的虚拟城市AUTO City，被本国多家智能汽车测试场采用。

我国自动驾驶仿真技术相对起步较晚，但发展迅速，BATH四大互联网巨头都各自推出了自动驾驶仿真系统。国内许多车企和测试管理部门也开始逐步引用自动驾驶仿真技术来进行智能网联汽车的研发测试。

去年，国家智能网联汽车（长沙）测试区，规划建设"智能网联汽车仿真实验室"，采用腾讯高精度地图及自动驾驶虚拟仿真技术，对长沙测试区地理全貌进行数字化建模，能够实现精度小于3cm的三维重建，进而实现实际路测和仿真平台测试相结合的高效安全的智能汽车测试。不仅是长沙，目前我国已经规划建设的20余家国家级智能网联汽车测试区，大部分都在尝试逐步构建仿真测试能力。通过虚实结合的方式，提升测试场景的丰富性，高效安全的完成自动驾驶汽车感知、控制、决策全部模块算法的闭环仿真测试，高并发处理大规模复杂场景，提升测试验证各个环节的准确性和高效性。

腾讯高精地图图像

自动驾驶虚拟仿真系统应该具备哪些能力？

总体来说，从客户的角度出发，一套优秀的仿真系统，除了具备基本的场景几何还原、物理还原、逻辑还原能力之外，还应该具备以下几种能力。

首先，有效利用路采数据构建场景，拓展场景的丰富性；其次，实现算法本地调试+云端快速验证；再次，一套系统满足感知、决策、控制全算法闭环及单一算法开环的使用需求，同时保证所有算法在系统内的仿真一致性；最后，一套系统满足MIL（模型在环）、SIL（软件在环）、HIL（硬件在环）、VIL（车辆在环）全流程验证。

实现以上几点，需要虚拟仿真平台开发商有出色的场景建模、传感器建模、3D物理引擎、场景引擎等技术，同时有强大的云能力支持。熟悉游戏开发的人会发现，这些技术在游戏领域同样被广泛运用，而事实上自动驾驶虚拟仿真平台就宛如一部大型的RPG游戏，所不同的是，这个游戏中的主角是自动驾驶算法。

谈及云服务以及游戏技术，腾讯算是国内的头部玩家，同时腾讯从2016年布局自动驾驶以来，一直将虚拟仿真当作三大核心平台之一，并于2017年推出了自主研发的自动驾驶虚拟仿真系统TAD Sim。

这套系统和集成了工业级的车辆动力学模型、专业的游戏引擎、三维重建和虚实一体的交通流技术，具备一套系统满足全栈算法的使用需求的能力；可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的仿真实验。

腾讯出色的游戏渲染技术，使得TAD Sim的三维场景仿真以及传感器仿真具有良好的真实度和精准度。同时场景引擎，可以利用大量路采数据训练交通流AI，生成真实度高、交互性强的交通场景，进行闭环仿真，提高路采数据的利用率。

腾讯TAD Sim仿真场景

另外，借助腾讯云的能力，TAD Sim可以同时在本地和云端部署测试场景。其中云端部署包含了场景云仿真和虚拟城市云仿真两种形式，城市云仿真不断为场景云仿真补充场景库，用于强化自动驾驶算法，使其能在城市云仿真中运行的更好，两种方式相辅相成，将有效提升自动驾驶算法的研发、测试效率。

结语：

自动驾驶技术经过长时间的积累，已经走到了落地前夜，虚拟仿真是自动驾驶突破落地瓶颈的关键技术，更是短期内自动驾驶领域最具商业化潜力的技术，围绕自动驾驶虚拟仿真市场的竞争，将成为影响自动驾驶乃至整个交通行业未来格局的关键。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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