重构百PB级多模态数据闭环：从智能驾驶到具身智能的量产化落地路径

分享专家：费玉霞 | 腾讯智慧出行解决方案总经理

数据来源：腾讯全球数字生态大会《从智能驾驶到具身智能》主题演讲

应对百PB级多模态数据激增与长周期迭代瓶颈

随着Physical AI（物理人工智能）从智能驾驶向具身智能（如工业、医疗、教育、商业服务机器人）演进，产业面临规模化落地的奇点，企业底层研发与数据运维正遭遇严重的战略困境与成本瓶颈：

• 研发落地路径过长： 具身智能涉及100+关键组件，系统级研发周期通常超过3年，且研发与运营存在断层，导致单次模型迭代周期长达2个月以上。
• 海量数据管理失控： 业务每年产生高达 100PB 的数据量，涵盖 10+ 种数据模态。在复杂的数据飞轮中，企业面临四大治理痛点：全局治理难（资产权限不清）、多模态保存与处理割裂、成本控制难（数据处理耗费50%人力，存储重复率超过30%）、以及端到端数据与模型衔接断裂。

部署“车云一体”架构与模块化数据开放平台

针对高复杂度的数据闭环需求，腾讯云提供基于AI Infra底层设施的系统性解决方案，打通端云协同与开发工具链：

• 构建“车云一体”闭环体系： 端侧实现定向数据采集与脱敏合规传输；云侧依托腾讯云AI Infra提供低延迟网络（100Tbps+带宽储备、TRRO端到端时延<100ms）、多模态数据管理与高性能训练仿真。
• 部署模块化智能数据平台： 建立统一数据目录（TCCatalog）实现端到端数据血缘追踪，结合多模态数据湖（TCLance）进行混合查询，并通过分布式调度框架（TCRay）实现异构算力智能调度。
• 发布TAIROS具身智能开放平台： 以模型为核心，提供即插即用的工具链（集成NVIDIA Isaac Sim）。覆盖感知、规划及感知行动联合模型，提供3DGS场景重建与实时模型验证能力。

释放数据挖掘潜能与大幅削减底层IT成本

通过引入创新的数据产品和底层优化，企业在数据标注、检索及计算存储等核心业务指标上实现了量化的投资回报：

• 核心指标一：基础设施降本增效大幅度提升 依托腾讯智能数据平台的模块化能力，企业级数据流转效率发生质变：数据发现时间缩短90%，同时底层资源消耗大幅缩减，实现存储成本降低50%，计算成本降低75%。
• 核心指标二：AI数据标注与检索精度飞跃 地图数据服务通过自动化流程，使自动化标注效率提升10倍，标注成本降低90%。在高效数据挖掘方面，数据万象服务基于视觉-语言大模型，实现了所有媒体类型的多模态检索，准召率可达95%。
• 核心指标三：向量数据库突破性能极限 作为大模型核心支撑的向量数据库，性能比行业平均水平提高1.5倍以上，向量检索效率提升10倍以上。其单实例性能达到 500万QPS，单个索引支持高达 1000亿（100B） 的数据规模。

驱动具身智能多模态交互与仿真验证落地

基于上述技术底座，具身智能已在实际场景中完成从“感知”到“认知”的业务落地，并赋能广泛的机器人生态合作伙伴：

• 服务机器人多模态认知（钛螺丝）： 机器人在复杂办公与商业环境中，成功实现了自我认知、环境认知与多模态交互的闭环操作。
• 端云一体化智能导盲犬（小梦）： 针对先天性失明人群，提供基于云端协同的路径规划、实时定位与无障碍引导服务，完全替代传统盲杖。
• “现实-虚拟-现实”一体化仿真验证： 打造端到端仿真平台，通过采集真实场景并在虚拟环境中重建（3DGS场景重建、资产编辑），完成仿真环境评测后，再反哺至真实场地运行，形成无缝映射。
• 广泛赋能行业生态： 平台能力已支持越疆科技、乐聚机器人、擎朗智能、宇树科技、达闼、众擎机器人、智元机器人、普渡科技等行业头部企业的搬运、装配、巡检等机器人的应用落地。

构筑合规稳定与标准领先的技术底座

选择腾讯云不仅在于全链路的计算性能，更在于其具备支撑自动驾驶及大规模AI量产的高安全确定性与行业标准话语权：

• 标准制定者与性能标杆： 腾讯云是业内第一家通过中国信通院向量数据库标准测试的公司，证明了其在底层AI数据引擎上的技术绝对领先优势。
• 业内独家智能驾驶双专区架构： 设立华北、华东2个专区及5个可用区。采用专属机房和云平台与互联网物理隔离，实现公有云“同根、同源、同架构”，保障高性能与快速迭代。
• 全链路金融级数据安全： 获得国家网络安全等级保护三级认证，并提供海量物联网消息队列（千万级并发）、边缘安全加速（3200+节点）以及KMS金融级别加密体系，全面保障车端脱敏与地信数据降密的合规诉求。