腾讯智驾云图：产品架构、核心能力与业务价值概览

一、 产品定位与核心亮点

腾讯智驾云图是由腾讯智慧出行依托腾讯地图推出的一款一站式数据解决方案。其核心技术属性在于提供云端配置的数据管理、多类型地图数据矩阵及全链路合规的数据闭环工具。

其商业差异化卖点在于全面覆盖数据合规获取、加工处理、多源融合、动态更新与场景应用环节，致力于帮助智驾企业以最高效率、低成本，获取与生产最丰富、最精准、最具现势性的动静态时空数据，助力智能驾驶系统实现更安全、更丝滑的体验。

二、 产品应用场景

• 目标受众：汽车企业（OEM）、Tier1（一级供应商）、自驾科技公司及出行服务生态公司。
• 典型使用场景与痛点解决：
  • 自驾算法训练场景：针对智驾企业缺乏完整数据生产工具及合规闭环体系的痛点，提供云图一体化合规能力，大幅缩短算法训练周期。
  • 智驾方案量产与OTA更新场景：针对整车地图数据包庞大、整包更新导致OTA压力巨大的痛点，提供云端配置的数据管理与地图要素级灵活更新能力。
  • 舱驾协同场景：针对座舱导航与自驾系统数据割裂的痛点，通过提供统一图层架构打通人驾与车驾体验。
  • 差异化自驾方案研发：针对单一地图数据无法满足复杂自动驾驶场景的痛点，提供多类型、多规格的动静态地图矩阵以支撑定制化研发。

三、 应用框架和功能介绍

功能框架

• 云图服务：提供多类型、多规格、多元化的地图数据服务矩阵，助力打造差异化自驾方案。
• 云图一体：打通从量产车数据收集汇集到腾讯合规云专区（数据分级分类存储、数据脱敏脱密、OEM合规云上业务流、数据底座）的全链路。支持OEM及腾讯可选的数据共享，赋能OEM AI训练及腾讯地图制图，助力打造自有数据闭环体系。
• 量产保障：构建自驾域“地图数据引擎”，连接数据要素（运营层、动态层、基础层）与辅助驾驶的感知、推理、规控模块。通过云端配置方式进行数据管理。
• 舱驾一体（UniMap）：构建包含运营图层、驾驶经验图层、ODD动态图层、更新要素图层、基础地图图层的统一底座，为人车共驾保驾护航。

硬核指标

• 数据规模底座：
  • 日均定位请求次数：1600亿+
  • 轨迹日里程：19亿+公里
  • 道路数据公里数：1300万+公里
  • 用户覆盖：10亿+
  • POI数据量（中国覆盖最广的地址服务）：8000万+
  • 地下停车场地图：5000个
• 网络与场景覆盖：
  • 实时路况覆盖城市：350城市+
  • 限行限号数据地级市覆盖率：100%（覆盖300城市+）
• 数据更新频率：
  • 天级/实时更新：POI数据、动静态ODD。
  • 周级/天级更新：经验数据、SD标精地图、HD Air轻图。
  • 季度级/月度级及天级更新：基础地图数据（季度级/月度级更新），HD高精地图。
• 数据引擎播发与发布：支持 Tile播发 和 Route播发 模式；支持地图要素级的灵活发布更新。
• 效能指标：完整的地图数据生产工具及全链路合规能力，助力自驾算法训练加速至少半年以上。

产品优势

• 全域海量鲜活数据：依托腾讯生态及广泛的业务覆盖，提供从POI到实时路况的高时效性路网全域覆盖数据。
• 繁荣的数据生态反哺：打通“人驾-地图-车驾”的数据与服务反哺闭环。深度融合腾讯内部生态（微信、QQ、王者荣耀等）与外部合作伙伴（快手、货拉拉、美团、京东、顺丰速运等）的多样化场景数据。
• 降低OTA压力：通过在云端配置的方式进行数据管理，实现按需、按要素更新，大幅减轻车载系统整包OTA升级的负担。
• 合规高效的数据闭环：拥有国内覆盖度最高的高精地图及资料数据，通过专有的“腾讯合规云专区”，安全合规地处理量产车回传数据（解析、匹配、重定位、敏感数据标注）。
• 极致的舱驾协同体验：在“人驾”端实现更真实（沉浸式体验）、更好用（停车/充电）、更清晰（车道级导航）；在“车驾”端实现更专业（SD+HD Air）、更开放（数据全域覆盖）、更鲜活（天级/实时更新）。
• 全面开放的合作模式：提供数据开放、能力开放、引擎开放三大开放服务，赋能客户打造差异化竞争优势。

荣誉背书与市场表现

• 市场地位：100+家公司首选，成为 40+ 汽车企业（OEM）、30+ 自驾科技公司和 20+ 出行服务生态公司的不二选择。
• 量产验证：量产保障体系已经在多个OEM和车型上实现量产。

四、 典型案例

(注：原文档以产业集群与生态全景方式展示业务成果，按原文最大信息量提取标准化叙事)

案例1： 某多个汽车企业（OEM）及量产车型

• 背景：车企在推进智能驾驶方案落地时，面临地图数据庞大带来的OTA更新压力，以及缺乏合规闭环工具导致自驾算法训练周期冗长的技术瓶颈。
• 解决方案：引入腾讯智驾云图的“云图一体”与“量产保障”模块。车企利用“腾讯合规云专区”进行数据分级分类存储与脱敏脱密，搭建云上业务流；在量产端，采用 Tile播发 和 Route播发 模式，通过云端配置管理进行地图要素级的灵活发布更新。
• 成效：有效减少OTA压力，助力该类车企的自驾算法训练加速至少半年以上，并成功在多款车型上实现量产。

案例2： 快手、货拉拉、美团、京东等出行/生活服务生态伙伴

• 背景：智驾地图产品需要极具现势性、全场景覆盖的动静态时空数据作为底层支撑。
• 解决方案：腾讯智驾云图通过“生态合作”模式，将地图系统与上述合作伙伴（含美团外卖、嘀嗒打车、顺丰快递、EMS邮政等）的业务场景深度绑定，建立“数据上报-地图处理-服务反哺车/人驾”的活水循环。
• 成效：通过繁荣的合作生态，为云图沉淀了庞大的鲜活数据资产，直接支撑了系统 1600亿+ 的日均定位请求次数与 19亿+ 公里的轨迹日里程，实现了限行限号数据地级市 100%覆盖。