腾讯智慧出行行业应用案例集概要

一、产品定位与核心亮点

腾讯智慧出行是基于腾讯云底座，整合地图、云算力、AI、安全及企业微信生态，面向汽车行业提供的车云一体数字化解决方案集群。其核心技术属性与差异化卖点包括：

• 车云一体架构：打通自动驾驶云、智驾地图、智能座舱与企业管理，实现全链路数字化。
• 合规先行：基于智能汽车专有云，提供符合地理信息及数据安全法规的合规云解决方案。
• AI原生底座：依托高性能计算集群（HCC）、星脉网络及向量数据库，构建支持端到端大模型训练的智算底座。
• 生态连接：利用微信车载版、小程序车钥匙及企业微信，连接C端用户与B端企业运营。

二、产品应用场景

三、应用框架和功能介绍

1. 功能框架

• 自动驾驶云：提供高性能计算（HCC）、分布式存储（CFS Turbo）、向量数据库及TI-ONE一站式机器学习平台。
• 智驾地图：提供导航地图（SD）、高精地图（HD）及云化“活地图”（AD Map），支持要素级分钟级更新。
• 智能座舱：车载微信、发送到车、我的车钥匙（小程序）、全双工语音助手、3D数智人。
• 企业协同与安全：腾讯会议（含Rooms）、CODING DevOps、腾讯安全（SOC/NDR、风控引擎、sysAuditor）。

2. 硬核指标

• 网络性能：星脉网络提供3.2T超高通信带宽；高性能计算集群（HCC）千卡线性扩展比最高达98%；vRDMA方案提供200Gbps带宽。
• 存储性能：CFS Turbo提供TB级吞吐，千万级IOPS；支持10亿+文件规模下10W QPS访问效率。
• 训练效率：大模型训练中网络通信占比低至6%（业界约10%）；基于CFS Turbo元数据引擎，1秒完成千万级文件检索。
• 成本优化：智能分层技术节省80%存储成本；某案例显示总存储成本降低40%，计算资源节约33%。
• 业务指标：车载微信“发送到车”实现50%以上服务激活率，10%日活率；一汽丰田智能客服拦截率从37%提升至84%。

3. 产品优势

• 高性能算力：具备万卡级超大规模算力集群（H20 GPU），支持RDMA/vRDMA多网络方案。
• 极致弹性的云原生：TKE Serverless支持秒级拉起数千核容器，算力池可弹性扩展至百万规模。
• 数据湖与存算分离：支持Steaming Iceberg方案，去除冗余组件，实现部分列更新与自动小文件合并。
• 地图轻量化：相比高精地图，导航地图覆盖范围更广、成本大幅降低，支持离线API训练及端到端模型。
• 合规适配：合规云支持数据托管与审计，业务改动小，支持RDMA多IP、数据注入等共创方案。
• 全链路安全：覆盖云（安全运营中心）、管（NDR/防火墙）、端（主机/容器安全）及业务（风控引擎）。
• 生态互通：支持企业微信账号同步、腾讯会议API对接业务系统、微信社交关系链集成（车钥匙分享）。
• 无代码开发：语音助手支持平台化无代码配置，加速车型适配与迭代。

4. 荣誉背书

• 信通院认证：腾讯态势感知平台（SOC）获评《可信云认证-安全运营中心能力检验证书》（来源：广汽案例）。
• 行业首创：博世成为全国首个应用自动驾驶专有云的中高阶智驾解决方案供应商（来源：博世案例）。
• 行业地位：文远知行（WeRide）是唯一同时拥有中国、阿联酋、新加坡、法国、美国五地自动驾驶牌照的科技企业（来源：文远知行案例）。

四、典型案例

1. 自动驾驶领域

博世 | 自动驾驶云，腾讯云向量数据库

• 背景：博世启动中高阶自动驾驶项目，需满足中国市场的合规性，同时面临数百PB存储和数千张GPU卡的成本压力。
• 解决方案：采用腾讯自动驾驶云、向量数据库及iOA/CAAS合规方案，构建数据闭环工具链。
• 成效：成为全国首个应用自动驾驶专有云的中高阶智驾供应商；构建行业领先的数据闭环工具链；大大降低TCO（总体拥有成本）。

蔚来 | 自动驾驶云

• 背景：蔚来全栈自研自动驾驶，面临数十PB至百PB存储需求、GPU/CPU弹性算力需求及跨云（公有云+IDC）数百G数据传输压力。
• 解决方案：基于腾讯云Steaming Iceberg方案实现存算分离，整合实时与离线链路。
• 成效：任务执行快近3小时，性能提升超30%；总存储成本降低约40%，计算资源节约33%；集群交付效率由月级别提升至分钟级。

蔚来 | 云原生分布式云

• 背景：基础设施混合分布（云、IDC、1200+充电站），面临架构复杂及高精地图业务的算力弹性需求。
• 解决方案：通过TKE Serverless和TDCC（分布式云中心）管理混合基础设施。
• 成效：纳管资源10万核（含50k CPU及数百张GPU）；算力池可扩充至百万规模；应用升级时间从小时缩至秒级；总成本优化40%。

元戎启行 | 腾讯地图

• 背景：行业内最早实践“端到端”路线，受限于高精地图昂贵、更新慢、覆盖少的难题，需实现量产落地。
• 解决方案：采用腾讯导航地图（SD），利用离线API训练模型，仅需道路方向、形状等基础信息实现点到点驾驶。
• 成效：打造业内首个仅用导航地图的高阶智驾量产方案（DeepRoute IO）；地图成本大幅降低；实现城区NOA率先落地。

文远知行 | 自动驾驶云，地图

• 背景：全球领先自动驾驶公司（五地牌照），面临市场竞争，需在最短时间内实现高阶智驾量产落地。
• 解决方案：采用腾讯SD地图及合规云方案，双方共创地图方案。
• 成效：腾讯云一周内完成平台部署与数据链路打通；SD地图上车大幅节省成本；加速开城计划与量产落地。

出行行业某客户 | 自动驾驶云

• 背景：Top自动驾驶公司，主攻端到端路线，要求基础设施“又快又省”，面临海量小文件OPS及极致时延挑战。
• 解决方案：采用腾讯云星星海服务器（H20 GPU）、星脉网络（3.2T带宽）、CFS Turbo高性能存储及TI-ONE平台。
• 成效：大模型训练网络通信占比低至6%（远低于业界10%）；智能分层节省80%存储成本。

出行行业某客户 | 腾讯地图

• 背景：端到端模型需理解道路拓扑，且开城需全国覆盖的成熟地图支持。
• 解决方案：定制轻量化地图AD Map，利用腾讯智驾云图实现要素级分钟级在线更新及云端多程建图。
• 成效：提供覆盖全国的全量路网数据；地图SDK支持多环境（x86/Linux/QNX）迅速应用；接口开放灵活。

2. 智能座舱领域

柳汽 | 智驾地图

• 背景：首个搭载NOA功能的车型项目，面临多供应商交付难、导航与高精地图（HD）及3D渲染联动难、高精定位复杂等挑战。
• 解决方案：提供一站式方案，包含座舱APK（车道级导航）、自驾域（RTK解算、EHP、ODD）、差分服务及融合定位。
• 成效：业内唯一提供从差分到高精定位的全链路方案；SD与HD数据同源生产，保证一致性；用户导航至辅助驾驶切换无缝衔接，降低座舱集成成本。

BMW | 车载微信

• 背景：需满足中国用户需求，面临Linux系统无微信版本、多品牌硬件差异、iDrive旋钮交互适配及严苛行车安全规范（无二维码）等挑战。
• 解决方案：从0-1打造公版Linux版车载微信，抽象通用可配置能力适配不同屏幕与物理控件（旋钮）。
• 成效：2023年完成Linux及Android全系搭建；实现标杆体验；沉淀的行车安全策略满足BMW严苛规范。

蔚来 | 发送到车

• 背景：旧版能力停维，需无感升级；旧版仅支持微信POI和QQ音乐，需扩展大众点评等场景；需支持多用户绑定车辆。
• 解决方案：批量迁移存量用户，统一消息类型为POI，通过混合ID实现多用户绑定。
• 成效：全系标配；服务激活率50%+，日活率10%，周活率30%，周活跃留存60%+；扩展了导航场景。

长安 | “我的车钥匙”微信小程序

• 背景：蓝牙钥匙解闭锁步骤繁琐；App借车门槛高（需下载、注册、加好友）。
• 解决方案：利用微信高活跃度构建蓝牙保活，融合多协议提升解锁率；利用微信社交链实现三步分享钥匙。
• 成效：目标自动解闭锁成功率提升至99%以上；节省借车人App下载、注册等6个步骤；提升新用户体验。

盟博科技 | 车载语音助手

• 背景：用户对多模态交互要求提升；首次交付成本高、周期长；传统OTA迭代需3-6个月，无法快速响应。
• 解决方案：提供全双工对话能力（记忆、跨域理解）；基于云端无代码配置平台；内核与UI分层定制。
• 成效：行业领先的自然交互体验；支持3D数智人形象定制；开放配置平台提高新车型交付效率；2023年有望落地奇瑞等主力车型。

嘀嗒 | 地图

• 背景：顺风车/出租车业务对路线预估要求高，标准地图服务无法定制，需结合自研算法优化。
• 解决方案：提供完整路网数据及定期更新，结合离线地图与在线SDK服务。
• 成效：通过自研算法计算合理路线，减少对外部依赖；提高派单、预估价格阶段的自主性与稳定性；更好支持顺风车特定场景。

3. 企业协同领域

吉利控股集团 | 腾讯会议

• 背景：全球化研发体系，面临线上线下会议割裂、10万员工覆盖成本高、跨企业协作难及与原企业微信打通需求。
• 解决方案：以企业微信为基座，采用腾讯会议企业版连接内外部（供应链、合作伙伴）。
• 成效：低成本覆盖全员；每月产生数百G云录制文件；连接500间线下视频会议室；API对接招聘、培训等系统。

4. 出海领域

某车企 | 出海

• 背景：
  • 新兵：要求东南亚市场3个月上线，半年售卖，传统方案慢。
  • 老兵：原用美资云，价格昂贵且面临地缘政治风险，缺乏原厂支持。
• 解决方案：通过海外TSP平台网络架构共创；利用曼谷节点快速响应；拉通JOOX/WeTV等本地生态；协助将友商云资源迁移至腾讯新加坡节点。
• 成效：快速建立出海车联服务；大量节约云成本；形成海外双云稳定架构，加强业务韧性。

5. 安全领域

万顺叫车 | 安全

• 背景：资产众多，攻击面大；Web漏洞与恶意流量多；黑灰产入侵营销活动风险高。
• 解决方案：部署主机/容器安全、WAF（AI+规则引擎）、云原生安全运营中心及全栈式风控引擎。
• 成效：云原生接入零部署、弹性扩容；自带全网威胁情报；基于腾讯20年风控实战沉淀，保障交易安全。

广汽 | SOC, NDR

• 背景：需建设覆盖多云、IDC的混合云态势感知平台，应对勒索病毒威胁及合规监管压力。
• 解决方案：采用腾讯态势感知平台（多源日志接入、SOAR、UEBA）及云防火墙（无Agent流量采集）。
• 成效：腾讯云防火墙方案无需第二个agent，避免业务中断；节省一次性软件采购费及维保费；流量无需跨VPC，节省网络费用。

一汽丰田 | 安全, AI

• 背景：需守好网络安全底线，同时利用AI技术提升用户体验（智能客服）。
• 解决方案：构建云端融合数智化安全平台；接入腾讯大模型知识引擎用于智能客服。
• 成效：安全事件RTD（平均响应时间）≤2小时；支持数十个业务系统数据分类分级；智能客服月咨询量达17000条，拦截率从37%提升至84%（正确率73%）。

某合资车企 | 合规云

• 背景：涉及Geo数据存储合规，车联网业务对SLA敏感，要求原业务逻辑不修改。
• 解决方案：基于iOA、CAAS构建合规云，结合高性能存储（NVMe SSD/MEM）与向量数据库。
• 成效：业务平台基本不改造成完成合规部署；大大降低TCO；成为全国首个应用自动驾驶专有云的案例（关联博世案例）。

某车企 | 安全（系统审计、开发安全、云防护）

• 背景：
  • 集团1：车机系统多，需合规检查与风险评估。
  • 集团2：业务上线前修复成本高，需自动化管控。
  • 集团3：存量安全设备在云环境适应性差。
• 解决方案：
  • 组建联合实验室，使用sysAuditor进行嵌入式系统审计。
  • 在软件生命周期引入SCA等工具。
  • 构建云原生安全体系（云SOC、管威胁检测、端主机安全）。
• 成效：实现自动化效率提升及软件资产统一管理；避免潜在法律侵权；实现云、管、端一体化防护。

6. 云与基础设施领域

深蓝汽车 | 腾讯云CODING

• 背景：长安新能源业务爆发，面临需求变更频繁、团队协作效率低、研发流程不规范等痛点。
• 解决方案：建设CODING DevOps全生命周期管理平台，涵盖需求、代码、CI/CD、制品管理及DevSecOps延伸。
• 成效：解决代码管理混乱问题；实现需求全生命周期管理；构建9种制品管理；通过插槽能力实现审批合规自动化部署。

深蓝汽车 | Oceanus, EMR

• 背景：使用传统Lambda架构，面临PB级数据成本高、CPU利用率低、T+1时效差及Hbase运维难等问题。
• 解决方案：采用Oceanus实时计算、EMR大数据处理，结合存算分离与冷热数据分层。
• 成效：总存储成本降低约40%，计算资源节约33%；集群交付效率提升至分钟级；运维效率提升约50%。

能链 | 腾讯云容器服务

• 背景：业务快速增长，面临代码构建部署周期长、集群维护成本高、资源利用率低等挑战。
• 解决方案：利用腾讯云容器服务（TKE）实现镜像极速下载、智能运维及资源推荐。
• 成效：实现分钟级上线；支持pod原地升降配；通过智能推荐减少资源浪费，实现降本。

如祺出行 | 大数据

• 背景：微服务架构运维复杂，面临PB级日志、每秒百万级峰值写入及实时订单分析需求。
• 解决方案：采用ES（ELK）处理日志，EMR-HBase/Trino做离线分析，CDW-ClickHouse做实时数仓。
• 成效：支持PB级数据量、百万级峰值写入；订单分析端到端时延秒级；存储成本降低40%。

广汽 | EMR, Wedata, CKafka

• 背景：原私有云CDP平台扩容实效差、稳定性低，需快速搭建新大数据平台承载扩张业务。
• 解决方案：使用CKafka+Wedata+EMR+COS+TCHouse-C构建数据湖，通过Flink实时消费，Hive/Spark离线分析。
• 成效：3个月完成9PB存储、2万+核算力平台搭建；迁移700+工作流；通过机型优化实现整体成本最优。

蘑菇车联 | 腾讯云智算

• 背景：L4级自动驾驶全栈技术，需高FP32算力、高带宽RDMA集群及海量数据存储能力。
• 解决方案：采用高性能计算集群HCC（RDMA/vRDMA）、CFS Turbo高性能存储及TACO加速框架。
• 成效：训练速度提升30%+，成本下降50%；CFS Turbo使总存储成本降低60%+；1秒完成千万级文件检索，统计效率提升100倍。

某头部出行客户 | HCC

• 背景：需千卡级GPU训练集群，多机训练VPC网络损耗高，需高性价比方案。
• 解决方案：采用HCC产品搭配200Gbps vRDMA网络，基于EKS容器管理算力。
• 成效：在VPC基础上实现vRDMA，无额外硬件成本；相比VPC网络训练性能提升25%以上；支持10亿+文件规模下10W QPS访问。

某车企 | DMS上云

• 背景：经销商管理系统（DMS）为核心，需满足高SLA，采用混合云架构应对突发流量。
• 解决方案：利用腾讯云同城双活（跨AZ）、混合云部署及容器化改造。
• 成效：服务高可用性大幅提升；支持全生命周期数据备份；云原生架构实现计算资源灵活扩缩容。

某车企 | AI中台

• 背景：集团无统一AI平台，用户手册查找难，VDS维修设备手动操作不便。
• 解决方案：搭建AI中台（数据、开发、模型中心）；搭建智能机器人对话平台；实现VDS语音操控。
• 成效：实现模型一站式开发运维；提升用户体验；解放维修工人双手，提高维修效率，降低维修成本。

某车企 | 云（TCE全栈）

• 背景：智驾数据量巨大，基础网络要求高，开发技术栈混杂，运维压力大。
• 解决方案：输出TCE全栈产品（计算、网络、存储、PaaS），搭建COS专属VPCGW集群保障SLA，统一技术栈。
• 成效：全面支撑智驾数据闭环业务；重点业务与其他业务隔离；资源交付周期从“天”缩短至“分钟”级。