腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生二零二五年上海举办车展的时候, 汽车领域中的巨头企业、新兴势力纷纷拿出自身的黑科技, 发誓要在这场属于行业顶级的盛大活动里吸引众多目光。而在汽车企业举办的看起来光彩照人的发布会之外, 一场围绕着汽车智能化未来的底层技术方面的较量也在不知不觉中开始了。上海车展期间, 腾讯举办了, 2025年智慧出行技术开放日, 此次与往年不同, 往年展示一些, 酷炫却不明所以的技术概念, 而这一次, 腾讯把, “全栈AI”实实在在地摆到了台前, 腾讯试图凭借, 覆盖基础设施、开发平台、终端应用的, 一整套AI能力体系, 为汽车智能化这场, 终局之战提供坚实的技术底座。这不只是腾讯智慧出行展现的能力, 更仿若一场针对未来产业格局的“技术宣言”。智能汽车成为产业拐点形成共识之际, 腾讯愿凭借云、图、大模型三位一体的能力体系, 于新一轮产业博弈里头成为赋能者, 成为基础设施提供者, 甚至成为新规则的制定者。从“上车”到“住车”腾讯的全栈AI布局逻辑首先得承认这一次腾讯的出手是成体系的。“全栈AI”并非是那种空洞的概念炒作, 它的背后存在着腾讯明确的战略布局, 以及与之相关的系统能力建设。此次腾讯所强调的三层架构, 其中一层对应基础设施, 也就是Infra, 还有一层对应开发平台, 不过这里开发平台括号里内容缺失, 另外一层对应应用场景, 这应用场景括号里内容也缺失 , 这三层架构几乎涵盖了汽车智能化转型的所有点滴环节 , 我们能够分别来进行查看。AI体系的“地基”是基础设施层Infra, 腾讯打造了国内规模最大的智能驾驶云专区, 其算力强大得能在短短四天内完成万亿参数大模型的训练, 而业内通常需要数周甚至更长时间, 另外, 腾讯云智算可使智能驾驶训练连续300小时不中断, 这也成了它敢提出“车云一体”战略的底气所在。平台那一层 , 更像是车企的 , 助力其技术发展的 , 可提供各种能力的 , 像是个技术赋能的 , 装满各种工具的箱子。钟学丹展开交流 , 详实阐述了平台层的内在逻辑: “我们于基础的Infra层 , 像算力 、存储以及网络 , 归属于基础的能力范畴。在这一层 , 我们凭借自身训练模型所积攒的丰富经验 , 去协助车企优化这些能力 等 , 像涵盖数据标注 、数据回溯这些方面 , 我们都会借助大模型 , 实施相应操作 , 以此助力数据提升效率或者提高质量。” 换种方式诉说 , 该平台并非单纯仅仅提供应用范围较广的工具 , 而是实质性地要实现给予车企: 拥有得以更低的使用门槛 , 能够更高效率地达成 AI能力的 , 可实现快速迭代以及精准落地的作用。关于应用层, 腾讯在座舱端侧搭建的大模型的确特别引发关注。该模型能把 AI 的能力从云的那边移往车载状况下的本地, 延迟还不到 0.3 秒, 呈现出你话语都没讲完, 那边回答就已经开始的态势针对此情况, 钟学丹很坦诚地讲: 端侧模型普及的节奏是由两个关键要素决定的, 一个要素是车端的算力, 另一个要素是模型与车端应用联合的程度我们公司和好多家车企处于合作状态, 然而车的量产以及普及所需的时光仍旧较为漫长, 原因在于哪怕是面向 2B 的小参数模型, 对于算力仍旧提出了一定需求。标点符号请依实际情况调整。首先, 腾讯把AI agent跟微信生态、地图生态深度地进行了融合, 其目的在于借助生态方面的优势, 从而为用户打造出真正流畅的智能体验, 并且, 腾讯甚至还期望用户能够逐渐适应那种“住在车里”的智能生态逻辑。其次, 这种逻辑并非是遥不可及的, 腾讯的座舱AI早就已经能够处理用户语音订咖啡、找路、规划行程等实际场景, 进而让“住车”时代距离我们更近一步。先是“上车”, 而后“住车”, 腾讯正尝试借全栈AI布局, 将汽车智能化由单纯的应用层, 渗透至每一个用户体验的细微之处, 促使AI切实变得“无感可用”, 如同水与电那般深入生活日常。大模型不是概念炒作而是车企的必选项跟前面两年那种概念上车的情况不一样, 今年的大模型好像的确是开始驶动车子了, 可不是仅仅停留在概念哦。行业之中, 越来越多的车企察觉到, 智能化并非可供选择之物, 乃是必须具备之要素, AI能力并非能增添分数的项目, 而是处于起跑阶段所不可或缺的条件。钟学丹于交流期间讲道, 自2023年引发以来, 汽车企业从云端接通大模型, 已然渐渐步入到跟座舱深度交融的时期。当下我们所发布的AI agent, 正是为了冲破车内应用界限, 提高用户感受。他列举事例表明, 现今存在车企, 其不仅仅局限于“制作一张如同放在桌面上的壁纸”, 还进而是把大型的模式应用在诸多不同层级方面, 像是用车载相关的用于服务的内容生成, 还要包含智能提醒, 以及语音交互等多方面的场景。与此同时, 将本地RAG技术跟小参数模型相互结合, 这也使得“大模型上车”由梦想变为现实。在此次发布的2B模型之上, 腾讯达成了端侧秒回推理, 相较于传统语音系统, 用户体验产生了质的飞越。需要看到的是, 智能座舱的AI agent不是一键上线的, 它是一个复杂的工程。这个工程涉及生态协同, 既需要底层算力以及模型进行优化, 还需要车企配合来打通应用生态。的确像是钟学丹吐露真言那样讲道, “针对端侧模型普及的速率而言, 其是受到车端所提供的算力以及车企系统生态相互对接时呈现出的节奏状况的限制的。”。这表明, 虽说AI被称作车企的“第二引擎”, 然而要开启它, 需得有一整套具备高效特性、低延迟特点以及强生态优势的技术与协作体系才行, 并且腾讯正尝试成为这一体系的中枢。从智能到出海“一朵云”撑起全球化野心相比于前些年那种仅仅只是谈论上车的情况, 腾讯在今年的时候, 重点出现了一个转变, 这个转变就是出海。在二零二四年的时候, 中国汽车出口的数量首次超越了日本, 进而成为了在全球范围里第一出口国家, 关于中国车企全球化进程正在加速这件事, 怎样前去建立所谓合法合规、可进行控制的海外信息技术基础设施, 这已然成为了其迈入全球市场也就是“走出去”的基础门槛。腾讯的应对是“一朵云全球通”。现时, 腾讯云于全球二十一个区域布置了五十六个可用区, 搭建起涵盖六大洲的算力网络。比亚迪在全球多个国度的业务系统, 正是凭借腾讯云节点运转接连一个月开启上万个场次跨国会议离不开腾讯会议的支撑以及十七种语言的翻译本领。钟学丹强调, 车企出海需用的云服务, 和游戏、视频领域全然不一样, 它对于数据合规的要求更高, 它对于系统定制化的要求更高, 它对于生态兼容性的要求更高。明显地, 腾讯所要去扮演的角色, 并非仅仅只是国内车企的那个“后勤部长”, 而且更是期望能够成为全球智能出行领域的数字化工具。然而, 理想是丰满的, 现实却是骨感的。当腾讯大张旗鼓地去布局全栈AI, 尝试凭借“车云一体”来引领智能汽车产业的未来之际, 它同样得直面一些极为棘手的挑战。必须首先面对的, 是产业主导权方面的问题。在过去的几年中, 存在以理想、问界、小鹏等作为代表的造车新势力, 它们持续深入开展其AI技术的自主研发工作, 已然呈现出了极为强大的技术独立性。这些造车新势力不再把满足依靠外部科技公司所提供的标准化产品作为目标, 而是更加趋向于借助自行研发的方式, 把AI能力稳稳地掌控在自身手中。钟学丹也十分坦率地表明: “我们跟车企的关系从本质上来说依旧是互补类型的合作。好多车企都具备了自主研发的能力, 我们身为技术助力的一方, 自然是期望车企能够越发强大。” 即便腾讯当下和车企的合作展现出良性的互补态势, 然而从长远角度来看, 车企自身人工智能技术能力的兴起, 毫无疑问会使腾讯在产业链里的话语权被削弱。车企与科技巨头之间那种微妙的竞争合作关系, 也许才算刚刚起始。此外, AI技术自身的局限性正暗暗地发酵。当下, AI模型普遍存有“幻觉”现象, 哪怕是经由精心优化的小参数模型, 也没法全然避免偶尔出现有误的回答。钟学丹直言: “AI模型的实质就是预测下一个token的概率问题, 没法做到百分之百的精确, 只能借助精调行业相关的数据, 引入知识库, 持续给予训练优化, 尽可能让模型出错的概率降低。”。但汽车行业和其他消费级场景不一样, AI“幻觉”产生的任何错误, 都有可能致使用户出现安全问题或者酿成严重的事故。技术与安全间这种矛盾, 在AI进一步深入汽车智能化进程中, 必然都会不断引起行业内外的争议以及担忧。更宏观的挑战, 源于市场现实的冷酷无情。当下, 中国汽车产业处于规模空前的“价格战”旋涡里, 车企面临残酷的降本增效压力, 每一分钱成本都要精打细算。腾讯虽强调自身AI能力能为车企提升效率、降低成本, 可在实际落地时, 真正说服预算紧缩的车企投入巨额成本部署AI生态, 并非易事。钟学丹亦认可表明, 车企相互之间围绕智驾“平权”展开的探讨内容背后, 实际上存在着算力的较量, 以及传感器成本方面的博弈角逐。真正要达成普及推广的目标, 成本的把控仍然是极具规模的巨大考验难题。从这样的一个角度予以观察审视, 腾讯所推行的全栈AI战略并非仅仅是单纯地提供技术这般简易, 而是在切实开展一场更为深远的价值观层面以及产业生态领域的说服战斗。腾讯尝试着给行业勾勒一番美好的智能汽车未来景象, 此时此刻必定会遭遇源自客户自主性提升、技术安全界限模糊以及市场极度残酷竞争的多种压力。这些挑战并非凭借一回技术发布、一场出色的大会就能够完全解决的, 而是要腾讯跟汽车企业长时间磨合, 一同应对技术、产业以及市场的复杂状况。何况, 智能汽车往后的走向, 向来不是单人能够演绎的戏码, 而是产业内部与外部众多势力之间, 关系盘根错节, 博弈持续加剧的生态共同获利之战。成为智能汽车时代的“水电公司”汤道生于此次演讲里头, 借由一句话来归纳腾讯的目标, 此句话乃, “我们并非去制造车辆, 不过是予以车企助力, 使其能够制造出质量优良的车, 并将车销售出去, 且能让车得到良好使用。”。具备聪明特性且富有理性的这一定位, 是一场更深层次的、名为“车云之争”的开场表述。腾讯全栈AI能力予以发布, 这发出了一个从功能赋能朝着底层重构转变的信号, 它表明未来智能汽车产业的各方博弈, 或许不是车机系统谁更具酷炫之感, 而是谁所拥有的“AI底座”更加稳固、更为通用、更具安全性。然而, 去冷静地进行观察, 在这样的情形下, 那一套全栈AI战略, 它真正能够行进的距离究竟有多远, 目前依旧是充满着不确定性的。腾讯的技术底座固然强大, 然而汽车产业链此刻正历经着深刻的变革。有越来越多的车企在加快自研的步伐, 力求能够将核心技术的主动权把控在手。在这个呈现出去平台化、着重自主可控态势的趋势里, 腾讯要怎样在“不充当车企老板”的状况下, 始终如一地维护自身于智能汽车领域的不可替代地位呢? 这是一个必须要长期予以解答回应的问题。一方面, 短期内, AI 大模型于安全性、可靠性方面存在的结构性难题, 依旧没办法完全跨越更为现实的是, 处于价格战阴影笼罩下的汽车行业, 正凭借最为冷酷无情的市场逻辑, 去检验每一项新技术的投入产出比例。腾讯对这一切是清楚的, 就如同腾讯智慧出行副总裁钟学丹讲的那样: “我们更多的其实是充当一个助力者的角色, 而真正拥有决定权的是车企。” 这句话传达出腾讯对汽车行业逻辑有着清醒的认识, 还隐含着某种必要的克制。未来的智能汽车界, 肯定不会单单归属于某一家科技公司。腾讯, 已然跨出了一大步。但要是成为不折不扣“水电供应公司”这般实质的角色, 它照样得历经更多艰难战斗, 花费更多的耐心。本文首发于钛媒体App作者李玉鹏