L3级自动驾驶难落地？针对场景开发，发挥OTA价值是正解

当前，L2级自动驾驶技术已经实现大规模的商业化运用，进一步向上突破，实现L3及以上自动驾驶汽车落地，成为了行业共同努力的方向。但同时也有一些车企宣称直接跃过L3级别，投入L4级自动驾驶的研发和量产。

在自动驾驶领域，以腾讯为代表的软件和云服务提供方，对于量产落地的实现路径，有怎么样的投入和布局？日前，腾讯自动驾驶产品负责人王明明，分享了腾讯对自动驾驶落地应用的破局思路。

从需求出发让用户早日体验到自动驾驶的便利性

以用户的需求为出发点，提供场景化的自动驾驶服务，解决用户痛点，分场景、分需求逐步实现自动驾驶落地。

解决高速场景中的自动驾驶，就可以在很大程度上满足用户解放双手的需求。另外，高速和封闭的城市快速路，道路地面标识相对清晰，路况相对简单，可以成为自动驾驶落地应用的第一步。除了高速和快速路，泊车也是在目前道路条件下可以比较快速实现的辅助驾驶场景。从2019年开始，腾讯自动驾驶团队针对高速及泊车场景进行了产品化开发，并预计在今年下半年推出针对这两种场景的自动驾驶量产解决方案，以分场景、分需求的方式逐步推动自动驾驶功能的量产落地。

充分发挥腾讯的算法和云服务的优势，通过OTA让用户体验持续升级

腾讯认为，实现数据闭环是自动驾驶系统不断优化的关键。在车辆硬件条件满足、算力保证的基础之上，腾讯可以结合自身的软件能力和云服务的优势，通过数据回传，尤其是corner case的累积，实现算法的不断优化。经过OTA升级的方式更新软件，不断向用户开放更多自动驾驶能力，形成良性循环，为用户及车企合作伙伴带来持续的价值。

软件定义汽车，差异化创造价值

在数字化浪潮下，软件定义汽车的说法一再被提及，汽车电子软件爆炸式增长，随之而来的就是电子电气构架的变革。集中式架构取代传统的分布式架构，已经成为汽车电子电气架构公认的未来。

集中式架构是方向，但是真正实现用一个或几个 “大脑”来操控全车，面临着不少的挑战。硬件架构日趋相同，功能／体验的差异化更多通过软件的差异化实现。AI、大数据、云计算的发展，带来千人千面的定制化体验的潜力，使产品在硬件之外的增值变为可能。在这个过程中，腾讯希望聚焦自动驾驶软件，充分发挥自身的算法优势，提供模块化软件解决方案，做好数字化的工具箱，为合作伙伴提供助力。

新基建推动产业互联网发展腾讯自动驾驶驶入快车道

智慧出行领域，特别是自动驾驶产业链庞大且复杂，量产落地需要技术+政策+产业链共同驱动。腾讯一直在跟踪自动驾驶相关法规的进展，并力求在法规允许的范围内，为用户提供更好的产品体验。与此同时，腾讯也在积极推进法规建设。目前，腾讯正在与国家智能网联汽车 （长沙）测试区、北京智能车联创新中心等行业机构密切合作，提升自动驾驶汽车的测试效率，共同探索测试评价的配套升级。

自动驾驶和智能网联汽车领域将成为这一轮新基础建设加速的重点落地场景之一，腾讯自拥抱产业互联网以来，也早已布局了包含5G网络应用、车联网、自动驾驶等领域的智慧出行业务版图，连接丰富的出行服务生态，与政府部门、车企乃至整个汽车行业展开深入的合作，发挥自身的用户服务和生态连接能力，为智慧出行产业发展提供助力。

（来源：互联网）