大模型技术突破推动汽车产业进入深度应用AI阶段，但汽车行业在落地AI应用时面临数据工程和模型能力两大挑战。腾讯智慧出行副总裁钟学丹提出，通过三级加速策略，即构建更稳定、更敏捷、更好用的AI基础设施、平台和应用，可推动汽车智能化跃迁。
应用场景与数据工程挑战
汽车行业需解决企业数据资产转化为训练数据、海量车端感知和地图数据加速训练、以及基于场景精准理解接入AI能力以优化体验等问题。
模型能力挑战
行业需全面构建基础设施和工具链，并加速Post-Training、Test-Training模型优化。
腾讯AI工具箱解决方案
腾讯为汽车产业提供「好用」的AI工具箱，旨在像用水用电一样快速「用好」AI，满足快速迭代和灵活扩展需求，实现更主动、更智能的服务体验。
三级加速策略
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更快更稳定的AI Infra
- 自研软硬件能力算存网数一体的高性能智算底座，Gartner®生成式AI云基础设施领域新兴领导者象限中位列新兴领导者象限，亚太厂商第一。
- HCC高性能计算集群：故障恢复仅需5分钟，万亿参数大模型训练最快4天，训练加速30%，推理加速2.5倍，感知知训练系统性能提升25%，千卡单日故障数降至0.16（行业平均水平的三分之一），无中断智能驾驶大模型训练时长达300小时。
- 国内最大规模的智能驾驶专有云，业内唯一拥有四个云专区，支持高效跨区传输、异地备灾、弹性扩容。
- “一云多形态”部署模式适配汽车企业需求。
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更快更敏捷的AI Platform
- 开箱即用拥抱开源，帮助汽车行业拥抱最新模型能力。
- 腾讯云TI平台高效模型精调与部署，模型应用快人一步。
- 更懂汽车的智能客服：图文多模态、快速解决复杂问题，OCR文档解析准确率提升约30%，复杂公式解析成功率90%。
- 腾讯云大模型知识引擎：云、图结合，提供一站式训练加速，助力智能驾驶研发提效百万级量产车服务，支持客户数据共享共建和私有数据运营。
- 云、图一体全闭环智能驾驶数据服务体系，车云一体的数据闭环链路全面提效。
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更灵活更敏捷的AI Platform
- AI助理基于云端大模型深入理解用户诉求，结合微信生态主动服务。AI Agent+开放微信生态打造智能服务闭环。
- TAI智能座舱：服务常用常新，复杂操作自闭环，可对接车企大模型持续迭代，自动化执行，秒回且值得信赖。
- TAI智能座舱端侧大模型：场景理解边开边提醒，端云结合支持主动场景化服务。
AI Application应用案例
- TAI智能座舱端侧大模型首包延迟<0.3s，decode输出速度>30tokens/s，专业领域数据更精准。
- 腾讯地图智能出行新体验。
安全防护
围绕大模型生命周期制定安全防护策略，逐步积累大模型应用安全测试能力，与CSA云安全联盟共研评估方法，获WDTA世界数字技术学院授予“AI STR标准测试实验室”。
结论
腾讯通过提供「好用」的AI工具箱，为汽车行业加速全域智能升级，助力解决数据工程和模型能力挑战，推动智能化跃迁。
