从智能驾驶到具身智能

智能驾驶与具身智能解决方案

智能驾驶专区

• 安全与合规：提供2个智能驾驶专区（华北、华东各5个可用区），专属平台和机房，与互联网隔离，通过国家网络安全等级保护三级认证。
• 技术先进性：公有云同根、同源、同架构，高性能、易运维、快速迭代。
• 数据服务：地图数据以服务形式开放，加速算法研发；特色服务包括数据注入、HIL/域控托管、回灌网络集群。
• 数据挖掘：众源资料（Mark点云、路口栅格、道路栅格、高精采集图片、轨迹），高效数据挖掘；数据万象向量数据库支持高达1000亿数据规模，单个实例达500万QPS，跨模态检索准召率95%。

“车云一体”数据闭环方案

• 端云协同：端支持数据采集、脱敏、处理、合规传输；云提供完备数据产品和服务，提效流程，降低成本。
• 核心功能：车定向数据采集、数据加密、脱敏，地信数据降密，数据管理，训练/仿真数据存储，训练/推理加速，低延迟网络，高性能训练仿真，多模态数据管理，全链路安全合规。

具身智能规模化挑战与机遇

• 产业场景：工业、医疗领域率先突破，教育、商业服务场景快速扩张。
• 关键挑战：组件多（100+）、研发周期长（3年+）、数据闭环未打通、数据管理复杂、研发与运营断层、迭代周期长（2月+）、数据量巨大（100PB/年）、数据模态多（10+）。

腾讯TAIROS具身智能开放平台

• 核心工具：以模型为核心，即插即用，加速应用落地（搬运、装配、居家、陪伴、导盲、医疗、教育、巡检机器人）。
• 关键模块：腾讯云AI Infra预训练模型、开发管理平台、数据管理平台、仿真平台（NVIDIA Isaac Sim3DGS）。
• 特色功能：钛螺丝（感知到认知）、端云一体化智能导盲犬、端到端仿真平台（现实-虚拟-现实一体化）。

数据管理升级需求

• 四大挑战：数据存储重复率高（>30%）、数据处理人力耗费（50%）、数据资产“看不清”、权限策略“管不住”。
• 解决方案：腾讯智能数据平台模块化能力，支持数据收集、预处理、标注、合成、挖掘、模型训练、仿真验证，实现数据高效管理，成本降低50%-75%。

数据飞轮与产业链成熟

• 目标：AGI，量产先行，数据闭环驱动产业链成熟。
• 关键能力：物联网消息队列、千万级并发、KMS密钥管理、金融级加密、网络接入（100Tbps+）、边缘安全加速（3200+节点）、世界模型、物理数据推理与生成、多模态数据湖、算力弹性伸缩。

合作生态

• 广泛合作：围绕智能，在数据、工具、算法、芯片领域广泛合作，开放共赢。