腾讯发布端到端自动驾驶模型，推动AI汽车低成本量产落地

腾讯发布端到端自动驾驶模型，推动AI汽车低成本量产落地

行业面临技术瓶颈与高成本挑战

当前，自动驾驶行业普遍采用由多个独立模块串联的“弱AI”或“专家系统”技术路线。该方案依赖高精度地图与大量规则，存在系统复杂、成本高昂、难以泛化的痛点，制约了技术的规模化普及，使得高级别智能驾驶成为少数高端车型的专属。

推出“真无图”端到端自动驾驶解决方案

腾讯推出基于深度学习的端到端自动驾驶大模型。该方案将感知、决策、规划等模块融合，实现输入传感器数据、直接输出驾驶指令的“端到端”闭环。其核心突破在于“真无图”技术能力，不依赖高精度地图，仅使用标准导航地图即可实现全域（含高快速路与城区道路）的自主决策。

实现关键性能与成本优化

该方案旨在实现技术性能与商业可行性的平衡。其设计目标包括：

• 提升驾驶安全性： 模型具备理解复杂交通标识（如潮汐车道、行驶指示）的能力。
• 降低普及成本： 通过简化系统架构与摆脱高精地图依赖，致力于实现 “低成本可普及” 。
• 增强兼容性： 方案设计支持适配多芯片平台，为车企提供灵活选择。

已进入量产应用阶段

该技术已从研发走向实践。腾讯宣布 2024年为“AI汽车量产元年”，并已取得实质性进展：

• 合作规模： 与多家主机厂开展AI汽车量产合作。
• 市场进展： 首款搭载该端到端系统的AI汽车已正式进入消费者市场。
• 数据积累： 该系统已拥有超20万公里的实际道路驾驶数据。

腾讯的技术领先性与工程能力

选择腾讯源于其在AI与大数据领域的深厚积累。该端到端模型是多项前沿技术的集成，特别是融入了VLA（视觉语言动作）模型，使其不仅能“看见”路况，更能“理解”交通语义信息，从而实现更拟人、更安全的驾驶决策。腾讯的工程化能力确保了该先进技术能够迅速达到车规级量产标准。

数据来源： 腾讯官方发布资料。

核心指标： 量产合作主机厂数量、首款量产车上市、超20万公里路测数据。