在腾讯近期举办的2025 TIME DAY·智慧出行技术开放日上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，详细阐述了AI技术在推动汽车智能化进程中的三大核心支柱：高性能算力、精准数据闭环以及快速迭代的AI模型。
汤道生指出，AI基础设施层面的革新，特别是“端到端”架构的广泛应用，显著提升了智能辅助驾驶系统的研发效率。这一变化导致所需处理的数据量激增，是过去的十倍之多，从而对算力提出了更高要求。为此，腾讯推出了算存网数一体化的智能计算平台，该平台不仅支持高性能的训练与推理，还通过腾讯云智能汽车云实现了3.2Tbps的高带宽和三倍的计算性能提升，训练速度相较于行业主流框架快了整整两倍。
汤道生进一步介绍，腾讯云为车企提供了一套全面的解决方案，不仅基于强大的算力调度系统，实现了每张计算卡的效能最大化，混合算力集群的利用率更是高达98.4%。通过训推加速套件，腾讯云还成功将推理场景中GPU的利用率提升了60%。
在AI开发平台层面，腾讯提供了一站式服务，涵盖数据管理、模型训练、精调以及部署。其中，内置的Angel训练框架使性能提升了30%。该平台还整合了智能驾驶领域的开源模型和工具链，加速了AI模型的落地应用。
腾讯在场景化应用方面同样表现出色，推出了“腾讯混元+DeepSeek”双引擎，这一组合能够灵活满足车企的多样化需求，并提供丰富的AI工具，助力车企在研发、生产、销售、服务等多个领域实现提质增效。例如，在研发生产领域，腾讯云代码助手凭借深度思考能力，在代码补全、诊断、测试等任务上的准确率提升了30%；在销售获客领域，腾讯企点基于大模型推出的“线索精益产品”，则帮助车企精准识别高质量销售线索，提供跟进建议，并优化广告投放策略。
腾讯还将社交、娱乐等服务生态与AI智能体能力深度结合，打造出了更具智能体验的座舱服务。其中，智能座舱端侧大模型基于混元2B小参数模型，结合行业知识进行精调，实现了本地RAG（检索增强生成）的秒级响应，大幅提升了交互的精准度。
对于车企在跨国发展过程中面临的挑战，如IT设施的本地化搭建、产品的本土化适配以及跨国团队的沟通与协作，腾讯也提供了全面的数字化支持。截至目前，腾讯已为30多家车企和出行科技公司提供了海外云服务。
腾讯智慧出行副总裁钟学丹表示：“汽车产业正全面进入深度应用AI大模型的阶段。腾讯希望通过其全栈AI能力，助力汽车行业像用水用电一样便捷地‘用好’AI工具，打造‘好用’的AI应用。”
腾讯在汽车云服务市场保持着领先优势，其以“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略，在AI基础能力层、AI开发与应用平台层、AI场景化应用层进行了全面布局。汤道生强调：“我们始终坚持不造车的定位，但会全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。”
截至目前，腾讯智慧出行已服务了100多家车企和出行科技公司，其汽车公有云的增速位居行业第一，是市场平均增速的两倍，腾讯座舱解决方案的搭载量也超过了1500万辆车。
