对话腾讯自动驾驶总司理苏奎峰：数字孪生与 AIGC 团结，如何加快自动驾驶落地？| REAL大会

界面新闻记者 | 李彪

AI大模子可以从无到有地出产各类数据后，缔造出的海量数据该怎么用成了新问题。

10月26日，在由界面新闻主办的2023 REAL科技大会上，腾讯数字孪出产物部/自动驾驶业务总司理苏奎峰颁发了《数字孪生与生成式AI的闭环迭代进化》主题演讲。

苏奎峰认为外界对付数字孪生代价的领略存在诸多误区，数字孪生的真正代价在于可视、可算与可用。可视在于提供一个交互方法，假如一个孪生系统没有做到可视化，那么它将是失败的；可算即将物理世界模子化和参数化，以及时数据驱动和推演，再将虚实场景叠加在一起，最后得到更强和更大局限的计较模子，且这个计较模子可以凭据设计者的需求随时编辑。可用表此刻提供陶醉式、游戏化的交互体验，使得其在现实世界中可以无障碍利用，

他通过实际应用场景表明白数字孪生的代价。一辆货车送货，技能团队可以将装载、卸载、运输这些现实场景通过数字孪生建成数字世界。这个三维虚拟“世界”不只要在视觉上做到了对物流世界的仿真还原，还必需可编辑的，比方改变车流偏向、情况路况。

以他所认真的自动驾驶业务为例，自动驾驶行业当前最大的一个痛点就是缺数据。假如将数字孪生应用在自动驾驶的仿真系统中，一旦这套系统把握了编辑本领，就可以凭据开拓者的需求举办二次开拓设计。同时，还能通过这些可编辑数据再加上本来的传感器收罗数据，便可以凭据高质量的数据来练习AI大模子。大模子又可以生成完善自动驾驶成果需要的更多测试场景。

演讲竣事后，抖客教程网，苏奎峰接管了界面新闻记者的专访，谈了他思考数字孪生应用于自动驾驶的改变，及腾讯对付自动驾驶的投入计谋，以下为专访内容（有删改）：

界面新闻：大模子可以生成提供大量高质量、布局化的数据，这些AI生成数据可以或许办理自动驾驶缺数据的近况吗，通过这种方法与传感器捕获数据对比有哪些差异？

苏奎峰：首先需要强调的是，现实数据必然是需要的，完全靠虚拟的数据必定不行能。

自动驾驶今朝在数据上主要降服三个问题。第一个是数据效率；第二个就是极度状况数据（现实中无法复现测试）；第三个是样本平衡问题，假如某一类样本数据多，某一类样本数据少，也会影响最后的表示。

我们的办理方案就是通过数字孪生和 AIGC 团结。这种方案并不是完全离开了传感器，而是通过传感器收罗到了真实数据，收罗完成数据，再通过数字孪生技能建模，相当于将一辆车行驶的现实场景重建成数字场景，而且我们还可以凭据需求编辑这个三维的虚拟场景，做到了可视、可算和可用。

这套方案执行下来，第一，传感器的数据保障了真实性；第二，数字孪生成立的场景又是可以编辑的，可凭据自动驾驶测试的需求举办二次开拓设计；第三，假如编辑效率低，还能通过这些可编辑数据再加上本来的传感器收罗数据， 练习出一个大模子。

我们今朝在这上面所做的事情，于根基算法上已有了雏形，此刻开始验证一致性。

界面新闻：对付技能验证一致性后的落地利用，你有奈何的预期？

苏奎峰：很快，或者一年之后我们再见就可以接头落地结果。

界面新闻：腾讯的自动驾驶业务此刻附属于数字孪出产物部，从公司计谋角度，这代表了奈何的成长蹊径？

苏奎峰：我们思考自动驾驶是一项复合技能，它包括了人工智能的很多底层技能，比方感知、建模、决定筹划。

自动驾驶的焦点竞争力在于数据要素和计较资源的低本钱获取和高效操作。对数据举办高效收集和操作，是整个自动驾驶技能迭代的要害点。数字孪生的虚拟仿真技能有助于加快自动驾驶的落地应用，且在处事于自动驾驶的同时，又拓展了自身的应用界线，比方伶俐都市、家产数字化等等。

其实无论自动驾驶照旧数字孪生，甚至于此刻的 AIGC，我们此刻的这个团队都有储蓄，随时做迁移，以包围自动驾驶的技能需要。

界面新闻：在自动驾驶业务规模，腾讯今朝的打算仍然是给车打造东西吗？

苏奎峰：是的，腾讯做自动驾驶的定位就是数字化助手，这也和腾讯在财富互联网中的脚色定位一致。

我们内部一开始也思考过造车与做Robotaxi类的自动驾驶算法提供商两条蹊径，但很快就被反对掉了。不造车，是因为它涉及出产制造规模的专业问题，与腾讯的互联网公司基因不符。不做算法提供商是因为贸易模式，自动驾驶最终落地后的贸易模子能不能创立，我们对此暗示猜疑。

界面新闻：就BAT三家公司对自动驾驶的投入来说，腾讯怎么看各家近一两年来在这上面的调解？