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腾讯廖绍尧:如何加速行业迭代?
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盖世汽车讯 9 月 15 日,在盖世汽车具身感知融合与多模态大模型创新研讨会上,腾讯智慧出行解决方案总监廖绍尧,分享了腾讯在具身智能领域的云厂商定位。

图片来源:盖世汽车

智能驾驶真正形成行业共识,并非源于酷炫 Demo 或车厂发布会,而是每周固定发版、每月统计开城数量,全行业以统一尺度衡量进展。

以智能驾驶为参照,机器人领域的 " 开城时刻 " 尚未到来。当前,机器人本体、模型、芯片、云厂商与生态伙伴共同入场,具身智能已从趋势变为不可逆共识,但共识之外仍有多道坎,首要为数据差距,物理、遥操、仿真等采集方式各有不完美,需工程手段组合。

弥补数据差距,核心在于让设备规模起来,采集数据快速进入下一轮训练,模型能力再反哺设备。这个循环要转得快,需要云厂商提供弹性算力、数据闭环工具和模型训练平台。

腾讯的定位,就是加速行业迭代。

采集端,本体通过 SDK 与云端建立通道,依托全国节点与抗弱网能力回传数据。训练端,腾讯提供潮汐算力,夜间错峰,并以大卡小卡、显存型与算力密集型混合构建千卡集群。仿真端,腾讯将英伟达相关典型仿真场景做成默认镜像,一键拉起,通过浏览器访问云端仿真,并结合机器学习平台完成训练。部署端,云边端一体,将轻量算力任务就近下发,降低时延和网络成本。

生态层面,腾讯机器人实验室平台开放免费工具链和软件,帮助本体厂商快速验证垂类场景。

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