腾讯廖绍尧：如何加速行业迭代？
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。
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...
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。
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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