腾讯智慧交通版图大公开,“We Transport”如何打造可进化的交通生命体?
雷锋网按:9月10日腾讯全球数字生态大会智慧交通专场上,腾讯从头到尾其实只讲了一件事:就是全面布局智慧交通。
一直以来,腾讯在交通层面的触手不算少,包括腾讯乘车码、自动驾驶、5G车路协同、智慧高速、智慧港口等,但如果说要在脑海中形成一个系统的布局,可能又会说不出个所以然。
所以,今天腾讯在大会上呈现的就是一个完整的城市智慧交通解决方案 “We Transport” ,具体而言是从 交通建设、管理、营运和服务 四个环节发力,助力建设“以人为中心”的未来交通。
简而言之,就是分享腾讯对未来交通的谋篇布局,包括对智慧交通的愿景、落地场景、技术能力、以及生态落地的规划。
“We Transport”业务版图包含哪些方面?
可以理解为,“We Transport”是腾讯在新基建背景下,关于智慧交通领域的技术能力、规划与愿景的集大成方案,同时也是一个中长期的规划。
腾讯智慧交通副总裁施雪松表示,交通领域一直都面临着需求跟供给之间的矛盾,路不够,车多,运力不够,人多,而这些痛点的解决本质上还是要“以人为中心”。所以他认为,未来交通将是以人为中心的,将车、路、云、网完美地融合在一起的交通生命体。
为此,腾讯提出了平台即孪生、数据即治理、智联即服务、生态即共创等未来交通四大理念。
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平台即孪生——通过实时的局部热点微观仿真、重点区域中观仿真、城市级网路宏观仿真,为决策者提供城市交通管理驾驶舱,提升对整体运行态势的感知、决策和指挥调度能力,更好地开展城市交通规划。
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数据即治理——对海量的政府交通数据和企业数据进行多源汇聚分析,可以帮助交通管理部分解决拥堵、物流效率低和道路安全三大难题,让交通治理从被动到主动,从信息化到智慧化。
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智联即服务——通过手机APP、车联网、车路协同等载体,基于云、边、端的技术架构,可以实现人车路的泛在连接和智慧协同,同时对外输出数据引擎、平台等能力,为政府、企业和个人提供普遍服务。
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生态即共创——以开放协同的理念携手合作伙伴,共同形成本地的交通新基建生态,拉动地方经济发展。
基于这样的未来交通理念,腾讯推出了“We Transport”的智慧交通解决方案。
所以在“We Transport”业务版图中,可以看到,腾讯在人、车、路、网、云的业务架构之上,将在交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务四个具体场景进行落地。
具体包括:
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创新交通建设 :将在智慧道路、交通大数据中心、智能网联先导区建设等主要场景,以交通新基建为核心,通过数字化手段,助力打造更好的交通软硬件基础设施。
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数字交通管理 :将在交通综合监控和指挥、交通安全管理与应急、综合智能缓堵整治等场景中持续发力,基于腾讯丰富的交通大数据生态,让用户出行更安全、更便捷;让货物运输更高效更经济。
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城市交通营运 :将在智慧园区,城市交通枢纽,公交、地铁等城市公共交通,航空、港口等城际交通,智慧停车等重要场景,输出针对性的解决方案,助力交通运营企业降本增效。
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交通出行服务 :基于MaaS等综合出行服务,让用户获得更好的出行体验。
这是一个贯穿智慧交通建设、管理、营运和服务的全链条应用场景落地。那么支撑腾讯在这些场景落地,需要哪些业务能力?
腾讯的答案是: 一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构” 。
施雪松认为,一个完整的交通解决方案必须要由数据驱动,面向未来城市级的智慧交通解决方案本身要有可进化、可学习的能力。
所以动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据,例如地理数据、出行数据、车联网数据、众包数据等;同时也包含了交通运输数据,比如信控数据、事故数据、视频数据、服务商数据等。
而在数据之上,更要有使用数据或者管理数据的能力,否则大数据的价值也无从发挥。
因此在数据底座和业务架构之间,腾讯提出了“5+5+3+3战略架构”, 即五大基础设施、五大核心引擎,三大能力平台和三大生态。 其中:
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五大基础设施包含:大数据、AI、腾讯云、5G和GIS(空间位置信息系统);
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五大核心引擎包含:V2X数据服务引擎、高精差分服务引擎、信息安全引擎、交通大数据引擎及城市级仿真引擎;
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三大能力平台包含:车路协同边缘计算平台,自动驾驶云平台及交通云控平台;
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三大泛在生态包含:内容生态、社交生态、服务生态;
施雪松表示,通过这个“5+5+3+3战略架构”,可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来,提供给各个城市或者地区使用。
总地来看,We Transport 可以基于动态数据底座所提供的大数据,和“5+5+3+3”的核心能力矩阵,针对政府建、管、营、服这几个应用场景,提供智慧交通层面的服务能力。
“We Transport”可落地性有多高?
以上的宏大布局,不难看出腾讯对智慧交通的野心。
腾讯副总裁钟翔平在接受媒体采访时也表示:这次We transport战略的发布,一方面可以看成腾讯从出行向交通领域的延伸,另一方面,也可以看成,腾讯对过去交通不同板块的产出的有机的规划,使其成为有机联系的交通版图。
但在智慧交通升级的过程中,一二线城市和三四线城市之间的道路交通水平并不一致,其智能化水平也高低不一,不同城市地区的差异比较大。
施雪松也告诉雷锋网新智驾,因为交通要解决的问题比较多,加上地区差异大,所以每个城市在决实际问题的轻重缓急上是存在差异的。
比如一些走得快的城市如长沙已经进入城市级的全局解决方案阶段,但与此同时,一些城市还面临着区域性的交通优化问题,如公交路线的优化、特殊车辆的管理等。但从总体进度来看,“当下全国基本上都还处于“试点”的状态。”
这种地区的差异也给城市智慧交通的解决方案带来了挑战。
对此,施雪松表示,“We Transport”方案中“5+5+3+3战略架构”可以看作一个引擎,具有一定的普适性,涵盖了未来智慧交通所需要的基础能力。
但同时,底层的动态数据底座也决定了“We Transport”方案具备了可扩展的能力,可以根据不同城市提供的数据进行不同的服务输出。“这个框架基本上能应对目前各个不同地区、不同城市、不同管理层次的需求。”施雪松如此说道。
“有的地方可能以智能网联为主,有的地方可能以交通云控为主,有的地方可能以自动驾驶为主,都有所侧重。但“5+5+3+3战略架构”基本上把面向未来交通智慧化升级所需要的基本能力都把统一规整起来了。”
那么在商业模式上,腾讯的智慧交通方案将由谁来买单?
施雪松在采访中表示,智慧交通本质上是 to B、to G以及to C 的业务,只是三者的比例不完全一样。
比如建设、管理层都是以政府为主导,以国家或地方的投入为主,属于to G业务;但在运营侧比如高速公路、园区、交通设施运维的运营,基本是政府在引导,企业在主导,属于to B业务;而服务侧主要是面向C端,商业模式上就可以有非常多样化的选择。
在C端的服务中,腾讯会充分利用自身的C端触达能力,如乘车码、小程序、腾讯车联等能力来让用户获得更好的体验,将这种体验的提升充分融入到已有的生态里,而不是单独再建一个独立的智慧交通APP。
腾讯全面布局智慧交通的优势是什么?
事实上,在智慧交通领域耕耘的玩家不在少数,包括百度、阿里等都在不同程度地参与到这个赛道。那么腾讯作为一个刚刚提出全局解决方案的玩家,优势何在?
在新智驾看来,腾讯在智慧交通上的优势有两方面: 一是其过去在智慧交通领域的积累;二是其“智慧交通共建者”策略的提出。
首先来看第一点,腾讯过去在智慧交通领域的积累。
施雪松告诉新智驾:事实上,腾讯的智慧交通基础能力已经构建了很多年,只不过这些能力原来分散在不同的实验室、事业部和产品部门。
比如在自动驾驶和车路协同领域,目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证;同时自动驾驶三大基础平台之一的虚拟仿真技术,也已经落地了国家智能网联汽车(长沙)测试区。
在城市公共交通领域,腾讯乘车码已覆盖北上广深等150多个城市,用户数已超过1.5亿;腾讯实时公交则是落地全国近70座城市。
此前,腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”,就助力地铁企业在数字化轨道交通、无人化运营管理、智能化运维控制、场景化应用服务等多个方面的智慧升级。
今年6月,腾讯还与西安交通局达成战略合作,共同构建西安公共交通领域的智慧大脑。
7月,腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”,推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。
这些项目的落地,都为腾讯的智慧交通方案的提出,积累了不少实战经验。
但同时新智驾认为,也是在这些落地中,腾讯看到了一个更加重要的能力,就是合作伙伴之间1+1>2的能力。
这也是为什么,腾讯在这次的专场论坛中,特地强调了自身“智慧交通共建者”的身份,并启动了 智慧交通生态合作伙伴计划 和发布 《腾讯未来交通白皮书》 的原因。
施雪松在采访中表示,未来在智慧交通的具体落地中,将会充分利用本地的开发资源,将腾讯的通用能力和标准能力输出给当地的生态伙伴。
因为生态合作伙伴往往已经在当地的交通行业深耕多年,非常了解当地交通的需求。通过生态本地化的方式,可以解决各个地区交通差异大、服务和需求不一的问题。
“而腾讯一定是只做我们有优势和擅长做的,可能更偏向云、数据、基于数据的基础设施、感知方面的一些核心算法等....在服务的提供这些方面我们是有优势的。”施雪松如此表示。
所以,在本次智慧交通论坛中,腾讯联合广州地铁、中国信科集团、上海公共交通卡公司、高新兴、海信、天安智联、金溢科技、世纪高通、镭神智能、海梁科技等交通产业合作伙伴,共同开启了智慧交通生态合作伙伴计划,共同打造未来交通生态圈,实现交通产业的生态协同。
正如腾讯副总裁钟翔平在接受媒体采访时所表示的那样:“出行产业需要拥抱信息产业,而信息产业也需要拥抱出行、交通这些行业,大家是互相拥抱的一个过程。”只有相互拥抱,最终的智慧交通才能指日可待。
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