9月8日，2023騰訊全球數字生態大會智慧交通專場在深圳舉行。騰訊智慧交通副總裁李學朝發表了題為《從地圖到孿生，時空計算能力推動交通產業實踐》的主題演講。

騰訊智慧交通副總裁李學朝

隨著科技創新成為交通產業發展的主要驅動力量，交通領域數字化水平正在不斷提升，行業正在以智能化為目標為持續改造基礎設施。為加快交通行業智能化轉型升級，騰訊智慧交通提出了AI驅動下的雙輪架構作為數字交通的通用技術底座。在這一底座中，騰訊地圖與數字孿生共同構成了強大的時空計算能力，為智慧交通建設開辟了新的路徑。

李學朝認為，交通是典型的動靜結合的場景，時空計算解決的是動靜一體化的深度數據融合和計算，只有把動態數據和靜態數據深度融合，進行計算，才能讓智慧交通真正智慧起來，也才能把自學習、自進化融入進來，讓交通成為一個生命體。

李學朝表示，騰訊已經通過深度整合騰訊地圖與騰訊數字孿生產品，構建起了包括數據產線、融合感知、LBS大數據、逼真渲染、空間計算、仿真推演及地圖開放平臺七大能力，具備完善、高效、動靜一體特征的時空計算引擎。

李學朝強調，該引擎已在交通領域多類場景中落地實踐，打造了多個標桿案例。未來，騰訊將充分利用地圖和數字孿生領域的技術成果，與行業生態伙伴共生共贏，助力交通運輸行業的數字化轉型與高質量發展。

以下是李學朝的演講全文：

大家上午好，我是騰訊李學朝。今天跟大家分享的主題是時空計算。騰訊智慧交通最主要的有一個OS+孿生的雙輪驅動，在這個過程中又構建了一個最核心的時空計算，我下來的主題跟時空計算有關。

智慧交通發展到今天，業務很多是倒逼了我們的技術創新，技術創新提供了很多新的發展動能，這些動能又給我們創造很多新的場景。

交通里面有三類趨勢，第一個，我們看到傳統的是點、線、面的二維計算，未來我們更看到是到全空間、全要素、全軌跡一體化的計算，將交通路網、設備設施和交通的各參與方都融入到這個計算中，把全要素進行疊加，這樣實現的維度更加多樣化，進而讓交通真正智慧起來。

第二個我們看到，傳統事后型的分析、總結，是沉淀型的經驗管理模式。但是到現在，我看到應該是從事前、事中、事后做這樣的預測預判，事中我們針對交通事件做相應的一個快速響應，事后可以基于一些大數據軌跡還原、可視化的一些技術來做追溯。

第三類，其實是傳統分割式的應用到車與路的高效協同，我們說這個叫聰明的車、智慧的路，讓管理和服務一體兩面，以及全方位、全要素的聯動，不僅避免了智慧交通建設過程的重復建設，更保障了智慧交通核心目標的達成。

交通其實是非常典型的動靜結合的場景。時空計算解決的是動靜一體化的深度數據融合和計算。在這個計算過程中，靜態數據是基礎，包括路網、路測設施設備等等，而動態數據包括車流路況、交通處置、專項活動等等。只有把動態的數據和靜態數據深度融合，進行計算，才能讓智慧交通真正智慧起來，也才能把自學習、自進化融入進來，讓交通成為一個生命體。

時空計算真正離不開的就是地圖和孿生，騰訊在多年的實踐過程中，把騰訊地圖跟數字孿生的產品能力做深度的整合，真正在孿生中把圖的數據更好地應用起來，構建出了完善的、高效一體的時空計算引擎。

這個引擎包括七大能力，主要包括幾類，第一類是針對數據服務類的，我們有數據產線這樣的工具，保證我們的數據快速生產，也包括我們LBS大數據和地圖開放平臺這樣一些數據服務。第二類是多元數據的這種融合感知。感知完之后，我們對它們進行進一步的空間計算，計算完之后做相應的決策輔助，通過仿真推演，以及我們在上層應用，把這些計算出來的數據做更逼真的渲染，這是我們理解時空計算中最核心的七大能力。

接下來報告一下七大能力，我們在騰訊側可以提供的相應的一些支持。首先，我剛才提到的在數據服務里面的第一個，就是我們標準化的多元數據產線。數據產線是構建我們智慧交通的一個基礎，為智慧交通搭建骨架和經絡。騰訊基于十多年的地圖領域沉淀，包括我們甲級的測繪資質，還有甲級互聯網這種地圖服務的資質，這一塊的產線非常成熟，包括我們數據治理和生產，給我們的產業用戶提供低成本、高質量、多類型的數據服務。我們也積累了很多的經驗，支持多種交互方式、上層應用方式。

騰訊地圖的數據主要分為幾大模塊，第一個是標精數據，主要包括路網數據、POI數據、背景等基礎數據。第二類是高精數據，它是將道路數據升級為亞米級精度，車道級的要素可以用于自動駕駛、可視化等這樣一個場景。第三類，三維重建，基于標精數據和高精數據，可以進行自動化的三維數據建模，幫助開發者高效、低成本地快速構建三維地圖的場景。

除了上面的靜態數據以外，騰訊地圖還可以基于互聯網大數據的服務優勢，提供實時路況、道路開通封閉、交通事件數據這樣一系列動態數據信息服務。

數字地圖對于數字交通來說是重要的數字基礎設施，同樣具有基礎性、先導性、戰略性和引領性。我們騰訊LBS大數據也提供了鮮活的、實時動態的交通大數據。我們有廣泛的數據基礎，包括基于10億用戶和340個路況的城市的覆蓋，以及8000萬個POI數據和1000萬公里的道路覆蓋。

基于騰訊廣泛的產品生態和廣泛的伙伴支撐，讓我們的地圖具有很好的數據豐富度，以及基于廣泛應用場景有一個數據的鮮活度，我們可以很快速地進行針對數據的實時的刷新。

構建這樣一些數據基礎之后，我們也對外提供地圖的一個開放平臺，是騰訊地圖與外部生態連接的基礎，目前我們也廣泛應用在交通和智慧物流的這樣一些場景。我們跟頭部物流的一些客戶，這里面的核心能力，包括像基于矩陣、物流中的地址識別、可達圈分析、客戶可完成的排線智能排單、多車調度等等業務。基于軌跡的管理、高精地位路線規劃能力，可助力客戶實現車輛在途監測、分配訂單、貨車導航。針對貨車導航，我們其實也更進一步做了深度建設，這些都是基礎的能力。針對貨車，騰訊也投入建設這樣的能力，目前針對貨車式場景也發布我們的貨車導航，針對物流場景做進一步的深度功能的提供。

針對有較強研發能力的大型物流企業，騰訊地圖還提供路網數據、POI數據、路況動態數據和地圖合規云的服務，協助客戶完成自建需求，最重要的是我們生態應用給騰訊地圖也反哺實時動態的各類數據，給動態交通、人流等數據的實時更新提供重要保障。

下面我們進一步通過各種融合感知，讓數據豐富起來。交通網上的各種車流、人流、事件，也是智慧交通的動態數據信息，我們如何獲取這類的路測信息，加以計算，賦能我們的業務，是我們智慧交通的一個核心。

騰訊在智慧城市、智慧園區、智慧交通、智慧農業等等產業實踐中，也積累了成熟可靠的物聯網感知能力。在物聯感知領域，我們覆蓋了90%以上的物聯網協議內容，實現了千萬級設備在線并發，毫秒級的設備數據上傳和下送，完成云、邊、端的高效協同。同時我們在交通領域，結合交通的實際業務，也沉淀出毫米波的點云、視覺檢測、視覺跟蹤、雷視融合、3D融合等等技術，實現30多類的智慧交通特定業務場景的算法模型。

構建模型之后，我們要真正做相應的計算。在時空計算里面包括核心提供空間感知、空間計算、空間解析、空間分析、搜索等等，這是我們構建智慧交通的大腦，也是我們時空計算引擎的核心能力。這種時空計算引擎可以為高速安全運營、車路協同、無人機配送場景保駕護航。同時我們通過自動化與解析、空間自動化等等能力，支持秒級計算結果輸出，為超長路段高速交通、超大范圍復雜路況城市交通的運營、管理和服務提供支撐。

我們把計算出的結果輸出來應用，做實時逼真的渲染。騰訊側提供了多引擎、多平臺、全場景、云渲染的動靜結合，二三維一體化的數據可視化的渲染能力。它實現了數據驅動的可視化展示，而且延時做了毫秒級的還原，也可以支持通過云端分發到C端的APP或者小程序，真正讓用戶也可以快速感知到路上或者在交通過程中發生的場景，實現移動端的車路協同。

我們的平臺提供了超過1000個組件工具，以及豐富的模型和場景的資產，幫助用戶實現零代碼快速搭建智慧交通的一些場景。此外，我們自研的三維引擎、三維重建算法和騰訊地圖數據的沉淀，讓我們的圖和孿生實現非常融合的一種場景。我們可以在這種場景下一天內完成一座2400多平方公里的大型城市的全要素、全景三維的自動化重建，讓城市交通實時孿生場景的低成本快速構建成為現實。

我們在另外出來這種時空計算的結果做相應的實時仿真，這個可以幫助我們讓機器去做更多的推演，這種核心通路的分布式仿真能力、開放的仿真模型、實時在線的校準能力，可以快速準確地進行仿真計算，精準預測未來的交通，仿真的一致性可達99.9%。

我們的平臺也支持百萬級智能體實時仿真，在不同場景下實現多維度、多事件、多條件的快速仿真推演。我們的平臺也支持一萬以上仿真節點同時并發運行，為超大規模場景的仿真和多維度、多事件、多條件的并行仿真提供強有力的技術支撐。

在自動駕駛領域，我們也通過實時仿真平臺為客戶搭建自動駕駛的仿真測試平臺，幫助客戶降低了90%以上的測試成本，所以這樣的仿真可以真正讓客戶在這個過程中受益，也實現了在實際的路測無法測試的異常場景，為無人駕駛、安全駕駛保駕護航。

時空計算引擎能力已經助力到我們行業數字化轉型升級。基于這七大能力，我們已經在多類客戶，包括高速、軌交、物流、城市客戶，實現了他們的交通的數字化升級，實現全天候能力。同時為了廣泛地觸達出行者，我們通過車路協同的APP、微信小程序，為出行者提供車道級導航、避讓、周車預警這樣的創新服務。

騰訊數字孿生基于我們10年的產品打磨、能力沉淀、技術夯實，截止到2023年8月，已經在智能網聯、智慧軌交、智慧公路多個業務領域打造標桿案例。我們希望充分利用騰訊的圖和數字孿生技術能力構建時空計算引擎，聯合行業生態伙伴一起共生共贏，助力交通運輸行業的數字化轉型升級和高質量發展，謝謝大家。