“从‘出行工具’到‘智能引擎’，这是地图产品面向未来的一次根🙄本性跃迁。” 9月17日，在2025腾讯全球数字生态大🤯会地图专场上，腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平分享了腾💯讯地图在AI时代的全新思考与实践。 长期以来，地图不仅🙌服务大众日常出行，也是产业互联网的重要基础设施，支撑零售、物🎉流、文旅等多种场景。随着AI和大模型技术的快速发展，地图正在😢经历全面升级，从数据生产和表达方式，到用户交互与企业经营决策😊方式，都在被重新定义。 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总😆裁钟翔平 钟翔平用三个关键词概括了腾讯地图面向AI时代😉的实践：更鲜活、更融合、助增长。 过去，地图数据生产高🌟度依赖人工，更新慢、成本高。AI的引入，让地图从静态记录转为😘动态感知、持续更新的“数字底座”，多源轨迹和情报数据能够实时😊融合，用户不仅可以获得最佳导航路线，还能查看沿途和目的地的实🚀时信息。 腾讯地图推出的“身边新鲜事”，将生态内容与真🌟实位置结合，让用户随时发现周边的新店、热门活动和优惠信息；行😆程指南、AI叮当等功能，则将导航升级为全流程出行管理，从规划🚀行程、天气提醒、充电推荐，到小程序购票和订餐，一键搞定，使地😉图成为真正有温度的出行伙伴。 在智能驾驶领域，地图的精😊准、实时更新和安全合规至关重要。腾讯以“数字化助手、生态共建❤️者”的角色，专注于智能座舱、数字地图与云端结合，帮助车企加速😍数据闭环和模型迭代。另外，腾讯智驾地图也在持续升级，从高精静👏态数据库演进为轻量化、可运营、可共建的动态经验库，通过与车企😘沉淀驾驶经验，如颠簸路段、危险提示和建议车速，使辅助驾驶更像😎一位聪明可靠的老司机，为智能驾驶提供关键支撑。 更重要😘的是，这张更鲜活、更融合的地图也为产业创造新增长机会。高覆盖👍、高鲜活的位置信息结合智能算法，帮助企业精准选址、预测客流、😆洞察竞争格局，从零售、文旅到物流，实现科学决策和效率提升。 🎉 另外，全新发布的盖亚（GAIA）平台将腾讯地图与混元大😉模型结合，打造面向产业的时空智能开放平台，让位置服务不仅帮人⭐找到路，更直接成为推动生意增长的新动能。 钟翔平表示：🙌“未来，腾讯地图将坚持用户为本，不追逐短期热点，扎根时空智能🙌探索实践，将AI能力深度融合于真实出行与产业场景，让好用的A🚀I地图真正走进产业、服务民生。” 以下是钟翔平演讲全文🙄： 尊敬的各位领导、各位嘉宾、媒体朋友们： 大家🌟好！我是腾讯的钟翔平。 很高兴在一年一度的腾讯全球数字😎生态大会上，与大家相聚，一起探讨地图与智能出行的未来。 👍 长期以来，地图不仅是人们日常生活中不可或缺的工具，也在产业🤩互联网中，作为关键的时空基础设施，支撑着出行、零售、物流、文⭐旅等各类场景。 展开全文 如今，随着 AI 、大😅模型技术的快速发展，这一基础设施正在迎来新的进化：从数据生产🌟和表达方式的改变，到用户交互方式的改变；从智能汽车对地图应用👍方式的改变，到企业基于数据的经营决策方式改变。可以说，地图正❤️在被全面重塑。 从“出行工具”到“智能引擎”，这是地图😂产品面向未来的一次根本性跃迁。面对日益多样的用户和企业需求，😢如何让地图更好用、更易用、更实用，成为我们的一道必答题。 🤩 腾讯地图的实践，可以概括为三个关键词：更鲜活、更融合、助🚀增长。 第一，打造一张更鲜活的地图。 过去，地图😂数据的生产高度依赖人工，速度慢、周期长、成本高。AI 的到来😅，正在加速改变这个过程。通过自动化和智能挖掘技术，轨迹、情报👍等多源数据能够实时融合，让地图从静态记录，变成动态感知和持续🚀更新的“数字底座”。 有了这张更鲜活的地图，用户不仅能🎉找到最佳导航路线，还能看到沿途和目的地的实时信息。这不是简单😊的功能改进，而是一种生活方式的全新改变。 比如，我们推💯出的 “身边新鲜事”，就是通过腾讯生态内容与真实位置结合，让😉用户随时随地都能发现身边正在发生的事情：从新店开业、热门活动❤️，到人气地标和优惠信息，让出行不只是去一个地方，而是能够不断😢发现身边的精彩。 再比如，行程指南、AI叮当等产品功能😀，能够基于这些鲜活的数据，把“点到点”的导航升级为“全流程”❤️的出行管理。从规划行程、提醒天气、推荐充电、到小程序买票、订⭐餐，都能一键搞定。让地图不再只是冰冷的工具，而是一个真正有温🤯度的出行伙伴。 第二，打造一张更融合的地图。 如🤩果说“鲜活”让地图更有生命力，那么“融合”则是产业落地的关键🎉。尤其在智能驾驶领域，导航精准、更新及时、安全合规，是用户最😜直观的体验；而对车企而言，地图的可靠性直接影响研发效率、智能⭐化水平和行车安全。 智能驾驶是高度复杂的系统工程，单靠😢车端感知或静态高精地图，无法支撑高阶自动驾驶。真正的核心，是😉“人驾、车驾、云端”的高效协同，而地图正是其中的关键纽带。 😡 腾讯在这一领域定位清晰：以“数字化助手、生态共建者”的😉角色，专注于智能座舱、数字地图与云端结合，帮助车企加速数据闭🔥环和模型迭代。我们通过云＋地图＋合规的组合，为客户提供安全高⭐效的工具，助力实现提效加速度。 目前，我们正在推动腾讯😜智驾地图全面升级：从“高精静态数据库”演进为“轻量化、可运营🙌、可共建的动态经验库”。在这张“一张图”体系中，我们与车企共🚀同沉淀驾驶经验，如颠簸路段、危险提示、建议车速等，使辅助驾驶💯更像一位聪明可靠的老司机。 第三，打造一张助增长的地图😂。 更鲜活、更融合的地图，不仅服务 C 端用户和车企，😆也为更多产业创造新增长机会。 借助高覆盖度、高鲜活度的🎉位置数据，结合人口分布和智能算法，地图可以帮助企业精准选址、⭐预测客流、洞察竞争格局。无论是小商户还是大型连锁，都能通过地🤔图实现科学决策、提升效率。 比如，在零售行业，通过腾讯🤗位置大数据的选址和客群分析能力，我们正在帮助品牌找到更精准的🙄目标用户；在文旅行业，地图让景区与游客实现更顺畅的连接；在物😆流行业，地图有效提升了路径规划和配送效率。 另外，我们😡今天还将发布全新的盖亚平台，把腾讯地图与混元大模型结合，打造💯面向产业的时空智能开放平台。在AI的助力下，让位置服务不再只🙌是“帮人找到路”，而是直接成为“让生意更好做”的新动能。 😀 今天，我们看到的，不只是导航、定位、规划，而是一张正在被🚀重新定义的新地图。它更鲜活，实时映射物理世界的动态；它更融合😁，成为人车路云协同的基础；它助增长，为产业释放新动能。 😢 未来，腾讯地图将坚持用户为本的初心，不追逐短期热点，扎根时🤔空智能的探索实践，将 AI 能力深度融合于真实出行与产业场景🥳，让好用的 AI 地图真正走进产业、服务民生。 我们愿🌟与各方伙伴携手，稳扎稳打，共建智能出行与智慧生活的新生态。 😎 谢谢大家！ （注：此文属于央广网登载的商业信息，😜文章内容不代表本网观点，仅供参考。）返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多