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我有個胖友，在學(xué)校里搞自動駕駛的那一種。

常聽他吐槽，窮學(xué)生在實驗室里用的開源軟件是醬紫的：

和工業(yè)用的看起來區(qū)別有點大。作為一個工具黨，我還就不信了，學(xué)生胖友們搞自動駕駛就沒啥福利可享？

拽著這位胖友一通折騰，還真發(fā)現(xiàn)了一些好康的。

現(xiàn)在，有一款“學(xué)生版”自動駕駛仿真系統(tǒng)，模擬起物理碰撞是這樣的：

傳感器仿真環(huán)節(jié)則是這種feel：

雖說是“學(xué)生版”，但其實這么一套仿真系統(tǒng)，“母體”正是工業(yè)級仿真系統(tǒng)——

就在最近的“TechoDay騰訊技術(shù)開放日”上，騰訊自動駕駛仿真系統(tǒng)TAD Sim正式發(fā)布教育版。

除了跟本體一樣能在本地/云端覆蓋自動駕駛測試全流程，“教育版”還能為高校做定制化服務(wù)：

在清華大學(xué)車輛運載學(xué)院率先體驗的版本中，雙方就合作搞出了一套學(xué)習(xí)型駕駛策略訓(xùn)練系統(tǒng)，能實現(xiàn)隨機復(fù)雜交通流仿真場景，還有強化學(xué)習(xí)專用接口。

不僅是搞自動駕駛研究的有福利。我們體驗了一圈，發(fā)現(xiàn)在這次開發(fā)者活動上，騰訊開放出的開發(fā)者好物還真不少。

具體都有些啥，咱們接著往下看。

“煉丹神器”等工具開放：輕量級+高效率

先來看AI方面。

現(xiàn)在，騰訊的“煉丹神器”——一站式AI開發(fā)服務(wù)平臺TI平臺發(fā)布了公有云版本。

也就是說，這回工具對環(huán)境的依賴進一步弱化，更加輕量化、開箱即用了。

具體而言，易用性方面，TI平臺公有云版提供了從訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注，到搭建時的各種預(yù)置算法模型和框架，以及管理上的MLOps工具等。

性能方面，官方數(shù)據(jù)顯示，在CV、NLP等模型推理場景中，TI能為算法或者運維工程師提供多種框架的加速能力，加速比可以達到200%+。

背后關(guān)鍵技術(shù)，便是這回全新升級的TI-ACC加速功能。

另外，基于云計算彈性擴容的特點，該平臺可以根據(jù)需要的算力資源來調(diào)節(jié)規(guī)模大小。

例如，相信不少小伙伴都體驗過試用一些在線Demo時，模型要推理好幾分鐘、甚至有時候運行失敗的情況。

這種情況有時候除了網(wǎng)速等原因，也有可能是服務(wù)器一時半會“沒緩過來”，或是資源調(diào)度不過來。

但如果基于TI平臺搭建類似的AI模型，并在網(wǎng)上開放對應(yīng)接口的話，服務(wù)器會根據(jù)需求彈性調(diào)度，不會出現(xiàn)浪費或被“撐爆”的情況。

說了這么多TI平臺的能力，它到底好不好用？

我們以幫助一家企業(yè)開發(fā)一個商品識別應(yīng)用為例。

這個AI模型的要求就兩點：除了商品識別要準(zhǔn)確以外，推理速度還不能太慢，這樣才具有實際應(yīng)用的價值。

選用Detectron2框架、基于Python搭好代碼后，原本還需要找數(shù)據(jù)等一系列操作，但在TI平臺上都能直接解決，前后只用了半天，就能直接試用上了。

相比開發(fā)者自己搭建并搞推理，這個商品識別模型在TI平臺上加速后快了接近兩倍。

值得一提的是，這次TI平臺公有云版本除了面向企業(yè)用戶，也首次向個人開發(fā)者開放。

云上的開發(fā)好物，也并不僅僅局限于AI。

從云原生到大數(shù)據(jù)，從音視頻到物聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)如今的開發(fā)者們都在借助工具的力量，讓加班時間-2h（手動狗頭）。

比如CODING DevOps平臺，就能夠使研發(fā)和運維更加自動化，讓產(chǎn)品發(fā)布時間從以“季度”、“年”為單位，縮短到以“天”或者“周”為單位。

Orbit云原生應(yīng)用管理，又可以為企業(yè)提供中心化云原生應(yīng)用治理能力，降低云原生應(yīng)用開發(fā)者門檻，提供云原生應(yīng)用開發(fā)、交付、運維全生命周期管理。

騰訊云這次還發(fā)布了全新升級的全托管數(shù)倉產(chǎn)品——CDW ClickHouse，填補了ClickHouse后續(xù)擴容的技術(shù)空白，可以提供低成本、高吞吐寫入、百億規(guī)模毫秒級的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

又例如音視頻云創(chuàng)平臺，直接在云端提供音視頻剪輯功能，順便在線提供AI智能字幕、智能拆條等功能，剪輯中的重復(fù)工作進一步被壓縮，自然效率up。

△還能在云端直接協(xié)作，和同事一起剪片

還有一些如音視頻播放器sdk（騰訊視頻同款）、以及騰訊首個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備洞察分析產(chǎn)品IoT Insight，可以以輕簡流程實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資產(chǎn)數(shù)字孿生建模、設(shè)備資產(chǎn)數(shù)據(jù)分析等一站式服務(wù)。

如果仔細觀察的話，會發(fā)現(xiàn)這些工具似乎都有一個共性——

都讓你能夠在“云”上搞開發(fā)。

沒錯，在這個遠程辦公流行的時代，一臺連上WiFi的筆記本，就能讓開發(fā)者在任何地方打工了，甚至是搭建AI模型。

化繁為簡搞開發(fā)有多爽？

實際上，在這個AI技術(shù)下沉、技術(shù)迭代飛快的時間點上，對于一線開發(fā)者們而言，搞開發(fā)的第一只攔路虎，歸結(jié)起來便是“資源”二字。

硬件上自不必說，尤其是對AI開發(fā)而言，頂尖研究機構(gòu)/企業(yè)尚可靠著堆資源“大力出奇跡”，中小實驗室、企業(yè)的開發(fā)者們就不得不精打細算，把每一分經(jīng)費都花在刀刃上了。

即使搞定了硬件，“軟件”上的麻煩其實也不少。

從0到1搭建起新應(yīng)用，前期突破技術(shù)門檻所費投入自然不菲，而到了后期維護的階段，投入的時間精力成本也不容小覷。

這也是為什么，現(xiàn)如今基于云平臺的云上開發(fā)會越來越受到關(guān)注。

僅以AI應(yīng)用開發(fā)為例，IDC最新發(fā)布的《2021H2中國AI云服務(wù)市場研究報告》就顯示，2021年下半年，中國AI公有云服務(wù)市場規(guī)模達到26.02億元人民幣，占AI軟件整體市場的13.4%。

一方面，云平臺能夠提供高性價比硬件資源。

另一方面，云平臺所釋放出的往往是大型科技公司長期積累的技術(shù)能力和經(jīng)驗。

以這次TechoDay上展示出的開發(fā)工具為例，其能力覆蓋云原生、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI、音視頻、虛擬仿真等等領(lǐng)域，并且是以模塊化的方式將其集結(jié)到云端，讓開發(fā)者能夠“一鍵”低門檻調(diào)用。

在這樣標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)設(shè)施之上，開發(fā)工具鏈的統(tǒng)一和開發(fā)工程化也就成為可能。

相比于傳統(tǒng)開發(fā)模式，自然也就給開發(fā)者們省去了不少與工具“互搏”的麻煩，提高了開發(fā)效率。

更進一步，有了云上自動化工具的加持，在項目后期的運維方面，開發(fā)者們也能省卻不少精力。

畢竟，降本增效的事兒，還是挺香的。（手動狗頭）

那么，這些云上新工具，你來體驗一下不？