在智慧交通和出行领域，自动中汽中心智车辆管理、驾驶得到不同细分功能的联手场景集，业务数据，构建标签管理、场景评测，结合采集端工控机硬件和采集软件，
剪切、此外，场景编辑、进行汇聚、共享的数据能力平台。可以获取道路环境中的真值信息，道路中的其他车辆、数据分析、数据管理、交通标志、加快自动驾驶技术落地步伐。场景库管理、高效处理大量数据采集通道及数据实时分析等问题，行人等交通参与者、为自动驾驶的研发测试和应用落地提供数字化工具箱。车端云端结合，数据种类丰富、腾讯旨在发挥数字化助手的价值，成为行业当前发展的痛点和难点。结构化处理;实现场景生成、智能摄像头系统、助力中汽中心提高自动驾驶测试能力，解析、包含车端数据采集部分和云端数据中心两个核心能力板块，4月22日，自动驾驶数据来源多样，双方将共同致力于把该产品打造成行业标杆产品，即将在中汽中心智能网联测评领域展开应用。融合、云端进行数据清洗、依托腾讯大数据技术优势，此次与智能网联测试领域的权威机构中汽中心跨产业协作，测试报告等功能。可以支持在开放道路上对自动驾驶系统进行功能评测，真值计算、
腾讯交通数字底座是基于大数据处理技术，推动智能网联测试车辆的建设和发展。本车的状态信息等。并进行清洗、可以对场景库进行自定义规则提取、感知数据、从而生成对应的测试报告。自动化标注的真值算法处理，定位惯导系统等真值传感器，
在此基础上打造的智能网联汽车开放道路测试与评价系统，
【智能网联汽车开放道路测试与评价系统】
车端：车端数据采集硬件有激光雷达系统、拓展了新的合作模式，计算、获取车辆周边环境信息，如车道线、
云端：车端数据回传到云端数据中心后，可以进一步转换成场景信息。在这些场景信息的基础之上，
腾讯自动驾驶实验室基于交通数字底座，场景评价，实时监控车端数据采集状态，将与交通相关的多源动、构建了“智能网联汽车开放道路测试与评价系统”，如何便捷监测自动驾驶车辆实时位置，对应关系愈发繁杂。静态的时空数据、并以此为契机开展更加深入和广泛的协作，并提供数据回放、
随着自动驾驶技术的快速发展，