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我有个胖友，在学校里搞自动驾驶的那一种。
常听他吐槽，穷学生在实验室里用的开源软件是酱紫的：
和工业用的看起来区别有点大。作为一个工具党，我还就不信了，学生胖友们搞自动驾驶就没啥福利可享？
拽着这位胖友一通折腾，还真发现了一些好康的。
现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的：
传感器仿真环节则是这种feel：
虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统——
就在最近的“TechoDay腾讯技术开放日”上，腾讯自动驾驶仿真系统TAD Sim正式发布教育版。
除了跟本体一样能在本地/云端覆盖自动驾驶测试全流程，“教育版”还能为高校做定制化服务：
在清华大学车辆运载学院率先体验的版本中，双方就合作搞出了一套学习型驾驶策略训练系统，能实现随机复杂交通流仿真场景，还有强化学习专用接口。
不仅是搞自动驾驶研究的有福利。我们体验了一圈，发现在这次开发者活动上，腾讯开放出的开发者好物还真不少。
具体都有些啥，咱们接着往下看。
“炼丹神器”等工具开放：轻量级+高效率
先来看AI方面。
现在，腾讯的“炼丹神器”——一站式AI开发服务平台TI平台发布了公有云版本。
也就是说，这回工具对环境的依赖进一步弱化，更加轻量化、开箱即用了。
具体而言，易用性方面，TI平台公有云版提供了从训练时的数据获取、标注，到搭建时的各种预置算法模型和框架，以及管理上的MLOps工具等。
性能方面，官方数据显示，在CV、NLP等模型推理场景中，TI能为算法或者运维工程师提供多种框架的加速能力，加速比可以达到200%+。
背后关键技术，便是这回全新升级的TI-ACC加速功能。
另外，基于云计算弹性扩容的特点，该平台可以根据需要的算力资源来调节规模大小。
例如，相信不少小伙伴都体验过试用一些在线Demo时，模型要推理好几分钟、甚至有时候运行失败的情况。
这种情况有时候除了网速等原因，也有可能是服务器一时半会“没缓过来”，或是资源调度不过来。
但如果基于TI平台搭建类似的AI模型，并在网上开放对应接口的话，服务器会根据需求弹性调度，不会出现浪费或被“撑爆”的情况。
说了这么多TI平台的能力，它到底好不好用？
我们以帮助一家企业开发一个商品识别应用为例。
这个AI模型的要求就两点：除了商品识别要准确以外，推理速度还不能太慢，这样才具有实际应用的价值。
选用Detectron2框架、基于Python搭好代码后，原本还需要找数据等一系列操作，但在TI平台上都能直接解决，前后只用了半天，就能直接试用上了。
相比开发者自己搭建并搞推理，这个商品识别模型在TI平台上加速后快了接近两倍。
值得一提的是，这次TI平台公有云版本除了面向企业用户，也首次向个人开发者开放。
云上的开发好物，也并不仅仅局限于AI。
从云原生到大数据，从音视频到物联网，现如今的开发者们都在借助工具的力量，让加班时间-2h（手动狗头）。
比如CODING DevOps平台，就能够使研发和运维更加自动化，让产品发布时间从以“季度”、“年”为单位，缩短到以“天”或者“周”为单位。
Orbit云原生应用管理，又可以为企业提供中心化云原生应用治理能力，降低云原生应用开发者门槛，提供云原生应用开发、交付、运维全生命周期管理。
腾讯云这次还发布了全新升级的全托管数仓产品——CDW ClickHouse，填补了ClickHouse后续扩容的技术空白，可以提供低成本、高吞吐写入、百亿规模毫秒级的大数据分析服务。
又例如音视频云创平台，直接在云端提供音视频剪辑功能，顺便在线提供AI智能字幕、智能拆条等功能，剪辑中的重复工作进一步被压缩，自然效率up。
△还能在云端直接协作，和同事一起剪片
还有一些如音视频播放器sdk（腾讯视频同款）、以及腾讯首个物联网设备洞察分析产品IoT Insight，可以以轻简流程实现物联网设备资产数字孪生建模、设备资产数据分析等一站式服务。
如果仔细观察的话，会发现这些工具似乎都有一个共性——
都让你能够在“云”上搞开发。
没错，在这个远程办公流行的时代，一台连上WiFi的笔记本，就能让开发者在任何地方打工了，甚至是搭建AI模型。
化繁为简搞开发有多爽？
实际上，在这个AI技术下沉、技术迭代飞快的时间点上，对于一线开发者们而言，搞开发的第一只拦路虎，归结起来便是“资源”二字。
硬件上自不必说，尤其是对AI开发而言，顶尖研究机构/企业尚可靠着堆资源“大力出奇迹”，中小实验室、企业的开发者们就不得不精打细算，把每一分经费都花在刀刃上了。
即使搞定了硬件，“软件”上的麻烦其实也不少。
从0到1搭建起新应用，前期突破技术门槛所费投入自然不菲，而到了后期维护的阶段，投入的时间精力成本也不容小觑。
这也是为什么，现如今基于云平台的云上开发会越来越受到关注。
仅以AI应用开发为例，IDC最新发布的《2021H2中国AI云服务市场研究报告》就显示，2021年下半年，中国AI公有云服务市场规模达到26.02亿元人民币，占AI软件整体市场的13.4%。
一方面，云平台能够提供高性价比硬件资源。
另一方面，云平台所释放出的往往是大型科技公司长期积累的技术能力和经验。
以这次TechoDay上展示出的开发工具为例，其能力覆盖云原生、大数据、物联网、AI、音视频、虚拟仿真等等领域，并且是以模块化的方式将其集结到云端，让开发者能够“一键”低门槛调用。
在这样标准化的基础设施之上，开发工具链的统一和开发工程化也就成为可能。
相比于传统开发模式，自然也就给开发者们省去了不少与工具“互搏”的麻烦，提高了开发效率。
更进一步，有了云上自动化工具的加持，在项目后期的运维方面，开发者们也能省却不少精力。
毕竟，降本增效的事儿，还是挺香的。（手动狗头）
那么，这些云上新工具，你来体验一下不？
