工具链涵盖从数据采集、数据训练、到算法模块评测（包括模型在环、软件在环、车辆在环、硬件在环），再到实际路测的整个自动驾驶链路。

“这个闭环体系的每个工具的每一个环节，都在提高数据要素的流转和利用效率，以便快速解决问题或加速研发。”苏奎峰如此表示。

比如遇到一个Corner case，腾讯能够从数据库里找到相关案例来标注算法训练，或快速采集相应的数据，以保证数据闭环的稳定有效。

目前，针对L2.5级以上的自动驾驶系统，腾讯都能提供云端工具链包括场景分类器等生产工具，同时提供车端与云端的一些标准，用户可以根据自己的算法需求进行选取。

大数据云平台、仿真、高精度地图三重加持

基于对数据闭环和高效运作的理解，腾讯在自动驾驶的目的也呼之欲出：为行业客户提供，能够对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路速度的软件与服务，助力产业技术的演进，加速产品落地。

换言之，为行业客户提供自动驾驶云开发的工具链，集数据采集、训练、评测、更新等环节于一身。这也是苏奎峰一直在强调的腾讯在自动驾驶上的工具属性。