騰訊雲TVP走進銀河通用×NVIDIA×福田戴姆勒，解碼AI驅動産業硬核突圍之路

　　當 AI 大模型從雲端加速落地，具身智能從實驗室走向産線，一場由算力、算法和硬件深度協同的産業變革正在發生。

　　4月24日至25日，由騰訊雲 TVP 主辦的「硬核突圍 智見未來」騰訊雲 TVP 走進硬科技領軍企業活動在北京成功舉辦。本次活動首創TVP “兩天三站”沉浸式探訪模式，先後走進銀河通用機器人、NVIDIA、福田戴姆勒汽車三家硬科技領軍企業，彙聚70+ 行業精英。通過企業參觀、主題分享、圓桌論壇、觀點PK等多元形式，圍繞具身智能産業化路徑、Agent 發展趨勢與企業 AI 轉型等熱點議題，展開深度交流與思想碰撞，共探 AI 驅動硬科技産業進化的核心路徑。

　　第一站：走進銀河通用

　　4月24日上午，騰訊雲TVP攜手各領域大咖走進銀河通用機器人，實地參觀了銀河通用機器人便利店和工業重載機器人作業現場，近距離體驗了具身智能從 Demo 走向生産力的最新成果。

　　主持人開場

　　新浪微博高級總監、騰訊雲 TVP 李慶豐

　　新浪微博高級總監、騰訊雲 TVP李慶豐擔任本次活動全程主持人。他在開場中表示，具身智能已經從 Demo 階段邁入能夠形成生産力的全新階段，本次活動作為騰訊雲 TVP 走進硬科技領軍企業系列的首站，将彙聚多方視角，共同探讨 AI 與具身智能的前沿發展與産業化落地。

　　主辦方緻辭

　　騰訊雲副總裁 王前

　　騰訊雲副總裁王前在緻辭中指出，科技創新從來不是一家企業的事，需要整個生态和所有合作夥伴共同發揮聰明才智，推動産業發展。他表示，具身智能正處于一個曆史性的加速時刻——感知、決策、執行的完整閉環從實驗室走向生産線，從概念驗證走向規模量産，背後依托的是大模型能力的持續突破、仿真數據體系的加速成熟，以及雲計算基礎設施的全面升級。

　　王前介紹，騰訊在具身智能領域的布局可以追溯到2018年成立的 Robotics X 機器人實驗室，持續在運動控制、靈巧操作與多模态交互等領域深耕。2025年7月上海 WAIC 大會上，騰訊聯合福田實驗室推出具身智能開放平台 Tairos：“钛螺絲”，這是國内首個以模塊化方式集成大模型能力、開發工具和數據服務的具身智能軟件平台。圍繞具身智能企業的核心需求，騰訊雲已形成體系化解決方案：以對象存儲 COS 為核心的具身數據存儲與處理能力，以模型訓推平台 TI-ONE 為核心的具身模型訓練與推理能力，以實時音視頻 TRTC 為核心的遠程控制能力，為具身智能企業提供堅實的數字基礎設施。

　　目前，騰訊已與國内多家頭部具身智能企業展開深度合作，緻力于做好機器人行業的“钛螺絲”，與行業共同探索機器人在養老、家居、工業等更廣闊場景的無限可能。他期待通過本次活動，讓專家們與銀河通用、騰訊雲團隊相互啟發，共同探讨具身智能領域更多創新可能。

　　具身機器人研發與落地實踐

　　銀河通用聯合創始人、産品負責人傅強發表了題為《具身機器人研發與落地實踐》的主題分享，圍繞“怎麼讓機器人學會幹活”和“怎麼在真實場景中跑通商業閉環”兩個核心問題，分享了銀河通用打通“數據-模型-場景應用”的技術-商業化落地閉環的一線實踐。

　　銀河通用機器人聯合創始人、産品負責人 傅強

　　數據層面，銀河通用構建了全球規模最大、數據最全、質量最高的虛實融合數據生産管線，形成了“數據金字塔”體系：基石層(人類數據)：為機器人構建通用的任務認知。中間層(仿真合成數據)：通過海量、低成本、多樣化的虛拟數據，讓機器人在仿真中遍曆各種可能性，從而跨越虛實鴻溝。塔尖層(真機實戰數據)：在虛拟訓練成熟後，用極少量但高質量的真實世界操作數據，完成實戰場景下的最後打磨。其中，仿真合成數據是銀河通用全球領先的技術優勢之一，通過在仿真環境生成超百億條嚴格遵循真實物理規律(包括重力、摩擦力、接觸形變)的訓練數據，使得模型預訓練效果可直接遷移到真實場景。傅強透露，基于這套“數據金字塔”體系，機器人學會一個新技能隻需約 50 次真機操作示範，學習效率極高。

　　模型層面，銀河通用自主研發的全球首個集成 “大腦 - 小腦 - 神經控制” 于一體的全身全手端到端具身大模型-銀河星腦(AstraBrain)。創造性采用類腦架構(大腦、腦橋、小腦)，實現大小腦融合建模與協同訓練。在小腦側加入了全身協同控制與末端運動補償機制——機器人在操作時不隻是控制末端執行器，而是調動全身關節協同完成動作，這使得抓取、搬運等物理交互的精度和魯棒性大幅提升。

　　場景應用方面，展示了銀河通用覆蓋多個場景的商業化成果。商業零售領域，推出全球首套面向消費者常态化經營的具身智能機器人零售解決方案---銀河太空艙。由銀河通用Galbot 機器人承擔零售店員職能，支持購買接待、點單支付、商品拿取、當面交付、多語音交互引客，支持咖啡及自制飲料、飲料零食、文創周邊、藥品等多品類商品售賣落地，适配冷藏/冷凍需求,實現機器人自主 24 小時運營、特色展示，目前已經在北京頤和園、王府井大街、成都春熙路、上海正大廣場等國内一線旅遊景點和商圈落地120餘台，春節期間單艙銷售額突破1萬元。物流倉儲領域，銀河通用機器人已取得《醫療器械經營許可證》，實現機器人參與第三類醫療器械銷售的合規運營。以醫療器械商品銷售為核心的機器人即時零售模式從北京海澱起步，在全國數十個城市部署近百家即時零售倉，累計完成訂單超過30萬單，售出商品約100萬件。工業場景中，推出全球首個最大負載達50kg的重載機器人，在甯德時代、吉利汽車等工廠常态化、規模化完成搬運及上下料應用;康養場景中，機器人已進入養老院提供認知評估服務，并與一家西部醫院合作，将于明年實現從進門到查房的全流程機器人服務。

　　從前沿到生産：騰訊具身智能技術投入與場景實踐

　　騰訊雲北區解決方案總監劉晨曦帶來了題為《從前沿到生産：騰訊具身智能技術投入與場景實踐》的主題分享，分享了騰訊在具身智能領域的技術探索與實踐經驗。

　　騰訊雲北區解決方案總監 劉晨曦

　　劉晨曦首先回顧了騰訊 Robotics X 實驗室八年來的認知轉變：從早期廣泛探索硬件本體，到後來聚焦靈巧手操作等核心能力，最終在2025年明确了“聚焦軟件和模型，不做硬件”的戰略方向。他坦言，“做硬件不是騰訊的基因，我們想清楚了自己在具身智能領域到底做什麼”。這一思考過程本身，對在場許多正在評估具身智能投入方向的企業頗具參考價值。

　　在模型層面，劉晨曦重點介紹了2026年4月發布的混元具身模型0.5版本。他指出，當前主流 VLA 模型的一個關鍵短闆是缺少空間動态實時感知——模型隻能看到模糊的輪廓，抓杯子可能誤差幾公分就會失敗。混元具身模型針對這一痛點，在預訓練階段就融入了空間感知能力，并将規劃(左腦)、空間感知(右腦)和行動(小腦)三個模型做了模塊化解耦。這意味着任何機器人企業都可以隻調用其中的規劃和感知模型，再基于自己的本體微調行動模型，大幅降低場景适配成本。目前2B端側模型已開源，在16個評測基準上達到端側第一。

　　在技術實踐層面，劉晨曦分享了幾個解決具身企業真實痛點的案例：

　　l一是存儲瓶頸問題，某客戶同時拉起5000個容器做數據清洗後寫回對象存儲，導緻服務直接打滿宕機，這是此前自動駕駛領域都未遇到過的極端場景，騰訊雲為此創新推出 GOSFS 寫緩存能力，将小文件寫入延時降到3至4毫秒;

　　l二是音視頻遙操問題，礦卡遠程控制場景中即使用了5G網絡延遲仍高達300多毫秒，騰訊利用先進編解碼壓縮技術将延遲壓到120毫秒以内，這項能力後來直接遷移到了機器人遙操訓練場景;

　　l三是嘈雜環境下的語音識别，将騰訊會議天籁算法的拾音降噪技術做了開模定制，集成到機器人中，使其在展會等嘈雜環境下能夠識别主控人聲紋并準确執行指令。

　　l此外，騰訊還在探索多機器人協同交互，讓人形機器人和輪式機器人在同一空間中協同完成頒獎流程等複雜任務，這在工業和零售場景中将是剛需方向。

　　第二站：走進NVIDIA

　　4月24日下午，嘉賓們走進NVIDIA，在參觀NVIDIA北京EBC環節中，現場展示了包括數字孿生、Isaac Sim機器人訓練仿真、倉庫物流仿真、智能推理等前沿場景，從數據中心的能耗預估與故障模拟，到機器人動作學習與倉庫動線優化，嘉賓們直觀感受到了 “AI的五層蛋糕”從理論到實踐的全棧全景圖。

　　從AI Coding到AI Working：騰訊WorkBuddy重塑組織生産力

　　騰訊研究院資深專家、教授級高工 王鵬帶來了題為《從AI Coding到AI Working：騰訊WorkBuddy重塑組織生産力》的主題分享。

　　騰訊研究院資深專家、教授級高工 王鵬

　　他從 AI Coding 工具的興起講起，介紹了騰訊從内部工具 CodeBuddy 到面向外部的 WorkBuddy 産品的演進曆程，并以自身團隊在騰訊内部推動全公司 AI 應用(内部稱為“AI發動機”)的實踐為例，分享了非技術人員深度使用 AI 的方法論。

　　王鵬介紹了 WorkBuddy 的定位與能力。WorkBuddy 脫胎于騰訊内部使用超過一年的 AI 編碼工具 CodeBuddy，是一款面向所有人的 AI Agent 産品。它将 AI 編碼能力與本地自動化深度結合，用戶通過自然語言即可調動本地工具鍊完成複雜任務;内置 Skill 機制，允許用戶将經驗和工作流沉澱為可複用的技能包，團隊成員一鍵安裝即可使用;支持靈活切換多種大模型，用戶可根據任務複雜度選擇最優的性價比方案。王鵬指出，WorkBuddy 在騰訊内部經曆了高标準的信息安全和代碼安全驗證，安全性有充分保障。

　　對于企業 AI 轉型，王鵬提出了幾個核心判斷：

　　l第一，從工具輔助到數字員工，AI 對個人的提效已達上百倍，但組織層面尚未跟上，企業 AI 轉型的關鍵不在技術本身，而在于組織架構的适配和工作流程的重構。

　　l第二，Skill 沉澱是核心，通過将行業經驗和個人知識沉澱為可複用的 Skill，才能真正釋放 AI 的規模化價值。

　　l第三，性價比将成為關鍵，随着國産模型能力的快速追趕，90%的日常任務已可由國産模型完成，未來的競争焦點将從“最好的模型”轉向“最優的任務性價比平衡”。

　　l第四，老闆必須親自用 AI，所有信息都彙聚到決策者身上，如果管理者不深度使用 AI，就等于在給自己挖坑。

　　他特别強調，AI Native 并不意味着年輕人更有優勢，真正的效率差異來自行業專家是否能克服對工具的恐懼、深度使用 AI 釋放自身經驗的價值。AI 解決的是下限問題，而上限始終取決于人。

　　圓桌論壇：AI Agent的産業落地與組織變革

　　圓桌對話

　　主持人李慶豐與NVIDIA 開發與技術部亞太區資深總監、騰訊雲TVP李曦鵬、貓眼娛樂副總裁、騰訊雲TVP徐曉、心言集團(測測)創始人 & CEO、騰訊雲TVP任永亮展開圓桌對話，圍繞 AI Agent 的産業落地、組織變革和未來展望進行了深入碰撞。

　　您怎麼看 Agent 對企業産品架構的影響?它隻是一個新入口，還是會成為新的平台層能力?

　　貓眼娛樂副總裁、騰訊雲TVP 徐曉

　　談到 Agent 對産品架構的影響時，徐曉從文娛行業的觀察出發指出，Agent 帶來的最大變化不是入口層面的，而是工作流的重構。他以影視宣發場景為例，未來宣傳人員可以通過自然語言直接驅動本地自動化工具完成複雜的宣發工作鍊，這在以往的自動化工具時代從未真正成功過，而自然語言驅動讓普通人第一次有了操控本地工具體系的能力。但他也坦承當前面臨一個核心矛盾：Token 的性價比尚無清晰度量标準，一項任務需要消耗多少 Token 才能達到預期效果?産出物的質量是否匹配投入成本?中間的等待時間該如何折算?這些問題目前沒有标準答案。此外他還提到文娛行業的特殊性：所有用了 AI 技術的作品都不能将此作為宣發賣點，創作者無法以“降本”作為面向觀衆的價值主張——這在文化創意行業幾乎是鐵律。

　　在心理陪伴與情緒服務這種高信任、強陪伴場景裡，用戶既希望 Agent 更懂自己，又擔心它越界，您覺得這類垂直場景 Agent 的價值是什麼?邊界又該怎麼設定?

　　心言集團(測測)創始人 & CEO、騰訊雲TVP 任永亮

　　在心理陪伴與情緒服務場景中，任永亮分享了他對 Agent 價值和邊界的思考。他指出，傳統的手機端情感陪伴産品有一個結構性問題：手機一關智能體就不存在了，為了維持留存，它必須過度讨好用戶，這在教育和心理領域是有害的。因此心言選擇将 AI 放入物理機器人中，使其具備主動交互、持續在場的能力。在邊界設定上，他提出了幾條原則：第一，家庭場景中數據安全非常重要，應盡量在本地完成處理;第二，機器人應具備人格性，甚至能主動創造摩擦力——不是一味順從用戶，而是在需要時給出不同意見，尤其在面向兒童和老人的場景中;第三，參考 OpenClaw 的架構思想，将記憶和分析能力做端雲分離——所有隐私數據留在端側，雲端隻負責通用能力的調用。

　　新浪微博高級總監、騰訊雲TVP李慶豐

　　作為主持人同時也是資深架構師，李慶豐從生産系統的視角補充了自己的判斷。他認為 Agent 真正進入企業核心業務，從“好用”走向“可上線、可規模化”，最關鍵的門檻不在模型能力本身，而在于可靠性與可控性，一個在演示中表現優秀的 Agent，如果無法保證在生産環境中穩定輸出、無法被納入現有的監控和權限體系、無法在出錯時可追溯可回滾，企業就不敢把它放進核心流程。此外他指出，當前很多企業做 AI 還停留在“點狀提效”階段，缺少一套把 Agent 能力系統性嵌入業務流程的方法論，這恰恰是騰訊雲 TVP 社區希望通過一線交流幫助更多企業解決的問題。

　　Agent落地、壁壘與未來

　　談及 Agent 最先規模化落地的行業，嘉賓們一緻認為軟件開發首當其沖;徐曉補充文娛行業的效果制作正被大量替代，任永亮則指向心理咨詢、語言服務等不涉及物理環境的交互服務。

　　圍繞最大的落地卡點，任永亮判斷關鍵在于人機關系定位，應讓人定義問題、AI 全權執行中間過程;徐曉從 ROI 角度指出 Token 經濟學不成熟，企業無法清晰衡量投入産出比。

　　關于 Agent 的終局是替代人還是放大人，任永亮認為 Agent 會替代大量中間分工崗位，人類核心價值将遷移到定義問題和探索未知上。

　　談到核心壁壘，徐曉認為在于人的耐心和經驗沉澱，任永亮則指向智能體之間的連接生态，誰先讓智能體真正嵌入業務并實現多智能體協作，誰就建立了壁壘。

　　最後，李慶豐總結道，Agent 對個人能力的放大已毋庸置疑，但從個體提效到組織變革，中間仍有很長的路要走。真正重要的，不是站在場外判斷趨勢，而是盡快進入場景、厘清邊界、建立方法，讓 AI 在真實業務中持續創造價值。

　　第三站：走進福田戴姆勒汽車

　　4月25日上午，騰訊雲TVP走進了北京懷柔福田戴姆勒汽車，參觀歐曼超級卡車體驗中心與裝焊車間、總裝車間，近距離感受從零部件到整車下線的完整鍊條，領略中國商用車智能制造的硬核實力。

　　主辦方緻辭

　　福田戴姆勒工會主席 穆巍

　　福田戴姆勒工會主席穆巍在歡迎緻辭中介紹，福田戴姆勒是北汽福田與德國戴姆勒于2012年合資成立的企業，主營歐曼品牌重卡。自成立以來，福田戴姆勒依托北汽福田的本土優勢與戴姆勒全球技術積澱，在研發、制造、質量管控等領域不斷突破，持續為物流運輸、工程建設、能源保障等關鍵行業提供可靠的運力支撐，見證了中國商用車從規模擴張到高質量發展的轉型曆程。

　　穆巍表示，硬核制造的未來離不開數字技術的深度賦能，無論是生産環節的智能制造升級、質量管控的數字化提升，還是産品全生命周期的智能服務，都需要前沿技術支撐，也需要跨行業的經驗借鑒。本次騰訊雲TVP走進福田戴姆勒，是一次跨行業的深度對話，更是一次寶貴的學習和合作機會。

　　騰訊智慧出行總經理 費玉霞

　　騰訊智慧出行總經理費玉霞在緻辭中表示，從2018年騰訊雲發力産業互聯網至今，騰訊始終以數字化助手的角色陪伴産業夥伴前行。在汽車智能化領域，騰訊智慧出行以“雲圖一體”為基礎、以“AI 助力行業”為導向，構建起覆蓋算力、數據、地圖、安全、AI 的全棧能力體系，已與超100家車企和出行科技公司展開合作，超過90%頭部車企首選騰訊雲。

　　費玉霞指出，騰訊與戴姆勒體系有着長達十餘年的合作淵源，雙方在智能網聯領域的深度協作為今天走進福田戴姆勒奠定了堅實基礎。她表示，商用車賽道有其獨特的挑戰——高可靠性要求、工況複雜度、車隊規模化運營，這些對雲計算和 AI 能力提出了更高标準。騰訊智慧出行願與福田戴姆勒共同探索高速公路自動駕駛、港口無人重卡、智聯車隊管理等商用車核心場景中 AI 能力的落地轉化。

　　智行未來：AI浪潮下的安全新範式

　　騰訊雲安全解決方案總監 蔣逸潇帶來了題為《智行未來：AI浪潮下的安全新範式》的主題分享，以騰訊内部真實實踐為視角，系統梳理了企業AI轉型過程中面臨的安全挑戰與應對框架。

　　騰訊雲安全解決方案總監 蔣逸潇

　　蔣逸潇指出，當前 AI 應用面臨三大核心安全風險：一是 Skill 投毒，騰訊科恩實驗室檢測發現公開社區超過10%的 Skill 樣本存在病毒或供應鍊風險;二是數據洩露，AI 工具獲取系統權限後可能将密鑰和敏感數據外傳至第三方大模型;三是系統級配置缺陷，AI 層面的配置漏洞可能導緻身份和權限被繞過。在汽車行業，這些風險與車聯網代碼安全、用戶數據保護、自動駕駛模型安全等場景深度交織，影響面從網絡安全延伸至行車安全乃至人身安全。

　　結合騰訊内部“iOA + WorkBuddy”的安全實踐，蔣逸潇介紹了一套覆蓋可見、管控、防護、智能化四個維度的企業級解決方案：通過終端安全工具盤點 AI Agent 應用情況實現全局可見;通過白名單管理和數據分級分類控制實現合規管控;通過 AI 沙箱、EDR 進程鍊溯源和密鑰保險箱實現安全防護;通過 UEBA 行為分析能力以 AI 對抗 AI 風險，實現智能化安全運營。他特别介紹了騰訊内部的身份與權限聯動實踐：将 AI Agent 視為員工分身，通過 iOA 與 WorkBuddy 的 SSO 聯動實現身份校驗與權限分發，确保不同部門、不同體系的員工在使用 AI 工具時數據安全可控。

　　最後，他強調：安全不是 AI 創新的枷鎖，而是保護罩。企業應當擁抱 AI，同時以 AI 賦能安全能力，讓創新走得更遠。

　　觀點PK：硬核碰撞，暢所欲言

　　在最後的觀點PK環節中，全場嘉賓圍繞三個熱點話題展開立場表态與觀點交鋒。現場嘉賓頻頻舉牌，正反雙方你來我往，從制造業的底層邏輯到 AI 對職場格局的深遠影響，思辨激烈、金句頻出。多位嘉賓結合各自行業經驗貢獻了精彩論點，現場氣氛熱烈而深入。

　　命題一：“數據與算法能力”将超越“硬件制造能力”成為車企未來競争的核心

　　德邦基金CTO、騰訊雲TVP 李鑫

　　德邦基金CTO、騰訊雲TVP李鑫認為智能制造進階的核心是數字孿生，所有的硬件制造能力，包括智能制造的底層，都依賴于對物理世界的數字化重建。沒有數據驅動的虛實融合，硬件再強也隻能在已知軌道上優化，無法實現真正的範式躍遷。數據與算法正在從”信息層”滲透進硬件定義與産線重構的核心邏輯。

　　軟通動力研發總監、騰訊雲架構師名人堂專家鮑丹

　　軟通動力研發總監、騰訊雲架構師名人堂專家鮑丹認為數據算法越來越重要是毫無疑問的，但“超越”硬件是不可能的，沒有芯片、沒有稀土、沒有電力這些物理底座，算法等于零。六十年代就有AI算法，為什麼現在才爆發?因為芯片夠了。數據和算法能夠反哺硬件指導，但不可能超越它，因為物理世界永遠是最底層的約束。

　　命題二：未來3年，Agent的普及是否會讓“一人公司”成為常态

　　神州雲科副總經理、騰訊雲TVP 吳靜濤

　　神州雲科副總經理、騰訊雲TVP吳靜濤認為一人公司在合适的場景裡，會成為一種“正常存在”的常态，就像實現了“在家上班”一樣，不會大規模推廣，但對足夠優秀的個體來說，Agent可以讓他不再受制于團隊規模的限制，把能力邊界放大到以前根本無法企及的地方。

　　騰訊雲智慧出行總經理費玉霞

　　費玉霞認為對于涉及複雜工藝、高技術knowhow壁壘的行業，以及需要廣泛深度協作的行業，三年内一人公司很難進入這些領域。Agent放大的是已有能力，但一人公司的前提是這個“一人”本身就極強是這個公司的核心，這個人不僅會設定問題、會調用Agent、會驗收結果，他自己核心價值之外的部分可通過任務“外包”多Agent協作的模式完成，這樣的業務形态和超級個人是稀缺的，短期不會是“常态”。

　　命題三：Agent的普及，是否會抹平“資深專家”與“職場新人”的技能鴻溝

　　吳靜濤指出，“資深”的真正含義不是知識量。知識層面 AI 早已可以快速補齊，而是多年積累的客戶信任和溝通能力。資深專家憑借長期建立的信任關系可以順暢推進，換一個陌生面孔，客戶未必願意配合。這種人與人之間的信任關系，不是 Agent 或 Skill 能搞定的。

　　中國移動集團級首席專家、騰訊雲TVP 徐曉東

　　中國移動集團級首席專家、騰訊雲TVP徐曉東表示，在軟件開發、内容創作等數字化程度高的領域，Agent确實可以幫助有認知基礎的人實現跨越式的能力躍遷。但在工匠領域，比如手工研磨軸承、焊接配合的手感，這些知識根本無法被數字化，AI在這裡發揮的空間極為有限，“抹平”在這類行業根本不适用。

　　最後，主持人總結：Agent放大的是已有能力，而非憑空創造能力。上限取決于人的認知深度，這是三站活動中嘉賓們反複回歸的同一個判斷。

　　結語

　　從銀河通用的具身機器人，到 NVIDIA 的“AI的五層蛋糕”，再到福田戴姆勒的智能制造産線，騰訊雲 TVP 兩天三站的沉浸式探訪，串聯起一條從AI 模型到物理世界的完整産業鍊條。與會專家在深入參觀和交流中形成共識：當 AI 大模型的能力加速向具身智能、智能制造等硬科技領域滲透，真正的産業變革不再隻是算法層面的突破，而是數據、模型、算力、本體、場景的全棧協同。

　　未來，騰訊雲 TVP 将繼續攜手更多行業領軍企業和技術專家，走進更多硬科技前沿陣地，為開發者帶來最鮮活的一線實踐和最深度的技術碰撞，以科技之力驅動産業進化，共見硬核未來。

　　TVP，即騰訊雲最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊雲頒發給各領域頂級技術專家的一項榮譽認證，以感謝他們在各個行業和領域為推動雲計算及相關技術的發展和落地所作出的貢獻。TVP 緻力打造與行業技術專家的交流平台，促進騰訊雲與技術專家和用戶之間的有效溝通，從而構建雲計算技術生态，實現“用科技影響世界”的美好願景。