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孔新柔 2025-05-14 【科技】 1042 人已围观

“未来一两年⑭，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区❶。”

在日前的一场分享中⑯，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说②。

近年来⑤，“全民智驾”浪潮兴起⑨，智能网联汽车全面把人工智能⑭、大数据②、通信技术深度融合于制造链中③。智驾产业发展❶，离不开汽车云服务平台业务⑲，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑯，专为汽车行业打造⑬，提供数据存储⑯、算力支持④、AI训练⑱、车联网协同等核心功能⑪。

如何让汽车更智能⑨？围绕这个问题⑬，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑱。

其中⑥，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑭，这使其在软硬件结合及对汽车产业链的理解上拥有天然的优势⑲；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上❶，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑬，积累了深厚的技术实力⑬；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑳，特别是云计算和算力方面的领先地位⑩，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑲。

云的核心竞争力⑪，则体现在其庞大的C端用户生态▓，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑧，同时结合其在边缘计算⑩、低延迟传输等技术的积累⑥，主打“车云一体”战略⑧，从智能座舱体验切入市场⑲。

目前②，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少③，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑪、持续发掘C端生态优势⑩，以做到后发制人⑰，扩张自身的汽车云服务业务❷。

坚持车云一体化⑬，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑰，集团高级执行副总裁▓、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“我们始终坚持自己的定位——不造车⑥，但全力协助车企造好车⑳、卖好车②，也助力用户用好车❸，做汽车产业升级的数智化助手②。”

汤道生在现场发表讲话 观察者网

这并非汤道生第一次提出这一观点⑩，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑲，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑮，汤道生就已表示：“坚持的定位❷，帮助车企造好车①、卖好车⑬、提高企业管理效率⑦，改善用户出行体验⑳，不变的方向⑱。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑬，目前也正在高速增长中⑭。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示③，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币❶，同比增长27.4%②。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币④，同比增长36.0%⑬；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑧，同比增长13.3%⑳。

同时⑪，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑮，这也在激励头部企业持续投入⑭。数据显示▓，在公有云基础设施领域⑱，Top 5服务商⑩，阿里云⑮、华为云⑭、云▓、火山引擎⑱、百度智能云合计份额达86.9% ⑨；在私有云基础设施领域⑭，Top 5服务商❸，华为云⑮、阿里云⑲、云▓、百度智能云④、中国移动合计份额达60.0%⑭。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年②，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑭。常乔雨表示⑰，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些❸，其他几家❶，⑮、阿里❶、百度⑧，基本上都是在2021到2022年前后正式官宣并大力投入汽车云业务的⑧，入场时间的集中⑱，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑮。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑩，但其还是凭借自身的实力⑱，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑧。

在开放日上⑲，也展示了当前的部分信息：智慧出行已服务了100多家车企和出行科技公司⑧，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑩，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑲。在汽车公有云增速位居行业第一⑩，是市场平均增速的两倍⑦。

既有业务优势⑯，快速增长⑯、在增速中⑲，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑬。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力③，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑫。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务❷，可量身定制低成本▓、高覆盖的自动驾驶地图⑪，助力自动驾驶功能的实现和智能座舱中导航等应用的精准性⑮。

而在车上落地的场景应用层面①，有其优势——微信❶。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态▓，以微信小程序为载体③。在现场也介绍到⑨，例如在驾驶过程中❶，只需要发出语音指令⑦，“点一杯大杯拿铁”③，智能体就可以自动调起①，知道你喜欢的咖啡店⑤，你喜欢的咖啡的种类⑲，咖啡品牌的车载微信小程序❶，选择最近的咖啡店❸，按照口味下单④，用户顺路取餐④，整个过程不需要干预和人的触控操作⑤。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑯，智慧出行基于技术框架升级④，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑬，并与车机系统语音②、地图融合联动③，常用常新③。

云的快速增长③，常乔雨表示❷，云抓住了自己的核心优势：首先⑬，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为③、阿里那么突出⑲，云的C端生态是独一无二的壁垒⑪。微信⑪、QQ音乐▓、视频⑥、游戏这些国民级应用⑪，能够很自然地融入到智能座舱❸，为用户提供差异化⑱、并且是用户已经非常习惯的体验⑮。这是其它云厂商很难复制的⑤。

其次⑧，把战略重心放在了成为汽车行业的Tier 1供应商和数字化助手上⑭，强调“车云一体化”⑲。它不是要去造车❶，而是要服务好车企和用户⑲。另外⑭，同样有在技术层面独特的积累和优势❶。基于多年的游戏和音视频业务经验②，它在边缘计算⑪、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的❷。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率❷、优化车联网的用户体验来说至关重要⑰。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑳，云瞄准的是未来市场

2022年时⑧，智慧出行的定位④，汤道生表示⑦，将发挥C2B能力②，和云计算①、AI⑧、大数据等前沿技术▓，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑥，让云成为智能汽车的新生产力⑮，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑫。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑱，将面向汽车行业升级全栈AI能力④，涵盖AI基础设施⑲、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑦，帮助汽车行业打造好用的AI①。

的混元大模型是集计算机视觉和自然语言处理于一体的多模态大模型⑥，的GPU资源③。针对汽车行业⑨，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑪，从AI基础能力层⑤、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局③，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑳。

在企业侧⑥，的大模型知识引擎内置了包括智能体模式在内的多种应用开发方式▓，供企业自由使用⑨，钟学丹表示⑫，智慧出行的合作伙伴一汽丰田就利用知识引擎全面升级了智能客服③，对用户问题的独立解决率已达到84%①。同时⑬，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑦，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑦。

在AI服务重要的算力层面⑪，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑱，单集群支持万卡级算力调度⑥，千卡单日故障数低至0.16次③，仅为业界平均的1/3⑧，万亿参数大模型训练周期压缩至4天②，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑳。

目前❶，汽车云市场增长潜力仍旧巨大❶，车企客户继续加大公有云GPU❷、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑬、车联网等场景⑦，同时部分车企仍继续选择建设自持部分私有基础设施资源以满足其政策和安全需求⑩。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑨，钟学丹对观察者网表示⑫，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑩，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑫，这在当前的车上已经有明显的表现⑯；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑦，比如AI Agent 的能力⑤，可以更好地打破应用之间的边界❷；还有早期主要的生成式方向⑬，比如在车内生成一张桌面壁纸⑦，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑱，更加深入应用场景⑪。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑳，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑯。比如在座舱场景的AI应用中⑭，还是以小程序中的生态作为主导⑲，而非基于固定的场景来打通小程序▓，以满足使用者需求❶。对此⑥，钟学丹对观察者网表示⑭，座舱场景中结合小程序生态的过程⑧，还需要AI和开发者一个一个去学习⑪、理解②。

在AI方面⑨，汤道生也表示⑪，“端到端”的架构创新⑥、大模型的广泛运用⑫，正在推动汽车智能化进入深水区④。将以云图为基①、车云一体⑲，为车企提供高性能的算力①、精准的数据闭环和可迭代的AI模型❶，助力构建覆盖车企产品研发❸、生产制造⑰、用户服务全链路的智能化底座⑭。

常乔雨对观察者网表示⑤，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑦，把大模型的能力集成到智能座舱中②，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑬，这几乎是必然趋势⑯。相关的车联网解决方案市场②，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑳。

此外⑨，L3及以上自动驾驶的研发⑥、训练❷、仿真需要海量的算力▓。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛❷，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑤。整体来看⑮，预计2025年⑭，汽车云市场的整体增速有望超过20%②，而像智能算力⑮、自动驾驶解决方案这些细分领域⑪，增速可能超过30%④，是主要的增长引擎⑨。

综合来看▓，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑱。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑬、低延迟传输等方面的技术优势❷，主攻智能座舱和车联网⑨，实现“车云一体”①。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手①，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长❸。未来❷，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑤，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑬，去挖掘消费端的增量价值⑳。

而关于未来发展⑭，汤道生也表示②，要以云③、图为基础⑱，推动“车云一体”战略⑦，帮助车企打造高效⑦、合规的数据闭环⑰，助力构建覆盖车企产品研发⑨、生产制造❷、用户服务全链路的智能化底座④。

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