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777电玩城改名字了吗

孙新柔 2025-05-14 【国内】 6947 人已围观

“未来一两年⑨，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区③。”

在日前的一场分享中❷，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑲。

近年来⑥，“全民智驾”浪潮兴起❸，智能网联汽车全面把人工智能①、大数据⑰、通信技术深度融合于制造链中②。智驾产业发展⑦，离不开汽车云服务平台业务⑳，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑪，专为汽车行业打造⑰，提供数据存储⑲、算力支持④、AI训练⑤、车联网协同等核心功能①。

如何让汽车更智能④？围绕这个问题⑯，国内各个大厂提出了不同的解决思路❶。

其中⑫，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践▓，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⑭；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上③，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑤，积累了深厚的技术实力⑭；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施▓，特别是云计算和算力方面的领先地位④，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进④。

云的核心竞争力⑯，则体现在其庞大的C端用户生态❸，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑨，同时结合其在边缘计算①、低延迟传输等技术的积累⑰，主打“车云一体”战略⑰，从智能座舱体验切入市场⑩。

目前⑪，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑳，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力❸、持续发掘C端生态优势⑩，以做到后发制人⑱，扩张自身的汽车云服务业务②。

坚持车云一体化⑮，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑭，集团高级执行副总裁⑳、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⑩，但全力协助车企造好车⑰、卖好车⑥，也助力用户用好车⑤，做汽车产业升级的数智化助手⑧。”

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⑦，就在2022首次公布智能汽车专有云平台①，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候②，汤道生就已表示：“坚持的定位②，帮助车企造好车❷、卖好车❷、提高企业管理效率⑤，改善用户出行体验②，不变的方向⑦。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑯，目前也正在高速增长中⑱。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑮，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑯，同比增长27.4%⑤。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑤，同比增长36.0%⑪；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑤，同比增长13.3%⑱。

同时⑤，行业的市场份额在头部的集成度非常高❷，这也在激励头部企业持续投入③。数据显示⑦，在公有云基础设施领域④，Top 5服务商⑤，阿里云⑫、华为云⑤、云⑪、火山引擎⑦、百度智能云合计份额达86.9% ⑦；在私有云基础设施领域⑧，Top 5服务商❷，华为云⑮、阿里云⑪、云⑰、百度智能云⑬、中国移动合计份额达60.0%⑬。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年❸，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑬。常乔雨表示❸，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些①，其他几家⑫，⑱、阿里③、百度④，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⑭，入场时间的集中⑬，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑯。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑱，但其还是凭借自身的实力❷，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑥。

在开放日上❸，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❷，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑱，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑧。在汽车公有云增速位居行业第一⑳，是市场平均增速的两倍⑤。

既有业务优势⑧，快速增长❸、在增速中⑰，汽车云服务业务打下了坚实的基础❶。

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⑪。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑰，可量身定制低成本⑨、高覆盖的自动驾驶地图⑦，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⑩。

而在车上落地的场景应用层面⑩，有其优势——微信⑮。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态❸，以微信小程序为载体③。在现场也介绍到⑤，例如在驾驶过程中▓，只需要发出语音指令⑱，“点一杯大杯拿铁”②，智能体就可以自动调起⑪，知道你喜欢的咖啡店⑤，你喜欢的咖啡的种类⑨，咖啡品牌的车载微信小程序❶，选择最近的咖啡店⑲，按照口味下单⑩，用户顺路取餐⑯，整个过程不需要干预和人的触控操作⑭。

智慧出行副总裁钟学丹提到③，智慧出行基于技术框架升级⑤，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑥，并与车机系统语音❷、地图融合联动⑮，常用常新⑰。

云的快速增长⑨，常乔雨表示③，云抓住了自己的核心优势：首先⑧，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑨、阿里那么突出❸，云的C端生态是独一无二的壁垒⑯。微信⑫、QQ音乐⑭、视频⑱、游戏这些国民级应用⑰，能够很自然地融入到智能座舱❸，为用户提供差异化❶、并且是用户已经非常习惯的体验⑨。这是其它云厂商很难复制的⑥。

其次❷，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①，强调“车云一体化”⑦。它不是要去造车⑯，而是要服务好车企和用户⑪。另外③，同样有在技术层面独特的积累和优势①。基于多年的游戏和音视频业务经验⑫，它在边缘计算⑦、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑯。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⑯。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑯，云瞄准的是未来市场

2022年时⑳，智慧出行的定位⑭，汤道生表示⑥，将发挥C2B能力①，和云计算⑯、AI③、大数据等前沿技术❶，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑮，让云成为智能汽车的新生产力⑳，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⑮，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑰，涵盖AI基础设施❷、AI开发与应用平台及AI场景化应用④，帮助汽车行业打造好用的AI⑤。

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⑬，的GPU资源③。针对汽车行业③，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑱，从AI基础能力层⑱、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局❶，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑦。

在企业侧❸，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⑩，供企业自由使用⑫，钟学丹表示⑨，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⑮，对用户问题的独立解决率已达到84%⑬。同时⑯，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作①，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑮。

在AI服务重要的算力层面⑰，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局▓，单集群支持万卡级算力调度④，千卡单日故障数低至0.16次⑲，仅为业界平均的1/3⑬，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑫，为车企提供了高效稳定的算力基础设施❸。

目前⑦，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑬，车企客户继续加大公有云GPU❶、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练❸、车联网等场景①，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⑥。

关于目前汽车整体的AI应用进展④，钟学丹对观察者网表示⑨，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合❷，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑬，这在当前的车上已经有明显的表现⑤；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑧，比如AI Agent 的能力⑩，可以更好地打破应用之间的边界⑱；还有早期主要的生成式方向⑮，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⑮，更加深入应用场景③。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑭，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❷，还是以小程序中的生态作为主导⑪，而非基于固定的场景来打通小程序⑳，以满足使用者需求⑮。对此⑨，钟学丹对观察者网表示⑦，座舱场景中结合小程序生态的过程⑳，还需要AI和开发者一个一个去学习⑭、理解⑦。

在AI方面⑳，汤道生也表示⑨，“端到端”的架构创新⑯、大模型的广泛运用⑯，正在推动汽车智能化进入深水区❶。将以云图为基⑪、车云一体⑦，为车企提供高性能的算力❸、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑧，助力构建覆盖车企产品研发②、生产制造⑬、用户服务全链路的智能化底座⑩。

常乔雨对观察者网表示⑰，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点③，把大模型的能力集成到智能座舱中⑳，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑩，这几乎是必然趋势⑨。相关的车联网解决方案市场①，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑦。

此外⑲，L3及以上自动驾驶的研发⑰、训练⑲、仿真需要海量的算力⑳。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑮，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑱。整体来看③，预计2025年⑦，汽车云市场的整体增速有望超过20%❸，而像智能算力③、自动驾驶解决方案这些细分领域⑫，增速可能超过30%❶，是主要的增长引擎③。

综合来看⑦，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑦。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算▓、低延迟传输等方面的技术优势⑪，主攻智能座舱和车联网②，实现“车云一体”⑫。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑭，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长❸。未来⑭，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间③，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑰，去挖掘消费端的增量价值⑰。

而关于未来发展⑥，汤道生也表示❶，要以云⑰、图为基础⑧，推动“车云一体”战略②，帮助车企打造高效❶、合规的数据闭环⑩，助力构建覆盖车企产品研发❶、生产制造⑫、用户服务全链路的智能化底座⑥。

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