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姚幼蓉 2025-05-14 【NBA】 8432 人已围观

“未来一两年⑲，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区④。”

在日前的一场分享中⑳，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑤。

近年来⑮，“全民智驾”浪潮兴起⑫，智能网联汽车全面把人工智能④、大数据⑫、通信技术深度融合于制造链中⑰。智驾产业发展▓，离不开汽车云服务平台业务⑦，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台❶，专为汽车行业打造④，提供数据存储⑨、算力支持⑧、AI训练③、车联网协同等核心功能⑮。

如何让汽车更智能❷？围绕这个问题⑫，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑨。

其中⑨，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑯，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②；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑤，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产❷，积累了深厚的技术实力⑥；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⑰，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑭。

云的核心竞争力⑲，则体现在其庞大的C端用户生态⑪，能无缝融入智能座舱提供丰富服务▓，同时结合其在边缘计算②、低延迟传输等技术的积累⑯，主打“车云一体”战略⑲，从智能座舱体验切入市场②。

目前⑩，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少❸，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑭、持续发掘C端生态优势❸，以做到后发制人⑬，扩张自身的汽车云服务业务⑭。

坚持车云一体化③，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑮，集团高级执行副总裁⑤、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⑮，但全力协助车企造好车③、卖好车⑥，也助力用户用好车⑥，做汽车产业升级的数智化助手⑩。”

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⑳，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑤，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑧，汤道生就已表示：“坚持的定位②，帮助车企造好车⑰、卖好车⑪、提高企业管理效率②，改善用户出行体验②，不变的方向⑩。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑩，目前也正在高速增长中⑮。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑰，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑮，同比增长27.4%▓。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑫，同比增长36.0%⑲；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑧，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⑦，这也在激励头部企业持续投入①。数据显示⑲，在公有云基础设施领域⑧，Top 5服务商⑥，阿里云⑬、华为云❸、云⑳、火山引擎⑩、百度智能云合计份额达86.9% ⑭；在私有云基础设施领域❷，Top 5服务商❸，华为云⑤、阿里云⑲、云⑥、百度智能云❶、中国移动合计份额达60.0%⑩。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑰，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑦。常乔雨表示⑳，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些④，其他几家④，❷、阿里⑬、百度⑯，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⑪，入场时间的集中③，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑨。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⑭，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑰。

在开放日上⑮，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⑤，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车❷，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务④。在汽车公有云增速位居行业第一⑯，是市场平均增速的两倍⑭。

既有业务优势▓，快速增长⑦、在增速中③，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑭。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力❶，为汽车云服务提供了丰富的数据基础❶。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑧，可量身定制低成本④、高覆盖的自动驾驶地图⑬，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❶。

而在车上落地的场景应用层面⑰，有其优势——微信⑱。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态②，以微信小程序为载体⑳。在现场也介绍到⑩，例如在驾驶过程中⑳，只需要发出语音指令⑪，“点一杯大杯拿铁”⑯，智能体就可以自动调起⑪，知道你喜欢的咖啡店⑩，你喜欢的咖啡的种类⑱，咖啡品牌的车载微信小程序⑯，选择最近的咖啡店⑥，按照口味下单①，用户顺路取餐⑭，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⑤，智慧出行基于技术框架升级⑳，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑲，并与车机系统语音④、地图融合联动⑥，常用常新④。

云的快速增长④，常乔雨表示⑬，云抓住了自己的核心优势：首先⑮，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑳、阿里那么突出⑪，云的C端生态是独一无二的壁垒⑯。微信⑨、QQ音乐①、视频⑤、游戏这些国民级应用❸，能够很自然地融入到智能座舱⑯，为用户提供差异化⑲、并且是用户已经非常习惯的体验②。这是其它云厂商很难复制的④。

其次⑨，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⑰，强调“车云一体化”⑩。它不是要去造车⑪，而是要服务好车企和用户⑮。另外⑬，同样有在技术层面独特的积累和优势⑱。基于多年的游戏和音视频业务经验⑨，它在边缘计算❶、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑰。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率❸、优化车联网的用户体验来说至关重要❶。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑦，云瞄准的是未来市场

2022年时⑭，智慧出行的定位⑬，汤道生表示⑰，将发挥C2B能力⑮，和云计算⑩、AI②、大数据等前沿技术⑮，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑬，让云成为智能汽车的新生产力①，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑭。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑦，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑫，涵盖AI基础设施⑭、AI开发与应用平台及AI场景化应用①，帮助汽车行业打造好用的AI⑮。

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⑱，的GPU资源⑭。针对汽车行业⑧，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑲，从AI基础能力层⑪、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❷。

在企业侧⑪，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⑲，供企业自由使用❶，钟学丹表示⑬，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%⑦。同时⑦，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作❸，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑲。

在AI服务重要的算力层面⑩，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑳，单集群支持万卡级算力调度⑪，千卡单日故障数低至0.16次⑭，仅为业界平均的1/3⑯，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑦，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑬。

目前①，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GPU⑨、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑲、车联网等场景⑰，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①。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑦，钟学丹对观察者网表示⑱，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑤，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑳，这在当前的车上已经有明显的表现③；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❶，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⑭，比如在车内生成一张桌面壁纸❶，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑭，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❸，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑥。比如在座舱场景的AI应用中⑰，还是以小程序中的生态作为主导⑱，而非基于固定的场景来打通小程序⑮，以满足使用者需求❸。对此④，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⑳，还需要AI和开发者一个一个去学习①、理解③。

在AI方面⑲，汤道生也表示⑬，“端到端”的架构创新⑲、大模型的广泛运用①，正在推动汽车智能化进入深水区❶。将以云图为基④、车云一体⑨，为车企提供高性能的算力④、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑮，助力构建覆盖车企产品研发⑰、生产制造⑩、用户服务全链路的智能化底座②。

常乔雨对观察者网表示③，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑧，把大模型的能力集成到智能座舱中▓，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⑫。相关的车联网解决方案市场⑰，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的❶。

此外⑧，L3及以上自动驾驶的研发❷、训练❷、仿真需要海量的算力❷。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛②，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务❷。整体来看⑤，预计2025年⑭，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑱，而像智能算力⑭、自动驾驶解决方案这些细分领域⑲，增速可能超过30%⑤，是主要的增长引擎⑫。

综合来看⑪，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑧。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算④、低延迟传输等方面的技术优势⑥，主攻智能座舱和车联网⑯，实现“车云一体”⑮。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑦，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长③。未来②，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间▓，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑯，去挖掘消费端的增量价值❸。

而关于未来发展⑯，汤道生也表示⑭，要以云⑬、图为基础④，推动“车云一体”战略⑧，帮助车企打造高效⑲、合规的数据闭环❸，助力构建覆盖车企产品研发⑮、生产制造⑱、用户服务全链路的智能化底座⑧。

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