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邵幼蓉 2025-05-14 【国内】 5047 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⑩。”

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❷。

近年来⑬，“全民智驾”浪潮兴起⑬，智能网联汽车全面把人工智能⑧、大数据⑭、通信技术深度融合于制造链中⑧。智驾产业发展⑤，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⑬，专为汽车行业打造⑰，提供数据存储⑲、算力支持▓、AI训练▓、车联网协同等核心功能▓。

如何让汽车更智能⑯？围绕这个问题❷，国内各个大厂提出了不同的解决思路▓。

其中①，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践①，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⑯；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上②，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑧，积累了深厚的技术实力❸；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施❷，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⑬。

云的核心竞争力⑭，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❸，同时结合其在边缘计算⑨、低延迟传输等技术的积累②，主打“车云一体”战略⑦，从智能座舱体验切入市场⑫。

目前⑳，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑦，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力④、持续发掘C端生态优势⑳，以做到后发制人⑥，扩张自身的汽车云服务业务⑭。

坚持车云一体化❶，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑳，集团高级执行副总裁⑥、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⑤，但全力协助车企造好车⑥、卖好车②，也助力用户用好车⑦，做汽车产业升级的数智化助手❸。”

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②，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑥，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候❸，汤道生就已表示：“坚持的定位⑱，帮助车企造好车❸、卖好车②、提高企业管理效率❶，改善用户出行体验⑦，不变的方向❷。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑪，目前也正在高速增长中④。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑲，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑦，同比增长27.4%⑲。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑪，同比增长36.0%⑩；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑰，同比增长13.3%⑦。

同时❶，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❷。数据显示⑫，在公有云基础设施领域⑪，Top 5服务商⑫，阿里云❶、华为云⑪、云⑰、火山引擎⑥、百度智能云合计份额达86.9% ⑲；在私有云基础设施领域⑰，Top 5服务商⑯，华为云❶、阿里云⑦、云⑱、百度智能云⑥、中国移动合计份额达60.0%⑪。

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❷。常乔雨表示⑬，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑰，其他几家⑳，⑰、阿里⑫、百度▓，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⑦，入场时间的集中⑳，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑧。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⑮，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营▓。

在开放日上❷，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⑱，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑥，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑥。在汽车公有云增速位居行业第一④，是市场平均增速的两倍⑤。

既有业务优势⑩，快速增长⑦、在增速中⑤，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑨。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑱，为汽车云服务提供了丰富的数据基础①。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务④，可量身定制低成本⑩、高覆盖的自动驾驶地图⑮，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⑰。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑥，以微信小程序为载体⑦。在现场也介绍到❸，例如在驾驶过程中⑪，只需要发出语音指令④，“点一杯大杯拿铁”⑭，智能体就可以自动调起⑥，知道你喜欢的咖啡店④，你喜欢的咖啡的种类①，咖啡品牌的车载微信小程序⑲，选择最近的咖啡店▓，按照口味下单⑲，用户顺路取餐①，整个过程不需要干预和人的触控操作⑰。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑫，智慧出行基于技术框架升级⑫，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车②，并与车机系统语音①、地图融合联动⑫，常用常新④。

云的快速增长⑲，常乔雨表示⑥，云抓住了自己的核心优势：首先⑩，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑮、阿里那么突出⑦，云的C端生态是独一无二的壁垒⑪。微信⑤、QQ音乐⑥、视频②、游戏这些国民级应用❸，能够很自然地融入到智能座舱▓，为用户提供差异化⑪、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③。

其次⑳，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④，强调“车云一体化”⑤。它不是要去造车⑰，而是要服务好车企和用户⑱。另外❶，同样有在技术层面独特的积累和优势⑲。基于多年的游戏和音视频业务经验❸，它在边缘计算⑬、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑲。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑩、优化车联网的用户体验来说至关重要⑫。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持❷，云瞄准的是未来市场

2022年时⑳，智慧出行的定位⑨，汤道生表示❷，将发挥C2B能力⑯，和云计算⑪、AI⑰、大数据等前沿技术⑫，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑲，让云成为智能汽车的新生产力❷，智慧出行在此做出的投入也不容小觑▓。

也在智慧出行技术开放日上也宣布▓，将面向汽车行业升级全栈AI能力③，涵盖AI基础设施⑥、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AI⑱。

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❷。针对汽车行业④，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑰，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❶，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑫。

在企业侧▓，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⑬，供企业自由使用⑩，钟学丹表示⑳，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%⑯。同时⑧，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑭，也在说明其将坚持生态不封闭的方向❷。

在AI服务重要的算力层面⑯，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局❸，单集群支持万卡级算力调度①，千卡单日故障数低至0.16次⑥，仅为业界平均的1/3④，万亿参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③。

目前⑩，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑤，车企客户继续加大公有云GPU⑯、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑰、车联网等场景⑪，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▓，钟学丹对观察者网表示⑦，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑥，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验❶，这在当前的车上已经有明显的表现⑩；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑩，比如AI Agent 的能力④，可以更好地打破应用之间的边界⑥；还有早期主要的生成式方向②，比如在车内生成一张桌面壁纸⑱，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题❶，更加深入应用场景⑯。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看▓，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑰。比如在座舱场景的AI应用中⑱，还是以小程序中的生态作为主导⑳，而非基于固定的场景来打通小程序⑰，以满足使用者需求③。对此⑤，钟学丹对观察者网表示⑲，座舱场景中结合小程序生态的过程⑪，还需要AI和开发者一个一个去学习❷、理解①。

在AI方面⑰，汤道生也表示⑧，“端到端”的架构创新⑮、大模型的广泛运用⑳，正在推动汽车智能化进入深水区⑱。将以云图为基⑫、车云一体❸，为车企提供高性能的算力②、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②、生产制造⑱、用户服务全链路的智能化底座⑥。

常乔雨对观察者网表示⑬，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑰，把大模型的能力集成到智能座舱中⑧，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务▓，这几乎是必然趋势②。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▓。

此外④，L3及以上自动驾驶的研发⑥、训练⑥、仿真需要海量的算力⑨。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛③，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑭。整体来看❶，预计2025年⑬，汽车云市场的整体增速有望超过20%③，而像智能算力⑯、自动驾驶解决方案这些细分领域⑱，增速可能超过30%⑦，是主要的增长引擎❸。

综合来看⑥，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑰。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑲、低延迟传输等方面的技术优势⑱，主攻智能座舱和车联网⑰，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⑬，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑩。未来⑳，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑩，将更多地把车看作一个连接用户的终端②，去挖掘消费端的增量价值⑥。

而关于未来发展⑯，汤道生也表示❶，要以云⑯、图为基础⑲，推动“车云一体”战略⑲，帮助车企打造高效⑨、合规的数据闭环④，助力构建覆盖车企产品研发⑭、生产制造⑤、用户服务全链路的智能化底座⑯。

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