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陈沛珊 2025-05-14 【 篮球】 5628 人已围观

“未来一两年⑩，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区▓。”

在日前的一场分享中⑬，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说❷。

近年来⑥，“全民智驾”浪潮兴起⑲，智能网联汽车全面把人工智能③、大数据❸、通信技术深度融合于制造链中②。智驾产业发展❷，离不开汽车云服务平台业务③，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑨，专为汽车行业打造❸，提供数据存储⑥、算力支持⑥、AI训练⑭、车联网协同等核心功能❸。

如何让汽车更智能②？围绕这个问题❸，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑭。

其中②，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑳，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⑩；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④，积累了深厚的技术实力⑫；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①，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进②。

云的核心竞争力❷，则体现在其庞大的C端用户生态❷，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑯，同时结合其在边缘计算①、低延迟传输等技术的积累▓，主打“车云一体”战略⑫，从智能座舱体验切入市场⑱。

目前⑦，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑩，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⑩，以做到后发制人⑰，扩张自身的汽车云服务业务⑩。

坚持车云一体化④，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上❶，集团高级执行副总裁②、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❸，但全力协助车企造好车⑰、卖好车③，也助力用户用好车⑭，做汽车产业升级的数智化助手⑰。”

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⑲，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑭，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⑬，帮助车企造好车②、卖好车⑰、提高企业管理效率⑥，改善用户出行体验①，不变的方向①。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑭，目前也正在高速增长中❷。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示④，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑧，同比增长27.4%③。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑮，同比增长36.0%⑬；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑪，同比增长13.3%④。

同时①，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑯，这也在激励头部企业持续投入⑰。数据显示⑫，在公有云基础设施领域⑧，Top 5服务商①，阿里云③、华为云⑱、云⑭、火山引擎⑬、百度智能云合计份额达86.9% ⑯；在私有云基础设施领域⑲，Top 5服务商①，华为云❷、阿里云②、云⑪、百度智能云⑤、中国移动合计份额达60.0%⑫。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年①，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业④。常乔雨表示⑨，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑮，其他几家⑰，④、阿里❶、百度❷，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❶，入场时间的集中②，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑩。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⑫，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营③。

在开放日上⑰，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⑨，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⑥。在汽车公有云增速位居行业第一⑥，是市场平均增速的两倍②。

既有业务优势❸，快速增长⑪、在增速中⑮，汽车云服务业务打下了坚实的基础④。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑩，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑬。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⑫、高覆盖的自动驾驶地图⑱，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⑬。

而在车上落地的场景应用层面⑪，有其优势——微信⑦。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态①，以微信小程序为载体⑱。在现场也介绍到⑧，例如在驾驶过程中⑭，只需要发出语音指令❷，“点一杯大杯拿铁”⑬，智能体就可以自动调起▓，知道你喜欢的咖啡店⑥，你喜欢的咖啡的种类①，咖啡品牌的车载微信小程序⑬，选择最近的咖啡店⑬，按照口味下单⑦，用户顺路取餐⑯，整个过程不需要干预和人的触控操作⑲。

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❷，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑪，并与车机系统语音⑳、地图融合联动⑮，常用常新❷。

云的快速增长⑬，常乔雨表示⑰，云抓住了自己的核心优势：首先⑫，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑩、阿里那么突出▓，云的C端生态是独一无二的壁垒⑯。微信⑳、QQ音乐⑩、视频❸、游戏这些国民级应用⑰，能够很自然地融入到智能座舱⑮，为用户提供差异化⑰、并且是用户已经非常习惯的体验❶。这是其它云厂商很难复制的⑲。

其次⑲，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③，强调“车云一体化”③。它不是要去造车①，而是要服务好车企和用户⑰。另外⑪，同样有在技术层面独特的积累和优势⑪。基于多年的游戏和音视频业务经验⑫，它在边缘计算⑪、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑳。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑲、优化车联网的用户体验来说至关重要④。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持❶，云瞄准的是未来市场

2022年时③，智慧出行的定位⑦，汤道生表示⑤，将发挥C2B能力①，和云计算②、AI⑲、大数据等前沿技术⑤，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑰，让云成为智能汽车的新生产力②，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑧。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑬，将面向汽车行业升级全栈AI能力❸，涵盖AI基础设施⑰、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑩，帮助汽车行业打造好用的AI⑭。

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②，的GPU资源⑲。针对汽车行业⑲，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑯，从AI基础能力层❶、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑨，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑩。

在企业侧④，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⑤，供企业自由使用②，钟学丹表示⑧，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⑯，对用户问题的独立解决率已达到84%⑱。同时①，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⑪。

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⑫，单集群支持万卡级算力调度⑯，千卡单日故障数低至0.16次❶，仅为业界平均的1/3❷，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑨，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑦。

目前⑤，汽车云市场增长潜力仍旧巨大❸，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⑳、车联网等场景⑮，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❷。

关于目前汽车整体的AI应用进展❷，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⑱，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验②，这在当前的车上已经有明显的表现④；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑲，比如AI Agent 的能力⑨，可以更好地打破应用之间的边界⑲；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⑪，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑦，更加深入应用场景⑥。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑮，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❶，还是以小程序中的生态作为主导⑭，而非基于固定的场景来打通小程序❸，以满足使用者需求⑨。对此⑬，钟学丹对观察者网表示⑱，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⑯、理解③。

在AI方面⑨，汤道生也表示⑬，“端到端”的架构创新③、大模型的广泛运用❶，正在推动汽车智能化进入深水区①。将以云图为基⑧、车云一体⑭，为车企提供高性能的算力⑮、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑲，助力构建覆盖车企产品研发⑫、生产制造⑧、用户服务全链路的智能化底座⑫。

常乔雨对观察者网表示⑥，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点①，把大模型的能力集成到智能座舱中⑪，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑰，这几乎是必然趋势⑲。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⑧。

此外⑦，L3及以上自动驾驶的研发⑲、训练②、仿真需要海量的算力⑮。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑭，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务❸。整体来看⑤，预计2025年⑬，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑦，而像智能算力③、自动驾驶解决方案这些细分领域②，增速可能超过30%④，是主要的增长引擎⑱。

综合来看❸，云的打法聚焦于用户体验和生态连接▓。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⑫，主攻智能座舱和车联网⑳，实现“车云一体”④。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑫，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长②。未来⑲，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间②，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑳，去挖掘消费端的增量价值⑬。

而关于未来发展▓，汤道生也表示⑪，要以云▓、图为基础❷，推动“车云一体”战略⑩，帮助车企打造高效⑧、合规的数据闭环⑤，助力构建覆盖车企产品研发④、生产制造①、用户服务全链路的智能化底座⑲。

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