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孙乐枫 2025-05-14 【军事】 6317 人已围观

“未来一两年❶，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⑪，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑤。

近年来⑦，“全民智驾”浪潮兴起②，智能网联汽车全面把人工智能⑤、大数据②、通信技术深度融合于制造链中⑥。智驾产业发展⑲，离不开汽车云服务平台业务⑯，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台②，专为汽车行业打造⑪，提供数据存储②、算力支持▓、AI训练▓、车联网协同等核心功能⑨。

如何让汽车更智能⑫？围绕这个问题④，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑮。

其中④，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑫，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⑬；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑳，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑮，积累了深厚的技术实力⑨；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施❶，特别是云计算和算力方面的领先地位⑦，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑧。

云的核心竞争力❸，则体现在其庞大的C端用户生态⑱，能无缝融入智能座舱提供丰富服务❷，同时结合其在边缘计算⑪、低延迟传输等技术的积累⑯，主打“车云一体”战略⑪，从智能座舱体验切入市场①。

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⑫，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑱、持续发掘C端生态优势⑰，以做到后发制人❷，扩张自身的汽车云服务业务⑫。

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①，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⑥、卖好车②，也助力用户用好车⑮，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⑳，就在2022首次公布智能汽车专有云平台②，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⑲，帮助车企造好车❶、卖好车⑨、提高企业管理效率③，改善用户出行体验⑰，不变的方向⑪。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑨，目前也正在高速增长中⑬。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑭，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币④，同比增长27.4%⑧。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币❷，同比增长36.0%⑪；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑱，同比增长13.3%⑳。

同时⑯，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑧，这也在激励头部企业持续投入⑦。数据显示③，在公有云基础设施领域⑳，Top 5服务商⑥，阿里云⑲、华为云⑭、云⑫、火山引擎①、百度智能云合计份额达86.9% ①；在私有云基础设施领域③，Top 5服务商③，华为云⑥、阿里云⑪、云⑯、百度智能云②、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⑮，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑥。常乔雨表示▓，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑬，其他几家④，⑧、阿里❷、百度⑦，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❷。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力❸，但其还是凭借自身的实力⑩，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑯。

在开放日上②，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⑲，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车③，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑮。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②。

既有业务优势❷，快速增长⑱、在增速中▓，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑥。

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⑧。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⑧、高覆盖的自动驾驶地图⑳，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⑦。

而在车上落地的场景应用层面⑰，有其优势——微信④。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑤，以微信小程序为载体②。在现场也介绍到⑨，例如在驾驶过程中⑤，只需要发出语音指令⑧，“点一杯大杯拿铁”⑫，智能体就可以自动调起③，知道你喜欢的咖啡店❶，你喜欢的咖啡的种类⑦，咖啡品牌的车载微信小程序④，选择最近的咖啡店⑥，按照口味下单⑪，用户顺路取餐⑲，整个过程不需要干预和人的触控操作⑫。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑳，智慧出行基于技术框架升级②，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑤，并与车机系统语音▓、地图融合联动③，常用常新⑦。

云的快速增长❷，常乔雨表示❸，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⑥、阿里那么突出⑬，云的C端生态是独一无二的壁垒⑧。微信⑧、QQ音乐⑲、视频⑬、游戏这些国民级应用⑳，能够很自然地融入到智能座舱⑯，为用户提供差异化❷、并且是用户已经非常习惯的体验③。这是其它云厂商很难复制的⑫。

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①，强调“车云一体化”❷。它不是要去造车④，而是要服务好车企和用户②。另外❸，同样有在技术层面独特的积累和优势⑰。基于多年的游戏和音视频业务经验②，它在边缘计算⑨、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的▓。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①。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑩，云瞄准的是未来市场

2022年时⑲，智慧出行的定位❸，汤道生表示⑪，将发挥C2B能力⑩，和云计算⑫、AI▓、大数据等前沿技术⑱，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链❸，让云成为智能汽车的新生产力⑨，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⑥，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑳，涵盖AI基础设施②、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑧，帮助汽车行业打造好用的AI⑰。

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⑩，的GPU资源①。针对汽车行业⑱，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略③，从AI基础能力层②、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑱，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑④。

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⑧，供企业自由使用③，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⑱，对用户问题的独立解决率已达到84%⑬。同时❶，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作④，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⑫，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑪，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⑯，仅为业界平均的1/3▓，万亿参数大模型训练周期压缩至4天③，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑨。

目前⑲，汽车云市场增长潜力仍旧巨大①，车企客户继续加大公有云GPU⑭、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑧、车联网等场景❸，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③。

关于目前汽车整体的AI应用进展③，钟学丹对观察者网表示④，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⑪，这在当前的车上已经有明显的表现⑨；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用▓，比如AI Agent 的能力▓，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⑦，更加深入应用场景⑰。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑯，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑧。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⑪，而非基于固定的场景来打通小程序⑲，以满足使用者需求⑱。对此⑧，钟学丹对观察者网表示②，座舱场景中结合小程序生态的过程②，还需要AI和开发者一个一个去学习⑭、理解❷。

在AI方面⑳，汤道生也表示❸，“端到端”的架构创新⑭、大模型的广泛运用⑱，正在推动汽车智能化进入深水区⑫。将以云图为基⑥、车云一体①，为车企提供高性能的算力⑪、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑩，助力构建覆盖车企产品研发⑬、生产制造⑱、用户服务全链路的智能化底座⑱。

常乔雨对观察者网表示②，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点❶，把大模型的能力集成到智能座舱中⑬，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑪，这几乎是必然趋势⑯。相关的车联网解决方案市场⑩，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的❸。

此外⑤，L3及以上自动驾驶的研发⑮、训练⑱、仿真需要海量的算力④。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑨，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务①。整体来看⑥，预计2025年④，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑧，而像智能算力⑬、自动驾驶解决方案这些细分领域⑦，增速可能超过30%⑤，是主要的增长引擎⑱。

综合来看③，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑩。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑮、低延迟传输等方面的技术优势③，主攻智能座舱和车联网①，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⑮，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑳。未来⑳，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑫，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑭，去挖掘消费端的增量价值❶。

而关于未来发展❶，汤道生也表示⑨，要以云⑬、图为基础⑩，推动“车云一体”战略⑬，帮助车企打造高效⑨、合规的数据闭环❷，助力构建覆盖车企产品研发⑮、生产制造⑦、用户服务全链路的智能化底座⑦。

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