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叶曼文 2025-05-14 【国际】 3286 人已围观

“未来一两年⑪，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑧。”

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⑬。

近年来❷，“全民智驾”浪潮兴起⑳，智能网联汽车全面把人工智能❷、大数据⑭、通信技术深度融合于制造链中②。智驾产业发展⑬，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❷，专为汽车行业打造❷，提供数据存储⑯、算力支持⑦、AI训练⑲、车联网协同等核心功能⑤。

如何让汽车更智能⑫？围绕这个问题⑭，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑧。

其中⑳，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践③，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⑨；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑭，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⑲；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▓，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑱。

云的核心竞争力③，则体现在其庞大的C端用户生态⑯，能无缝融入智能座舱提供丰富服务❶，同时结合其在边缘计算❷、低延迟传输等技术的积累⑨，主打“车云一体”战略⑩，从智能座舱体验切入市场⑫。

目前⑧，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少❶，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑰、持续发掘C端生态优势⑤，以做到后发制人⑰，扩张自身的汽车云服务业务⑳。

坚持车云一体化⑲，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑲，集团高级执行副总裁⑭、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④，但全力协助车企造好车⑳、卖好车❸，也助力用户用好车⑯，做汽车产业升级的数智化助手③。”

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⑥，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑧，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑳，汤道生就已表示：“坚持的定位⑫，帮助车企造好车⑤、卖好车⑳、提高企业管理效率⑰，改善用户出行体验❶，不变的方向⑧。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑲，目前也正在高速增长中⑭。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑪，2024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%⑨。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑨，同比增长36.0%⑨；解决方案市场规模为22.1亿元人民币❷，同比增长13.3%❷。

同时⑦，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⑭。数据显示⑦，在公有云基础设施领域⑲，Top 5服务商⑩，阿里云⑪、华为云⑯、云⑮、火山引擎⑧、百度智能云合计份额达86.9% ④；在私有云基础设施领域❸，Top 5服务商⑦，华为云⑫、阿里云⑯、云⑮、百度智能云⑨、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⑬，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业③。常乔雨表示⑪，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑰，其他几家⑧，④、阿里⑧、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⑱，入场时间的集中⑲，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❸，但其还是凭借自身的实力❸，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营❸。

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⑦，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑤，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一⑬，是市场平均增速的两倍⑥。

既有业务优势❷，快速增长⑧、在增速中⑰，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑤。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑨，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑥。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务❸，可量身定制低成本⑦、高覆盖的自动驾驶地图②，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❷。

而在车上落地的场景应用层面④，有其优势——微信③。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑨，以微信小程序为载体⑭。在现场也介绍到⑭，例如在驾驶过程中②，只需要发出语音指令⑮，“点一杯大杯拿铁”④，智能体就可以自动调起⑤，知道你喜欢的咖啡店⑪，你喜欢的咖啡的种类⑪，咖啡品牌的车载微信小程序⑱，选择最近的咖啡店❷，按照口味下单⑳，用户顺路取餐⑳，整个过程不需要干预和人的触控操作▓。

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⑫，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车▓，并与车机系统语音⑫、地图融合联动❸，常用常新⑱。

云的快速增长⑭，常乔雨表示⑦，云抓住了自己的核心优势：首先⑰，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⑦，云的C端生态是独一无二的壁垒①。微信⑬、QQ音乐⑥、视频④、游戏这些国民级应用⑯，能够很自然地融入到智能座舱⑮，为用户提供差异化⑱、并且是用户已经非常习惯的体验⑪。这是其它云厂商很难复制的⑲。

其次②，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⑨，强调“车云一体化”⑤。它不是要去造车❷，而是要服务好车企和用户⑮。另外⑥，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④，它在边缘计算⑤、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑮。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率②、优化车联网的用户体验来说至关重要❷。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑪，云瞄准的是未来市场

2022年时⑲，智慧出行的定位⑳，汤道生表示⑬，将发挥C2B能力⑳，和云计算⑤、AI❶、大数据等前沿技术❷，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④，智慧出行在此做出的投入也不容小觑④。

也在智慧出行技术开放日上也宣布②，将面向汽车行业升级全栈AI能力④，涵盖AI基础设施⑦、AI开发与应用平台及AI场景化应用③，帮助汽车行业打造好用的AI⑲。

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⑯。针对汽车行业⑳，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略①，从AI基础能力层❸、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑤，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑮。

在企业侧①，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⑩，钟学丹表示❷，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⑦，对用户问题的独立解决率已达到84%❸。同时⑱，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑥，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⑮，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑮，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③，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⑫，为车企提供了高效稳定的算力基础设施❶。

目前⑮，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑰，车企客户继续加大公有云GPU❷、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练❸、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⑫。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑨，钟学丹对观察者网表示⑭，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合④，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑩，这在当前的车上已经有明显的表现⑮；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑯，比如AI Agent 的能力③，可以更好地打破应用之间的边界③；还有早期主要的生成式方向❶，比如在车内生成一张桌面壁纸⑫，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑪，更加深入应用场景②。

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⑱。比如在座舱场景的AI应用中⑲，还是以小程序中的生态作为主导⑯，而非基于固定的场景来打通小程序❷，以满足使用者需求❷。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⑱，还需要AI和开发者一个一个去学习⑫、理解⑧。

在AI方面⑲，汤道生也表示⑤，“端到端”的架构创新⑱、大模型的广泛运用❸，正在推动汽车智能化进入深水区⑮。将以云图为基⑤、车云一体⑭，为车企提供高性能的算力⑤、精准的数据闭环和可迭代的AI模型❸，助力构建覆盖车企产品研发⑩、生产制造⑭、用户服务全链路的智能化底座⑯。

常乔雨对观察者网表示⑱，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑩，把大模型的能力集成到智能座舱中❶，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务③，这几乎是必然趋势②。相关的车联网解决方案市场▓，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑭。

此外⑲，L3及以上自动驾驶的研发④、训练▓、仿真需要海量的算力⑦。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑦，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务▓。整体来看⑨，预计2025年❸，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑬，而像智能算力⑯、自动驾驶解决方案这些细分领域⑤，增速可能超过30%⑥，是主要的增长引擎⑧。

综合来看❷，云的打法聚焦于用户体验和生态连接①。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算①、低延迟传输等方面的技术优势❶，主攻智能座舱和车联网⑲，实现“车云一体”⑧。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑲，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑫。未来❷，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑨，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⑪。

而关于未来发展⑭，汤道生也表示❶，要以云▓、图为基础④，推动“车云一体”战略③，帮助车企打造高效⑧、合规的数据闭环⑪，助力构建覆盖车企产品研发⑭、生产制造⑳、用户服务全链路的智能化底座⑳。

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