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许恨山 2025-05-14 【NBA】 6409 人已围观

“未来一两年⑥，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区❶。”

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❸。

近年来②，“全民智驾”浪潮兴起⑧，智能网联汽车全面把人工智能④、大数据③、通信技术深度融合于制造链中❷。智驾产业发展⑪，离不开汽车云服务平台业务⑨，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⑩，提供数据存储❶、算力支持④、AI训练⑰、车联网协同等核心功能⑯。

如何让汽车更智能❸？围绕这个问题⑮，国内各个大厂提出了不同的解决思路▓。

其中⑤，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑩，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⑮；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑯，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑤，积累了深厚的技术实力③；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⑳，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进❶。

云的核心竞争力❸，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⑭，同时结合其在边缘计算⑲、低延迟传输等技术的积累⑫，主打“车云一体”战略⑯，从智能座舱体验切入市场❸。

目前⑲，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑧，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力❷、持续发掘C端生态优势⑮，以做到后发制人⑱，扩张自身的汽车云服务业务⑱。

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▓，集团高级执行副总裁⑳、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❷，但全力协助车企造好车❷、卖好车①，也助力用户用好车⑲，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❶，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⑫，汤道生就已表示：“坚持的定位⑨，帮助车企造好车⑱、卖好车⑲、提高企业管理效率❶，改善用户出行体验①，不变的方向⑰。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观①，目前也正在高速增长中▓。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示❶，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑨，同比增长27.4%❶。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币❶，同比增长36.0%④；解决方案市场规模为22.1亿元人民币④，同比增长13.3%⑤。

同时❸，行业的市场份额在头部的集成度非常高❷，这也在激励头部企业持续投入⑲。数据显示⑯，在公有云基础设施领域⑰，Top 5服务商⑧，阿里云⑩、华为云❸、云③、火山引擎▓、百度智能云合计份额达86.9% ⑳；在私有云基础设施领域⑬，Top 5服务商⑰，华为云④、阿里云⑪、云②、百度智能云②、中国移动合计份额达60.0%⑤。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑲，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业①。常乔雨表示⑩，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑨，其他几家⑲，⑤、阿里⑯、百度②，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▓，入场时间的集中⑥，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈❸。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑰，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⑯。

在开放日上❶，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⑮，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑫，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑳。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❶。

既有业务优势⑰，快速增长▓、在增速中⑯，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑪。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑯，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑱。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❸、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⑰。

而在车上落地的场景应用层面⑤，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③，以微信小程序为载体⑮。在现场也介绍到⑥，例如在驾驶过程中❷，只需要发出语音指令⑱，“点一杯大杯拿铁”⑩，智能体就可以自动调起⑦，知道你喜欢的咖啡店③，你喜欢的咖啡的种类③，咖啡品牌的车载微信小程序⑪，选择最近的咖啡店⑧，按照口味下单⑳，用户顺路取餐④，整个过程不需要干预和人的触控操作⑯。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑥，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⑬，并与车机系统语音▓、地图融合联动②，常用常新⑩。

云的快速增长⑨，常乔雨表示⑤，云抓住了自己的核心优势：首先▓，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑱、阿里那么突出⑰，云的C端生态是独一无二的壁垒❶。微信⑱、QQ音乐⑯、视频⑭、游戏这些国民级应用⑤，能够很自然地融入到智能座舱⑭，为用户提供差异化⑫、并且是用户已经非常习惯的体验⑲。这是其它云厂商很难复制的⑳。

其次⑬，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⑬，强调“车云一体化”⑯。它不是要去造车⑰，而是要服务好车企和用户❷。另外⑯，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⑧，它在边缘计算⑮、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑪。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⑫。

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⑭，智慧出行的定位❶，汤道生表示⑬，将发挥C2B能力⑥，和云计算③、AI▓、大数据等前沿技术❶，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⑩，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑫。

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⑰，涵盖AI基础设施③、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑳，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⑧，的GPU资源④。针对汽车行业⑦，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⑬、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑲，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑯。

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⑨，供企业自由使用③，钟学丹表示⑩，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%⑤。同时④，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作②，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑩。

在AI服务重要的算力层面❷，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑤，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❸，仅为业界平均的1/3⑥，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑧，为车企提供了高效稳定的算力基础设施❷。

目前❸，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑥，车企客户继续加大公有云GPU⑩、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑯、车联网等场景❷，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⑳。

关于目前汽车整体的AI应用进展▓，钟学丹对观察者网表示⑮，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合②，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑭，这在当前的车上已经有明显的表现⑳；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⑯，可以更好地打破应用之间的边界▓；还有早期主要的生成式方向⑦，比如在车内生成一张桌面壁纸⑬，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⑪。

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⑳。比如在座舱场景的AI应用中⑬，还是以小程序中的生态作为主导⑮，而非基于固定的场景来打通小程序⑮，以满足使用者需求⑩。对此⑦，钟学丹对观察者网表示①，座舱场景中结合小程序生态的过程⑦，还需要AI和开发者一个一个去学习❶、理解⑩。

在AI方面❸，汤道生也表示⑧，“端到端”的架构创新⑦、大模型的广泛运用❸，正在推动汽车智能化进入深水区⑲。将以云图为基⑳、车云一体④，为车企提供高性能的算力⑬、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑪，助力构建覆盖车企产品研发①、生产制造⑯、用户服务全链路的智能化底座⑨。

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⑭，把大模型的能力集成到智能座舱中⑲，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑫，这几乎是必然趋势⑪。相关的车联网解决方案市场⑦，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑫。

此外②，L3及以上自动驾驶的研发⑩、训练❶、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⑭，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务①。整体来看⑧，预计2025年⑦，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑥，而像智能算力⑦、自动驾驶解决方案这些细分领域④，增速可能超过30%⑯，是主要的增长引擎⑥。

综合来看③，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③、低延迟传输等方面的技术优势⑲，主攻智能座舱和车联网⑲，实现“车云一体”⑭。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⑤。未来④，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑦，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑪，去挖掘消费端的增量价值②。

而关于未来发展▓，汤道生也表示⑯，要以云⑲、图为基础②，推动“车云一体”战略⑰，帮助车企打造高效⑥、合规的数据闭环⑫，助力构建覆盖车企产品研发❶、生产制造❷、用户服务全链路的智能化底座⑰。

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