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汪含玉 2025-05-14 【 CBA】 8541 人已围观

“未来一两年▓，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区❷。”

在日前的一场分享中⑳，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说①。

近年来⑯，“全民智驾”浪潮兴起⑥，智能网联汽车全面把人工智能⑰、大数据②、通信技术深度融合于制造链中⑭。智驾产业发展⑦，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⑥，专为汽车行业打造❷，提供数据存储⑬、算力支持⑤、AI训练⑬、车联网协同等核心功能▓。

如何让汽车更智能⑤？围绕这个问题⑤，国内各个大厂提出了不同的解决思路▓。

其中⑦，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑯，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⑪；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑲，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产①，积累了深厚的技术实力⑤；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑪，特别是云计算和算力方面的领先地位⑰，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑬。

云的核心竞争力⑦，则体现在其庞大的C端用户生态①，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑱，同时结合其在边缘计算⑥、低延迟传输等技术的积累❸，主打“车云一体”战略⑦，从智能座舱体验切入市场❶。

目前⑤，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑲，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力❶、持续发掘C端生态优势⑲，以做到后发制人⑳，扩张自身的汽车云服务业务⑰。

坚持车云一体化①，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑥，集团高级执行副总裁⑱、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⑰，但全力协助车企造好车❸、卖好车⑭，也助力用户用好车❶，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⑰，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑪，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑱，汤道生就已表示：“坚持的定位▓，帮助车企造好车⑫、卖好车⑰、提高企业管理效率⑰，改善用户出行体验②，不变的方向⑫。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑧，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⑬，2024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%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%⑭；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑨，同比增长13.3%⑳。

同时②，行业的市场份额在头部的集成度非常高▓，这也在激励头部企业持续投入⑭。数据显示⑥，在公有云基础设施领域⑰，Top 5服务商⑥，阿里云⑦、华为云⑦、云▓、火山引擎⑥、百度智能云合计份额达86.9% ⑥；在私有云基础设施领域⑳，Top 5服务商❷，华为云④、阿里云⑨、云④、百度智能云▓、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⑪，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑱。常乔雨表示⑪，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些❷，其他几家⑯，⑩、阿里⑪、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⑯，入场时间的集中⑰，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑯。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑨，但其还是凭借自身的实力⑱，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营❸。

在开放日上⑲，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❷，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑨，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑰。在汽车公有云增速位居行业第一⑮，是市场平均增速的两倍③。

既有业务优势▓，快速增长⑱、在增速中⑰，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑭。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑧，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑳。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⑫、高覆盖的自动驾驶地图③，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①。

而在车上落地的场景应用层面⑥，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⑳，以微信小程序为载体⑮。在现场也介绍到⑮，例如在驾驶过程中❸，只需要发出语音指令⑭，“点一杯大杯拿铁”⑧，智能体就可以自动调起⑯，知道你喜欢的咖啡店④，你喜欢的咖啡的种类⑩，咖啡品牌的车载微信小程序⑲，选择最近的咖啡店⑲，按照口味下单⑧，用户顺路取餐⑪，整个过程不需要干预和人的触控操作⑦。

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❷，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车❸，并与车机系统语音❶、地图融合联动⑨，常用常新⑰。

云的快速增长❸，常乔雨表示⑭，云抓住了自己的核心优势：首先⑯，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⑪，云的C端生态是独一无二的壁垒②。微信⑲、QQ音乐⑱、视频▓、游戏这些国民级应用⑪，能够很自然地融入到智能座舱❶，为用户提供差异化❸、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③。

其次①，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⑦，强调“车云一体化”⑰。它不是要去造车⑲，而是要服务好车企和用户⑱。另外①，同样有在技术层面独特的积累和优势❷。基于多年的游戏和音视频业务经验⑥，它在边缘计算⑰、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⑰、优化车联网的用户体验来说至关重要⑲。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持⑯，云瞄准的是未来市场

2022年时⑥，智慧出行的定位❸，汤道生表示❶，将发挥C2B能力⑮，和云计算⑪、AI⑪、大数据等前沿技术⑰，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链②，让云成为智能汽车的新生产力⑯，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⑨，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑬，涵盖AI基础设施①、AI开发与应用平台及AI场景化应用④，帮助汽车行业打造好用的AI▓。

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⑦，的GPU资源⑪。针对汽车行业⑤，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑭，从AI基础能力层⑯、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⑱。

在企业侧⑫，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②，钟学丹表示③，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%⑰。同时⑲，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑯，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑨。

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③，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⑯，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③。

目前⑮，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑦，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⑥、车联网等场景⑫，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⑦。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑭，钟学丹对观察者网表示①，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⑧，这在当前的车上已经有明显的表现①；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑤，比如AI Agent 的能力❸，可以更好地打破应用之间的边界⑦；还有早期主要的生成式方向⑭，比如在车内生成一张桌面壁纸⑮，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑬，更加深入应用场景④。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑤，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑨。比如在座舱场景的AI应用中⑳，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④，以满足使用者需求⑪。对此①，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⑳，还需要AI和开发者一个一个去学习①、理解⑤。

在AI方面①，汤道生也表示❶，“端到端”的架构创新⑩、大模型的广泛运用⑱，正在推动汽车智能化进入深水区⑭。将以云图为基⑲、车云一体⑫，为车企提供高性能的算力▓、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑬，助力构建覆盖车企产品研发③、生产制造⑮、用户服务全链路的智能化底座⑨。

常乔雨对观察者网表示⑫，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⑩，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⑪。相关的车联网解决方案市场❶，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的▓。

此外⑤，L3及以上自动驾驶的研发③、训练④、仿真需要海量的算力⑫。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▓。整体来看⑯，预计2025年❷，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑪，而像智能算力⑩、自动驾驶解决方案这些细分领域⑫，增速可能超过30%⑧，是主要的增长引擎⑲。

综合来看⑲，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑪。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⑮，主攻智能座舱和车联网❸，实现“车云一体”⑥。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手❸，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑭。未来⑤，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间①，将更多地把车看作一个连接用户的终端❸，去挖掘消费端的增量价值⑫。

而关于未来发展❷，汤道生也表示①，要以云①、图为基础③，推动“车云一体”战略①，帮助车企打造高效③、合规的数据闭环⑤，助力构建覆盖车企产品研发▓、生产制造⑪、用户服务全链路的智能化底座⑯。

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