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唐寄灵 2025-05-14 【电竞】 8863 人已围观

“未来一两年⑬，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区❸。”

在日前的一场分享中⑤，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑫。

近年来▓，“全民智驾”浪潮兴起④，智能网联汽车全面把人工智能❸、大数据②、通信技术深度融合于制造链中⑩。智驾产业发展⑬，离不开汽车云服务平台业务⑫，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑭，专为汽车行业打造❶，提供数据存储④、算力支持②、AI训练②、车联网协同等核心功能❷。

如何让汽车更智能⑲？围绕这个问题⑬，国内各个大厂提出了不同的解决思路❶。

其中⑥，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑬，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⑯；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上⑫，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑩，积累了深厚的技术实力❸；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施③，特别是云计算和算力方面的领先地位⑬，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑧。

云的核心竞争力⑤，则体现在其庞大的C端用户生态⑮，能无缝融入智能座舱提供丰富服务④，同时结合其在边缘计算⑬、低延迟传输等技术的积累⑭，主打“车云一体”战略⑥，从智能座舱体验切入市场❶。

目前❶，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑮，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑧、持续发掘C端生态优势▓，以做到后发制人⑧，扩张自身的汽车云服务业务⑫。

坚持车云一体化⑨，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑪，集团高级执行副总裁⑤、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⑦，但全力协助车企造好车❷、卖好车▓，也助力用户用好车⑬，做汽车产业升级的数智化助手⑥。”

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①，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④，帮助车企造好车③、卖好车⑩、提高企业管理效率⑯，改善用户出行体验④，不变的方向⑥。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑮，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③，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币①，同比增长27.4%⑭。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑱，同比增长36.0%❷；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑦，同比增长13.3%⑪。

同时⑪，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①。数据显示③，在公有云基础设施领域⑪，Top 5服务商⑫，阿里云①、华为云❷、云⑲、火山引擎⑤、百度智能云合计份额达86.9% ②；在私有云基础设施领域⑲，Top 5服务商⑭，华为云⑤、阿里云⑨、云④、百度智能云⑳、中国移动合计份额达60.0%③。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑦，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业▓。常乔雨表示❷，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些④，其他几家⑩，⑮、阿里⑫、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⑦，入场时间的集中▓，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈▓。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑩，但其还是凭借自身的实力⑦，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑩。

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④，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑥，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑬。在汽车公有云增速位居行业第一⑨，是市场平均增速的两倍❶。

既有业务优势⑰，快速增长⑱、在增速中⑥，汽车云服务业务打下了坚实的基础③。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑬，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑯。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑤，可量身定制低成本⑯、高覆盖的自动驾驶地图④，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⑤。

而在车上落地的场景应用层面⑮，有其优势——微信⑪。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态⑦，以微信小程序为载体④。在现场也介绍到❶，例如在驾驶过程中④，只需要发出语音指令⑬，“点一杯大杯拿铁”①，智能体就可以自动调起⑦，知道你喜欢的咖啡店⑬，你喜欢的咖啡的种类④，咖啡品牌的车载微信小程序⑫，选择最近的咖啡店▓，按照口味下单⑥，用户顺路取餐⑮，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⑯，智慧出行基于技术框架升级❸，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车②，并与车机系统语音▓、地图融合联动❶，常用常新⑪。

云的快速增长⑧，常乔雨表示①，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⑬、阿里那么突出⑮，云的C端生态是独一无二的壁垒⑲。微信④、QQ音乐❷、视频⑱、游戏这些国民级应用①，能够很自然地融入到智能座舱⑦，为用户提供差异化③、并且是用户已经非常习惯的体验⑮。这是其它云厂商很难复制的②。

其次⑭，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⑤，强调“车云一体化”⑯。它不是要去造车❶，而是要服务好车企和用户④。另外▓，同样有在技术层面独特的积累和优势⑨。基于多年的游戏和音视频业务经验⑱，它在边缘计算❷、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑬。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率❶、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⑪，云瞄准的是未来市场

2022年时⑳，智慧出行的定位③，汤道生表示⑭，将发挥C2B能力▓，和云计算⑭、AI⑫、大数据等前沿技术⑪，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链❶，让云成为智能汽车的新生产力⑱，智慧出行在此做出的投入也不容小觑①。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑤，将面向汽车行业升级全栈AI能力①，涵盖AI基础设施▓、AI开发与应用平台及AI场景化应用❶，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⑮，的GPU资源⑤。针对汽车行业①，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⑭，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑③。

在企业侧⑬，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⑬，供企业自由使用⑦，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⑭，对用户问题的独立解决率已达到84%④。同时⑦，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作❷，也在说明其将坚持生态不封闭的方向❶。

在AI服务重要的算力层面⑱，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局①，单集群支持万卡级算力调度⑦，千卡单日故障数低至0.16次③，仅为业界平均的1/3⑮，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑰，为车企提供了高效稳定的算力基础设施❶。

目前⑨，汽车云市场增长潜力仍旧巨大③，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▓、车联网等场景④，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⑧。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑯，钟学丹对观察者网表示▓，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑩，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑲，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⑫，比如AI Agent 的能力⑪，可以更好地打破应用之间的边界⑧；还有早期主要的生成式方向⑲，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⑩，更加深入应用场景⑤。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑥，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑭。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①，以满足使用者需求⑯。对此▓，钟学丹对观察者网表示⑦，座舱场景中结合小程序生态的过程⑰，还需要AI和开发者一个一个去学习⑰、理解⑥。

在AI方面❸，汤道生也表示⑩，“端到端”的架构创新②、大模型的广泛运用⑩，正在推动汽车智能化进入深水区⑰。将以云图为基②、车云一体⑳，为车企提供高性能的算力❶、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑳，助力构建覆盖车企产品研发⑮、生产制造⑤、用户服务全链路的智能化底座①。

常乔雨对观察者网表示④，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▓，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑳，这几乎是必然趋势⑯。相关的车联网解决方案市场⑧，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的▓。

此外⑰，L3及以上自动驾驶的研发⑲、训练⑰、仿真需要海量的算力⑤。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑮，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务❷。整体来看⑩，预计2025年❶，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑬，而像智能算力❶、自动驾驶解决方案这些细分领域⑳，增速可能超过30%⑭，是主要的增长引擎⑳。

综合来看②，云的打法聚焦于用户体验和生态连接❸。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算④、低延迟传输等方面的技术优势⑤，主攻智能座舱和车联网⑲，实现“车云一体”⑱。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑪，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长❷。未来⑭，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间③，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❶。

而关于未来发展❸，汤道生也表示❶，要以云⑪、图为基础⑫，推动“车云一体”战略①，帮助车企打造高效⑧、合规的数据闭环④，助力构建覆盖车企产品研发⑭、生产制造❸、用户服务全链路的智能化底座❶。

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