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“未来一两年②，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑳。”

在日前的一场分享中⑱，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑭。

近年来⑯，“全民智驾”浪潮兴起⑯，智能网联汽车全面把人工智能⑦、大数据⑩、通信技术深度融合于制造链中⑤。智驾产业发展❷，离不开汽车云服务平台业务⑱，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⑭，提供数据存储⑰、算力支持③、AI训练④、车联网协同等核心功能⑰。

如何让汽车更智能⑦？围绕这个问题⑥，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑰。

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⑱，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⑦；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上①，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产▓，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⑥，特别是云计算和算力方面的领先地位❷，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑫。

云的核心竞争力⑲，则体现在其庞大的C端用户生态❸，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑬，同时结合其在边缘计算⑦、低延迟传输等技术的积累⑩，主打“车云一体”战略⑳，从智能座舱体验切入市场⑧。

目前▓，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少②，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑭、持续发掘C端生态优势❸，以做到后发制人⑥，扩张自身的汽车云服务业务⑩。

坚持车云一体化⑦，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑧，集团高级执行副总裁⑰、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⑯，但全力协助车企造好车⑩、卖好车⑮，也助力用户用好车⑥，做汽车产业升级的数智化助手①。”

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③，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑱，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⑳，帮助车企造好车④、卖好车❷、提高企业管理效率⑨，改善用户出行体验❸，不变的方向③。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑩，目前也正在高速增长中①。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⑫，同比增长27.4%⑦。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑯，同比增长36.0%②；解决方案市场规模为22.1亿元人民币③，同比增长13.3%⑪。

同时④，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑪，这也在激励头部企业持续投入▓。数据显示⑤，在公有云基础设施领域①，Top 5服务商❷，阿里云❷、华为云⑨、云⑩、火山引擎⑰、百度智能云合计份额达86.9% ❶；在私有云基础设施领域⑫，Top 5服务商⑭，华为云①、阿里云⑮、云❷、百度智能云⑱、中国移动合计份额达60.0%⑮。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑥，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑧。常乔雨表示⑪，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑳，其他几家⑭，⑩、阿里⑬、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⑥，入场时间的集中❷，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑩。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⑤，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营②。

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⑳，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车❷，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务❷。在汽车公有云增速位居行业第一②，是市场平均增速的两倍⑤。

既有业务优势⑲，快速增长⑳、在增速中⑤，汽车云服务业务打下了坚实的基础❷。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑭，为汽车云服务提供了丰富的数据基础❶。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑫，可量身定制低成本⑱、高覆盖的自动驾驶地图⑬，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⑳。

而在车上落地的场景应用层面⑩，有其优势——微信⑦。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态▓，以微信小程序为载体④。在现场也介绍到❷，例如在驾驶过程中⑩，只需要发出语音指令①，“点一杯大杯拿铁”⑩，智能体就可以自动调起②，知道你喜欢的咖啡店②，你喜欢的咖啡的种类⑳，咖啡品牌的车载微信小程序⑮，选择最近的咖啡店②，按照口味下单❶，用户顺路取餐①，整个过程不需要干预和人的触控操作⑧。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑬，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①，并与车机系统语音⑪、地图融合联动①，常用常新⑬。

云的快速增长▓，常乔雨表示⑳，云抓住了自己的核心优势：首先⑫，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为❶、阿里那么突出②，云的C端生态是独一无二的壁垒⑫。微信②、QQ音乐⑭、视频❶、游戏这些国民级应用▓，能够很自然地融入到智能座舱⑥，为用户提供差异化❷、并且是用户已经非常习惯的体验⑧。这是其它云厂商很难复制的❸。

其次❶，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⑳，强调“车云一体化”⑭。它不是要去造车⑳，而是要服务好车企和用户⑭。另外①，同样有在技术层面独特的积累和优势⑥。基于多年的游戏和音视频业务经验⑲，它在边缘计算⑮、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑰。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❶。

智慧出行现场的汽车 观察者网

全栈AI加持②，云瞄准的是未来市场

2022年时⑬，智慧出行的定位①，汤道生表示⑭，将发挥C2B能力③，和云计算①、AI⑮、大数据等前沿技术⑤，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑤，让云成为智能汽车的新生产力❶，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑤。

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⑩，涵盖AI基础设施❸、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AI⑥。

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❶，的GPU资源⑫。针对汽车行业⑫，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⑬、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑦，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑫。

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⑪，供企业自由使用⑭，钟学丹表示⑭，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⑤，对用户问题的独立解决率已达到84%⑳。同时▓，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑤，也在说明其将坚持生态不封闭的方向⑯。

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⑱，单集群支持万卡级算力调度⑩，千卡单日故障数低至0.16次⑫，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④，为车企提供了高效稳定的算力基础设施②。

目前⑧，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑫，车企客户继续加大公有云GPU⑳、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑮、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▓。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑪，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⑬，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⑥；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑩，比如AI Agent 的能力⑯，可以更好地打破应用之间的边界⑮；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⑰，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑫，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⑪，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间③。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⑧，而非基于固定的场景来打通小程序⑭，以满足使用者需求③。对此❸，钟学丹对观察者网表示④，座舱场景中结合小程序生态的过程⑧，还需要AI和开发者一个一个去学习⑫、理解⑲。

在AI方面⑦，汤道生也表示①，“端到端”的架构创新⑤、大模型的广泛运用⑯，正在推动汽车智能化进入深水区⑥。将以云图为基❷、车云一体▓，为车企提供高性能的算力⑳、精准的数据闭环和可迭代的AI模型③，助力构建覆盖车企产品研发▓、生产制造⑫、用户服务全链路的智能化底座②。

常乔雨对观察者网表示⑳，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑨，把大模型的能力集成到智能座舱中⑰，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务▓，这几乎是必然趋势▓。相关的车联网解决方案市场②，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑱。

此外⑮，L3及以上自动驾驶的研发⑧、训练⑤、仿真需要海量的算力③。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑯，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑱。整体来看⑤，预计2025年⑨，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑯，而像智能算力⑯、自动驾驶解决方案这些细分领域❸，增速可能超过30%❸，是主要的增长引擎⑳。

综合来看⑳，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⑧、低延迟传输等方面的技术优势⑭，主攻智能座舱和车联网⑮，实现“车云一体”⑮。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑤，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑰。未来❷，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑲，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑯，去挖掘消费端的增量价值⑫。

而关于未来发展⑤，汤道生也表示②，要以云⑤、图为基础⑦，推动“车云一体”战略⑳，帮助车企打造高效①、合规的数据闭环⑨，助力构建覆盖车企产品研发①、生产制造⑲、用户服务全链路的智能化底座❶。

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