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陈语琴 2025-05-14 【 世界足球】 4558 人已围观

“未来一两年①，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑪。”

在日前的一场分享中❸，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说④。

近年来①，“全民智驾”浪潮兴起⑥，智能网联汽车全面把人工智能⑭、大数据⑫、通信技术深度融合于制造链中④。智驾产业发展⑲，离不开汽车云服务平台业务②，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台❸，专为汽车行业打造▓，提供数据存储⑬、算力支持⑰、AI训练⑨、车联网协同等核心功能④。

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⑯。

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⑩；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⑧，积累了深厚的技术实力⑦；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑦，特别是云计算和算力方面的领先地位❸，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑤。

云的核心竞争力⑦，则体现在其庞大的C端用户生态④，能无缝融入智能座舱提供丰富服务③，同时结合其在边缘计算❸、低延迟传输等技术的积累⑰，主打“车云一体”战略⑪，从智能座舱体验切入市场⑩。

目前⑫，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少④，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力⑦、持续发掘C端生态优势▓，以做到后发制人⑦，扩张自身的汽车云服务业务①。

坚持车云一体化⑰，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⑮、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⑪，但全力协助车企造好车⑯、卖好车⑩，也助力用户用好车⑲，做汽车产业升级的数智化助手②。”

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❸，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⑳，帮助车企造好车▓、卖好车⑬、提高企业管理效率▓，改善用户出行体验⑯，不变的方向▓。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观❷，目前也正在高速增长中⑳。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示⑱，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑬，同比增长27.4%②。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑫，同比增长36.0%⑰；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑰，同比增长13.3%❷。

同时⑬，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑩，这也在激励头部企业持续投入⑯。数据显示③，在公有云基础设施领域⑭，Top 5服务商❸，阿里云⑱、华为云⑥、云❷、火山引擎⑭、百度智能云合计份额达86.9% ⑧；在私有云基础设施领域▓，Top 5服务商⑯，华为云⑯、阿里云②、云⑲、百度智能云❷、中国移动合计份额达60.0%▓。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年❸，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业❶。常乔雨表示⑨，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑧，其他几家⑬，⑰、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❶，入场时间的集中⑪，也意味着彼此之间的业务竞争十分激烈⑤。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力▓，但其还是凭借自身的实力④，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑪。

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⑯，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车❶，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务❶。在汽车公有云增速位居行业第一⑤，是市场平均增速的两倍⑮。

既有业务优势②，快速增长❷、在增速中⑭，汽车云服务业务打下了坚实的基础④。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力③，为汽车云服务提供了丰富的数据基础⑲。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑱，可量身定制低成本⑪、高覆盖的自动驾驶地图❸，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⑨。

而在车上落地的场景应用层面⑰，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⑱，以微信小程序为载体①。在现场也介绍到⑦，例如在驾驶过程中⑧，只需要发出语音指令⑮，“点一杯大杯拿铁”⑪，智能体就可以自动调起⑪，知道你喜欢的咖啡店❷，你喜欢的咖啡的种类⑪，咖啡品牌的车载微信小程序⑥，选择最近的咖啡店⑥，按照口味下单⑭，用户顺路取餐⑳，整个过程不需要干预和人的触控操作⑩。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑪，智慧出行基于技术框架升级⑩，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑥，并与车机系统语音⑤、地图融合联动⑮，常用常新⑰。

云的快速增长❶，常乔雨表示⑦，云抓住了自己的核心优势：首先⑦，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑲、阿里那么突出⑲，云的C端生态是独一无二的壁垒❶。微信⑲、QQ音乐❷、视频⑨、游戏这些国民级应用⑥，能够很自然地融入到智能座舱⑩，为用户提供差异化⑳、并且是用户已经非常习惯的体验❷。这是其它云厂商很难复制的③。

其次④，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⑭，强调“车云一体化”⑱。它不是要去造车⑮，而是要服务好车企和用户❶。另外③，同样有在技术层面独特的积累和优势⑫。基于多年的游戏和音视频业务经验⑬，它在边缘计算②、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的▓。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑤、优化车联网的用户体验来说至关重要③。

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⑳，智慧出行的定位▓，汤道生表示⑥，将发挥C2B能力❸，和云计算❷、AI⑳、大数据等前沿技术③，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑧，让云成为智能汽车的新生产力③，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑱。

也在智慧出行技术开放日上也宣布①，将面向汽车行业升级全栈AI能力❶，涵盖AI基础设施▓、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑨，帮助汽车行业打造好用的AI③。

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⑲，的GPU资源④。针对汽车行业⑰，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略②，从AI基础能力层⑨、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③。

在企业侧⑦，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⑯，供企业自由使用⑤，钟学丹表示⑰，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❶，对用户问题的独立解决率已达到84%②。同时③，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑬，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⑤，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局❶，单集群支持万卡级算力调度⑱，千卡单日故障数低至0.16次⑩，仅为业界平均的1/3❶，万亿参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⑩，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑱，车企客户继续加大公有云GPU⑤、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑧、车联网等场景⑮，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⑥。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑮，钟学丹对观察者网表示⑳，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑧，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑦，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⑳，比如AI Agent 的能力⑭，可以更好地打破应用之间的边界❷；还有早期主要的生成式方向❷，比如在车内生成一张桌面壁纸⑨，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③。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看④，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间⑯。比如在座舱场景的AI应用中③，还是以小程序中的生态作为主导❷，而非基于固定的场景来打通小程序⑦，以满足使用者需求⑮。对此⑨，钟学丹对观察者网表示⑬，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⑮、理解⑫。

在AI方面③，汤道生也表示⑰，“端到端”的架构创新⑥、大模型的广泛运用⑨，正在推动汽车智能化进入深水区⑱。将以云图为基⑭、车云一体⑥，为车企提供高性能的算力❸、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⑨、生产制造②、用户服务全链路的智能化底座▓。

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▓，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⑨，这几乎是必然趋势⑧。相关的车联网解决方案市场⑱，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的⑳。

此外⑭，L3及以上自动驾驶的研发③、训练⑱、仿真需要海量的算力⑳。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛❷，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑲。整体来看⑯，预计2025年⑰，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑪，而像智能算力⑭、自动驾驶解决方案这些细分领域⑤，增速可能超过30%⑳，是主要的增长引擎⑲。

综合来看⑯，云的打法聚焦于用户体验和生态连接②。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑫、低延迟传输等方面的技术优势⑪，主攻智能座舱和车联网⑯，实现“车云一体”⑬。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⑯。未来⑲，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④，去挖掘消费端的增量价值⑦。

而关于未来发展⑭，汤道生也表示④，要以云①、图为基础①，推动“车云一体”战略⑧，帮助车企打造高效❶、合规的数据闭环④，助力构建覆盖车企产品研发⑲、生产制造⑰、用户服务全链路的智能化底座⑩。

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