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张春竹 2025-05-14 【娱乐】 1133 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⑨。”

在日前的一场分享中⑫，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说⑨。

近年来⑭，“全民智驾”浪潮兴起❶，智能网联汽车全面把人工智能⑪、大数据▓、通信技术深度融合于制造链中⑧。智驾产业发展④，离不开汽车云服务平台业务❸，该板块业务主要是基于云计算技术的数字化生态平台⑬，专为汽车行业打造⑯，提供数据存储❶、算力支持②、AI训练⑰、车联网协同等核心功能⑯。

如何让汽车更智能⑬？围绕这个问题❶，国内各个大厂提出了不同的解决思路▓。

其中⑩，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑨，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▓；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上❷，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⑦；阿里云主要是凭借其地图服务以及在AI基础设施⑯，特别是云计算和算力方面的领先地位⑮，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进❶。

云的核心竞争力⑩，则体现在其庞大的C端用户生态③，能无缝融入智能座舱提供丰富服务▓，同时结合其在边缘计算③、低延迟传输等技术的积累⑳，主打“车云一体”战略④，从智能座舱体验切入市场④。

目前①，云在汽车云服务领域的头部玩家中份额还相对较少⑥，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力③、持续发掘C端生态优势⑲，以做到后发制人⑩，扩张自身的汽车云服务业务⑮。

坚持车云一体化⑲，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑫，集团高级执行副总裁②、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③，但全力协助车企造好车⑧、卖好车⑮，也助力用户用好车⑫，做汽车产业升级的数智化助手❷。”

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⑪，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑳，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候⑯，汤道生就已表示：“坚持的定位▓，帮助车企造好车⑦、卖好车④、提高企业管理效率③，改善用户出行体验⑩，不变的方向⑩。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观②，目前也正在高速增长中④。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%❷。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑨，同比增长36.0%⑨；解决方案市场规模为22.1亿元人民币❷，同比增长13.3%⑩。

同时⑤，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑮，这也在激励头部企业持续投入▓。数据显示⑱，在公有云基础设施领域④，Top 5服务商⑩，阿里云⑩、华为云❸、云⑫、火山引擎⑦、百度智能云合计份额达86.9% ⑯；在私有云基础设施领域⑥，Top 5服务商⑫，华为云▓、阿里云⑮、云⑯、百度智能云③、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⑤，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑯。常乔雨表示⑮，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些④，其他几家▓，▓、阿里④、百度④，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⑤，入场时间的集中⑭，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②，但其还是凭借自身的实力⑯，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营▓。

在开放日上⑤，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❸，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车⑮，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑪。在汽车公有云增速位居行业第一⑫，是市场平均增速的两倍⑤。

既有业务优势⑯，快速增长⑳、在增速中⑪，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑮。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑪，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⑮，可量身定制低成本⑰、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⑩。

而在车上落地的场景应用层面④，有其优势——微信⑲。的智慧出行服务深度融合了微信服务生态❶，以微信小程序为载体⑫。在现场也介绍到①，例如在驾驶过程中▓，只需要发出语音指令⑭，“点一杯大杯拿铁”③，智能体就可以自动调起⑯，知道你喜欢的咖啡店⑳，你喜欢的咖啡的种类⑩，咖啡品牌的车载微信小程序⑤，选择最近的咖啡店❷，按照口味下单⑯，用户顺路取餐⑮，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⑰，智慧出行基于技术框架升级③，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车▓，并与车机系统语音③、地图融合联动❸，常用常新⑭。

云的快速增长①，常乔雨表示②，云抓住了自己的核心优势：首先①，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为⑨、阿里那么突出③，云的C端生态是独一无二的壁垒④。微信⑦、QQ音乐⑰、视频⑥、游戏这些国民级应用⑰，能够很自然地融入到智能座舱⑦，为用户提供差异化❶、并且是用户已经非常习惯的体验⑨。这是其它云厂商很难复制的▓。

其次③，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❶，强调“车云一体化”❷。它不是要去造车⑬，而是要服务好车企和用户②。另外⑱，同样有在技术层面独特的积累和优势❶。基于多年的游戏和音视频业务经验⑮，它在边缘计算⑱、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑯。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑬、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①，云瞄准的是未来市场

2022年时⑪，智慧出行的定位❸，汤道生表示⑨，将发挥C2B能力▓，和云计算①、AI❷、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⑤，让云成为智能汽车的新生产力⑧，智慧出行在此做出的投入也不容小觑⑯。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑦，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑲，涵盖AI基础设施⑦、AI开发与应用平台及AI场景化应用⑲，帮助汽车行业打造好用的AI⑭。

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⑩，的GPU资源⑬。针对汽车行业❶，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑬，从AI基础能力层⑱、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局❷，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑❶。

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⑭，供企业自由使用③，钟学丹表示❸，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❷，对用户问题的独立解决率已达到84%❸。同时③，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑲，也在说明其将坚持生态不封闭的方向①。

在AI服务重要的算力层面⑥，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑪，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⑰，仅为业界平均的1/3②，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑩，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑥。

目前❸，汽车云市场增长潜力仍旧巨大④，车企客户继续加大公有云GPU⑰、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练②、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⑨。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑫，钟学丹对观察者网表示⑯，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合③，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验❸，这在当前的车上已经有明显的表现②；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用⑧，比如AI Agent 的能力⑭，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❶，比如在车内生成一张桌面壁纸③，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑨，更加深入应用场景⑫。

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③。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⑳，而非基于固定的场景来打通小程序④，以满足使用者需求▓。对此⑳，钟学丹对观察者网表示⑱，座舱场景中结合小程序生态的过程②，还需要AI和开发者一个一个去学习❷、理解⑬。

在AI方面④，汤道生也表示⑪，“端到端”的架构创新❶、大模型的广泛运用⑲，正在推动汽车智能化进入深水区⑦。将以云图为基⑥、车云一体❶，为车企提供高性能的算力③、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▓、生产制造⑯、用户服务全链路的智能化底座⑱。

常乔雨对观察者网表示⑩，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑫，把大模型的能力集成到智能座舱中②，提供更自然的人车交互和更智能的主动服务⑲，这几乎是必然趋势①。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⑬。

此外⑩，L3及以上自动驾驶的研发⑪、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①，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑮。整体来看⑤，预计2025年❶，汽车云市场的整体增速有望超过20%③，而像智能算力③、自动驾驶解决方案这些细分领域⑤，增速可能超过30%②，是主要的增长引擎⑫。

综合来看②，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑦。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑳、低延迟传输等方面的技术优势⑥，主攻智能座舱和车联网⑱，实现“车云一体”⑯。战略定位是成为Tier 1供应商和数字化助手⑯，通过提供差异化的车内服务和体验来获取增长⑧。未来②，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间②，将更多地把车看作一个连接用户的终端⑭，去挖掘消费端的增量价值▓。

而关于未来发展④，汤道生也表示②，要以云⑦、图为基础⑧，推动“车云一体”战略⑪，帮助车企打造高效⑮、合规的数据闭环⑨，助力构建覆盖车企产品研发⑦、生产制造⑥、用户服务全链路的智能化底座⑳。

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