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孙之瑶 2025-05-14 【世界足球】 8688 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⑤。”

在日前的一场分享中⑲，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说❷。

近年来⑯，“全民智驾”浪潮兴起⑧，智能网联汽车全面把人工智能④、大数据⑦、通信技术深度融合于制造链中⑧。智驾产业发展⑪，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②，专为汽车行业打造⑮，提供数据存储⑪、算力支持⑧、AI训练⑱、车联网协同等核心功能⑭。

如何让汽车更智能❷？围绕这个问题②，国内各个大厂提出了不同的解决思路❸。

其中①，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑭，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⑲；百度智能云则将重心明确放在自动驾驶上③，依托其自动驾驶出行服务平台和地图服务的核心资产⑥，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⑬，特别是云计算和算力方面的领先地位⑲，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进⑦。

云的核心竞争力④，则体现在其庞大的C端用户生态⑥，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑯，同时结合其在边缘计算⑭、低延迟传输等技术的积累⑯，主打“车云一体”战略③，从智能座舱体验切入市场❷。

目前③，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❸、持续发掘C端生态优势⑰，以做到后发制人①，扩张自身的汽车云服务业务④。

坚持车云一体化⑧，明确“不造车”

在2025 Time Day智慧出行技术开放日上⑳，集团高级执行副总裁①、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⑬，但全力协助车企造好车①、卖好车③，也助力用户用好车⑦，做汽车产业升级的数智化助手▓。”

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⑬，就在2022首次公布智能汽车专有云平台⑮，正式大规模进军汽车服务云平台领域的时候❷，汤道生就已表示：“坚持的定位⑲，帮助车企造好车❷、卖好车⑧、提高企业管理效率⑤，改善用户出行体验⑩，不变的方向⑬。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观④，目前也正在高速增长中⑥。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④，同比增长27.4%⑥。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币❷，同比增长36.0%⑰；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑲，同比增长13.3%⑥。

同时⑰，行业的市场份额在头部的集成度非常高⑥，这也在激励头部企业持续投入⑲。数据显示❷，在公有云基础设施领域⑤，Top 5服务商⑩，阿里云❸、华为云⑳、云④、火山引擎❷、百度智能云合计份额达86.9% ②；在私有云基础设施领域❸，Top 5服务商⑨，华为云⑨、阿里云⑱、云❸、百度智能云⑬、中国移动合计份额达60.0%⑥。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年❷，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑲。常乔雨表示②，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些①，其他几家▓，⑪、阿里❸、百度❶，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①，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⑳。汽车云服务的起步面临着不小的竞争压力⑮，但其还是凭借自身的实力⑳，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑨。

在开放日上⑦，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⑦，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车▓，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一⑧，是市场平均增速的两倍⑦。

既有业务优势⑨，快速增长❸、在增速中❶，汽车云服务业务打下了坚实的基础❶。

地图拥有海量的地理信息数据和精准的定位能力⑫，为汽车云服务提供了丰富的数据基础②。如为车企提供定期按需的地图更新和基于位置的服务⑰，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⑯。

而在车上落地的场景应用层面⑧，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⑰，以微信小程序为载体❸。在现场也介绍到⑦，例如在驾驶过程中⑯，只需要发出语音指令⑲，“点一杯大杯拿铁”⑭，智能体就可以自动调起⑯，知道你喜欢的咖啡店⑬，你喜欢的咖啡的种类①，咖啡品牌的车载微信小程序⑥，选择最近的咖啡店⑰，按照口味下单❸，用户顺路取餐⑧，整个过程不需要干预和人的触控操作③。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑤，智慧出行基于技术框架升级⑲，手机里丰富的微信小程序都可以快速上车⑰，并与车机系统语音⑩、地图融合联动①，常用常新❸。

云的快速增长⑲，常乔雨表示③，云抓住了自己的核心优势：首先⑨，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为❸、阿里那么突出⑫，云的C端生态是独一无二的壁垒⑬。微信⑨、QQ音乐⑧、视频⑧、游戏这些国民级应用⑪，能够很自然地融入到智能座舱①，为用户提供差异化▓、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⑦。

其次⑨，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⑰，强调“车云一体化”⑳。它不是要去造车⑤，而是要服务好车企和用户⑫。另外▓，同样有在技术层面独特的积累和优势▓。基于多年的游戏和音视频业务经验①，它在边缘计算⑦、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的⑮。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率⑪、优化车联网的用户体验来说至关重要❸。

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⑳，智慧出行的定位⑬，汤道生表示⑩，将发挥C2B能力⑤，和云计算⑳、AI❷、大数据等前沿技术②，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑪，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⑦。

也在智慧出行技术开放日上也宣布⑬，将面向汽车行业升级全栈AI能力①，涵盖AI基础设施⑦、AI开发与应用平台及AI场景化应用①，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▓，的GPU资源②。针对汽车行业⑭，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略❸，从AI基础能力层④、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑰，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑳。

在企业侧❷，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⑱，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⑪，对用户问题的独立解决率已达到84%⑤。同时⑤，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑱，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⑭，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局❷，单集群支持万卡级算力调度⑯，千卡单日故障数低至0.16次⑧，仅为业界平均的1/3⑫，万亿参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⑰。

目前⑫，汽车云市场增长潜力仍旧巨大①，车企客户继续加大公有云GPU⑪、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑮、车联网等场景⑧，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⑬，钟学丹对观察者网表示❸，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑳，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验⑨，这在当前的车上已经有明显的表现⑫；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⑲，可以更好地打破应用之间的边界⑪；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⑯，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题⑥，更加深入应用场景⑧。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看❸，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间▓。比如在座舱场景的AI应用中⑯，还是以小程序中的生态作为主导⑱，而非基于固定的场景来打通小程序②，以满足使用者需求⑩。对此⑰，钟学丹对观察者网表示❷，座舱场景中结合小程序生态的过程⑬，还需要AI和开发者一个一个去学习③、理解⑧。

在AI方面⑩，汤道生也表示▓，“端到端”的架构创新▓、大模型的广泛运用⑱，正在推动汽车智能化进入深水区⑬。将以云图为基⑦、车云一体⑪，为车企提供高性能的算力⑪、精准的数据闭环和可迭代的AI模型⑥，助力构建覆盖车企产品研发⑱、生产制造⑬、用户服务全链路的智能化底座❷。

常乔雨对观察者网表示⑤，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点⑥，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⑥，这几乎是必然趋势⑮。相关的车联网解决方案市场⑥，未来几年保持15-20%的复合增长率是很有希望的②。

此外⑮，L3及以上自动驾驶的研发②、训练⑨、仿真需要海量的算力②。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑭，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑥。整体来看⑯，预计2025年③，汽车云市场的整体增速有望超过20%①，而像智能算力⑲、自动驾驶解决方案这些细分领域①，增速可能超过30%④，是主要的增长引擎❶。

综合来看①，云的打法聚焦于用户体验和生态连接⑯。它的核心是利用庞大的C端生态和在边缘计算⑲、低延迟传输等方面的技术优势❷，主攻智能座舱和车联网⑯，实现“车云一体”❷。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⑯。未来❷，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❶，去挖掘消费端的增量价值⑮。

而关于未来发展⑧，汤道生也表示⑰，要以云⑱、图为基础⑪，推动“车云一体”战略⑥，帮助车企打造高效②、合规的数据闭环⑰，助力构建覆盖车企产品研发⑪、生产制造⑮、用户服务全链路的智能化底座④。

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