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程小萱 2025-05-14 【国内】 7937 人已围观

“未来一两年⑮，整个汽车行业会进入‘智能竞争’的深水区⑧。”

在日前的一场分享中④，头豹研究院高级分析师常乔雨如是说❷。

近年来⑨，“全民智驾”浪潮兴起⑲，智能网联汽车全面把人工智能⑪、大数据⑬、通信技术深度融合于制造链中④。智驾产业发展⑳，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⑯，专为汽车行业打造⑭，提供数据存储❷、算力支持⑤、AI训练⑦、车联网协同等核心功能⑩。

如何让汽车更智能⑯？围绕这个问题⑰，国内各个大厂提出了不同的解决思路⑬。

其中▓，华为云的独特之处在于华为集团深度参与造车的实践⑫，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②；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③，积累了深厚的技术实力⑧；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⑦，在智能座舱与智能驾驶领域全面推进❷。

云的核心竞争力⑱，则体现在其庞大的C端用户生态⑭，能无缝融入智能座舱提供丰富服务⑧，同时结合其在边缘计算⑪、低延迟传输等技术的积累⑲，主打“车云一体”战略②，从智能座舱体验切入市场❷。

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⑰，而其也正逐渐布局建设全栈AI能力④、持续发掘C端生态优势❸，以做到后发制人⑨，扩张自身的汽车云服务业务⑩。

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▓，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▓，但全力协助车企造好车⑪、卖好车⑲，也助力用户用好车⑨，做汽车产业升级的数智化助手⑨。”

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⑧，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⑧，汤道生就已表示：“坚持的定位⑩，帮助车企造好车⑰、卖好车⑥、提高企业管理效率⑫，改善用户出行体验⑱，不变的方向▓。”

汽车云服务行业相关的市场规模可观⑰，目前也正在高速增长中⑲。国际数据公司 最新发布的《中国汽车云市场跟踪》报告显示❸，2024下半年中国汽车云市场整体规模达到65.1亿元人民币⑦，同比增长27.4%⑱。其中基础设施市场规模为43.0亿元人民币⑳，同比增长36.0%①；解决方案市场规模为22.1亿元人民币⑱，同比增长13.3%❶。

同时④，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❶。数据显示⑱，在公有云基础设施领域⑨，Top 5服务商⑪，阿里云⑪、华为云⑧、云❸、火山引擎⑫、百度智能云合计份额达86.9% ⑦；在私有云基础设施领域❷，Top 5服务商❶，华为云⑭、阿里云❷、云⑤、百度智能云❷、中国移动合计份额达60.0%⑫。

与汽车行业的渊源可追溯至2017年⑪，不过其直至2022年才正式入局汽车云服务行业⑳。常乔雨表示④，除了华为因为自身业务布局可能稍早一些⑫，其他几家②，②、阿里⑨、百度⑫，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⑳，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⑱，但其还是凭借自身的实力⑪，成功跻身汽车云服务行业TOP 5的龙头阵营⑭。

在开放日上⑩，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①，智能座舱解决方案的搭载量已经超过1500万辆车④，为超过30家车企和出行科技公司提供了海外云服务⑲。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⑰。

既有业务优势⑯，快速增长⑦、在增速中⑮，汽车云服务业务打下了坚实的基础⑰。

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⑮。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▓、高覆盖的自动驾驶地图⑫，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④。

而在车上落地的场景应用层面②，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⑨，以微信小程序为载体③。在现场也介绍到⑫，例如在驾驶过程中⑱，只需要发出语音指令⑳，“点一杯大杯拿铁”▓，智能体就可以自动调起⑭，知道你喜欢的咖啡店⑯，你喜欢的咖啡的种类⑲，咖啡品牌的车载微信小程序⑲，选择最近的咖啡店❷，按照口味下单③，用户顺路取餐④，整个过程不需要干预和人的触控操作⑫。

智慧出行副总裁钟学丹提到⑳，智慧出行基于技术框架升级⑨，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⑮，常用常新⑨。

云的快速增长④，常乔雨表示②，云抓住了自己的核心优势：首先⑭，虽然可能在硬件或者底层算力基础设施方面不像华为③、阿里那么突出⑥，云的C端生态是独一无二的壁垒⑤。微信❷、QQ音乐⑳、视频⑪、游戏这些国民级应用⑱，能够很自然地融入到智能座舱⑥，为用户提供差异化⑧、并且是用户已经非常习惯的体验⑳。这是其它云厂商很难复制的⑧。

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⑧，强调“车云一体化”❸。它不是要去造车⑩，而是要服务好车企和用户❷。另外⑰，同样有在技术层面独特的积累和优势②。基于多年的游戏和音视频业务经验⑥，它在边缘计算❶、低延迟传输技术等方面是行业顶尖的❶。这些技术对于提升自动驾驶的数据处理效率❸、优化车联网的用户体验来说至关重要⑱。

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⑫，智慧出行的定位⑦，汤道生表示❷，将发挥C2B能力④，和云计算⑥、AI⑧、大数据等前沿技术⑭，为汽车行业提供低门槛的定制化平台与工具链⑬，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⑯。

也在智慧出行技术开放日上也宣布❸，将面向汽车行业升级全栈AI能力⑦，涵盖AI基础设施②、AI开发与应用平台及AI场景化应用▓，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⑩，的GPU资源⑮。针对汽车行业❸，采取“混元大模型+先进开源模型”的多模型策略⑭，从AI基础能力层⑳、AI开发与应用平台层到AI场景化应用层进行全面布局⑤，为汽车云服务提供了强大的AI技术支撑⑳。

在企业侧⑪，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⑫，供企业自由使用▓，钟学丹表示⑳，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⑦，对用户问题的独立解决率已达到84%⑦。同时❷，从DeepSeek模型开源到MCP协议开放的动作⑫，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❸，智能驾驶云专区形成全国四大节点布局⑤，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④，仅为业界平均的1/3❸，万亿参数大模型训练周期压缩至4天⑬，为车企提供了高效稳定的算力基础设施⑧。

目前⑧，汽车云市场增长潜力仍旧巨大⑤，车企客户继续加大公有云GPU⑩、云存储等资源采购量用于自动驾驶训练⑱、车联网等场景⑥，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④。

关于目前汽车整体的AI应用进展⑦，钟学丹对观察者网表示⑮，主流车企正在逐步把AI的能力跟座舱整体体验做结合⑭，其中的应用方向一方面是如何用AI的能力提升语音体验③，这在当前的车上已经有明显的表现⑧；另外则是如何利用AI的能力改善对产品和服务的调用②，比如AI Agent 的能力⑩，可以更好地打破应用之间的边界⑱；还有早期主要的生成式方向⑥，比如在车内生成一张桌面壁纸①，目前部分车企已经从从生成壁纸演进到了生成主题❷，更加深入应用场景⑩。

钟学丹在现场分享 观察者网

而就目前来看⑦，的AI Agent基于小程序的应用场景还有很大的深挖空间④。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⑰，而非基于固定的场景来打通小程序⑩，以满足使用者需求①。对此❷，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⑳，还需要AI和开发者一个一个去学习③、理解⑳。

在AI方面⑩，汤道生也表示⑩，“端到端”的架构创新⑰、大模型的广泛运用⑪，正在推动汽车智能化进入深水区②。将以云图为基⑤、车云一体▓，为车企提供高性能的算力⑦、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⑭、生产制造⑳、用户服务全链路的智能化底座▓。

常乔雨对观察者网表示⑲，AI大模型加速“上车将是未来汽车云市场的重要增长点②，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▓，这几乎是必然趋势▓。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❷。

此外⑫，L3及以上自动驾驶的研发⑲、训练⑱、仿真需要海量的算力⑰。车企对于建设大规模AI计算集群的需求会非常旺盛⑥，这将直接带动云厂商在智能算力方面的业务⑮。整体来看⑪，预计2025年❶，汽车云市场的整体增速有望超过20%⑧，而像智能算力⑰、自动驾驶解决方案这些细分领域⑰，增速可能超过30%③，是主要的增长引擎⑮。

综合来看⑨，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⑨、低延迟传输等方面的技术优势⑭，主攻智能座舱和车联网⑰，实现“车云一体”①。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⑲。未来❶，随着汽车越来越成为一个移动的智能空间⑳，将更多地把车看作一个连接用户的终端①，去挖掘消费端的增量价值⑰。

而关于未来发展⑭，汤道生也表示⑪，要以云⑳、图为基础②，推动“车云一体”战略⑳，帮助车企打造高效⑩、合规的数据闭环❸，助力构建覆盖车企产品研发⑰、生产制造③、用户服务全链路的智能化底座⑭。

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